Bases de Datos

library(readxl)
Arbs_4P <- read_excel("C:/Biosta I/Final/Arbs_4P.xlsx")
View(Arbs_4P)
library(readxl)
Datos_MT <- read_excel("C:/Biosta I/Resultados/Datos_MT.xlsx")
View(Datos_MT)
library(readxl)
Pro_Met <- read_excel("C:/Biosta I/Resultados/Pro_Met.xlsx")
View(Pro_Met)

Resumen

Introducción: La expansión urbana, las actividades humanas han reducido y fragmentado la cobertura boscosa del Valle Central de Costa Rica, con posibles efectos sobre la composición y estructura de las comunidades arbóreas. Ante esta situación, los inventarios forestales permiten caracterizar y comparar las comunidades vegetales en sitios con diferentes condiciones ambientales y distinto uso de suelo.

Objetivo: El objetivo de este proyecto fue evaluar la diversidad, estructura y características de crecimiento de las comunidades arbóreas en cuatro zonas del Valle Central de Costa Rica, mediante un inventario forestal comparativo.

Metodología: Se establecieron diez parcelas de 300 m² en cada sitio. Se registraron las especies, el diámetro a 1,3 m del suelo, la altura, características morfológicas, clasificación taxonómica y origen de los árboles (nativos o exóticos). También se analizaron datos de temperatura, humedad y precipitación del Instituto Meteorológico Nacional de Costa Rica para el periodo 2015-2025. Los datos se analizaron en R mediante pruebas estadísticas comparativas.

Resultados: Se registraron 602 individuos de 77 especies. La composición varió entre sitios: el Cerro Chompipe presentó únicamente especies nativas, mientras que en el Bosque de la Hoja predominaron las exóticas. La proporción de árboles con hojas simples y compuestas difirió entre localidades (p < 0,001). También se encontraron diferencias en altura (Kruskal-Wallis, p = 0,0002283) y diámetro (Kruskal-Wallis, χ² = 84,914; p < 0,001). El diámetro y la altura presentaron una correlación positiva (ρ = 0,589; p < 0,001). El Bosque de la Hoja registró la menor temperatura media (11,46 °C) y la mayor humedad relativa (93,74 %), mientras que la explanada presentó la temperatura media más alta (21,40 °C). Conclusión: Las comunidades difirieron en composición, estructura y condiciones microclimáticas. Estas variaciones podrían relacionarse con las características ambientales y el uso del suelo de cada sitio.

Palabras clave: comunidades arbóreas; forma foliar; estructura forestal; diversidad vegetal; condiciones microclimáticas; Valle Central de Costa Rica.

Abstract

Introduction: Urban expansion and human activities have reduced and fragmented forest cover in Costa Rica’s Central Valley, potentially affecting the composition and structure of tree communities. Forest inventories help characterize and compare plant communities across sites with different environmental conditions and land uses.

Objective: This study aimed to evaluate the diversity, structure, and growth characteristics of tree communities in four areas of Costa Rica’s Central Valley through a comparative forest inventory.

Methods: Ten 300 m² plots were established at each site. Tree species, diameter at breast height (DBH), total height, morphological characteristics, taxonomic classification, and origin (native or exotic) were recorded. Temperature, relative humidity, and precipitation data from Costa Rica’s National Meteorological Institute for the 2015–2025 period were also analyzed. Statistical analyses were performed using R.

Results: A total of 602 individuals belonging to 77 species were recorded. Species composition varied among sites: Cerro Chompipe contained exclusively native species, whereas exotic species predominated in Bosque de la Hoja. The proportion of trees with simple and compound leaves differed significantly among sites (p < 0.001). Significant differences were also found in tree height (Kruskal–Wallis, p = 0.0002283) and diameter (Kruskal–Wallis, χ² = 84.914; p < 0.001). Diameter and height showed a positive correlation (ρ = 0.589; p < 0.001). Bosque de la Hoja had the lowest mean temperature (11.46 °C) and highest relative humidity (93.74%), whereas the clearing recorded the highest mean temperature (21.40 °C).

Conclusion: The studied communities differed in composition, structure, and microclimatic conditions. These differences may be associated with the environmental characteristics and land use of each site.

Keywords: tree communities; leaf shape; forest structure; plant diversity; microclimatic conditions; Central Valley of Costa Rica.

Introducción

El Valle Central de Costa Rica fue de las primeras áreas del país en ser deforestada para el cultivo del café y la expansión urbana, que contribuye a la reducción de los bosques húmedos premontanos. Hoy en día, la cobertura boscosa en esta región se encuentra confinada a pequeños parches donde aún se conservan elementos vegetales nativos (Acosta-Vargas et al., 2023). Estas áreas verdes urbanas cumplen funciones relacionadas al mantenimiento y mejoramiento de la biodiversidad, la regulación del microclima, la captura de carbono y la provisión de espacios para la recreación (Romero-Vargas et al., 2022). Sin embargo, estas zonas enfrentan presiones constantes por parte del ser humano, la fertilidad de los suelos y las condiciones climáticas propiciaron el desarrollo de actividades agrícolas, ganaderas y urbanísticas (Aguilar-Sandí et al., 2026).

Estas actividades tienen efectos como la pérdida de diversidad de especies y cambios en las condiciones ambientales necesarias para el crecimiento de los bosques, además de la introducción de especies exóticas que colonizan nuevas regiones debido a estas actividades humanas y en algunos casos logran expandirse en estos nuevos territorios. Sin embargo, la magnitud y las características de las variaciones en las comunidades deben examinarse debido a las condiciones particulares en cada sitio (Blumetto & Brazeiro, 2022).

Los inventarios forestales permiten caracterizar los árboles mediante variables como riqueza de especies, diámetro a la altura del pecho, altura y características morfológicas de la especie. Estas variables proporcionan información sobre la composición y estructura de las comunidades arbóreas y permiten establecer comparaciones entre sitios con diferentes condiciones ambientales y usos del suelo. Asimismo, el análisis de la estructura forestal en relación con las condiciones de conservación permite examinar patrones de variación en las comunidades de árboles (Johnson et al., 2023). En el valle central de Costa Rica, la comparación de áreas con distintos usos humanos y grados de intervención permite examinar las variaciones en la diversidad y estructura de las comunidades arbóreas (Johnson et al., 2023). Para ello, este estudio consideró 4 zonas de estudio las cuales son el Parque Bosque de la Hoja, el Parque Metropolitano La Sabana, una zona destinada a la realización de eventos de vehículos todoterreno y el bosque de Cerro Chompipe. Estos sitios presentan diferencias en cuanto al grado y tipo de intervención humana, lo que permite establecer una comparación entre sus características forestales.

El objetivo de este estudio fue evaluar la diversidad, estructura y características de crecimiento de la comunidad arbórea en cuatro zonas del Valle Central de Costa Rica, mediante un inventario forestal comparativo.

Metodología

Las áreas de estudio corresponden a 4 zonas ubicadas en del Valle Central de Costa Rica, una en el centro de la provincia de San José y tres en las zonas montañosas en de Heredia, estas fueron seleccionadas según las diferencias en cuanto a su ubicación geográfica y uso de suelo, para poder realizar comparaciones entre estos sitios por las diferencias ambientales y niveles de intervención.

La primera zona es el “Parque Metropolitano la Sabana” que corresponde al parque urbano más grande de San José, con un promedio de visitas de 2.824 personas, este es de gran importancia social, psicológica y ambiental para los habitantes de la zona (Barrantes Chaves et al., 2025). La segunda es el “Bosque de la Hoja” el cual se trata de un terreno propiedad de la municipalidad de Heredia destinado a fines turísticos y recreativos, donde la especie arbórea principal es Hesperocyparis lusitánica cuya plantación no tuvo fines comerciales sino más bien ornamentales (Barquero-Salgado et al., 2014, p. 35)

Finalmente, las otras dos áreas se localizan en el Cerro Chompipe en San Rafael de Heredia. La primera es la explanada San José de la Montaña, utilizada para el uso recreativo con vehículos todoterreno, mientras que la otra corresponde al bosque tropical pluvial montano bajo del “Cerro Chompipe”, el cual es de gran importancia para la conservación de la biodiversidad, especialmente anfibios en peligro crítico de extinción como el Incilius holdridgei (Abarca Alvarado, 2012).

