Multivariate analysis to design the restoration of ultramafic plain of Natural Rreserva Maraguán in Camagüey, Cuba.
Zoe Griselda Acosta Gutiérrez, E. Martínez Quesada, J. Plasencia Fraga, D. Godínez Caraballo y N. Enríquez Salgueiro
Centro de Investigaciones de Medio Ambiente de Camagüey, Cisneros núm. 105 (altos) el Angel y Pobre. CP 70 100 Camagüey, Cuba Teléfono: (53) (32) 296349. E-mail: zoe@cimac.cu
Recibido: 14 junio 2007. ]]> Aceptado: 9 enero 2008.
Resumen
En la llanura ultramáfica de la Reserva Natural de Maraguán en Camagüey, Cuba y a partir de 2005, se desarrollaron diferentes trabajos encaminados a profundizar en el conocimiento de la flora y la vegetación del área, que faciliten la elaboración de una estrategia de rehabilitación en aquellas zonas en las cuales se ha identificado un alto grado de antropización. Con la información obtenida en dichos estudios y con vistas a reducir la dimensionalidad de la misma, se construyó una matriz de variables que se procesó empleando la técnica de componentes principales (ACP), la cual arrojó la definición de cinco componentes que explican más del 90% de las variaciones que se aprecian en la zona. Las variables que aportaron un mayor peso en la formación del factor más importante (F1) fueron, en su mayoría, aquellas relacionadas con los suelos del área (índice de plasticidad, límites máximos y mínimos de retención de agua, niveles de modificación ecólogo-paisajística, humedecimiento del paisaje y profundidad del suelo); mientras que en relación a la vegetación, las variables más importante fueron el número de parapófitos (PAR) seguido del de especies con estructuras de regulación hídrica (ESPER). Se concluye que el análisis estadístico utilizado, explica las relaciones que se establecen entre las principales variables existentes en los ecosistemas y que el mismo puede aportar una información valiosa, que sirva de punto de partida para el diseño de la rehabilitación de los ecosistemas.
Palabras claves: análisis estadístico multivariado, rehabilitación de ecosistemas, sabanas sobre roca ultramáfica.
Abstract
In the ultramafic plain of the Natural Reservation of Maraguán, in Camagüey, Cuba, various efforts have been carried out since 2005 to increase knowledge of the flora and vegetation of the area to facilitate the elaboration of a rehabilitation strategy, particularly for those areas in which high levels of anth ropogenic disturbance have been identified. With the information obtained from these studies and the aim of reducing its dimensionality, a matrix of variables was built and was processed using principal components analysis (PCA). Five components explained more than 90% of the variation recognized in the area. The variables contributing in the greatest degree to the formation of the most important factor (F1) were mostly those related to the soils of the reservation (plasticity index, maximum and minimum limits of water retention, levels of ecological - landscape modification, moisture of the landscape and depth of soil), whereas in regard to the vegetation, the most important variables were the number of parapophyte s (EVEN) followed by the number of species with structures for water regulation (ESPER). We conclude that the statistical analysis used explains the relationships among the main variables in the ecosystem and that it contributes valuable information that serves as a starting point for the design of ecosystem rehabilitation.
Keywords: statistical multivariate analysis, rehabilitation of ecosystems, ultramafic savannas.
]]> Introducción
De acuerdo con Barreto et al. (2005), la Reserva Natural de Maraguán en Cama-güey, Cuba, se caracteriza por su riqueza florística, lo cual se pone de manifiesto por la presencia de alrededor de 140 especies de plantas superiores que representan a 45 familias de la flora cubana, donde se destacan Fabaceae, Poaceae y Rubiaceae; el endemismo del 33%, lo que se relaciona fundamentalmente con las características particulares de los suelos y la presencia de un alto número de especies reportadas como útiles para el hombre (64.5%).
