Introducción

Esta memoria es la culminación del trabajo realizado en la asignatura de análisis de sistemas terrestres.

En esta introducción intentaremos dar una visión global de lo realizado, los planteamientos iniciales, los pasos seguidos a lo largo de nuestro estudio y una presentación de los objetivos.

Como ya sabemos hemos elegido como zona de estudio para nuestro análisis de sistemas terrestres una zona situada en el noroeste de la provincia de Soria, delimitada al norte por la Sierra de Urbión y al sur por la Sierra de Cabrejas. Una primera aproximación al estudio de la zona de interés consiste, sin lugar a dudas, en una revisión bibliográfica y cartográfica, así como seguramente una previa salida al campo. Decimos seguramente porque aquí me estoy refiriendo no al trabajo hecho por nosotros, sino al realizado por el equipo del profesorado. A nosotros se nos planteó el análisis de esta zona de estudio con un trabajo previo ya realizado. El resultado de este análisis previo fue una primera división de la zona de estudio en tres subzonas, cada una con unas características climáticas, geomorfológicos, litológicas, faunísticas y florísticas particulares. Estas tres zonas eran zona norte, media y sur, o pinar, melojar y sabinar, respectivamente, atendiendo a la especie arbórea en teoría dominante en cada una de ellas. Las características de cada zona se podrán encontrar en las diferentes memorias cartográficas, y en el capítulo dos de esta memoria se presentarán las características climáticas básicas. El siguiente paso, previo a una salida al campo, consiste en un trabajo de cartografiado de la zona de estudio. Este trabajo de cartografiado se dividió en grupos atendiendo a la división en zonas propuesta por el profesorado, de manera que se elaboraron mapas litológicos y geomorfológicos y también de vegetación de cada zona, así como una catena de vegetación y una memoria donde se comentan dichos mapas y que proporciona una aproximación más detallada a la zona de estudio. El siguiente paso, apoyándose en esta aproximación cartográfica, consiste en un diseño del tipo de muestreo a realizar, tanto faunístico como florístico, en la salida al campo, así como los lugares para realizar este muestreo, para lo cual es necesario plantearse los objetivos de nuestro estudio. Todo ello vino también propuesto por el profesorado, de manera que este es otro de los trabajos realizados por ellos. Este apartado es muy importante, pues un mal diseño de muestreo puede conducir a la imposibilidad de obtener datos significativos sobre la zona de estudio o de inferir conclusiones a partir de estos datos. Por lo tanto creemos necesario mencionar que, aunque no hayamos hecho este diseño, somos conscientes de que es una parte muy importante del proyecto, y que para realizarla serían necesarios también conocimientos previos de tipos de muestreo y seguramente información bibliográfica sobre muestreos efectuados y resultados obtenidos en sistemas semejantes. El siguiente paso a realizar es, por fin, la salida al campo, donde se contrastará y verificará (o tal vez se modificará), la información proporcionada por el cartografiado, y se harán los muestreos de fauna y de vegetación diseñados previamente. Finalmente, a partir de los datos obtenidos con los diferentes muestreos, se aplicará un tratamiento estadístico para poder extraer información estadística y por tanto inferir conclusiones ecológicas a partir de dichos datos.

No hablaremos aquí de los muestreos realizados ni de los objetivos particulares de cada uno de ellos, pues ello será tratado detenidamente en los siguientes apartados de esta memoria.

Sin embargo, sí que haremos una presentación de los objetivos más generales de esta asignatura y de este trabajo, sobre todo en lo que a nuestro aprendizaje como biólogos se refiere.

Como su nombre indica, esta asignatura pretende acercarnos al análisis de sistemas terrestres, familiarizándonos de esta manera con la metodología habitual de trabajo, tanto de campo como de laboratorio. De esta manera aprenderemos (o aprendimos) a conocer el manejo de los diferentes materiales utilizados, y fuimos puestos en contacto con distintos métodos de muestreo, aprendiendo a conocer las utilidades, ventajas y desventajas de cada uno de ellos dependiendo del tipo de sistema a analizar y de los factores cuya influencia en dicho sistema se quiera estudiar, para que en un futuro seamos capaces de diseñar y efectuar por nosotros mismos estos muestreos. Del mismo modo se pretende que aprendamos a aplicar tratamientos estadísticos a partir de los datos obtenidos, dependiendo del tipo de muestreo, y que seamos capaces de plantear hipótesis y contrastarlas adecuadamente a partir de los resultados encontrados, de manera que podamos obtener conclusiones de tipo ecológico.

En cuanto a los objetivos no de aprendizaje como estudiantes, sino de obtención de información de los sistemas estudiados, ya hemos dicho que estos serán tratados detenidamente en siguientes capítulos de la memoria. Aún así aquí haremos un breve comentario de los objetivos generales de este trabajo:

-Evaluación de las diferencias entre distintos sistemas ambientales, principalmente a partir de análisis de vegetación, en función de diversos factores físicos, tales como topografía, clima, altitud, tipo de litología, radiación, humedad, etc.

-Evaluación del efecto de la acción antrópica sobre los sistemas estudiados.

-Evaluación de las relaciones existentes entre los diferentes elementos bióticos dentro de un sistema (por ejemplo, la influencia de la especie dominante sobre otras especies).

-Análisis del estado de conservación así como de la madurez del sistema estudiado.

Por supuesto todos estos objetivos están estrechamente relacionados entre sí, siendo necesaria la comprensión de todos ellos para la correcta valoración de los sistemas analizados.

Caracterización de la zona de estudio

A continuación describiremos brevemente las características de la zona de estudio, para poder comprender con mayor facilidad los procesos biológicos observados.

Nuestra zona de estudio, como ya hemos mencionado, se encuentra en la provincia de Soria, la cual está situada en la submeseta norte. Concretamente quedaría limitada por los puntos cardinales de coordenadas (41º 57´ 56´´ N, 2º 55´ 29´´ O), (41º 57´ 56´´ N, 2º 42´ 42´´ E), (41º 49´ 13´´ S, 2º 55´ 29´´ O), (41º 49´ 13´´ S, 2º 42´ 42´´ E).

Esta zona de estudio la dividimos en tras subzonas para facilitar su estudio, siendo estas:

-Zona Norte: también llamada zona de Pinar, por ser Pinus sylvestris la especie arbórea dominante. Esta zona comprende principalmente la Sierra de Urbión.

-Zona Sur: llamada zona de Sabinar, con Juniperus thurifera como especie arbórea dominante. El accidente geográfico más importante es la Sierra de Cabrejas.

-Zona Media: llamada zona de Melojar debido a la elevada presencia de Quercus pyrenaica Zona intermedia entre las otras dos sierras, donde nos encontramos con la cabecera del Duero y con el embalse de la Cuerda del Pozo y el río Ebrillos como referentes geomorfológicos más significativos.

Desde el punto de vista biogeográfico, la península ibérica queda dividida en dos regiones, la Región Eurosiberiana, de influencia atlántica, y la Región Mediterránea, que abarca la mayor parte de la península. Nuestra zona de estudio queda toda ella incluida en Región Mediterránea, si bien dentro de la misma podemos hacer nuevas divisiones en provincias, quedando la clasificación como sigue:

-Zona Norte: provincia Carpetano-Ibérico-Leonesa, sector Ibérico-Soriano.

-Zona Media y Zona Sur: provincia Castellano-Maestrazgo-Manchega, sector Celtibérico-Alcarreño.

Toda esta clasificación ha sido realizada según la división propuesta por Salvador Rivas-Martínez (1987).

Sin embargo, otras clasificaciones proponen incluir la Sierra de Urbión, muy próxima a la Región Eurosiberiana, en una franja de transición Eurosiberiana- Mediterránea, debido a un régimen climático que permite la presencia de elementos de flora típicamente centroeuropea, por lo que se le calificaría como isla eurosiberiana (Gómez-Lobo, 1993).

Marco bioclimático:

También según Rivas-Martínez, encontramos que dentro de la Región Mediterránea podemos considerar diferentes pisos bioclimáticos. Entendemos como pisos

Bioclimáticos cada uno los tipos o espacios termoclimáticos que se suceden en una cliserie altitudinal o latitudinal. En la práctica, tales unidades bioclimáticas se conciben o delimitan en función de aquellas fitocenosis que presentan evidentes correlaciones con determinados intervalos o cesuras termoclimáticas. La Región Mediterránea queda dividida según este criterio en cinco pisos bioclimáticos, de los cuales sólo tres aparecen en nuestra zona de esudio:

-Piso Supramediterráneo, con unas temperaturas medias anuales de entre 8 y 13º, al cual pertenecen la zona media y sur del área de estudio. Dichas zonas poseen un ombroclima subhúmedo (p 600-1000mm) (Gómez-Lobo, 1993).

