Anexo 2: Manual para el análisis de vegetación

Anexo 2
Anexo 2: Manual para el análisis de
vegetación
Metodología para el análisis de la vegetación
La metodología se divide en dos etapas: Sistematización de los datos de campo y
análisis de la información:
1. Sistematización de datos
A. Digitación de datos.El paso inicial en el proceso de sistematización es la introducción de datos de las
fichas de evaluación de campo (de los departamentos de Loreto, Madre de Dios
y Ucayali) a hojas de calculo Excel, correspondiendo cada ficha a una parcela
de caracterización. Para la digitación de datos se consideraron las siguientes
indicaciones:
1.1 Estandarización de los nombres comunes, escribiendo con mayúscula la letra
inicial y luego con minúsculas; en caso el nombre común de la especie tenga
dos o mas palabras, las primeras letras de cada una van con mayúscula,
ejemplo: Lupuna Blanca; a menos que una de ellas sea una preposición (en,
de) Ejemplo: Sangre de Toro, Yerno en Prueba.
1.2 Los datos de coordenada “x”, coordenada “y”, Dap 1, Dap 2, altura total y
posición sociológica (P.S.), deben estar en formato “número” y “categoría
general”.
1.3 Al digitar los códigos de las subparcelas “B”, se debe seguir la siguiente
secuencia: B01, B02, B03,…. hasta B16.
Nota importante: Se debe tener en cuenta que cualquier espacio añadido al
inicio, centro o final en la celda del dato (sea palabra o número), el sistema lo
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Anexo 2
tomará como un carácter más, lo que afectará el procesamiento y análisis de
información.
Los datos de las parcelas de caracterización utilizados para el análisis de
vegetación corresponden a la hoja de cálculo denominada: Forma PM A y B (1)
(ver cuadro 63).
Cuadro 63: Forma PM A y B (1)
Código
Sub
Parcela
Nombre Común
1
B04
2
Nº
Distancia
DAP (cm)
Altura
total (m)
P.S.
en X
en Y
DAP 1
DAP 2
Pino
15
1
82
88
25
1
B08
Misa
8
11
38
38
20
1
3
B12
Yerno en Prueba
6
19
34
35
15
2
4
B12
Estoraque
19
18
61
65
25
1
5
B12
Mashonaste
9
18
44
45
20
2
6
B12
Chimicua
18
16
12
3
B. Edición y eliminación de datos.Finalizado el proceso de digitación de las fichas se procede a agrupar los datos
por región.
El resultado de la agrupación son tres hojas de cálculo Excel con la información
de las hojas de Forma PM A y B (1) para cada departamento y que se denomina
“Datos”.
Los individuos con DAP menor a 10cm se eliminan de las hojas “Datos”, pues no
forman parte del análisis.
A cada hoja “Datos” se agrega la siguiente información y se obtiene el cuadro de
datos sistematizado (ver cuadro 64):
1. DAP promedio en centímetros
2. DAP promedio en metros
3. Área basal en centímetros cuadrados
4. Área basal en metros cuadrados
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Anexo 2
5. Área basal expresada en metros cuadrados por hectárea
6. Nº de individuos
7. Nº de individuos por hectárea
8. Jefe de brigada (primer nombre y apellido paterno)
9. Tipo de bosque (escrito en iniciales)
Cuadro 64: Cuadro de datos sistematizado (ejemplo)
Codigo PM
Codigo
Tipo_
Jefe de
_Sub_
Bosq
Brigada
PM
ue
Especie
x(m) y(m)
Dap1
(cm)
Dap2
(cm)
Dap
prom
(cm)
Dap
prom
(m)
AB
(m²)
AB(m²/
Nº
Ind/ha
ha)
Indiv.
Altura
Total P.S.
