Patrones de distribución de la vegetación en espartales semiáridos Caracterización utilizando distintos métodos
1.2. Materiales y métodos
1.4.4. Idoneidad de los métodos utilizados
El método de Burgess & Webster resume algunas características básicas de la distribución espacial de la vegetación y da una visión global del tipo de patrón. La distribución de tamaños de las manchas vegetadas y la estimación de la anisotropía pueden ser
de gran utilidad a la hora de comparar de una manera rápida y sencilla la distribución espacial de la vegetación en diferentes lugares, así como para evaluar los cambios temporales en el patrón espacial de un mismo sitio. Asimismo, las probabilidades de transición permiten estimar la asociación entre las distintas especies que forman parte de una comunidad. Esta técnica presenta diversos atractivos por su simplicidad de uso y la facilidad con que se interpretan los resultados que produce. Además, la utilización de transectos facilita notablemente la fase de adquisición de datos, a la vez que elimina los problemas asociados con la selección de un tamaño de unidad muestral apropiado, inherentes al resto de metodologías evaluadas. Como posible mejora de esta técnica, el análisis de las probabilidades de transición podría incorporar las pruebas estadísticas necesarias para establecer si son diferentes de los valores esperados según la frecuencia de cada una de las especies.
El método SADIE permite detectar la desviación respecto a la aleatoriedad en la distribución espacial de la vegetación, proporcionando diversos índices que pueden utilizarse para realizar tests estadísticos formales. Como complemento a estos índices, los mapas de v reflejan la localización espacial y dimensiones de las manchas y los claros, proporcionando información visual complementaria que puede facilitar la interpretación de los resultados (Diggle 1983). Entre las principales virtudes de SADIE se encuentran su simplicidad de uso, su sencilla base matemática y la utilización de tests estadísticos para evaluar la significación de los patrones espaciales observados. Dado que es un método desarrollado para el análisis de conteos, su aplicación en el estudio de atributos como la cobertura de la vegetación requiere que los datos cuantitativos sean categorizados, proceso que lleva asociado una pérdida de información. También es necesario establecer cuadrados de muestreo, con la problemática asociada a la elección de su tamaño. Por otro lado, la significación estadística de los coeficientes de correlación entre las distintas especies plantea ciertos problemas por la autocorrelación y la falta de normalidad en los datos. Si bien éstos pueden solventarse de manera satisfactoria con la aproximación seguida en este capítulo, futuras versiones de la técnica deberían incorporar la estructura espacial presente en los datos durante la generación de las permutaciones.
El análisis geoestadístico seguido en este capítulo presenta como principal atractivo la variedad y el detalle de la información que ofrece. Los semivariogramas proporcionan información sobre los cambios con la distancia en el patrón espacial de las especies por separado, así como en la covariación entre pares de especies. El rango proporcionado por esta herramienta geoestadística puede ser utilizado también para planear futuros muestreos que
requieran independencia entre las unidades muestrales. El modelo de corregionalización permite comprobar hasta que punto las distintas especies de la comunidad presentan un patrón de variación espacial común, así como un análisis independiente de las correlaciones espaciales entre ellas a las escalas de interés mediante las correlaciones estructurales. Frente al resto de metodologías introducidas, su base matemática es compleja, requiriendo su empleo de ciertos conocimientos previos sobre álgebra de matrices y programación. Al igual que SADIE, plantea también los problemas asociados al tamaño de la unidad muestral.
La utilización de mapas digitales y sistemas de información geográfica (SIG) en Ecología se está incrementando notablemente en los últimos años (e. g. Moilanen & Slanski 1998, Morris & Boerner 1998, Payn et al. 1999), pero el análisis de la vegetación utilizando estas técnicas se ha centrado en la estimación de la producción vegetal (Cyr et al. 1995, Paruelo & Lauenroth 1995, Paruelo al. 1997) y en la creación de mapas (Goodchild 1994, Baker & Weisberg 1997, Nilsen et al. 1999), existiendo pocos ejemplos donde se ha realizado algún tipo de análisis espacial (Brugam & Patterson 1996, Fransen et al. 1998). A pesar de la creciente importancia y disponibilidad de mapas digitales, existe una falta de métodos específicos para estudiar los patrones espaciales de la vegetación a partir de este tipo de datos (Dale 1999). Las técnicas utilizadas en el presente capítulo permiten aprovechar el potencial de los SIG para la adquisición y tratamiento de los datos, por lo que pueden ser prometedoras en el futuro para analizar este tipo de información.
Los tres métodos empleados en este capítulo han proporcionado resultados coincidentes en líneas generales y permiten caracterizar satisfactoriamente el patrón de la vegetación en zonas semiáridas de cobertura discontinua. Con el fin de evaluar con más rigurosidad su potencialidad para el análisis de este tipo de vegetación, sería interesante comparar en futuros estudios los resultados obtenidos en este capítulo con los proporcionados por otras técnicas de análisis espacial existentes en la actualidad.
1.5. Conclusiones
1. Los espartales evaluados presentan una distribución de la vegetación en mosaico. Este patrón fue claramente isotrópico en Aguas y Marquesa, sugiriendo que la vegetación en estas zonas se distribuye de una manera regular para optimizar la captación de los flujos de agua procedentes de la escorrentía, conforme a las hipótesis planteadas por Puigdefábregas & Sánchez (1996).
2. El modelo lineal de corregionalización ajustado a los datos refleja la existencia de un patrón común de variación para las especies estudiadas. Los resultados no apoyan la idea de que este patrón esté promovido por S. tenacissima, por lo que es posible que exista alguna propiedad ambiental que esté determinando la distribución espacial de la vegetación en su conjunto.
3. El análisis de la covariación sugiere la presencia de una relación de interferencia entre G. alypum y el resto de especies, así como una asociación positiva entre B. retusum y A. cytisoides. Esta última podría ser utilizada en las tareas de restauración de zonas semiáridas degradadas.
4. La idoneidad de la malla de muestreo depende del tamaño de la especie objeto de estudio. Para S. tenacissima y B. retusum, la malla de 5 x 5 m se ha mostrado idónea, mientras que para los caméfitos es preferible una de mayor resolución (1.25 x 1.25 m en este estudio). Para G. alypum y A. cytisoides, las mallas de 2.5 x 2.5 m y 1.25 x 1.25 m proporcionaron resultados análogos.
5. Las tres técnicas de análisis espacial empleadas permiten caracterizar de manera satisfactoria el patrón espacial de la vegetación en zonas semiáridas de cobertura vegetal discontinua.