Diseño de muestreo

Se realizaron 10 repeticiones en cada zona de estudio y cada repetición fue de 300 m², dentro de los cuales de registraron las especies de árboles presentes y sus principales características morfológicas

Para cada individuo registrado se recopiló información sobre la abundancia de la especie en la zona, diámetro del tronco a 1.3 metros sobre el suelo, altura total desde la base, además se clasificaron criterios de morfología vegetal como el tipo de hoja (simple o compuesta), forma de la lámina que presenta el individuo, si la especie está clasificada como angiosperma o gimnosperma y si la especie es nativa o introducida. Asimismo, se obtuvieron variables meteorológicas correspondientes a cada sitio, incluyendo nivel de humedad, temperatura y nivel de precipitaciones.

Los datos obtenidos durante cada repetición se registraron de manera sistemática para realizar comparaciones entre las diferentes zonas de estudio.

Caracterización de las especies

Las especies de los árboles encontradas durante los muestreos se identificaron y clasificaron según su condición de nativa o exótica. Para cada especie se registró su presencia y abundancia dentro de las áreas de muestreo.

Asimismo, se recopilaron muestras de las diferentes especies presentes con el propósito de facilitar su identificación y determinar su distribución y abundancia en las distintas zonas estudiadas. Esta información permitirá evaluar el grado de adaptación de las especies a las diferentes condiciones ambientales presentes en los sitios de estudio.

Información climática

Para caracterizar las condiciones de cada sitio se consiguieron datos de las 4 estaciones meteorológicas más cercanas a los sitios de estudio donde se obtuvieron las variables: nivel de precipitaciones promedio, la temperatura promedio y el nivel de humedad en un periodo de 5 años desde el 2015 al 2025 obtenidos del Instituto Meteorológico Nacional de Costa Rica.

Estas variables fueron utilizadas para comparar las características de los árboles entre los diferentes sitios y determinar posibles diferencias asociadas con las condiciones ambientales.

Organización y análisis de los datos

Los datos obtenidos durante los muestreos serán organizados en una base de datos para facilitar su comparación entre las diferentes áreas de estudio. Se analizarán las diferencias en la abundancia y distribución de las especies, así como las características morfológicas registradas y las condiciones ambientales de cada sitio. Además, se utilizarán las angiospermas y las gimnospermas como datos pareados para realizar comparaciones entre ambos grupos.

Posteriormente, la información será evaluada mediante el software R, realizando comparaciones con un nivel de confianza al 95 % entre los datos de las zonas de estudio con el fin de identificar posibles diferencias en la morfología, medidas y composición de especies asociadas con las condiciones ambientales.

Se compararon la altura de los árboles para cada especie, en cual sitio de estudio se encuentran los árboles con mayor altura, el diámetro promedio en los 4 sitios de estudio, comparación del diámetro para cada especie y finalmente mediante un gráfico de dispersión se observa la relación entre el diámetro y altura de árboles.

Posteriormente se evaluarán las posibles relaciones que existan entre los datos obtenidos, en la primera prueba se analizará la relación entre la altura de los árboles y el diámetro del tronco mediante una prueba de correlación, en la segunda una prueba de regresión basándose en el supuesto de que la altura estará relacionada con el diámetro.

Se aplicarán dos pruebas de homogeneidad de variables a la de árboles con hojas simples y compuestas en los cuatro sitios y posteriormente al nivel de temperatura, el objetivo de ambas pruebas es evaluar la existencia de una asociación entre el sitio de estudio y cada una de las variables evaluadas.

Finalmente se aplicaron pruebas comparativas para determinar la variación de la altura en los cuatro sitios y la variación en el tipo de hoja para determinar la existencia de posibles relaciones en la altura y tipo de hoja en los cuatro sitios.

Resultados

Caracterización del sitio.

En el Bosque de la Hoja (BH) se contabilizaron en total 161 árboles de los cuales, 159 (98%) presentaron hojas simples y 2 (1.24%) hojas compuestas. En cuanto a la forma de lámina, la forma escuamiforme fue la más frecuente, con 140 (86.96%) árboles, seguida de 15 (9.32%) con forma elíptica y 6 (3.73%) con forma acicular, respecto a la clasificación taxonómica 146 (90.68%) pertenecen al grupo de las gimnospermas y 15 (9.32%) al de las angiospermas. finalmente, 147 (91.3%) son se clasificaron como exóticos y 14 (8.7%) como nativos presentando un predominio de las no nativas.

En el Parque Metropolitano la Sabana (SAB) se contabilizaron en total 82 árboles de los cuales, 21 (25.06%) presentaron hojas simples y 61 (74.39%) hojas compuestas. En cuanto a la forma de lámina, la forma pinnada fue la más frecuente, con 34 (41.46) árboles, seguida de 28 (34.15) con forma palmada y 6 (17.07) con forma elíptica, 3 (3.66%) con forma ovada y 3 (3.66%) con forma lanceolada respecto a la clasificación taxonómica 82 (100%) pertenecen al grupo de las angiospermas. finalmente, 17 (20.73%) son se clasificaron como exóticos y 65 (79.27%) como nativos presentando un predominio de las nativas.

En el Cerro Chompipe (CCH) se contabilizaron en total 301 árboles de los cuales, 280 (93.02%) presentaron hojas simples y 21 (6.97%) hojas compuestas. En cuanto a la forma de lámina, la forma elíptica fue la más frecuente, con 162 (53.82%) árboles, seguida de 108 (35.88%) con forma de ovada y 22 (7.31%) con forma palmatilobada, y 6 (2.99%) con forma bipinnada, respecto a la clasificación taxonómica 9 (2.99%) pertenecen al grupo de las gimnospermas y 292 (97.01%) al de las angiospermas. finalmente, 301 (100%) son se clasificaron como nativos presentando un predominio de las nativas.

En la explanada del San José de la Montaña (EXP) se contabilizaron en total 58 árboles de los cuales, 58 (100%) presentaron hojas simples. En cuanto a la forma de lámina, la forma escuamiforme se presentó en 28(48.28%) árboles, además de 30 (51.72%) con forma elíptica, respecto a la clasificación taxonómica 30 (100%) pertenecen al grupo de las angiospermas y 28 (%) pertenece al de las gimnospermas. finalmente, 28 (48.28%) son se clasificaron como exóticos y 30 (51.72%) como nativos presentando un predominio de las nativas.

El análisis de las variables meteorológicas de temperatura, humedad relativa y precipitación permite caracterizar las condiciones climáticas de las zonas de estudio e identificar las variaciones micro climáticas presentes en cada sitio de monitoreo. Para ello, se recopiló un total de 14 943 registros meteorológicos diarios correspondientes a un periodo de once años, comprendido entre 2015 y 2025. Los datos proceden de cuatro estaciones meteorológicas ubicadas en los sitios de La Sabana, Explanada San José de la Montaña, Cerro Chompipe y Bosque de la Hoja, lo que permite comparar el comportamiento de las variables climáticas entre las diferentes zonas de estudio.

A partir de los parámetros térmicos y de humedad en la figura 1 y 2, se evidencia un marcado contraste entre la estación de zona de la sabana y el resto de los puntos de medición. El sitio del Bosque de la Hoja presenta las condiciones más frías y húmedas del registro, con una temperatura media de 11,46 °C —alcanzando mínimas de 1,87 °C y máximas de 15,93 °C— y un promedio de humedad relativa del 93,74 %. En el caso de la Explanada San José de la Montaña, registra la temperatura promedio más elevada con 21,40 °C (oscilando entre 17,33 °C y 24,81 °C) y una humedad promedio del 75,93 %. Por su parte, La Sabana y el Cerro Chompipe exhiben un régimen térmico intermedio de 20,44 °C y 19,59 °C respectivamente, manteniendo niveles de humedad prácticamente idénticos a los de la Explanada, ambos en torno al 76 %.

Con los datos meteorológicos de precipitación, temperatura y humedad, se realizó un análisis ANOVA de una vía con el objetivo de identificar posibles diferencias entre los cuatro sitios de estudio. Los tres resultados en la prueba de normalidad arrojaron un valor de p inferior a 0.05, lo que mostró que ninguna de los datos meteorológicos sigue una distribución normal. Debido al incumplimiento de la normalidad, se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis, para determinar si existe alguna diferencia significativa de los datos, la prueba confirmó esto dando en todas las pruebas un valor de p menor a 0.05 (precipitación, p = 5.141 × 10⁻⁵, temperatura, p < 2.2 × 10⁻¹⁶ y humedad p < 2.2 × 10⁻¹⁶).