-Piso Oromediterráneo y Piso Crioromediterráneo, con unas medias anuales de entre 4 y 8º en el caso del Oromediterráneo y menores de 4º en el caso del Crioromediterráneo. A estos pisos pertenece la Sierra de Urbión, que debido a su elevada altitud posee un clima bastante más frío. El ombroclima de dicha zona será de tipo húmedo-hiperhúmedo (p 1000-1600mm; >1600) (Gómez-Lobo, 1993).

A continuación se presentarán unos diagramas ombrotérmicos (Gómez-Lobo, 1993) elaborados a partir de los datos recogidos en tres estaciones meteorológicas que nos pueden ayudar a comprender mejor las condiciones climáticas de nuestra zona de estudio, así como un comentario de dichos diagramas.

Se puede observar cómo se produce un descenso en la mediterraneidad, cuyo rasgo más significativo es la sequía estival, según aumenta la latitud (la estación 1 es la más meridional y la 3 la más septentrional).

Los ombroclimas 1, 2 y 3 representan una visión de las temperaturas frente a las precipitaciones en tres estaciones que son significativas de nuestra zona de estudio.

La estación 2 está situada en el embalse de la Cuerda del Pozo, con lo cual es perfectamente representativo de la zona media del área de estudio, donde se encuentra dicho embalse.

La número 3 puede ser representativa de la zona norte del área de estudio. Sin embargo dicha estación se encuentra en un fondo de valle, con lo que las temperaturas y precipitaciones de la zona norte, de altitudes más elevadas, no son exactamente las aquí representadas. En general, en geobotánica se admite un descenso en las temperaturas de 0,55 ºC cada por cada 100 m de aumento en la altitud, así como se presupone también un aumento en las precipitaciones, si bien esto es más difícil de pronosticar.

En cuanto a la zona sur, no encontramos ninguna estación exactamente en la Sierra de Cabrejas. Podemos utilizar los diagramas 1 y 2 para hacer una aproximación. El 1 se sitúa en la ciudad de Soria, en la misma latitud que la sierra. El 2 es el del embalse, situado muy cercano a la sierra, ligeramente al norte. Podemos suponer un ombroclima muy similar a alguno de los dos aquí representados, tal vez con algún ligero descenso en las temperaturas medias debido a la altitud, y posiblemente con un ligero aumento en las precipitaciones por un efecto barrera ante frentes lluviosos provenientes del noroeste.

Todo esto no son más que suposiciones sin evidencias que las confirmen, por lo que no deben ser consideradas como datos objetivos.

3 Estudio de la fauna.

Introducción.

Para el estudio de los animales se ha elegido como marco el medio edáfico debido a su constante presencia, gran riqueza faunística, facilidad y diversidad de técnicas de muestreo, así como a las variables abióticas que lo conforman e influyen en el componente biótico.

El suelo es una entidad natural compleja (ecosistema) en cuya formación intervienen factores abióticos (roca madre, temperatura, humedad, etc.) y factores bióticos (plantas y animales) que se influyen mutuamente en un equilibrio dinámico. Con el paso del tiempo dicho equilibrio va cambiando y, por tanto, también lo hace el suelo (sucesión).

Los animales, junto con otros organismos del suelo, forman un sistema biológico de regulación, mediante la descomposición de la materia orgánica por sus actividades digestivas, la producción de metabolitos, excreciones y heces que influyen en las propiedades físicas y químicas del suelo.

La fauna del suelo (fauna edáfica), tanto en superficie como en profundidad, está formada, en su mayor parte, por los INVERTEBRADOS (No Artrópodos y Artrópodos). Esta fauna podemos dividirla en EPIEDÁFICA cuando vive sobre la superficie del suelo y EUEDÁFICA cuando lo hace en alguno de los estratos (horizontes) del suelo, distinguiéndose dentro de ella las siguientes categorías:

Macrofauna: 4-80 mm. Anélidos, Moluscos, Arácnidos, Crustáceos, Miriápodos, Insectos.

Mesofauna: 0.2-4 mm. Colémbolos, Ácaros, Proturos, Insectos.

Microfauna: < 0.2 mm. Protozoos, Nemátodos, Rotíferos, Tardígrados, Gastrotricos.

La fauna edáfica es la responsable de la acumulación y descomposición de la materia orgánica de los suelos, afectando a todas las transformaciones de dicha materia orgánica (nutrientes) y de algunas de las fracciones minerales (sales, arcillas, etc.) de los mismos.

La fauna eudáfica realiza varias funciones; por un lado acelera la transformación e incorporación de los residuos vegetales y animales al suelo aumentando la superficie de contacto sobre la que actuarán los microorganismos (microflora y microfauna) de dicho suelo. Por otro lado, la fauna euedáfica (macro y mesofauna especialmente) forma cavidades y galerías de distintos calibres que mejoran la circulación del aire y del agua en el suelo y ayudan en el transporte de materia orgánica desde la superficie hacia los horizontes más profundos del suelo y, también, del material mineral en sentido inverso.

Todo ello nos indica la importancia del conocimiento de la fauna del suelo (junto a otros organismos) como componente de los ecosistemas edáficos cuya utilidad podemos observar en el aspecto agrícola, forestal y de conservación de nuestros paisajes naturales.

La mayor parte del alimento orgánico que está a disposición de los animales proviene de la capa vegetal (y de otros animales) que recubre el suelo y por tanto, la diversidad y tamaño poblacional de la fauna va a depender, en gran medida, del sustrato vegetal que soporte el suelo. Por ello, pretendemos estudiar las citadas faunas que puedan albergar distintas comunidades vegetales.

** final - La cobertura arbórea influye en la riqueza y abundancia de los artrópodos edáficos.

Las comunidades de seres vivos que se encuentran en una determinada zona están condicionadas por diversos factores, entre los que tienen una importancia fundamental los climáticos y edáficos.

Los residuos vegetales constituyen la principal vía de entrada de materia orgánica al suelo y su descomposición depende de factores abióticos tales como la temperatura, humedad, aireación, concentración de nutrientes y composición del material vegetal, pero también de factores bióticos como la densidad de detritívoros y descomponedores del suelo.

La vida en el suelo es posible debido a que las partículas no forman una masa continua, sino que al unirse crean un espacio de huecos, muchos de los cuales se comunican entre sí. Los huecos (porosidad) comunicantes permiten la transferencia de fluidos, aire (aireación) y agua (humedad), y en ellos pueden desarrollar su actividad los microorganismos y a través de ellos se facilita el crecimiento de las raíces.

RECOLECCIÓN Y MUESTREO DE LA FAUNA EDÁFICA:

- Debe identificarse cada muestra con los siguientes datos para su posterior estudio en el laboratorio: localidad, fecha, colector (grupo) y tipo de parcela: parcela con cobertura arbórea (C) y parcela sin cobertura arbórea (S).

- Los procedimientos de observación generales para fauna no son aplicables a fauna de invertebrados debido a su pequeño tamaño y a sus costumbres reservadas que les permiten pasar desapercibidos y a que, salvo para unas cuantas especies, la correcta identificación requiere el estudio en el laboratorio. De ahí que cada grupo de invertebrados requiera buscarlos concretamente en los ambientes que les resultan propicios (bajo piedras o troncos caídos, en grietas del terreno, en la base de las plantas o sobre inflorescencias de las mismas, etc.) utilizando procedimientos particulares de captura en función del grupo.

- No obstante, son métodos bastante usuales y generales para estudiar fauna edáfica la obtención de muestras de suelo para un posterior procesado que permita extraer la micro-fauna que contiene y la colocación de trampas de caída denominadas "pit-fall" que consisten en recipientes de capacidad conocida (200 cc es lo más común) enterrados a ras de suelo y parcialmente cubiertos para prevenir la inundación.

Para incrementar su efectividad, en ocasiones se colocan en torno a una valla de interceptación lo que permite realizar operaciones de captura, suelta y recaptura que son un modo de cuantificar la capacidad de dispersión de las especies edáficas no voladoras.

(Ver ANEXO FAUNA Figura 1).

Este tipo de métodos de captura fueron utilizados para el estudio de la fauna epiedáfica. El número de trampas que se instalen será variable en función de la extensión de territorio y su disposición deberá ser lo más regular posible para que el muestreo resulte homogéneo. El interior puede contener una sustancia atrayente como el alcohol (se suele usar de 70º) o el vinagre comercial (trampas activas) que también son conservantes y en tal caso el muestro incidirá más intensamente sobre las especies que resulten atraídas por el producto.

Pero también pueden colocarse trampas pasivas o de interceptación que contienen un producto conservante que no ejerce efecto atractivo sobre ninguna fauna en particular salvo la de mayor actividad. A los distintos productos se les añaden unas gotas de detergente para evitar la flotación de los animales, al disminuir la tensión superficial.

