Elaboración de un mapa de carbono orgánico del suelo en la Región de Murcia

Se analizan diferentes algoritmos para modelizar el contenido de carbono orgánico del suelo con el objeto de crear un mapa para la Región de Murcia (Sudeste de España). Como predictores se utilizaron variables geomorfométricas extraídas a diferentes escalas, variables climáticas y usos y tipos de suelo. Para seleccionar las variables a incluir en el modelo se utilizó el índice de inflación de la varianza, consiguiendo reducirse el número de variables de 187 a 43. Para validar los resultados de los diferentes algoritmos se utiliza bootstrapping sobre un subconjunto de muestras de validación para obtener diversas validaciones. De esta manera se obtiene un intervalo de confianza para los estadísticos de error. Los resultados finales muestran que el algoritmo Random Forest y Máquinas de Vectores Soporte son los que mejores resultados consiguen, con valores medios de los errores cuadráticos medios de 9.4 y 9.46 respectivamente, siendo considerablemente menor el rango de resultados en Random Forest que en Máquinas de Vectores Soporte

Clasificación multitemporal de usos del suelo en la Cuenca del Río Vinalopó (Comunidad Valenciana) mediante diferentes algoritmos de clasificación supervisada y variables auxiliares

La dificultad y coste de obtener información en continuo dificulta la cuantificación de los procesos que intervienen en el ciclo hidrológico. Se requieren por tanto métodos de obtención indirecta como la teledetección. El objetivo de este trabajo es la caracterización espacio-temporal de los usos del suelo en la cuenca del Vinalopó, representativa de paisajes fuertemente antropizados y heterogéneos del sureste español. Como información de partida se han utilizado imágenes del sensor Landsat TM para la serie temporal 2000-2010. Se evalúan diferentes aspectos como la mejora en la estimación al incluir imágenes de varias estaciones para un mismo año, (hasta cuatro fechas representativas de las cuatro estaciones del año) o variables auxiliares derivadas del relieve (elevaciones, pendientes y orientaciones) y texturales (semivariograma del albedo y el NDVI). Así mismo se evalúan diferentes métodos de clasificación. Un método paramétrico: Máxima Verosimilitud (ML); dos no paramétricos: Random Forest (RF) y Máquinas de Vectores Soporte (SVM) con kernel radial; y el método paramétrico contextual Sequential Maximum a Posteriori (SMAP). Los parámetros de RF y SVM se optimizan mediante validación cruzada y minimización del error de clasificación. Como medida de bondad en la clasificación se ha utilizado el índice kappa, estimado mediante intervalos de confianza. El proceso de trabajo se desarrolla sobre una plataforma de bajo coste, utilizando programas Open Source (GRASS y R) y como fuentes de información las plataformas liberalizadas de productos Landsat y el Plan Nacional de Teledetección. Los resultados revelan que el uso de imágenes de varias estaciones y variables auxiliares mejora las clasificaciones en todos los algoritmos. En lo referente a los algoritmos de clasificación, el exhaustivo trabajo realizado sobre los polígonos de entrenamiento y validación mejora los resultados de ML, no siendo significativamente peor al resto, a priori más robustos en estas zonas, caracterizadas por la alta variabilidad y falta de normalidad de las variables. También se aprecia una mejora en los resultados de RF y SVM al optimizar sus parámetros.Esta investigación se ha desarrollado bajo el proyecto Modelización Hidrológica en Zonas Semiáridas, realizado por la Fundación Instituto Euromediterráneo del Agua, financiado por la Consejería de Educación, Ciencia e Investigación de la Región de Murcia. De igual forma, ha sido parcialmente financiado por el Proyecto Prometeo de la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación del Gobierno de Ecuador

Distribution and behaviour of striped dolphins in the southwestern Mediterranean Sea based on whale-watching data

The striped dolphin (Stenella coeruleoalba) is a cosmopolitan cetacean and the most commonly sighted dolphin in the Mediterranean Sea. It usually appears in groups of very different sizes, ranging from less than ten to more than 500 individuals, although it is usually found in groups of between 21 and 50 individuals. In the western Mediterranean, and more specifically in the Gulf of Mazarrón, S. coeruleoalba was the most frequently sighted cetacean during the 1042 whale-watching trips. The goal of this study was to establish the spatial and temporal distribution of striped dolphin sightings along the Gulf of Mazarrón between 2004 and 2014. Spatial patterns were analysed using a Random Forest based Species Distribution Model to estimate the presence of the species. Twentythree variables (three geographic, one temporal, eight geomorphometric and twelve oceanographic) were used as predictors. Out of the 1042 cruises, 872 records of striped dolphins were obtained. Some variations in the grouping patterns of these mammals were observed during the years 2006–2007, with an average shift in the size of the groups to fewer individuals (3−10). This variation is probably related to an epizootic event of morbillivirus occurring during those years, which was responsible for an abnormal rate of strandings of striped dolphins and long-finned pilot whales (Globicephala melas). The Random Forest model allowed to select 6 predictors related to morphometry and sea currents, suggesting the importance of specific habitat in offshore areas between 1000 and 3000 m depth in the continental slope.This research was supported by the Biodiversity Foundation of the Ministry for Ecological Transition and the Demographic Challenge “Optimización de la información para la mejora la planificación espacial marina en los cañones del Escarpe de Mazarrón, Seco de Palos y 'campo de pockmarks” (CAMONMAR3) [grant number FBIO18-01], through the EMFF PLEAMAR Programme

