Introducción
La hidrología en ecosistemas forestales está conformada por complejos procesos en los que interactúan factores bióticos y abióticos. Aun cuando la intercepción de la lluvia por la vegetación no es el principal factor en las estimaciones hidrológicas, sí permite identificar que las modificaciones en la cobertura arbórea afectan el balance hidrológico de un área arbolada, ya que altera el contenido de humedad del suelo y la escorrentía superficial del terreno (Sadeghi et al. 2015).
El dosel de copas regula el flujo que sigue la precipitación antes de llegar al piso forestal, debido a que modifica la trayectoria de la caída de las gotas dividiéndola en: lluvia directa, lluvia interfoliar y lluvia de escurrimiento fustal. En el proceso de intercepción, se reconoce que la vegetación forestal participa en la distribución espacial de la lluvia; incluye sus distintos estratos, y una vez que llega al piso forestal presenta patrones de temporalidad; de tal manera que constituye un proceso de gran complejidad, por los elementos estructurales del bosque y su interacción con el ambiente (Kittredge, 1948).
A pesar de que los bosques no tienen influencia, de manera preponderante, en la precipitación, su participación no se puede considerar como insignificante, en particular, cuando se contabiliza la cantidad y la distribución de la lluvia que llega al piso forestal (Kittredge, 1948). Esta es una de las razones principales por la que diversos estudios de ecología forestal, se han dirigido a generar relaciones entre la composición y variabilidad espacial de la estructura de los bosques, con la intercepción de la lluvia (Flores et al., 2011).
Las precipitaciones en ecosistemas forestales se dividen en precipitación directa (PD), escurrimiento fustal (EF) y pérdida de intercepción (I); clasificación que es importante en los estudios de hidrología forestal (Marín et al. 2000; Lida et al. 2005).
La precipitación neta (PN) es la cantidad de lluvia que llega al suelo del bosque a través de precipitación directa (PD) y el escurrimiento fustal (EF) (Manfroi et al. 2004; Levia y Herwitz 2005; André et al. 2008). La PD se refiere a la lluvia que llega al piso del bosque, pasando entre las copas de los árboles o por goteo. El EF corresponde a la fracción de la lluvia que llega al piso del bosque, deslizándose por los fustes y ramas de los árboles, es ocasionada por la precipitación interceptada por los componentes del dosel de copas (Staelens et al. 2008). Finalmente, la intercepción de lluvia (I) es la parte de la precipitación retenida por el dosel de copas que no alcanza el piso del bosque, por la evaporación (Taghi et al. 2013). La I se calcula de forma indirecta, por la diferencia de la medición de la precipitación bruta (PB), medida por encima del dosel o en un área cercana, y la suma de PD y EF (Aussenac, 1981):
De acuerdo con Sadeghi et. al. (2015), la intercepción de lluvia puede representar de 10 a 25 % de la precipitación total (PB) en bosques deciduos, y hasta 40 % en bosques perenes. Aussenac (1981), registra una relación de las cantidades de intercepción para distintas especies de Abies, Picea, Pinus, Pseudotsuga, Fagus y Quercus. Lo anterior, se infiere que la densidad o niveles de cobertura de los bosques tendrán un impacto en el proceso de intercepción, ya que inciden en el contenido de humedad del suelo y la escorrentía superficial del terreno.
La intercepción de lluvia y su posterior evaporación afecta al rendimiento hídrico de las cuencas hidrográficas, su estudio es complejo y puede ser muy variable. A gran escala, los factores climáticos, como la velocidad y la exposición del viento, la intensidad de la lluvia, y la incidencia de niebla determinan la pérdida de interceptación. A escala reducida, un control importante de la pérdida de interceptación es la densidad y composición de la vegetación que definen la capacidad de la copa para almacenar, temporalmente, el agua. Otros factores también participan como la exposición de la copa, la rugosidad del dosel y la forma en que penetra el agua de lluvia en este (Fleischbein, 2005; Siegert, 2014).
Los diversos componentes del proceso de intercepción de las lluvias se han medido y modelado para muchos tipos de vegetación, con especial énfasis en los rodales forestales. No obstante, resulta conveniente reconocer la importancia de los modelos de intercepción de lluvias para predecir los efectos de los cambios en la cobertura vegetal sobre los recursos hídricos (Muzylo, 2009), además de permitir la extrapolación de los resultados de las mediciones, tanto en el espacio como en el tiempo, proporcionan información referente a los mecanismos del proceso de intercepción por la vegetación arbórea y de los atributos que controlan dichos procesos (David et al., 2005; Návar et. al., 2008).
En este contexto se plantea determinar la cantidad del agua de lluvia retenida por el dosel de copas por el proceso de intercepción de lluvia, y generar los modelos respectivos en tres tipos de bosque de alta montaña de la cuenca del río Texcoco, México.
