Testing for Life Historical Changes in Spatial Patterns of Four Tropical Tree Species

Sterner, Robert W.; Ribic, Christine A.; Schatz, George E.

doi:10.2307/2260386

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“…The spatial pattern of birch and pedunculate oak in the stand could be adequately described by the random mortality hypothesis (Kenkel, 1988;Sterner et al, 1986). The observed L functions remain almost completely surrounded by the randomly simulated envelopes at all analysed scales (i.e.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 83%

“…We evaluated if the resulting spatial structure of each species could be predicted by two potentially alternative models: (a) random mortality with equal mortality risk for all the individuals (Goreaud and Pelissier, 1999;Kenkel, 1988;Sterner et al 1986), (b) mortality based on logistic models, where individual mortality risk depends on individual characteristics and neighbourhood (Batista and Maguire, 1998;Hubbell et al, 2001;Yao et al, 2001). We tested each model comparing the observed inhomogeneous L function with the 99% envelopes, i.e.…”

Section: P2mentioning

confidence: 99%

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Pourquoi et où les arbres adultes meurent dans une jeune forêt tempérée? Le rôle du voisinage

Olano¹,

Laskurain

Escudero

et al. 2009

Ann. For. Sci.

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Abstract• The density and identity of tree neighbourhood is a key factor to explain tree mortality in forests, especially during the stem exclusion phase.• To understand this process, we built a logistic model for mortality in a spatially explicit context, including tree and neighbourhood predictors. Additionally, we used this model to build mortality risk frequency distributions. Finally, we tested this model against a random mortality model to predict the spatial pattern of the forest.• Annual mortality rate was high for pedunculate oak (Quercus robur, 6.99%), moderate for birch (Betula celtiberica, 2.19%) and Pyrenean oak (Q. pyrenaica, 1.58%) and low for beech (Fagus sylvatica, 0.26%). Mortality risk models for pedunculate oak and birch included stem diameter, tree height, canopy position and neighbourhood. Mortality was affected by the specific nature of the neighbourhood showing a clear competitive hierarchy: beech > pedunculate oak > birch. Models based on random mortality and logistic regression model were able to predict the spatial pattern of survivors although logistic regression predictions were more accurate.• Our study highlights how simple models such as the random mortality one may obscure much more complex spatial interactions. Mots-clés :Ripley's K non homogènes / modèle logistique / forêt tempérée mixte / succession / mortalité des arbres Résumé -Pourquoi et où les arbres adultes meurent dans une jeune forêt tempérée ? Le rôle du voisinage.• La densité et l'identité des arbres du voisinage sont un facteur clé pour expliquer la mortalité d'arbres dans les peuplements forestiers, surtout pendant la phase d'exclusion du tronc.• Pour comprendre ce processus, nous avons construit un modèle logistique pour la mortalité dans un contexte spatialement explicite, en incluant l'arbre et des prédicteurs de voisinage. De plus, nous avons utilisé ce modèle pour construire des distributions de fréquence de risque de mortalité. Finalement, nous avons évalué ce modèle par rapport à un modèle de mortalité aléatoire pour prédire la structure spatiale de la forêt.• Le taux de mortalité annuelle était élevé pour le chêne pédonculé (Quercus robur, 6.99 %), modéré pour le bouleau (Betula celtiberica, 2.19 %) et le chêne tauzin (Q. pyrenaica, 1.58 %) et faible pour le hêtre (Fagus sylvatica, 0,26 %). Les modèles de risque de mortalité pour le chêne pédonculé et le bouleau intégraient le diamètre du tronc, la hauteur de l'arbre, la position du houppier et le voisinage. La mortalité a été affectée par la nature spécifique du voisinage montrant une hiérarchie claire dans l'aptitude compétitive : hêtre > chêne pédonculé > bouleau. Les modèles basés sur une mortalité aléatoire et le modèle logistique ont été capables de prédire la répartition spatiale des survivants bien que les prédictions du modèle logistique étaient plus précises.• Notre étude montre comment des modèles simples basés sur une mortalité aléatoire peuvent obscurcir des interactions spatiales beaucoup plus complexes.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 83%

Section: P2mentioning

confidence: 99%

Pourquoi et où les arbres adultes meurent dans une jeune forêt tempérée? Le rôle du voisinage

Olano¹,

Laskurain

Escudero

et al. 2009

Ann. For. Sci.