(m)
ZSD02I005T B05
Fabiola_CCaf
Manchinga
18
6
30
30
30
0,3
0,071
0,110
1
1,563
27
BEL02I004T
B01
Fabiola_CCaf
Cumala
8
3
31
30
30,5
0,305
0,073
0,114
1
1,563
22
2
2
BEL02I004T
B07
Fabiola_CCaf
Tapitillo
16
10
30
31
30,5
0,305
0,073
0,114
1
1,563
26
2
ZSD02I005T B04
Fabiola_CCaf
Mashonaste
5
1
31
30
30,5
0,305
0,073
0,114
1
1,563
24
2
ZSD02I005T B12
Fabiola_CCaf
Copaiba
3
5
31
30
30,5
0,305
0,073
0,114
1
1,563
23
2
ZSD02I005T B16
Fabiola_CCaf
Capinuri
BEL02I004T
B14
Fabiola_CCaf
Mashonaste
ZSD02I005T B08
Fabiola_CCaf
ZSD02I005T B09
Fabiola_CCaf
1
5
30
31
30,5
0,305
0,073
0,114
1
1,563
22
2
18
7
32
30
31
0,31
0,075
0,118
1
1,563
18
2
Pichirina
0
0
32
30
31
0,31
0,075
0,118
1
1,563
20
2
Shiringa
5
15
31
32
31,5
0,315
0,078
0,122
1
1,563
21
2
2. Análisis de la información.2.1 Incorporación de variables
Para realizar el análisis se agregaron variables que ayuden a describir mejor el
nivel de asociación o agrupamiento entre parcelas de caracterización. Al inicio
se agregaron cinco variables a los cuadros sistematizados, estas son:
- Relación (DAP menor / DAP mayor): Es el cociente del diámetro menor entre
diámetro mayor expresado en porcentaje para cada individuo.
- Valor Relativo del DAP promedio: Es el valor relativo calculado por clase
diamétrica y asignado a cada individuo, utilizando el dato de DAP promedio.
Para calcular el valor relativo por clase se elabora primero la tabla de clases
diamétricas por departamento, luego se divide el valor de marca de clase entre
el valor de campo de DAP máximo de cada departamento. En el cuadro 65 se
detalla la tabla de clases diamétricas y valor relativo del DAP promedio por clase.
Para el cuadro se consideró el dato de campo DAP max=275cm.
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Anexo 2
Cuadro 65: Clases diamétricas y Valor relativo
Clases diamétricas
DAP
mínimo
DAP
máximo
Marca Clase = (DAP min por
clase+DAP max por clase)/2
Valor Relativo del
DAP prom= (Marca
de clase/DAP max
por departamento)
10
39,9
25
0,090
40
69,9
55
0,200
70
99,9
85
0,309
100
129,9
115
0,418
130
159,9
145
0,527
160
500
330
1,200
Una vez asignados los valores relativos por individuo se calcula el promedio
aritmético simple por parcela.
- Valor Relativo de la altura total: Este valor se obtiene por individuo a partir del
cuadro de valores relativos de altura. Este se elabora de la siguiente manera:
primero se calcula la diferencia de altura máxima menos altura mínima por
parcela (amplitud de rango). El valor obtenido se divide entre 5, dando como
resultado el tamaño de intervalo de clase (TIC) (ver cuadro 66).
Cuadro 66: Calculo del TIC (ejemplo)
Código PM
Altura máxima
(m)
Altura mínima
(m)
Amplitud de
rango
TIC
EMB03P025A
30
7
23
4,6
EMB03P026F
22
8
14
2,8
Se prosigue con la elaboración del cuadro de clases de altura asignando seis
clases por parcela y calculando el valor por clase tal como se muestra en el
cuadro 67.