Materiales y Métodos
En el año 2009, se inició en el Campo Experimental Valle de México una línea de investigación orientada al estudio de la intercepción del agua de lluvia por vegetación arbórea, en el ámbito de la hidrología forestal en la cuenca del río Texcoco, que junto con los ríos Coatepec, Santa Mónica, San Bernardino, Chapingo, Coxcacoaco, Xalapango y Papalotla forman parte de la cuenca hidrológica Texcoco, en el Estado de México (Semarnat, 2015).
Se seleccionaron tres tipos de bosque de alta montaña, que fueron evaluados en tres años diferentes: Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham. (2009), localizado a 3 000 msnm; Quercus spp. (2010) a 2 900 msnm, y Pinus hartwegii Lindl. (2011) a 3 650 m (Figura 1). La vegetación en cada tipo de bosque, estrato arbóreo y sotobosque fue identificada mediante colectas botánicas. El diseño de los módulos consistió en parcelas de 1.0 ha (100 x 100 m), en donde se consideraron solo las especies arbóreas dominantes. Las variables incluidas fueron: diámetro a la altura del pecho medida con cinta diamétrica Ben Meadows, altura total y altura de fuste limpio medida con clinómetro Suunto; ubicación, dentro de cada parcela, del arbolado y de los pluviómetros de lectura directa (Tru-Chek®), utilizando coordenadas cartesianas. Adicionalmente, se midió el desnivel del terreno con nivel de manguera de 20 m, para generar su fisiografía.
La cantidad de precipitación total anual y su distribución, para cada condición de bosque, se determinó a partir de mediciones de la precipitación diaria, en condiciones abiertas. Para la medición de la cantidad de lluvia interceptada, por módulo en cada módulo, se dispuso de una distribución aleatoria de 75 pluviómetros Tru-Check® (de lectura directa) bajo el dosel, equipo con una precisión de 0.1 mm, colocados a una altura de 0.9 m sobre el nivel del piso para evitar el efecto de salpicado (Prasad, 2016).
El procedimiento para expresar la cantidad de lluvia interceptada fue mediante la diferencia entre la precipitación total medida en condiciones abiertas y el promedio general del volumen del agua de los colectores bajo el dosel de la vegetación, por cada evento de lluvia (Xiao et al., 2000; Sadeghi et al., 2015).
El estudio inició en el año 2009, en la parcela de oyamel, continuó en 2010, con encino y concluyó en 201, con pino. Lo anterior permitió generar valores de intercepción por especie y evento de precipitación y anual. No se cuantificó el escurrimiento fustal.
Con base en la dispersión de puntos se analizó la relación de la precipitación total contra el porcentaje de intercepción. Con el fin de correlacionar estadísticamente los valores de precipitación y de intercepción para cada módulo, de manera independiente se ajustaron, mediante análisis de regresión, modelos no lineales de tipo logarítmico y exponencial (Hosseini et al., 2012; Sadeghi et al., 2015).
Los criterios de selección de los mejores modelos ajustados incluyeron el coeficiente de determinación y significancia de los parámetros de regresión. El análisis estadístico se realizó en el programa SAS (SAS, 2007).
Resultados
Precipitación Media Anual
Las características generales, en cuanto a la ubicación de los tres sitios de estudio se resumen en el Cuadro 1. En cuanto a la altitud el bosque de Pino es el que se localiza en la parte más alta de la cuenca, seguido por el bosque de Oyamel y en la parte más baja, el bosque de encino.
En el Cuadro 2 se consignan las características dasométricas de la vegetación dominante en cada módulo de investigación.
1 = Identificación taxonómica realizada por el Dr. Enrique Guizar Nolazco. Herbario de la División de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma Chapingo.
Para el caso de Pinus, Abies y Quercus, se midieron 72, 74 y 63 eventos de precipitación, respectivamente. Los resultados indican que para el bosque de Pinus hartwegii, se presentó una precipitación acumulada anual de 680.20 mm, en el bosque de Abies religiosa de 707.70 mm y para el bosque de Quercus spp de 503.00 mm (Cuadro 3). Los intervalos de variación por evento fueron para Pinus de 0.2-23.5 mm, para Abies de 0.2-33 mm y para Quercus de 0.2-38 mm. Pinus y Abies, registraron datos atípicos, el primero de 82 mm y el segundo de 62 mm.
Medidas de Intercepción de lluvia
La medición de las cantidades de lluvia durante el proceso de intercepción, el número de registros de los eventos de lluvia variaron en cantidad, ya que solo se incluyeron los significativos para los años de evaluación en la zona de estudio.
El procedimiento de cálculo consistió en medir la cantidad de lluvia interceptada, a partir de la diferencia entre la precipitación total, medida en condiciones abiertas, y el promedio general obtenido del volumen del agua de los colectores localizados bajo el dosel por cada evento de lluvia, expresada como porcentaje de la precipitación total.
Donde:
I = Cantidad de lluvia interceptada
PT = Cantidad de precipitación total medida en áreas aledañas sin vegetación
PBD = Cantidad de precipitación medida bajo dosel
Los resultados se resumen en el Cuadro 3.