Se llevó a cabo un muestreo estratificado y al azar en cuanto a la colocación de la trampas, en cada uno de los tres ambientes en estudio. Las pit-fall se disponen siguiendo una línea de 50 metros sobre el terreno, lo más cerca posible de él y no por encima de la vegetación para que las 10 muestras totales se encuentren a la misma distancia, unas de otras. Con una separación de 5 metros entre cada una de las 10 muestras.

-El otro procedimiento comúnmente utilizado y nombrado anteriormente para el estudio de fauna del suelo pasa por la recogida de muestras de tierra y hojarasca que deben guardarse en bolsas aisladas, cerradas y perfectamente etiquetadas hasta su posterior procesado. En las muestras de suelo y hojarasca pueden encontrarse numerosos organismos como miriápodos, arañas, anélidos e insectos de diversos tipos..., que pueden ser extraídos al procesar la muestra.

La mayoría de estos organismos son lucífugos (huyen de la luz) al tiempo que higrófilos (con afinidad por la humedad) por lo que resulta fácil extraerlos aplicándoles luz y calor. Éste es el fundamento del denominado "Embudo Berlese" (ver ANEXO FAUNA Figura 2) que en esencia consta de un embudo sobre el que se coloca un tamiz con un diámetro de malla adecuado al tamaño de la fauna que se quiera obtener.

En el tamiz se coloca un volumen conocido (para poder cuantificar los resultados) de la muestra de suelo y hojarasca y sobre el conjunto se aplica una fuente de luz de intensidad moderada durante unos días. A medida que la superficie de la muestra se va secando, los ejemplares se concentran en la parte inferior de la misma y acaban cayendo en un recipiente o colector, situado en el extremo del embudo y que contiene alcohol al 70% como fijador y conservante.

Todo el material recogido debe estar convenientemente etiquetado, en caso contrario se pierde cuanta información de interés pudiera tener.

Una vez estudiado e identificado se añadirá una segunda etiqueta donde se indicarán los datos taxonómicos y el nombre de la persona que realizó la identificación que aparece precedido de la abreviatura Det.

Ver distintos tipos de trampas en ANEXOS FAUNA 1 y 2. Ver lista de resultados obtenidos en los distintos tipos de muestreos en ANEXO FAUNA 3.

4 Muestreo de la vegetación

**Los resultados de SPSS se han adjuntado en los ANEXOS correspondientes a cada zona (Pinar, Melojar y Sabinar)

Pinar

Introducción

En el estudio del pinar intentaremos buscar una relación a la distribución de la composición florística de la zona en función de la altitud. También se hará un estudio dasométrico detallado de toda la zona de pinar para determinar la madurez de la zona boscosa y haremos un estudio del bosque estudiado en función a las especies de musgos encontradas.

Nuestra hipótesis intenta demostrar que la presencia-ausencia de las diferentes especies esta influenciada por la altitud a la que se encuentren, de cómo otros factores como la radiación o la madurez del bosque van influir en su composición, intentaremos demostrar que los musgos también de distribuyen desigualmente dependiendo del gradiente altitudinal.

Material y métodos

La zona del pinar es una zona con una importante acción antrópica, tiene un gran importancia como aprovechamiento maderero. Es la zona donde se ha centrado la mayor gestión transformando otras zonas inferiores como melojares en pinares por intereses económicos.

La zona de estudio presentaba un gradiente altitudinal por lo que establecimos tres puntos de muestreo a diferentes alturas, en cada una de estas altitudes muestreaban dos grupos (cuatro subgrupos), a continuación los grupos de cada zona realizaban un segundo muestreo a una altitud 100metros menor (altitudes tomadas con el GPS), teniendo así muestras desde una altitud de 1200 a 1600 m. Se hicieron cuatro muestreos cada 100 mtrs. obteniendo datos totales de 24 parcelas.

La litología encontrada en esta zona presentaba alternancia de capas de cuarzo arenitas y conglomerados de carácter ácido del cretácico inferior que se van alternando en las zonas altas y medias, y materiales aluviales del cuaternario en la parte baja del pinar.

Para el análisis de la composición florística con respecto a la altitud cada subgrupo estableció una parcela representativa en cada zona de 10x10 m con la ayuda de la cinta métrica de 50 m. A continuación dentro de la parcela para analizar su composición tomamos 10 puntos aleatorios (establecidos anteriormente) en los cuales se colocó un cuadrado metálico de 50x50 cm. Dentro de estos cuadrados se procedió al análisis tanto de las especies que aparecían, como de la cobertura arbórea, de hojarasca, musgo y suelo desnudo. Además de estos datos también se tomaron datos del suelo como pedregosidad, textura, granulometría y ph (phmetro), y otros de aspecto global de la parcela como son: número, altura y perímetro (medido al pecho) de los árboles, orientación (brújula), coordenadas UTM (GPS), radiación solar (luxo metro), y la pendiente (clinómetro).

Para los diferentes análisis exploratorios realizados hemos hecho una clasificación por conglomerados jerárquicos en función a sus distancias euclídeas al cuadrado el cual agrupa las parcelas según la similitud que estas tengan respecto a las especies. Obtendremos un historial de conglomeración en el cual se observa como se van formando los diferentes clusters en función de las distancias euclídeas. Los valores de coeficientes que aparecen en la tabla nos indican la proximidad entre las parcelas, cuanto menores sean los datos más se parecerán las parcelas formando parte del mismo cluster. Cuando dos parcelas se unen, cuando vuelven a unirse a otras aparece sólo el nombre de una de ellas pero representa a las dos.

Resultados

Tomando como unidad mínima de muestreo las parcelas de 10x10 m ubicadas a diferentes altitudes, en cada parcela tomamos 10 puntos de coordenadas aleatorias determinadas con anterioridad (ver tabla de coordenadas que se muestra a continuación)

Tabla de coordenadas

X	7.2	1.3	1.2	6.3	7	3.7	0.5	5.6	4.5	3.2
Y	9.1	5.8	4	8.2	1.4	3.6	9.3	2.1	7.5	9.1

Coordenadas dadas en metros tomados desde la esquina suroeste.

Antes de realizar el análisis hemos eliminado las 2 primeras parcelas de melojar 1 (M1AP1 y M1PBP1) porque carecían de datos y podían interferir en el estudio.

Una vez eliminadas estas parcelas, para el primer análisis de las especies encontradas en el pinar vamos a realizar una clasificación de las parcelas restantes en función a la semejanza de su composición florística con respecto a la altitud.

-Análisis por conglomerados jerárquicos

Vamos a clasificar las parcelas de la zona del pinar mediante un análisis de conglomerados jerárquicos para agruparlas en función a su composición florística. (ver ANEXO 1 Tabla de conglomerado). Podemos observar por como las parcelas 17 y 22 son las más parecidas y las primeras en unirse en el dendograma.

Para representar este análisis gráficamente realizamos un dendograma el cual nos muestran los diferentes grupos en que se han dividido las parcelas y las distancias relativas en que se unen los diferentes clusters (obsérvese a continuación).

Dendograma de clasificación de parcelas respecto a composición florística

Reescala de la distancia de la combinación de clusters

C A S E 0 5 10 15 20 25

Label Num

S1AP2 1316 17 ðððð

S2BP2 1315 22 ðð ððððð

S2AP1 1390 19 ðððð ððð

S1BP2 1325 18 ðððððððð ððððððð

S2BP1 1395 20 ðððððððððð ððð

P2AP2 1284 7 ðððððððððððððððð ððððððð

P2BP2 1295 8 ðððð ð ððððð

S1BP1 1410 16 ðððððððððððððððððð ð ð

S1AP1 1420 15 ðððððððððððððððððððððððð ð

M1BP2 1473 10 ðððððððð ð

M2AP2 1475 13 ðð ððððð ððððððððððððððððððððððð

M2AP1 1614 11 ðððððððð ððððððð ð ð

M1AP2 1483 9 ðððððððððððð ððððð ð ð

P2AP1 1252 5 ðððððððððððððððððð ððð ð ð

S2AP2 1314 21 ðððððððððððððð ð ððððð ð

M2BP1 1620 12 ðððððððððððððððððððððð ð ð

M2BP2 1470 14 ðððððððððððððððððððððððð ð

P1AP1 1252 1 ðððððððððððððððððððððððððð ð

P1AP2 1263 3 ðððððððððððð ððððððððððððððððððð ð

P1BP1 1260 2 ðððððððððððððððððððððððððð ððððððð

P1BP2 1266 4 ðððððððððððððððððð ð

P2BP1 1255 6 ðððððððððððððððððððððððððððððððððððððððððððð

_

Podemos observar en el dendograma que las parcelas van a dividirse o agruparse en tres clusters bien diferenciados, el primero de ellos se sitúa desde las parcelas 17 a la 15, el segundo de la parcela 10 a la 14 y el último se sitúa de la parcela 1 a la 6. Observamos que cada cluster se ha formado por la agrupación de dos parcelas a las que se la han ido agregando las demás de una en una formando un gradiente.

