1 UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA FACULTAD DE CIENCIAS “EFECTO DE LA ALTITUD DEL TERRENO SOBRE LA ESTRUCTURA Y DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LAS COMUNIDADES VEGETALES DEL SANTUARIO NACIONAL LOS MANGLARES DE TUMBES” Presentado por: CLAUDIA CAROLINA PARRA PAITÁN TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DE Biólogo Lima-Perú 2014 2 Dedicatoria A la motivación y emoción que genera en mi el esplendor de la naturaleza en todas sus formas…. A la duda y curiosidad...que son generadoras de grandes cambios… 3 Agradecimientos Al invaluable apoyo del Instituto Geofísico del Perú (IGP), a través del proyecto “Impacto de la Variabilidad y Cambio Climático en el Ecosistema de Manglares de Tumbes”, en especial al Dr. Ken Takahashi y la MSc. Alejandra Martínez. Por su apoyo científico, motivación y por haber hecho posible realizar esta investigación. Al constante y también invaluable apoyo del Centro de Datos para la Conservación (CDC) de la UNALM, en especial al MSc. Pedro Vásquez y Blgo. Carlos Arnillas por su asesoría científica. Al apoyo de la Jefatura del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes (SNLMT) del Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas (SERNANP) por su predisposición a apoyar el trabajo de campo, en especial al Ing. Eduardo Ríos, Ing. Rosa García, Sr. Carlos Ricardi, Sr. Martín Silva y Sr. Edwin Soccola. Al apoyo de investigadores que alimentaron con su punto de vista y crítica, MSc. Juan Torres Guevara y Dr. María de los Ángeles La Torre. Al apoyo y comprensión de la Coordinación de Suelos y Agua del Ministerio del Ambiente, en especial MSc. Sonia González ahora Directora de Investigación e Información Ambiental del MINAM. A todos los tesistas del Proyecto Manglares del IGP por la sinergia de conocimientos realizada, en especial a Jean Carlo Fajardo, Erick Príncipe y Karel Idrogo. A mi familia por su apoyo y aliento. A todos los amigos que no hace falta mencionarlos, que fueron un apoyo emocional constante y aportaron un ánimo incesable para realizar de la mejor forma cada etapa. 4 INDICE I. Introducción ........................................................................................................... 6 II. Objetivos de la investigación ................................................................................. 7 III. Revisión de literatura ............................................................................................. 8 3.1. Descripción del ecosistema manglar ...................................................................... 8 3.1.1. Factores abióticos del ecosistema manglar ..................................................... 8 3.1.2. El ecosistema manglar y su importancia ....................................................... 10 3.1.3. Variaciones espaciales en la vegetación del ecosistema manglar ................. 10 3.2. Clasificación de ecosistemas ............................................................................... 13 3.2.1. Enfoques para la clasificación de ecosistemas .............................................. 14 3.2.2. Escuelas o corrientes ..................................................................................... 15 3.3. Estudios de comunidades vegetales en ecosistemas manglar .............................. 18 IV. Materiales y métodos ........................................................................................... 20 4.1. Área de estudio .................................................................................................... 20 4.2. Identificación de variables .................................................................................. 20 4.3. Población y muestra ............................................................................................. 23 4.4. Instrumentos de colecta de datos ......................................................................... 27 4.5. Procedimientos de análisis de datos ..................................................................... 27 4.5.1. Análisis de la diversidad ............................................................................... 27 4.5.2. Tamaño de muestra ....................................................................................... 29 4.5.3. Análisis de asociación entre especies ............................................................ 30 4.5.4. Análisis de ordenación y clasificación de líneas de muestreo ...................... 32 4.5.5. Análisis de ordenación y clasificación de la agrupación de líneas de muestreo ................................................................................................................................. 33 4.5.6. Cálculo de la frecuencia de inundación por cada comunidad vegetal ........... 34 V. Resultados y discusión ........................................................................................ 35 5.1. Análisis de diversidad de especies ....................................................................... 35 5.2. Esfuerzo de muestreo: Curvas de acumulación de especies (Sample rarefaction) .................................................................................................................................... 38 5.3. Análisis SHE (S riqueza, H índice de Shannon-Wiener, E equidad) .................. 43 5.4. Análisis de asociación de especies ....................................................................... 47 5.5. Análisis de clasificación de líneas de muestreo ................................................... 50 5.6. Agrupamiento de líneas de muestreo ................................................................... 59 5.7. Análisis de ordenación de agrupamiento de lineas de muestreo para definir comunidades vegetales ............................................................................................... 62 5 5.8. Análisis de clasificación de agrupamiento de lineas de muestreo para definir comunidades vegetales ............................................................................................... 64 5.9. Análisis de ordenación de agrupamiento de lineas de muestreo incluyendo variable altitud del terreno para definir comunidades vegetales ................................. 71 5.10. Análisis de ordenación de agrupamiento de lineas de muestreo incluyendo variable distancia a orilla de isla para definir comunidades vegetales ....................... 74 5.11. Análisis de ordenación incluyendo variable altitud del terreno y distancia a orilla de la isla para definición de comunidades vegetales ......................................... 75 5.12. Frecuencia de inundación de cada comunidad vegetal definida ........................ 81 VI. Conclusiones ........................................................................................................ 88 VII. Recomendaciones ................................................................................................ 89 VIII. Referencias bibliográficas .................................................................................... 90 Anexo I ........................................................................................................................... 99 Anexo II ........................................................................................................................ 100 Anexo III ...................................................................................................................... 101 Anexo IV ...................................................................................................................... 118 Anexo V ........................................................................................................................ 125 6 I. INTRODUCCIÓN El estudio de comunidades vegetales constituye una de las herramientas más valiosas para la conservación de ecosistemas. El carácter unificador de la vegetación hace que sea uno de los mejores indicadores para caracterizar paisajes y ecosistemas, además de ser preferida por la relativa facilidad de su evaluación (Grossman et al., 1998). La distribución espacial de las especies que componen la flora de los ecosistemas de manglar está intensamente influenciada por muchos factores abióticos, como la salinidad, el nivel y la frecuencia de intrusión de mareas y agua dulce, características del suelo, pH y aportes de nutrientes, principalmente. Dichas características, sumadas a los rangos de tolerancia de las plantas a diferentes factores, hacen que en el ecosistema de manglar exista una zonificación de comunidades vegetales (Cintrón y Schaeffer, 1983). Esta investigación intenta contribuir al conocimiento del componente florístico del ecosistema de manglar a través del la descripción y determinación de las comunidades vegetales que se forman bajo influencia de la altitud del terreno de las islas del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes (SNLMT). Se evaluará la hipótesis que sugiere que las variaciones en la altitud del terreno desde la orilla hacia el interior de las islas del SNLMT, determinan cambios en la distribución de especies de vegetación produciendo así agrupamientos en comunidades vegetales. Finalmente, a partir de este trabajo se buscar aportar información para contribuir a la gestión de recursos naturales del SNLMT y los procesos de zonificación del mismo. 7 II. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN OBJETIVO GENERAL 1. Describir la composición y distribución espacial de las comunidades vegetales en relación a la altitud del terreno de las islas dentro del ecosistema manglar en el interior del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1. Describir la composición y cobertura vegetal de especies de las comunidades vegetales del ecosistema manglar del interior del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes. 2. Describir la altitud a la que se sitúan comunidades vegetales dentro de las islas del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes. 3. Definir las comunidades vegetales del interior del Santuario Nacional los Manglares de Tumbes en función a la composición de especies y altitud donde se sitúan, utilizando análisis estadísticos multivariados y exploratorios. 8 III. REVISIÓN DE LITERATURA 3.1. Descripción del ecosistema manglar La palabra manglar se emplea para designar a un grupo de especies de árboles o arbustos que poseen adaptaciones que les permiten colonizar terrenos anegados y sujetos a intrusiones de agua salada. Se incluyen varias especies que poseen adaptaciones similares pero pertenecen a familias diferentes (Cintrón y Schaeffer, 1983). A pesar que parece bastante simple en términos de diversidad de especies, su ecología es compleja debido a las fuerzas geofísicas de las mareas, la escorrentía superficial, la recarga y descarga de aguas subterráneas, las olas y componentes de los sedimentos, nutrientes y agua salada (Berger et al., 2008). Los manglares se distribuyen ampliamente en las regiones costeras de los trópicos y parte de los subtrópicos. Existe un total de 15.2 millones de hectáreas de bosque de manglar en el mundo y 71 especies (FAO, 2007). La distribución de manglares en Perú constituye el punto más austral de los manglares de la costa sudamericana del Pacífico (INRENA, 2007). En nuestro país, este ecosistema se extiende en la Región de Tumbes en el litoral desde los 3°24´ hasta los 3°35´ Latitud Sur, y desde los 80°13´08´´ hasta 80°31´03´´ Longitud Oeste (INRENA, 2007). Existe un relicto de bosque de manglar en San Pedro de Vice (Piura) localizado a 5º30´ Latitud Sur, con aproximadamente 300 ha de extensión (ONERN, 1992). 3.1.1. Factores abióticos del ecosistema manglar En Perú, el manglar se encuentra localizado en el área de influencia de un sistema de clima árido, donde las precipitaciones totales mensuales son generalmente inferiores a los 100 mm, las temperaturas medias mensuales van entre 22 y 27ºC y la humedad relativa media mensual entre 72 y 86% (ONERN, 1992). Los factores que lo caracterizan pueden ser descritos de la siguiente manera: 9 a. Aportes de agua de mar Las mareas son el mecanismo principal que causa la intrusión de aguas saladas hacia el interior de la costa. Por lo tanto, en el ecosistema de manglar, son el agente que mantiene el sustrato adecuado para ser colonizado por el manglar (Cintrón y Schaeffer, 1983). La frecuencia de inundación de islas o superficie continental está directamente relacionada con las mareas y la intensidad de las inundaciones, la frecuencia de inundación disminuye con el aumento de la altitud del terreno y la distancia a los canales de marea (Agráz et al., 2006). b. Aportes de agua dulce Las lluvias son un aporte importante; desde la frontera con Ecuador hasta los 5º Latitud Sur, la costa registra un clima semitropical con precipitación entre 100 y 300 mm anuales. Por debajo de los 5º Latitud Sur el clima es subtropical y árido, con una precipitación anual cercana a cero, debido a la corriente de Humboldt (International Society for Mangrove Ecosystems, 1993). Por otro lado, los manglares dependen de los flujos de agua continental para el transporte de nutrientes. Además, la inundación es un factor importante que contribuye a la exportación de materia orgánica particulada y disuelta desde las cuencas hacia los cuerpos de agua (Cintrón y Schaeffer, 1983). En Perú, el área de influencia del manglar está marcada por el río Zarumilla y el río Tumbes (cuyos caudales presentan notorias variaciones estacionales) (ONERN, 1992). También recibe aportes del río Jubones de Ecuador (INRENA, 2007). Asimismo, los patrones espaciales del bosque de manglar están ampliamente reconocidos como un reflejo de la configuración geomorfológica y sus procesos correspondientes como la sedimentación (Chen y Twilley, 1998). Posee características muy variables debido a sus diferentes orígenes y a los sedimentos que en él se acumulan; existe una mayor abundancia de fracciones finas (arcillas y limos). Además, los suelos contienen cantidades sustanciales de materia orgánica y agua. Debido a las intrusiones salinas también tienen sales en proporción a la frecuencia de entrada de agua marina y del lavado por escorrentía de aguas continentales (Cintrón y 10 Schaeffer, 1983). El suelo del manglar varía de moderadamente a ligeramente salinos, incrementándose a fuertemente salinos a mayor profundidad (ONERN, 1992). 