Los porcentajes de lluvia interceptados indican las cantidades de lluvia que se “pierden” por evaporación, al ser capturada por la cobertura arbolada.
Generación de Modelos de Intercepción
De acuerdo con la dispersión de puntos de la relación precipitación total contra porcentaje de intercepción, y con el fin de correlacionarlas estadísticamente, se realizó una regresión no lineal utilizando el procedimiento PROC GLM de SAS®. Se ensayaron modelos de tipo logarítmico y exponencial (Scatena, 1990; Hosseini et al., 2012; Sadegi et al., 2015) (Cuadro 4):
Donde:
y = Intercepción de lluvia bajo dosel, en porcentaje
X = Precipitación total (en abierto), medida en mm
Ln = Logaritmo natural
a, b = Coeficientes de regresión
A continuación, se presentan de manera gráfica el comportamiento de los tres distintos modelos generados (Figura 2).
Exponencial negativa para Abies religiosa (Kunt) Schltdl. et Cham.; logarítmica negativa para Pinus hartwegii Lind. y Quercus spp, de la relación porcentaje de intercepción como función de la precipitación total.
La gráfica muestra el comportamiento de la intercepción de lluvia que refleja una parte de la condición del bosque, en cuanto a las características dasométricas de las especies estudiadas. Abies tiende a formar masas de mayor densidad que Pinus y Quercus, y dado su hábito de mantener una gran proporción de follaje a lo largo del fuste, resulta que las cantidades de retención de agua de lluvia son mayores que la de los pinos y encinos. Lo anterior explica por qué la intercepción en esta especie es superior, aun en bajos valores de precipitación total.
Aunque el comportamiento de la intercepción es similar en los bosques de encino y pino, es evidente que la curva de intercepción en el bosque de pino es más grande, lo cual puede atribuirse a su mayor densidad en área basal, así como la altura y diámetro promedio. Esta aseveración se refuerza con el comportamiento observado en el bosque de Abies, con relación a sus variables dasométricas (Cuadro 2).
Al analizar los porcentajes de intercepción de lluvia en los tres casos, es evidente que son congruentes con los valores obtenidos en otros bosques templados (Aussenac, 1981). Se han documentado valores de intercepción de 21.5 %, para bosques de Pinus halepensis y de 20.4 y 24.9 % para Quercus sessiliflora (Aussenac, 1981), los cuales son congruentes con los registrados en el presente estudio, excepto para Abies. Cantú y González (2001) citan para Quercus valores de 13.5 %, en bosques de Linares, Nuevo León, México, que difieren de los señalados en este estudio, explicable por las condiciones climáticas distintas.
De acuerdo con investigaciones más recientes los resultados son consistentes, en términos del comportamiento de los modelos de intercepción (Hosseini et al., 2012; Yáñez-Díaz et al. 2014; Sadeghi et al., 2015). Es importante resaltar que los porcentajes obtenidos sugieren que otras variables (Torres-Rojo, 2014), como la densidad, arquitectura de las copas y morfología foliar, entre otras que no se analizaron, también participan en el proceso de intercepción de lluvia; por tanto, requieren ser evaluadas.
Conclusiones
Se obtuvieron tres modelos que describen adecuadamente los valores y el comportamiento de la intercepción de lluvia para cada especie dominante considerada. Las características evaluadas permiten, mediante los modelos propuestos, el pronóstico de los efectos de la cubierta vegetal sobre el ingreso del agua de lluvia en la zona de estudio.
Los tres módulos presentan características distintas, en cuanto a especies, altitud, exposición y condiciones micro ambientales. Con base en las diferencias en los modelos de intercepción, es posible que otras variables, climáticas, del sitio o de la vegetación (alométricas) requieran incorporarse al análisis en la modelación del proceso de intercepción de lluvia por los bosques templados.
Conflicto de intereses
Los autores declaran no tener conflicto de intereses.
Contribuciones por autor
Eulogio Flores Ayala: planeación y diseño de la investigación, supervisión de trabajo de campo, toma de datos en campo, análisis de la aplicación de los resultados y redacción del documento; Vidal Guerra De la Cruz: apoyo de la investigación, análisis de los datos de campo, redacción, estructura y presentación de los resultados dentro del documento; Gerardo H. Terrazas González: análisis estadístico y ajuste de los modelos generados; Fernando Carrillo Anzures: Toma de datos en campo, evaluación de la aplicabilidad de la información obtenida en campo e interpretación silvícola; Fabián Islas Gutiérrez: evaluación de la aplicabilidad de la información obtenida en campo y revisión en el ajuste de las ecuaciones; Miguel Acosta Mireles: toma de datos de campo, apoyo de la investigación, análisis de los datos de campo, interpretación del ajuste de los modelos generados, redacción, estructura y presentación de los resultados dentro del documento; Enrique Buendía Rodríguez: revisión y depuración de datos de campo y presentación de los resultados dentro del documento.