ENVIRONMENTAL VARIABLES THAT DETERMINE THE NATURAL REGENERATION OF PINES IN ECOSYSTEMS ALTERED BY FIRES

• Autores: Flores-Rodríguez, Ana Graciela, Flores-Garnica, José German, González-Eguiarte, Diego Raymundo, Gallegos-Rodríguez, Agustín, Zarazúa Villaseñor, Patricia, Mena-Munguía, Salvador, Lomelí-Zavala, Mónica Edith, Cadena-Zamudio, Daniel Alejandro
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Agraria La Molina
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/1872
• Enlace del recurso: https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/eau/article/view/1872
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: forest fuels; correlation; ecosystem dynamics; resilience; severity of forest fires; understory; combustibles forestales; correlación; dinámica de los ecosistemas; resiliencia; severidad de incendios forestales; sotobosque

Los factores ambientales influyen de forma positiva o negativa para el establecimiento de la regeneración natural de pinos, los cuales pueden estar ligados con los incendios forestales. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue determinar las variables ambientales que influyen en el establecimiento de la regeneración natural de pinos en áreas impactadas bajo tres condiciones de severidad de incendios (sin incendio, incendio moderado e incendio extremo) en bosques de pino-encino (Pinus lumholtzii B. L. Rob. & Fernald, Pinus devoniana Lindl., Pinus oocarpa Scheide, Quercus castanea Née, Quercus magnoliifolia Née) en el Estado de Jalisco (México). Para esto se evaluaron distintos parámetros de regeneración natural: arbolado, combustibles vivos y muertos en sitios circulares de ~400 m2. Con los datos obtenidos se realizaron análisis de correlación para identificar las variables más significativas, y usarlas en los análisis de regresión escalonada para identificar las variables predictoras útiles para la definición del modelo para la estimación de la regeneración natural de pinos en áreas afectadas por el fuego. Los análisis arrojaron que el proceso de “stepwise” presenta el mejor modelo con una R2 de 0.6837 y un AIC de 568.58, seleccionando las siguientes variables: el peso seco de hierbas, altura de arbustos, diámetro de copa de arbustos y de pastos, combustibles de 10 horas y exposición. Posteriormente, considerando como criterio principal el cuadrado medio del error, se hizo una comparación de los modelos que resultan de la combinación de estas variables, con lo que el mejor modelo excluye al peso seco de hierbas. Se concluye que el establecimiento de la regeneración natural de pino se asocia a ciertas variables de cobertura del suelo, sotobosque y relieve.