3.1.2. El ecosistema manglar y su importancia Las especies denominadas mangle pertenecen a 23 géneros y 56 especies comprendidas en 16 familias distribuidas en diferentes partes del mundo (Blasco, 1984). En Perú se tiene cinco especies de mangle: Rhizophora mangle, Rhizophora harrisonii, Avicennia germinans, Laguncularia racemosa y Conocarpus erectus (CDC-UNALM, 1986). Los manglares proveen importantes servicios ecosistémicos, entre ellos: a) contribuyen a la formación del suelo y ayudan a estabilizar las costas con sus raíces donde se acumulan sedimentos, b) actúan como filtros para la escorrentía de las tierras altas, c) sirven de hábitat para muchos organismos como aves, reptiles, mamíferos, peces, cangrejos, ostras e invertebrados y d) producen grandes cantidades de detritus que pueden contribuir a la productividad en aguas de la costa (Feller y Sitnik, 1996). Asimismo, los bosques de manglar se encuentran entre los mayores sumideros de carbono de los trópicos. Gran parte de ese carbono se encuentra sumergido en los suelos orgánicos que son altamente susceptibles a la liberación de grandes cantidades de gases de efecto invernadero si es que son perturbados. Lamentablemente, las tasas de deforestación de los manglares y la conversión de uso son las más altas de todos los bosques tropicales. Esto sin tomar en cuenta que los manglares son de especial interés y potencial en los programas de mitigación de carbono como la Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de los Bosques (REDD+) (Kauffman y Donato, 2012). 3.1.3. Variaciones espaciales en la vegetación del ecosistema manglar El ecosistema manglar está fuertemente influenciado por la salinidad: una de las características más sobresalientes de la vegetación de saladares es su frecuente división en diferentes espacios. Su vegetación es consecuencia de procesos de zonación y sucesión; siendo la sucesión una expresión temporal de la dinámica de las 11 comunidades, mientras que la zonación es la expresión espacial de esa dinámica (Delgadillo et al., 1992). El Plan Maestro del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes recopila una serie de estudios realizados sobre el ecosistema en general y un aspecto de ellos es la vegetación. El ecosistema de manglar, por su peculiaridad, manifiesta una flora especial que incluye algunos biotipos que se encuentran en sistemas naturales contiguos que lo rodean como el bosque seco y las comunidades de plantas halófitas (Cuadro N°1). Esta observación también fue realizada por Weberbauer (1945), quien describió la flora del lugar e hizo una diferenciación entre herbazales halófitos, asociaciones de arbustos y plantas leñosas de los manglares. Respecto a la clasificación de la vegetación del manglar, se han realizado múltiples intentos predominantemente basados en el análisis de imágenes satelitales. Las clases varían de una a otra y algunas están resumidas en el Cuadro Nº2. El mapa de cobertura del SNLMT se muestra en la Figura N°1. Cuadro N°1 .Tipos de formación vegetal del ecosistema manglar según INRENA (2007) Tipo de formación vegetal Descripción Biotopo del Manglar Predomina la especie de mangle, particularmente mangle rojo (Rhizophora mangle) y en menor proporción el mangle colorado (Rhizophora harrisonii). Estas especies se encuentran ocupando toda una faja cenagosa que, por un lado, mantiene una interrelación con el continente (gramadal y bosque seco) y por el otro con los canales de marea. Ecotono Manglar-Gramadal Mayormente de suelos arenosos y húmedos, que generalmente está vegetada por mangle blanco (Laguncularia racemosa) y mangle salado (Avicennia germinans), vidrio (Batis maritima), verdolaga salada (Sesuvium portulacastrum) y Salicornia fruticosa, entre otras. Pampas hipersalinas Áreas casi desnudas y otras veces tapizadas con grama salada (Distichlis spicata), éstas últimas sobre niveles que sobrepasan los de la marea. Frecuentemente se asocian a este gramadal, Sesuvium portulacastrum y Salicornia fruticosa. Ecotono Gramadal-Bosque seco Se encuentran especies como Acacia macracantha, Caesalpinia paipai, Prosopis pallida, Maytenus octogona, Sesuvium portulacastrum, Salicornia fruticosa, Parkinsonia aculeata, Batis maritima, Cyperus elegans, Scirpus maritimus, Cocoloba ruiziana, Bursera graveolens y en algunos lugares, como la Isla 12 Tipo de formación vegetal Descripción Matapalo, Isla Correa e Isla Las Almejas, encontramos en poca proporción el mangle piña (Conocarpus erectus) marcando el inicio de dicho ecotono. Bosque seco Acacia macracantha, Prosopis pallida, Cryptocarpus pyrirformis, Scutia spicata, Ceiba trischistandra, Armathocereus cartwrightianus, Cressa truxillensis, Passiflora foetida, Mimosa acantholoba y Loxopterygum huasango, entre otras. Cuadro N°2. Tipos de cobertura en el ecosistema de manglar: diferentes fuentes Fuente: Elaboración propia. Año 1957 1983 1986 1989 1992 1999 2000 2007 2009 Autor Ferreyra ONERN CDC NCTL ONERN Chaccha Cuya INRENA Llactayo Nº 1 Manglar Ecotono entre el Manglar y los esteros Bosque de Rhizophora spp. Manglares Manglar Manglar Manglar Manglar Manglar 2 Chaparral Ecotono entre el Manglar y las bocanas de arena Bosque de Rhizophora spp. rastrero Vegetación arbustiva de zonas bajas Matorral arbolado Matorral arbolado Matorral arbolado Matorral Ecotono manglar- gramadal 3 Algarrobal- Sapotal Algarrobal Bosque bajo (transición gramadal-manglar) Vegetación arbustiva de tablazo Matorral ralo Matorral ralo Matorral arbustivo-tierras de cultivo Arenas salinas Pampas hipersalinas inundables 4 Gramadal Matorral arbustivo- chaparral Vegetación halofítica Matorral arbolado-tierras de cultivo Matorral arbolado-tierras de cultivo Matorral arbustivo-pastizal Ecotono gramadal- bosque seco 5 Vegetación halófita Matorral arbolado-pastizal Matorral ralo- pastizal Pastizal-matorral arbustivo-tierra de cultivo Cuerpos de Agua Bosque seco 6 Playa Matorral ralo- tierras de cultivo Matorral ralo- tierras de cultivo Tierra de cultivo de arroz Area Urbana 7 Elevaciones arenosas Tierras de cultivo Tierras de cultivo Tierra de cultivo de plátano Langostinera 8 Áreas salinas Áreas salinas Tierra con escasa cobertura vegetal Sin información 9 Playas y bancos de arena Áreas langostineras activas Áreas langostineras 10 Zonas urbanas Áreas langostineras inactivas Áreas urbanas 11 Cuerpos de agua Playas y bancos de arena 12 Áreas langostineras en actividad Zona urbana 13 Áreas langostineras inactivas Agricultura Pozas langostineras Banco de Arena 13 Figura Nº1. Mapa de cobertura del ecosistema de manglar en el SNLMT y zonas aledañas (INRENA, 2007). 3.2. Clasificación de ecosistemas Una comunidad vegetal es una población mixta, formada por individuos de diferentes especies que viven en un espacio continuo, delimitado según criterio de expertos y por acuerdo mutuo (Margalef, 1982). Puede ser entendida como una combinación de plantas que son dependientes de su ambiente e influencian unas a otras modificando su propio ambiente (Mueller-Dombois y Ellemberg, 2002). A lo largo de la historia han existido múltiples intentos por clasificar las comunidades vegetales. Whittaker (1962) estableció que ningún otro aspecto de la ciencia de la sinecología ha sido sujeto de más discusión y argumento, o ha tenido un rol tan crucial en la evolución de las escuelas de ecología, que la clasificación de comunidades naturales. Dichos intentos han tenido diversos enfoques: clasificaciones fisionómicas, basadas en estructura o morfología de comunidades naturales y la tradición multi-factor o de 14 unidades de paisaje (Whittaker, 1962). Cada uno de estos enfoques ha tenido medidas diferentes en cuanto a subjetividad, uso de variables cuantitativas o cualitativas, uso de estadística, entre otros. Uno de los ejes más importantes de discusión es si se puede considerar que la unidad vegetal es inherente en la vegetación (natural) o que está por definirse mediante un consenso (arbitraria); así, las comunidades de plantas resultan de la superposición de áreas de especies. La asociación de especies es una ilusión producto subjetivo de la apariencia (Whittaker, 1962). El desarrollo de estándares nacionales de clasificación de comunidades es considerado como el mayor paso para mejorar la gestión de recursos naturales. Un sistema estandarizado permite: a) la comparación de la riqueza de comunidades ecológicas y variabilidad en diferentes partes del mundo, b) la determinación de distribuciones geográficas de tipos específicos de vegetación y c) la elucidación de relaciones entre comunidades particulares y los patrones del ambiente o procesos ecológicos a lo largo del paisaje (Grossman et al., 1998). Se escoge la vegetación porque generalmente integra los procesos ecológicos que operan en un sitio de forma más medible que cualquier otro factor (Mueller Dombois y Ellemberg, 1974). Además, la vegetación frecuentemente es usada para inferir sobre el suelo y patrones climáticos. Por último, los cambios a través del tiempo son a menudo monitoreados más eficientemente en comunidades que en componentes de especies (Grossman et al., 1998). 3.2.1. Enfoques para la clasificación de ecosistemas Se consideran los siguientes: Vegetación existente o potencial: Las clasificaciones basadas en vegetación existente categorizan tipos con pequeña referencia a algún futuro potencial o contexto desarrollado. La vegetación potencial es la estructura de la vegetación que puede ser establecida si las secuencias sucesionales son completadas sin interferencia del hombre. Las clasificaciones de tipos de vegetación que usan conceptos de 15 potencialidad son limitados debido al poco conocimiento de los sitios de vegetación y la habilidad del observador para inferir esas relaciones (Cook, 1995 citado por Grossman et al., 1998). Fisionómico o florístico: Los sistemas fisionómicos han sido usados para interpretaciones a escalas menos detalladas de la vegetación y, los sistemas florísticos tanto para fina y gruesa escala de interpretación. Los sistemas de base florística se usan para una escala más fina y confían en el muestreo intensivo en campo, conocimiento detallado de la flora, y análisis cuantitativo de los lugares para determinar los grupos de especies (Grossman et al., 1998). Comunidades naturales o culturales: Gran parte de la vegetación cae entre estos dos extremos y son sujetos a una variedad de tipos de disturbio e intensidades. La imposición de una clara línea entre la vegetación cultural y natural es problemática y a veces arbitraria, aunque es una distinción conceptual con importantes implicancias. La decisión sobre dibujar o no esa línea depende de los objetivos de la clasificación (Grossman et al., 1998). Visión de paisaje: La estructura y la función de la comunidad son inseparables. El patrón y promedio de las poblaciones cambia rápidamente con las estaciones, menos rápido con procesos sucesionales y mucho más lento con cambios fisiográficos o climáticos. Las especies no son unidades discretas que pueden ser agregadas o juntadas para formar el total ya que, sus interrelaciones son propiedades esenciales en el complejo ambiental. Es mejor considerar a las comunidades como un evento y no como un objeto (Whittaker, 1962). 