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FORSEE : Indicateur évalué

Indicador 4.7: Modelos de Paisaje

Coste

2368 €

0,102 €/ha forestal

0,049 €/ha zona piloto

Estos costes comprenden:

table1

Resultados

1. Resultados para el análisis genérico de la Zona Piloto y sus municipios

oAnálisis a nivel de “Paisaje”

Los resultados del cálculo de índices a nivel de paisaje, es decir, calculados para un área de referencia sin diferenciación entre clases, se muestran en la siguiente tabla (Tabla 1):

Tabla 1.Resultados de los índices a nivel de paisaje.
table2
Nota: Descripción de los índices. NP = nº de manchas; ED = densidad de borde; AREA-MN = superficie media de mancha; SHAPE-AM = índice de forma ponderado por el área; ENN-MN = distancia media al vecino más cercano; SHDI = índice de diversidad de Shannon; SHEI = índice de uniformidad de Shannon.

Como puede verse, la suma de las manchas de cada municipio es inferior a la del total de la Zona Piloto. Esto es debido al efecto de truncado, o división de las manchas situadas sobre los límites municipales, que al dividirse dan lugar a manchas más pequeñas que posteriormente desaparecen en los procesos de filtrado (ver material y métodos).

Los valores obtenidos para NP muestran un reparto desigual en el número de manchas entre los diferentes municipios, superando Guitiriz la suma de los dos municipios restantes. Si bien este resultado puede estar relacionado con diferentes características de composición paisajística, en principio puede achacarse a la mayor superficie del municipio. La superficie media de mancha, sin embargo, muestra manchas más grandes en el caso de Aranga y Guitiriz, que rondan las 110 ha, descendiendo a casi 74 ha en el caso de Irixoa. Estas diferencias en tamaño dan lugar a un descenso genérico en el tamaño medio para la zona piloto (87 ha).

Asimismo, los valores de ED, que están referidos a la superficie de referencia utilizada en los cálculos, son muy similares entre los municipios y para la zona piloto, evidenciando una cierta uniformidad para este factor de configuración. Otros índices de configuración ofrecen resultados de mayor interés. Los resultados para SHAPE_AM muestran niveles de complejidad más altos en el paisaje de Guitiriz, que en el existente en Aranga o Irixoa, con valores menores. La participación de las formas más complejas en los elementos del paisaje de Guitiriz da lugar a resultados relativamente altos (4,53) en los resultados para la totalidad de la zona piloto. No obstante, la comparación de estos resultados con los del indicador SHAPE_MN, en el cual los resultados para la zona piloto y entre los municipios aparecen más equilibrados, permite ver la vinculación de la complejidad con las manchas de mayor tamaño.

Finalmente los índices de diversidad detectan diferentes tendencias. Así, SHDI arroja valores de 1,60 para Aranga, que contrastan con los menores de 1,47 en Guitiriz, y 1,35 en Irixoa. Los valores de SHEI, no obstante, están más equilibrados, tanto en la zona piloto, como entre los diferentes municipios, si bien Irixoa muestra valores más altos que el resto, haciéndose eco de la mayor uniformidad asociada a la menor diversidad que se muestra.

oAnálisis a nivel de “Clase”

Los resultados obtenidos a nivel de clase permiten detectar características muy diferentes en el patrón paisajístico en función del tipo de hábitat forestal. Asimismo, permiten concluir las formas en las que cada tipo de hábitat participa en la complejidad general del sistema paisajístico. Los resultados obtenidos para los cálculos de índices de paisaje a nivel de clase se muestran en la tabla 2, resumidos para hábitats forestales:

Tabla 2.Resultado de los cáculos de índices a nivel de clase.
table3
Nota: Descripción de los índices. NP = nº de manchas; ED = densidad de borde; AREA-MN = superficie media de mancha; SHAPE-AM = índice de forma ponderado por el área; ENN-MN = distancia media al vecino más cercano; SHDI = índice de diversidad de Shannon; SHEI = índice de uniformidad de Shannon.

