Modelación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes de Catalunya (1994-2015)
El desarrollo de modelos sobre el polen y esporas de hongos aerovagantes busca, entre otros objetivos, evaluar y predecir sus concentraciones o dinámica estacional; establecer, desarrollar o validar modelos de transporte atmosférico; o correlacionar las concentraciones con impactos o cambios en los...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/457890 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10803/457890 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Aerobiologia Aerobiología Aerobiology Modelació Modelación Modelling Medi ambient Medio ambiente/ Environment Ciències Experimentals 504 |
| Sumario: | El desarrollo de modelos sobre el polen y esporas de hongos aerovagantes busca, entre otros objetivos, evaluar y predecir sus concentraciones o dinámica estacional; establecer, desarrollar o validar modelos de transporte atmosférico; o correlacionar las concentraciones con impactos o cambios en los procesos ambientales. El objetivo general de esta tesis fue desarrollar diferentes modelos estadísticos para estudiar la variación espacio-temporal de polen y esporas de hongos aerovagantes en Catalunya. En el primer capítulo se analizaron los modelos predictivos y de dispersión presentes en la literatura, concluyendo que los modelos basados en la observación (OBM) se han empleado frecuentemente para predecir concentraciones futuras, los modelos basados en la fenología (PHM) para caracterizar el periodo de floración y otros (Otros modelos) en establecer estimaciones espaciales en áreas no monitoreadas. También se reporta que los PHM concentran una mayor diversidad de modelos, son más sencillos de aplicar y emplean una menor cantidad de variables independientes en comparación con los OBM. Los modelos de dispersión, se clasifican según sea el sentido de la modelación (Forward o Backward) y presentan un número menor de aplicaciones debido a sus altos requerimientos técnicocientíficos, siendo la mayor limitación el establecimiento del flujo y la fuente de emisión. En el segundo capítulo se validó un modelo de distribución gamma que permitiera caracterizar series anuales de datos a través de los parámetros del modelo con el fin de establecer una clasificación genérica que agrupe en categorías los tipos de pólenes y esporas de hongos. Los resultados mostraron que el parámetro α del modelo cambia razonablemente de año a año, dependiendo de las condiciones meteorológicas, con una buena estabilidad interanual y espacial; permitiendo establecer una clasificación genérica de las partículas aerovagantes estudiadas en cinco categorías para polen y cinco para esporas de hongos. Esta clasificación refleja la fuerte relación del parámetro α con la distribución ecológica (potencial y/o ornamental) en el caso de los taxones polínicos, y la fuerte relación entre los taxones fúngicos y el uso del suelo y/o el bioclima de la zona; y permite reducir el número de taxones con los que desarrollar nuevos modelos de predicción. En el tercer capítulo se parte de la clasificación genérica de gamma, seleccionando 12 taxones (seis polínicos y seis fúngicos) con el fin de desarrollar modelos de predicción por umbrales de concentración mediante regresión logística y árboles de regresión, e identificar la herramienta más eficaz de predicción en los cuatro umbrales de concentración planteados (bajo, medio, alto y muy alto). Los dos modelos arrojan resultados similares en cuanto a la relación y/o influencia de los parámetros meteorológicos en los diferentes umbrales, presentando valores altamente satisfactorios en los parámetros de sensibilidad y especificidad durante la validación. No obstante, se observa que la regresión logística presenta una mayor precisión (sensibilidad) en establecer la superación de un umbral de concentración y por consiguiente resulta ser el más idóneo para las estimaciones futuras. Finalmente, en el capítulo 4 se estableció un análisis de tendencias en el índice anual de 20 taxones fúngicos en el período 1995-2013. El análisis muestra que 12 taxones presentan tendencias significativas de crecimiento y dos disminuyen. Estas tendencias pueden estar explicadas en la diversidad de características geográficas y de uso del suelo de las localidades estudiadas; adicionalmente el aumento de las temperaturas y la inestabilidad de las precipitaciones, establecidas como efectos del cambio climático en Catalunya en los últimos 50 años, podrían estimular la esporulación en las zonas montañosas y contenerla en el litoral catalán meridional, afectando así la presencia de esporas. |
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