La temperatura de las encinas es una señal temprana de estrés hídrico y decaimiento
La encina (Quercus ilex), que ocupa más de 2 millones de hectáreas de tierras forestales en la región mediterránea, desempeña un papel fundamental en la biodiversidad, la estabilidad del suelo, el secuestro de carbono y la regulación del agua, y tiene un gran valor cultural, económico y recreativo. El alto valor económico de la encina se atribuye a su papel en la producción de bellotas para la alimentación in situ del cerdo ibérico, de ahí la importancia de detectar de forma precoz procesos de estrés hídrico y decaimiento del árbol.
Un trabajo liderado por Alberto Hornero, investigador del Instituto de Agricultura Sostenible del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IAS-CSIC), ha demostrado que el índice CWSI (Crop Water Stress Index), ampliamente utilizado en agricultura, puede adaptarse a encinares mediterráneos para evaluar el estrés hídrico del arbolado a partir de imágenes térmicas de alta resolución y mejorar el seguimiento temprano de procesos de decaimiento como La Seca.
El estudio, publicado en Remote Sensing of Environment y que se enmarca en los proyectos Quercusat, Espectramed y D-Traits de la Universidad de Córdoba que ha financiado y coordinado esta línea de investigación, que ha permitido el diseño experimental, la toma de datos en campo, las campañas aéreas, los análisis y el procesamiento de imágenes, supone un avance metodológico porque traslada este índice, tradicionalmente de cultivo, al contexto de cubiertas forestales naturales, donde la estructura de la vegetación, la heterogeneidad del dosel y la variabilidad ambiental dificultan su aplicación directa.
La investigación se basa en una serie temporal de imágenes térmicas aéreas adquiridas entre 2012 y 2024 en dos zonas de estudio en Huelva y Córdoba, combinadas con sensores infrarrojos instalados sobre copas de encina y medidas fisiológicas tomadas en campo. Esta información permitió establecer una línea de referencia específica para encina y calcular un indicador térmico normalizado y más robusto, capaz de comparar el estado hídrico de los árboles en distintos años, lugares y condiciones meteorológicas.
“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.
En este sentido, los resultados muestran que el CWSI se relaciona significativamente con variables fisiológicas clave, como el potencial hídrico y la conductancia estomática (velocidad a la que el CO2 entra, o el vapor de agua sale, a través de los estomas de las hojas), y que permite diferenciar niveles de severidad del decaimiento, lo que abre la puerta a no solo a utilizar imágenes térmicas para detectar zonas vulnerables antes de que los síntomas visuales sean plenamente evidentes, hechos reflejados en trabajos previos de este equipo de investigación, sino de poder caracterizarlo de manera absoluta.
El trabajo tiene especial relevancia para la gestión de dehesas mediterráneas, ecosistemas de gran valor ecológico, económico y cultural que se enfrentan a una presión creciente por la sequía, el aumento de la aridez, la degradación del suelo y la presencia de patógenos. “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”, remarca el investigador del IAS-CSIC.
Esta línea de investigación se refuerza actualmente en el marco del proyecto europeo TREAD, coordinado por el IAS-CSIC y orientado a avanzar en el desarrollo de herramientas de teledetección para el seguimiento del estrés hídrico y del decaimiento forestal.
Referencia
Hornero, J.L. Quero, P.J. Zarco-Tejada, V. González-Dugo, F. Tomás Riera, M.J. Marcos, R. Hernández-Clemente. 2026. Assessing CWSI as an indicator of water stress in oak trees based on high-resolution thermal images. Remote Sensing of Environment, 344, 115549. https://doi.org/10.1016/j.rse.2026.115549