Posteriormente, se aplicó la prueba de Wilcoxon para realizar comparaciones entre los distintos sitios y así identificar las diferencias. Para el caso de la Precipitación se encontró diferencias en cuatro comparaciones (figura 3.), para la temperatura, todas las comparaciones resultaron significativas (figura 1.), mientras tanto la humedad únicamente se encontró diferencias entre el Bosque de la Hoja y los otros tres sitios (figura 2.).

En la figura 1 se observa que las temperaturas promedio más bajas se registraron en el Bosque de la Hoja, mientras que los otros 3 sitios de muestreo presentan temperaturas promedio similares.

boxplot(Pro_Met$TEMP_Pro~Pro_Met$Sitio, ylab = "Temperatura Promedio (%)", xlab = "Sitio")

Fig 1. Temperatura promedio (°C) en relación a los sitios de muestreo (Bosque de la Hoja (BH), Parque Metropolitano la Sabana (SAB), Cerro Chompipe (CCH) y explanada del San José de la Montaña (EXP)).

AnovaTemp <- aov(Pro_Met$TEMP_Pro~Pro_Met$Sitio)
summary(AnovaTemp)
##                Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
## Pro_Met$Sitio   3   7135  2378.4    3695 <2e-16 ***
## Residuals     497    320     0.6                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
shapiro.test(AnovaTemp$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AnovaTemp$residuals
## W = 0.98684, p-value = 0.0001714
Temps <- Pro_Met$TEMP_Pro
Siti <- Pro_Met$Sitio
library (outliers)
cochran.test(Temps~Siti , inlying = FALSE)
## 
##  Cochran test for outlying variance
## 
## data:  Temps ~ Siti
## C = 0.44957, df = 125.25, k = 4.00, p-value = 1.325e-10
## alternative hypothesis: Group BH has outlying variance
## sample estimates:
##        BH       CCH       EXP       SAB 
## 1.2043283 0.4694198 0.3808420 0.6242346
kruskal.test(Pro_Met$TEMP_Pro~Pro_Met$Sitio)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Pro_Met$TEMP_Pro by Pro_Met$Sitio
## Kruskal-Wallis chi-squared = 385.19, df = 3, p-value < 2.2e-16
pairwise.wilcox.test(Pro_Met$TEMP_Pro,Pro_Met$Sitio, p.adjust.method = "none")
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction 
## 
## data:  Pro_Met$TEMP_Pro and Pro_Met$Sitio 
## 
##     BH      CCH     EXP    
## CCH < 2e-16 -       -      
## EXP < 2e-16 < 2e-16 -      
## SAB < 2e-16 1.1e-15 < 2e-16
## 
## P value adjustment method: none
tapply(Pro_Met$TEMP_Pro,Pro_Met$Sitio, length)
##  BH CCH EXP SAB 
## 107 130 132 132

La figura 2 muestra los valores de humedad de de los sitios de estudio muestran que Cerro chompipe y Explanada San Jose de la Montaña presentan valores y variación similar entre ellos mientras que el bosque de la hoja presentó el mayor porcentaje de precipitaciones, pero con una variación menor que en los anteriores, finalmente la sabana presenta un nivel de humedad con una media similar al cerro chompipe y la explanada pero con un rango de variación menor.

boxplot(Pro_Met$HUM_Pro~Pro_Met$Sitio, ylab = "Humedad Promedio (%)", xlab = "Sitio")

Fig 2. Humedad promedio en relación a los sitios de muestreo (Bosque de la Hoja (BH), Parque Metropolitano la Sabana (SAB), Cerro Chompipe (CCH) y explanada del San José de la Montaña (EXP)).

AnovaHum <- aov(Pro_Met$HUM_Pro~Pro_Met$Sitio)
summary(AnovaHum)
##                Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
## Pro_Met$Sitio   3  26366    8789   167.5 <2e-16 ***
## Residuals     497  26083      52                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
shapiro.test(AnovaHum$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AnovaHum$residuals
## W = 0.98411, p-value = 2.74e-05
Hums <- Pro_Met$HUM_Pro
Siti <- Pro_Met$Sitio
library (outliers)
cochran.test(Hums~Siti , inlying = FALSE)
## 
##  Cochran test for outlying variance
## 
## data:  Hums ~ Siti
## C = 0.44846, df = 125.25, k = 4.00, p-value = 1.665e-10
## alternative hypothesis: Group EXP has outlying variance
## sample estimates:
##       BH      CCH      EXP      SAB 
## 24.97680 66.09100 91.88227 21.93443
kruskal.test(Pro_Met$HUM_Pro~Pro_Met$Sitio)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Pro_Met$HUM_Pro by Pro_Met$Sitio
## Kruskal-Wallis chi-squared = 225.4, df = 3, p-value < 2.2e-16
pairwise.wilcox.test(Pro_Met$HUM_Pro,Pro_Met$Sitio, p.adjust.method = "none")
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction 
## 
## data:  Pro_Met$HUM_Pro and Pro_Met$Sitio 
## 
##     BH     CCH  EXP 
## CCH <2e-16 -    -   
## EXP <2e-16 0.93 -   
## SAB <2e-16 0.49 0.44
## 
## P value adjustment method: none
tapply(Pro_Met$HUM_Pro,Pro_Met$Sitio, length)
##  BH CCH EXP SAB 
## 107 130 132 132

En cuanto al comportamiento de las lluvias en general en la figura 3, Bosque de la Hoja lidera tanto en la precipitación promedio diaria con 0,3626 mm como en el evento diario más intenso del registro, donde alcanzó los 13,11 mm. Le sigue la Explanada San José de la Montaña con un promedio diario de 0,3348 mm y un pico máximo de 8,88 mm, mientras que La Sabana presenta el menor nivel acumulado de precipitación con un promedio diario de 0,2278 mm.

boxplot(Pro_Met$PREP_Pro~Pro_Met$Sitio, ylab = "Precipitacion Promedio (%)", xlab = "Sitio")

Fig 3. Precipitación diaria en (mm) en los sitios de muestreo (Bosque de la Hoja (BH), Parque Metropolitano la Sabana (SAB), Cerro Chompipe (CCH) y explanada del San José de la Montaña (EXP)).

Anovamete <- aov(Pro_Met$PREP_Pro~Pro_Met$Sitio)
summary(Anovamete)
##                Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Pro_Met$Sitio   3   1.53  0.5088   7.781 4.37e-05 ***
## Residuals     497  32.50  0.0654                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
shapiro.test(Anovamete$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  Anovamete$residuals
## W = 0.94344, p-value = 6.882e-13
Precipi <- Pro_Met$PREP_Pro
Siti <- Pro_Met$Sitio
library (outliers)
cochran.test(Precipi~Siti , inlying = FALSE)
## 
##  Cochran test for outlying variance
## 
## data:  Precipi ~ Siti
## C = 0.31062, df = 125.25, k = 4.00, p-value = 0.06649
## alternative hypothesis: Group BH has outlying variance
## sample estimates:
##         BH        CCH        EXP        SAB 
## 0.08222154 0.06103064 0.07528795 0.04615914
kruskal.test(Pro_Met$PREP_Pro~Pro_Met$Sitio)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Pro_Met$PREP_Pro by Pro_Met$Sitio
## Kruskal-Wallis chi-squared = 22.497, df = 3, p-value = 5.141e-05
pairwise.wilcox.test(Pro_Met$PREP_Pro,Pro_Met$Sitio, p.adjust.method = "none")
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction 
## 
## data:  Pro_Met$PREP_Pro and Pro_Met$Sitio 
## 
##     BH      CCH    EXP   
## CCH 0.0080  -      -     
## EXP 0.1779  0.2232 -     
## SAB 5.5e-06 0.0378 0.0014
## 
## P value adjustment method: none
tapply(Pro_Met$PREP_Pro,Pro_Met$Sitio, length)
##  BH CCH EXP SAB 
## 107 130 132 132

En términos de integridad de la información, la base de datos muestra una alta continuidad en los sitios: La Sabana, Explanada San José de la Montaña y Cerro Chompipe registrando mediciones continuas hasta finales de 2025, mientras que Bosque de la Hoja concluye su serie en 2024 con 3.028 días observados, identificándose únicamente 35 valores faltantes de humedad en la estación Cerro Chompipe durante el tramo final de 2025.

