Simulación del Hábitat y Restauración Fluvialpersonales.upv.es/fmcapel/Simulación del Hábitat y...

05/07/2013

1

Simulación del Hábitat y yRestauración Fluvial

Jornada Técnica del CIREF1-junio-2010

Paco Martínez-Capelhttp://personales.gan.upv.es/[email protected]

Simulación del Hábitat Físicopara especies acuáticas

• Comienza en los 70 con el acoplamiento de conocimientos hidráulicos ybiológicos, dentro del marco metodológico IFIM, en la fase de simulación delhábitat físico (PHABSIM)hábitat físico (PHABSIM)

• Se inicia con salmónidos, se ha aplicado con numerosos peces,invertebrados y uniónidos

• Este enfoque dio lugar a un nuevo campo: Ecohydraulics• Requiere traducir la hidráulica en ecología: mediante modelos que indiquen

la idoneidad del hábitat para el organismo/s acuáticos: “biological response”

• Modelos de Idoneidad de Habitat (Def.): Funciones matemáticas queintentan describir como un organismo selecciona los microhábitats(hábitat físico), ó la probabilidad de su presencia ó sus densidades endi ti t i hábit t tá t d i d t 0 (i t bl

Foto: Álvarez Halcón Foto: C. McCullough Foto: R. Nelson

distintos microhábitats, y están estandarizadas entre 0 (inaceptable amedio-largo plazo-?-) y 1 (máxima idoneidad).

Foto: 20minutos/EFE

05/07/2013

2

Modelos de Idoneidad del HábitatInicio – descripción de datos empíricos

• Rangos de Idoneidad de microhábitat (estándar, no paramétrico, percentiles)

• Curvas de idoneidad: Uso de Microhábitat (univariantes)

BB large (n=113)BB mid (n=187)BB small (n=39)

Curvas Uso - Barbo Adulto (por registros)

1.0Barbo adulto (curva de uso –envolvente)

• Curvas de Idoneidad

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

0.000 0.500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000

Profundidad (m)

Ind

ice Id

on

eid

ad

GUADIELA (N=53) SORBE (N=22) Envolvente

Condicionadas- Con vegetación curvas A- Sin refugio curvas B- Aguas turbias o claras, etc.(consideraban interacciones

básicas entre variables)

Test Uso Selectivo (por tramo, especie y etapa de desarrollo)

Modelos de Idoneidad del HábitatProblemática

• Se debe dar igual peso a todas las variables? (velocidad media, profundidad, velocidad focal, sustrato, refugio, tensión cortante, nº Froude…)

( y )

Martínez-Capel, 2000

Para en 9 tramos de río

Variable %

Profundidad 71

Velocidad 61

Refugio 39

Sustrato 18

cuenca del Tajo

Comparativa entre 3 ciprínidos: Barbo, Boga, Cacho:• Profundidad: diferencias signif. entre clases de talla• Velocidad media y focal: diferencias signif. entre especies• Altura focal: diferencias signif. entre especies

Martínez-Capel, 2009

Fish. Mgmt. & Ecology

05/07/2013

3


• Son transferibles los resultados de un tramo a otro?...

• El test clásico (mediante Chi2) propuesto por Thomas & Bovee (1992) erapara rangos de idoneidad de uso. Cuando se produce una sobrecorrecciónpor curvas de preferencia el test muchas veces es negativo.

Salmo trutta fario (>30 cm)

15

20

25

30

35

40

Fre

cuen

cia

Sustrato - Barbo adulto -Guadiela

40

60

80

100

• Calado y Velocidad más extrapolables, particularidades en refugio y sustrato

Sustrato - Barbo adulto - Sorbe

60

80

100

• Otra método es validar un modelo multivariante en tramos diferentes con unmodelo explícito: geo-referenciando localización de peces en SIG

0

5

10

Sin Ref

.

Cornisa

Raices

BoloVeg

.

Sombr

a

Mad

era

Comb.

