Análisis de la vegetación empleando la teoría de conjuntos difusos como base conceptual

Autores/as

  • Miguel Equihua Instituto de Ecología, A.C.

DOI:

https://doi.org/10.21829/abm15.1991.616

Resumen

La mayoría de las técnicas de clasificación de muestras de comunidades ecológicas están orientadas a caracterizar grupos discretos. Sin embargo las comunidades ecológicas no están separadas por límites precisos, por el contrario existe mezcla entre ellas. Otra característica de este tipo de clasificaciones es que llevan a suponer que los elementos comprendidos dentro de una clase son todos equivalentes, es decir, todos ellos muestran las mismas características o tienen el mismo rango dentro del grupo. Esto es una simplificación excesiva para el caso de comunidades ecológicas, puesto que se ha demostrado que su estructura varía conforme las especies componentes responden de manera más o menos independiente a los gradientes ambientales. En consecuencia tanto el traslape como la heterogeneidad interna son características importantes de las comunidades ecológicas, atributos que no pueden incorporarse fácilmente con los enfoques convencionales de clasificación. En este artículo se propone que el uso de la teoría de conjuntos difusos, como una base conceptual alternativa, es apropiada para representar las comunidades ecológicas en forma más satisfactoria.
La técnica difusa de k-medias se empleó para clasificar una muestra de vegetación de la región de la Reserva de la Biósfera La Michilía, ubicada en el estado de Durango, México. Esta clasificación difusa se contrastó contra la de tipo convencional elaborada con el programa TWINSPAN. Se consideró que cuatro grupos representan satisfactoriamente la vegetación del área. Se interpretó que dos de los grupos corresponden a mezclas entre selva baja caducifolia, matorral xerófilo, pastizal y bosque de encinopino. Los otros dos son bosques de pino y encino. Todos los grupos se pueden ordenar sobre un gradiente
principal de aridez.
Los resultados sugieren que una clasificación difusa de la vegetación es apropiada y útil. Se muestra que los grupos formados proporcionan una descripción coherente de las comunidades del área, en la que se conserva la información relativa a la variación natural y a la mezcla entre ellas. Se demuestra también que estos grupos pueden ser analizados en términos de su asociación con variables externas, lo que proporciona información sobre la ecología de las especies componentes y los factores que influyen sobre la estructura de cada comunidad.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Austin, M.. 1985, Continuum concept, ordination methods, and nicho theory. Ann. Rev. Ecol. Syst 18:39-6. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.es.16.110185.000351

Austin, MP., A.B. Cunningham y P.M. Fleming. 1984. Now approachos to direct gradiont analysis using envionmental scalars and stalisical curvo-fting procedures. Vegetal 55: 11-27. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00039976

Austin, MP. J. Becerra, A. Carrilo, M. Equiwua, E. Ezcurra y J. López Portil, 1984, Análisis do la respuesta funcional de especies arbóreas y arbustivas en la Reserva de la Biosora dela Mictill, Dgo. y áreas aledañas, mediante el uso de métodos de análisis directo de gradientes. Resúmenes IX Congreso Mexicano de Botánica. México, D.F. p. 150.

Bozdek, JC. 1974. Numerical taxonomy wih fuzzy sets. J. Math. Biol. 1: 57-71 DOI: https://doi.org/10.1007/BF02339490

Bozdok,J.C. 1981, Pattorn recognition with fuzay objectivo function algoritms. Plenum Press. New York. 258 pp

Bezdek, J.C. 1987. Some non-standard clutering algorihms, In: Legendre P. and. Legendre L. (eds. "Developments in numerical ocology (NATO ASI Series Vol. G14). Springer-Veriag. Berin, pp: 225-287.