En la figura 4 se observa altura compilada de cada especie ( en total 77 especies), la que se considera de mayor altura pertenece al género Hieronyma con un tamaño de 27.6 metros, la especie de menor tamaño fue la Miconia tonduzii con apenas 0.75 metros y la media se encontraba en 9.6 metros

boxplot(Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Especie,  ylab = "Altura (m)", xlab = "Especies")

Fig 4. Relación de la altura de los árboles por especie

Comparación entre los datos de alturas en los 4 sitios.

Se aplican comparaciones mediante un análisis de varianza de una vía para determinar si existen diferencias entre las alturas de los 4 sitios, se realiza primeramente el análisis de varianzas, la prueba de normalidad de los residuos de los residuos y se obtiene un valor de p= 2.711e-08, el análisis de homocedasticidad para determinar si los datos balanceados y se obtiene que lo lo están debido a que hay distinta cantidad de datos para cada sitio, al no estar balanceados, pero debido a que los datos presentaron una distribución normal, se aplicó la prueba de evaluación de la homogeneidad de varianzas., mediante la cual se obtuvo un valor de p =3.771e-07 *** correspondiente a heterocedasticidad, al conocer que se trata de un conjunto de datos con residuos normales, pero datos no balanceados y heterocedásticos, entonces usó prueba de comparación no paramétrica entre grupos independientes se obtuvo un valor de p = 0.0002283, por lo que al menos uno de los conjuntos de datos de altura es diferente del resto. Para conocer el valor de p de los otros sitios se aplicó prueba de comparación de ajustes múltiples donde se confirma que los datos de altura de La Sabana presentan diferencias significativas con respecto a los otro datos (0.0259 con bosque de la hoja, 4.5e-05 con cerro chompipe y 0.0042 con explanada) mientras que el los demás sitios Explanada San José de la Montaña, Bosque de la Hoja y Cerro Chompipe no presentan variación entre sí.(1.0000 entre sí).

boxplot(Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Sitio,  ylab = "Altura (m)", xlab = "Sitios")

Fig 5. Muestreo (Bosque de la Hoja (BH), Parque Metropolitano la Sabana (SAB), Cerro Chompipe (CCH) y explanada del San José de la Montaña (EXP)).

Arbs_4P <-data.frame(Arbs_4P)
aov(Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Sitio)
## Call:
##    aov(formula = Arbs_4P$Altura ~ Arbs_4P$Sitio)
## 
## Terms:
##                 Arbs_4P$Sitio Residuals
## Sum of Squares        592.838 15080.688
## Deg. of Freedom             3       598
## 
## Residual standard error: 5.021807
## Estimated effects may be unbalanced
anova_alt <-aov(Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Sitio)
shapiro.test(anova_alt$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  anova_alt$residuals
## W = 0.97631, p-value = 2.711e-08
tapply(Arbs_4P$Altura,Arbs_4P$Sitio,length)
##  BH CCH EXP SAB 
## 161 301  58  82
library(car)
## Cargando paquete requerido: carData
leveneTest(Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Sitio)
## Warning in leveneTest.default(y = y, group = group, ...): group coerced to
## factor.
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value    Pr(>F)    
## group   3  11.185 3.771e-07 ***
##       598                      
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
kruskal.test (Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Sitio)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Arbs_4P$Altura by Arbs_4P$Sitio
## Kruskal-Wallis chi-squared = 19.378, df = 3, p-value = 0.0002283
pairwise.wilcox.test(Arbs_4P$Altura,Arbs_4P$Sitio, p.adj= "b",exact=F)
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction 
## 
## data:  Arbs_4P$Altura and Arbs_4P$Sitio 
## 
##     BH     CCH     EXP   
## CCH 1.0000 -       -     
## EXP 1.0000 1.0000  -     
## SAB 0.0259 4.5e-05 0.0042
## 
## P value adjustment method: bonferroni

Análisis de varianza y pruebas no paramétricas, basadas en la comparación del diámetro de los árboles entre los diferentes sitios.

Se realizó un análisis de varianza (ANOVA) con el propósito de determinar si existían diferencias en el diámetro de los árboles entre los cuatro sitios de muestreo Bosque de la Hoja (BH), Cerro Chompipe (CH), Explanada San José de la Montaña (EXP) y La Sabana (SAB). Los resultados evidenciaron diferencias estadísticamente significativas entre los sitios (F = 36.47; p < 0.001), lo que indica que al menos uno de ellos presenta diferencias en el diámetro respecto a los demás. Posteriormente, se evaluó el supuesto de normalidad de los residuos, la cual presentó un valor de W = 0.84302 y un valor de p < 0.001. Este resultado indica que los residuos no presentan una distribución normal, por lo que no se cumple este supuesto del ANOVA.

Seguidamente, se aplicó la prueba de Levene para evaluar la homogeneidad de varianzas entre los sitios. Los resultados mostraron un valor de F = 15.515 y un valor de p = 9.929 × 10⁻¹⁰, evidenciando diferencias significativas en las varianzas. Por lo tanto, tampoco se cumple el supuesto de homogeneidad de varianzas. En cuanto a la distribución de las observaciones, se registraron 601 árboles en total, distribuidos entre los cuatro sitios de muestreo: BH presentó 161 individuos, CCH 300, EXP 58 y SAB 82. Se observa una distribución desigual del tamaño de muestra entre los sitios, siendo CCH el que presentó la mayor cantidad de individuos, mientras que EXP registró la menor cantidad.

Debido al incumplimiento de los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas, se procedió a evaluar las diferencias en el diámetro de los árboles entre los sitios con la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis. Los resultados mostraron diferencias estadísticamente significativas (χ² = 84.914; gl = 3; p < 0.001), lo que indica que existen diferencias en la distribución de los diámetros entre los sitios evaluados. Finalmente, se realizaron comparaciones múltiples mediante la prueba de Wilcoxon, utilizando el ajuste de Holm para identificar específicamente entre cuáles sitios se presentaban diferencias. Los resultados evidenciaron diferencias estadísticamente significativas entre BH y EXP (p = 0.000019), BH y SAB (p = 7.3 × 10⁻¹²), CCH y EXP (p = 2.4 × 10⁻⁷), así como entre CCH y SAB (p = 3.1 × 10⁻¹⁴). Por otra parte, no se encontraron diferencias significativas entre BH y CCH (p = 0.64), ni entre EXP y SAB (p = 0.64).

Dentro de la figura 6 se observa donde se comparó el diámetro documentado en cada uno de los cuatro sitios de observación, en la Explanada de San José de la Montaña Se observaron los árboles con mayor diámetro promedio en comparación a los demás sitios, y en cerro Chompipe se encontró los ejemplares de menor diámetro, aunque en el bosque de la hoja se encontró el ejemplar más pequeño de diámetro de todos, y el de mayor diámetro se observó en el Cerro Chompipe.

boxplot(Arbs_4P$Diametro~Arbs_4P$Sitio,  ylab = "Diametro (m cuadrados)", xlab = "Sitios")

Fig 6. Relación del diámetro de los árboles por cada sitio de muestreo (Bosque de la Hoja (BH), Parque Metropolitano la Sabana (SAB), Cerro Chompipe (CCH) y explanada del San José de la Montaña (EXP)).