Centrando el análisis en las clases forestales, o aquellas on vinculación directa a las mismas, se pueden extraer las siguientes observaciones:

F4 – Temperate Shrub Heathland (Mato temperado de ericáceas): En la zona de estudio se detectaron 41 manchas con una superficie media de 122,22 ha. El efecto del truncado debido a la dibisión por los límites municipales, unido a posterior eliminación de??? da lugar a un total de 12, 17 y 5 manchas para Aranga, Guitiriz e Irixoa, cuando se computan por separado, con una superficie media aproximada de 127, 186 y 61 ha, respectivamente, indicadora de importantes diferencias a nivel municipal en la distribución de las superficies de este hábitat. El índice ED presenta en Aranga y Guitiriz valores muy allegados a los obtenidos para la zona en su conjunto (6,00 y 7,05 frente a 6,59), bajando el valor genérico en Irixoa debido a la menor abundancia de esta clase en su superficie (3,93). Como observación general, el índice ED aparece con valores más bien discretos con respecto a otras clases, indicando una tendencia a una estructura espacial que, sin ser totalmente compleja, no llega a valores altos de compacidad.

La aplicación de SHAPE_AM nos permite ver en Guitiriz una mayor complejidad en las manchas de mayor superficie: 4,57 frente a los 2,23 y 2,61 de Aranga e Irixoa, allegádose a los valores obtenidos para el cálculo para el total de área de estudio.

Los valores medios a elevados obtenidos para ENN_MN en la zona de estudio (692) permiten deducir una tendencia a la marginalidad en la ubicación de manchas, que se verifica intuitivamente con la observación del Mapa Forestal. Esto es confirmado por los datos a nivel municipal: Aranga (858 m), Guitiriz (765 m), e Irixoa (1279 m) presentan valores relativamente altos debido al espallamento de las manchas en el espacio.

G1.1 – Riparian [Salix], [Alnus] and [Betula] woodland (Bosque de ribeira con salgueiro, ameneiro e bidueiro): la escala de trabajo de este mapa hace que este hábitat hace que aparezca muy pobremente representado, con untotal de dos manchas para el total de la Zona Piloto, una en Aranga y otra en Guitiriz. Aunque la superficie media es de 5,27 ha, con muy poca variación entre las dos manchas (4,83 y 5,54 ha respectivamente), las características en cuanto a configuraciónson ligeramente diferentes. Los valores de Ed extremadamente bajos (0,09 para el total)y divergentes entre los municipios de Aranga y Guitiriz (0,18 y 0,08 respectivamente), debido al pequeño tamaño de las manchasen comparación con la superficie considerada. Los valores de SHAPE_AM permiten una definición de la configuración en cada mancha, presentando una mayor complejidad la existente en Aranga, visible en el valor de la compacidad (0,21 frente a 0.40 en la mancha de Guitiriz), y que se asocia a una forma mucho más alargada. Los valores de ENN_MN presentan valores elevados (9360 m), que se corresponden con la distancia absoluta entre manchas, dando lugar a una clase de hábitat en la zona, y a la escale de estudio, el máximo de fragmentación.

G1.8 Acidophilous [Quercus]-dominated woodland (Bosque acidófilo dominado por Quercus): las manchas en esta clase de hábitat presentan el mismo efecto de truncado ya descrito para la clase F4. En consecuencia, el total de manchas para la zona de estudio (109) no tienen correspondencia directa con la existencia en cada municipio (16 en Aranga, 50 en Guitiriz y 15 en Irixoa), debido a la división hecha en manchas que se extiende a ambos lados de un límite municipal. Aún así, se considera que los valores obtenidos para cada municipio pueden resultar orientativos en el análisis de la composición y configuración espacial. Así, la superficie media de mancha, que genéricamente para la zona de estudio es de 104 ha, presenta severas diferencias en cada municipio (89,96 ha en Aranga, 191,25 en Guitiriz y 21,90 en Irixoa). En cuanto a la configuración la diferencia en superficie verificada entre municipios da una mayor preponderación a los valores obtenidos con SHAPA_Am. Estos permiten detectar una configuración espacial diferenciada entre Irixoa (2,13), que presenta formas más compactas, y Aranga y Guitiriz (5,47 y 6,17 respectivamente), en la los mayores niveles de complejidad pueden ser asociados a formas genéricas más longilíneas y/o de bordes más lobulados, junto con el mayor tamaño de las manchas. El valor de ENN_MN general para la zona de estudio es de 224 m, y el específico para cada municipio muestra una mayor distancia en Aranga (369 m) e Irixoa (494 m), que Guitiriz (175 m), donde el tipo de hábitat figura con una mayor representación.