Bezdek, JC., C. Coray, A. Gunderson y J. Watson. 198ta, Dotection and characterizaion of cluster úsubstructure: 1. Linear structure; Fuzzy cines, SIAM y. Appl, Mah, 40: 339-357. DOI: https://doi.org/10.1137/0140029

Bezdek, J.., C. Coray, A. Gunderson y J. Watson. 1981b, Doteciion and characterizaion of clustar úsubatructure: ll Fuzzy c-varieties and convex combinations thereol. SIAM J. AppI. Math. 40: 358-372 DOI: https://doi.org/10.1137/0140030

Bosserman, RW. y R.K. Ragado. 1982, Ecosystems analysis using luzzy set theory. Ecol. Model. 16: 191-208, DOI: https://doi.org/10.1016/0304-3800(82)90008-4

Dayong, Z. 1988. An index to measure the strengih of rolatonship between community and sito. Ecol. Model, 40: 145-159. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-3800(88)90108-1

Dunn, .C, 1974, Auzzy relato oftho ISODATA process and its use in detectng compact, well separated clusters. J. Cyber. 3: 3257, DOI: https://doi.org/10.1080/01969727308546046

Equiñua, M. 1890. Fuzzy clustering of ecological data... Ecol, 78: 519.534. DOI: https://doi.org/10.2307/2261127

García, E. 1964, Modificaciones al sistema de clasificación clmática de Koppen (para adaptaro a las condiciones do la República Mexicana), 2a. Ed. Unwersidad Nacional Autónoma de México, México, D.F. 248 pp,

¡Gauch, H.G. 1982. Noiso reduction by oigenvector ordinations, Ecology 63(5):1643-1649. DOI: https://doi.org/10.2307/1940105

Genty. H.S. 1957. Los pastizales de Durango, estudio ecológico, fsiográico y forístico, Ediciones del Instituto Mexicano de Recursos Naturales Renovables. Móxico, D.F. 361 pp.

Gilison, A.M. y K.R.W.Brower. 1985, Tho uso ol gradient drectod transact or gradsects in natural resource sumeys. .. Environ. Manag. 20: 103-127.

González: Elizondo, S. 1983. La vegetación de Durango, CIIDIR-IPN-Unidad Durango (Cuadernos de Investigaciones Tecnológicas vol, no. 1), Vicenta Guerrero, Dgo. 114 pp.

Gitins, R. 1985, Canonical analysis. (Biomathematcs Vol 12). Springer-Verlag. Berlín, 351 pp.

Hil, MO, 1973. Recipracal averaging: an elgenvector method ol ordinaton. J. Ecol, 61: 237.249. DOI: https://doi.org/10.2307/2258931

Hil, MO. 1979, TWINSPAN-a FORTRAN program for arranging mulivariato data in an ordered wo way table by classiiation of tho individuals and atributos. Ecology and Systomatics. Corel Universi. Ithaca, New York. 90 pp.

Kaufimann, A. 1975. Introduction to the theory of fuzzy subsets, (Vol. |, Fundamental theoretical elements), Academic Press. New York. 416 pp.

Maysiles, JH. 1959, Floral relationships ol the pino foests of western Durango, Mexico. Tesis Doctoral University of Michigan. Ann Arbor. 177 pp.

MeBratnoy, AB. y Ai, Moro. 1985, Applicalon of fuzzy sois to climatio classificaton. Agro. For Méleorol. 35: 165-185. DOI: https://doi.org/10.1016/0168-1923(85)90082-6

Miranda, F. y E, Horández X, 1964. Fsiogralia y vegetación In: Beltrán, E. (ed. Recursos naturales do las zonas áridas del conto y noreste de México. Insttuto Mexicano de Recursos Naturales. Fenovablos. México D.F. pp. 1-27.

Descargas

Publicado

1991-07-01

Cómo citar

Equihua, M. (1991). Análisis de la vegetación empleando la teoría de conjuntos difusos como base conceptual. Acta Botanica Mexicana, (15), 1–16. https://doi.org/10.21829/abm15.1991.616
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    247
  • PDF
    258

Número

Sección

Artículo de investigación

Métrica

Artículos más leídos del mismo autor/a