[en] This study examined the performance of four different landscape metrics in a landscape ecological forest planning situation in Catalonia: (1) proportion of suitable habitat (non-spatial) (%H); (2) spatial autocorrelation; (3) the proportion of habitat-habitat boundary of the total compartment boundary (H-H) and (4) the proportion of habitat-non-habitat boundary (H-nonH). They were analysed in a case study problem that aimed at the maintenance and improvement of capercaillie habitats in two simulated forests of 14,400 hectares consisting mainly of Pinus uncinata, P. sylvestris and P. nigra stands. The habitats were determined by using a stand-level habitat suitability index (HSI). Stands in which the HSI exceed a specified threshold value were considered as habitats. Then, four different planning problems were formulated to test the four landscape metrics as one of the management objectives. The objective functions of the problems were written in the form of an additive utility model, and the problems were solved using heuristic optimization techniques. Before this, five different heuristic optimization techniques: random ascent; Hero, simulated annealing (SA), tabu search and genetic algorithms (GA), were compared in a non-spatial and a spatial planning problem. Based on these comparisons, GA was selected for solving the spatial planning problems while SA was used for non-spatial problems. The spatial pattern of habitat patches was comparable when using the %H, H-H or spatial autocorrelation as a management objective. However, the limitations of using the non-spatial %H objective were clear in the second forest landscape with lacking trends in forest features. H-H and spatial autocorrelation yielded a more clustered landscape with larger habitat patches. The largest proportions of habitat and habitat–habitat boundaries were created when using the H-H as the ecological management objective. The use of spatial autocorrelation as a management objective resulted in a smaller habitat area and shorter habitat-habitat boundary than when %H and H-H were used as objectives, but the proportion of large habitat patches was rather high. H-H was very suitable for connecting habitat patches. When H-nonH was used as the ecological management objective a very fragmented landscape was generated.

[es] El presente estudio examin&oacute; el funcionamiento de cuatro variables de paisaje diferentes; (1) proporci&oacute;n de h&aacute;bitat (%H), (2) autocorrelaci&oacute;n espacial (3) proporci&oacute;n de l&iacute;mites separando parcelas clasificadas como h&aacute;bitat (H-H), (4) proporci&oacute;n de l&iacute;mites separando parcelas clasificadas c&oacute;mo h&aacute;bitat y no h&aacute;bitat (H-Non-H) como objetivos para una planificaci&oacute;n forestal ecol&oacute;gica a escala de paisaje en Catalu&ntilde;a. Tales variables de paisaje fueron analizadas en un caso de estudio cuyo prop&oacute;sito era mejorar el h&aacute;bitat del urogallo en dos montes simulados de 14.400 ha compuestos mayoritariamente por rodales de Pinus uncinata, Pinus sylvestris y Pinus nigra. La aptitud de los rodales como h&aacute;bitat fue estimada mediante un &iacute;ndice de adecuaci&oacute;n de h&aacute;bitat (HSI) a nivel de rodal. A continuaci&oacute;n cuatro problemas de planificaci&oacute;n fueron formulados para analizar el funcionamiento de las cuatro variables de paisaje como uno de los objetivos en el problema de planificaci&oacute;n forestal. Para ello se formularon cuatro funciones objetivo en forma de funci&oacute;n de utilidad aditiva, la cual fue resuelta mediante t&eacute;cnicas de optimizaci&oacute;n heur&iacute;stica. Con anterioridad, cinco t&eacute;cnicas de optimizaci&oacute;n heur&iacute;stica: ascensi&oacute;n aleatoria (RA), Hero, templado simulado (SA), b&uacute;squeda tab&uacute; (TS) y algoritmos gen&eacute;ticos (GA), fueron comparadas en dos problemas distintos, (1) que inclu&iacute;a %H y (2) que tenia H-H como uno de los objetivos en la funci&oacute;n objetivo. Bas&aacute;ndonos en tales comparaciones, GA fue seleccionada como t&eacute;cnica m&aacute;s adecuada para problemas de consideraci&oacute;n espacial [tipo (2)] y SA para problemas no espaciales [tipo (1)]. La distribuci&oacute;n espacial de los rodales considerados h&aacute;bitat fue similar cuando %H, autocorrelaci&oacute;n espacial y H-H fueron incluidos como objetivo ecol&oacute;gico en el problema de planificaci&oacute;n. Sin embargo, H-H y autocorrelaci&oacute;n espacial generaron un paisaje con teselas de h&aacute;bitat m&aacute;s agrupadas y de mayor tama&ntilde;o. La mayor proporci&oacute;n de H-H se consigui&oacute; cuando H-H se incluy&oacute; como objetivo ecol&oacute;gico. Adem&aacute;s, el uso de H-H como objetivo foment&oacute; la formaci&oacute;n de &aacute;reas n&uacute;cleo de h&aacute;bitat y la conexi&oacute;n de teselas, reduciendo simult&aacute;neamente la cantidad de bordes. Por otro lado, el uso de autocorrelaci&oacute;n espacial como objetivo gener&oacute; una menor superficie de h&aacute;bitat y de H-H que cuando se utiliz&oacute; %H y H-H como uno de los objetivos. A&uacute;n as&iacute; el uso de autocorrelaci&oacute;n espacial elev&oacute; la proporci&oacute;n de teselas de h&aacute;bitat de gran tama&ntilde;o. En contraposici&oacute;n, cuando H-Non-H se incluy&oacute; como objetivo en el problema de planificaci&oacute;n, se obtuvo un paisaje fragmentado con respecto al h&aacute;bitat del urogallo. Por otro lado, las limitaciones de %H como objetivo ecol&oacute;gico se acentuaron cuando se utiliz&oacute; el segundo paisaje forestal que a diferencia del primero no se caracterizaba por una correlaci&oacute;n de factores relacionados con la calidad de sitio, que afectaban la composici&oacute;n de especies as&iacute; como las tasas de crecimiento de los rodales.