Las áreas protegidas de Extremadura, España, frente al cambio climático
The Protected Areas of Extremadura, Spain, and Climate Change
Áreas Protegidas da Extremadura (Espanha) face às alterações climáticas
DOI:
https://doi.org/10.15446/rcdg.v34n1supl.106977Palabras clave:
áreas protegidas, cambio climático, geografía humana, precipitación, temperatura, test Mann-Kendall (es)protected areas, climate change, human geography, precipitation, temperature, Mann-Kendall test (en)
áreas protegidas, alterações climáticas, geografia humana, precipitação, temperatura, teste de Mann-Kendall (pt)
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En la actualidad el cambio climático está afectando de manera significativa a las Áreas Protegidas (APS) de Extremadura, en España, tanto en sus sistemas físicos, biológicos y naturales como en el sector agroalimentario. Estas áreas representan alrededor del 30 % del territorio regional, y entre las variables que inciden en dichos cambios destacan la temperatura y las precipitaciones, cuyos valores mensuales muestran variaciones que puede provocar pérdidas de biodiversidad. En esta investigación, se evaluaron las APS a través del análisis de tendencias potenciales de las tres variables: precipitación mensual (Rr), temperatura media mensual máxima (Tx) y temperatura mínima mensual (Tn). Para ello, se aplicó un algoritmo geoestadístico con la técnica de interpolación kriging ordinario (OK), a partir de datos diarios de 118 estaciones meteorológicas. Asimismo, se emplearon el test de Mann-Kendall y el test de Sen para identificar la dirección y significancia de las tendencias. Los resultados confirman una alta variabilidad espacial y temporal en la región; con cambios significativos en el clima. En particular, se evidencian aumentos relevantes en la temperatura mínima (Tn) en el sector occidental de Extremadura, lo que sugiere una afectación creciente a la biodiversidad y a los sistemas socioecológicos vinculados.
Climate change is currently affecting the Protected Areas (PAS) of Extremadura, Spain, in an intense manner, impacting physical, biological, and natural systems, as well as the agri-food sector. PAS represent 30 % of the territory, and key variables driving these changes include temperature and precipitation, with monthly variations that may lead to biodiversity loss. This research assessed PAS through the analysis of potential trends in three variables: monthly precipitation (Rr), monthly average maximum temperature (Tx), and monthly minimum temperature (Tn). A geostatistical algorithm using the ordinary kriging (OK) interpolation technique was applied to daily data from 118 meteorological stations, and the Mann-Kendall and Sen slope tests were used for trend analysis. The results confirm a high spatial and temporal variability, with trends indicating significant climatic changes in the region. Some Tn-related trends reveal a significant upward increase in minimum temperature in the western part of the region.
As alterações climáticas estão atualmente a afetar de forma intensa as Áreas Protegidas (APS) da Extremadura, incidindo tanto sobre os sistemas físicos, biológicos e naturais como sobre o setor agroalimentar. As APS representam 30 % do território, e entre as variáveis que mais influenciam estas alterações encontram-se a temperatura e a pluviosidade, cujas variações mensais podem conduzir a perdas significativas de biodiversidade. Nesta investigação, a avaliação das aps foi realizada através da análise das tendências potenciais de três variáveis: precipitação mensal (Rr), temperatura máxima média mensal (Tx) e temperatura mínima média mensal (tn). Foi aplicado um algoritmo geoestatístico utilizando a técnica de interpolação de krigagem ordinária (OK) a dados diários de 118 estações meteorológicas. Para a análise de tendências recorreram-se ao teste de Mann-Kendall e ao declive de Sen. Os resultados confirmam uma elevada variabilidade espacial e temporal, induzindo alterações climáticas significativas na região. Algumas tendências associadas à Tn revelam um aumento significativo da temperatura mínima no setor oeste da região.