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“…Para Sterner et al (1986), o uso desses métodos provoca a perda de muita informação, uma vez que tais métodos só conseguem detectar o padrão espacial naquela escala particular em que os dados foram coletados, como tamanho da parcela ou distância entre os pontos. As informações em escalas maiores são ignoradas.…”

Section: Revisão Da Literaturaunclassified

PADRÕES ESPACIAIS NA REGENERAÇÃO DE Ocotea odorifera NA FLORESTA NACIONAL DE IRATI, PR

Dalmaso¹,

Inoue²,

Filho³

et al. 2013

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ResumoEste trabalho teve o objetivo de analisar e descrever os padrões espaciais e as características qualiquantitativas da regeneração da espécie arbórea Ocotea odorifera (Vell.) Rohwer (canela-sassafrás) num fragmento de Floresta Ombrófila Mista localizado na Floresta Nacional de Irati, região centrosul do estado do Paraná. Para tanto, foram selecionados três hectares de amostra para coleta de informações sobre altura, diâmetro e localização de todos os indivíduos de canela-sassafrás com altura total ≥30 cm. Análises univariadas por meio da função K de Ripley foram realizadas, para descrever os padrões espaciais dos indivíduos em fases distintas de regeneração e das árvores adultas dessa espécie com diferentes tamanhos. A espécie apresentou em geral um padrão espacial agregado para a regeneração natural em todas as escalas analisadas, sugerindo ser um padrão característico da espécie nas fases iniciais. A mudança do padrão agregado para aleatório foi comprovada com a análise espacial para as diferentes classes de tamanho dos indivíduos de canela-sassafrás. Algumas inferências foram feitas em relação aos processos subjacentes, que podem estar associados com os resultados. É possível afirmar que a espécie apresenta potencialidades para o manejo e a conservação com excelente capacidade de regeneração natural. Palavras-chave: Floresta com Araucária; autoecologia; estatística espacial; canela-sassafrás. Abstract Spatial pattenrs for Ocotea odorifera regeneration in National Forest, Irati, Pr.The present research aimed to analyze and describe spatial patterns and quali-quantitative features of natural regeneration of tree species of Ocotea odorifera (Vell.) Rohwer (canela-sassafrás) in a fragment of Mixed Ombrophyllous Forest (Araucarian Forest) located at the National Forest of Irati, Paraná State, Southern Brazil. Three plots of one hectar each were sampled and height, diameter and location informations were collected for all plants of canela-sassafrás with total height ≥ 30 cm. Univariate analyzes using K-function of Ripley were done in order to describe spatial patterns of plants at different regeneration phases as well as of canela-sassafrás adults. Generally, this species presented an aggregated spatial pattern at all considered scales of regeneration, suggesting to be a typical pattern at initial phases of this species. The change from aggregated to random spatial pattern was tested analyzing different size classes of canela-sassafrás. Some inferences were made considering subjacent processes that could be associated to obtained results. It is possible to say that the studied species presents potencialities for its management and conservation with excellent natural regeneration capacity.

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“…Algunos ejemplos de la utilidad de la función K de Ripley son: el análisis de los patrones de regeneración (Leemans, 1991;Camarero y Gutiérrez, 1999;Kuuluvainen y Rouvinen, 2000;Rozas, 2003), el estudio de la estructura (Chen y Bradshaw, 1999;Mast y Veblen, 1999;Camarero et al, 2000;Chokkalingam y White, 2001;Arévalo y Fernández-Palacios, 2003) y dinámi-ca forestales (Stewart y Rose, 1990;Lusk y Ogden, 1992;Duncan, 1993;Rogers, 1999;Antos y Parish, 2002), el análisis de las causas de la mortalidad (Sterner et al, 1986;Rebertus et al, 1989;Cole y Syms, 1999), o investigaciones a largo plazo sobre los cam-…”