3.2.2. Escuelas o corrientes Clements: Estados Unidos, 1916. Concibió a las comunidades como un superorganismo donde cada especie cumple un rol especial para el funcionamiento del conjunto total (Valverde et al., 2005). Propone la teoría del mono-clímax donde la comunidad es una unidad altamente integrada, cada especie está mucho más integrada dentro del conjunto que con especies fuera de ella y, presenta pocas interacciones con las comunidades que lo rodean, es decir constituye una comunidad cerrada. Cada 16 comunidad es una entidad diferente con límites fácilmente distinguibles, llamados ecotonos (Osbourne, 2000). Explica que todas las sucesiones de una región se conducen siempre hacia un punto clímax al margen de las alteraciones temporales. Los factores climáticos determinan las especies dominantes que se presentan en una región. Aunque el clímax es permanente debido a su armonía con el hábitat, el equilibrio es dinámico y no estático (Donald, 1984). La clara subjetividad y falta de objetividad de la propuesta de Clements ha sido motivo de crítica. En él, existe elección arbitraria de muestras, manipulación de muestras y creación de unidades grandes. El rol de los disturbios naturales juntados con un diverso conjunto de factores físicos ha llevado a muchos ecólogos a preferir una visión de “poli-clímax” visión de dinámicas vegetacionales (Whittaker, 1962). Gleason: Estados Unidos, 1926. Se basó en información florística de la vegetación existente con evaluaciones basadas en información cuantitativa (Whittaker, 1962).. Afirmó la teoría de la discontinuidad que define a las comunidades como conjuntos únicos de especies que se agrupan al azar (estocásticamente). Percibió la comunidad como una entidad sin límites, es decir una comunidad abierta y que cambian gradualmente a lo largo de gradientes ambientales en un continuum (Osbourne, 2000). Su concepto individualista está referido a una falta de organización interespecífica y sugiere que, si bien la composición de puede estar influenciada por las características del ambiente, ellas están principalmente determinadas por una larga cadena de casualidades. Cada comunidad constituye un conjunto individual e irrepetible de especies y ninguna especie es fundamental (Valverde et al., 2005). Braun-Blanquet: Gran Bretaña, 1928. Propone un sistema jerárquico donde las comunidades están clasificadas por composición florística. Argumenta que la composición completa de especies de la comunidad expresa mejor sus relaciones interespecíficas y con el ambiente que cualquier otra característica. Define una escala según la intensidad de la asociación entre especies, por ejemplo las especies de diagnóstico son aquellas que indican efectivamente la presencia de algún tipo de comunidad (Alcaraz, 2013). 17 Está basado en criterios subjetivos pues en la práctica se usan solo algunas especies de las muestras para la definición de comunidades. Ha tenido avances muy significativos al estandarizar conceptos y procedimientos. Sin embargo, necesita un conocimiento total de la flora, registros detallados del lugar actual y uso de especies diagnósticas para definir tipos de comunidades (Grossman et al., 1998). Han sido múltiples las críticas que arguyen tener un formalismo estéril que carece de organización y límites claros en comunidades naturales y las asociaciones son esencialmente inestables (Schmidt, 1940 y Lenobe, 1928 citados por Whittaker, 1962). No obstante, ningún otro sistema es inherentemente menos subjetivo que el de Braun Blanquet a pesar de ser criticado por usar una unilateral asistencia de criterio florístico para la exclusión de otras propiedades del ecosistema. El uso de especies diagnósticas en todos los niveles da una coherencia y consistencia negado por otros sistemas (Whittaker, 1962). Whittaker: Estados Unidos, 1962. Reconoce que las comunidades son definidas arbitrariamente en gran parte. Utiliza tanto criterios fisonómicos como florísticos y evaluaciones cuantitativas y cualitativas. Integra la visión de paisaje con mayor intensidad (Grossman, 1998): define a las comunidades como conjunto de especies que co-existen en un área definida a un tiempo dado y tiene el potencial de interactuar con otras (Whittaker, 1962). A su vez, sustenta que el rol de un sistema de clasificación es proveer un conjunto de criterios para dotar de un cierto orden a los patrones de las comunidades ecológicas. También apoyó el concepto del continuum al sustentar la hipótesis individualista que plantea que las especies tienen distintas e independientes respuestas al ambiente. Su clasificación reconoce la importancia tanto de los sistemas florísticos y fisionómicos (Grossman et al., 1998). Rivas-Martínez: España, 1982. Propone un sistema enfocado más en una vegetación potencial en base a un modelo bioclimático global. Intenta alcanzar la mayor correlación posible entre la vegetación potencial de un lugar y los valores cuantitativos del clima, empleando un conjunto de parámetros e índices bioclimáticos de utilización sencilla, con el propósito de dar a conocer los umbrales climáticos de los grandes ecotonos vegetacionales y biogeográficos de la Tierra. En resumen, esta clasificación 18 sigue intentando conocer y modelar, con el mayor afinamiento posible, la relación entre los ecosistemas terrestres y el bioclima (Rivas-Martínez, 2008). Grossman et al.: Estados Unidos, 1998. Trabajaron el Estándar Nacional de Estados Unidos de Clasificación de la Vegetación (USNVC) con un criterio más integrado basado tanto en homogeneidad a nivel de florística como en fisionomía y hábitat. Propone cinco niveles superiores basados en características fisionómicas y dos niveles inferiores basados en características florísticas. Se basa en datos cuantitativos (Grossman et al, 1998). 3.3. Estudios de comunidades vegetales en ecosistemas manglar Flórez y Etter (2003) realizaron una caracterización ecológica del paisaje terrestre de las islas Múcura y Tintipán del Archipiélago de San Bernardo, Colombia e identificaron nueve tipos de vegetación: a) Comunidad de Laguncularia racemosa- Avicennia germinans y Rhizophora mangle, b) Tipo Rhizophora, c) Comunidad Rhizophora mangle y Laguncularia racemosa, d) Comunidad de manglares bajos Rhizophora mangle y Conocarpus erectus. e) Tipo Conocarpus, f) Comunidad de manglares bajos Laguncularia–Conocarpus, g) Tipo de vegetación arbórea con arbustales, h) Comunidad de cultivo de coco con vegetación arbustiva y herbácea y i) Comunidad de cultivo de coco con vegetación rasante. Delgadillo et al. (1992) en los saladares y manglares de Baja California, México estudiaron 16 asociaciones definidas bajo la fitosociología sigmatista de Braun- Blanquet: a) Ruppietum maritimae, b) Zosteretum marinae, c) Spartinetum foliosae, d) Salicornietum bigevolii, e) Sarcocornietum pacificae, f) Frankenio gradifoliae- Sarcocornietum pacificae, g) Jaumeo carnosae-Distichlidetum spicatae, h) Monanthochloo littoralis-Arthrocnemetum subterminalis, i) Gassouletum crystallino- nodiflori, j) Frankenio grandifoliae-Juncetum acutí, k) Suaedetum moquinii, l) Allenroifeetum occidentalis, m) Lagunculario racemosae-Rhizophoretum mangle, n) Lagunculario racemosae-Avicennietum germinantis, o) Atriplici juiaceae- Frankenietum palmeri y p) Maytenteum phyllanthoidis. 19 Galán de Mera (2005) para el ecosistema de manglar de agua salada describió Rhizophoro-Avicennietea germinantis. Reys y Acosta (2003) en la parte costera de la sierra Maestra de Cuba estudiaron tres clases, cinco órdenes, seis alianzas y diez asociaciones vegetales: a) Caesalpinio bonduc-Dalbergietum ecastophylli, b) Dalbergietum brownei, c) Cypero-Sesuvietum portulacastri, d) Conocarpodetum erectae, e) Rhizophoretum manglis, f) Avicennietum germinantis, g) Batidi-Avicennietum germinantis, h) Lagunculario racemosae-Avicennietum germinantis. Cortés (2010) en la Bahía Cispatá de Colombia estudió dos alianzas, con cinco y dos asociaciones respectivamente. Alianza: Avicennio germinantis-Rhizophorion mangli con las asociaciones: a) Pelliciero rhizophorae-Rhizophoretum manglis, b) Lagunculario racemosae-Conocarpodetum erecti, c) Avicennio germinantis- Rhizophoretum manglis. d) Lagunculario racemosae-Rhizophoretum manglis y e) Rhizophoretum manglis. Alianza: Fico dendrocidae-Rhizophorion manglis con las asociaciones: a) Priorio copaiferae-Rhizohoretum manglis y b) Annono glabrae- Ficetum dendrocidae. 20 IV. MATERIALES Y MÉTODOS 4.1. Área de estudio El área de estudio comprendió el Santuario Nacional los Manglares de Tumbes el cual se encuentra ubicado en la provincia de Zarumilla, región Tumbes, y es parte del Sistema de Áreas Naturales Protegidas por el Estado-SINANPE. Este ecosistema se extiende en la Región de Tumbes en el litoral desde los 3°24´ hasta los 3°35´ Latitud Sur, y desde los 80°13´08´´ hasta los 80°31´03´´ Longitud Oeste (INRENA, 2007). En Perú, el manglar se encuentra localizado en el área de influencia de un sistema de clima árido, donde las precipitaciones totales mensuales son generalmente inferiores a los 100 mm, las temperaturas medias mensuales van entre 22°C y 27ºC y la humedad relativa media mensual entre 72 y 86% (ONERN, 1992). El SNLMT está constituido por un sistema de islas formadas por procesos de sedimentación que tienen un gradiente de altitud, donde el centro es una zona más alta y las orillas, zonas de menor altitud que permanecen la mayor parte del tiempo inundadas. Para este estudio, se evaluó sólo las zonas que ubicadas en los cambios de vegetación. La zona de bosque seco se evaluó sólo en su inicio desde la vegetación propia de manglar o saladares y no en profundidad debido a que no es parte del objetivo del estudio caracterizarlo en profundidad, sino únicamente abordar las diferencias entre tipos de vegetación. 4.2. Identificación de variables Vegetación: Se evaluó las siguientes variables: 21 4.2.1. Composición de especies: Está determinado por todas las especies que cruzan la línea de evaluación dentro de cada comunidad vegetal. El término especie es usado para indicar la orientación fundamental de la composición de especies en la parcela de muestreo. No obstante, en muchos casos incluye especies, subespecies, o variedades (Grossman et al., 1998). Se registró la identidad de cada individuo cuya proyección vertical cayó sobre la línea de evaluación al momento que se evaluó la cobertura vegetal por el método de línea intercepción. Para la identificación de especies se consultó la información de: Vásquez (2007), Cintrón y Schaeffer (1983), INRENA (2002), INRENA (2007), Tovar (1993) y Gentry (1996). Aquellas especies de difícil identificación fueron llevadas al Herbario MOL de la UNALM para su identificación por especialistas: Cressa nudicaulis, Anthephora hermaphrodita, Lycium americanum, Sporobolus pyramidatus y Eragrostis sp. 4.2.2. Cobertura vegetal: Es una medida basada en el tamaño del área cubierta por las partes de las plantas que se encuentran por encima del suelo. En otras palabras, es la proporción de suelo (en un área prescrita) ocupado por la proyección vertical de las partes de todos los individuos. Debido a que la vegetación puede estar superpuesta, la cobertura de todas las especies usualmente suma más que 100% (Greigth-Smith, 1964 citado por Matteuci y Colma, 1982). Se expresa como porcentaje de la superficie total. Dónde: = cobertura de cada especie, = número de puntos en los que la especie está presente y = número total de puntos. A lo largo de la línea de evaluación se dispuso una cinta métrica y se midió la longitud (m) de la proyección vertical de cada individuo que atravesaba la línea. La cobertura fue luego expresada en relación a la longitud total de la línea (Matteucci y Colma, 1982) (Figura N°2). 22 Figura N°2. Esquema de la metodología de línea intercepto para evaluación de la vegetación. 4.2.3. Altitud del terreno: Para acceder a la medición de variación de altitud de terreno en las líneas de muestreo se procedió a recorrer las islas desde la orilla realizando las evaluaciones hasta cada línea ya que cada dato generado depende indispensablemente del anterior. En el trayecto en dirección centro-orilla de islas de los bloques de evaluación donde se ubicó cada línea de evaluación para la vegetación, se realizó el registro de la variación de altitud del terreno con ayuda de un nivel auto-elaborado. El instrumento de medición fue construido en base al principio físico de Pascal (Figura N°3). Para una correcta evaluación, se debía determinar un nivel cero para todas las islas (accesible sólo en el nivel más bajo de marea) y para conseguirlo se revisó la tabla de mareas recomendada para la zona (Tabla de mareas de Zorritos). En base a esta tabla, se escogió un horario que tenga el nivel más bajo de marea y se procedió a la evaluación. Posteriormente, dado que la tabla de Zorritos es sólo aproximada, se realizó una corrección de datos en base a la información de niveles de marea recopilado por el Instituto Geofísico del Perú dentro del SNLMT (información confidencial del Proyecto “Impacto de la Variabilidad y Cambio Climático en el 23 Ecosistema Manglares de Tumbes” del Instituto Geofísico del Perú). En este caso, el nivel de altitud cero se estableció respecto al nivel más bajo de la marea del día 22 de abril de 2013. Figura N°3. Equipo de medición de variaciones de altitud del terreno. 4.2.4. Distancia a la orilla: Se midió la distancia a la orilla de cada línea de muestreo con ayuda de la imagen satelital de GeoEye2 2011. 