Referencias
AEMET (Agencia Estatal de Meteorología). 2022. Servicio de datos climáticos, valores climatológicos normales. https://www.aemet.es
Ancín, María, Angie L. Gámez, Ivan Jauregui, Jeroni Galmes, Robert E. Sharwood, Gorka Erice, Elizabeth A. Ainsworwor th, David T. Tissue, Alvaro Sanz-Sáez e Iker Aranjuelo. 2021. “Does the Response of Rubisco and Photosynthesis to Elevated [CO2] Change with Unfavourable Environmental Conditions?” Journal of Experimental Botany, 75 (22): 7351-7364. https://doi.org/10.1093/jxb/erae379
Alashan Sadik. 2020. “Combination of Modified Mann-Kendall Method and Sen Innovative Trend Analysis”. Engineering Reports 2 (3). https://doi.org/10.1002/eng2.12131
Alberdi Nieves, Virginia. 2024. “Estudio de la aridez y evolución de los valores ambientales en la Reserva de la Biosfera de Monfragüe, Extremadura”. Anales de Geografía de la Universidad Complutense 44 (2): 343-355. https://doi.org/10.5209/aguc.88999
Alberdi Virginia, Francisco J. Moral, Francisco J. Rebollo, Luis L. Paniagua, Abelardo García-Martín, Cristina Aguirado y Fulgencio Honorio. 2022. “Nueva base de datos de precipitaciones y temperaturas para Extremadura en el periodo (1989-2018)”. Ponencia presentada en el XII Congreso Internacional de la Asociación Española de Climatología (AEC): Retos del cambio climático: impactos, mitigación y adaptación, Santiago de Compostela, España. Del 19 al 21 de octubre de 2022. http://hdl.handle.net/20.500.11765/14045
Balarabe Usman, Bello y Yakubu Gambo Hamza. 2020. “Climate Change: Media Coverage and Perspectives of Climate Change in Kano, Nigeria”. Journal of Energy Research and Reviews 6 (2): 11-19. https://doi.org/10.9734/jenrr/2020/v6i230163
Cislaghi, Matteo, Carlo De Michele, Antonio Ghezzi y Renzo Rosso. 2005. “Statistical Assessment of Trends and Oscillations in Rainfall Dynamics: Analysis of Long Daily Italian Series”. Atmospheric Research 77 (1-4): 188-202. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2004.12.014
Coulibaly, Paulin. 2006. “Spatial and Temporal Variability of Canadian Seasonal Precipitation (1900-2000)”. Advances in Water Resources 29 (12): 1846-1865. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2005.12.013
Croitoru, Adina-Eliza, Adrian Piticar, Alexandru Mircea Imbroane y Doina Cristina Burada. 2013. “Spatiotemporal Distribution of Aridity Indices Based on Temperature and Precipitation in the Extra-Carpathian Regions of Romania”. Theoretical and Applied Climatology 112 (3-4): 597-607. https://doi.org/10.1007/s00704-012-0755-2
Douvis, Kostas, John Kapsomenakis, Stavros Solomos, Anastasia Poupkou, Theodora Stavraka, Panagiotis Nastos y Christos Zerefos. 2023. “Change in Aridity Index in the Mediterranean Region under Different Emission Scenarios”. Environmental Sciences Proceedings 26 (1): 171. https://doi.org/10.3390/environsciproc2023026171
González Tagle, Marco Aurelio, Marcos González Cásares, Wibke Himmelsbach y Homero Alejandro Gárate-Escamilla. 2024. “Diferencias en la respuesta de indicadores dendrocronológicos a Condiciones climáticas y topográficas”. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 15 (81): 59-82. https://doi.org/10.29298/rmcf.v15i81.1435
González‐Hidalgo, José Carlos, Dhais Peña‐Angulo, Santiago Beguería y Michele Brunetti. 2020. “motedas Century: A New High‐resolution Secular Monthly Maximum and Minimum Temperature Grid for the Spanish Mainland (1916-2015)”. International Journal of Climatology 40 (12): 5308-5328. https://doi.org/10.1002/joc.6520
Goovaerts, Pierre. 1997. “Kriging vs Stochastic Simulation for Risk Analysis in Soil Contamination”. En geoenvi–Geostatistics for Environmental Applications, editado por Amílcar Soares, Jaime Gómez-Hernández y Roland Froidevaux, 247-258. Dordrecht: Springer. https://doi.org/10.1007/97894-017-1675-8_21
Huaman-Arqque, Wilfredo, P. Joser Atauchi, Joaquín Clavijo Manuttupa, Gina V. Amampa-Mena y Yulisa S. Soto-Quispe. 2022. “Distribución potencial de la especie Puya raimondii e importancia de las áreas naturales protegidas frente al cambio climático”. Ecología Austral 32 (3): 1007-1018. https://doi.org/10.25260/EA.22.32.3.0.1943
OECC (Oficina Española de Cambio Climático). 2022. Mitigación del cambio climático: Guía resumida del sexto informe de evaluación del ipcc, Grupo de trabajo iii. Madrid: Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico. https://www.miteco.gob.es/content/dam/miteco/es/cambio-climatico/temas/el-proceso-internacional-de-lucha-contra-el-cambioclimatico/ipcc-guia-resumida-gt3-mitigacion-ar6_tcm30549165.pdf
