Validation of remotely-sensed evapotranspiration and NDWI using ground measurements at Riverlands, South Africa

Quantification of the water cycle components is key to managing water resources. Remote sensing techniques and products have recently been developed for the estimation of water balance variables. The objective of this study was to test the reliability of LandSAF (Land Surface Analyses Satellite Applications Facility) evapotranspiration (ET) and SPOT-Vegetation Normalised Difference Water Index (NDWI) by comparison with ground-based measurements. Evapotranspiration (both daily and 30 min) was successfully estimated with LandSAF products in a flat area dominated by fynbos vegetation (Riverlands, Western Cape) that was representative of the satellite image pixel at 3 km resolution. Correlation coefficients were 0.85 and 0.91 and linear regressions produced R2 of 0.72 and 0.75 for 30 min and daily ET, respectively. Ground-measurements of soil water content taken with capacitance sensors at 3 depths were related to NDWI obtained from 10-daily maximum value composites of SPOT-Vegetation images at a resolution of 1 km. Multiple regression models showed that NDWI relates well to soil water content after accounting for precipitation (adjusted R2 were 0.71, 0.59 and 0.54 for 10, 40 and 80 cm soil depth, respectively). Changes in NDWI trends in different land covers were detected in 14-year time series using the breaks for additive seasonal and trend (BFAST) methodology. Appropriate usage, awareness of limitations and correct interpretation of remote sensing data can facilitate water management and planning operations.Fil: Jovanovic, Nebo. Natural Resources and Environment; SudáfricaFil: García, César Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; ArgentinaFil: Bugan, Richard DH. Natural Resources and Environment; SudáfricaFil: Teich, Ingrid. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Garcia Rodriguez, Carlos Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba; Argentin

Integración de información satelital y datos de inventario forestal para el desarrollo de un esquema de aprovechamiento silvícola sustentable del palo santo (bulnesia sarmientoi) en el Chaco semiárido

El potencial de integrar información de múltiples fuentes es clave en programas de manejo sustentable de especies forestales. En particular, la integración de los inventarios y el mapeo forestal proporciona un primer marco efectivo para la gestión forestal. El Palo Santo (Bulnesia sarmientoi), especie emblema del Parque Chaqueño semiárido por su valor económico, ambiental y cultural, ha sufrido una intensa explotación por su valiosa madera y fue incluido en el Apéndice II de la Convención sobre el Comercio internacional de Especies amenazadas de Fauna y Flora Silvestres (CITES), corriendo riesgo de entrar en la lista I de especies en peligro de extinción y con prohibición de comercialización. A partir de una demanda del Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sustentable y para contribuir al desarrollo de un esquema de aprovechamiento silvícola sustentable, se propone integrar datos del Inventario Forestal de Palo Santo con información satelital para la elaboración de un mapa de distribución y densidad poblacional de la especie. A partir del inventario y relevamientos a campo se identificarán asociaciones entre especies forestales dominantes con densidad y área basal de Palo Santo conocidas, para su uso como unidades cartográficas. Utilizando Google Earth Engine, se generarán mosaicos multitemporales de imágenes satelitales Landsat 8 y Sentinel 2. Los datos espectrales se analizarán mediante técnicas multivariadas, obteniéndose un primer mapa donde se identifican ambientes con distinto grado de cobertura de Palo Santo. Se realizarán controles a campo para la validación de dicho mapa y evaluar si la integración del mapeo e inventario resulta un método eficiente para proporcionar conocimiento integral sobre el estado y tendencias de los recursos forestales. Los resultados obtenidos en el presente proyecto serán utilizados a futuro como insumo para la ejecución de un Programa Regional de Manejo del Palo Santo.Fil: Teich, Ingrid. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentin

Cuantificando diversidad genética : una revisión de métodos estadísticos multivariados para estudiar variabilidad a nivel de genes