G2.81 – [Eucalyptus] plantations (Plantacioness de Eucalyptus): Las características de composición en esta clase muestran diferencias muy significativas entre Guitiriz y los restantes municipios. En Aranga y Guitiriz, existe un número ligeramente menor de manchas de esta clase (14 y 11, respectivamente, frente a 23), pero es en la superficie media en la que se evidencian las diferencias: 234,95 ha en Aranga, y 113,28 en Irixoa, frente a las 11,40 de Guitiriz. Esto es debido a la mayor abundancia de plantaciones de eucalipto en Aranga e Irixoa, asociada a las mejores condiciones ambientales para su desarrollo que en Guitiriz, en donde este cultivo aparece tardíamente y de forma muy discreta. Las características de configuración son también claramente diferentes. Las diferencias en superficie media y absoluta del eucalipto con respecto al total municipal condicionan los resultados de ED (15,24 en Aranga, 0,85 en Guitiriz, y 27,48 en Irixoa), que debido a su dependencia con la superficie de referencia dan lugar a valores de compromiso para el total de la Zona Piloto (8,39). Los valores de SHAPE_AM acusan la ponderación del área, mostrándose diferentes entre Aranga e Irixoa (3,13 y 3,34) y Guitiriz (1,91). No obstante, la tendencia a la compacidad no ponderada tal como refleja el Indice de Compacidad es ligeramente menor en Aranga e Irixoa (0,41 y 0,40) que en Guitiriz (0,56), debido a formas ligeramente más compactas en este último municipio. La tendencia genérica en la Zona Piloto es hacia valores medios (0,45). El grado de fragmentación tal como es medido por ENN_MN establece valores medios para toda la zona de 481 m. No obstante, es importante analizar la contribución de Guitiriz, en la que la dispersión de las manchas de eucalipto es patente, con valores de 1726 m, frente a los respectivos 273 y 196 de Aranga e Irixoa, municipios en los que las manchas se encuentran mucho menos fragmentadas.

G.3F – Highly artificial coniferous plantations: Como en casos anteriores, el análisis de esta clase de hábitat revela un efecto de truncado, que da lugar a un número inferior de manchas en los municipios con respecto a la Zona Piloto.

Los resultados de NP revelan un mayor número de manchas en Guitiriz que en Aranga e Irixoa (60 manchas frente a 16 y 15). No obstante, los valores de AREA_MN aparecen más equilibrados (119, 111 y 122). No obstante, la elevada desviación típica en el caso de Guitiriz (más de 312 ha) evidencia una mayor variabilidad en los tamaños de mancha, indicando una mayor abundancia de manchas de pequeño tamaño que en los restantes municipios. La composición genérica en la Zona Piloto es de un gran número de manchas, algunas de ellas de elevada superficie.

En lo que respecta a la configuración, los valores de SHAPE_AM presentan ciertas oscilaciones, detectándose una mayor complejidad en las formas de las manchas de Guitiriz (3,94), que resulta progresivamente menor en Irixoa (3,51) y Aranga (3,19). Los valores genéricos para la zona muestran asimismo una cierta tendencia al equilibrio en la complejidad (3,9).

Finalmente, los valores detectados para ENN_MN muestran valores relativamente bajos (251 m), que en el análisis por municipios permiten ver distancias más acusadas en Guitiriz (479 m) que en Aranga (293 m) o Irixoa (276 m), debido a una ubicación más marginal con respecto a la superficie municipal, relegándose las mayores manchas a las zonas este y oeste.

G.4 – Mixed deciduous and coniferous woodland: Aparece escasamente representado, con un total de 32 manchas para la Zona Piloto, que tras su división en municipios y tratamientos posteriores, se quedan en 1 mancha en Aranga, y 26 en Guitiriz. La superficie media que presentan en la Zona Piloto es más bien baja (22,26 ha), presentando mayores superficies las manchas existentes en Guitiriz que en Aranga. Estas características de composición condicionan los resultados de ED, que se cifran en 29,66 en la Zona Piloto, y en 0,26 y 3,33 respectivamente en Aranga y Guitiriz. La configuración espacial detectada mediante SHAPE_AM permite la identificación de una ligeramente mayor complejidad en las manchas existentes en Guitiriz (2,52) que en la de Aranga (1,88), siendo el total para la Zona Piloto de 2,56. Los valores de ENN_MN permiten la observación de distancias importantes en Guitiriz (1130 m), si bien la única mancha existente en Aranga los rebaja a 935 m en los cálculos para la Zona Piloto.

oAnálisis al nivel de “Mancha”

Los resultados a nivel de mancha permiten observar las carácterísticas del patrón paisajístico detalladas al máximo nivel de detalle ofrecido por los elementos que lo componen. Asimismo, revelan áreas de tendencia en los valores de los índices, a una escala inferior a la determinada por los límites administrativos tomados como referencia, y como consecuencia independientes de los mismos.