Datos_arb_ <- data.frame(Arbs_4P) 
ANOVA_arb <- aov(Datos_arb_$Diametro ~ Datos_arb_$Sitio)
summary(ANOVA_arb)
##                   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
## Datos_arb_$Sitio   3  24.33   8.110   32.17 <2e-16 ***
## Residuals        598 150.74   0.252                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
shapiro.test(ANOVA_arb$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  ANOVA_arb$residuals
## W = 0.81194, p-value < 2.2e-16
leveneTest(Datos_arb_$Diametro ~ Datos_arb_$Sitio)
## Warning in leveneTest.default(y = y, group = group, ...): group coerced to
## factor.
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value    Pr(>F)    
## group   3    12.8 4.075e-08 ***
##       598                      
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
kruskal.test(Datos_arb_$Diametro ~ Datos_arb_$Sitio)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Datos_arb_$Diametro by Datos_arb_$Sitio
## Kruskal-Wallis chi-squared = 83.776, df = 3, p-value < 2.2e-16
pairwise.wilcox.test(Datos_arb_$Diametro, Datos_arb_$Sitio, p.adjust.method = "holm")
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test with continuity correction 
## 
## data:  Datos_arb_$Diametro and Datos_arb_$Sitio 
## 
##     BH      CCH     EXP
## CCH 0.7     -       -  
## EXP 1.9e-05 3.3e-07 -  
## SAB 7.3e-12 5.3e-14 0.7
## 
## P value adjustment method: holm

En la figura 7 se observa el diámetro con respecto a las especies observadas fue Quercus costaricensis, donde se documentó un diámetro de 4.53 metros cuadrados, la de menor diámetro fue Cletra mexicana con una medida de 0.048 metros cuadrados, cabe resaltar que la media se encontró en 0.57 metros cuadrados.

boxplot(Arbs_4P$Diametro~Arbs_4P$Especie,  ylab = "Diametro (m cuadrados)", xlab = "Especies")

Fig 7. Relación del diámetro de los árboles por especie.

Prueba correlación buscando apoyar la hipótesis de que existe una relación entre la altura y el diámetro medido a 1.3 metros del suelo.

Se aplicó una prueba de correlación con un grado de confianza al 95 % que buscó determinar si existe una relación entre la altura y el diámetro medido a la altura del suelo de los datos obtenidos de los cuatro sitios, se crea un hipótesis nula donde se plantea igualdad entre las dos variables y una hipótesis de investigación que contradice esta hipótesis, como primer parte de la prueba se evalúa la normalidad de las variables donde se determina que ambas variables no presentan normalidad por lo que se aplica la prueba de correlación . Al aplicar la prueba de correlación se obtiene un valor de p =2.2e-16 por lo que rechazó la hipótesis nula, y comprueba la existencia de una relación entre el diámetro y la altura, lo cual se también se representa gráficamente en la figura 8 además obtener un coeficiente de correlación de = 0.5892718, por lo que se trata de un coeficiente de correlación positiva fuerte.

Prueba de regresión, basada en el supuesto de que la altura de los árboles está relacionada con el diámetro de los árboles.

Se aplica una prueba de regresión con un nivel de confianza al 95% basado en el supuesto de que existe una relación entre la altura de los árboles y el diámetro medido a 1.3 metros del suelo. Se plantea una prueba lineal donde se analizó los diámetros de los árboles en relación a su altura, se obtiene un valor de p = 2.2e-16 por lo que se comprueba una relación lineal entre la altura y el diámetro y con eso rechazó la hipótesis nula que plantea que la proporción entre la altura y diámetro será igual para los 4 sitios, seguidamente se evalúan los residuos, se interpreta que la media se ubica cercana a cero, mediana = -0.4417, pero existen valores anómalos en el mínimo=-21.3204 y máximo=18.9676 que se salen por mucho de la media por lo que podrían afectar las estimaciones de los coeficientes y la evaluación del modelo, esto también lo podemos ver observado en la figura 8 donde notamos una acumulacionen de mediciones cercanas a los valore de diámetro entre 0 y dos metros pero algunos pocos valores separados del resto entre 4 y más, los cuales podrían estar causando este ruido.

También se observa que el valor de p de los interceptos indican que altura = <2e-16 *** y diámetro= <2e-16 *** son altamente significativos, además se obtiene la ecuación de la recta que corresponde a (altura=7.0783+4.5264(diámetro)), por lo que si se tuviera un árbol de 15 metros (15 = 7.0783+4.5264x(diámetro) = 1.75 m) su diámetro sería de 1.75 metros. Finalmente se evalúan los supuestos como son la normalidad de los residuos donde se determina no son normales con un valor de p =7.856e-11, la heteroscedasticidad donde se obteniendo un valor de p = 7.856e-11, que confirma heterocedasticidad, la prueba para buscar intercorrelación entre los errores da un valor de DW = 1.4731, que está cercano al 2 pero aún hace sigue siendo menor por lo que existe autocorrelación positiva entre errores y el valor de p = 4.432e-11 , un valor muy bajo por lo que rechaza que no haya autocorrelación de errores.

plot(Arbs_4P$Altura~Arbs_4P$Diametro,  ylab = "Altura (m)", xlab = "Diametro (m cuadrados)", pch = 19)

Fig 8. Relación entre el diámetro y la altura de los árboles de todos los sitios.

Datos_arb<-data.frame(Arbs_4P)
altura_arb <- as.numeric(as.character(Datos_arb$Altura))
diametro_arb <- as.numeric(as.character(Datos_arb$Diametro))
shapiro.test(altura_arb)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  altura_arb
## W = 0.96779, p-value = 3.18e-10
shapiro.test(diametro_arb)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  diametro_arb
## W = 0.78657, p-value < 2.2e-16
cor.test(altura_arb,diametro_arb,method = "spearman")
## Warning in cor.test.default(altura_arb, diametro_arb, method = "spearman"):
## cannot compute exact p-value with ties
## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  altura_arb and diametro_arb
## S = 14671961, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##      rho 
## 0.596493

Prueba de homogeneidad de variables, de la probabilidad de encontrar árboles exótico y nativos en igual proporción en los 4 sitios

Se pretendió evaluar la probabilidad de encontrar un árbol exótico o nativo en los 4 sitios para determinar si la proporción de los datos es igual en los 4 sitios o por el contrario existen diferencias, en la figura 9 se observa que al determinar que en uno de los sitios de estudio existe una cantidad de árboles exóticos de cero se aplica una prueba homogeneidad de variables con un nivel de confianza al 95 % Se obtiene un valor de p = 2.2e-16 por lo que se rechaza hipótesis nula y se determina que la proporción de árboles exóticos y nativos en los 4 sitios es diferente.

library(ggplot2)

ggplot(Arbs_4P, aes(x = Sitio, fill = procedencia)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  labs(
    title = "Proporción de árboles nativos y exóticos por sitio",
    x = "Sitio de muestreo",
    y = "Proporción",
    fill = "Tipo de árbol"
  ) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  theme_minimal()

Figura 9. Proporción de árboles nativos y exóticos con respecto al sitio.

bh_proc <- c(exoticos = 147, nativos = 14)
sab_proc <- c(exoticos=17, nativos = 65)
cch_proc <- c(exoticos=0, nativos = 301)
exp_proc <- c(exoticos=30, nativos = 28)
tabla_prot <- rbind(bh_proc, sab_proc, cch_proc, exp_proc)
prueba_fis<- fisher.test(tabla_prot)
prueba_fis
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  tabla_prot
## p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two.sided

Prueba homogeneidad de variables de la proporción de la presencia de los tipos de hoja (compuesta, simple) en los cuatro sitios.

Se buscó evaluar la proporción de árboles con hojas simples o compuestas en para determinar si la probabilidad de encontrar árboles con estos dos tipos de hoja es igual o algún sitio presenta diferencias que se puedan explicar comparando datos meteorológicos, se aplicó la prueba de homogeneidad de variables con un nivel de confianza de 95%.Se obtiene un valor de p = 2.2e-16 por lo que se rechaza hipótesis nula y se determina que la proporción de árboles con hojas simples y con hojas compuestas en los 4 sitios es diferente, lo cual también se ejemplifica de forma gráfica en la figura 10.

library(ggplot2)

ggplot(Arbs_4P, aes(x = Sitio, fill = Tipo_hoja)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  labs(
    title = "Proporción de tipos de hoja en los cuatro sitios",
    x = "Sitio de Procedencia",
    y = "Proporción",
    fill = "Tipo de hoja"
  ) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  theme_minimal()

Fig 10. Proporción de tipos de hoja en los cuatro sitios.

bh_hoja <- c(simple = 159, compuesta = 2)
sab_hoja <- c(simple=21, compuesta = 61)
cch_hoja <- c(simple=280, compuesta = 21)
exp_hoja <- c(simple=58, compuesta = 0)
tabla_hoja <- rbind(bh_hoja, sab_hoja, cch_hoja, exp_hoja)
prueba_hoja<- fisher.test(tabla_hoja)
prueba_hoja
## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  tabla_hoja
## p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two.sided

Discusión

El análisis de los 14.943 registros meteorológicos recopilados durante el período 2015-2025 en las cuatro estaciones de monitoreo permitió identificar diferencias en el comportamiento de las variables de temperatura, humedad relativa y precipitación entre La Sabana, Explanada San José de la Montaña, Cerro Chompipe y Bosque de la Hoja. Los resultados evidencian variaciones microclimáticas entre los sitios estudiados, las cuales pueden estar relacionadas con las características ambientales, la cobertura vegetal y las condiciones geográficas particulares de cada ubicación.