Validación de las estimaciones de precipitación horaria de un radar meteorológico banda S para el seguimiento en tiempo real de extremos meteorológicos

[SPA] En este trabajo se presenta una validación de las imágenes de acumulación horaria de uno de los radares de la Agencia Estatal de Meteorología de España empleando dos redes de pluviómetros durante dos episodios tormentosos de elevado periodo de retorno. El área de estudio corresponde a la Demarcación Hidrográfica del Segura situada en el sureste de la Península Ibérica, la cual abarca una superficie de más de 18.000 km2. Para validar las imágenes de precipitación del radar se han analizado estadísticos como el sesgo, la RMSD y el coeficiente de correlación de Pearson. Si bien en algunos casos la precipitación es capturada en algunos pluviómetros, las altas intensidades no son representadas adecuadamente. El error en la estimación está correlacionado con la precipitación del pluviómetro, pero no en el mismo grado con la precipitación del radar. La tormenta ha sido correctamente identificada por las imágenes de precipitación, pero la estimación cuantitativa de la precipitación presenta subestimaciones en varios casos. [ENG] This paper presents a validation of hourly rainfall values from one of the radars of the Agencia Estatal de Meteorología de España. Two rain gauge networks in two storm episodes of high return period were used. The study area is the Segura Hydrographic Demarcation, located in the southeast of the Iberian Peninsula, which covers an area of more than 18,000 km2. Several statistics, such as bias, RMSD and correlation coefficient were calculated. Although in some cases precipitation is, in some rain gauges, well reproduced, high intensity rainfall is not adequately represented. The estimation error is strongly correlated with the amount of precipitation recorded in the rain gauge, but not with amount recorded by the weather radar. Although the storms were correctly identified in precipitation images, the rainfall was underestimated in several cases.Este trabajo es el resultado de un contrato posdoctoral financiado por el programa Saavedra Fajardo de la Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia (Ref. 20023/SF/16) de la Consejería de Educación y Universidades de la CARM (Comunidad Autónoma de la Región de Murcia)

The relict population of Pinna nobilis in the Mar Menor is facing an uncertain future

Pinna nobilis is undergoing one of the most dramatic events suffered by an endangered species. An emerging disease has relegated its populations to coastal lagoons or estuaries with salinities beyond the 36.5–39.7 psu range. The Mar Menor is one of two such locations on the Spanish coastline. Poor environmental conditions and eutrophication and anoxia events, that became critical in 2016, 2019 and 2021, have reduced its population in >99 %. In this work, the spatial distribution of the species within the lagoon and the factors determining its survival along the successive crises of eutrophication are studied using a two-stage (presence/absence estimation and density modelling) Species Distribution Model. A potential area of 200.97 ha and an average density of 1.05 ind.100 m2 is estimated for 2020. The viability of the Mar Menor population depends on management actions designed both for the species and to improve the lagoon environmental state.This research was supported by the EU LIFE Programme Project “Protection and restoration of Pinna nobilis populations as a response to the catastrophic pandemic started in 2016” (LIFE PINNARCA) [grant number LIFE20 NAT/ES/001265] and the Biodiversity Foundation of the Ministry for Ecological Transition and the Demographic Challenge Project RECUPERA PINNA [grant number IRTA1-21T]. This research was supported by the Dirección General del Mar Menor, Consejería de Agua, Agricultura, Ganadería, Pesca y Medio Ambiente (CARM), Project “Proyecto para la cría ex situ de Pinna nobilis y creación del Banco de Especies protegidas y singulares del Mar Menor”

Efecto de la subdivisión de cuencas y la estimación de variables climáticas en la simulación de componentes de balance hídrico en cuencas semiáridas mediterráneas