Measures of agro-ecosystems genetic variability are essential to sustain scientific-based actions and policies tending to protect the ecosystem services they provide. To build the genetic variability datum it is necessary to deal with a large number and different types of variables. Molecular marker data is highly dimensional by nature, and frequently additional types of information are obtained, as morphological and physiological traits. This way, genetic variability studies are usually associated with the measurement of several traits on each entity. Multivariate methods are aimed at finding proximities between entities characterized by multiple traits by summarizing information in few synthetic variables. In this work we discuss and illustrate several multivariate methods used for different purposes to build the datum of genetic variability. We include methods applied in studies for exploring the spatial structure of genetic variability and the association of genetic data to other sources of information. Multivariate techniques allow the pursuit of the genetic variability datum, as a unifying notion that merges concepts of type, abundance and distribution of variability at gene level.Obtener estimaciones confiables de la diversidad genética en los agroecosistemas es esencial para tomar decisiones basadas en el conocimiento científico que permitan proteger los servicios ecosistémicos que éstos brindan. Para construir el dato de variabilidad genética es necesario trabajar con gran cantidad de variables de distinta naturaleza. Los marcadores moleculares proveen datos multidimensionales que generalmente son complementados con otros tipos de información, por ejemplo datos morfológicos o fisiológicos. Así, los estudios sobre variabilidad genética están frecuentemente asociados a la medición de muchos caracteres en una misma entidad biológica. De especial interés son los métodos multivariados diseñados para analizar similitudes entre entidades caracterizadas por múltiples variables que permiten resumir la información en pocas variables sintéticas informativas de la variabilidad total. En este trabajo se discuten e ilustran distintos métodos multivariados utilizados en la construcción del dato de variabilidad genética. Se incluyen métodos aplicados a la exploración de la estructura espacial de la variabilidad genética y métodos para estudiar la asociación de los datos genéticos con otras fuentes de información. Las técnicas multivariadas en esta revisión permiten abordar el problema de construir al dato de variabilidad genética como un concepto donde convergen mediciones sobre tipo, abundancia y distribución de la variabilidad a nivel de genes.Fil: Balzarini, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Teich, Ingrid. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación de Recursos Agrícolas y Naturales.Fil: Bruno, Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría.Fil: Peña, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría

Combining earth observations, cloud computing, and expert knowledge to inform national level degradation assessments in support of the 2030 development agenda

Monitoring progress towards the 2030 Development Agenda requires the combination of traditional and new data sources in innovative workflows to maximize the generation of relevant information. We present the results of a participatory and data-driven land degradation assessment process at a national scale, which includes use of earth observation (EO) data, cloud computing, and expert knowledge for Argentina. Six different primary productivity trend maps were produced from a time series of the Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dataset (2000-2018), including the most widely used trajectory approach and five alternative methods, which include information on the timing and magnitude of the changes. To identify the land productivity trend map which best represented ground conditions, an online application was developed, allowing 190 experts to choose the most representative result for their region of expertise nationwide. Additionally, the ability to detect decreases in land productivity of each method was assessed in 43,614 plots where deforestation had been recorded. The widely used trajectory indicator was the one selected by most experts as better reflecting changes in land condition. When comparing indicators' performance to identify deforestation-driven reductions in productivity, the Step-Wise Approach Trend Index (SWATI), which integrates short- and long-term trends, was the one which performed the best. On average, decreases of land productivity indicate that 20% of the Argentine territory has experienced degradation processes between 2000 and 2018. The participatory data generation and verification workflow developed and tested here represents an innovative low cost, simple, and fast way to validate maps of vegetation trends and other EO-derived indicators, supporting the monitoring of progress towards land degradation neutrality by 2030.Fil: Teich, Ingrid. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Estudios Agropecuarios. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Estudios Agropecuarios.; ArgentinaFil: González Roglich, Mariano. Conservation International. Betty and Gordon Moore Center for Science; Estados UnidosFil: Corso, María Laura. Secretaría de Ambiente y Desarrallo Sustentable de la Nación; ArgentinaFil: García, César Luis. Instituto Nacional del Agua. Gerencia de Programas y Proyectos. Centro de la Region Semiarida.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Estimating evapotranspiration in a semi-arid catchment: A comparison of hydrological modelling and remote-sensing approaches