En cuanto a la temperatura y la humedad relativa, se identificó un contraste importante entre el Bosque de la Hoja y las demás estaciones. Este sitio presentó la temperatura media más baja, con 11,46 °C, y la humedad relativa promedio más elevada, con 93,74 %. En contraste, la Explanada San José de la Montaña registró la temperatura media más alta, con 21,40 °C, y una humedad relativa de 75,93 %. Por su parte, La Sabana y Cerro Chompipe presentaron temperaturas intermedias de 20,44 °C y 19,59 °C, respectivamente, con valores de humedad cercanos al 76 %. Estas diferencias permiten identificar condiciones térmicas y de humedad particulares entre los sitios de monitoreo. Al respecto, Marsh et al. (2022) analizaron la influencia de la estructura del bosque sobre la temperatura del aire en un ecosistema tropical y encontraron que factores como la altura de medición, la radiación solar y la densidad de la cobertura vegetal intervienen en las variaciones microclimáticas. De manera similar, He et al. (2022) determinaron que las características de la vegetación, particularmente la altura del dosel y el índice de área foliar, influyen en los perfiles locales de temperatura y humedad relativa. Estos estudios permiten contextualizar los resultados obtenidos y respaldan la importancia de considerar las características de la vegetación y las condiciones ambientales para comprender las diferencias microclimáticas identificadas.

En relación con la precipitación, el Bosque de la Hoja presentó el promedio diario más elevado, con 0,3626 mm, así como el evento máximo de lluvia registrado, correspondiente a 13,11 mm. La Explanada San José de la Montaña ocupó el segundo lugar, con un promedio diario de 0,3348 mm y un máximo de 8,88 mm, mientras que La Sábana registró el menor promedio diario, con 0,2278 mm. Estos resultados evidencian diferencias en el comportamiento de las precipitaciones entre los sitios analizados. Asimismo, la coincidencia entre los mayores valores de humedad relativa y precipitación registrados en el Bosque de la Hoja permite reconocer características ambientales particulares en esta estación. Sin embargo, esta coincidencia no permite establecer por sí sola una relación causal entre ambas variables. En este sentido, Van Beusekom et al. (2023) estudiaron los cambios de temperatura, precipitación y humedad del suelo en diferentes elevaciones de un bosque tropical de Puerto Rico, destacando la importancia de considerar las condiciones ambientales y geográficas en el análisis de las variaciones microclimáticas. Sus hallazgos permiten contextualizar la importancia de analizar las condiciones particulares de cada sitio al interpretar el comportamiento de las variables meteorológicas.

Por otra parte, las diferencias de temperatura identificadas entre las estaciones pueden analizarse considerando la influencia de los espacios verdes y la estructura de la vegetación sobre las condiciones térmicas. Best et al. (2023), en una investigación desarrollada en Paramaribo, Surinam, analizaron el efecto de los espacios verdes urbanos sobre el comportamiento de la temperatura en un ambiente tropical húmedo. Los autores encontraron que las ubicaciones con mayor presencia de árboles y estructuras de vegetación más complejas presentaban temperaturas inferiores en comparación con otros espacios con menor cobertura vegetal. Estos resultados permiten establecer una relación entre la vegetación y la regulación de las condiciones térmicas locales, lo cual resulta relevante para interpretar las diferencias observadas en las estaciones estudiadas. Particularmente, las condiciones más frías registradas en el Bosque de la Hoja podrían estar relacionadas con las características de su entorno natural. No obstante, para determinar con mayor precisión los factores responsables de estas diferencias sería necesario disponer de información específica sobre la cobertura vegetal, la altitud, la topografía y las condiciones de exposición solar de cada ubicación.

En cuanto a la integridad de la información, se identificó una continuidad considerable en los registros meteorológicos utilizados para el análisis. Las estaciones de La Sabana, Explanada San José de la Montaña y Cerro Chompipe presentaron mediciones continuas hasta finales de 2025, mientras que la serie correspondiente al Bosque de la Hoja finalizó en 2024, con un total de 3.028 días observados. Asimismo, se identificaron 35 valores faltantes de humedad relativa en Cerro Chompipe durante el tramo final de 2025. Estas diferencias en la disponibilidad de información constituyen un aspecto importante al realizar comparaciones entre las estaciones, debido a que la duración de los registros puede influir en la representatividad de los promedios calculados. A pesar de estas limitaciones, la cantidad de información recopilada permitió identificar patrones y diferencias en el comportamiento de las variables meteorológicas durante el período estudiado.

En conjunto, los resultados obtenidos muestran que las cuatro estaciones presentan condiciones microclimáticas diferenciadas, particularmente en el comportamiento de la temperatura, la humedad relativa y la precipitación. Las investigaciones consultadas respaldan la importancia de las características ambientales, la estructura de la vegetación y las condiciones geográficas en la configuración de los microclimas. Por consiguiente, el monitoreo meteorológico individual de cada zona constituye una herramienta importante para comprender las variaciones climáticas locales y generar información que contribuya al conocimiento de las condiciones ambientales de los sitios estudiados.

Los resultados obtenidos en las pruebas que evaluaron la relación entre el diámetro del árbol a 1.3 metros del suelo y la altura total del árbol en las 4 zonas de estudio evidenciaron que existe una relación entre las variables anteriores, en la prueba de correlación se consiguió rechazar la hipótesis nula que afirmaba que no había relación entre las variables al igual que en la prueba de regresión donde se evaluaba el supuesto de que la altura y el diámetro de los árboles estaba relacionado, rechazando la hipótesis nula y apoyando el supuesto.

Además del conjunto de datos experimentales de la figura 8 muestra que al menos en las 4 zonas de estudio la mayoría de datos se agrupan entre un diámetro entre 0 a 1 metros cuadrados y una altura entre 0 a 10 metros por lo para estas cuatro zonas si habría una relación entre las alturas y diámetros.

Los resultados obtenidos mediante estas pruebas coinciden con los obtenidos por (Jha et al. 2023), donde mediante pruebas de regresión evaluaron la relación entre diámetro altura del árbol, mediante comparación de 4 regiones fisiográficas y 19 especies distintas, llegando a la conclusión de que si existe una relación entre las variables y que la altura al pecho constituye una variable útil para predecir la altura de los árboles, aunque también menciona que ninguno de los modelos de regresión probados fue universalmente superior a los otros probados debido a que la relación altura-diámetro varía para una misma especie en las regiones estudio, los autores mencionan que estas diferencias podrían explicarse debido a las diferencias en la diversidad de especies entre las cuatro regiones y la competencia entre los árboles, además señalan las perturbaciones naturales y antropogénicas como otra posible explicación.

Mediante una homogeneidad de variables se evaluó la probabilidad de encontrar un árbol exótico o nativo en las 4 regiones, la hipótesis nula plantea que la proporción sería igual en las 4 regiones mientras que la prueba logró rechazar esta hipótesis encontrado un valor de p = 2.2e-16 que apoya la hipótesis alternativa de que existen diferencias en la proporción, este resultado coincide con lo obtenido por (Powers et al. 2026) que estudiaron las diferencias en la composición de especies entre tres tipos de uso del suelo en Guanacaste, Costa Rica, donde encontraron que las áreas que ellos llamaron “Parques urbanos” presentaron mayor proporción de árboles no nativos mientras que las otras tuvieron mayor proporción de árboles nativos que se regeneran naturalmente debido al abandono agrícola, estos resultados son similares a los obtenidos en nuestro conjunto de datos debido a que en las zonas donde se vio cierta cantidad de intervención humana como Parque Metropolitano la Sabana, El bosque de la Hoja y La Explanada San José de la montaña se encontraron distintos porcentajes de árboles exóticos mientras que en el Cerro Chompipe que corresponde a un bosque montano protegido el porcentaje de árboles exóticos fue 0%.