Los valores obtenidos para la superficie de las manchas (Ver anexo mapas) permite la detección de un gran área central, ocupada por una buena parte del municipio de Guitiriz, y por parte del de Aranga, en el que se sitúan las manchas de mayor tamaño (a partir de 475 ha, aproximadamente), pertenecientes a todo tipo de clase. Las manchas de tamaño medio (entre el valor anterior y 215 ha) se sitúan de forma distal en la zona piloto, y dividiendo el municipio de Guitiriz transversalmente a lo largo de la autovía. Las manchas de menor tamaño (inferiores a 215 ha) ocupan asimismo zonas distales, o bien se insertan en las de mayor tamaño de forma dispersa a lo largo de la zona.

Los valores de SHAPE_MN (ver mapa) permiten detectar dos tipos de distribución espacial en las zonas más complejas (valores superiores a 6,43): Una, debido a formas lobuladas características de zonas de interface entre hábitats con un alto contraste en su dinámica (cultivos – zonas forestales fundamentalmente). Otra, asociada a formas naturales elongadas, situadas a lo largo de elementos lineales del paisaje como las zonas ocupadas por frondosas autóctonas en torno a ríos, o bien áreas de carreteras. Las primeras caracterizan fundamentalmente el centro del municipio de Guitiriz, mientras que las segundas se encuentran (excepto en el caso de la autovía) presentes casi exclusivamente en Aranga e Irixoa.

Los valores de ENN_MN permiten un análsis de las manchas más aisladas, pertenecientes a diferentes tipos (ver mapa). En general, los valores altos en el índice se corresponden con dos tipos de situaciones: manchas pertenecientes a clases que además de presentar una baja abundancia relativa, se encuentran dispersas en la Zona Piloto (p.ej. las pertenecientes al hábitat G4, de masas forestales mixtas). O bien manchas situadas distalmente de zonas de agrupamiento de otras manchas pertenecientes a la misma clase (esta situación se da especialmente en manchas de matorral (F4) o pino (G3.F), debido a su ubicación marginal en la geografía de la zona).

2. Resultados para el análisis específico de las zonas “buffer” en torno a las parcelas de muestreo

oAnálisis a nivel de “Paisaje”

Los análisis realizados a nivel de paisaje para cada zona de influencia o buffer en torno a las parcelas de muestreo, se han realizado de forma individualizada para cada una de las parcelas. Los componentes de cálculo, por tanto, han sido los elementos de paisaje incluidos dentro de las áreas de influencia en torno a cada una de las parcelas. A continuación se muestra la tabla de resultados para los diferentes índices calculados. La exposición de los resultados se refiere, no obstante, de forma genérica (Tabla 3).

Tábla 3. Resultado de los índices calculados a nivel de pisaje.
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Nota: Descripción de los índices. NP = nº de manchas; ED = densidad de borde; AREA-MN = superficie media de mancha; SHAPE-AM = índice de forma ponderado por el área; ENN-MN = distancia media al vecino más cercano; SHDI = índice de diversidad de Shannon; SHEI = índice de uniformidad de Shannon.

Los valores obtenidos para NP muestran, en general, valores bajos, fundamentalmente debido a la relación existente entre la escala de representación de las coberturas del suelo (a su vez relacionada con el área mínima cartografiable), y la superficie de las zonas de influencia consideradas. Los valores más altos se distribuyen por toda la zona piloto, encontrándose los valores más bajos en su parte central y oriental, coincidiento con las grandes extensiones de pino situadas marginalmente en las zonas más montañosas.

Mapa 1. Resultados obtenidos para NP en las parcelas, a nivel de paisaje.
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Los valores resultantes para ED muestran una clara orientación en sus valores, que son más elevados hacia la zona noroccidental de la zona piloto. Esto se debe a la coincidencia de las parcelas con áreas de grandes manchas atribuidas a manchas de frondosa autóctona y plantaciones de pinos. La continuidad de este tipo de hábitats da lugar a una baja complejidad que contrasta con las formas más heterogéneas de los bordes en las restantes zonas (Mapa 2).