Reliable spatial data of evapotranspiration (ET) in support of water resources management are limited. ET is a major component of the water  balance, in many regions, and therefore it is critical that it be accurately quantified. To identify a product that accurately estimates spatially  distributed ET for application in data-scarce regions, an inter-model comparison was conducted between the MOD16 ET dataset and the ET  calculated with the calibrated and validated JAMS/J2000 hydrological model in the Sandspruit catchment (South Africa). Annual JAMS-ET and MOD16-ET data were generally consistent. Monthly JAMS-ET and MOD16-ET dynamics are influenced by the response of vegetation to precipitation as well as the atmospheric evaporative demand. The maximum correlation coefficient between JAMS-ET and MOD16-ET was 0.82 and it was evident at Lag 0, showing that both ET estimates are in phase when evaluated at the basin scale. The maximum correlation coefficients between the ET estimators and precipitation were 0.67 and 0.70 for JAMS-ET and MOD16-ET, respectively, and this was evident at Lag 2 (1 lag is 1 month) for both methods. This  suggests that there is a 2-month delay in the maximum response of ET to precipitation. The models did not exhibit significant dependence on the seasonal distribution of precipitation. The complementary use of hydrological modelling and satellite-derived data may be greatly advantageous to water resources management, e.g., water allocation studies, ecological reserve determinations and vegetation water use studies. The results of the inter-model comparison also provide motivation for the use of the MOD16 ET dataset to estimate ET in data-scarce regions. Additionally, this study provides evidence for the potential use of validated satellite-based ET data as inputs in hydrological models. This may facilitate a more realistic representation of the catchment hydrological processes. Keywords: evapotranspiration hydrological modelling remote sensingJ2000 MOD16-E

Análisis de asociaciones en escenarios de datos masivos

La cantidad de datos en estudios biológicos se ha incrementado dramáticamente en los últimos años debido a la incorporación de nuevas fuentes y capacidades de procesamiento. Los secuenciadores automáticos del ADN y los microarreglos han permitido obtener grandes volúmenes de información a nivel molecular. Asimismo, los sensores remotos y los Sistemas de Información Geográfica proveen muchos datos a escala ecosistémica. Para estudiar a los organismos en forma integrada es necesario asociar los datos producidos por diferentes tecnologías. En biología de sistemas es esencial integrar información genómica, transcriptómica, proteómica, fenómica y ambiental. Modelar estadísticamente dichas interacciones es dificultoso desde el punto de vista computacional y biológico, sin embargo, los métodos algorítmicos filtran las principales señales de la información, permitiendo estudiar asociaciones, y el posterior modelado estadístico. En este trabajo se presentan distintas técnicas multivariadas que pueden ser usadas para comparar el nivel de covariación de distintos sets de datos entre situaciones o tratamientos y encontrar asociaciones entre ellos. Se describen e ilustran con datos de especies de importancia las técnicas de Análisis de Correlaciones Canónicas, Procrustes, Regresión por Cuadrados Mínimos y mapas Autorganizativos.The amount of available information in biological studies has increased dramatically in the last years. Technologies as DNA sequencing and microarrays have swamped data bases. Additionally, remote sensing and Geografical Information Systems provide a constant influx of environmental data difficult to handle. Concomitantly, the need to study organisms as a whole and find associations between data sets of different nature has increased. In System Biology, it is essential to analyze genotype, phenotypes, environment and the interactions among them. Statistical models of such complex interactions are difficult for both computational and biological interpretation aspects. On the contrary, algorithmic methods can be used to filter the main signals of genetic data and to study the association between sets of genotypic, phenotypic and environmental data. These methods are more straightforward and provide meaningful insight for later statistical modeling. In this work we present different multivariate techniques that can be used to compare the level of covariation of different data sets between situations or treatments and to find associations. In this work, we propose the use Cannonical Correlation Analysis, Procrustes, Partial Least Squares and Self Organizing Maps for the association of different data types and and illustrate their application in agronomical important species.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Una aproximación multivariada para identificar la escala de análisis en estudios de asociación entre comunidades de aves y la composición del paisaje

