Vegetation in San Martín (Mendoza). : changes in the quantitative distribution.

Mediante la comparación apareada de datos cuantitativos se determinaron cambios en la distribución de la vegetación -fundamentalmente parrales y frutales- en distritos del N de San Martín (Mendoza). Se utilizó el método de resta de los Índices de Vegetación de Diferencias Normalizadas (NDVI), obtenidas con las imágenes Landsat TM del 28/12/97 y 18/12/95. Los valores obtenidos de las imágenes NDVI son reales y se reescalan en byte, en rango de 0 a 255. Con las imágenes NDVI reescaladas, se creó la imagen diferencia para visualizar los cambios de cobertura vegetal producidos entre las dos épocas. Los valores obtenidos resultaron enteros: el menor fue -150 y el máximo, 166. Los valores más positivos expresan que los píxeles, en 1997, han incrementado su cobertura vegetal con respecto a 1995. Los valores más negativos correspondieron a una disminución de la expresión vegetativa. Esta diferencia de expresión vegetativa no distingue entre los cambios reales y la variación aleatoria. Para asegurar la confiabilidad de que los cambios son reales se obtuvo los umbrales de confianza de la imagen diferencia: -67,5733 y 77,5757. Se interpreta que los píxeles que tienen valores menores al umbral mínimo han disminuido su cobertura vegetal entre 1995 y 1997. Los píxeles que tienen valores reales incluidos entre los umbrales no han experimentado cambios. Los de valores mayores a 77,5757 incrementaron su expresión vegetativa. Todo fue comprobado estadísticamente con una probabilidad del 99 %. Los cambios se analizaron para coberturas de parrales y frutales por distritos.The objective of the work is the matched up comparison of quantitative data to obtain the changes in the distribution of the vegetation, fundamentally grapevines and fruitbearing trees, in districts of northern San Martín, Mendoza. The Normalised Differences Vegetative Indexes (NDVI), obtained with the images Landsat TM from 28/12/97 and from 18/12/95, was the method used. The NDVI values of the images obtained is an integer number and they were arranged in byte, in values from 0 to 255. With the NDVI images, arranged, a new image was built; it allowed to visualise the changes of vegetable covering, taken place among the two times. The values obtained with this operation are integer numbers. The -150 was the smallest value and the 166 was maximum value obtained. The most positive values express that the pixeles, in 1997 have increased their vegetable covering with regard to 1995. The most negative values are where decrease of the vegetative expression existed. This difference, of vegetative expression, doesn't distinguish among the real changes of the aleatory variation. To have the reliability that the changes are real the thresholds of trust of the differs image was obtained. The threshold values obtained were: -67,5733 and 77,5757. Interpretation; those pixeles that have smaller values to the minimum threshold have decreased, their vegetable covering from 1995 to 1997, statistically proven. The pixeles that have real values included among the thresholds, has not experienced changes and those with more values at 77,5757 they increased their vegetative expression. The changes were analysed for coverings of grapevine and fruit-bearing trees by districts.Fil: Perez Valenzuela, Benjamín R.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería AgrícolaFil: Salcedo, Carlos E.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería AgrícolaFil: De Cara, Daniel E.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería AgrícolaFil: Capuccino, Sonia N.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícol

Modeling of areas risk salted : Guaymallén (Mendoza, Argentina)