Los dos primeros clusters que aparecen se unen antes(su composición florística es más parecida) mientras que el tercer clusters se une mucho más tarde a estos representando así su diferencia en especies. Como nota característica se observa que la parcela 6 es la más tardía en unirse dentro del dendograma debido a su composición florística característica presentando especies no comunes en las demás parcelas como son Carex sp., Plantago lanceolata ,Stellaria holostea, aparece una gran abundancia de especies características de las otras parcelas de su cluster como Cruciata glabra, Erica arbórea, Erica vagans, Pteridium aquilinum uniéndola a las parcelas 1,3,2,4, muy tardíamente, aunque también influye en ello la presencia de especies que aparecen en otras zonas.

Se intento buscar otras relaciones con los datos de las parcelas, etiquetando las parcelas por la radiación, orientación....pero no se encontró relación. Únicamente se observó que el cluster de las parcelas 1-2-3-4-6 se encontraban sobre un lecho aluvial haciendo que sea el cluster más alejado ya que presentará unas características litológicas diferentes que favorecerá la presencia de especies incompatibles con los otros dos que se encuentran sobre cuarzo arenitas y areniscas.(Ver ANEXO 2)

El dendograma lo hemos etiquetado en función a la altitud de las parcelas observando una relación entre los diferentes clusters y la altitud a la que se encuentran haciendo pensar que la distribución de las especies de la zona esta influenciada por el diferente nivel altitudinal. Para demostrar si la composición florística varía en función de la altitud, hemos creado una nueva variable en nuestra matriz de datos que agrupa las parcelas en tres altitudes alta, media y baja que corresponden con los tres clusters que aparecieron en el dendograma (parcelas 1-6 zona baja,17-15 zona media y 10-14 zona alta) .

Para comparar la distribución de las especies entre las tres zonas creadas anteriormente vamos a realizar un contraste de hipótesis con el cual obtenemos la ANOVA de todas las especies de pinar de la cual deduciremos si la especie es significativa o no.( ver ANEXO 3). Para el análisis tomaremos como variables independientes las especies y como variables dependientes los grupos altitudinales.

Las hipótesis tomadas para hallar el contraste han sido las siguientes:

Ho: la composición florística no varía en función de la altitud

H1: la composición florística varía en función de la altitud

Tomando ð=0.05 y sabiendo que si el nivel de significación es menor que ð se tiene suficiente evidencia estadística para rechazar Ho.(Ver ANEXO 3) variando esta especie en función de la altitud, siendo significativas de la zona.(Ver ANEXO 4 Tabla de especies significativas en función a la altitud del pinar)

Realizamos una prueba de post-hoc por Bonferroni para comparar esas especies entre los tres ambientes creados anteriormente, así podremos apreciar para que ambientes son representativos ya que compara las diferencias entre los ambientes de dos en dos obteniendo unos datos más precisos.(ver ANEXO 5.Tabla post-hoc)

Las especies con un valor de significación más bajo han sido representadas a continuación para observar como varia la media de aparición de esas especies en función a la altitud.

• Erica arbórea: especie con poca presencia en la zona central

• Erica australis: especie muy representativa de la zona media

• Erica vagans: especie presente sólo en la zona baja y en una parcela de la zona media

• Pteridium aquilinum: especie con gran presencia en la zona baja

• Vaccinum myrthilus: especie con una abundante presencia en la zona baja

Podemos decir que tenemos suficiente evidencia estadística para decir que existen especies que crecen en función a la altitud y van a ser las especies significativas que van a determinar como se van a unir las diferentes parcelas del estudio en clusters diferentes.

• Estudios dasométricos del bosque del pinar

La zona de estudio del pinar tiene como especie predominante el Pinus sylvestris(pino albar) criado para

la obtención de madera.

Vamos a estudiar el bosque de la zona en función a los datos dasométricos de las parcelas para obtener información de las diferentes edades del bosque y de los acciones antrópicas en la zona. Basándonos en las relaciones entre la altura del árbol y el perímetro, y entre la altura y el número de árboles por parcela representadas a continuación determinaremos la edad del bosque.

Como se puede apreciar en los gráficos, en número de árboles y el perímetro de estos están relacionados con la altura aumentando el perímetro en los árboles a medida que estos van siendo más altos y disminuyendo su número por parcela. A continuación clasificamos nuestras parcelas en función de estos datos dasométricos.(Ver ANEXO 6)

El dendograma nos muestra como las parcelas etiquetadas por altitudes han creado tres grupos claramente diferenciados en función a sus datos dasométricos.

Añadiremos otra variable a nuestra matriz para diferenciar la edad del bosque donde se encuentra cada parcela, nombrándolas de la siguiente forma:

cluster viejo formado por las parcelas 1-22-4-18 con poca presencia de árboles, altos y de gran diámetro, representa la zona del bosque con mayor edad por presentar los árboles más grandes. En este cluster incluiremos la parcela atípica 3 la cual no se había unido claramente a ningún cluster presentando un único árbol de gran altura y con el perímetro mayor de los árboles clasificados

cluster intermedio formado por las parcelas 11-12-15-2-19-21-17-20 con un número de árboles por parcela que varia entre 5 y 10 de alturas y diámetros medios.

cluster joven formado por las parcelas 5-6-7-14-8-16-9-13-10 con un numero de árboles por parcela superior a 10 y con alturas alrededor de 10 mtrs. como máximo, típico de zonas jóvenes fruto de una reforestación.

Una vez creada la nueva variable volvemos a clasificar las parcelas de la zona usando como etiquetas la edad del bosque para buscar una relación entre ambas.(Ver ANEXO 7)

Como podemos ver los tres clusters antes determinados en función a la composición florística de las parcelas, al etiquetarlas por edades no se observa una homogeneidad clara en los clusters, se puede apreciar una mayoría de bosque viejo en la zona baja, también se aprecia una mayoría de parcelas jóvenes en la zona que denominamos alta, y en la zona intermedia hay mezcla de las tres edades.

Vamos a buscar las especies significativas de cada zona realizando una ANOVA tomando como variables independientes las especies y como variables dependientes las edades del bosque.(Ver ANEXO 8 especies significativas respecto a la edad). Hipótesis tomadas para realizar el contraste:

Ho: la composición florística de las parcelas no varia respecto a la edad

H1: la composición florística de las parcelas varia respecto a la edad

Una vez deducidas las especies significativas y pudiendo rechazar la hipótesis nula para estas realizamos una prueba de post-hoc por Bonferroni para comparar las especies entre los tres grupos de edad, (ver ANEXO 9.Tabla post-hoc). En la prueba post-hoc podemos observar que las especies con valores significativos más bajos presentan una diferencia entre sus medias de la zona vieja respecto a la intermedia y la joven, pero sin haber diferencias entre la zona intermedia y joven.

Estas especies han sido representadas a continuación para comprobar la media de aparición de las especies en función de los grupos de edad, siendo 1 el bosque viejo, 2 el intermedio y 3 el bosque joven.

• Gallium rotundifolium: tenemos poca abundancia de esta especie en nuestras parcelas siendo mayor su presencia en bosque viejo.

• Poa sp.: aparece solo en las parcelas 1,2,3,4, pertenecientes a bosque viejo.

• Pteridium aquilinum: presentes en las parcelas de bosque viejo presentando una gran abundancia.

• Rubus discolor: solo aparece 1,3 pertenecientes a bosque viejo.

• Pulmonaria langifolia: esta especie es significativa por un margen de aparición muy bajo siendo más abundante en la zona baja de bosque viejo.

• Hipericum tetrapterum: aparece solo en dos de las parcelas que corresponden a bosque viejo, las parcelas son la 4 y la 18.

Podemos concluir que la distribución media de las especies varía en nuestra zona de estudio dependiendo de la madurez del bosque, algunos como Rubus discolor y Pteridium aquilinum coinciden como especies significativas de nuestra distribución anterior en función de la altitud.

A parte de estos análisis, hemos adjuntado ANEXOS DE ANÁLISIS ORIGINALES.

Discusión y conclusiones.

