RT Conference Proceedings
T1 Incorporando la capacidad de enfriamiento del dosel arbóreo urbano en la cuantificación de servicios ecosistémicos mediante modelado bayesiano e imágenes satelitales.
A1 Guerrero Serrano, Pedro Miguel
A1 Pereña-Ortiz, Jaime Francisco
A1 Galindo Ruiz, Begoña
A1 Marín Calle, Álvaro
A1 Gil-Marín, Alba
A1 Cozano-Pérez, Pablo
A1 Salvo-Tierra, Ángel Enrique
A1 Ruiz Valero, Ángel
K1 Árboles de ciudad
K1 Flora urbana
K1 Temperatura
K1 Calor
AB La crisis climática y el cambio global demandan, en la actualidad, la adopción de nuevas soluciones tanto para su mitigación como para la adaptación (IPCC, 2023). En este marco, el arbolado urbano contribuye con servicios ecosistémicos esenciales que promueven el bienestar en las ciudades (Lovell et al., 2013). Según Haines-Young (2023), los servicios ecosistémicos se clasifican en tres grandes categorías: aprovisionamiento, regulación y culturales. En entornos urbanos, es prioritario promover servicios que operan a microescala, como lareducción de la contaminación, la disminución de la escorrentía y la mejora del confort térmico, contribuyendo así a mitigar el efecto de las islas de calor urbano (Oke et al., 2017). En el presente trabajo se combinan datos satelitales y Modelos Jerárquicos Bayesianos que permiten una cuantificación completa de la incertidumbre, para cuantificar la capacidad de enfriamiento asociada al incremento de la cobertura de dosel arbóreo tras considerar otros factores que intervienen en la distribución de la temperatura de la superficie terrestre.
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/10630/38574
UL https://hdl.handle.net/10630/38574
LA spa
NO CONCLUSIONESLa cuantificación espacial de los servicios ecosistémicos permite identificaráreas críticas en su provisión, visibilizar desigualdades y orientar laplanificación de nuevas plantaciones.Las especies alóctonas muestran, en general, una mayor eficiencia en laprovisión de estos servicios.El modelo desarrollado reproduce con precisión las temperaturas superficialesobtenidas por Landsat 8 y estima el efecto de enfriamiento del arboladointegrando datos satelitales y LiDAR.A futuro, se plantea incorporar técnicas automáticas y aprendizaje automáticopara mejorar la modelación de las dinámicas del enfriamiento vegetal.
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 24 ene 2026