Los resultados obtenidos mediante la segunda prueba de homogeneidad de variables donde se evaluó si existía una misma proporción de árboles con hojas simples y compuestas en los 4 sitios de estudio evidenciaron la existencia de diferencias en la proporción entre los 4 sitios rechazando la hipótesis nula. Al respecto (Ma et al. 2023) menciona que la variación en el hábito foliar está determinada por las características del suelo y la temperatura.

Mientras que (Kok et al. 2026), analizaron 37 bosques secundarios jóvenes, tanto secos como húmedos durante los primeros tres años de regeneración. Ellos también encontraron que el clima es el principal factor relacionado con estrategias de adaptación de los árboles como el tipo de hoja, por ejemplo, ellos determinaron que las hojas pequeñas y compuestas están mejor adaptadas a climas más secos, mientras que las hojas grandes y simples están relacionadas con mayor humedad. Las afirmaciones anteriores tienen cierta similitud con los datos meteorológicos obtenidos debido a que en el Parque Metropolitano la Sabana se contabilizaron 61 árboles con hojas compuestas que corresponden al 74.39%del total registrado y en esta zona se registraron los menores niveles de humedad y precipitaciones diarias.

Los resultados obtenidos mediante la prueba de comparación de variables evidenciaron que hay diferencias significativas en entre la altura de los árboles del Parque Metropolitano la sabana con respecto a las otras locaciones que no mostraban diferencias entre ellas, además la figura 5 evidencia que las medias de los datos de cada sitio de estudio tienen un comportamiento similar a la prueba anova, las diferencias encontradas en estas pruebas coinciden con el hecho de que el Parque Metropolitano la Sabana es el punto geográficamente más alejado de las otras tres zonas de estudio, estas diferencias se pueden explicar con lo analizado por (Liu et al. 2025) donde encontraron que las condiciones climáticas, topográficas y las características del suelo explican la variación en altura en el dosel de los árboles, principalmente la elevación sobre el nivel del ,mar y la duración de la estación seca, esta diferencia en la cantidad de agua también se observa en los datos meteorológicos de precipitaciones de la figura 3 donde se ve que La Sabana presenta los valores más bajos aunque no lo explica completamente porque los valores de humedad de la figura 2 son similares entre La Sabana, La Explanada San José de la Montaña y cerro chompipe más que en el Bosque de la Hoja por lo que otros factores como como los antes mencionados como altura a nivel del mar o características compartidas en el suelo.

En el caso del diámetro de los árboles con relación al sitio, según Zhao et al. (2026) los árboles sectores urbanos como de parques, calles y residenciales suelen poseer un diámetro de diámetro de 28 cm a 31 cm. Los datos recolectados del sector urbano ubicado en el parque la Sabana poseen una mediana de 94,5 cm, mucho mayor al rango dado por la teoría y siendo también el sitio de muestreo con la mediana más grande. Eso podría llegar a explicarse debido a que el parque la Sabana no es un parque urbano común, este posee un área mayor y los árboles reciben un trato diferente al que reciben la gran mayoría en sectores urbanos más pequeños. El sitio de muestreo con menores diámetros fue el Cerro Chompipe, ahí se registró una mediana de 46 cm, según Yang et al. (2026), los árboles de los bosques húmedos suelen rondar un diámetro entre 17.2 cm y 24.1 cm, nuevamente un valor más alto que el medido por Yang et al. Esto podría llegar a explicarse debido a que el estudio de la teoría evaluó a 389 especies, mientras que en nuestro caso solo se evaluaron en el bosque de Cerro Chompipe 300, y el estudio evaluó bosques caribeños, posiblemente poseyendo una diferencia de especie con distintos diámetros. La Explanada de San José de la montaña fue quien mostró la mayor variabilidad de diámetros, probablemente debido a que es una zona de uso recreativo que previamente fue una finca de propiedad privada, Y en el Bosque de la Hoja no presento tanta variabilidad debido a que la zona está mayormente poblada por árboles de la especie Hesperocyparis lusitánica, una especie no nativa de Costa rica.

En la relación del diámetro con respecto a las especies la especie con el diámetro más grande fue el Quercus costaricensis, según Pérez y Laurito (2003) el género Quercus tiene un diámetro promedio de 70 cm, aunque el Q. costaricensis medido en esta investigación posee un diámetro muy mayor siendo de 4.53 m. La explicación sobre el inmenso tamaño del diámetro del árbol podría ser la reducción de la competencia entre los árboles vecinos por la luz, agua y los nutrientes del suelo (Xu et al., 2026). El árbol con el menor diámetro registrado fue de la especie Clethra mexicana con tamaño de apenas 4.8 cm, según González-Villarreal (1996) las especies de Clethra mexicana poseen un diámetro entre 20 cm a 30 cm, la explicación sobre el poco tamaño de la C. mexicana registrado en esta investigación puede llegar a explicarse por varios factores, puede ser por la competencia excesiva con otras plantas (Xu et al., 2026), este al encontrarse en el Bosque de la Hoja a gran altitud pudo haber sido afectado por factores como temperaturas más bajas, saturación crónica de agua en los suelos, vientos fuertes y una nubosidad persistente (Yang et al., 2026), y un entorno como un parque recreativo como es el Bosque de la Hoja valores bajos de diámetro frecuentemente corresponden al muestreo de cohortes juveniles o a árboles expuestos a espacio radicular limitado (superficies impermeables), compactación del suelo, contaminantes y podas de infraestructura (Zhao et al., 2026).

Conclusiones

El análisis de los 14.943 registros meteorológicos correspondientes al período 2015-2025 permitió caracterizar las condiciones meteorológicas de las cuatro estaciones de monitoreo: La Sabana, Explanada San José de la Montaña, Cerro Chompipe y Bosque de la Hoja. Los resultados evidenciaron diferencias microclimáticas entre los sitios estudiados, principalmente en las variables de temperatura, humedad relativa y precipitación, lo que demuestra que las condiciones ambientales no presentan un comportamiento uniforme entre las zonas analizadas. El Bosque de la Hoja presentó las condiciones más frías y húmedas, con una temperatura media de 11,46 °C y una humedad relativa promedio de 93,74 %. Asimismo, registró el mayor promedio diario de precipitación, con 0,3626 mm, y el evento máximo de lluvia, con 13,11 mm. Estos resultados permiten identificar a este sitio como la estación con las condiciones de menor temperatura y mayor humedad relativa y precipitación entre los valores reportados.

Por otra parte, la Explanada San José de la Montaña registró la temperatura media más elevada, con 21,40 °C, mientras que La Sábana presentó el menor promedio diario de precipitación, con 0,2278 mm. Asimismo, La Sabana y Cerro Chompipe mostraron condiciones térmicas intermedias, con temperaturas medias de 20,44 °C y 19,59 °C, respectivamente, y valores de humedad relativa cercanos al 76 %. Estas diferencias permiten reconocer la variabilidad de las condiciones meteorológicas entre las estaciones y la importancia de estudiar individualmente cada sitio. Además, se identificó una coincidencia entre los mayores valores de humedad relativa y precipitación en el Bosque de la Hoja, lo que permite reconocer características ambientales particulares en esta zona. Sin embargo, la identificación de los factores específicos que originan estas diferencias requiere considerar otras características, como la altitud, la cobertura vegetal, la topografía y la exposición solar.

Finalmente, la disponibilidad de registros meteorológicos permitió desarrollar una caracterización comparativa de las estaciones durante el período estudiado. No obstante, las diferencias en la duración de las series y los 35 valores faltantes de humedad relativa identificados en Cerro Chompipe constituyen aspectos que deben considerarse en futuros análisis. En general, los resultados obtenidos destacan la importancia del monitoreo meteorológico continuo como herramienta para comprender las particularidades microclimáticas de cada sitio y aportar información relevante sobre la variabilidad de las condiciones ambientales a escala local.