La composición florística de la zona varía en función de la altitud. Hemos observado como se distribuyen las parcelas en función a su altitud aunque la mayoría de especies significativas encontradas eran talófitos característicos de las zonas del pinar mas bajas (1200mtrs) y las especies significativas de las zonas altas eran arbustivas como Erica arbórea o Erica australis coincidiendo con Gomez Manzaneque:”los bosques de pino albar no son muy ricos en especies y el sustrato herbáceo suele ser poco significativo, salvo en zonas de menor pendiente y mayor desarrollo edáfico próximas al melojar,...En las zonas de mayor altitud estos pinares aparecen acompañados por un denso estrato arbustivo dominado por enebros rastreros y brezos arbustivos”

Antiguamente el uso de esta zona era de pastoreo, después empezaron a usar la zona para obtener madera y ahora “cultivan” pinos de forma sistemática con métodos mucho más agresivos: esquilman, laborean y luego siembran los pinos, siembran una gran densidad dejándolos crecer 120años antes de cortarlos. A medida que pasa el tiempo se realizan clareos que consiste en eliminar tanto las otras especies de árboles o arbustos que puedan competir con los pinos como el exceso de pinos, consiguiendo así árboles con grandes diámetros que es lo que se busca en el mercado

La disposición de las parcelas en función a sus datos dasométricos usados para determinar la edad del bosque coincide en parte con la aparición de especies en función de la altitud así podríamos dividir el bosque estudiado en zona baja-vieja, zona alta-joven y zona intermedia.

Las diferentes edades encontradas en el pinar es debido a que es una zona de uso maderero, talando diferentes zonas del pinar para la obtención de madera y volviendo a ser repobladas después, por lo tanto los datos nos indican que la zona alta pertenece a una zona talada y repoblada hace poco presentando un bosque joven, la zona intermedia ha sido talada hace más tiempo presentando árboles de diferentes características entre si porque han tenido más tiempo para crecer y la zona baja coincide con el bosque que denominamos viejo por presentar pocos árboles por parcela (para que no exista competencia entre ellos, cuando crecen dos árboles juntos se poda uno de ellos para que el otro crezca más) de gran altura y perímetro. Otra posibilidad es que la zona baja no pertenezca a la zona maderera por lo que nunca han sido talados sus árboles teniendo así esas características.

En la distribución de los musgos en el pinar podemos observar como la presencia de Schleropodium purum está influenciada por la altitud pudiendo decir también que está influida por la radiación solar aunque sin estar muy seguro, siendo representativa de la zona baja de nuestro estudio aunque aparecía en todas las zonas.

Melojar

Introducción.

El muestreo del melojar pretende buscar diferencias en la estructuración de las comunidades vegetales en función del Análisis de un gradiente topográfico (de ladera). También se estudia la importancia de la transición litológica en la estructuración de las comunidades vegetales del melojar.

Nuestra hipótesis se basa en que esperamos encontrar diferencias en la composición florística dependiendo de si nos encontramos en la zona de composición básica o en la zona de composición ácida. En definitiva esto está en función de la situación más elevada o menos en la ladera, debido a que en esta se encuentran presentes calizas duras (sustrato básico) en su parte superior y arenas del albense (sustrato ácido) en su parte inferior.

Materiales y métodos.

La apariencia mas común del rebolledo, (nombre vernaculo mas extendido para Quercus pyrenaica y Quercus faginea) en nuestros montes es la de un gran arbusto o la de un árbol de tronco bastante derecho, de altura modesta (10 a 15m a lo sumo) y de copa lobulada o subesferica. Esta clase de leñosas son buenas formadoras de suelos y presentan en sus demarcaciones una composición florística muy heterogénea.

Es difícil hacer generalizaciones pero en la península se encuentran, mayoritariamente, entre los 400 y los 1900m de altitud soportando bien la continentalidad climática.

Para diferenciar entre ambas especies podríamos decir que el Quejigo (según Gómez Manzaneque, 1997), como especie en sentido amplio, vive en la península ibérica sobre todo tipo de litologías, pero suele verse desplazado de los terrenos ácidos por el Melojo. Por ello, la tónica general será verla sobre calizas, margas e, incluso, yesos.

Estos tipos de bosques se ven expuestos a una explotación para la obtención de madera y carbón, pero en la actualita con la aparición del gas butano su mayor problema es la eliminación de abundantes especimenes por repoblación con pinos para el aprovechamiento maderero. Aunque en algunas zonas esta repoblación no ha tenido éxito por la baja calidad de la madera y el rebollo esta recuperando terreno.

Para realizar el muestreo, situado en las proximidades de Abejar, se parte de una cinta métrica de 50m extendida a lo largo de la ladera, en sentido ascendente, a partir de ella se van situando parcelas contiguas de 10x10m, con dos cintas de 25m, en las que se estudia el porcentaje de cobertura de cada especie presente. En los estadillos previamente realizados a las mayoritariamente presentes (+del 5%) se les da un valor aproximado y al resto se les da un valor de carácter presencial del 1%. Este es el tipo de muestreo más rápido y subjetivo de los que se emplean en el estudio de las tres zonas (pinar, sabinar, melojar), por lo que cabría esperar una menor precisión estadística.

Se realizan un total de 28 parcelas contiguas y adyacentes recorriendo alrededor de 300m a lo largo de la ladera, hay que tener en cuentan una discontinuidad en las parcelas debido a la presencia de una zona anómala de menor pendiente y poco representativa de la zona por tener características diferentes, estando estas situadas en altitudes alrededor de 1200m. También se estudian otros parámetros indicativos como radiación solar; tipo de suelo (pedregosidad, textura y permeabilidad); ph, coberturas para el estrato herbáceo, suelo desnudo, musgos y hojarasca, así como los datos de localización geográfica (coordenadas UTM, altura, inclinación y orientación de la parcela) y datos dasométricos.

En total cada subgrupo muestreó entre dos y tres parcelas, debido a que en el muestreo originalmente planteado (dos parcelas por subgrupo) no se llego a observar bien la transición litológica por falta de parcelas. En el caso del grupo S1 se muestrearon 3 parcelas por subgrupo, dos situadas en la zona baja y otra más en la parte superior.

Para llevar a cabo el análisis emplea el programa estadístico SPSS. Inicialmente se utilizan técnicas de análisis multivariante para la agrupación, en concreto métodos de agrupación jerárquicos. Esta es una técnica para asociar individuos en grupos, existiendo dos variantes: métodos jerárquicos y métodos no jerárquicos.

El método jerárquico de división es el utilizado en este caso por el cual se parte de todo el conjunto como un cluster y se va dividiendo hasta llegar a los objetos.

Resultados.

La unidad mínima de estudio es cada parcela de 10x10. Para el análisis en lugar de la matriz de datos original, que presenta especies poco indicativas, debemos utilizar la matriz de melojar transpuesta reducida. En esta matriz hemos eliminado las especies que aparecen en una o dos parcelas, denominándolas como especies raras, inicialmente teníamos 128 especies y una vez eliminadas las raras quedan 73 especies (de ahí lo de matriz reducida).

*Análisis de conglomerados jerárquicos.

Empezaremos analizando la composición florísticas usando como etiquetas las parcelas, como vemos en el dendograma1 aparecen dos grandes clusters. El primer cluster, que presenta un gradiente marcado, comprende las parcelas de la 19 a la 28, que son las parcelas situadas a mayor altitud (grupo1), incluyendo dos parcelas anómalas correspondientes a las 11 y 16. El otro cluster está formado por las parcelas de la 1 a la 18 (grupo2) menos las parcelas 11 y 16 que por sus datos se han escapado al otro cluster.

En el primer cluster aparece un grupo saliente que no coincide con el gradiente de composición florística, este grupo saliente corresponde a la parcela 24.

Dendograma1.

* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * *

Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)

Rescaled Distance Cluster Combine

C A S E 0 5 10 15 20 25

Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

m21 21 ðð

m25 25 ðððððððððð

m22 22 ðð ððð

m16 16 ðððððððððð ððððððð

m28 28 ðððððððððððð ððððð

m20 20 ðððððððððððððððððð ððððððð

m23 23 ðððððððððððð ð ððððððððððððððð

m19 19 ðððððððððððððððððððððð ð ð

m27 27 ðððððððððððððððððððððððððððð ððððððððð

m24 24 ðððððððððððððððððððððððððððððððððððð ð ð

m26 26 ðððððððððððð ððððððð ð

m11 11 ðððððððððððððððððððððððððððððððððððð ð

m8 8 ðððððððððððððððððððððð ð

m10 10 ðððððððððððððð ð ð

m6 6 ðððððððð ð ð

m15 15 ðððð ððððððððð ððððððððð ð

m4 4 ðððððð ð ð ð ð ð

m14 14 ðð ððð ð ð ð ð

m1 1 ðððððð ð ð ð ð

m17 17 ðððððððð ððððððð ð ð

m18 18 ðððð ð ð ððððððððððððð ð

m9 9 ðððððð ððð ð ð ð ð

m13 13 ðððð ð ð ð ð ð ð ð

m12 12 ðððððððð ððððððð ð ððððððððð

m3 3 ðððððð ð ð ð

m7 7 ðððððððððð ð ð

m5 5 ðððððððððððððððððððððððððððððð ð

m2 2 ðððððððððððððððððððððððððððððððððððððððððð

Realizamos un segundo análisis en el que usamos como etiqueta la litología se obtiene un dendograma con las mismas divisiones en cluster (ver Anexo Melojar 1 dendograma2). En este vemos que el primer cluster recoge en general a las parcelas calizas aunque existen interacciones en el dendograma de parcelas arenosas como serían las parcelas 19,20 y 26. Esto en principio pensamos que puede deberse a una mala apreciación de la litología por parte de los grupos que las muestrearon pero vemos que al menos en la parcela 26 aparece cobertura de especies típicamente básicas como Juniperus thurifera . También aparecen parcelas calizas en el segundo cluster donde esperaríamos que su composición fuera arenosa.