En la actualidad se aprecia que la llanura perteneciente a dicha reserva ha sufrido, en algunas partes, cierto grado de antropi-zación, lo que se manifiesta a través de la presencia de especies invasoras como el Marabú (Dichrostachys cinérea (L.) Wight et Arn.), relictos de plantaciones de Pinus caribaea Morelet y espacios ralos que evidencian tala y quema. Todo lo anterior presupone la necesidad de que se desarrollen acciones inmediatas para la conservación in situ de los valores naturales que se hallan en la misma.
En tal sentido, a partir de 2005 se realizaron estudios de flora y vegetación en esta área con vistas a profundizar en el conocimiento del estado actual de la misma. Para ello se llevaron a cabo las siguientes acciones: precisar las modificaciones ecólogo-paisajísticas; estudiar la vegetación y la flora y compilar la información requerida en relación a las principales variables abióticas.
El propósito del presente trabajo consistió en elaborar y procesar una matriz con los principales datos derivados de los estudios anteriores, para con ello reducir la dimen-sionalidad de la información y precisar aquellos elementos de mayor significación que se deberán considerar en la elaboración de la estrategia de rehabilitación.
Materiales y Métodos
El trabajo se desarrolló en la sabana semi-natural que se localiza en la Reserva Natural de Maraguán, entre los 21° 20' 11'' y 21° 22' 50'' de latitud N y los 77° 49' 17'' y 77° 42' 15'' de longitud W en Camagüey, Cuba.
El análisis se hizo teniendo en cuenta 19 variables, las que se precisaron en cada una de las once (11) listas fitocenológicas trabajadas para la formulación de una matriz de 19x11. La relación de las variables y sus códigos se presentan en la tabla 1.
El procedimiento estadístico de los datos se realizó por técnicas multivariadas, mediante un análisis factorial de componentes principales (ACP), como método de extracción de factores según el programa SYSTAT (Wilkinson, 1992), donde la ecuación básica de cada vector está dada por:
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para : i = 1, 2, . . . , p
j = 1, 2, . . ., k
y las siguientes restricciones del modelo:
a'iap = 1 para i = p
a'iap = 0 para i ‡ p
Para facilitar la interpretación de las componentes y la contribución de cada variable a los factores seleccionados, se aplicó el método de rotación ortogonal vapjmax de Kaiser (1958).
Resultados y Discusión
En la tabla 2 se muestra el comportamiento de las medias y sus desviaciones típicas de variables incorporadas al estudio. En la misma se aprecia, en sentido general, que el área se caracteriza por contar con un número adecuado de especies presentes, el cual oscila entre 16 y 31 (CV = 19%) entre las muestras, con una cobertura que puede ir desde el 60 hasta el 95% del área (CV = 13%).
]]> Los endemismos se manifiestan en un orden del 20% del total de especies, lo que se pudiera considerar como bajo, sin embargo, la presencia de abundantes poblaciones de Coccothrinax pseudorrigida León y Coccothrinax cowellii Britt., ambos endemismos estrictos, así como la existencia de asociaciones vegetales únicas justifican la importancia del área.El 56% de la flora presenta algunas estructuras y características que, de acuerdo con Plasencia (2006) y E. Martínez Quezada (comun. pers.), contribuyen a la adaptación de las mismas a las condiciones edafo-climáticas. Dentro de las estructuras encontramos: la presencia de espinas, hojas suculentas y pubescencia foliar, mientras que la característica más sobresaliente es la presencia de hojas nanófilas (54.2% del total de las especies).
Como se aprecia en la tabla 3, el análisis de las matrices de correlación entre las variables consideradas en el estudio, manifestó el cumplimiento de las condiciones requeridas para ser factorizable, de acuerdo con los criterios expresados por Tabachniek y Fidell (1989) , quienes aconsejaron este proceso sólo para aquellas matrices que cuentan con algunas correlaciones superiores a 0.3, pudiendo ser este valor más pequeño para tamaños elevados de muestra.
En la tabla 4 se exponen los principales resultados del análisis multivariado. En la misma se aprecia que el trabajo se reduce al análisis de cinco componentes claramente definidos (F1, F2, F3, F4 y F5), cumpliéndose el objetivo del método en cuestión, como una técnica de reducción de la dimensiona-lidad según Ato et al. (1990).