Se llegó a la conclusión que la altura de los árboles presenta diferencias significativas en una de las locaciones ( La Sabana) con respecto a las demás y que las posibles explicaciones en esto podrían estar relacionadas con características ambientales de cada zona, como el clima sin embargo los datos obtenidos no son concluyentes porque los valores de humedad y los de precipitaciones no coinciden completamente con lo obtenido en la prueba anova por lo que otros factores no tomados en cuenta en este proyecto como alguna característica compartida en el suelo de los tres sitios con valores de altura similar si podría explicarlo.

Se concluye que la proporción de árboles con hojas simples y compuestas varía significativamente entre los cuatro sitios de estudio. Estas diferencias podrían estar relacionadas con las condiciones ambientales de cada zona, especialmente con la disponibilidad de humedad y las precipitaciones diarias.

La prueba homogeneidad de variables, aplicada al conjunto de datos determina que la probabilidad de árboles exóticos y nativos no es igual para todas las zonas evaluadas, sino que varía en los 4 sitios, y podría estar relacionado con el uso de suelo de la zona.

Las pruebas estadísticas aplicadas al conjunto de datos obtenidos de los 4 sitios de estudio determinaron que existe una relación positiva entre el diámetro a 1.3 metros del suelo y la altura total, indicando que los individuos con mayor diámetro tienden a presentar mayores alturas. Este resultado permite reconocer la importancia del diámetro como una variable asociada al desarrollo de los árboles y sirve para comprender las características de crecimiento de las comunidades arbóreas estudiadas.

Con respecto a los datos sobre diámetro en relación con los sitios de muestreo se obtuvieron diferencias importantes de los árboles tanto del sitio como de las especies evaluadas. En relación a los sitios posiblemente esté asociado con las características ambientales y el historial de uso de cada zona. Estas condiciones podrían llegar a influir en el desarrollo y el crecimiento de los individuos.

De la misma manera, se encontraron diferencias muy importantes entre las especies evaluadas, lo que sugiere que la identidad de cada especie y sus características ecológicas pueden influir en su diámetro. Factores como la competencia por los recursos y las condiciones del suelo podrían llegar a contribuir a explicar estas variaciones. Esto permite reconocer que la estructura diamétrica de los árboles llega a estar muy relacionada con la interacción entre las características de las especies y las condiciones particulares que los distintos ambientes pueden llegar a ofrecer

Referencias Bibliográficas

Abarca Alvarado, J. G. (2012). Cambios en la estructura de la comunidad de anuros (Amphibia: Anura) en el Cerro Chompipe, Costa Rica. UNED Research Journal, 4(1), 9–15. https://doi.org/10.22458/urj.v4i1.127

Acosta-Vargas, L. G., Chaverri-Flores, L., Malavassi-Aguilar, R. E., & Mojica-Mendieta, F. J. (2023). Composición florística y diseño de espacios verdes del Parque Nacional. San José, Costa Rica. Revista Tecnología en Marcha, 36(9), 103–116. https://doi.org/10.18845/tm.v36i9.696

Aguilar-Sandí, D., Jiménez Madrigal, Q., & Acuña-Castillo, R. (2026). Lista actualizada de las especies de árboles nativas del Valle Central Occidental de Costa Rica. Hoehnea, 53, e532024. https://doi.org/10.1590/2236-8906e532024

Barquero-Salgado, D., Ramírez-Arce, D., Araya-Vargas, A., & Villalobos, M. (2014). Efectos inhibidores de crecimiento producidos por el ciprés, Cupressus lusitanica (Cupressaceae), en el Bosque de La Hoja, Heredia, Costa Rica. UNED Research Journal, 6(1), 35–42. https://doi.org/10.22458/urj.v6i1.292

Barrantes Chaves, K., Cruz Zúñiga, N., & Centeno Mora, E. (2025). Cambios en el uso de parques regionales: Una mirada en la postpandemia COVID-19 costarricense. Ingeniería, 35(1), 53–71. https://doi.org/10.15517/ri.v35i1.59303

Blumetto, O., & Brazeiro, A. (2022). Ganado e invasión del bosque nativo por árboles exóticos: Desde la facilitación al control. En J. Paruelo, V. Ciganda, I. Gasparri, & A. Panizza (Eds. técnicos), Oportunidades y desafíos del uso de los bosques nativos integrados a la producción ganadera de Uruguay (pp. 41–52). Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria. https://doi.org/10.35676/INIA/ST.261

González-Villarreal, L. M. (1996). Clethraceae. Flora del Bajío y Regiones Adyacentes (Fascículo 47). Instituto de Ecología, A. C. https://doi.org/10.21829/fb.247.1996.47

Jha, S., Yang, S.-I., Brandeis, T. J., Kuegler, O., & Marcano-Vega, H. (2023). Evaluation of regression methods and competition indices in characterizing height-diameter relationships for temperate and pantropical tree species. Frontiers in Forests and Global Change, 6, Article 1282297. https://doi.org/10.3389/ffgc.2023.1282297

Johnson, C. E., Tafoya, K. A., Beck, P., Concilio, A., White, K. E., Quirós, R., & Wasserman, M. D. (2023). Primate richness and abundance is driven by both forest structure and conservation scenario in Costa Rica. PLOS ONE, 18(9), e0290742. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290742

Liu, S., Csillik, O., Ordway, E. M., Chang, L.-L., Longo, M., Keller, M., & Moorcroft, P. R. (2025). Environmental drivers of spatial variation in tropical forest canopy height: Insights from NASA’s GEDI spaceborne LiDAR. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(10), e2401755122. https://doi.org/10.1073/pnas.2401755122

Kok, J. J. M., Poorter, L., Nieuwschepen, M., van Steenbeek, K., Matsuo, T., de Jong, J., van der Sande, M. T., & Amissah, L. (2026). Climate and landscape context drive the functional composition of young tropical forests. Ecology, 107(9), Article e70470. https://doi.org/10.1002/ecy.70470

Ma, H., Crowther, T. W., Mo, L., Maynard, D. S., Renner, S. S., van den Hoogen, J., Zou, Y., Liang, J., de-Miguel, S., Nabuurs, G.-J., et al. (2023). The global biogeography of tree leaf form and habit. Nature Plants, 9, 1795–1809. https://doi.org/10.1038/s41477-023-01543-5

Pérez, E. A., & Laurito, C. A. (2003). Quercus corrugata Hooker (Fagaceae) como indicador paleoclimático del Pleistoceno de Costa Rica. Revista Geológica de América Central, (28), 83–90. https://doi.org/10.15517/rgac.v0i28.7788

Powers, J. S., Powers-Tiffin, F., Choksi, P., Fleischman, F., Vargas, G., Becknell, J. M., Hulshof, C., O’Brien, M. J., Pérez Aviles, D., Pereira Arias, D., Schwartz, N. B., Smith-Martin, C., & Medvigy, D. (2026). Trees inside and outside of forests in Guanacaste, Costa Rica: Comparisons among conservation areas, fencerows, and urban parks. Biotropica, 58(2), e70186. https://doi.org/10.1111/btp.70186 Romero-Vargas, M., Bermúdez-Rojas, T., Durán-Apuy, A., Alfaro-Sánchez, M., & Bonilla-Soto, S. (2022). Áreas verdes urbanas, una caracterización paisajística y biológica aplicada a una microcuenca de la Gran Área Metropolitana de Costa Rica. Revista Geográfica de América Central, 2(69), 23–48. https://doi.org/10.15359/rgac.69-2.1

Xu, J., Chen, Q., Huang, Y., Deng, S., Chen, J., Sun, D., Wen, Y., Nong, Z., Wu, J., Li, J., & Zhou, X. (2026). Light thinning promotes large-diameter tree growth and stand volume in Eucalyptus–Castanopsis hystrix mixed forests. iScience, 29(8), 116596. https://doi.org/10.1016/j.isci.2026.116596

Yang, S., Brandeis, T. J., Marcano-Vega, H., & Heartsill-Scalley, T. (2026). Examining strategies to project tree diameter for unobserved species in diverse tropical forests using mixed-effects models. Forest Ecosystems, 16, 100458.https://doi.org/10.1016/j.fecs.2026.100458

Zhao, L. Q., Giura, B., & Robinson, D. T. (2026). Experiments with height-diameter models for urban trees using drone LiDAR. Urban Forestry & Urban Greening, 127, 129762. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2026.129762