| Revista: | Revista mexicana de ciencias forestales |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000602926 |
| ISSN: | 2007-1132 |
| Autores: | Méndez Zúñiga, Jesús Emmanuel1 Zúñiga Vásquez, José Manuel2 Colín, José Guadalupe1 |
| Instituciones: | 1Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de El Salto, El Salto, Durango. México 2Universidad Autónoma Chapingo, Unidad Regional Universitaria de Zonas Áridas, Texcoco, Estado de México. México |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Sep-Oct |
| Volumen: | 15 |
| Número: | 85 |
| Paginación: | 97-122 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | Cuantificar la biodiversidad es clave para la conservación de los recursos naturales; sin embargo, la recolección de datos puede llevar mucho tiempo y resultar costosa. Dado que los datos climáticos y de teledetección ayudan a la predicción de la diversidad de especies, el objetivo de este estudio fue analizar la relación entre datos climáticos y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (IVDN) con la diversidad arbórea, en un bosque templado del Norte de México. Se calculó la riqueza de especies (S), los índices de diversidad de Simpson (1-D) y de Shannon (H) en 663 sitios de muestreo. Posteriormente se realizó un análisis de regresión exploratoria para obtener modelos de regresión que expliquen la relación de los índices de diversidad de árboles con el IVDN, los datos climáticos y el número de árboles. El mejor modelo de cada índice de diversidad y sus variables predictoras se integró en un modelo de Regresión Ponderada Geográficamente (RGP). Los resultados mostraron que la relación de los índices de diversidad y las variables predictoras varía a través del espacio. Las variables registraron mayor potencial de predicción en la zona Norte y Noroeste del área de estudio. El IVDN fue la variable de mayor influencia relativa en la explicación de los índices de diversidad, por lo que puede funcionar como sustituto de factores asociados con la diversidad arbórea. |
| Resumen en inglés | Quantifying biodiversity is key to natural resource conservation; however, data collection can be time-consuming and costly. Given that climate and remote sensing data help in the prediction of species diversity, the objective of this study was to analyze the relationship of climate data and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with tree diversity in a temperate forest in Northern Mexico. Species richness (S), Simpson's (1-D) and Shannon's (H) diversity indices were calculated at 663 sampling sites. Subsequently, an exploratory regression analysis was performed to obtain regression models that would account for the relationship of tree diversity indices with the NDVI, climatic data, and the number of trees. The best model for each diversity index and its predictor variables was integrated into a Geographically Weighted Regression (GWR) model. The results showed that the relationship of diversity indices and predictor variables varies across the space. The variables showed greater predictive potential in the Northern and Northwestern part of the study area. The NDVI was the variable with the greatest relative influence in the explanation of the diversity indices; therefore, it can function as a proxy for factors associated with tree diversity. |
| Disciplinas: | Biología, Geociencias |
| Palabras clave: | Distribución espacial, Índice de vegetación, Índices de diversidad, Manejo forestal, Regresión espacial, Riqueza de especies, Botánica, Ciencias de la atmósfera |
| Keyword: | Spatial distribution, Vegetation index, Diversity indices, Forest management, Spatial regression, Species richness, Botany, Atmospheric sciences |
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