El estudio de una comunidad de bosque requiere el análisis de la vegetación arbórea, la cual define la fisionomía de la comunidad. Una manera de realizar el análisis de la vegetación, es mediante el cálculo de valores que definen la importancia de las especies arbóreas de la comunidad. Para calcular estos parámetros, se obtienen mediciones de campo de los árboles dentro de alguna unidad de muestreo, usualmente una parcela circular o cuadrada (quadrat); estas mediciones incluyen, además de la identificación de las especies, mediciones del DBH de los individuos y la abundancia de cada especie.
Las mediciones obtenidas se utilizan para calcular valores que determinan la importancia de las especies que conforman el componente arbóreo de la comunidad.
Estos valores y su cálculo, se describen a continuación.
La densidad es el número de individuos de la especie
i por unidad de área:
\[ D_i = \frac{n_i}{A_m}\].
La densidad relativa es la fracción (o porcentaje) de la
densidad de una especie i (\(D_i\)) con respecto a la suma de todas las
densidades:
\[ DR_i =
\frac{D_i}{\sum_{i=1}^SD_i}\]
\(D_i\), densidad de la especie i (número de individuos por hectárea).
\(n_i\), abundancia de la especie i.
\(A_m\), área de la unidad de muestreo.
\(DR_i\), densidad relativa de la especie i.
\(S\), número total de especies.
La dominancia se calcula como el total de área basal de la
especie i por unidad de área:
\[ AB_i =
\frac{\sum_{j=1}^{n_i}ab_j}{A_m}\]
La dominancia relativa es la fracción de la dominancia de
una especie i (\(AB_i\)) con
respecto a la suma de las dominancias de todas las especies.
\[ABR_i =
\frac{AB_i}{\sum_{i=1}^SAB_i}\]
\(AB_i\), dominancia de la especie i (total de área basal en metros cuadrados por hectárea).
\(ab_j\), área basal de los individuos de la especie i.
\(A_m\), área de la unidad de muestreo.
\(ABR_i\), dominancia relativa de la especie i.
\(S\), número total de especies.
La frecuencia es la fracción de ocurrencia de la especie
i en las parcelas de muestreo, y se calcula:
\[F_i = \frac{p_i}{P}\]
La frecuencia relativa es la fracción de la frecuencia de
una especie i con respecto a la suma de las frecuencias de
todas las especies.
\[FR_i =
\frac{F_i}{\sum_{i=1}^SF_i}\]
\(F_i\), frecuencia de la especie i (fracción de presencia en las parcelas de muestreo).
\(p_i\), parcelas con individuos de la especie i.
\(P\), número de unidades de muestreo.
\(PR_i\), frecuencia relativa de la especie i.
\(S\), número total de especies.
Con los datos en una hoja de cálculo de GoogleSheet (puede ser en Excel), podemos crear una Pivot table (Insert >> Pivot table). Esto permite realizar los cálculos parciales, por parcela y especie, para obtener los valores de densidad, dominancia y frecuencia relativas.
El paquete BiodiversityR provee la función importancevalue.comp para calcular los valores de frecuencia, densidad y dominancia relativas y el valor de importancia, a partir de los datos de abundancia y área basal de cada especie por parcela.
A continuación un ejemplo de los códigos con un ejemplo de mediciones en parcelas en un bosque secundario (bosque UPRH) en Humacao.
# activar BiodiversityR
library(BiodiversityR)
# datos
datos <- read.csv("data/analisis-veg-22.csv")
datos## factor plot especie count basal
## 1 1 1 cecsch 2 0.058
## 2 1 1 guagui 7 0.362
## 3 1 2 cecsch 2 0.027
## 4 1 2 guagui 2 0.113
## 5 1 2 sesgra 3 0.190
## 6 1 3 casgui 4 0.158
## 7 1 3 guagui 6 0.391
## 8 1 4 casgui 5 0.730
## 9 1 4 cecsch 2 0.120
## 10 1 4 guagui 3 0.120
## 11 1 5 guagui 2 0.041
## 12 1 5 sesgra 5 0.186
## 13 1 5 spacam 2 0.078
## 14 1 5 tercat 1 0.029
## 15 1 6 cecscm 1 0.075
## 16 1 6 guagui 4 0.061
## 17 1 6 ocoleu 1 0.016
## 18 1 6 spacam 5 0.249
## 19 1 7 guagui 1 0.014
## 20 1 7 ocoleu 1 0.067
## 21 1 7 roybor 2 0.148
## 22 1 7 spacam 11 0.267
## 23 1 8 guagui 1 0.030
## 24 1 8 muerta? 1 0.067
## 25 1 8 spacam 7 0.458
## 26 1 9 guagui 4 0.316
## 27 1 10 guagui 4 0.307
## 28 1 10 spacam 3 0.665
## 29 1 10 tercat 1 0.040# IV para el bosque
ivtotal <- importancevalue.comp(datos,
site='plot',
species='especie',
count='count',
basal='basal',
factor='factor')
# tabla de valores
library(gt)
library(dplyr)
tabla <- as.data.frame(ivtotal[[2]])
especies <- rownames(tabla)
tabla <- data.frame(especies,tabla)
tabla %>%
gt()| especies | frequency | density | dominance | frequency.percent | density.percent | dominance.percent | importance.value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| guagui | 1.0 | 34 | 1.755 | 34.482759 | 36.559140 | 32.602638 | 103.644536 |
| spacam | 0.5 | 28 | 1.717 | 17.241379 | 30.107527 | 31.896712 | 79.245618 |
| casgui | 0.2 | 9 | 0.888 | 6.896552 | 9.677419 | 16.496377 | 33.070349 |
| sesgra | 0.2 | 8 | 0.376 | 6.896552 | 8.602151 | 6.984953 | 22.483655 |
| cecsch | 0.3 | 6 | 0.205 | 10.344828 | 6.451613 | 3.808285 | 20.604726 |
| ocoleu | 0.2 | 2 | 0.083 | 6.896552 | 2.150538 | 1.541891 | 10.588980 |
| tercat | 0.2 | 2 | 0.069 | 6.896552 | 2.150538 | 1.281813 | 10.328902 |
| roybor | 0.1 | 2 | 0.148 | 3.448276 | 2.150538 | 2.749396 | 8.348210 |
| cecscm | 0.1 | 1 | 0.075 | 3.448276 | 1.075269 | 1.393275 | 5.916820 |
| muerta? | 0.1 | 1 | 0.067 | 3.448276 | 1.075269 | 1.244659 | 5.768204 |