4.3. Población y muestra Para el establecimiento de bloques de evaluación se elaboró en primer lugar una clasificación de zonas de vegetación diferenciables en la imagen satelital de alta resolución GeoEye2 del 2011 mediante análisis visual tomando como referencia el mapa realizado por el CDC (1986) y las observaciones realizadas en campo. Esta base sirvió de guía para ubicar los bloques de evaluación en campo de forma aleatoria. De las zonas ubicadas aleatoriamente, se procedió a hacer una selección para procurar que las definitivas no se ubiquen cerca de influencias que puedan alterar los resultados (por ejemplo, chorros de agua, zonas de constante extracción de conchas o cangrejos, etc.) y que el acceso a ellos no sea demasiado complicado. Dentro del SNLMT se establecieron 17 bloques de evaluación distribuidas en la Isla Matapalo (14 bloques de evaluación), Isla Correa (2 bloques de evaluación) e Isla Roncal (1 bloque de evaluación) (Figura N°4). El criterio de distribución de zonas fue al azar considerando 24 que cada una debía iniciar desde el centro de las islas y desplazarse en dirección a la orilla. En cada bloque de evaluación seleccionada, siguiendo una trayectoria en dirección centro-orilla de islas (siguiendo el gradiente de altitud del terreno), se estableció líneas de muestreo cada 5 metros de forma perpendicular a la línea de trayectoria ya especificada (es decir, paralelo a la orilla de la isla); cada línea de muestreo tuvo una longitud de 20 metros (Figura N°5). El número de líneas de muestreo por bloque de evaluación se estableció en base a las condiciones de cada lugar; en general, se distribuyeron las líneas hasta 10 a 15 metros introducidos en bosque de Rhizophora spp. donde la vegetación ya se hace muy homogénea. El número total de líneas de muestreo fue de 205. 25 Figura N°4. Bloques de evaluación dentro del SNLMT. 26 En cada línea de muestreo se procedió a evaluar la composición florística, cobertura de la vegetación y variación de altitud del terreno realizando la georreferencia de cada línea de muestreo. Figura N°5. Muestreo en zonas de cambio de un tipo de comunidad a otra. La población está constituida por todos los individuos de las diferentes especies de flora que componen el ecosistema de manglar dentro del SNLMT. De ese total, la muestra está ubicada a lo largo de las 17 zonas que serán evaluadas, es decir el total de líneas de 20 metros que se muestreen en ellas y que varía entre 10 a 20 por bloque de evaluación dependiendo de las características locales. La unidad de muestreo, de donde se obtendrá la información primaria, es la línea de 20 metros donde se evalúan las variables. La metodología utilizada para el muestreo fue: Línea intercepción: Es un método que se aplica para estudiar la vegetación densa dominada por arbustos, plantas leñosas y árboles (Mueller-Dombois y Ellemberg, 2002). El método de líneas de intercepción produce datos para cálculos de cobertura y frecuencia de especies; es rápido, objetivo y relativamente preciso (Smith, 1980). Aquí la cobertura de cada especie está dada por la proyección horizontal de las partes aéreas de los individuos sobre el suelo y se expresa como porcentaje de la superficie total. En las líneas de muestreo se procede a contar todas las intercepciones o proyecciones de las plantas (ramas, tallos, hojas, flores) sobre la línea y se registra la información de acuerdo a una planilla (Mostacedo, 2000). La línea intercepto debe ser puesta según los mismos protocolos para transectos (Sutherland, 2006). 27 4.4. Instrumentos de colecta de datos  Cinta métrica de 30 m o más.  GPS.  Brújula.  Cámara fotográfica.  Equipo de medición de altitud. Asimismo se usó una imagen satelital de alta resolución del SNLMT: Geo Eye2 del 2011. 4.5. Procedimientos de análisis de datos Se procedió a sistematizar y analizar la información registrada para identificar las comunidades de vegetación que se forman en virtud de los gradientes altitudinales del terreno. Para ello se usó estadística multivariada y exploratoria con la finalidad de visualizar la distribución natural de los datos y en función a ello delimitar las comunidades de vegetación. Es decir, se realizó un proceso analítico y no uno automatizado, basado en data cuantitativa y no subjetiva. Otras metodologías como la fitosociología de Braun Blanquet no fueron utilizadas dado el alto conocimiento de la zona de estudio que requiere y el constante proceso de estimación que se realiza en el proceso y que, por lo tanto, introduce subjetividad. En todos los casos se utilizó el índice de Bray Curtis por ser éste el que representa mejor la realidad al equilibrar tanto la composición como la abundancia relativa en su cálculo. Se presenta una descripción mayor de en la sección 4.5.3. 4.5.1. Análisis de la diversidad Se utilizó el índice de Shannon-Wiener y Curvas de Rango-abundancia. Índice de Shannon-Wiener: Es una medida de heterogeneidad que toma en cuenta el grado de igualdad en la abundancia de especies de una muestra. Su origen está 28 relacionado a la teoría de la información y se le asocia con conceptos como entropía (Magurran, 2004), se usará la expresión en base al logaritmo natural. Dónde: . = número de individuos de la especie i. N= número total de individuos. Curvas de Rango-abundancia: Una de las mejores formas de visualizar la distribución de la abundancia de especies es el método de curvas de rango/abundancia o curvas de dominancia/diversidad pues en ellas se puede visualizar la composición relativa de especies de manera gráfica por cada bloque de evaluación y por lo tanto, facilita el análisis de las diferencias entre cada zona (Feinsinger, 2003) (Figura N°6). Otra de sus ventajas es que muestra claramente el contraste de la riqueza de especies y su abundancia relativa. Además, las curvas de rango/abundancia esclarecen las diferencias de uniformidad entre las muestras (Nee et al., 1992; Tokeshi, 1993; Smith & Wilson, 1996 citados por Magurran, 2004). En ella, las especies son ordenadas en secuencia de más a menos abundante a lo largo de un eje horizontal (X). Sus abundancias son mostradas generalmente en logaritmo de base diez (en el eje Y) de forma que aquellas especies cuyas abundancias abarcan varias magnitudes pueden ser fácilmente acomodadas en el mismo gráfico. Además, para facilitar la comparación entre diferentes conjuntos de datos, se utiliza la abundancia proporcional o porcentajes (Magurran, 2004). 29 Figura N°6. Un ejemplo del gráfico de rango/abundancia o gráfico de Whittaker (extraído de Magurran, 2004). 4.5.2. Tamaño de muestra Para evaluar el tamaño de muestra se utilizó la curva de acumulación de especies y el análisis SHE el cual a su vez sirvió para identificar discontinuidades en la composición de especies. El tamaño de muestra se estableció según los criterios descritos en la sección 4.3. Curva de acumulación de especies: Muestra gráficamente el número acumulativo de especies registradas (S) en función al esfuerzo de muestreo (n). Este esfuerzo puede ser representado por el área en el caso de las curvas de especies/área (Magurran, 2004) (Figura N°7). Además, esta curva muestra cómo el número de especies se va acumulando en función del número de muestras colectadas y permite estimar la eficiencia de muestreo (Moreno, 2001). Rango de especies A b u n d an ci a re la ti v a 30 Figura N°7. Curva especies/área (Jiménez y Hortal, 2003). Análisis SHE: Análisis basado en la relación entre S (riqueza de especies), H (diversidad medida por el índice de Shannon) y E (equidad). Se utiliza para detectar discontinuidades en la composición de especies y así poder inferir sobre los tipos de comunidad que puedan existir en una zona determinada; si las muestras no son tomadas de una población homogénea sino a través de un gradiente o sección estratigráfica, las inflexiones en la curva pueden ser tomadas para inferir sobre discontinuidades (Hammer y Harper, 2006). H´=lnS +lnE. 4.5.3. Análisis de asociación entre especies Se usó el índice de Bray Curtis con ayuda de un análisis Escalamiento Multidimensional No Métrico (NMDS) y también la distancia euclideana para el análisis de clusters. El NMDS se utilizó para visualizar la asociatividad entre especies. Índice de disimilitud de Bray-Curtis: Es un índice que determina la similaridad entre muestras. En él las especies menos abundantes (así como muestras con baja abundancia total) tienen un efecto relativamente mayor (Yoshioka, 2008). Sin embargo, dado que la sumatoria de las diferencias no se eleva al cuadrado y posteriormente se divide entre la sumatoria de las sumas individuales, el índice Bray- 31 Curtis es una opción menos sesgada que la distancia euclidiana (Herrera, 2009). Sus expresiones de similitud y disimilitud son: Dónde: y identifican a los valores de los atributos de la especies i en las estaciones j y k que se comparan. Se utilizará este índice en las pruebas estadísticas de Escalamiento multidimensional no métrico (NMDS), análisis de Cluster y Análisis de Similaridad (ANOSIM), ya que realiza un análisis considerando tanto la similitud de especies como la distancia entre las mismas, sin dar importancia intensa a ninguno de ellos. Distancia euclidiana: Medida estadística que refleja la distancia al vecino más cercano, basado en la distancia más corta de entre ellos. Es una suma de las diferencias entre los valores de los atributos de cada entidad comparada, es una expresión simple en un espacio de varias dimensiones del Teorema de Pitágoras (Herrera, 2009). Se utilizará este índice para el análisis de clusters para agrupamiento de especies porque es sensible a los altos valores de especies abundantes y los valores bajos de las menos abundantes y de esa forma permitirá resaltar las asociaciones o cercanía de las especies entre sí de mejor forma. NMDS (Escalamiento multidimensional no métrico): Se refiere a una amplia variedad de procedimientos cuyos objetivos de escala son reducir el número de variables derivadas de las variables originales (Cox & Cox, 1994 citado en Mueller-Dombois y Ellemberg, 2002) y está diseñado específicamente para representar gráficamente las relaciones entre objetos en un espacio multidimensional. El NMDS es una tipo no- métrico de escalamiento multidimensional (MDS) que puede utilizar cualquier tipo de disimilitud, permitiendo disimilitudes entre objetos basado en variables continuas, binarias, mixtas y bajo casi cualquier combinación de transformación y estandarización. Para datos ecológicos, NMDS se muestra como el método más robusto para relaciones no lineales entre abundancias de especies a lo largo de 32 unidades de muestreo ubicadas a lo largo de gradientes ambientales (Quinn y Keough, 2002). 4.5.4. Análisis de ordenación y clasificación de líneas de muestreo La ordenación comprende un conjunto de técnicas como componentes principales, factores, ordenación polar, entre otras que tienen por objetivo ubicar variables, u observaciones provenientes de un espacio multidimensional en unas pocas dimensiones manteniendo una alta cantidad de información (Teixeira, 2004). El objetivo de la clasificación es agrupar un número de objetos en base a sus atributos o variables para producir grupos donde cada objeto dentro del grupo es más similar a otro objeto dentro de ese grupo que otro objeto en otros grupos (Quinn y Keough, 2002). Algunos autores recalcan la importancia y utilidad de usar la clasificación junto con análisis de ordenación. Además, por tratarse de una técnica de interpretación visual es mejor cuando se realiza con pequeñas series de datos (Matteuci y Colma, 1982). Se usó el índice de Bray Curtis con ayuda visual del NMDS y Análisis de Clusters para evaluar la similitud entre las líneas de muestreo para que, en función a los resultados, se proceda a una agrupación de las mismas de forma de conseguir mayor homogeneidad interna y mayor heterogeneidad entre grupos de forma de ingresar posteriormente una información más uniforme y ordenada. Para evaluar la dispersión de datos por grupo se utilizó gráficos Box Plot. Análisis de Cluster: Es un método para combinar objetos similares en grupos o “clusters” los cuales pueden ser mostrados en un dendrograma. Es un método aglomerativo que inicia con objetos individuales, agrupa esos objetos y luego junta objetos y grupos hasta que todos los objetos están en un gran grupo. Muchos algoritmos para análisis de clusters aglomerativos inician con una matriz de datos de similitud o disimilitud entre pares de objetos (estaciones o especies) donde, los más similares se combinan para formar un grande y único grupo (Quinn y Keough, 2002). 33 4.5.5. Análisis de ordenación y clasificación de la agrupación de líneas de muestreo Se usó el análisis NMDS con los datos de vegetación, variación de altitud y distancia a la orilla de las islas. Se evaluó independientemente cada una en relación a la composición de especies de cada agrupación de líneas de muestreo utilizando el índice de similitud de Bray-Curtis para proceder a proponer las comunidades vegetales. Para poder visualizar el aporte o nivel de influencia de cada especie se utilizó el Análisis de Componentes Principales. Como ayuda a la visualización de datos también se utilizó el Análisis de Clusters y gráficos de dispersión utilizando el índice de similitud de Bray-Curtis. Para evaluar la eficacia de los agrupamientos generados (comunidades vegetales) luego del análisis se utilizó en ANOSIM y gráficos Box Plot. Posteriormente se realizó un análisis NMDS juntando datos de la composición de especies en relación a la altitud del terreno y la distancia a la orilla de las islas para determinar cuál de ellas es más influyente y en base a ello proponer las comunidades de vegetación finales. Análisis de componentes principales: Tiene por objeto representar las relaciones entre las muestras en un espacio reducido de menor número de dimensiones, para facilitar su interpretación. Esencialmente constituye una representación diferente de los datos; los ejes no representan ya la abundancia de las especies, sino combinaciones lineales de la abundancia de cada especie (Quinn y Keough, 2002). La virtud del análisis de componentes principales radica en que los ejes derivados se obtienen de manera tal que el primero representa la mayor variación posible y los siguientes la mayor variación residual posible. Así, es posible basar el estudio en los primeros 2 o 3 ejes y descartar el resto (Greig-Smith, 1980 citado por Matteuci y Colma, 1982). Este análisis supone la linealidad de las respuestas de las especies. Por lo tanto, si los datos son muy heterogéneos, habrá distorsiones que dificultarán la interpretación de los resultados. Por ello, es útil para las ordenaciones taxométricas, pero en las ordenaciones ecológicas resulta adecuado sólo si los datos son relativamente homogéneos. En general, una diversidad beta significativa altera el orden de las muestras a lo largo del gradiente en el análisis de componentes principales el método, por lo tanto, este método es el peor a menos que la diversidad beta sea muy baja (Matteuci y Colma, 1982). 