An ecophysiographic approach for Araucaria araucana regeneration management

Chilean temperate forests are dominated by Nothofagus and Araucaria araucana species. Despite A. araucana not being at imminent risk of extinction, its cultural value and the associated environmental services and landscape goods have an important role for the conservation of this native forest. In some areas, the future conservation of A. araucana is a cause of great concern given its management prohibition and regeneration limitation due to slow growth, canopy tree competition and dense understory. The above characteristics make this species most susceptible to some disturbances, such as livestock, wildlife and human pressures. Therefore, sustainable management of A. araucana forests requires the assessment of its regeneration condition. The objective of this research was to apply multivariable analysis techniques in search of the most relevant parameter for Araucaria regeneration. This study used the following methods: principal component analysis (PCA), forward stepwise regression modeling and Maxent modeling. By PCA, it was possible to reduce the dimension to six-dimensional with a variance explanation of greater than 75%. The multivariable regression model, known as model 7, was the best compromise between the coefficient of determination and model size (number of independent variables). Incorporating a maximum entropy trend improved model performance. A spatial prediction was obtained by summing the contributions of statistical methods and the geographic information system (GIS). The GIS increased the flexibility of the proposed model, which enabled an extrapolation to other areas at different spatial and temporal scales. Los bosques templados chilenos estan dominados por especies del genero Nothofagus y Araucaria araucan a. El valor cultural y los servicios y bienes ambientales asociados a la presencia de A. araucana juegan un papel esencial en la conservacion del bosque nativo, a pesar de que no se encuentra bajo riesgo inminente de extincion. Su conservacion esta sujeta a un gran debate debido a su prohibicion de manejo y a la limitada regeneracion existente en algunas areas debido a su bajo crecimiento, la competicion existente en el dosel arboreo y la presencia de un denso sotobosque. Todas estas caracteristicas hacen a esta especie muy susceptible a perturbaciones como el ganado domestico, la fauna silvestre y la presion humana. En este sentido, el manejo sustentable de los bosques de A. araucana requiere de la evaluacion del estado de su regeneracion. El objetivo de esta investigacion fue aplicar tecnicas de analisis multivariable con objeto de encontrar los parametros mas revelantes en la regeneracion de A. araucana . Las tecnicas utilizadas fueron el Analisis de Componentes Principales (ACP), el modelo de regresion mediante la eliminacion de variables y el modelo Maxent. Mediante el analisis ACP fue posible reducir el modelo a seis variables con una explicacion de la varianza superior al 75%. El modelo de regresion multivariable, conocido como “Modelo 7”, alcanzo el mayor resultado a tenor de la relacion existente entre el coeficiente de determinacion y el tamano del modelo (numero de variables independientes). La incorporacion del concepto de maxima entropia mejoro la representatividad del modelo. La integracion de las diferentes metodologias estadisticas y los Sistemas de Informacion Geografica (SIG) permitio obtener una prediccion espacial. Los SIG incrementan la flexibilidad del modelo propuesto permitiendo su extrapolacion a otras areas bajo diferentes escalas espaciales y temporales.