Las encinas pueden avisar de que están sufriendo estrés hídrico mucho antes de que el deterioro resulte visible. Un equipo del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) ha demostrado que las imágenes térmicas de alta resolución permiten detectar de forma precoz los primeros signos de decaimiento del arbolado, un avance que puede mejorar la gestión de las dehesas mediterráneas frente a la sequía y enfermedades como La Seca.
La investigación, publicada en la revista Remote Sensing of Environment, adapta por primera vez a ecosistemas forestales el índice de estrés seco del cultivo (CWSI), un indicador ampliamente utilizado en agricultura para medir el estrés hídrico de los cultivos.
Un método capaz de detectar el estrés hídrico árbol por árbol
El trabajo, liderado por Alberto Hornero, investigador del IAS-CSIC, demuestra que este índice puede aplicarse también a la encina (Quercus ilex) mediante el análisis de imágenes térmicas obtenidas desde el aire.
La metodología permite evaluar el estado hídrico de cada árbol de forma individual y comparar su evolución entre diferentes años, localizaciones y condiciones meteorológicas, algo especialmente complejo en ecosistemas forestales debido a la heterogeneidad del dosel y a la variabilidad ambiental.
«Cuando una encina dispone de agua y transpira correctamente, su copa se refrigera; cuando sufre estrés hídrico, reduce la transpiración y se calienta. Lo importante ha sido convertir esa señal térmica en un indicador fiable y comparable», explica Alberto Hornero.
Doce años de datos para mejorar la vigilancia de las dehesas
El estudio se apoya en una serie temporal de imágenes térmicas aéreas obtenidas entre 2012 y 2024 en dos zonas de estudio situadas en Huelva y Córdoba.
Estas imágenes se combinaron con sensores infrarrojos instalados sobre las copas de las encinas y con mediciones fisiológicas realizadas directamente en el campo. Gracias a esa información, el equipo desarrolló una línea de referencia específica para esta especie que permite calcular un indicador térmico normalizado y mucho más robusto.
La investigación se enmarca en los proyectos Quercusat, Espectramed y D-Traits, coordinados y financiados por la Universidad de Córdoba, responsables del diseño experimental, las campañas de toma de datos, los vuelos de adquisición de imágenes y el procesamiento de la información.
Un avance para detectar antes La Seca
Los resultados muestran que el CWSI mantiene una relación significativa con variables fisiológicas fundamentales, como el potencial hídrico y la conductancia estomática, indicador que refleja la velocidad con la que el dióxido de carbono entra y el vapor de agua sale a través de los estomas de las hojas.
Esta relación permite identificar distintos niveles de severidad del decaimiento de las encinas y localizar árboles vulnerables incluso antes de que aparezcan síntomas visibles.
El avance no solo facilita la detección temprana de zonas afectadas, sino que también permite caracterizar de forma objetiva el estado hídrico del arbolado, mejorando la precisión respecto a trabajos anteriores basados únicamente en síntomas visibles.
Una herramienta para proteger las dehesas frente al cambio climático
El desarrollo tiene una especial importancia para las dehesas mediterráneas, ecosistemas que ocupan millones de hectáreas y desempeñan un papel esencial en la conservación de la biodiversidad, la protección del suelo, el almacenamiento de carbono y la regulación del agua.
Además de su enorme valor ambiental y cultural, la encina constituye la base de la alimentación del cerdo ibérico mediante la producción de bellotas, lo que convierte su conservación en una prioridad económica para amplias zonas del sur de España.
Estos ecosistemas afrontan una presión creciente por el aumento de la sequía, la aridez, la degradación del suelo y la expansión de patógenos responsables de procesos de decaimiento como La Seca.
En este contexto, disponer de herramientas capaces de detectar precozmente el estrés hídrico de las encinas puede facilitar una gestión forestal mucho más eficaz.
«La posibilidad de cartografiar el estrés hídrico árbol a árbol, entre fechas y zonas, puede ayudar a priorizar actuaciones, orientar tratamientos selvícolas y avanzar hacia una gestión forestal más precisa y adaptativa frente al cambio climático», destaca Alberto Hornero.