*Analisis Anova

Tenemos dos grupos clasificados en función de su composición florística queremos conocer si varia la altitud promedio en función del grupo florístico, esta sería nuestra la cuestión planteada. Para ello vamos a elaborar una hipótesis nula y contrastarla mediante el test de anova de un factor. Para poder aceptar o rechazar la hipótesis nula, al basarse este test en la F de Fischer-Snedecor, debemos fijarnos en el valor F de la tabla ANOVA 1 creada. Si nuestro valor es inferior al teórico aceptamos la hipótesis nula, en caso contrario aceptamos H1. También es posible comprobar esto comparando el valor de sig. de la tabla ANOVA1 con el valor de , teniendo en cuenta que si sig.<  tenemos suficientes evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula.

Ho: X alt1= X alt2

H1: las medias son distintas

ANOVA 1

ALTITUD

	Suma de cuadrados	gl	Media cuadrática	F	Sig.
Inter.-grupos	7850.939	1	7850.939	13.232	.001
Intra-grupos	14833.727	25	593.349
Total	22684.667	26

El test de ANOVA nos indica que sig. = 0.001(ver tabla ANOVA1) que al compararlo con  =0.05 vemos que sig< luego podemos rechazar la hipótesis nula con lo que vemos que la media de alturas del grupo 1 es distinto a la del grupo 2.

Ecológicamente vemos que los dos grupos generados por la composición florística presentan diferencias según la altitud de las parcelas. Para observar esto con mayor claridad realizamos un grafico de medias de altitud (ver grafica 1) como se ve a continuación las parcelas del grupo1 (arriba) se encuentran a una altitud media (1225m) superior a las del grupo 2 (1190m).

Grafica 1

A continuación para proseguir con el análisis de datos de la matriz se observa que existen plantas que aparecen en un grupo y no en el otro. Un ejemplo de esto es el Melojo que crece en el grupo 2 con suelos ácidos y otro contrapuesto como el del Quejigo que crece mas arriba en la ladera en el grupo 1 porque el suelo es más básico. Para comprobar si esto es cierto o no es necesario plantearse lo siguiente: ¿Hay diferencias entre las medias de Quercus pyrenaica de abajo y de arriba?

Para poder responder a esta pregunta se realiza el siguiente contraste de hipótesis mediante una tabla ANOVA.

Ho: X Qp1 =X Qp2

H1: las medias son distintas

ANOVA 2

QUEPYR

	Suma de cuadrados	gl	Media cuadrática	F	Sig.
Inter.-grupos	37317.503	1	37317.503	119.481	.000
Intra-grupos	8120.604	26	312.331
Total	45438.107	27

El test de ANOVA nos indica que sig. = 0.000(ver tabla ANOVA 2) que al compararlo con  =0.05 vemos que sig< luego tenemos suficientes evidencias estadísticas para poder rechazar la hipótesis nula con lo que podemos afirmar que hay diferencias en las medias de distribución del Melojo entre el grupo 1 y el 2. Esto ecológicamente quiere decir que el Melojo es una especie indicadora ya que crece preferentemente en el grupo de suelos ácidos y no en el grupo de condición básica.

Como vemos en la gráfica adjunta (ver gráfica 2) la media de cobertura de Quercus pyrenaica en la parte de menor altitud es mucho mayor que en la mayor altitud. Esta gráfica no representa ningún gradiente a pesar de la recta que une los dos puntos (esta unión es realizada por defecto gracias al SPSS) sino que representa un salto brusco en la cobertura entre las dos altitudes. Esto no hace sino confirmar el carácter de especie indicadora del Melojo.

Grafica 2

* Analisis de chi-cuadrado

Utilizamos este análisis para el estudio de la litología. En variables cualitativas se usa como un test de homogeneidad o de independencia. Se trata de un estudio de proporciones.

En el análisis de la litología comparamos los casos esperados con los observados para ver si son homogéneos o no. Vamos a elaborar nuestras hipótesis:

Ho: frecuencias esperadas = frecuencias observadas

H1: frecuencias esperadas son distintas a las observadas

Pruebas de chi-cuadrado

	Valor	gl	Sig. asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson	.583(a)	3	.900
Razón de verosimilitud	.589	3	.899
N de casos válidos	28

a 6 casillas (75.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es .86.

Como se ve en la tabla de pruebas de chi-cuadrado (ver tabla de pruebas de chi-cuadrado) sig = 0.9 que al compararlo con  =0.05 se observa que sig> luego no podríamos rechazar la hipótesis nula porque la probabilidad de errar si la rechazamos es del 90%. Por tanto podemos concluir que las frecuencias esperadas son las mismas que las observadas. Ecológicamente esto nos indicaría que la composición litológica de las parcelas se distribuye sobre la ladera de la forma esperada. Esto quiere decir que el grupo 1 corresponde de forma mayoritaria a litología básica y el grupo 2 a ácida y por tanto su distribución no es al azar.

Una vez realizado este análisis de chi-cuadrado se realizara otro estudio teniendo en cuenta la riqueza de cada parcela. La riqueza es una variable cuantitativa. Se mide en relación con los dos grupos y planteamos en base a ello la hipótesis a contrastar: ¿Hay diferencias en la riqueza de especies entre grupos? Para contrastar esta hipótesis vamos a utilizar una tabla ANOVA de 1 factor (2 niveles).

Ho: X riq1= Xriq2

H1: Hay diferencias en la riqueza de los grupos

ANOVA 3

RIQUEZA

	Suma de cuadrados	Gl	Media cuadrática	F	Sig.
Inter-grupos	405.241	1	405.241	11.740	.002
Intra-grupos	897.437	26	34.517
Total	1302.679	27

El test de ANOVA nos indica que sig=0.002 (ver tabla ANOVA3) que al compararlo con  =0.05 vemos que sig< luego podemos hay suficientes evidencias estadísticas para poder rechazar la hipótesis nula. Por tanto se podría decir que hay diferencias de riqueza según los grupos.

La media de las riquezas de las parcelas que comprende el grupo 2 son distintas(es mayor) a la media de las riquezas de parcelas que componen el grupo 1. Los suelos ácidos son por tanto mas ricos específicamente (ver grafica 3).

Grafica 3.

A parte de estos análisis, hemos adjuntado ANEXOS DE ANÁLISIS ORIGINALES.

Discusión y resultados.

Como conclusión principal de este estudio se puede decir que la composición florística viene influida por la litología, de tal forma que en las zonas con litología básica se encontraran un menor número de especies. De este modo se podría apuntar también que existe la presencia de especies indicativas de un tipo de substrato determinado, como pueden ser el Melojo de suelos ácidos y el Quejigo de suelos básicos.

Sobre estas mismas especies cabria destacar (según Rivas Martínez, 1987) que sus limites altitudinales son bastante variables, pues en el noroeste peninsular aparecen próximos al mar en tanto que en Sierra Nevada comienzan por encima de los 1.200m.

Sabinar

Introducción.

El muestreo del sabinar pretende buscar diferencias en la estructuración de las comunidades vegetales en función a la orientación (norte-sur) y a la distancia a la sabina. También se estudia la importancia de la presencia de árboles en la estructuración de las comunidades vegetales del sabinar.

Nuestra hipótesis se basa en que esperamos encontrar diferencias en la composición florística dependiendo de si nos encontramos en la zona de umbría de la sabina o en la zona de sol. En definitiva creemos que esto está en función de la distancia al árbol y la orientación norte-sur.

Materiales y métodos.