Mapa 2. Resultados obtenidos para ED en las parcelas, a nivel paisaje.
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Los resultados para AREA_MN muestran una esperada correspondencia con los resultados para ED y sobre todo para NP. Efectivamente, las áreas en las que las manchas muestran una mayor superficie media son aquellas con un menor número de manchas, y con menor complejidad en sus bordes. (Mapa 3).

Mapa 3. Reesultados obtenidos para AREA_MN en las parcelas, a nivel paisaje.
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Los resultados obtenidos para SHAPE_AM son presentan una cierta similitud en cuanto a distribución espacial con los de los índices AREA_MN y ED. Esto es debido a que puede existir una correlación entre los índices debido a que los datos de superficie y de perímetro figuran componentes en cualquiera de los mismos. Los resultados del índice, en todo caso, se hacen eco de un patrón espacial, antes descrito, más heterogéneo y complejo en las áreas situadas en la parte occidental de la zona piloto. Debido a la expresión de cálculo del índice, las parcelas que alcanzan mayores valores son aquellas en las que se combinan manchas de superficies elevadas con bordes complejos.

Los resultados de ENN_MN no presentan ninguna tendencia aparente en su distribución en la zona piloto. Sus valores son en general bajos, debido probablemente al bajo número de manchas que aparecen dentro de cada área de influencia de las parcelas. No obstante, los valores más altos, que obviamente aparecen en los puntos en los que manchas del mismo tipo presentan un máximo de separación, podrán ser utilizados como referencia para apoyar los índices de fragmentación, debido a la falta de conexión evidenciada a pequeña escala.

Mapa 4. Resultados obtenidos para SHAPA_AM en las parcelas, a nivel paisaje.
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Mapa 5. Resultados obtenidos para ENN_MN en las parcelas, a nivel paisaje.
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Los resultados para SHDI muestran una identificación de las zonas con una mayor diversidad paisajística en las parcelas situadas en las áreas centrales y occidentales de la zona piloto. Esto es debido fundamentalmente al mayor número de clases que se integran en dichas parcelas. Los resultados para SHEI siguen un patrón de distribución similar, aunque con sus propios valores (Mapa 6).

Mapa 6. Resultados obtenidos para SHDI en las parcelas, a nivel paisaje.
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Mapa 7. Resultados para SHEI en las parcelas, a nivel paisaje.
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oAnálisis a nivel de “Clase”

Los resultados a nivel de clase, para los cálculos en las áreas de influencia de las parcelas, se muestran a continuación, referidos para cada uno de los tipos de hábitat y, dentro de los mismos, para cada una de las parcelas en las que estos aparecen.

Tabla 4. Resultados a nivel de clas calculados para cada parcela.

table

Nota: Descripción de los índices. NP = nº de manchas; ED = densidad de borde; AREA-MN = superficie media de mancha; SHAPE-AM = índice de forma ponderado por el área; ENN-MN = distancia media al vecino más cercano; SHDI = índice de diversidad de Shannon; SHEI = índice de uniformidad de Shannon.

El análisis de resultados por clase ha permitido la identificación de varios efectos de interés, que se comentan a continuación:

Número de manchas por parcela.- La escala de representación de las manchas de las diferentes clases hace que la contribución en número de manchas de cada tipo de hábitat en cada una de las parcelas, detectada por NP, sea más bien baja. Los valores en número oscilan entre 1 y 5 manchas, si bien los valores más frecuentes (80 %) son 1 o 2 manchas.

Representación de los diferentes tipos o clases en las parcelas de análisis.- Los cálculos a nivel de clase, analizados en su conjunto, revelan la ausencia de los tipos de hábitat G1.1 (bosques riparios), y G4 (mezcla de frondosas y coníferas). La falta de coincidencia de las parcelas con manchas de estos hábitats se debe a su escasa representación en la zona, fundamentalmente. Entre los tipos o clases que si se incluyen en las parcelas, llama la atención la escasez de representación de F4 (matorral), presente solamente en tres parcelas del total de 30 estudiadas, o incluso de G1.8 (frondosas autóctonas), presente en 10. Esto es probablemente debido al sesgo existente en la elección de las parcelas, ubicadas en áreas con predominancia en la producción forestal intensiva, de las que las clases mencionadas pueden ser excluidas. En este sentido la clase con una mayor representación es la G3.F (plantaciones de coníferas), apareciendo en 25 de las 30 parcelas. La marginalidad en la ubicación geográfica del eucalipto (G2.81) hace que su presencia sea relativamente baja (15 parcelas)

La clase J4 (redes de transporte), debido a su escasa representación, apareciendo como un único elemento lineal (autovía) que atraviesa la zona piloto, se cuantifica solamente en cuatro parcelas.