IPCC (Inter-Governmental Panel on Climate Change). 2023. Climate Change (2023). “Summary for Policymakers”. En Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Editado por The Core Writing Team, Hoesung Lee y José Romero, 1-34. Ginebra: ipcc. https://doi.org/10.59327/ipcc/ar6-9789291691647.001
Kumar Vijay, Sharad K. Jain y Yatveer Singh. 2010. “Analysis of long-term rainfall trends in India”. Hydrological Sciences Journal 55 (4): 484-496. https://doi.org/10.1080/02626667.2010.481373
Labajo, Ángel L., Moisés Egido, Quintín Martín, Juan Labajo y José Luis Labajo. 2014. “Definition and Temporal Evolution of the Heat and Cold Waves over the Spanish Central Plateau from 1961 to 2010”. Atmósfera 27 (3): 273-286. https://doi.org/10.1016/s0187-6236(14)71116-6
Liu, Qiang, Zhifeng Yang y Baoshan Cui. 2018. “Spatial and Temporal Variability of Annual Precipitation During 1961-2006 in Yellow River Basin, China”. Journal of Hydrology 361 (3-4): 330-338. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.08.002
Matheron Georges. 1971. The Theory of Regionalized Variables and Its Applications. Les Cahiers du Centre de Morphologie Mathématique de Fontainebleau, no. 5. Fontainebleau: École Nationale Supérieure des Mines de Paris. https://cg.ensmp.fr/bibliotheque/public/MATHERON_Ouvrage_00167.pdf
Molitor, Daniel, Mareike Schultz, Robert Mannes, Marine Pallez-Barthel, Lucien Hoffmann y Marco Beyer. 2019. “Semi-Minimal Pruned Hedge: A Potential Climate Change Adaptation Strategy in Viticulture”. Agronomy 9 (4): 173. https://doi.org/10.3390/agronomy9040173
Moral, Francisco J. y João M. Serrano. 2019. “Using Low-Cost Geophysical Survey to Map Soil Properties and Delineate Management Zones on Grazed Permanent Pastures”. Precision Agriculture 20: 1000-1014. https://doi.org/10.1007/s11119-018-09631-9
Phillips, Donald L. Jayne Dolph y Danny Marks. 1992. “A Comparison of Geostatistical Procedures for Spatial Analysis of Precipitation in Mountainous Terrain”. Agricultural and Forest Meteorology 58 (1-2): 119-141. https://doi.org/10.1016/0168-1923(92)90114-j
Photiadou, Christiana, Natacha Fontes, Antonio Rocha Graça, and Gerard van der Schrier. 2017. “eca&d and e-obs: High Resolution Datasets for Monitoring Climate Change and Effects on Viticulture in Europe”. bio Web of Conferences 9: 01002. https://doi.org/10.1051/bioconf/20170901002
Praveenkumar Ch. y V. Jothiprakash. 2020. “Spatio-Temporal Trend and Homogeneity Analysis of Gridded and Gauge Precipitation in Indravati River Basin”. Journal of Water and Climate Change 11 (1): 178-199. https://doi.org/10.2166/wcc.2018.183
Róig, Ramon Salas 2009. Geologia i clima: una aproximació a la reconstrucció dels climes antics des del registre geològic. Reial Acadèmia de Doctors. Ediciones Gráficas Rey, S.L.
Salmi, Timo, Anu Määttä, Pia Anttila, Tuija Ruoho-Airola y Toni Amnell. 2002. Detecting Trends of Annual Values of Atmospheric Pollutants by the Mann-Kendall Test and Sen’s Slope Estimates – The Excel Template Application Makesens. Helsinki: Finnish Meteorological Institute, Publications on Air Quality.
Segarra-Jiménez, Estefanía y Demmy Mora-Silva. 2023. “Cambio climático, sostenibilidad y áreas naturales protegidas”. Green World Journal 6 (2): 82. https://doi.org/10.53313/gwj62082
Sen, Pranab Kumar. 1968. “Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall’s Tau”. Journal of the American Statistical Association 63 (324): 1379-1389. https://doi.org/10.1080/01621459.1968.10480934
Shadmani, Mojtaba, Safar Marofi y Majid Roknian. 2012. “Trend Analysis in Reference Evapotranspiration Using Mann-Kendall and Spearman’s Rho Tests in Arid Regions of Iran”. Water Resources Management 26 (1): 211-224. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9913-z
Shi Peng, Xinxin Ma, Xi Chen, Simin Qu y Zhicai Zhang. 2013. “Analysis of Variation Trends in an Upstream Catchment of Huai River”. Mathematical Problems in Engineering 2013: 1-11. https://doi.org/10.1155/2013/929383
Szynkowska, Małgorzata Iwona y Aleksandra Pawlaczyk. 2014. “Environmental & Health Laws, Europe”. Encyclopedia of Toxicology, 348-352. https://doi.org/10.1016/b978-0-12386454-3.00582-0
Xu, Wenhui, Qingxiang Li, Phil Jones, Xiaolan L. Wang, Blair Trewin, Su Yang, Chen Zhu, Zhai, Panmao Zhai, Jinfeng Wang, Lucie Vincent, Aiguo Dai, Yun Gao y Yihui Ding. 2017. “A New Integrated and Homogenized Global Monthly Land Surface Air Temperature Dataset for the Period since 1900”. Climate Dynamic 50 (7-8): 2513-2536. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3755-1
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