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la disponibilidad de imágenes satelitales proveen una fuente de información que ha permitido el desarrollo de numerosos estudios de la distribución de especies y su relación con variables ambientales. La escala a la que se analiza el fenómeno de interés no es trivial y muchas veces no es claro cuál es la más adecuada. Las aproximaciones metodológicas basadas en métodos algorítmicos, como las técnicas de reducción de la dimensión, permiten explorar grandes conjuntos de datos sin necesidad de asumir un modelo estocástico subyacente. En este trabajo se propone una aproximación multivariada para identificar la escala de análisis en estudios de co-variación entre comunidades y la composición del paisaje. La metodología propuesta se basa en el ordenamiento multidimensional de los datos correspondientes a comunidades de aves y de los datos de composición paisajística, con una posterior cuantificación del consenso entre ambas ordenaciones. Asimismo, se comparan las escalas espaciales a la cual dicha co-variación es máxima entre distintos gremios y grupos de aves. Se utilizaron los datos provenientes del relevamiento de aves en 46 transectas en las Sierras Grandes de Córdoba. La composición del paisaje se estimó a distintas escalas para cada transecta, extrayendo la información de áreas de distintos tamaños de un SIG. La asociación entre ambos sets de variables (densidades de especies y proporciones de tipos de hábitat) se estimó a partir del Análisis de Co-inercia. Las escalas y la magnitud de la máxima co-variación difirieron entre gremios, la comunidad en total y las aves endémicas. La distribución de especies de aves endémicas en la zona de estudio presentó mayor co-variación con la composición del paisaje en áreas mayores que los otros agrupamientos (35-40 ha). Identificar las escalas de mayor asociación entre comunidades y el ambiente es importante tanto para la comprensión de los mecanismos por los cuales los organismos responden al paisaje como para el manejo del hábitat. El algoritmo propuesto representa una herramienta para contribuir con estudios destinados a explorar la variación de patrones y procesos en distintas escalas espaciales sin necesidad de asumir asociaciones ni distribuciones de probabilidad a priori.Fil: García, César Luis. Universidad Nacional de Cordoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación; Argentina. Instituto Nacional del Agua. Gerencia de Programas y Proyectos. Centro de la Region Semiarida.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Teich, Ingrid. Universidad Nacional de Cordoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Centro de Relevamiento y Evaluación; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Estudios Agropecuarios - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Estudios Agropecuarios; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentin

Spatio and temporal spread of Plum pox virus infecting European plum (Prunus domestica L. cv. D'agen) orchard in Mendoza, Argentina = Distribución espacial y temporal del Plum pox virus en un monte de ciruelo europeo (Prunus domestica L cv D'agen) de Mendoza, Argentina

Sharka, caused by Plum pox virus (PPV), is considered one of the most serious viral diseases of stone fruits worldwide due to the great yield losses in orchards. In Rama Caída, Mendoza, a 5-year study (2007-2011) was conducted on the degree of disease dispersion in a European plum cv D’agen orchard using samples from leaves and DAS-ELISA assay against PPV in order to determine incidence over time and spatial spread. Incidence significantly increased between 2007 and 2009 and during the next two years the increase was not statistically significant. Spatial point pattern of PPV at the plot was characterized by the occurrence of some heterogeneous clusters of infected trees located up to 65 m in the west-east direction of the rows over the five years. Point pattern and correlation type-approaches were undertaken using joint-count and Ripley's K function and showed that the detected infected plants had a disease aggregation pattern both in west-east and south-north directions, and within row and between rows across the plot. This short-distance local dispersion would be associated with diverse factors, such as vector aphids, that were not evaluated in this study. Hence, this work can serve as a basis for further studies in sharka dispersion in Cuyo region.Sharka causada por Plum pox virus (PPV) es considerada la enfermedad más nociva de los frutales de carozo debido a las pérdidas que produce en los montes frutales. En Rama Caída (Mendoza) se estudió la dispersión del PPV en un monte de ciruelo europeo cv D’agen durante 2007 a 2011 a través del análisis de muestras de hojas de árboles individuales por DAS-ELISA, para determinar la incidencia y distribución espacial de virus. Entre 2007 y 2009, el aumento en la incidencia fue estadísticamente significativo mientras que en 2010 y 2011 este no resultó significativo. El PPV se distribuyó en el lote, como un patrón de puntos caracterizado por agrupamientos heterogéneos de árboles infectados, ubicados hasta los 65 m en dirección oeste-este de las filas. A través del análisis de patrones de puntos y de correlación de árboles infectados, mediante la función K de Ripley y el estadístico Joint-count, se comprobó que las plantas infectadas presentaron un patrón espacial agregado, tanto en sentido oeste-este (entre filas), como sur-norte (dentro de fila), indicando una dispersión a corta distancia. Este escenario puede responder a múltiples factores no estudiados, como la presencia de áfidos vectores, y constituir las bases de futuros estudios de dispersión de PPV en Cuyo.Instituto de Patología VegetalFil: Dal Zotto, Angelica. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Porcel, Laura Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rama Caída; ArgentinaFil: Marini, Diana Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Junín; ArgentinaFil: Picca, Cecilia Nelida. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rama Caída; ArgentinaFil: Córdoba, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Teich, Ingrid. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos Vegetales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Spatio and temporal spread of Plum pox virus infecting European plum (Prunus domestica L. cv. D'agen) orchard in Mendoza, Argentina