34 ANOSIM (Análisis de similaridad): es un procedimiento de prueba de hipótesis que usa la disimilitud de Bray-Curtis, aunque puede usar cualquier medida de disimilitud. Utiliza una evaluación estadística (R) basada en la diferencia entre el promedio de todos los rangos de disimilitud entre objetos entre grupos ( ) y el promedio de todo el rango de disimilitudes entre objetos dentro de los grupos ( ) (Quinn y Keough, 2002). R= 4.5.6. Cálculo de la frecuencia de inundación por cada comunidad vegetal Para cada una de las comunidades vegetales definidas se calculó la frecuencia de inundación con datos de variación de nivel de marea a lo largo del año en base a información de niveles de marea recopilados por el Proyecto “Impacto de la Variabilidad y Cambio Climático en el Ecosistema de Manglares de Tumbes” ejecutado por el Instituto Geofísico del Perú. 35 V. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 5.1. Análisis de diversidad de especies A continuación, se presenta un cuadro que muestra la riqueza de especies de flora evaluadas en el interior del Santuario Nacional los Manglares de Tumbes (Cuadro N°3). Se registró una riqueza total de 29 especies, para cada una se muestra nombre común, nombre científico, autor, familia botánica y forma de crecimiento respectivo. Según el plan maestro del área (INRENA, 2007), en el SNLMT se encuentran 22 familias, con 36 géneros, con 41 especies. Según el levantamiento de datos realizado, se encontró 17 familias, 28 géneros y 29 especies (las especies Rhizophora mangle y Rhizophora harrisonii fueron agrupadas en Rhizophora spp. ya que su diferenciación en campo se hace por las inflorescencias que se encuentran a gran altura y no fue posible acceder a ellas durante el muestreo). Comparando ambas fuentes de información, se puede deducir que no se logró evaluar todas las especies que se encuentran en el inventario oficial del área. Esto puede ser producto de que existen áreas de bosque seco ecuatorial dentro del SNLMT que no fueron evaluadas por encontrarse fuera del área de interés. 36 Cuadro N°3. Especies del interior del SNLMT. Fuente: Elaboración propia. Nombre común Nombre científico Familia Forma de crecimiento verdolaga Sesuvium portulacastrum (L.) L Aizoaceae Rastrera vidrio Batis maritima L. Batidaeae Arbustivo overo Cordia lutea Lam. Boraginaceae Arbóreo palo santo Bursera graveolens (Kunth) Triana & Planch. Burseraceae Arbóreo cardo gateado Cereus diffusus (Britton &Rose) Werderm. Cactaceae Arbóreo tuna Opuntia macbridei Britton & Rose Cactaceae Arbustiva - Hylocereus monocanthus (Lem.) Britton & Rose Cactaceae Epífita cardo maderero Armatocereus cartwrightianus Backeb. Cactaceae Arbóreo vichayo Beautempsia avicenniifolia (Kunth) Gaudich. Capparaceae Arbustivo realengo Maytenus octogona (L´Her.) DC. Celastraceae Arbustivo parachique Salicornia fruticosa (L.) L. Chenopodiaceae Rastrera mangle piña Conocarpus erectus L. Combretaceae Arbóreo mangle blanco Laguncularia racemosa (L.) C.F. Gaertn. Combretaceae Arbóreo - Cressa nudicaulis Griseb. Convolvulaceae Herbácea borrachera Ipomoea carnea Jacquin Convolvulaceae Herbácea charán, pai pai Caesalpinia paipai Ruiz & Pav. Fabaceae Arbóreo quirquinche/chaquiro Pithecellobium excelsum (Kunth) Mart. Fabaceae Arbustivo algarrobo Prosopis pallida (Willd.) Kunth Fabaceae Arbóreo aserrilla Mimosa acantholoba (Willd.) Poir. Fabaceae Arbustivo limoncillo Ximenia americana L. Olacaceae Arbóreo - Sporobolus pyramidatus (Lam.) C.L. Hitchc. Poaceae Herbácea - Eragrostis sp. Poaceae Herbácea grama salada Distichlis spicata (L.) Greene. Poaceae Herbácea cordoncillo Anthephora hermaphrodita (L.) Kuntze Poaceae Herbácea añalque Coccoloba ruiziana Lindau Polygonaceae Arbustivo mangle rojo Rhizophora mangle L. Rhizophoraceae Arbóreo mangle colorado Rhizophora harrisonii Leechm. Rhizophoraceae Arbóreo - Lycium americanum Jacq. Solanaceae Arbustivo mangle salado, jelí, mangle negro Avicennia germinans (L.) L. Verbenaceae Arbóreo 37 En total, se realizó la evaluación en 17 bloques del SNLMT y, dentro de ellos un total de 205 líneas de muestreo. Para tener una mejor visualización de la riqueza y cobertura vegetal de las especies se ha construido gráficas de las Curvas de Rango-Abundancia para cada bloque de evaluación (17 en total). Estas curvas se han realizado en base a la información de la cobertura vegetal de cada especie por línea de evaluación transformado bajo el logaritmo en base 10. Se decidió representar el valor del logaritmo debido a que con él se consigue minimizar las diferencias extremas entre el conjunto de datos y tener una mejor visualización de la abundancia en general (Anexo III). En el Anexo IV se muestra un cuadro con índices de diversidad para cada línea de muestreo, la información de estos índices fue un insumo para interpretar las curvas de rango-abundancia, el Índice de Shanon-Wiener nos dio luces sobre el número total de especies y el Índice de Simpson información sobre la abundancia relativa de cada una de ellas dentro de la línea de muestreo donde fue evaluada. La riqueza de especies disminuye del centro de las islas hacia la orila debido a que en la orilla las condiciones físicas -producto de las variaciones de altitud- son más restrictivas (sobre todo una mayor frecuencia de inundación en la misma orilla y altos niveles de salinidad entre la orilla inundada y la zona alta antes de llegar al centro de la isla) y, por lo tanto, el número de especies que sobrevive en esos lugares es menor. Dentro de las curvas de cada zona se puede observar en muchos casos cómo una determinada especie es muy abundante en una línea y va disminuyendo gradualmente hacia las líneas contiguas hasta desaparecer. Esto indica que existen diferencias fisico- químicas en el terreno y que a su vez, cada especie tiene diferencias fisiológicas que le permiten propsperar o no en esos espacios y ello determina su distribución a nivel local. No obstante, es probable que este no sea la única razon que explique la distribución local de especies; los ecosistemas son sistemas complejos que resultan de la interacción de múltiples factore incluyendo las interacciones biológicas. En ese sentido, esta investigación abordará sólo uno de dichos factores por considerarlo transcendental en este ecosistema: altitud del terreno que desemboca en niveles de salinidad diferentes. Asimismo, de forma preliminar se puede afirmar que las especies presentan una distribución espacial diferenciada; desde el centro de las islas (zonas de mayor altitud) se tienen plantas herbáceas, arbustivas y arbóreas relacionadas al Bosque Seco 38 Ecuatorial las cuales van desapareciendo en función a su cercanía a la orilla de las islas (zonas de menor altitud) donde aparecen las especies más tolerantes a suelos salinos, desde Batis maritima, Sesuvium portulacastrum, Salicornia fruticosa, Distichlis spicata, Avicennia germinans, Laguncularia racemosa (éstas en zonas altas y un poco más cerca a la orilla) hasta Rhizophora spp. que vive en zonas con alta frecuencia de inundación (hasta la orilla) donde la salinidad es menor debido a que no hay mucha evaporación al estar casi siempre inundados. No obstante, hay bloques de evaluación que presentan partes interrumpidas por especies que no se condicen con la composición de especies de la mayoría de zonas. A partir de esta información se podría inferir que estas zonas corresponden a pequeñas elevaciones o depresiones en el terreno que trae como consecuencia de un aumento o disminución de la salinidad y por lo tanto una distribución diferente de especies a nivel localizado. Sin embargo, esta hipótesis será descartada o aceptada luego de los análisis conjugados de la altitud del terreno que se presentará posteriormente. 5.2. Esfuerzo de muestreo: Curvas de acumulación de especies (Sample rarefaction) A continuación, se muestra las curvas de acumulación de especies por bloque de evaluación las cuales están en base a los datos de cobertura vegetal relativa por especie en cada línea de muestreo. Cada bloque de evaluación (17 en total) cuenta con diferentes números de líneas de muestreo y, lo que pretende este análisis es evaluar el esfuerzo de muestreo realizado en cada zona. En términos generales, si la curva de acumulación (color rojo) se inclina hacia la derecha de forma significativa indica que se tiene una buena evaluación y se ha logrado abarcar una buena proporción de las especies. Teniendo en cuenta dicha consideración, se puede observar que no todas las líneas de evaluación muestran el deseado efecto (Figuras N°8-24). No obstante, la mayoría de esos casos corresponden justamente a zonas donde se presenta alguna discontinuidad en la superficie del terreno (mayor o menor altitud) y por lo tanto se tiene un repentino cambio en la composición de especies. La información que esos cambios aportan al 39 programa estadístico es que se ha cambiado las características del lugar y que, por lo tanto, debería haber otra composición de especies. No obstante, se sabe que en estos casos no se presenta un cambio significativo de ecosistema; en su lugar, se tiene una zona de espacio reducido con un cambio repentino de composición de especies que pronto termina y continúa la habitual distribución de especies de las otras zonas evaluadas. Específicamente, las líneas que no muestran una inclinación horizontal de la curva de acumulación de especies son las siguientes: Zona L4: Esta zona tenía una característica peculiar pues, entre la segunda y quinta línea de evaluación existía un pequeña elevación que tenía un punto máximo de altitud de 2.3 m. En esta elevación proliferaron muchas especies de bosque seco ecuatorial ya que la salinidad bajó y el nivel de humedad también. Esta explosión localizada de especies termina abruptamente al terminar la elevación y continúa la riqueza de especies hipotéticamente esperada. Zona L6: Esta zona corresponde a un área ubicada al lado de una laguna que se prolonga hacia la orilla de la isla. La altitud del terreno desde la primera línea de evaluación hacia la última tenía muy poca variación por lo que la composición de especies se mantenía prácticamente constante (Avicennia germinans) hasta llegar al bosque de Rhizophora spp. Zonas L10, L11, L12, L13, L15, L17: Todas estas zonas correspondían a aquellas que contenían líneas con especies de bosque seco ecuatorial. Estas líneas fueron evaluadas en dos partes: la zona de bosque seco tropical primero, luego venía una zona de pampa hipersalina que no fue evaluada por no poseer cobertura vegetal y finalmente una zona de bosque de manglar y especies afines. Esta forma de evaluar hizo que en los resultados se observe un cambio repentino de composición y abundancia de especies luego de cruzar la pampa hipersalina. La no inclinación de la curva de acumulación de especies podría ser explicada porque en la parte de bosque de manglar y especies afines no se evaluó con demasiada exhaustividad ya que se conoce que la composición de bosque no varía una vez que se ha ingresado al bosque de Rhizophora spp. (Esto también fue corroborado con las imágenes satelitales). 