El sabinar es una zona escasamente aprovechada a excepción de la ganadería ovina. La gestión es prácticamente nula, baja intervención antrópica. Los suelos son malos (rocosos), se intentó plantar pino para la explotación maderera pero no se pudo. Actualmente se encuentra en recuperación, las zonas que fueron cultivadas son las de más rápida regeneración, se encuentra protegido. Se ha aprovechado el recurso cinegético de la caza del corzo, que ha aportado grandes beneficios económicos

Para realizar el muestreo, partimos de una sabina y establecemos una recta hacia el norte y otra hacia el sur (empleando las cintas métricas), sobre cada una ellas disponemos 10 cuadrados 20x20 cm. Separados entre ellos 30 cm. En cada cuadrado estudiamos la presencia/ausencia de plantas vasculares, musgos y líquenes; radiación solar; tipo de suelo (pedregosidad, textura y permeabilidad); ph, coberturas para el estrato herbáceo, suelo desnudo, musgos y hojarasca, así como los datos de localización geográfica (coordenadas UTM, altura, inclinación y orientación de la parcela) y datos dasométricos.

En total se realizó este estudio en 20 sabinas, cada subgrupo muestreó una sabina en una zona de sabinar sin matorral, y otra en una zona con matorral. La zona sin matorral que muestreamos nosotros (grupo S1) correspondía a un sabinar abierto, en una ladera relativamente pedregosa, algo aterrazada (ya que estuvo antiguamente dedicada al cultivo), actualmente empleada para el pastoreo pero ocasional (las Saturejas montana aparecen ramoneadas, pero no hemos encontrado restos de heces). Y la zona con matorral era una zona relativamente llana y con matorral disperso, actualmente aprovechada para el pastoreo de ganadería ovina.

Para llevar a cabo el análisis emplearemos el programa estadístico SPSS, inicialmente procederemos a la reducción del número de especies (eliminaremos las menos frecuentes) y a la reducción del número de variables mediante un análisis de componentes principales. Estudiaremos las especies que hayan tenido más peso a la hora de la formación de cada eje o componente principal. Una vez simplificado el modelo realizaremos una tabla ANOVA y diversos contrastes de hipótesis para determinar las variables que realmente son influyentes a la hora de explicar la variabilidad florística recogida por cada eje o componente principal.

Resultados.

La unidad mínima de estudio es cada cuadrado de 20x20 cm. Agruparemos los datos de cada cuadrado en función a la distancia al árbol, así definiremos tres distancias, cerca, medio o lejos

Nº de cuadrado	Distancia a la sabina
1	Cerca
2	Cerca
3	Cerca
4	Media
5	Media
6	Media
7	Media
8	Lejos
9	Lejos
10	lejos

Para nuestro estudio solo tendremos en cuenta los tres primeros cuadrados (sabina cerca) y los tres últimos (sabina lejos).

Previo al estudio estadístico, hemos eliminado las especies vegetales que únicamente aparecían en el muestreo de una o dos sabinas, así hemos obtenido una matriz reducida de los datos. También hemos modificado la variable “distancia al árbol” y se ha hecho el promedio entre las especies que aparecían en el grupo “cerca” y las especies del grupo “lejos”, hemos eliminado del estudio las parcelas correspondientes a la distancia “media”; así hemos obtenido la matriz definitiva que emplearemos en el análisis.

Tenemos datos de 20 sabinas, que corresponden a 400 unidades mínimas de estudio el número de especies es muy elevado, y cualquier clasificación en clusters es de difícil interpretación. Las variables orientación y distancia a la sabina son dos variables que interaccionan. Realizaremos un Análisis de componentes principales para reducir las variables resumiendo la información y explicando la máxima variabilidad posible. Previo a esto, volvemos a reducir el número de especies eliminando las que aparecen en menos de 5 sabinas (transecto norte y/o sur).

*Análisis de componentes principales

En este análisis, tendremos el mismo número de dimensiones que de especies estudiadas (por eso volvemos a reducir el número de especies quedándonos sólo con las que aparecen en mas de 5 sabinas). Representaremos gráficamente los datos de presencia de cada especie para cada unidad de estudio [Sabinar-1-norte-cerca (s1nc), sabinar-1-norte-lejos (s1nl)…], así obtenemos una nube de puntos en un gráfico multidimensional.

Posteriormente buscamos el eje que minimiza las distancias de cada observación a él mismo, así obtenemos una nueva variable (componente principal) correspondiente al eje trazado y que resume la información recogida inicialmente por la nube de puntos. Calcularemos una nueva variable estableciendo otro eje perpendicular al anterior y que siga minimizando las distancias de cada observación al nuevo eje. Podríamos seguir estableciendo ejes que resumiesen la información, pero lo que nos aportaría no sería nada nuevo ya que son el primero y luego el segundo eje las nuevas variables que recogen el máximo de información. A mayor distancia de un punto de la nube al eje principal (1ª componente) menor similitud de la composición florística, y viceversa.

Se pueden obtener el mismo número de componentes principales que de especies hemos considerado en el análisis, en nuestro caso sólo con las tres primeras componentes principales dejamos explicado el 25 % de la variabilidad. (Ver tabla de varianza total explicada)

Varianza total explicada

Componente	Autovalores iniciales			Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción
		Total	% de la varianza	% acumulado	Total	% de la varianza	% acumulado
1	5,606	11,679	11,679	5,606	11,679	11,679
2	3,786	7,887	19,566	3,786	7,887	19,566
3	2,847	5,932	25,498	2,847	5,932	25,498
4	2,631	5,481	30,979	2,631	5,481	30,979
5	2,355	4,907	35,885	2,355	4,907	35,885

*Matriz de componentes principales (Ver Anexo 0)

Nos habla de las correlaciones entre los ejes de las distintas componentes principales y las especies estudiadas. Si la correlación es positiva, al aumentar el valor de la componente que estemos estudiando, aumentará la presencia de la especie concreta a la que nos referimos.

EL valor numérico que nos da, indica la pendiente de la correlación. Una especie que presenta una baja correlación con un eje concreto (componente principal) indica que a la hora de establecer ese eje, esa especie ha tenido poca relación o importancia. Por ejemplo: a la hora de establecer el eje 1, ha sido importante e influyente el Holosteum umbellatum (Ver Anexo 0 de Matriz de Componentes)

Representando cada grupo (S1NC, S1NL, S1SC…) en función a los ejes 1 y 2, podremos distinguir la formación de cuatro clusters, el eje 2 nos diferencia el norte del sur, en el eje 1 nos separa las especies cercanas de las lejanas.

Podríamos haber realizado un estudio de ANOVA con dos factores que consistiría en estudiar el factor orientación, el factor distancia (cerca-lejos) y la interacción entre ambos.

Obtendríamos así un gráfico donde los datos con valores altos para el eje 1 y el eje 2, corresponderían al cuadrante norte-lejos. En general las especies con valores altos para el eje 1 serían especies lejanas, y especies con valores bajos o menores de cero para dicho eje, serían especies cercanas.

Este análisis no se lleva a cabo porque no resultaría parsimonioso.

*Gráficos interactivos

Gráfico distancia al árbol

Respecto a los ejes 1 y 2 (Ver gráfico de orientación en Anexo 1) vemos que la orientación no influye, en cambio la cercanía si que es relevante (Ver gráfico de distancia al árbol) más concretamente sobre el eje 2. Para valores altos en este eje tendremos básicamente las parcelas más lejanas. No se distinguen los dos grupos claramente, sino que aparece un gradiente.

Gráfico de radiación

La radiación (ver gráfico de radiación) varía en función al eje 2, a mayores valores en este eje, más radiación llega, esto puede relacionarse con que a valores mas altos para este eje, las parcelas se encontrarán más alejadas de la sabina y por lo tanto no les llegará la sombra y la radiación en esos puntos será mayor.

Según el gráfico de tipo de suelo (ver gráfico de tipo de suelo en Anexo 1) las diferencias de composición florística no se ven influidas por el tipo de suelo (arenoso, arcilloso y/o limoso).

Grafico de pendiente

Si observamos el gráfico de pendiente que se muestra a continuación vemos que la pendiente parece influir en la composición florística que resume el eje 1. A menor pendiente mayor variabilidad florística recogida por el eje 1.

Según el estudio, parece que el eje 2 recoge la información sobre la composición florística diferenciando las parcelas en función a la lejanía.

Especies con valores altos (positivos) de correlación para el eje 2, es probable que forme parte de la composición florística de las parcelas lejanas, y al contrario, especies con correlaciones negativas en el eje 2, indicará que, probablemente, forme parte de la composición florística cerca.

Parece ser que la composición florística recogida en el eje 2 separa las observaciones en función a la radiación. ¿Cómo podemos aportar las suficientes evidencias estadísticas para afirmarlo?:

*Contrastes de hipótesis

*¿La composición florística recogida en el eje 2 del gráfico de radiación (ver gráfico de radiación en Anexo 1) separa las observaciones en función a la radiación?

-Variable dependiente: radiación.

-Variable independiente: eje 2

Nuestras hipótesis son:

-Ho: la radiación no influye en la variabilidad de la composición florística explicada por el eje2

-H1: la radiación influye sobre la variabilidad de la composición florística explicada por el eje 2.