Cuadro 67: Clases de altura (ejemplo)
Código PM
Clases
1
2
3
4
5
6
EMB03P025A
7
11,6
16,2
20,8
25,4
31
EMB03P026F
8
10,8
13,6
16,4
19,2
23
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Anexo 2
Valor de la clase 1 = Altura mínima + (TIC x (Clase i) – 1))
donde:
Valor de Clase 1=7
Altura mínima=7
TIC=5
Clase i=1
Luego se elabora el cuadro de valor relativo de altura (ValRelH) de la siguiente
manera (ver cuadro 68):
(Valor Clase 1 + valor Clase 2)/2
Val Rel H1= ---------------------------------------Altura máxima
donde:
ValRelH1= 0.310
Valor Clase 1=7
Valor Clase 2=11.6
Altura máxima=30
Cuadro 68: Valor relativo de la altura (ejemplo)
Código PM
ValRelH1
ValRelH2
ValRelH3
ValRelH4
ValRelH5
EMB03P025A
0,31
0,463
0,617
0,77
0,94
EMB03P026F
0,427
0,555
0,682
0,809
0,959
El cuadro asigna los valores relativos de altura a cada individuo de acuerdo al
valor de altura total.
- DAP promedio: Es el promedio aritmético simple calculado por individuo y por
parcela, utilizando el DAP mínimo y DAP máximo.
- Número de especies del Índice de Valor de Importancia Simplificado al 100%
(N° sp del IVI al 100%): Es el número de especies del IVI simplificado que suman
más o igual a 100% ordenadas de mayor a menor.
- Mediana del DAP promedio: Es el valor de la mediana calculada por parcela
utilizando la función “mediana del Excel.
- Altura promedio: Es el promedio aritmético de altura total por parcela.
- Coeficiente de mezcla: Es el cociente del número de especies entre el número
de individuos por parcela.
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Anexo 2
Luego de agregar estas variables se decidió elaborar la matriz de correlación con
la finalidad de seleccionar aquellas de mayor de correlación entre si, utilizando la
información del departamento de Madre de Dios. Para elaborar la matriz se utiliza
una hoja de calculo Excel, en la que se colocan las variables en una fila y una
columna (tabla de doble entrada) y se procede a calcular la correlación entre
ellas usando la función “correlación” del Excel (ver cuadro 69).
Cuadro 69: Matriz de correlación para Madre de Dios
Mediana
del DAP
Área basal
por
parcela
(m²)
Coeficiente
de Mezcla
Nº sp IVI
100%
DAP prom
(cm)
Altura
promedio
(m)
0,258132324
0,68061894
-0,6588895
0,21459475
0,2145947
0,23216517 -0,12466709
0,60367441
-0,36112863
-0,1540593
0,8009414
-0,1096791
Área basal
por parcela
(m²)
-0,69496608 -0,04187185
0,7778721
0,25302897 -0,02188658
Coeficiente
de Mezcla
0,19696621
-0,4466498
-0,2602636 0,056997371
-0,279979
0,1699982
Val Rel
H
Val Rel H
Mediana
del DAP
Nº sp IVI
100%
Rel
Dmin/Dmax
-0,07738112
0,197437425
DAP prom
(cm)
0,01691898 0,064444552
Altura
promedio
(m)
0,116341715
Del cuadro se seleccionaron las siguientes variables: Valor relativo de la altura,
área basal, coeficiente de mezcla y número de especies del IVI al 100%.
2.2 Agrupamiento de parcelas por departamento
Los cuadros sistematizados permiten agrupar las parcelas de diversas formas.
Inicialmente se agruparon las parcelas de cada cuadro sistematizado de la
siguiente manera: En cada departamento se agruparon las parcelas por tipo de
bosque, utilizando para ello el “mapa de tipos de bosque” elaborado por el
INRENA el año 2001 (elaborado según el criterio fisiográfico florístico); luego se
forman dos subgrupos en cada tipo de bosque: Parcelas con árboles de caoba y
parcelas
con tocones de caoba. La figura 37 muestra la secuencia de
agrupamiento.
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Anexo 2
Figura 37: Secuencia de agrupamiento
Parcelas Parcelas
de caracterización
de
caracterización
por
departamento
por
Colina
Tipo de
baja
bosque
fuerte 1
Parcelas
con
tocones
de caoba
Colina
Tipo de
baja
bosque
suave 2
Parcelas
con
árboles de
caoba
Parcelas
con
tocones
de caoba
Parcelas
con
árboles de
caoba
El segundo agrupamiento considero agrupar las parcelas de cada cuadro
sistematizado en dos grupos: Parcelas con tocones de caoba y parcelas con
árboles de caoba.