40 Zona 17: Esta zona estuvo ubicada en la Isla Roncal donde no se registró mucha variación de altitud del terreno en el interior de la isla. Esa característica hace que no exista mucha variación en la composición de especies y por lo tanto la curva de acumulación de especies no muestre inflexión. Además, es importante mencionar que no se hizo un exhaustivo muestreo al iniciarse el bosque de Rhizophora spp. ya que previamente se conocía que no aparece otra especie hasta la orilla de la isla a partir del análisis de las imágenes satelitales, lo cual a su vez fue corroborado en campo. Figura N°8. Curva acumulación de especies, grupo L1 Figura N°9. Curva acumulación de especies, grupo L2 Figura N°10. Curva acumulación de especies, grupo L3 Figura N°11. Curva acumulación de especies, grupo L4 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Samples 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) 1,2 2,4 3,6 4,8 6,0 7,2 8,4 9,6 10,812,0 Samples 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 1.2 2.4 3.6 4.8 6.0 7.2 8.4 9.6 10.812.0 Samples 1.2 1.8 2.4 3.0 3.6 4.2 4.8 5.4 6.0 6.6 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) 1.6 3.2 4.8 6.4 8.0 9.6 11.2 12.8 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) 41 Figura N°12. Curva acumulación de especies, grupo L5 Figura N°13. Curva acumulación de especies, grupo L6 Figura N°14 .Curva acumulación de especies, grupo L7 Figura N°15. Curva acumulación de especies, grupo L8 Figura N°16 .Curva acumulación de especies, grupo L9 Figura N°17. Curva acumulación de especies, grupo L10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Samples 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 2.7 3.0 3.3 3.6 3.9 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) 2,5 5,0 7,5 10,0 12,5 15,0 17,5 20,0 Samples -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 1,6 2,4 3,2 4,0 4,8 5,6 6,4 7,2 8,0 8,8 Samples 0,0 0,4 0,8 1,2 1,6 2,0 2,4 2,8 3,2 3,6 4,0 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 1,2 1,8 2,4 3,0 3,6 4,2 4,8 5,4 6,0 6,6 Samples 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 2,7 3,0 3,3 3,6 3,9 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 1.6 3.2 4.8 6.4 8.0 9.6 11.2 12.8 14.4 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) 42 Figura N°18. Curva acumulación de especies, grupo L11 Figura N°19 .Curva acumulación de especies, grupo L12 Figura N°20. Curva acumulación de especies, grupo L13 Figura N°21. Curva acumulación de especies, grupo L14 Figura N°22. Curva acumulación de especies, grupo L15 Figura N°23. Curva acumulación de especies, grupo L16 1,2 2,4 3,6 4,8 6,0 7,2 8,4 9,6 10,812,0 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 1,6 2,4 3,2 4,0 4,8 5,6 6,4 7,2 8,0 8,8 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) 1.6 2.4 3.2 4.0 4.8 5.6 6.4 7.2 8.0 Samples 1.2 1.6 2.0 2.4 2.8 3.2 3.6 4.0 4.4 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n ce ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Samples 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 1,2 1,6 2,0 2,4 2,8 3,2 3,6 4,0 4,4 Samples 0,0 0,6 1,2 1,8 2,4 3,0 3,6 4,2 4,8 5,4 6,0 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) estras Muestra 43 Figura N°24. Curva acumulación de especies, grupo L17 5.3. Análisis SHE (S riqueza, H índice de Shannon-Wiener, E equidad) A partir de la información de las 205 líneas de muestreo se realizó análisis estadísticos exploratorios para evaluar el nivel de similitud entre ellos y así poder encontrar algún patrón de ordenación. El análisis SHE se realizó para visualizar los cambios en la composición de especies y poder hacer una primera ordenación de especies en comunidades vegetales. Los gráficos siguientes son producto del análisis SHE: en base a la información de cobertura vegetal relativa de especies por cada una de las 205 líneas de evaluación (Figuras N°25-41). Por de cada bloque de evaluación (17 en total) se obtuvieron 3 curvas distintas:  lnS: logaritmo natural de la abundancia de especies.  lnE: log equidad (ln E = H – ln S) para la primera muestra.  H: índice de Shannon-Wiener (H). 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 Samples 1,2 1,6 2,0 2,4 2,8 3,2 3,6 4,0 4,4 T a xa ( 9 5 % c o n fid e n c e ) 200 400 600 800 10001200 14001600 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H Muestras T ax a (9 5 % c o n fi an za ) 44 Figura N°25. Análisis SHE, grupo L1 Figura N°26. Análisis SHE, grupo L2 Figura N°27. Análisis SHE, grupo L3 Figura N°28. Análisis SHE, grupo L4 Figura N°29. Análisis SHE, grupo L5 Figura N° 30. Análisis SHE, grupo L6 200 400 600 800 10001200 14001600 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 120 240 360 480 600 720 840 96010801200 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H 160 320 480 640 800 960 11201280 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 100 200 300 400 500 600 700 800 9001000 N -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 D iv e rs it y ln S ln E H 200 400 600 80010001200140016001800 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad 45 Figura N°31. Análisis SHE, grupo L7 Figura N°32. Análisis SHE, grupo L8 Figura N°33. Análisis SHE, grupo L9 Figura N°34.Análisis SHE, grupo L10 Figura N°35.Análisis SHE, grupo L11 Figura N°36.Análisis SHE, grupo L12 160 240 320 400 480 560 640 720 800 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H 180 240 300 360 420 480 540 600 660 N -0.16 0.00 0.16 0.32 0.48 0.64 0.80 0.96 1.12 D iv e rs it y ln S ln E H 160 320 480 640 800 9601120128014401600 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 200 300 400 500 600 700 800 9001000 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 160 240 320 400 480 560 640 720 800 880 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad 46 Figura N°37.Análisis SHE, grupo L13 Figura N°38.Análisis SHE, grupo L14 Figura N°39.Análisis SHE, grupo L15 Figura N°40.Análisis SHE, grupo L16 Figura N°41.Análisis SHE, grupo L17 100 200 300 400 500 600 700 800 900 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 80 160 240 320 400 480 560 640 720 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 N -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 D iv e rs it y ln S ln E H 100 150 200 250 300 350 400 450 500 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H 50 100 150 200 250 300 350 400 450 N -0.9 -0.6 -0.3 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 D iv e rs it y ln S ln E H D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad D iv er si d ad 47 5.4. Análisis de asociación de especies En base a la matriz de datos inicial de las 205 líneas de muestreo, se realizó un análisis de Escalamiento Multidimensional No Métrico (NMDS) para visualizar la similitud entre la presencia de especies y así poder tener una fuente de información adicional sobre las posibles comunidades vegetales a formar. En la Figura N°42 se muestra el producto de dicho análisis en base al índice de similitud de Bray Curtis y la Figura N°43 muestra el análisis de clusters para el mismo conjunto de datos en base a la distancia euclidiana. Se presentan coloreadas las especies según su pertenencia a comunidades vegetales propuestas que serán analizadas en la siguiente sección. En base al análisis de ambos grupos de datos, se puede ver que no se ha registrado una asociatividad fuerte entre las especies pero que sí existe cierta tendencia a presentarse algunas junto a otras. En general, las especies coloreadas en fucsia corresponden a especies características de bosque seco ecuatorial, dentro de ellas no se evidencia asociaciones particulares de especies; no obstante, este conjunto de especies se diferencia del resto de grupos. Con respecto a las herbáceas (en color amarillo) se puede decir que su distribución está relativamente relacionada a un mismo grupo por el análisis de clusters pero dicha relación no es fuerte como lo muestra el análisis NMDS, se presentan alternadamente con especies de bosque seco ecuatorial. Por otro lado, sí parece evidenciarse una asociación entre Avicennia germinans y Batis maritima tanto según el análisis de clusters como el NMDS. Este resultado se relaciona bastante con la clasificación de comunidades vegetales sugerida en la siguiente sección. Rhizophora spp. se muestra bastante aislada y diferente al resto de especies lo cual, se corresponde también a la clasificación que se presentará luego. Esto también es consecuente con la información sobre su biología ya que es una especie propia de ambientes anegados donde sólo ellas pueden desarrollarse adecuadamente. Asimismo, junto a Rhizophora spp. se distribuyen Laguncularia racemosa, Avicennia germinans, Salicornia fruticosa y Batis maritima. 48 Figura N°42. Análisis NMDS entre especies. Lycium_americanum Armatocereus_cartwrightianus Avicennia_germinans_ Batis_maritima Bursera_graveolens Caesalpinia_paipai Beautempsia_avicenniifolia Cereus_diffusus Coccoloba_ruiziana Conocarpus_erectus Cordia_lutea Distichlis_spicata Cressa_nudicaulis Hylocereus_monocanthus Ipomoea_carnea Laguncularia_racemosa Maytenus_octogona Mimosa_acantholoba Opuntia_macbridei Sporobolus_pyramidatus Eragrostis_sp. Anthephora_hermaphrodita Pithecelobium_excelsum Prosopis_pallida Rhizophora_sp. Salicornia_fruticosa Sesuvium_portulacastrum Ximenia_americana -0.24 -0.16 -0.08 0.00 0.08 0.16 0.24 0.32 Coordinate 1 -0.25 -0.20 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 C o o rd in a te 2 49 Figura N° 43. Análisis de clusters en base a distancia euclidiana para visualizar asociatividad entre especies 8.0 7.2 6.4 5.6 4.8 4.0 3.2 2.4 1.6 0.8 0.0 D is ta n c e R h iz o p h o ra _ s p . S a lic o rn ia _ fr u tic o A n th e p h o ra _ h e rm a p h O p u n tia _ m a c b ri d e i H y lo c e re u s _ m o n o c a n A rm a to c e re u s _ c a rt w X im e n ia _ a m e ri c a n a M im o s a _ a c a n th o lo b a C o c c o lo b a _ ru iz ia n a P ith e c e lo b iu m _ e x c e C e re u s _ d iff u s u s C o n o c a rp u s _ e re c tu s B e a u te m p s ia _ a v ic e n C o rd ia _ lu te a P ro s o p is _ p a lli d a Ip o m o e a _ c a rn e a M a y te n u s _ o c to g o n a L y c iu m _ a m e ri c a n u m C re s s a _ n u d ic a u lis C a e s a lp in ia _ p a ip a i B u rs e ra _ g ra v e o le n s S e s u v iu m _ p o rt u la c a L a g u n c u la ri a _ ra c e m D is tic h lis _ s p ic a ta S p o ro b o lu s _ p y ra m id E ra g ro s tis _ s p . B a tis _ m a ri tim a A v ic e n n ia _ g e rm in a n D is ta n ci a 50 Delgadillo et al. (1992) para Baja California, México encontró las siguientes comunidades: el Lagunculario racemosae-Rhizophoretum mangle (también encontrado por De la Cruz, 2006), por detrás de ella el Lagunculario-Avicennietum germinantis, el Salicornietum bigelovii acompañado de densas poblaciones de Batis maritima. Asimismo, Galán de Mera (2005) para la región Caribe y América del Sur sistematiza la asociación Rhizophoro-Avicennietea germinantis dentro de los manglares de agua salada. Si bien la composición de especies que existen en Baja California es distinta a la que se encuentra en la costa peruana, se encuentran muchas similitudes en el agrupamiento de especies. No obstante, si bien los análisis muestran cierta tendencia a la distribución agrupada, a este nivel aún no se tiene suficiente evidencia para decir que se constituyen asociaciones formales entre especies. Si se quiere tener certeza específica sobre los niveles de asociación entre especies (reflejo de relaciones interespecíficas) se requeriría un estudio específico para tal fin, como por ejemplo la fitosociología sigmatista. 5.5. Análisis de clasificación de líneas de muestreo Con la información que han aportado los análisis realizados hasta el momento, se procedió a asignar a grupos diferentes las líneas de evaluación de acuerdo a la composición de especies de cada una. Estos grupos serán sometidos a distintas pruebas estadísticas exploratorias para obtener las comunidades vegetales definitivas. El Cuadro N°4 muestra cinco tipos de comunidades que han sido obtenidas luego de muchos procesos iterativos de pruebas estadísticas; éste es el que se mostró más robusto con todos los análisis estadísticos que se mostrarán posteriormente. La Figura N°44 muestra el mismo análisis NMDS y la Figura N°45 el análisis de clusters con las líneas de muestreo coloreadas de acuerdo a su composición de especies y la clasificación del Cuadro N°4. 51 Cuadro N°4. Descripción de comunidades vegetales hipotéticas iniciales. Comunidad Especies que caracterizan la Comunidad 1 Especies de porte herbáceo 2 Especies arbustivas y arbóreas de Bosque Seco Ecuatorial, también se encuentra Conocarpus erectus 3 Especies propias de saladares, muy tolerantes a suelos salinos. Presencia de especies de mangle Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. No predominancia de Avicennia germinans 4 Transición de zona de vegetación halófita hacia la zona de manglar Rhizophora spp. Presencia de especies de saladares incluidas Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. Predominancia de Avicennia germinans 5 Predominancia de Rhizophora spp. Fuente: Elaboración propia. Figura N°44. NMDS 2D con coloración según tipos de comunidades vegetales hipotéticas iniciales. 205 líneas de muestreo. -0.18 -0.15 -0.12 -0.09 -0.06 -0.03 0.00 0.03 0.06 Coordinate 1 -0.048 -0.032 -0.016 0.000 0.016 0.032 0.048 0.064 0.080 C o o rd in a te 2 52 Figura N°45. Análisis de cluster con coloración según tipos de comunidades vegetales hipotéticas iniciales. 205 líneas de muestreo. 