En cuanto a la superficie media de mancha en cada clase, indicada por AREA_MN, puede verse que en las clases F4 y G1.8, la participación es mucho más baja que en G2.81 y, especialmente, G3.F, estas dos últimas clases predominantes en las parcelas de análisis.

Dependencia de la configuración espacial con el contraste entre clases.- Puede observarse que una fuerte dependencia de la configuración espacial con el contraste entre diferentes clases. Así, el tipo G2.81, de plantaciones de eucalipto, muestra sus máximos valores para ED en las parcelas 1248, 1251 y 1270, debido a los bordes lobulados de las manchas en las zonas de contacto con el tipo I1, agrícola. Ambos tipos de hábitat son, además, los que presentan mayores valores en tales índices. Sin embargo, los valores mínimos, para eucalipto, verificados en las parcelas 1256, 1268 y 1307, permiten ver que se deben a zonas de contacto con otras áreas forestales (normalmente G3.F, plantaciones de pino), entre las que no existen fronteras con gran complejidad. Sin embargo, los valores para el tipo I1 (agrícola) siempre suelen ser elevados, verificaándose sus valores más bajos en zonas en las que la participación de sus manchas es mínima. El índice SHAPE_AM, también descriptor de la complejidad en la configuración paisajística, tiene correspondencia general en la tendencia de sus resultados con ED, debido a la alta participación del perímetro en su cálculo. La correspondencia es notable especialmente en el tipo I1, en el que los valores de SHAPE_AM tienden a ser altos.

Efectos del truncado en las parcelas de análisis sobre los resultados de los índices.- La correspondencia anteriormente citada, entre SHAPE_AM y ED se rompe el algún caso, como en la parcela 1258, en la que la densidad de borde es baja, mientras que la tendencia del índice de forma ponderado es comparativamente alta (1,84). Esto es debido probablemente al posicionamiento de una de las manchas con respecto a la parcela, que da lugar a una longitud relativamente alta de frontera asociada a esta mancha, y al tipo de cálculo realizado con ED, que no incluye el perímetro correspondiente al área de influencia como borde real de la mancha. SHAPE_AM si lo tiene en cuenta, y en consecuencia da lugar a una sobreestimación de la complejidad de la mancha. Efectos similares, aunque no tan acentuados debido a la escasa participación en superficie de las manchas, pueden verse en las parcelas 1034 y 1251 con la clase G1.8 (frondosas autóctonas). La ausencia de correspondencia puede verse asimismo en el tipo F4 (matorral), pero presentando dos variantes. La parcela 1257 presenta una situación similar a la descrita anteriormente, pero en las parcelas 1255 y 1265, la falta de correspondencia se deriva de la forma de las manchas del matorral en sí mismas (formas longilíneas correspondientes a un cortafuegos forestal), y no del efecto de truncado de la parcela: mientras que SHAPE_AM, al ser una relación perímetro-área, tiende a ser alto, la densidad de borde aportada por las manchas es baja.

Los efectos descritos son más asociados a manchas individuales que a cálculos por clase, si bien su incidencia sobre los resultados a nivel de clase, dado el escaso número de manchas por cada parcela (entre 1 y 5, siendo los valores bajos los más frecuentes) es alto.

oAnálisis a nivel de “Mancha”

El análisis a nivel de mancha, debido a la extensión de los resultados, se mostrará gráficamente en los planos respectivos (Anexo Mapas). Los resultados permiten la identificación del valor obtenido en cada mancha, al estar los cálculos de índices realizados para cada una de ellas. Un ejemplo se muestra en la Figura 1, en la que se muestran los resultados para una serie de parcelas del índice de forma (SHAPE_MN), variante de de SHAPE_AM que no incluye la ponderación por el área:

Figura 1. Ejemplo de resultados obtenidos para SAPA_MN, a nivel mancha.

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Como puede verse, el índice permite la distinción de las manchas en función de la complejidad que estas presentan. Los valores adoptados por los índices de cada mancha dentro de las parcelas resultan, en conjunto, el factor explicativo de los resultados a nivel de paisaje, y para cada clase, del obtenido para cada uno de los tipos de hábitat.