El contraste lo realiza el SPSS, y obtenemos unas tablas de correlaciones (ver tablas de correlaciones 1 en Anexo 2). En la tabla vemos que la correlación de Pearson es de 0.305 y que el p-valor es de 0.006 (sig. Bilateral)

Podemos afirmar que existe correlación positiva entre el eje 2 y la radiación, lo cual significa que a mayor radiación mayor variabilidad florística vendrá explicada por el eje 2.

Como Sig=0,006 " =0,05, tenemos las suficientes evidencias estadísticas como para rechazar la hipótesis nula (Ho). La variabilidad en la composición florística recogida por el eje 2, viene influida por la radiación. Especies con valores altos para el eje 2, son especies que crecen en condiciones de alta irradiancia, al contrario, especies con valores bajos para el eje 2, son especies umbrófilas. Para determinar que especies son indicadoras de alta irradiancia miramos la matriz de componentes principales (ver anexo 0) y consideramos especies indicadoras de alta irradiancia Cladonia foliacea, Fumana ericoides, Coronilla minima (con valores respecto al eje 2 de 0.489, 0.498, 0.415 respectivamente). Especies de baja irradiancia son Festuca rubra, Poa bulbosa, Homalotecim sericium (con valores respecto al eje 2 de -0.664, -0.421, -0.410). Juniperus thurifera (con valor respecto al eje 2 de -0.680) resultaba como especie indicadora de zona de baja radiación pero la hemos obviado por tratarse de la especie que genera esas condiciones microclimáticas de umbría.

*¿Influye la pendiente en la variabilidad florística recogida por el eje 1? (gráfico de pendiente en Anexo 1)

-Variable dependiente: pendiente

-Variable independiente: eje 1

Nuestras hipótesis son:

-Ho: la variabilidad florística que recoge el eje 1 no viene influida por la pendiente.

-H1: la variabilidad de la composición florística explicada por el eje 1 viene determinada por la pendiente.

El contraste lo realiza el SPSS, y obtenemos una tabla de correlación que adjuntamos en el anexo 2. ( ver tabla de correlaciones 2)

Estudiando las correlaciones compararemos el nivel de significación con :

Como Sig=0,00 " =0,05, tenemos las suficientes evidencias estadísticas como para rechazar la hipótesis nula (Ho). La variabilidad florística recogida por el eje 1 viene influida por la pendiente. Al ser la correlación negativa, a medida que aumenta la variabilidad en el eje 1, disminuye la pendiente. Especies con valores bajos en el eje 1, son especies a las que les gusta la alta pendiente, y viceversa.

Para determinar que especies eran indicadoras de pendiente vemos como influye cada especie en la variabilidad florística recogida por el eje 1. Según el gráfico de pendiente (ver anexo 1) y la matriz de componentes principales (ver anexo 0) vemos que las especies indicadoras de baja pendiente corresponden a Cerastium sp, Holosteum umbellatum y Hornungia petraea, ya que en la matriz de componentes principales presentan valores altos respecto al eje 1 (0.615, 0.681, 0.480, respectivamente); y las que corresponden a las de alta pendiente son Coronilla minima, Helianthemun canum y Satureja montana, corresponden a valores negativos con respecto al eje1 (-0.617, -0.613, -0.580, respectivamente).

*¿La composición florística recogida en el eje 2 del gráfico de distancia al árbol (ver gráfico de distancia al árbol en Anexo 1) separa las observaciones en función a la proximidad a la sabina?

-Variable dependiente: distancia al árbol

-Variable independiente: eje 2

Nuestras hipótesis son:

-Ho: la distancia al árbol no influye en la variabilidad de la composición florística explicada por el eje 2.

-H1: la distancia al árbol influye sobre la variabilidad de la composición florística explicada por el eje 2.

La correlación que encontramos es positiva (ver tabla de correlaciones 3 en Anexo 2) con un valor de 0.671, lo que significa que a medida que aumenta la distancia al árbol aumenta la variabilidad florística recogida por el eje 2.

En la tabla de correlaciones vemos que el valor de significación bilateral es de 0.000 (p-valor). Comparándolo con  que tiene de 0.05, tenemos que >p-valor, lo que indica que tenemos la suficiente evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula. La distancia al árbol influye significativamente en la variabilidad florística recogida por el eje 2. Mirando la tabla de componentes principales (ver anexo 0) podremos determinar las especies indicadoras tanto de cercanía como de lejanía respecto a la sabina, especies con valores próximos a -1 respecto al eje 2 corresponden a especies que se sitúan próximas a la sabina, como es el caso de Festuca rubra, Poa bulbosa, Homalotecim sericium y Juniperus thurifera, cuyos valores respecto a dicho eje son -0.664, -0.421, -0.410 y -0.680 respectivamente. Las especies indicadoras de lejanía serían las que presentan valores próximos a 1 respecto al eje 2, como es el caso de Cladinoa foliacea, Coronilla minima y Fumana ericoides con valores de 0.489, 0.415 y 0.498 respectivamente.

A parte de estos análisis, hemos realizado otros para estudiar la riqueza, y que hemos adjuntado en ANEXOS DE ANÁLISIS ORIGINALES.

Discusión y conclusiones.

La composición florística viene influenciada por la radiación, de tal forma que en zonas alejadas de la base de la sabina la irradiancia es mayor. Podemos observar un efecto microclimático de la sabina que influye en un mayor porte y densidad de herbáceas, siempre que la copa esté lo suficientemente separada del suelo como ocurre en nuestras primeras parcelas muestreadas. En las primeras parcelas encontramos en la actualidad pastoreo de ganado ovino y otros.

“Si las ramas surgen desde la base, la falta de espacio y luz impiden el desarrollo de muchos de estas hierbas, esto provoca en las hierbas un cambio más cuantitativo que cualitativo, ya que son las mismas especies de los claros de sabinar las que aparecen más desarrolladas bajo las copas.”1

Según los estudios de Tárrega y Luis (1989) realizados en los sabinares leoneses de Crémenes se advierte que la distancia al árbol influye en la composición florística. La ventaja competitiva de las especies que dominan en la cercanía del tronco desaparecen permitiendo la instalación y el aumento en el valor e importancia de las demás especies. El consiguiente incremento de riqueza y uniformidad se traduce en aumento de diversidad. Según nuestros datos comprobamos que al aumentar la distancia al árbol la variedad herbácea, tal y como se señala en este estudio.

En torno a la sabina se crean dos ambientes, un microclima alejado de la base de la sabina donde la cantidad de luz que incide es elevada; y otro en la base del árbol, la zona de umbría, donde la luz que llega es menor y el aporte de materia orgánica es mayor. A medida que nos alejamos de la zona de umbría la variabilidad aumenta porque disminuye la competitividad de las especies que abundan en dicha zona dando lugar a la aparición de nuevas especies.

En cuanto a la pendiente observamos que la variabilidad en la composición florística es mayor en aquellas zonas de menor pendiente. Parece lógico ya que zonas con mucha pendiente hay una mayor erosión debido a la escorrentía superficial. Además nos encontramos sobre suelos calizos duros de paramera que tienen poca permeabilidad y escasa infiltración impidiendo la retención de agua.

En un bosque de sabina lo que primero nos llama la atención aparte de la escasez de especies arbóreas que acompañan a Juniperus thurifera, es la baja cobertura de la misma.

Según la tesis de Manzaneque2 la capacidad germinativa de los gálbulos de la sabina albar viene limitada por el recubrimiento carnoso de la semilla que actúan como inhibidores de la germinación por lo que la semilla tendrá que desprenderse de la cubierta carnosa, esto solo es posible al producirse la ingestión del gálbulo por un animal (túrdidos, perdices, cabras y ovejas) y la posterior excreción de la semilla sin la cubierta.

Según esto pensamos que el uso ganadero puede llegar a ser el responsable del mantenimiento de determinadas poblaciones de sabinas.

La capacidad de regeneración del sabinar viene determinada por la calidad del suelo y la competencia con otras especies. Cultivos recientemente abandonados presentan capacidades de regeneración más rápidas, tal y como parecía que ocurría en la sabina que muestreamos en la zona de no matorral. (Zona antigua de cultivo que aún guardaba una estructura aparentemente aterrazada con escasa presión ganadera. Se encontraron las Saturejas montana ramoneadas pero no se encontraron restos de excrementos de ganado).

1Gómez Manzaneque (1997) Los Bosques Ibéricos. Una interpretación geobotánica. Ed. Planeta S.A 1997 pag 310- 335

2 Gómez Manzaneque, Fernando (1991). Los sabinares de Junniperus thurifera de la Península Ibérica: cartografía, flora, tipificación y consideraciones paleobiogeográficas. Tesis doctoral

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