Integración de datos de inventario y modelos dehábitat para predecir la regeneración de especies leñosas mediterráneas en repoblaciones forestales

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Rafael Mª Navarro Cerrillo
Inmaculada Clavero Rumbaó
Astrid Lorenzo Vidaña
José Luis Quero Pérez
Joaquín Duque-Lazo

Resumen

Navarro-Cerrillo, R. M., Clavero, I., Lorenzo Vidaña, A., Quero J. L., Duque-Lazo J. 2016. Integración de datos de inventario y modelos dehábitat para predecir la regeneración de especies leñosas mediterráneas en repoblaciones forestales. Ecosistemas 25(3): 6-21. Doi.:10.7818/ECOS.2016.25-3.02


¿Podemos modelar el área potencial de la regeneración natural de las especies leñosas mediterráneas en las repoblaciones forestales utilizando modelos de distribución de especies? En este trabajo, se utilizaron datos del inventario forestal del Parque Natural Sierra de Baza, combinados con variables ambientales (climáticas y topográficas) y dasométricas, para determinar qué factores influyen en la regeneración de siete especies forestales (Pinus sylvestris, P. nigra, P. pinaster, P. halepensis, Quercus ilex, Crataegus monogyna y Acer opalus). La modelización del área potencial de la regeneración de cada especie se hizo usando MaxEnt en un escenario climático actual, y dos escenarios futuros. La combinación tanto de variables dasométricas como climáticas fue destacada para predecir la regeneración de las especies de Pinus sp., A. opalus subsp. granatense y C. monogyna, mientras que la regeneración de Q. ilex estuvo más relacionada con predictores climáticos. En los escenarios futuros de cambio climático, P. halepensis tendería a aumentar significativamente su área óptima de regeneración, y el resto de las especies muestran un descenso moderado (25%) para el periodo 2000-2050. Estos resultados muestran que los modelos de distribución de especies pueden ser una herramienta útil para alcanzar una mayor naturalización de las repoblaciones forestales mediante la identificación de áreas climáticas óptimas futuras. Además, demuestran el potencial de los datos de inventarios forestales para monitorear los cambios en la regeneración y priorizar las actuaciones de restauración para facilitar la regeneración.

Palabras clave:
gradiente ambiental; nicho de regeneración; modelo de distribución de especies; MaxEnt; montañas mediterráneas

Abstract

Navarro-Cerrillo, R. M., Clavero, I., Lorenzo Vidaña, A., Quero J. L., Duque-Lazo J. 2016. Forest Inventories and habitat models to predictregeneration of Mediterranean woody species in forest plantations. Ecosistemas 25(3): 6-21. Doi.: 10.7818/ECOS.2016.25-3.02


Can we model the potential habitat of natural regeneration of Mediterranean woody species in forest plantations using distribution models? In this paper, dasometric variables from a forest inventory of Sierra de Baza Natural Park, combined with environmental variables (climatic, topographic) and biotic variables were analyzed to assess which factors influence the regeneration of seven woody species (Pinus sylvestris, P. nigra, P. pinaster, P. halepensis, Quercus ilex, Crataegus monogyna and Acer opalus). Modeling potential habitat for regeneration was done using Maxent in the current climate, and two future climate scenarios. The combination of biotic and climatic variables was important to predict regeneration of Pinus species, A. opalus subsp. granatense and C. monogyna, while the regeneration of Q. ilex was more related to climate predictors. In future climate change scenarios, P. halepensis optimum regeneration habitat could increase significantly, whereas the remaining species tend to  moderate decreases (25%) for the period 2000-2050. Our results highlight the importance of species distribution models as a useful tool for achieving greater naturalization of forest plantations by identifying areas of future climatic optimum distribution. We further demonstrate the potential of forest inventory data to monitor changes in regeneration and prioritize restoration actions to facilitate regeneration.

Keywords:
environmental gradient; spatial analysis; regeneration niche; species distribution models; Maxent; Mediterranean mountains.

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