{"id":5268,"date":"2021-12-14T13:13:34","date_gmt":"2021-12-14T16:13:34","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ciep.cl\/?p=5268"},"modified":"2021-12-14T13:13:34","modified_gmt":"2021-12-14T16:13:34","slug":"fajardo-a-llancabure-j-c-and-moreno-p-c-2021-assessing-forest-degradation-using-multivariate-and-machine-learning-methods-in-the-patagonian-temperate-rainforest-ecological-applications-accep","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciep.cl\/inicio\/2021\/12\/14\/fajardo-a-llancabure-j-c-and-moreno-p-c-2021-assessing-forest-degradation-using-multivariate-and-machine-learning-methods-in-the-patagonian-temperate-rainforest-ecological-applications-accep\/","title":{"rendered":"Publicaci\u00f3n\/2021\/Fajardo, A., Llancabure, J.C. and Moreno, P.C. 2021. Assessing forest degradation using multivariate and machine learning methods in the Patagonian temperate rainforest. Ecological Applications."},"content":{"rendered":"\n<p><a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1002\/eap.2495\">https:\/\/doi.org\/10.1002\/eap.2495<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Evaluaci\u00f3n de la degradaci\u00f3n forestal con el uso de m\u00e9todos multivariados y de aprendizaje autom\u00e1tico en el bosque templado lluvioso patag\u00f3nico<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>El proceso de degradaci\u00f3n de bosques, junto con la deforestaci\u00f3n, es la segunda fuente m\u00e1s importante de emisiones de gases de efecto invernadero a nivel mundial. Un desaf\u00edo clave que se mantiene sin resolver es como definir num\u00e9ricamente el umbral cr\u00edtico que distingue a un bosque degradado de uno no degradado. En este estudio determinamos el umbral cr\u00edtico de degradaci\u00f3n en bosques maduros del tipo forestal siempreverde en el sur de Chile, mediante la cuantificaci\u00f3n de factores claves de los rodales, que caracterizaban un estado de degradaci\u00f3n forestal. La degradaci\u00f3n forestal en esta \u00e1rea es principalmente causada por cortas selectivas o floreo, cosecha de le\u00f1a, adem\u00e1s del pastoreo del ganado bajo el bosque. Se establecieron 160 parcelas de 500 m<sup>2<\/sup> en robles que representaban varios grados de alteraci\u00f3n (desde condiciones pr\u00edstinas hasta una clara degradaci\u00f3n forestal), adem\u00e1s se midieron varias variables relacionadas a la estructura y composici\u00f3n de rodales, esto inclu\u00eda la riqueza de especies ex\u00f3ticas y nativas, niveles de nutrientes de la tierra y otras variables a nivel de paisaje. Para identificar los tipos de degradaci\u00f3n forestal, se aplicaron an\u00e1lisis multivariados y de aprendizaje autom\u00e1tico. Se descubri\u00f3 que la riqueza de especies ex\u00f3ticas (incluyendo las especies invasoras) con un di\u00e1metro a la altura del pecho (DAP)\u2009&lt;\u200910\u2009cm y la densidad del \u00e1rbol (N, DAP>\u200910\u2009cm) eran las dos variables de composici\u00f3n y estructurales que mejor explicaban el estado de degradaci\u00f3n de los bosques, por ejemplo, rodales con cinco o m\u00e1s especies ex\u00f3ticas consecuentemente se encontraban m\u00e1s asociadas con degradaci\u00f3n forestal y rodales con N\u2009&lt;\u2009200\u2009\u00e1rboles\/ha representaban bosques degradados, mientras que N\u2009>\u20091000\u2009\u00e1rboles\/ha representaban a los bosques v\u00edrgenes. Se presenta una metodolog\u00eda anal\u00edtica, principalmente con base en el aprendizaje autom\u00e1tico, que identific\u00f3 con \u00e9xito el estado de degradaci\u00f3n forestal que puede ser replicado en otros escenarios. En conclusi\u00f3n, al proporcionar un amplio conjunto de datos que cuantifican los atributos del bosque y de sitio, los resultados de este estudio son sin duda \u00fatiles para los directores y responsables de la toma de decisiones en la clasificaci\u00f3n y cartograf\u00eda de los bosques que sufren diversos grados de degradaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>https:\/\/doi.org\/10.1002\/eap.2495 Evaluaci\u00f3n de la degradaci\u00f3n forestal con el uso de m\u00e9todos multivariados y de aprendizaje autom\u00e1tico en el bosque templado lluvioso patag\u00f3nico. El proceso de degradaci\u00f3n de bosques, junto con la deforestaci\u00f3n, es la segunda fuente m\u00e1s importante de emisiones &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more-container\"><a title=\"Publicaci\u00f3n\/2021\/Fajardo, A., Llancabure, J.C. and Moreno, P.C. 2021. Assessing forest degradation using multivariate and machine learning methods in the Patagonian temperate rainforest. 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