El objetivo fue modelizar y cartografiar áreas de mayor peligrosidad a la salinización y de mayor dificultad a la recuperación, utilizando software de sistemas de información geográfica, Se trabajó con una fotografía aérea escaneada de 1963, Se introdujo al entorno IDRISI. Se la georreferenció -con coordenadas Universal Transverse Mercator (UTM)- empleando una cartografía base digitalizada a partir de cartas catastrales 1: 10,000 con Arc/ info en mesa digitalizadora, Con el comando CLUSTER (IDRISI) se realizó el procesamiento digital de la imagen, Se obtuvo una clasificación no supervisada, dada por los valores de reflectancia de la imagen, De ArcView se exportó a IDRISI una base de datos con atributos edáficos históricos (1975), georreferenciados en UTM, De IDRISI se exportó a CARTALlNX, Los sitios de muestreo se añadieron como cobertura a la imagen raster georreferenciada, Con los dos últimos software se realizaron consultas en la base de datos, siendo esta rutina más sencilla y efectiva en CARTALI NX, Los campos de la base de datos edáficos son: textura superficial (0-25 cm), textura en profundidad (50-SO cm), salinidad superficial (0-25 cm) y en profundidad (50-SO cm), Los lugares de muestreo y sus atributos, graficados como cobertura de puntos, se extrapolaron a sus zonas de influencia, siendo representados como polígonos cuya delimitación se realizó con el apoyo del análisis visual del cluster. Transformados los puntos cartográficos de la base de datos en polígonos, éstos se rasterizaron. En esta imagen, y mediante el lenguaje de Consulta Estructurado (SOL) del módulo de base de datos de IDRISI, se obtuvo una imagen discriminando los polígonos de textura fina en profundidad. Independientemente de lo anterior, se rasterizó información histórica de las líneas que unen puntos de igual distancia de la superficie a la freática: las isobatas. Con ella, se creó una ima-gen Booleana donde se ubicaron las zonas de mayor ascenso freático. Realizando OVERlAY (IDRISI), con las dos imágenes se obtuvo una cartografía donde están las zonas de freática cercana a la superficie y textura fina en profundidad. Esta imagen, surgida de una modelización, se comparó con otra, que zonifica la salinidad de los suelos y se constató las zonas coincidentes.The purpose of this work was to model and map areas in risk of salinization and with difficult to the recovery, This was achieved using software of Geographic Information Systems, IDRISI, CARTALlNX and Arc View. An air picture from 1963 was scanned and introduced to the IDRISI environment. It was georeferenced using a digitized cartographic base from catastral maps, scale 1:10,000, inArc/lnfo format using a digitizing tablet. This cartography was georeferenced in the Universal Transverse Mercator System, The digital prosecution of the image was carríed out wíth the Cluster command (IDRISI), A not supervised classification was obtained, given by the values of reflectance of the image, The soil altríbutes database, georeferenced ín UTM, was exported from ArcView to IDRISI formal. Then, it was exported from IDRISI to CARTALlNX formal. The samplíng poínts were added as coverage lo the georeferenced raster image, The consultation to the database was carried out on IDRISI and CARTALlNX software, Ihis rouline was simpler and more effective in the talter The fields or attributes of the soil database are: supeficial texture (0­ 20cm), texture in depth (50-S0cm), superficial salinity (0-20cm) and salinity in depth (50-S0cm), The sampling points and their attributes, as covering points, were extrapolated to their influence areas transformíng them into polygons, The delimitation of the polygons was carried out wíth the support of the visual analysis of the cluster The polygons were converted into a raster image. On this image and by means of Structured query language (SOL) of the module of IDRISI database, an Boolean image was obtained discriminating polygons of fine texture in depth. Independently of the above mentioned, the historical information of the lines that unites equal points distance from 1he surface to the phreatic water, the isobatas, were converted to a raster image. As a result another Boolean image was generated, where the areas of more ascent phreatic water were located.By means of OVERlAY command (IDRISI)and the two Bootean images obtained, a new cartography was generated where the areas of expresadas phreatic water near to the surface and fine texture in depth were expressed. The image, arisen of a model, was compared with another image that zones the salinity of the soils and the coincident areas were verified.Fil: Perez Valenzuela, Benjamín R.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería AgrícolaFil: Salcedo, Carlos E.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería AgrícolaFil: De Cara, Daniel E.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería AgrícolaFil: Capuccino, Sonia N.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícol

Spatial dynamics of a Sirex noctilio woodwasp population within a pine plantation in Patagonia, Argentina

The woodwasp Sirex noctilio F. (Hymenoptera: Siricidae) is probably the most important pest of pine tree plantations of the southern hemisphere. We studied the spatial arrangement of an endemic population of the woodwasp S. noctilio within pine plantations located in northwest Patagonia, Argentina, during three successive years since colonization. By censusing healthy and attacked trees, which provided data on current and past yearly woodwasp attacks, we studied: (i) the spatial pattern of attacked trees during the endemic phase of a woodwasp population, and (ii) the changes in the spatial arrangement through time and with an increasing (i.e., no intervention) pest population. Among a total of 53 649 counted trees, attack rates were low during the study period (accumulated attack below 0.5%). Results of spatial statistical analysis showed that woodwasp attack is highly clumped, and that spatial aggregation increases with time, even with increasing numbers of attacked trees. The observed spatial arrangement, a consequence of a demographic process, can have important implications for the management of woodwasp populations and contributes to our understanding of the nature of outbreak population behaviour in this pestiferous forest insect.EEA BarilocheFil: Corley, Juan Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Grupo de Ecología de Poblaciones de Insectos; ArgentinaFil: Villacide, Jose Maria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Grupo de Ecología de Poblaciones de Insectos; ArgentinaFil: Bruzzone, Octavio Augusto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Grupo de Ecología de Poblaciones de Insectos; Argentin