Frec. Júcar (N=26) Frec. Cuervo (N=29)

Frec. Cenia (N=24) Frec. Guadiela (N=51)

0

20

Limo Arena Gravilla Grava Cantos Bloques G.Bloques

R. Madre

0

20

40

60

Limo Arena Gravilla Grava Cantos Bloques G. Bloques R. Madre


• La selección del hábitat está condicionada por lo disponible?• Se pensó el aplicar índices de selección de alimento (ratio forrageo, índice

Ivlev, Jacobs, etc.) para construir curvas con datos de uso y disponibilidad: “curvas de preferencia”curvas de preferencia

Bovee et al. 1998

• Los índices se calculan por intervalos

• Se pueden tener errores por: Bajotamaño muestral, huecos en intervalosde uso y disponibilidad, selección deltamaño de intervalo (muy sensible),suavizado antes o después del calculodel ratio, etc.

• Tras debates de expertos, se recomendó no usarlas más, por lo cual en la “Guiametodológica” de caudales ecológicos se recomienda el método áceptado: CurvasUso por método de Igual Esfuerzo (Johnson, 1980).

• “…we recommend that preference criteria developed using a forage ratio or otherelectivity index no longer be used in PHABSIM applications.” (Bovee 1996)(ver Payne & Allen, 2009, en 7th Internat. Symposium on Ecohydraulics)

05/07/2013

4

Modelos de Idoneidad del HábitatModelos multivariantes de micro- y mesohábitat

• En general siguen aplicándose modelos de idoneidad “estáticos” en tiempo(salvo modelos indiv. basados y celular automata)

• Ejemplo GAMs: Incorporan interacción entre variables (VxD) y sucorrelación útil para predecir tanto presencia como abundancias para uncorrelación, útil para predecir tanto presencia como abundancias para uncierto caudal.

* GAMs: Generalized Additive Models, extensión de los GLM para modelarcada variable mediante métodos no paramétricos (suavizado spline, etc.)

Punto sólido=presenciaPunto hueco=ausencia

Modelos de Idoneidad del HábitatModelos multivariantes - lógica difusa y random forests

• Ver artículo:

• Data-driven fuzzy habitat suitability models for brown trout in SpanishM dit iMediterranean rivers

• Mouton, A., J.D. Alcaraz-Hernández, B. De Baets, P. Goethals, F. Martínez-Capel. Environmental Modelling & Software 26, 615-622. 2011.

Consultas sobre artículos específicos, ver web

http://personales.upv.es/fmcapel/

O bien directamente a mi correo electrónico.

05/07/2013

5

Modelos de Idoneidad del HábitatModelos multivariantes integrando escalas

• CLASIFICACIÓN ECO-HIDROLÓGICA DE LOS RÍOS DE CHILE (REC)

* M. Peredo Parada, tesis doctoral U. Politécnica de Valencia, [email protected]

• Esta técnica se está aplicando en las Demarcaciones del Segura y del Júcar

(U. de Murcia y U. Politécnica de Valencia)

Modelos de Idoneidad del HábitatModelos multivariantes integrando escalas

• CLASIFICACIÓN ECO-HIDROLÓGICA DE LOS RÍOS DE CHILE (REC)

Modelo de presenciade Diplomystes camposensis (Siluridae)

basado en segmentos de RECbasado en segmentos de RECmediante Classification & Regression Trees

SOURCE OF FLOW RELATIVE POSITION

0%

0% 37.5%

0% 57.1%

0% 15.8%WET LOW

MID-WET MID-MOUNT MEDIUM

UPPER REEACH

CLIMATE SLOPE

ARID

SEMIARID HEADWATER MEDIUM

* M. Peredo Parada, tesis doctoral U. Politécnica de Valencia, [email protected]

75.0%

34.1%

16.7%

MIDDLE REACH

LAKES LOW

MOUTH LOW

VERY WET MEDIUM

Posteriormente se realizó también con Random Forest,con buenos resultados en más del 60% de las especies

05/07/2013

6

Herramientas de Evaluación del Hábitat• Simul. 1D con programas estándar

PHABSIM

Bed shear velocity

RHYHABSIM, acepta modelos GAM

Long. Total Tramo=238 m (1.4 nodos/m2)

Herramientas de Evaluación del Hábitat• Simul. Hidráulica 2D con elaboración de datos en SIGpermite análisis espacial

1.6

1.8

2Anchura de paso mínima

Relación entre anchura mínima de paso y caudal en río Ter (Camprodón) en febrero con 2 caudales mínimos

0.6

0.8

1

1.2

1.4

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4

Caudal (m3/s)

05/07/2013

7

Herramientas de Evaluación del HábitatCaudales Relevantes• Simul. Hidráulica 2D

Dirección Flujo

Mapa: Zona profunda (0.80-1.38), velocidad focal intermedia (0.05-0.22m/s)

Mapa basado en velocidad focal a la altura focal media del 17.8% del calado. Cacho y boga adulta.