0.00 0.12 0.24 0.36 0.48 0.60 0.72 0.84 0.96 S im ila ri ty L 1 1 0 7 L 1 1 0 6 L 1 2 0 4 L 1 0 0 4 L 1 1 0 5 L 1 0 0 5 L 1 1 0 2 L 1 1 0 3 L 1 1 0 4 L 3 0 2 L 3 0 3 L 4 0 6 L 2 0 3 L 3 0 4 L 3 0 5 L 2 0 1 L 3 0 1 L 1 4 0 1 L 1 1 5 L 6 2 0 L 4 0 8 L 2 0 7 L 2 0 8 L 9 1 0 L 2 0 4 L 7 0 3 L 6 0 4 L 6 0 5 L 6 1 1 L 7 0 1 L 6 0 7 L 6 0 8 L 6 1 0 L 2 0 6 L 6 0 2 L 6 0 1 L 6 0 6 L 7 0 5 L 4 0 7 L 6 1 4 L 7 0 2 L 6 1 8 L 6 0 3 L 6 0 9 L 6 1 3 L 6 1 5 L 6 1 6 L 6 1 7 L 6 1 9 L 7 0 4 L 2 0 5 L 6 1 2 L 8 0 4 L 1 3 1 6 L 1 4 0 2 L 1 4 0 3 L 4 0 2 L 1 1 3 L 8 0 1 L 8 0 2 L 1 5 0 5 L 1 6 0 2 L 1 2 0 5 L 1 5 0 4 L 8 0 3 L 1 5 0 7 L 1 5 0 6 L 1 7 0 3 L 1 7 0 2 L 1 1 0 8 L 1 6 0 3 L 1 7 0 4 L 1 1 0 9 L 1 0 0 7 L 1 0 0 6 L 1 2 0 6 L 1 2 0 7 L 4 0 1 L 1 6 0 1 L 1 7 0 1 L 1 0 0 3 L 1 5 0 3 L 2 0 2 L 5 0 3 L 5 0 4 L 5 0 5 L 9 0 9 L 5 0 1 L 5 0 2 L 9 0 8 L 1 1 4 L 1 0 0 8 L 3 0 6 L 1 3 1 7 L 1 3 1 8 L 1 4 0 5 L 1 4 0 4 L 3 0 7 L 5 0 6 L 1 1 6 L 1 1 7 L 1 5 1 0 L 3 1 3 L 5 0 7 L 7 0 8 L 8 0 5 L 1 0 0 9 L 1 0 1 0 L 1 1 1 2 L 1 2 0 9 L 1 4 0 6 L 1 5 0 9 L 1 6 0 4 L 1 1 8 L 1 1 9 L 5 0 8 L 6 2 2 L 8 0 6 L 9 1 3 L 9 1 4 L 1 1 1 1 L 1 1 1 3 L 1 4 0 7 L 1 4 0 8 L 1 6 0 5 L 2 1 2 L 1 1 1 0 L 2 1 1 L 5 1 1 L 1 2 0 L 1 2 1 L 2 1 0 L 3 1 0 L 3 1 2 L 5 0 9 L 5 1 0 L 7 0 7 L 7 0 9 L 8 0 7 L 9 1 5 L 1 2 0 8 L 1 7 0 5 L 1 7 0 6 L 6 2 1 L 3 0 9 L 4 1 2 L 4 0 9 L 4 1 1 L 2 1 3 L 4 1 3 L 3 1 1 L 4 1 0 L 3 0 8 L 4 1 4 L 9 1 2 L 1 3 1 9 L 1 5 0 8 L 2 0 9 L 7 0 6 L 9 1 1 L 1 0 9 L 1 1 2 L 1 3 0 2 L 1 3 0 4 L 4 0 4 L 4 0 5 L 1 1 0 1 L 1 3 0 1 L 1 3 0 3 L 1 0 0 1 L 1 2 0 1 L 1 2 0 2 L 1 2 0 3 L 1 5 0 1 L 1 1 0 L 1 1 1 L 9 0 2 L 1 0 0 2 L 9 0 3 L 9 0 4 L 9 0 5 L 9 0 6 L 1 5 0 2 L 1 3 1 5 L 1 0 5 L 1 3 0 5 L 1 3 0 8 L 1 3 0 6 L 1 3 1 2 L 1 3 1 3 L 1 3 0 7 L 1 0 2 L 1 3 1 4 L 1 3 1 0 L 1 3 1 1 L 1 3 0 9 L 1 0 3 L 1 0 4 L 1 0 1 L 1 0 6 L 1 0 7 L 9 0 1 L 9 0 7 L 1 0 8 L 4 0 3 S im il ar id ad 53 En base a estos análisis de Clusters, se procedió a realizar un análisis de similitud (ANOSIM) para verificar la eficiencia de este agrupamiento en base a las 205 líneas de evaluación inicial. Previamente a ello, se realizó un análisis de componentes principales con la finalidad de observar el nivel de contribución de cada especie a la distribución de las comunidades de vegetación. En la Figura N°46 se muestran los valores de contribución a la varianza de cada componente: a) primer componente 43,861%, b) segundo componente 19,585% y c) tercer componente 9,6546%. Cada uno de estos componentes están determinados por la información que aportan la especies Rhizophora spp., Avicennia germinans y Batis maritima respectivamente (Ver Figuras N°47-49). Figura N°46. Análisis de componentes principales de las 205 líneas de muestreo en base a la cobertura vegetal por especie. Valor % varianza 54 Figura N°47. Información del primer componente. 0.0096420.0005783 0.5846 0.05888 0.014340.0078820.0033640.0023340.0023550.0026960.0040680.012870.010180.00017330.0018010.0156 0.011070.0036710.00019910.0118 0.0136 5.136E-06.0021490.003491 -0.8049 0.07271 0.015010.001615 Ly ci u m _ a m A rm a to c e r A vi ce n n ia B a ti s_ m a r B u rs e ra _ g C a e sa lp in B e a u te m p s C e re u s_ d i C o cc o lo b a C o n o c a rp u C o rd ia _ lu D is tic h li C re s sa _ n u H yl o ce re u Ip o m o e a _ c L a g u n c u la M a y te n u s_ M im o sa _ a c O p u n tia _ m S p o ro b o lu E ra g ro st i A n th e p h o r P it h e ce lo P ro so p is _ R h iz o p h o r S a lic o rn i S e s u vi u m _ X im e n ia _ a-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 L o a d in g 55 Figura N°48. Información del segundo componente. -0.06362 -0.006396 0.7724 0.06811 -0.1117 -0.08494 -0.03274-0.02434-0.0235 -0.02082-0.03519-0.05593 -0.09662 -0.001541-0.01802 0.03245 -0.0777 -0.01704-0.00177 -0.1023 -0.1498 -4.771E-05-0.02327-0.02689 0.5413 -0.1381 -0.06715 -0.01471 Ly ci u m _ a m A rm a to c e r A vi ce n n ia B a ti s_ m a r B u rs e ra _ g C a e sa lp in B e a u te m p s C e re u s_ d i C o cc o lo b a C o n o c a rp u C o rd ia _ lu D is tic h li C re s sa _ n u H yl o ce re u Ip o m o e a _ c L a g u n c u la M a y te n u s_ M im o sa _ a c O p u n tia _ m S p o ro b o lu E ra g ro st i A n th e p h o r P it h e ce lo P ro so p is _ R h iz o p h o r S a lic o rn i S e s u vi u m _ X im e n ia _ a-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 L o a d in g 56 Figura N°49. Información del tercer componente. -0.01964-0.0006378 -0.1193 0.9559 -0.02138-0.01086-0.003048-0.002789-0.005908-0.005373-0.002221-0.02742-0.007020.0005881-0.001961-0.03039-0.004921-0.0018869.43E-06-0.04282-0.02516 1.243E-05-0.004342-0.001321 -0.04281 -0.2546 -0.0001824-0.00233 Ly ci u m _ a m A rm a to c e r A vi ce n n ia B a ti s_ m a r B u rs e ra _ g C a e sa lp in B e a u te m p s C e re u s_ d i C o cc o lo b a C o n o c a rp u C o rd ia _ lu D is tic h li C re s sa _ n u H yl o ce re u Ip o m o e a _ c L a g u n c u la M a y te n u s_ M im o sa _ a c O p u n tia _ m S p o ro b o lu E ra g ro st i A n th e p h o r P it h e ce lo P ro so p is _ R h iz o p h o r S a lic o rn i S e s u vi u m _ X im e n ia _ a-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 L o a d in g 57 Luego de haber realizado el análisis de componentes principales, se puede interpretar de mejor forma los resultados de los análisis de similitud al conocer las variables que determinan los componentes principales. En la Figura N°50 se muestran los resultados del ANOSIM en base al índice de Bray Curtis revelando que, a un R=0.86, los grupos formados según la comunidades de vegetación hipotéticas son significativamente diferentes. En la Figura N°51 se muestra el mismo análisis con la corrección de Bonferroni mostrando resultado similar. Figura N°50. Resultados del análisis de similaridad en base a las comunidades de vegetación formadas en base al agrupamiento de las 205 líneas de muestreo. Índice de Bray Curtis. Rango promedio interno p valor Rango promedio entre grupos R Permutaciones 58 Figura N°51. Resultados del análisis de similaridad en base a las comunidades de vegetación formadas en base al agrupamiento de las 205 líneas de muestreo con corrección de Bonferroni. Índice de Bray Curtis. Para ilustrar la variabilidad intra e interspecífica de los grupos o comunidades vegetales formadas, se muestran los Box plot por cada uno (Figura N°52). Este último análisis nos muestra que la variabilidad interna en algunos grupos es bastante alta e incluso mayor que la variabilidad entre grupos y que, por lo tanto, puede ser mejorada. Este análisis será mejorado posteriormente con un mejor ordenamiento de datos ingresados al paquete estadístico debido a que la distribución de datos dentro de cada grupo aún es bastante asimétrica y la dispersión de datos respecto a la mediana en cada grupo es bastante alta. Rango promedio interno p valor Rango promedio entre grupos R Permutaciones 59 Figura N°52. Box plot para los grupos o comunidades vegetales formados. 5.6. Agrupamiento de líneas de muestreo En base a los análisis realizados hasta el momento, se procedió a agrupar las 205 líneas de muestreo en base a su composición y cercanía espacial para poder ingresar una data más ordenada. Es decir, se busca ingresar una información que aporte menor ruido a los análisis estadísticos que se realizarán y, de esa forma, se obtenga mayor significancia estadística al momento de definir cada grupo o comunidad vegetal. El Cuadro N°5 muestra la forma en que las líneas de muestreo fueron agrupadas y la nueva denominación que se ha dado a las líneas resultantes. Posteriormente, se muestra el Cuadro N°6 construido a partir de las nuevas líneas generadas en la agrupación presentada en el Cuadro N°5. El objetivo de este cuadro es asignar las nuevas líneas a las comunidades vegetales generadas anteriormente (que fueron mostradas en el Cuadro N°4). B e tw e e n G ro u p 1 G ro u p 2 G ro u p 3 G ro u p 4 G ro u p 5 0 2000 4000 6000 8000 1E4 1.2E4 1.4E4 1.6E4 1.8E4 R a n k e d d is ta n ce R an g o d e d is ta n ci as E n tr e g ru p o s H er b az al M at o rr al ar b u st iv o V eg et ac ió n h al ó fi ta M an g la r b aj o M an g la r 60 Cuadro N°5. Agrupación de líneas de muestreo. Nuevo grupo Línea Nuevo grupo Línea Nuevo grupo Línea Nuevo grupo Línea Nuevo grupo Línea Nuevo grupo Línea LN101 L101 LN301 L301 LN601 L601 LN803 L805 LN1103 L1110 LN1401 L1401 L102 L302 L602 L806 L1111 L1402 L103 L303 L603 L807 L1112 L1403 L104 L304 L604 LN901 L901 L1113 L1404 L105 L305 L605 L902 LN1201 L1201 L1405 L106 L306 L606 L903 L1202 LN1402 L1406 L107 L307 L607 L904 L1203 L1407 LN102 L108 LN302 L308 L608 L905 LN1202 L1204 L1408 L109 L309 L609 L906 L1205 LN1501 L1501 L110 L310 L610 L907 LN1203 L1206 L1502 L111 L311 L611 LN902 L908 L1207 LN1502 L1503 L112 L312 L612 L909 L1208 L1504 LN103 L113 L313 L613 L910 L1209 L1505 L114 LN401 L401 L614 LN903 L911 LN1301 L1301 L1506 LN104 L115 L402 L615 L912 L1302 L1507 LN105 L116 LN402 L403 L616 L913 L1303 LN1503 L1508 L117 L404 L617 L914 L1304 L1509 L118 L405 L618 L915 LN1302 L1305 L1510 L119 L406 L619 LN1001 L1001 L1306 LN1601 L1601 L120 LN403 L407 L620 L1002 L1307 L1602 L121 L408 LN602 L621 LN1002 L1003 L1308 LN1602 L1603 LN201 L201 LN404 L409 L622 L1004 L1309 L1604 L202 L410 LN701 L701 L1005 L1310 L1605 L203 L411 L702 L1006 L1311 LN1701 L1701 LN202 L204 L412 L703 L1007 L1312 L1702 L205 L413 L704 L1008 L1313 L1703 L206 L414 L705 LN1003 L1009 L1314 LN1702 L1704 L207 LN501 L501 LN702 L706 L1010 L1315 L1705 L208 L502 L707 LN1101 L1101 LN1303 L1316 L1706 LN203 L209 L503 L708 L1102 L1317 L210 L504 L709 L1103 L1318 L211 L505 LN801 L801 L1104 LN1304 L1319 L212 L506 L802 LN1102 L1105 L213 LN502 L507 LN802 L803 L1106 L508 L804 L1107 L509 L1108 L510 L1109 L511 Fuente: Elaboración propia. 61 Cuadro N°6. Agrupamiento de líneas iniciales de muestreo en otros grupos más homogéneos. Comunidad Líneas pertenecientes a cada Comunidad Descripción 1 LN101 Especies de porte herbáceo LN1302 2 LN102 LN1101 Especies arbustivas y arbóreas de Bosque Seco Ecuatorial, también se encuentra Conocarpus erectus LN402 LN1201 LN901 LN1301 LN1001 LN1501 3 LN103 LN1202 Especies propias de saladares, muy tolerantes a suelos salinos. Presencia de especies de mangle Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. No predominancia de Avicennia germinans LN401 LN1502 LN801 LN1601 LN1002 LN1701 LN1102 4 LN201 LN403 Transición de zona de vegetación halófita hacia la zona de manglar Rhizophora spp. Presencia de especies de saladares incluidas Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. Predominancia de Avicennia germinans LN301 LN601 LN501 LN701 LN902 LN802 LN104 LN1303 LN202 LN1401 5 LN105 LN1003 Predominancia de Rhizophora spp. LN203 LN1103 LN302 LN1203 LN404 LN1404 LN502 LN1402 LN602 LN1503 LN702 LN1602 LN803 LN1702 LN903 Fuente: Elaboración propia. 62 5.7. Análisis de ordenación de agrupamiento de lineas de muestreo para definir comunidades vegetales Se realizó un análisis de ordenación NMDS en base a la información de cobertura vegetal de las nuevas líneas formadas y mostradas en el Cuadro N°6. Este análisis es mostrado en la Figura N°53 y también muestra clara distinción entre los grupos propuestos. Se puede observar que los grupos o comunidades de color azul y rojo se traslapan ligeramente, no obstante, la separación de dichos grupos se realizó debido a que si se juntan se disminye la significancia estadística. Ambos grupos no muestran mucha diferencia en la composición de especies pero sí en la abundancia relativa de cada una, por ello se decidió dejar la distinción para los análisis estadísticos. No obstante, para el análisis de distribución espacial como mapeo se sugiere no considerar tal separación. Figura N°53. Resultado del NMDS en base a índice Bray Curtis de los nuevos grupos formados o comunidades de vegetación preliminares. 2D. -0.36 -0.30 -0.24 -0.18 -0.12 -0.06 0.00 0.06 0.12 Coordinate 1 -0.20 -0.16 -0.12 -0.08 -0.04 0.00 0.04 0.08 0.12 0.16 C o o rd in a te 2 63 En la Figura N°54 se muestra el Box plot para el agrupamiento propuesto y se puede ver que la variabilidad es alta entre grupos y pequeña dentro de cada grupo mostrando una vez más que la agrupación ha conseguido resultados exitosos. Figura N°54. Box Plot para los nuevos grupos formados o comunidades de vegetación preliminares. En base a todos los análisis para probar la clasificación de comunidades vegetales se puede decir finalmente que, la clasificación obtenida presenta mucha similitud con otras propuestas de clasificación tanto en Perú, como en otros países donde se tiene ecosistemas de manglar similares. Esto, aunque no es determinante, puede aportar más certeza a la investigación en el sentido que se alínea a otros resultados obtenidos con otros enfoques. Dentro del SNLMT, el plan maestro (INRENA, 2007) identifica cinco comunidades vegetales que muestran bastante similaridad a las propuestas luego del análisis numérico: 1) biotopo del manglar donde habita Rhizophora mangle y en menor proporción Rhizophora harrisonii, 2) ecotono manglar-gramadal donde predomina Laguncularia racemosa, Avicennia germinans, Sesuvium portulacastrum y Salicornia fruticosa, 3) pampa B e tw e e n G ro u p 1 G ro u p 2 G ro u p 3 G ro u p 4 G ro u p 5 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 R a n k e d d is ta n ce R an g o d e d is ta n ci as E n tr e g ru p o s H er b az al M at o rr al ar b u st iv o V eg et ac ió n h al ó fi ta M an g la r b aj o M an g la r 64 hipersalina tapizada con Distichlis spicata en algunos casos, 4) ecotono gramadal-bosque seco con especies propias del bosque seco tropical mezclados con algunos ejemplares de Sesuvium portulacastrum y Salicornia fruticosa, 5) biotopo bosque seco con especie propias de bosque seco de porte más arbóreo. No obstante, la denominación por clase de comunidad será considerada en base a la leyenda establecida por el Centro de Datos para la Conservación (1986) por corresponder de mejor forma a la clasificación aquí obtenida. 