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Ciencia e investigación agraria

versión On-line ISSN 0718-1620

Resumen

DRAKE, Fernando; MOLINA, Juan Ramón  y  HERRERA, Miguel Ángel. Una aproximación ecofisiográfica para el manejo de la regeneración de Araucaria araucana. Cienc. Inv. Agr. [online]. 2012, vol.39, n.1, pp. 159-176. ISSN 0718-1620.  http://dx.doi.org/10.4067/S0718-16202012000100013.

Los bosques templados chilenos están dominados por especies del género Nothofagus y Araucaria araucana. El valor cultural y los servicios y bienes ambientales asociados a la presencia de A. araucana juegan un papel esencial en la conservación del bosque nativo, a pesar de que no se encuentra bajo riesgo inminente de extinción. Su conservación está sujeta a un gran debate debido a su prohibición de manejo y a la limitada regeneración existente en algunas áreas debido a su bajo crecimiento, la competición existente en el dosel arbóreo y la presencia de un denso sotobosque. Todas estas características hacen a esta especie muy susceptible a perturbaciones como el ganado doméstico, la fauna silvestre y la presión humana. En este sentido, el manejo sustentable de los bosques de A. araucana requiere de la evaluación del estado de su regeneración. El objetivo de esta investigación fue aplicar técnicas de análisis multivariable con objeto de encontrar los parámetros más revelantes en la regeneración de A. araucana. Las técnicas utilizadas fueron el Análisis de Componentes Principales (ACP), el modelo de regresión mediante la eliminación de variables y el modelo Maxent. Mediante el análisis ACP fue posible reducir el modelo a seis variables con una explicación de la varianza superior al 75%. El modelo de regresión multivariable, conocido como "Modelo 7", alcanzó el mayor resultado a tenor de la relación existente entre el coeficiente de determinación y el tamaño del modelo (número de variables independientes). La incorporación del concepto de máxima entropía mejoró la representatividad del modelo. La integración de las diferentes metodologías estadísticas y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) permitió obtener una predicción espacial. Los SIG incrementan la flexibilidad del modelo propuesto permitiendo su extrapolación a otras áreas bajo diferentes escalas espaciales y temporales.

Palabras clave : Árbol semillero; especies de Nothofagus; establecimiento de plántulas; modelo Maxent.

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