Herramientas de Evaluación del HábitatSmart River GIS (USGS)

L. Hanson et al., USGS, Fort Collins Science Center

05/07/2013

8


Su base es microhábitat oUnidades de Hábitat def. por usuario

D id d d• Densidad de peces por unidad de hábitat

• O por unidad de área


05/07/2013

9

Herramientas de Evaluación del Hábitat

• A partir de resultados hidráulicos en SIG agrupa unidades del modelosegún Calado, Velocidad y Tensión cortante

• Mapa de hábitats: Run Fast run Riffle Pool Shallow water Backwater

Mesohabitat Evaluation Model (MEM), BOKU

Mapa de hábitats: Run, Fast run, Riffle, Pool, Shallow water, Backwater

• Se necesita además relacionar especies o gremios con dicho hábitats

Hauer et al., 2009, River Res. Applic.

Herramientas de Evaluación del HábitatMesohabitat Evaluation Model (MEM), BOKU

Hauer et al., 2009, River Res. Applic.

05/07/2013

10

Herramientas de Evaluación del Hábitatevaluación a escala de ríos (ejemplos)

• WAIORA (NZ): Evaluación a escala de río: Hábitat, temperatura,oxígeno, amonio. Se emplean curvas hidráulicas “regionales”(calado, velocidad, anchura).

ESTIMHAB (FR) Evaluación a escala de río• ESTIMHAB (FR), Evaluación a escala de río.

Estimhab (Lamouroux, 2002)Waiora (Jowett et al., 2004)

Simulación de Hábitats de Riberas• Principalmente se desarrolla desde los 80, relacionando la regeneración y la

dinámica de vegetación de ribera con el régimen de caudales.

• Se inicia con Populus y Salix, los más estudiados hasta el momento (EEUU)

• Modelar las relaciones agua-vegetación es clave:Modelar las relaciones agua vegetación es clave:

• Para integrar la vegetación de ribera en los criterios de gestión del agua (plande explotación de presas, rég. Ecológico de Caudales)

• Para la mitigación de los impactos por la regulación de caudales o el cambioclimático

• Requiere traducir la distribución de especies, sea de forma estática odinámica, con las condiciones hidráulicas o con el régimen hidrológico

05/07/2013

11

Simulación de Hábitats de RiberasModelos de Reclutamiento

Hydrogeomorphic Recruitment Model

Auble y Scott (1998), Wetlands

Elevación sobre el nivel mínimo

Recruitment Box ModelMahoney & Rood (1998), Wetlands

Simulación de Hábitats de RiberasModelos estáticos de Zonación

0,6

0,8

1,0

405060708090

100

viduo

s

Gráfico de frecuencias - Populus alba

0,8

1,0

40

50

s

Gráfico de frecuencias - Populus nigra

0,0

0,2

0,4

010203040

< 0

0 -0

.50.

5 -1

1 -1

.51.

5 -2

2 -2

.52.

5 -3

3 -3

.53.

5 -4

4 -4

.54.

5 -5

5 -5

.55.

5 -6

6 -6

.56.

5 -7

7 -7

.5>

7.5

Nº i

ndi v

Elevación de la planta al Q base (m)

0,0

0,2

0,4

0,6

0

10

20

30

< 0

0 -0

.50.

5 -1

1 -1

.51.

5 -2

2 -2

.52.

5 -3

3 -3

.53.

5 -4

4 -4

.54.

5 -5

5 -5

.55.

5 -6

6 -6

.56.

5 -7

7 -7

.5>

7.5

Nº i

ndivi

duo s


Garófano-Gómez et al., 2008, 2010.

05/07/2013

12

Simulación de Hábitats de RiberasModelos estáticos de Zonaciónmediante curvas de idoneidad

100

Gráfico de frecuencias - Populus alba

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

0102030405060708090

100

< 0

0 -0

.50.