Observaciones

Problemas y mejoras

Comentarios y discusión

1 Aproximación multiescala

Si bien el proyecto FORSEE afronta el análisis de la estructura del paisaje forestal mediante una aproximación definible como de microescala (basada en el análisis de las características del patrón paisajístico en un área de influencia de 500 m entorno a las parcelas de muestreo), se ha preferido realizar de forma previa un análisis de la estructura paisajística que incluyese la totalidad de la Zona Piloto, y cada uno de los municipios que la forman. Se adopta, en consecuencia, un criterio multiescala para el análisis paisajístico, es decir, asumiendo que escalas de análisis diferentes pueden reflejar distintos niveles de organización en el paisaje forestal. Las aproximaciones multiescala han probado ser de gran utilidad tanto en inventarios forestales (LEE et al., 2002), como en el análisis del paisaje (DRAMSTAD et al., 1996; WHITE et al., 1999; HERRMANN & OSINSKI, 1999).

2. Resultados genéricos en el análisis de patrón

Las diferencias existentes entre los cálculos realizados para la zona piloto, y los realizados en cada uno de los municipios, subrayan la importancia del análisis a varias escalas. En el análisis genérico a nivel de paisaje, las características generales revelan diferencias en la estructura genérica del paisaje en Guitiriz, con respecto a los restantes municipios. En general, los resultados obtenidos para los índices, especialmente NP, AREA_MN y SHAPE_AM permiten apreciar un mayor grado de fragmentación en este municipio, si bien SHDI y SHEI no detectaron una mayor diversidad o uniformidad. Asimismo, resultan de gran interés los resultados por clases, es decir, diferenciando resultados en función del tipo de hábitat forestal. Esto ha permitido detectar diferencias en la composición del paisaje forestal, a través de los datos aportados por NP y AREA_MN. Los resultados revelan una dominancia clara de las frondosas autóctonas (G1-8), las plantaciones de eucalipto (G2.81) y las de pino (G3.F) sobre otras clases (matorral, mezcla de frondosas y coníferas, ripisilvas), tanto en número de manchas como en superficie media de las mismas. En cuanto a la complejidad de las manchas, estimada mediante los índices ED y SHAPE_AM, se han podido detectar diferencias tanto entre clases como entre los municipios analizados, si bien su variación no es muy grande. No obstante, el índice ENN_MN ha permitido diferenciar las clases forestales más fragmentadas como son el matorral (hábitat F4) y sobre todo las mezclas de frondosas y coníferas (G.4). Por otra parte, ha revelado la ubicación marginal de las manchas de pino (G.3F) en Guitiriz (y por tanto la falta de conexión entre las mismas, que no es tan acentuada en los restantes municipios), y las diferencias entre la estructura espacial de las manchas de eucalipto en este municipio (muy fragmentada) y los de Aranga e Irixoa.

Los análisis a nivel de mancha han permitido la detección de áreas de tendencia en cuanto a las características de patrón paisajístico, especialmente mediante la utilización de AREA_MN, SHAPE_AM y ENN_MN, tal como se puede ver en la cartografía citada en los resultados. Las áreas de tendencia detectadas son, en general de índice submunicipal, y no están distribuidas de acuerdo a ningún límite o patrón administrativo. El conocimiento real de la distribución espacial sub-municipal de las variables estudiadas a través de los índices de paisaje, precisaría en consecuencia de sistemas de subdivisión de la zona de estudio en escalas intermedias de análisis. Esta subdivisión puede venir dada por el cálculo de los índices usando subdivisiones idénticas o “ventanas” que respondan a una forma geométrica determinada (p.ej, hexágonos, debido a su reparto espacial equitativo) repetidas a lo largo del área estudiada (O’NEILL et al., 1996). Más interesante incluso, sería la utilización de “ventanas móviles” de cálculo para la generación de mapas grid que mostrasen la distribución espacial de las variables (EIDEN et al., 2000; RIITTERS et al., 2002; Diaz, 2005). La variación de superficies de cálculo, tanto en la utilización de ventanas geométricas fijas como móviles, permitiría asimismo una aproximación multiescala al análisis.

