Validación de la asimilación de carbono a través de la producción primaria bruta (PPB) estimada mediante teledetección en dos ecosistemas del Parque Nacional de Doñana: marisma estacional y matorrales mediterráneos xerófilos

El Parque Nacional de Doñana, situado en el suroeste de la Península Ibérica, se enfrenta a unos desafíos ambientales sustanciales, con eventos extremos de sequía cada vez más frecuentes y un papel clave como hotspotde biodiversidad. La comprensión de la dinámica del carbono es esencial para avanzar en el conocimiento sobre los efectos del cambio climático en las cubiertas naturales y en los servicios ecosistémicos que proveen. En este estudio, se ha aplicado un modelo de eficiencia en el uso de la luz (LUE) para estimar la producción primaria bruta (PPB) en dos tipos de ecosistemas representativos de Doñana: el matorral xerófilo, caracterizado precisamente por su resistencia a la sequía estival, y la marisma estacional, que sufre ciclos de inundación y desecación y alberga pastizales y vegetación acuática dependientes del hidroperiodo. La validación del modelo se realizó con datos in situ medidos a través de torres de flujos de energía y carbono (Eddy Covariance, EC) instaladas en ambos ecosistemas. En la aplicación del modelo LUE se han usado únicamente datos procedentes de teledetección y de reanálisis: i) Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) de Sentinel-2, ii) datos de reanálisis de radiación solar (ERA5-Land) y iii) el índice multiespectral Land Surface Water Index (LSWI) para las imágenes de Sentinel-2. Esta metodología ha demostrado ser muy adecuada, con valores de error cuadrático medio (RMSE) inferiores a 0,50 g C/m2 y coeficientes de determinación (R2) de hasta 0,82 en la marisma y 0,67 en el matorral xerófilo. Una vez validado, este método basado en el modelo LUE y con datos de teledetección y reanálisis permitió efectuar el seguimiento de la dinámica de carbono en Doñana, contribuyendo así a una mejor comprensión de la respuesta de estos sistemas naturales frente a los eventos extremos en el periodo analizado.