Section: La Función K De Ripleyunclassified

“…Un caso particular es la aplicación de la función K al análisis de los patrones de mortalidad, en el cual se plantea una hipótesis nula específica, calculándose los intervalos de confianza para la misma (Duncan, 1991;He y Duncan, 2000). La hipótesis de mortalidad aleatoria sostiene que la distribución espacial de los árbo-les supervivientes no difiere significativamente de la esperada suponiendo que la mortalidad fuese un evento aleatorio (Sterner et al, 1986;Kenkel, 1988). En este trabajo se utilizó el programa informático «Mort» (proporcionado por R. Duncan) para analizar los patrones de mortalidad en poblaciones de F. sylvatica y Q. robur (Tabla 2).…”

Section: La Función K De Ripleyunclassified

Spatial analysis techniques applied in forest ecology: point pattern analyses

Rozas

Camarero

2005

For. syst.

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IntroducciónLos métodos cuantitativos de análisis espacial tienen como objetivo la detección y descripción de patrones de distribución espacial, permitiendo evaluar hipótesis sobre los procesos ecológicos que han causado el patrón observado. La heterogeneidad espacial derivada de perturbaciones que eliminan árboles dominantes en el dosel forestal, puede condicionar la regeneración, la estructura de las poblaciones y la coexistencia de las especies (Turner y Franz, 1985; He et ResumenEn este trabajo se revisan algunos métodos modernos de análisis uni-y bivariante de los patrones de puntos utilizados habitualmente en ecología. Se aplicaron el análisis refinado de la distancia al vecino más próximo, la función K de Ripley y la técnica SADIE para analizar patrones de puntos simulados y reales. Un patrón aleatorio, tres patrones en agregados de 3, 5 y 10 m de radio, y tres patrones regulares con distancias de inhibición de 2, 4 y 6 m, fueron simulados para comparar la eficiencia de los diferentes métodos. Los patrones reales proceden de dos bosques caducifolios del litoral cantábrico y un bosque de coníferas en la Sierra de Cebollera-Urbión. Las tres técnicas permitieron diferenciar entre un patrón univariante aleatorio, agregado y regular. El análisis del vecino más próximo y la función K reflejaron las distancias de inhibición en los patrones regulares, pero solo la función K permitió detectar el tamaño de los agregados. Los individuos juveniles mostraron un patrón en agregados, mientras que los adultos presentaron un patrón aleatorio. Respecto a los análisis bivariantes, se obtuvieron evidencias de atracción y repulsión espacial entre algunos patrones simulados, a pesar de que estos son procesos independientes. Los patrones reales mostraron repulsión espacial entre los individuos juveniles y adultos, así como atracción entre juveniles de tamaños diferentes. Los resultados se interpretaron en relación con la bibliografía disponible sobre ecología forestal. Se discute la importancia de aplicar métodos apropiados para la corrección del efecto de borde y la utilización de modelos nulos alternativos al de aleatoriedad espacial.Palabras clave: patrón espacial, vecino más próximo, K de Ripley, SADIE, modelos nulos. Abstract Spatial analysis techniques applied in forest ecology: point pattern analysesSeveral methods for analyzing uni-and bivariate point patterns, commonly used in ecology, are reviewed in this work. The refined nearest neighbor method, the Ripley's K function and the SADIE technique were used to analyze simulated and real spatial point patterns. A random pattern, three clumped patterns with radius of 3, 5 and 10 m, and three random patterns with inhibition distances of 2, 4 and 6 m, were simulated to check the efficiency of the methods. Real patterns were measured in two deciduous forests in the Cantabrian lowlands and a coniferous forest in the Cebollera-Urbión Range. All techniques were able to distinguish between random, clumped and regular patterns. Nearest neighbor method and K function displayed inh...

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Testing for Life Historical Changes in Spatial Patterns of Four Tropical Tree Species

Cited by 202 publications

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Pourquoi et où les arbres adultes meurent dans une jeune forêt tempérée? Le rôle du voisinage

Pourquoi et où les arbres adultes meurent dans une jeune forêt tempérée? Le rôle du voisinage

PADRÕES ESPACIAIS NA REGENERAÇÃO DE Ocotea odorifera NA FLORESTA NACIONAL DE IRATI, PR

Spatial analysis techniques applied in forest ecology: point pattern analyses

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