5 -1

1 -1

.51.

5 -2

2 -2

.52.

5 -3

3 -3

.53.

5 -4

4 -4

.54.

5 -5

5 -5

.55.

5 -6

6 -6

.56.

5 -7

7 -7

.5>

7.5

Nº i

ndivi

duos

Elevación de la planta al Q base (m)0,8

1,0

708090

100

os

Duración de inundación media - Populus alba


Proyecto RIBERA, MARM. Francés et al., 2009. Figuras: Garófano-Gómez y M. Capel.

0,0

0,2

0,4

0,6

0102030405060

0

25 -

40

70 -

85

115

-130

160

-175

205

-220

250

-265

295

-310

340

-355

385

-400

Nº i

ndivi

duo

Simulación de Hábitats de RiberasModelo Basado en Dinámica Sucesional

Kootenai River, IDaho

Clases de edad en hábitats de Populus(fase temprana de bosque)

Verde: edad media del parcheA l d d á iAzul: edad máxima

Egger et al. Riparian Vegetation of the lower Kootenai Riverand of Comparable Natural Reference Sites

05/07/2013

13

Initial phase

Pioneer phase

Simulación de Hábitats de RiberasEsquema de Sucesión

(río Serpis, Alicante)

Herb phase

Shrub phase

(1 3 years)Early successional woodland phase

Established forest phase

Mature phase

(1-3 years)

Diapositiva: V. Garófano, U.P.Valencia.

Initial phase

Pioneer phase



Herb phase

Shrub phase

(4-10 years)

Early successional woodland phase


Mature phase(10-20 years)


05/07/2013

14

Initial phase

Pioneer phase (40 years)



Herb phase

Shrub phase

Early successional woodland phase


Mature phase (> 40 years)


Simulación de Hábitats de RiberasModelo Dinámico de sucesión RIPFLOW

• Objetivo principal: obtener un modelo de simulación dinámica desucesión vegetal que integre efectos de caudales altos (via tensióncortante, T) y efectos de escasez de agua (estress hídrico).

Escenario-1

Escenario-2

Escenario-3

05/07/2013

15


Inputs:

• Escenarios hidrológicosg• Mapas: Morfologia: DEM Mapa zonas

(water, banks,floodplain) Mapa de elevación del agua:

Q medio anual Q base Q medio reclutam.

Mapas tensión cortante en Mapas tensión cortante encrecidas de diversos periodosde recurrencia

Río Drau (Drava): restauración de un cauce secundario,1.3 km. Klebach, At.


• El modelo será calibrado en tramos derestauración

• Permitirá evaluar alternativas de régimen decaudales y alternativas de nuevos proyectos

Foto: M. Klösch

River Drau, Austria

05/07/2013

16

Simulación antes de la Restauración• Los modelos de simulación sirven para

evaluar alternativas de diseñoBoavida et al., 2008...hábitat

Scherrer y Jorde, 2004...temperatura del agua y Refugio térmico

Boavida et al., 2008

05/07/2013

17

Simulación después de la Restauración• Los modelos de simulación pueden

calibrarse a lo largo del seguimientodel proyecto de restauración

Y después.?

River Lavant, Austria

CONCLUSIÓN• La simulación del hábitat es una herramienta flexible, encaja en

diversos marcos metodológicos para el estudio del RégimenEcológico de Caudales (IFIM, ELOHA, etc.)

E i i dibl l bi d hábit t• Es imprescindible para conocer los cambios de hábitat con unsentido físico real y una morfología actual y cambiante

• Puede incorporar modelos de respuesta biológica “estáticos”pero tienden a una representación espacial explícita consimulación dinámica, y con un enfoque multivariante, paraespecies individuales, gremios, hábitats, etc.

Gracias por vuestra atención !

Paco Martínez-Capelhttp://personales.gan.upv.es/fmcapel

[email protected]

Simulación del Hábitat y Restauración Fluvialpersonales.upv.es/fmcapel/Simulación del Hábitat y...

Documents

Transcript of Simulación del Hábitat y Restauración Fluvialpersonales.upv.es/fmcapel/Simulación del Hábitat y...