3. Resultados en el análisis a nivel de parcela

Los análisis realizados al nivel de parcela resultan de gran utilidad para la detección de diferencias estructurales en el paisaje a escalas inferiores a la de la Zona Piloto o sus municipios constituyentes. Como se ha podido ver en los resultados, estos presentan una gran variación cuando los cálculos se realizan parcela por parcela, y su distribución, si bien puede presentar tendencias claras en determinadas zonas, no se corresponde necesariamente con los límites municipales. Así, mediante NP, ED y AREA_MN (e incluso SHAPE_AM) se han podido detectar áreas más heterogéneas al nivel de parcela en la zona noroccidental de la Zona Piloto. Esto puede tener relación con la coincidencia de las parcelas con áreas forestales que presentan una mayor diversidad, con existencia coincidente de plantaciones de pino, eucalipto y otras coberturas del suelo. Los resultados de SHDI en este caso permiten realizar una distinción, dentro de estas zonas heterogéneas, de aquellas en las que la diversidad de coberturas es un factor importante en la complejidad paisajística. La realización de cálculos a nivel de clase, dentro de las áreas de influencia de las parcelas, ha permitido ver la contribución de los diferentes tipos de hábitat forestal a los resultados totales. Se ha podido corroborar a nivel de parcela, el desequilibrio existente en cuanto a la representación de las diferentes coberturas forestales, detectándose no obstante una mayor presencia de las especies de producción, frente al bosque autóctono. Esto es claramente una influencia de la elección de la ubicación geográfica de las parcelas, sesgada hacia las áreas forestales orientadas a producción. Por otra parte, el análisis a nivel de clase ha permitido la detección de la dependencia de la configuración espacial, manifestada en la complejidad de las formas de las manchas, con el contraste entre clases, especialmente entre clases agrícolas y forestales. Esto puede aconsejar la utilización de una ponderación del índice ED por el contraste entre manchas, disponible en FRAGSTATS a través de la densidad de borde ponderada por el contraste (Contrast-Weighted Edge Density, CWED), en la que el contraste entre manchas puede ser modelizado a través de una matriz que valore el grado de disimilitud entre las clases que intervienen en el cálculo (MCGARIGAL et al., 2002). Índices similares han encontrado utilidad en otro tipo de estudios (ROMME, 1982; HOOVER & PARKER, 1991). Finalmente, se ha comprobado que los análisis a nivel de mancha pueden completar, a esta escala, la interpretación de los resultados de los índices obtenidos a nivel de clase y paisaje.

4. Posibles mejoras en la aplicación de los índices

Además de lo anteriormente sugerido para la detección del contraste entre manchas, se han podido ver determinados efectos que aconsejan determinadas mejoras tanto en la elección como en la aplicación de los índices.

La utilización de ED ha resultado útil en la detección de la configuración paisajística, y otros estudios han valorado positivamente su sensibilidad en la detección del patrón del paisaje (DÍAZ, 2005), y su escasa sensibilidad a los efectos de truncado en áreas de análisis (SAURA & MARTÍNEZ MILLÁN, 2001). No obstante, SHAPE_AM ha presentado problemas en la detección de la complejidad estructural del paisaje en el análisis a nivel de parcela, debido al efecto de truncado del área de influencia sobre las manchas. Este efecto es corroborado con los resultados de otros estudios, que describen cómo este índice puede verse condicionado por la extensión del área de análisis, especialmente cuando ésta es pequeña (SAURA & MARTÍNEZ MILLÁN, 2001).

El empleo de índices de diversidad ha permitido la detección de la contribución a la heterogeneidad paisajística por los diferentes hábitats que participan en el paisaje. En este sentido la elección del índice SHDI se considera óptima debido a su sensibilidad para la detección detección de clases poco frecuentes, o representadas con elementos de superficies relativamente bajas, para lo que otros índices de diversidad como el de Simpson son menos adecuados (NAGENDRA, 2002; MCGARIGAL et al., 2002). Los valores obtenidos para SHEI, no obstante, parecen menos sensibles a las diferencias en la heterogeneidad paisajística entre diferentes zonas.

Los bajos valores mostrados por NP, genéricos en todas las parcelas de estudio, finalmente, permiten sospechar una inadecuación de la extensión espacial de las áreas de influencia de las parcelas de estudio con respecto a la resolución del mapa. El empleo de estrategias de análisis multiescala podría precisar de resoluciones más altas en los datos a nivel de parcela, manteniendo resoluciones más bajas en los análisis realizados para la totalidad de la zona de estudio. La utilización de resoluciones inadecuadas puede dar lugar a errores de agregación de información cartográfica (JELINSKI & WU, 1996; MARCEAU & HAY, 1999) que merme la calidad de los datos generados.

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