Modelo predictivo de servicios ecosistémicos en una cuenca hidrogeográfica

Se recolectaron múltiples capas de datos espaciales publicados en fuentes de dominio público para construir un Sistema
de Información Geográfico que alberga variables edáficas, climáticas, topográficas y de vegetación para la Cuenca del rio
Carcarañá, Provincia de Córdoba. Se optimizó un proceso de segmentación multidimensional obteniendo 4676 unidades
homogéneas (UH). Para cada UH se calcularon índices de servicios ecosistémicos (SE): productividad de los suelos (IP), provisión de servicios ecosistémicos (ESPI), almacenamiento de carbono orgánico en suelo (sCOS) y en biomasa vegetal (COV). Todos los índices se modelaron combinado algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos para datos espaciales. Los modelos ajustados tuvieron alta capacidad predictiva y sugieren, entre otras relaciones, que sCOS, COV y ESPI registraron mejores (mayores) valores en zonas altas de la cuenca coincidente con mayor presencia de vegetación boscosa. Con mayor proporción de superficie de actividades productivas estivales los SE decayeron. Por el contrario, IP aumentó con aumento de la superficie de actividad agrícola ya sea estival o de doble ciclo, principalmente en suelos no arenosos. La construcción de modelos predictivos, desde datos espaciales a escala de cuenca, no solo permite mapear la
variabilidad de la respuesta sino también identificar relaciones informativas para la gestión regional.