Análisis de las señales electrofisiológicas en Pinus Halepensis Mill. Como base a su aplicación en sensores inalámbricos para la prevención de incendios forestales
- ZAPATA ZAPATA, RODOLFO
- José Vicente Oliver Villanueva Zuzendaria
- Lenin Lemus Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universitat Politècnica de València
Fecha de defensa: 2023(e)ko iraila-(a)k 08
- José Millet Roig Presidentea
- Aurelio Quesada Dorador Idazkaria
- María Flor Álvarez Taboada Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
Los bosques de Pinus halepensis, están sometidos a periodos con condiciones meteorológicas extremas de altas temperaturas y estrés hídrico. Estas condiciones, junto al actual contexto de emergencia climática genera condiciones ideales para los grandes incendios forestales de proporciones catastróficas con graves consecuencias en la salud y el bienestar de las personas. En este contexto, una de las disciplinas de conocimiento científico que apenas se han investigado hasta la fecha en relación con el riesgo de incendios forestales es la electrofisiología vegetal. Por ello, en la presente tesis se expone la evaluación experimental de las señales eléctricas vegetales como posibles variables equivalentes del estado fenológico en los modelos de gestión, como base para el futuro desarrollo de sistemas de redes de sensores inalámbricos, todo ello a través del análisis de las características estáticas y dinámicas de las señales electrofisiológicas de la principal especie arbórea de la cuenca mediterránea occidental, el Pinus halepensis. La tesis se ha estructurado en tres capítulos, siguiendo cada uno de ellos el método científico. En el primer capítulo se analiza la evaluación de algunos de los factores estáticos más significativos que influyen en el patrón de distribución de las señales electrofisiológicas del Pinus halepensis. Tras un diseño muestral adecuado, los resultados demuestran que la madurez del árbol influye directamente en la tensión eléctrica determinada por la tensión medida, siendo los árboles jóvenes los que presentan una mayor amplitud en la señal eléctrica, la cual se muestra uniforme en el árbol, siendo independiente de la colocación de los electrodos en altura y en orientación cardinal. En el segundo capítulo se analiza la evolución temporal de la señal eléctrica registrada, tanto diaria como anual. Los resultados obtenidos demuestran que las señales electrofisiológicas presentan valores significativamente más altos y de mayor amplitud durante los periodos más húmedos con temperaturas moderadas, mientras que las señales son representativamente mucho más bajas, durante los períodos con mayor estrés vegetativo del año. La metodología aplicada y los resultados obtenidos en este capítulo de la tesis demuestran que las señales electrofisiológicas pueden ser consideradas un indicador del estado fisiológico de los árboles en situaciones de estrés vegetativo. Finalmente, en el tercer capítulo de la tesis se analiza la evaluación de las señales electrofisiológicas como variables a incluir en los modelos de gestión del riesgo de incendio forestal. Los resultados obtenidos nos han permitido demostrar que el LFMC del Pinus halepensis no muestra variaciones estacionales significativas bajo la influencia de factores extremos de riesgo de incendio, mientras que las diferencias registradas en las señales electrofisiológicas muestran oscilaciones con variaciones significativas, que están fuertemente correlacionadas con los periodos de condiciones meteorológicas extremadamente favorables para los incendios forestales. Finalmente, también se ha podido demostrar una muy alta correlación entre las tensiones medidas y el principal índice de riesgo de incendio utilizados por las agencias de emergencias Con todos los resultados obtenidos, podemos concluir finalmente que las variaciones en las señales electrofisiológicas están estrechamente relacionadas con el estado fenológico de los Pinus halepensis y con el riesgo de incendio forestal. Lo que abre la posibilidad de una monitorización in situ de las masas forestales en las que domina esta especie, lo que sería fácilmente integrable en los sistemas de modelización y gestión preventiva de los incendios forestales en los ecosistemas mediterráneos.