Exploración y comparación de la distribución espacial de los bosques periurbanos en Mérida, Venezuela

Español; castellano. Resumen Los patrones de puntos espaciales son una aproximación para el análisis de la estructura funcional del bosque. En este sentido, se evaluó y comparó la distribución espacial de árboles en bosques periurbanos de Mérida, Venezuela. Se planteó la hipótesis nula de la Aleatoriedad Espacial Completa (CSR), aplicando métodos exploratorios y confirmatorios espaciales sin marcas (e involucrando las marcas para las variables dasométricas) y pruebas de patrones puntuales multivariantes (α = 0.05) a parcelas de bosque primario y secundario (cinco en c/u). Ambos bosques exhibieron una densidad media similar (310 y 339 ind.ha-1). Además, se identificó un proceso CSR para los árboles sin considerar marcas en las variables de altura total y DAP, y en las marcas remanentes de volumen y especie este fue catalogado como no aleatorio, pues no se presentaron diferencias entre los procesos espaciales multivariantes. Se recomienda, por lo tanto, ampliar el área de trabajo y aplicarlo en bosques mejor diferenciados.

Inglés. Abstract Spatial point patterns are a novel approach for the analysis of forest functional structure. The spatial distribution of trees in peri-urban forests of Mérida (Venezuela) was evaluated and compared. The null hypothesis of Complete Spatial Randomness (CSR) was proposed, applying spatial exploratory and confirmatory methods without marks, and involving marks for dasometric variables, and multivariate point pattern tests (α= 0.05) to five plots of primary forest and five plots of secondary forest. Both forest types exhibited similar mean density (310 and 339 ind.ha-1). Besides, a CSR process was identified for the trees without considering marks of the height and DBH, and in the remaining volume and species marks, the process was identified as non-random. Likewise, there are no differences between the multivariate spatial processes. It is recommended to extend the work area and to apply it in better differentiated forests.