Tesis
Caracterización y mapeo de hábitat en bosque templado bajo manejo maderable.
Autor
VILLEGAS MACEDO, ANGÉLICA YURIDIA; 785553
Villegas Macedo, Angélica Yuridia
Institución
Resumen
Tesis (Maestría en Ciencias Forestales).- Colegio de Postgraduados, 2019. La conservación de la biodiversidad, en un escenario de demanda creciente por bienes y servicios derivados de los recursos forestales, sugiere implementar medidas de gestión forestal sostenible que permitan caracterizar y analizar la distribución de los recursos, específicamente, de los hábitats. Este trabajo reporta un estudio comparativo que evalúa la diversidad arbórea en rodales intervenidos silvícolamente, con propósito de producir madera, y rodales conservados. Paralelamente reporta modelos de regresión lineal múltiple ajustados usando el enfoque clásico y el enfoque Bayesiano, con la finalidad de predecir la diversidad arbórea en un bosque templado bajo manejo forestal maderable. Se aplicó un muestreo en campo por conglomerados con arreglo sistemático, mismo que se utilizó como base para obtener los datos para calcular diversos índices: de valor de importancia por especie, de diversidad de Shannon (H’), de Simpson (D) y de equidad de Pielou (J) para 157 sitios de 400 m2. Por otro lado, se utilizaron medidas de textura espectral obtenidas de imágenes RapidEye como indicadores de heterogeneidad espacial y métricas LiDAR como indicadores de variables estructurales de la masa forestal. Los resultados muestran que las intervenciones de aprovechamiento maderable reinician el desarrollo de los rodales, modificando los índices de diversidad y la estructura de los rodales. Se observó que al llegar a la etapa de latizal, los índices de diversidad se reestablecen, pues fueron estadísticamente similares a los de un bosque conservado sin intervenciones silvícola por mas de 80 años. Los modelos ajustados explican, en validación cruzada, cerca del 70% de variabilidad para índice de Shannon y el 60% para la Riqueza de especies. Las variables que más aportaron a los modelos fueron las métricas LIDAR (relacionadas a la altura del dosel) y en todos los casos, entre las medidas de textura estadísticamente significativas se encontraron la banda roja e infrarroja cercana. Se utilizó un modelo de regresión lineal múltiple para predecir el índice de Shannon en el área de estudio. _______________ ABSTRACT: Biodiversity conservation is a scenario for growing demand of benefits and services derived from forest resources that suggest implementing sustainable forest management measures that allow characterize and analyze resource distribution, specifically, from habitats. This paper reports a comparative study that evaluates tree diversity in silvicultural stands, with the purpose of producing wood, and conserved stands. At the same time, it reports multiple linear regression models adjusted using the classical approach and the Bayesian approach, in order to predict tree diversity in a temperate forest under timber management. Field sampling consisted on conglomerates with a systematic arrangement, wich was used as a basis to obtain importance value index, diversity of Shannon (H’), Simpson (D) and equity of Pielou (J) for 157 circle shaped sites of 400 m2. On the other hand, spectral texture measurements obtained from RapidEye images were used as indicators of spatial heterogeneity and LiDAR metrics as structural variables of the forest mass. Results show that timber harvesting interventions reinitiate the development of the stands, modifying their structure and diversity indexes, but, it was observed that diversity indexes are reestablished when the stand reaches the latizal stage; they were statistically similar to those of a conserved forest (without silvicultural interventions for more than 80 years). The adjusted models explain, in cross-validation, about 70% of variability for Shannon index and 60% for species richness. The variables that contributed the most to the models were LIDAR metrics (related to the height of the canopy) and in all cases, the red and near infrared bands as texture measurements. A multiple linear regression model was used to predict the Shannon index in the study area. Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT).