El objetivo de aplicación de esta técnica es explicar las relaciones existentes entre las distintas variables consideradas en el grupo de investigación y medir el grado de causa-efecto que se establece entre ellas. Con la ayuda del software ArcGis se realizarán los análisis espaciales y estadísticos (Isaaks y Srivastava, 1989; Jones, 1997) entre las distintas variables consideradas:

- Relaciones de las variables geomorfológicas y climáticas con los parámetros topográficos obtenidos de los DEMs: A partir de la información ofrecida por los DEMs se realizarán mapas de alturas, pendientes y aspect que se cruzarán con los mapas geomorfológicos y de distribución de las principales variables climáticas (temperaturas, precipitaciones, radiación solar…) (p.ej. Tveito y FØrland, 1999; Sevruk y Mieglitz, 2002). El análisis ofrecerá el grado de correlación expresado por el coeficiente del Pearson (CC) y por el índice de determinación cuadrático (R²). Dentro de este apartado se tendrá especial interés en las relaciones espaciales existentes entre los parámetros referidos al hielo y la nieve (distribución, profundidad, densidad, duración…) con la geomorfología, topografía (altitud, pendiente, aspect) y el resto de variables climáticas (Evans et al., 1989; Tanarro et al., 2001; Palacios et al., 2003). Los resultados obtenidos en estos estudios serán necesarios para realizar modelizaciones sobre la extensión pasada y futura de los parámetros analizados suponiendo distintos escenarios.

- Relación de la Altitud de la Línea de Inicio de los Glaciares Rocosos (RILA) con las variables climáticas y topográficas. Los resultados obtenidos ayudaran en la modelización de la extensión del permafrost (Janke, 2005a, b; Regmi, 2006; Chueca y Julián, 2007).

- Relación de las ELAs con las variables climáticas y topográficas. Con los resultados se llevará a cabo la modelización de la distribución de los glaciares en el pasado (Dahl, 2003) y su tendencia futura (Hall y Fagre, 2003).

- Las modelizaciones obtenidas de distribución de permafrost en el pasado y de la extensión de las masas glaciares (Stansell et al., 2007), se utilizará para caracterizar las condiciones climáticas e hídricas del momento de formación de procesos hidrovolcánicos. Se establecerá entonces una correlación entre la frecuencia y magnitud de los fenómenos hidrovolcánicos y la situación de las reservas de agua helada sobre el volcán en los distintos momentos. Un análisis de regresión múltiple relacionará todas las variables para realizar predicciones con determinados supuestos, entre los que se contempla la mayor magnitud posible del evento hidrovolcánico.

 

Referencias.-

Chueca, J. y Julián, A. (2007) Permafrost distribution from BTS measurements (Sierra de Telera, Central Pyrenees, Spain): Assessing the importance of solar radiation in a mid-elevation shaded mountainous area. Permafrost and Periglac. Process 18: 137–149.

Dahl, S. O. (2003) Theoretical equilibrium-line altitudes and glacier buildup sensitivity in southern Norway based on meteorological data in a geographical information system, The Holocene 13, 3: 373–380.

Evans, B.M.; Walker, D.A.; Benson, C.S.; Nordstrand, E.A. y Petersen, G. W. (1989) Spatial interrelationships between terrain, snow distribution and vegetation patterns at an artic foothills site in Alaska. Holarctic Ecology 12, 270-278.

Hall, M.H.P. y Fagre, D.B. (2003) Modeled climate-induced glacier change in Glacier National Park, 1850-2100, BioScience, 53, 2: 131-140.

Isaaks, E. H. y Srivastava, R. M. (1989) Applied Geostatistics. (New York, Oxford University Press)

Janke, J. R. (2005a) The occurrence of alpine permafrost in the Front Range of Colorado. Geomorphology, 67(3-4): 375-389.

Janke, J. R. (2005b) Modeling past and future alpine permafrost distribution in the Colorado Front Range. Earth Surf. Process. Landforms 30, 1495–1508.

Jones, C. (1997) Geographical information systems and computer cartography. (Essex, Addison Wesley Longman)

Palacios, D.; Andrés, N. y Luengo, E. (2003) Distribution and effectiveness of nivation in Mediterranean mountains: Peñalara (Spain). Geomorphology 54 (3-4): 157-178. DOI: 10.1016/S0169-555X(02)00340-9 

Regmi, D. (2006) A Geomorphic Study of Permafrost , Laboratory of Geoecology, Division of Geoscience, Hokkaido University, Sapporo, Japan.

Sevruk, B. y Mieglitz, K. (2002) The effect of topography, season and weather situation on daily precipitation gradients in 60 swiss valleys. Water science and technology, 45, 2: 41-48.

Stansell, N.; Polissar, P. J. y Abbott, M.B. (2007) Last glacial maximum equilibrium-line altitude and paleo-temperature reconstructions for the Cordillera de Mérida, Venezuelan Andes, Quaternary Research 67: 115–127.

Tanarro, L.M.; Hoelzle, M.; García, A.; Ramos, M.; Gruber, S.; Gómez, A.; Piquer, M.; y Palacios, D. (2001) Permafrost distribution modeling in the mountains of the Mediterranean: Corral del Veleta, Sierra Nevada, Spain. Norsk Geografisk Tidsskrift-Norwegian Journal of Geography, 55: 253-260. DOI: 10.1080/00291950152746612 

Tveito, O.E. y FØrland, E.J. (1999) Mapping temperatures in Norway applying terrain information, geostatistics and GIS,Norsk Geografisk Tidsskrift - Norwegian Journal of Geography, 53, 4: 202-212.