Anexo 2: Manual para el análisis de vegetación

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1 : Manual para el análisis de vegetación Anexo 2 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 Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

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) Nº Código Distancia DAP (cm) Altura Sub Nombre Común total Parcela en X en Y DAP 1 DAP 2 P.S. 1 B04 Pino B08 Misa B12 Yerno en Prueba B12 Estoraque B12 Mashonaste B12 Chimicua 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 Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

3 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 _Sub_ PM Jefe de Brigada Tipo_ Bosq ue Especie x y Dap1 (cm) Dap2 (cm) Dap prom (cm) Dap prom AB (m²) AB(m²/ ha) Nº Indiv. Ind/ha Altura Total P.S. ZSD02I005T B05 Fabiola_CCaf Manchinga ,3 0,071 0, , BEL02I004T B01 Fabiola_CCaf Cumala ,5 0,305 0,073 0, , BEL02I004T B07 Fabiola_CCaf Tapitillo ,5 0,305 0,073 0, , ZSD02I005T B04 Fabiola_CCaf Mashonaste ,5 0,305 0,073 0, , ZSD02I005T B12 Fabiola_CCaf Copaiba ,5 0,305 0,073 0, , ZSD02I005T B16 Fabiola_CCaf Capinuri ,5 0,305 0,073 0, , BEL02I004T B14 Fabiola_CCaf Mashonaste ,31 0,075 0, , ZSD02I005T B08 Fabiola_CCaf Pichirina ,31 0,075 0, , ZSD02I005T B09 Fabiola_CCaf Shiringa ,5 0,315 0,078 0, , Análisis de la información 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. Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

4 DAP mínimo Cuadro 65: Clases diamétricas y Valor relativo Clases diamétricas 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, ,9 55 0, ,9 85 0, , , , , ,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 Altura mínima Amplitud de rango TIC EMB03P025A ,6 EMB03P026F ,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 EMB03P025A 7 11,6 16,2 20,8 25,4 31 EMB03P026F 8 10,8 13,6 16,4 19,2 23 Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

5 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): donde: ValRelH1= Valor Clase 1=7 Valor Clase 2=11.6 Altura máxima=30 (Valor Clase 1 + valor Clase 2)/2 Val Rel H1= Altura máxima 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. Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

6 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). Val Rel H 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 Rel Dmin/Dmax Val Rel H 0, , , , , , , Mediana del DAP Área basal por parcela (m²) Coeficiente de Mezcla Nº sp IVI 100% DAP prom (cm) Altura promedio 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 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. Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

7 Figura 37: Secuencia de agrupamiento Parcelas Parcelas de caracterización de por caracterización departamento por Colina Tipo de baja bosque fuerte 1 Colina Tipo de baja bosque suave 2 Parcelas con tocones de caoba 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. Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

8 N Corr Código PM Cuadro 70: Variables A basal por parcela Val Rel H (m²) CM Nº sp IVI 100% 1 AES04P014T 15,60 11,312 0, AES05P009T 25,15 11,275 0, AES05P025T 20,25 19,795 0, CCA06P016T 11,65 6,029 0, CCA06P027T 21,98 10,061 0, CCA06P029T 19,46 8,667 0, CCA06P032T 18,97 8,523 0, CNB04I003T 21,18 6,951 0, CNB04I004T 16,17 5,277 0, CNB05P031T 16,87 7,795 0, CNB05P048T 17,90 5,726 0, 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 Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

9 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/

10 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. Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/

11 Figura 42: Dendrograma Estudio de las Poblaciones de Caoba (Swietenia macrophylla King) en el Perú. Proyecto UNALM-ITTO PD 251/