2.3 Análisis de agrupamiento por el método cluster.El método cluster, es un análisis multivariado que agrupa individuos de una
población aparentemente heterogénea considerando dos o más variables que
los describan. El análisis permite formar grupos homogéneos, logrando mejorar la
descripción de la población en estudio e inclusive mejorar el análisis al interior de
cada grupo formado.
Este análisis se realizó con el programa Minitab, que además muestra un
dendrograma o gráfico de árbol en el que se observan las agrupaciones de
parcelas en diferentes niveles de asociación.
Para realizar el análisis se elabora un cuadro con las variables seleccionadas en
una hoja de cálculo Excel tal como se observa en el cuadro 70.
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Anexo 2
Cuadro 70: Variables
2.3.1
N°
Corr
Código PM
Val Rel H
A basal por parcela
(m²)
CM
Nº sp IVI
100%
1
AES04P014T
15,60
11,312
0,750
3
2
AES05P009T
25,15
11,275
0,795
7
3
AES05P025T
20,25
19,795
0,706
5
4
CCA06P016T
11,65
6,029
0,813
4
5
CCA06P027T
21,98
10,061
0,759
6
6
CCA06P029T
19,46
8,667
0,727
7
7
CCA06P032T
18,97
8,523
0,606
6
8
CNB04I003T
21,18
6,951
0,655
6
9
CNB04I004T
16,17
5,277
0,810
6
10
CNB05P031T
16,87
7,795
0,667
4
11
CNB05P048T
17,90
5,726
0,773
4
Análisis cluster en Minitab.-
Para realizar el análisis seguimos los siguientes pasos:
Paso 1: Cargar el programa Minitab, dirigirse a la barra de herramientas y buscar
la opción “File” y hacer un “clic”. Aparecerá un menú en el que se busca la
opción “Open Worksheet” y se hace un “clic” (ver Figura 38).
Figura 38: Paso 1
Paso 2: Luego de hacer “clic” en “Open worksheet” aparece el menú de
opciones, en el debemos colocarnos en “Buscar en” y buscar la carpeta donde
guardamos los cuadros con las variables y seleccionar la hoja de calculo que
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Anexo 2
deseamos analizar, una vez seleccionada la hoja de calculo se le da “Abrir” e
inmediatamente el Minitab jala la hoja de cálculo seleccionada (ver figura 39).
Figura 39: Paso 2
Paso 3: Ir a la barra de herramientas y buscar la opción “Stat”, hacer “clic” y
aparecerá el menú de opciones. En el se coloca el puntero sobre la opción
Multivariete e inmediatamente aparece otro menú, en el buscamos la opción
“Cluster Observations” y hacemos “clic” (ver figura 40).
Figura 40: Paso 3
Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/03
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Anexo 2
Paso 4: Se seleccionan los títulos dando doble “clic” a las variables de la hoja del
lado izquierdo de la ventana. En esta observaremos “Val RelH, Area basal,
coeficiente de mezcla (CM) y N° sp del IVI al 100%”. Luego de seleccionadas las
variables estas aparecen en la ventana “Variables or distance matrix”. Luego se
hace “clic” en la opción “Linkage Method” y se selecciona “Complete”. Para
finalizar se agrega un símbolo check en “Show dendrogram” y se hace clic en OK
(ver Figura 41).
Figura 41: Paso 4
Como resultado se obtiene el cuadro de valores de similitud entre parcelas y el
dendrograma (figura 42), donde se observa el agrupamiento entre parcelas. El
eje “y” indica el nivel de asociación en valores enteros y el eje “x” muestra las
parcelas en número entero correlativo. Para definir la agrupación se realiza un
corte o línea paralela al eje “x” en el valor deseado, esta línea separa a las
parcelas en dos grupos, asociadas y no asociadas, las asociadas están debajo de
la línea de corte y las no asociadas por encima de la línea de corte. Para el
agrupamiento se decidió que el valor de similitud sea mayor igual a 40.
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Anexo 2
Figura 42: Dendrograma
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