Sharka, caused by Plum pox virus (PPV), is considered one of the most serious viral diseases of stone fruits worldwide due to the great yield losses in orchards. In Rama Caída, Mendoza, a 5-year study (2007-2011) was conducted on the degree of disease dispersion in a European plum cv D?agen orchard using samples from leaves and DAS-ELISA assay against PPV in order to determine incidence over time and spatial spread. Incidence significantly increased between 2007 and 2009 and during the next two years the increase was not statistically significant. Spatial point pattern of PPV at the plot was characterized by the occurrence of some heterogeneous clusters of infected trees located up to 65 m in the west-east direction of the rows over the five years. Point pattern and correlation type-approaches were undertaken using joint-count and Ripley´s K function and showed that the detected infected plants had a disease aggregation pattern both in west-east and south-north directions, and within row and between rows across the plot. This short-distance local dispersion would be associated with diverse factors, such as vector aphids, that were not evaluated in this study. Hence, this work can serve as a basis for further studies in sharka dispersion in Cuyo region.Fil: Dal Zotto, Angélica. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Porcel, Laura Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Marini, Diana Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Picca, Cecilia Nélida. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Córdoba, Mariano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; ArgentinaFil: Teich, Ingrid. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentin

Caracterización de las sequías meteorológicas en la región central de la Argentina

Los procesos de sequía de distintas intensidades afectan de manera recurrente varias regiones de la República Argentina. Dado el carácter agrícola-ganadero de la región central pampeana de ese país, el análisis y la evaluación de las sequías en dicha región adquiere gran relevancia en el plano económico y en el de la planificación estratégica, entre otros. Esta situación es aún más relevante si se menciona que en tal territorio se localizan algunas de las ciudades más importantes del país. En este trabajo se analiza la variabilidad espacial de las sequías-meteorológicas en la región de estudio mediante el índice estandarizado de precipitaciones (SPI) para subáreas y en el ámbito regional, teniendo en cuenta, además, la influencia del fenómeno climático ENSO. Para identificar subáreas de influencia de los fenómenos de déficit hidrometeorológico, se aplicaron criterios y técnicas estadísticas de análisis sobre la variable lluvia media anual (la cual se adopta a priori como representativa de los procesos que se estudian en este trabajo debido a su mayor disponibilidad espacial y temporal) de 15 localizaciones en la región de estudio. Se utilizaron series de datos pluviométricos mensuales de estaciones ubicadas en las provincias de Córdoba, Santa Fe y Entre Ríos, para el periodo 1980-2009. Se lograron identificar tres grupos de estaciones con comportamiento similar en lo que se refiere a los procesos pluviométricos y, en particular, aquellos relacionados con las sequías intensas, lo que permite identificar escalas espaciales o subáreas de influencia de los fenómenos de déficit hidrometeorológico