The results of hydrological modelling depend on the quality and spatial resolution of the input data. This paper evaluates how the use of different estimations of climatic variables input layers (precipitation and ET P ) and different basin discretization schemes influence affect the results of a contrasted hydrological model (SWAT). Specifically, 4 se ts of input and discretization variables are tested. The statistics used to evaluate the accuracy obtained with these sets are RMSE, PBIAS, NSE and r 2 . The results show that the use of better models to obtain ET P series (Penman Monteith FAO or calibrated Hargreaves) considerably improves the accuracy of the model compared to the series obtained with the uncalibrated Hargreaves model (default option in SWAT). However, there is no difference between the results obtained with Penman Monteith FAO and calibrate d Hargreaves. On the other hand, the use of distributed climate information significantly improves the results obtained with aggregated information. There is also a need to calibrate SWAT parameters as the default values are optimized for temperate environ ments in the USA.Los resultados de cualquier intento de modelización hidrológica dependen de la calidad y discretización de los datos de entrada. En este trabajo se evalúa cómo la utilización de diferentes capas de variables climáticas de entrada (precipitación y ETP) y diferentes esquemas de discretización de la cuenca influyen en los resultados de un modelo hidrológico bien conocido (SWAT). En concreto se prueban 4 conjuntos de variables de entrada y discretización. Los estadísticos utilizados para evaluar la exactitud obtenida con estos conjuntos son RMSE, PBIAS, NSE y r2.  Los resultados muestran que el uso de mejores modelos para obtener series de ETP (Penman Monteith FAO o Hargreaves calibrado) mejora considerablemente la exactitud del modelo respecto a las series obtenidas con el modelo de Hargreaves sin calibrar (opción por defecto en SWAT). Sin embargo, no se aprecian diferencias entre los resultados obtenidos con Penman Monteith FAO y Hargreaves calibrado. Por otro lado, el uso de información climática distribuida mejora notablemente los resultados obtenidos con información agregada. Se observa también la necesidad de calibrar los parámetros de SWAT  ya que los valores por defecto están optimizados para ambientes templados de EEUU

Optimal Combination of Classification Algorithms and Feature Ranking Methods for Object-Based Classification of Submeter Resolution Z/I-Imaging DMC Imagery

Object-based image analysis allows several different features to be calculated for the resulting objects. However, a large number of features means longer computing times and might even result in a loss of classification accuracy. In this study, we use four feature ranking methods (maximum correlation, average correlation, Jeffries–Matusita distance and mean decrease in the Gini index) and five classification algorithms (linear discriminant analysis, naive Bayes, weighted k-nearest neighbors, support vector machines and random forest). The objective is to discover the optimal algorithm and feature subset to maximize accuracy when classifying a set of 1,076,937 objects, produced by the prior segmentation of a 0.45-m resolution multispectral image, with 356 features calculated on each object. The study area is both large (9070 ha) and diverse, which increases the possibility to generalize the results. The mean decrease in the Gini index was found to be the feature ranking method that provided highest accuracy for all of the classification algorithms. In addition, support vector machines and random forest obtained the highest accuracy in the classification, both using their default parameters. This is a useful result that could be taken into account in the processing of high-resolution images in large and diverse areas to obtain a land cover classification

Evapotranspiration Response to Climate Change in Semi-Arid Areas: Using Random Forest as Multi-Model Ensemble Method

Large ensembles of climate models are increasingly available either as ensembles of opportunity or perturbed physics ensembles, providing a wealth of additional data that is potentially useful for improving adaptation strategies to climate change. In this work, we propose a framework to evaluate the predictive capacity of 11 multi-model ensemble methods (MMEs), including random forest (RF), to estimate reference evapotranspiration (ET0) using 10 AR5 models for the scenarios RCP4.5 and RCP8.5. The study was carried out in the Segura Hydrographic Demarcation (SE of Spain), a typical Mediterranean semiarid area. ET0 was estimated in the historical scenario (1970–2000) using a spatially calibrated Hargreaves model. MMEs obtained better results than any individual model for reproducing daily ET0. In validation, RF resulted more accurate than other MMEs (Kling–Gupta efficiency (KGE) M=0.903, SD=0.034 for KGE and M=3.17, SD=2.97 for absolute percent bias). A statistically significant positive trend was observed along the 21st century for RCP8.5, but this trend stabilizes in the middle of the century for RCP4.5. The observed spatial pattern shows a larger ET0 increase in headwaters and a smaller increase in the coast

Evapotranspiration Response to Climate Change in Semi-Arid Areas: Using Random Forest as Multi-Model Ensemble Method

Large ensembles of climate models are increasingly available either as ensembles of opportunity or perturbed physics ensembles, providing a wealth of additional data that is potentially useful for improving adaptation strategies to climate change. In this work, we propose a framework to evaluate the predictive capacity of 11 multi-model ensemble methods (MMEs), including random forest (RF), to estimate reference evapotranspiration (ET0) using 10 AR5 models for the scenarios RCP4.5 and RCP8.5. The study was carried out in the Segura Hydrographic Demarcation (SE of Spain), a typical Mediterranean semiarid area. ET0 was estimated in the historical scenario (1970–2000) using a spatially calibrated Hargreaves model. MMEs obtained better results than any individual model for reproducing daily ET0. In validation, RF resulted more accurate than other MMEs (Kling–Gupta efficiency (KGE) M=0.903, SD=0.034 for KGE and M=3.17, SD=2.97 for absolute percent bias). A statistically significant positive trend was observed along the 21st century for RCP8.5, but this trend stabilizes in the middle of the century for RCP4.5. The observed spatial pattern shows a larger ET0 increase in headwaters and a smaller increase in the coast