La salida que ofrece el programa SYSTAT para estos resultados, incluye las cargas rotadas por componente, la varianza explicada por componente rotado y el porcentaje de la varianza total explicada por cada componente principal (tabla 4).
Cliff (1987) expresó que, por término general, se consideran como aceptables aquellos componentes o factores cuyos valores característicos expliquen un 70% o más de la varianza total de la matriz en función de la factibilidad del estudio, y Linares
(1990) recomienda un 90%, lo que hace más riguroso el análisis. En este caso, los cinco primeros componentes aportan más del 90% de la varianza explicada (tabla 4).
Otra prueba que corrobora la selección se aprecia en la figura 1, donde se presenta el diagrama de la pendiente que se obtiene al graficar en un plano cada componente principal con su correspondiente valor propio. En esta figura se observa la forma de la quebrada y se determina el punto a partir del cual se manifiesta una caída; este punto precisa la cantidad de componentes principales a seleccionar, en nuestro caso los cinco primeros.
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El análisis de la tabla 4 pone de manifiesto que las variables que aportaron un mayor peso en la formación del factor más importante (F1) fueron, en su mayoría, aquellas vinculadas a los suelos del área (IP, LIMA, NIV, LIM, P, NH) cuestión que se justifica, atendiendo a los criterios de Berazaín et al. (1985) y Borhidi (1988), quienes abundaron acerca de las características particulares de los suelos derivados de rocas ultra-máficas serpentinizadas, conocidas como "serpentinas" y sus efectos sobre la flora y la vegetación que se desarrolla en estos ecosistemas.
En relación a las variables inherentes a la vegetación, la existencia de especies PAP fue la que más aportó a la varianza. Esta categoría sinantrópica que se refiere a las especies de origen desconocido, se vincula además muy estrechamente con NIV (tabla 3) y la abundancia de estas especies determina la adopción de criterios de an-tropización.
Atendiendo a los resultados, las variables que definen al primer factor se deben considerar, en primer lugar, a la hora de trazar la estrategia de rehabilitación del área bajo estudio, por cuanto las mismas explican la mayor variabilidad presente en el ecosistema.
Una estrategia a seguir pudiera ser que en cada nivel de modificación ecológica presente en la sabana (NIV), el cual está definido básicamente por el sinantropismo de las especies que se encuentran presentes (PAP), se deberán tener en cuenta en primer lugar las características básicas del suelo (IP, LIM, LIMA, P, NH), para proponer las especies a priorizar en la rehabilitación, con énfasis en aquellas que tengan estructuras de regulación hídrica (ESPEP) las cuales posibilitan una mayor adaptación al ecosistema.
Conclusiones
Los endemismos en el área constituyen el 20% del total de las especies presentes, dentro de las cuales se destacan las abundantes poblaciones de las especies estrictas Cocco-thrinax pseudorrigida León y Coccothrinax cowellii Britt.
]]> El 56% de las especies encontradas en el área está provista de alguna estructura y/o característica que le permiten adaptarse a las condiciones edafo-climáticas de la zona. Dentro de las características manifestadas se destaca la abundancia de especies con hojas nanófilas (54.2% del total de las especies).Las variables que arrojaron un mayor peso en la formación del factor más importante (F1) fueron, en su mayoría, aquellas vinculadas a los suelos del área (IP, LIMA, NIV, LIM, P, NH).
De las variables relativas a la vegetación, la presencia de especies sinantrópicas de origen desconocido (PAR) constituyó la de mayor peso en el análisis y la misma se vinculó directamente con el nivel de modificación ecológica (NIV) presente.
Se comprueba que el análisis estadístico utilizado (ACP), explica las relaciones que se establecen entre las principales variables medidas en el área y reduce la dimensionalidad de la información precisando aquellas variables de mayor significación, las cuales se deben considerar como punto de partida para el diseño de la rehabilitación de los ecosistemas.
Literatura citada
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