La procesionaria frente al cambio climático
Investigadores de la UVa en Soria abordan el estudio de la plaga forestal y su impacto en los bosques para el que usan datos dendocronológicos, imágenes de satélites, inteligencia artificial y variables meteorológicas
La procesionaria es una de las plagas forestales más importante que afecta a los pinares mediterráneos y que cuenta con un importante impacto medio ambiental y socioeconómico. Se trata de una oruga que se alimenta sobre todo de las acículas de los pinos. Son muy evidentes por las grandes bolsas en las copas de los árboles y tras su fase larvaria salen al exterior en primavera en una singular procesión desde la copa del árbol hasta el suelo, de ahí su nombre.
La procesionaria está considerada como un insecto defoliador , que en España afecta sobre todo al pino laricio y daña de manera considerable a las masas arbóreas reduciendo su actividad fotosintética y su crecimiento. Además, las molestas orugas suponen un riesgo para la salud pública porque pueden producir irritaciones a los humanos y complicaciones en las mascotas, de ahí que en periodos puntuales se cierren parques o zonas de recreo.
Los cambios del clima, con inviernos suaves, y repoblaciones con especies muy vulnerables a la temida oruga han sido dos factores que han favorecido su expansión que se ha convertido en un problema en determinadas masas forestales y en zonas.
Este impacto social es lo que ha despertado desde hace tiempo el interés científico para estudiar el comportamiento de la plaga desde una visión más global para conocer su evolución futura y posibles medidas a adoptar.
Investigadores del grupo Cambium, con sede en la Escuela de Ingeniería de la Industria Forestal, Agronómica y Bioenergía (EiFAB) del campus de la Universidad de Valladolid en Soria, trabajan en el proyecto 'Prowarm' , en el que emplean las técnicas de dendocronología (estudio de los anillos de los árboles), teledetección, con el desarrollo de una herramienta en la que se usa la inteligencia artificial, para reconstruir la dinámica de la procesionaria en un contexto de cambio climático y de aumento de temperaturas.
«Con la investigación queremos entender dónde, cuándo ocurre la procesionaria, cómo impacta la pérdida de hojas en el árbol y como se traduce eso en su crecimiento», explica el responsable de este proyecto de investigación el doctor en Ingeniería de Montes, Gabriel Sangüesa Barreda.
Gracias al trabajo, que arrancó en 2021 , se han podido sentar las bases para definir las variables dendocronológicas necesarias para el estudio, así como se ha observado, con datos de seguimiento en diferentes administraciones, que las olas de calor en verano afectan de manera negativa al desarrollo de la procesionaria, los picos de altas temperaturas frenan la expansión de la oruga que es menor, en comparación con lo que ocurre en otros escenarios climáticos. «De esta manera se puede producir un contrabalanceo», explica Sangüesa, «ya que se venía observando que los inviernos más cálidos favorecían la expansión, ahora en lugares con olas de calor puede que su desarrollo no sea tan efectivo», explica el investigador.
El grupo Cambium ha abordado el estudio de la procesionaria con datos exactos y muy finos que facilitan el conocimiento de la evolución en escalas temporales y espaciales y que ayudan a comprender mejor su impacto en las masas forestales. Para ello han llevado a cabo estudios de campo que se han complementado con datos recogidos a través de teledetección y vuelos de drones.
La investigación, que finalizará en unos meses, se realiza en distintas escalas . En la primera se aborda un estudio de dendocronología (anillos de los árboles), para lo que se han tomado unas 4.000 muestras en 65 enclaves de cinco países mediterráneos (España, Albania, Croacia, Italia y Marruecos). Este modelo permite realizar un estudio temporal amplio, incluso de 200 años, gracias a las edades de los árboles, y realizar comparaciones entre los individuos del este al oeste de la cuenca mediterránea. Con estas muestras se ha observado cuándo los árboles han sufrido las plagas de procesionaria más severas.
La segunda escala de estudio ha tenido más en cuenta los datos espaciales . Para ello se han empleado imágenes de satélites para hacer análisis de teledetección en un periodo temporal más reducido, tomándose entre 20 y 30 años. Se han elegido varias zonas piloto en Castilla La Mancha para tomar las imágenes a las que se ha sometido a un proceso de entrenamiento con inteligencia artificial, con el objetivo de desarrollar una herramienta que permitirá extraer datos de dónde, cuándo y con qué intensidad ha ocurrido la procesionaria en las masas forestales.
En la tercera escala del estudio se ha evaluado el impacto de la plaga en los bosques y para ello se han recogido, en parcelas experimentales en Soria, microvariables meteorológicas, como son la temperatura y la humedad del suelo, así como el flujo de la savia, gracias a sensores con gran resolución que permiten medir el crecimiento de los árboles cada hora. Datos que se complementan con las imágenes tomadas con drones de las copas de los árboles.
Gabriel Sangüesa explica que los datos recabados a través de cada una de estas vías se complementan entre ellos para entender el impacto de la procesionaria en los bosques. Se trata de información de lo que ha ocurrido en el pasado en las masas forestales, «pero es muy valiosa para poder conocer qué bosques son más vulnerables a la procesionaria y así se podrán hacer predicciones de futuro».
El responsable de este estudio subraya que la procesionaria es una especie muy resiliente a los cambios del clima , unido a que en los últimos cien años se han llevado a cabo repoblaciones de especies que son más vulnerables y que se han prohibido tratamientos agresivos, por todo ello la posibilidad de tomar medidas de gestión resulta complicado.
Por ello, investigaciones como las que realiza el grupo Cambium puede ayudar a diseñar los bosques del futuro en los que la procesionaria no sea una amenaza, teniendo en cuenta además herramientas que puedan ayudar a realizar predicciones.