5.8. Análisis de clasificación de agrupamiento de lineas de muestreo para definir comunidades vegetales La Figura N°55 se muestra el resultado del análisis de Cluster realizado sobre la propuesta de agrupamiento del Cuadro N°6 (se ha conservado los colores de cada nueva línea para tener una mejor visualización del agrupamiento) en base al índice de Bray Curtis. Se puede observar que los grupos, es decir las comunidades propuestas (distinguidos por color) han sido agrupados por el paquete estadístico de similar forma a la sugerida anteriormente. Los grupos verdes (que contienen a Rhizophora spp.) presentan los niveles de similaridad más altos (eje Y) pues las zonas evaluadas son bastante similares, mientras que los grupos en color fucsia (que representan a las especies del Bosque Seco Ecuatorial) tienen menores niveles de similitud. Esto último se explica una vez más porque el muestreo no fue exhaustivo dentro del Bosque Seco Ecuatorial ya que no el objetivo era caracterizar los cambios y no caracterizar exhaustivamente determinadas formaciones vegetales. Por otro lado, se muestra un Análisis de Componentes Principales (Figuras N°56-59) en base a este nuevo agrupamiento y, se puede observar que gracias a la información más ordenada que se le proporciona al programa, el primer componente explica el 51,286% de varianza, elsegundo 19,885% y el tercero 11,021% correspondiendo a Rhizophora spp., Avicennia germinans y Batis maritima, respectivamente. 65 Figura N°55. Análisis de Clusters post agrupamiento de líneas iniciales. Índice de Bray Curtis. 0.00 0.12 0.24 0.36 0.48 0.60 0.72 0.84 0.96 S im ila ri ty L N 1 0 3 L N 1 1 0 2 L N 1 7 0 1 L N 4 0 1 L N 1 0 0 2 L N 8 0 1 L N 1 6 0 1 L N 1 5 0 2 L N 1 2 0 2 L N 9 0 2 L N 3 0 1 L N 2 0 1 L N 5 0 1 L N 1 0 4 L N 2 0 2 L N 4 0 3 L N 6 0 1 L N 7 0 1 L N 8 0 2 L N 1 3 0 3 L N 1 4 0 1 L N 1 0 5 L N 1 4 0 2 L N 1 1 0 3 L N 5 0 2 L N 6 0 2 L N 8 0 3 L N 1 0 0 3 L N 3 0 2 L N 2 0 3 L N 4 0 4 L N 7 0 2 L N 9 0 3 L N 1 2 0 3 L N 1 4 0 4 L N 1 5 0 3 L N 1 6 0 2 L N 1 7 0 2 L N 1 0 2 L N 9 0 1 L N 1 0 0 1 L N 1 3 0 1 L N 1 5 0 1 L N 4 0 2 L N 1 1 0 1 L N 1 2 0 1 L N 1 3 0 2 L N 1 0 1 S im il ar id ad 66 Figura N°56. Análisis de Componentes Principales post agrupamiento de líneas iniciales. Valor % varianza 67 Figura N°57. Primer componente post agrupamiento de líneas iniciales. 0.022990.001043 0.4698 0.1451 0.030380.020520.012520.0062310.0051750.0058840.011040.018830.0107 0.00032240.0063770.024940.020440.0053530.0005760.015780.025549.211E-060.0066320.0008235 -0.8645 0.06969 0.034170.006133 Ly ci u m _ a m A rm a to c e r A vi ce n n ia B a ti s_ m a r B u rs e ra _ g C a e sa lp in B e a u te m p s C e re u s_ d i C o cc o lo b a C o n o c a rp u C o rd ia _ lu D is tic h li C re s sa _ n u H yl o ce re u Ip o m o e a _ c L a g u n c u la M a y te n u s_ M im o sa _ a c O p u n tia _ m S p o ro b o lu E ra g ro st i A n th e p h o r P it h e ce lo P ro so p is _ R h iz o p h o r S a lic o rn i S e s u vi u m _ X im e n ia _ a-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 L o a d in g 68 Figura N°58. Segundo componente post agrupamiento de líneas iniciales. -0.127 -0.006241 0.8357 0.005087 -0.1218 -0.13 -0.06878 -0.01974-0.0325 -0.0261-0.05683-0.06561-0.0586 -0.001929-0.01283 0.06522 -0.08225 -0.02064-0.002461 -0.07881 -0.1591 -5.511E-05 -0.04291-0.05021 0.4266 -0.05299-0.04887-0.03362 Ly ci u m _ a m A rm a to c e r A vi ce n n ia B a ti s_ m a r B u rs e ra _ g C a e sa lp in B e a u te m p s C e re u s_ d i C o cc o lo b a C o n o c a rp u C o rd ia _ lu D is tic h li C re s sa _ n u H yl o ce re u Ip o m o e a _ c L a g u n c u la M a y te n u s_ M im o sa _ a c O p u n tia _ m S p o ro b o lu E ra g ro st i A n th e p h o r P it h e ce lo P ro so p is _ R h iz o p h o r S a lic o rn i S e s u vi u m _ X im e n ia _ a-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 L o a d in g 69 Figura N°59. Tercer componente post agrupamiento de líneas iniciales. 0.08078 0.002684 0.1262 -0.9431 0.093020.08791 0.044120.019720.022890.0201 0.03524 0.053590.027280.00082950.01726 0.049670.035750.014160.001582 0.05296 0.1034 2.37E-050.02943 0.0422 -0.06265 0.1689 -0.1004 0.02416 Ly ci u m _ a m A rm a to c e r A vi ce n n ia B a ti s_ m a r B u rs e ra _ g C a e sa lp in B e a u te m p s C e re u s_ d i C o cc o lo b a C o n o c a rp u C o rd ia _ lu D is tic h li C re s sa _ n u H yl o ce re u Ip o m o e a _ c L a g u n c u la M a y te n u s_ M im o sa _ a c O p u n tia _ m S p o ro b o lu E ra g ro st i A n th e p h o r P it h e ce lo P ro so p is _ R h iz o p h o r S a lic o rn i S e s u vi u m _ X im e n ia _ a-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 L o a d in g 70 Los análisis de similitud mostrados en las Figuras N° 60 y 61 para ANOSIM (con y sin corrección de Bonferroni) muestran diferencias significativas entre grupos y dan valores altos para el estadístico R y significancia según los p-value. El valor de R= 0.9352 aquí obtenido es mayor que en el anterior análisis donde aún no se había realizado el agrupamiento de las 205 líneas de muestreo iniciales (R= 0.86). Por lo tanto, se puede deducir que este agrupamiento es más robusto y ello contribuye a dar más fuerza a la hipótesis inicial de la existencia de comunidades vegetales. Figura N°60. Resultado del ANOSIM en base a índice Bray Curtis post agrupamiento de líneas iniciales. Rango promedio interno p valor Rango promedio entre grupos R Permutaciones 71 Figura N°61. Resultado del ANOSIM en base a índice Bray Curtis y corrección de Bonferroni post agrupamiento de líneas iniciales. 5.9. Análisis de ordenación de agrupamiento de lineas de muestreo incluyendo variable altitud del terreno para definir comunidades vegetales Las Figuras N°62 y 63 muestran el resultado del análisis de ordenación NMDS que incluye la variable altitud del terreno en base a las comunidades vegetales propuestas en el Cuadro N°4. La información ingresada respecto a la cobertura vegetal, corresponde a las líneas de muestreo iniciales que también fueron evaluadas respecto a la altitud, sólo 104 de las 205 líneas de muestreo iniciales fueron evaluadas en ese sentido por cuestiones de tiempo. Se puede observar que, aunque existe relativa dispersión dentro de cada grupo, sí se encuentra un patrón general que cumple la hipótesis generada desde el inicio sobre la distribución de especies como producto de la variación altitudinal del terreno. Los datos de altitud se encuentran en el Anexo I. Rango promedio interno p valor Rango promedio entre grupos R Permutaciones 72 - Figura N°62. Análisis NMDS de las líneas de evaluación iniciales en función a la altitud del terreno según índice de Bray Curtis. 3D(1+2). Altura -0.28 -0.24 -0.20 -0.16 -0.12 -0.08 -0.04 0.00 0.04 Coordinate 1 -0.09 -0.06 -0.03 0.00 0.03 0.06 0.09 0.12 0.15 0.18 C o o rd in a te 2 73 Figura N°63. Análisis NMDS de las líneas de evaluación iniciales en función a la altitud del terreno según índice de Bray Curtis. 3D(3+2). Por otro lado, la Figura N°64 muestra un gráfico XY donde, X es la altitud y el eje Y representa la similitud entre cada punto (línea de muestreo) según el índice de similaridad de Bray Curtis. Se puede observar que, si bien existe una relación entre ambas variables, ésta es bastante menos clara en los grupos de color verde, rojo y azul. Las comunidades que contienen estas especies se distribuyen en la zona de mayor frecuencia de inundación, es decir más cercanas a la orilla y estan en menor correspondencia con la altitud del Altura -0.18 -0.15 -0.12 -0.09 -0.06 -0.03 0.00 0.03 0.06 Coordinate 2 -0.18 -0.15 -0.12 -0.09 -0.06 -0.03 0.00 0.03 0.06 C o o rd in a te 3 74 terreno, lo cual podría deberse a otros factores que actúan conjuntamente y que no se han contemplado en esta investigación. Figura N°64. Gráfico de dispersión. Eje x=altitud, eje y=similaridad entre puntos según índice de Bray Curtis. 5.10. Análisis de ordenación de agrupamiento de lineas de muestreo incluyendo variable distancia a orilla de isla para definir comunidades vegetales La Figura N°65 representa la variable distancia a la orilla de la isla y similaridad entre puntos (líneas de muestreo) según el índice de Bray Curtis. Se puede observar que a la derecha hay puntos bastante dispersos en relación a las agrupaciones de la izquierda y que, en general la línea de tendencia está bastante lejana de la mayoría de los puntos por lo que se podría deducir que la distribución de especies no está relacionada a la variable distancia a la orilla; o al menos esta relación no sigue un carácter lineal. Los datos de distancia a orillase encuentran en el Anexo II. 75 Figura N°65. Gráfico de dispersión. Eje x=distancia a orilla, eje y=similaridad entre puntos según índice de Bray Curtis. 5.11. Análisis de ordenación incluyendo variable altitud del terreno y distancia a orilla de la isla para definición de comunidades vegetales En la Figura N°66 se ilustra la relación entre la distribución de especies y las variables altitud del terreno y distancia a la orilla de la isla. La tendencia de cada una de estas variables está representada con un línea cuyo nombre se señala y, según ello, se podría deducir que la influencia de la variable altitud del terreno es mayor que la variable distancia a la orilla. 76 Figura N°66. Análisis NMDS de líneas de muestreo en relación a las variables altitud de terreno y distancia a la orilla de las islas. Distancia_a_orilla Altura -0.28 -0.24 -0.20 -0.16 -0.12 -0.08 -0.04 0.00 0.04 Coordinate 1 -0.20 -0.16 -0.12 -0.08 -0.04 0.00 0.04 0.08 0.12 0.16 C o o rd in a te 2 77 Los resultados muestran que la variable altitud del terreno está relacionada con la distribución de especies y por lo tanto con la conformación de comunidades vegetales. El aporte de la variable distancia a la orilla no es significativo y no será considerada en el análisis para la determinación de comunidades de vegetación. Según Alongi (2008) la fuerza de arrastre de los árboles puede ser simplificada al balance entre la pendiente de la superficie del agua y el flujo de resistencia provocada por la vegetación. El flujo de agua dentro del bosque depende del volumen de los árboles en relación al área total del bosque o la escala de longitud efectiva de la vegetación. Por otro lado, como se puede observar en el modelo digital de elevación SRTM 1 (Figura N°67), la altura de la vegetación (L2, L6, L7 y L8) en las orillas contiguas a la zona de muestreo es mayor (color rojo según la leyenda). Bajo esta observación se puede explicar por qué en las zonas L2, L6, L7 y L8 existe una gran extensión de bosque de Avicennia germinans: la fisonomía de los ejemplares de Rhizophora spp. de mayor altura provoca que la densidad del bosque sea menor y que el agua del canal ingrese a mayor distancia dentro de la isla y de esa forma permita que prospere un extenso bosque de Avicennia germinans (y las especies asociadas a ella) en comparación con otras zonas que no presentan la característica de bosque de Rhizophora spp. aledaño de mayor altura. 1 Shuttle Radar Topography Mission obtenidos de la United States Geological Survey (USGS) 78 Figura N°67. Imagen SRTM del SNLMT. En base a los análisis realizados, las comunidades vegetales se pueden agrupar en: 1) Herbazal: Está constituida por especies de porte herbáceo como Sporobolus pyramidatus y Cressa nudicaulis, ambos con escasa cobertura. Se encuentra situada en la parte alta de las islas a aproximadamente 1.54 m de altitud. 2) Matorral-arbustivo: Está constituida por especies de porte arbustivo y arbóreo de bosque seco ecuatorial: Cordia lutea, Bursera graveolens, Cereus diffusus, Opuntia macbridei, Hylocereus monocanthus, Armatocereus cartwrightianus, Beautempsia avicenniifolia, Maytenus octogona, Caesalpinia paipai, Pithecellobium excelsum, Prosopis pallida, Mimosa acantholoba, Ximenia americana, Coccoloba ruiziana, Lycium americanum, entre otros. También se tiene partes del suelo tapizados con Eragrostis sp. y Sporobolus pyramidatus. Está presente la especie de mangle Conocarpus erectus. Se encuentra situada en la parte alta de las islas a aproximadamente 1.76 m de altitud. 79 3) Vegetación halófita: Está constituida por Salicornia fruticosa, Sesuvium portulacastrum y Batis maritima. Avicennia germinans es la que tiene la segunda mayor cobertura en esta comunidad, no obstante, corresponde a ejemplares de porte achaparrado, los cuales por la excesiva salinidad del suelo no alcanzan un desarrollo mayor. El suelo de esta comunidad se eventualmente con presencia de Distichlis spicata. Se encuentra situada en la parte media de las islas a una altitud aproximada de 0.78 m. Es importante señalar que este dato de altitud ha sido calculado en base a la información de todas las líneas de muestreo donde se evaluó altitud, incluyendo las zonas 6,7 y 8. En estas zonas, como ya se explicó se tiene un largo bosque de Avicennia germinans que se extiende hasta muy fuera de las islas en zonas de baja altitud ya que la entrada de marea es mayor. Estos datos hacen que se disminuya bastante el valor promedio de altitud de esta comunidad; excluyendo los datos de las zonas 6,7 y 8 la altitud para esta comunidad es de 0.94 m. 4) Manglar bajo: Existe predominancia de Avicennia germinans, luego Salicornia fruticosa y en menor proporción aparecen algunos ejemplares de Rhizophora spp., Batis maritima y Laguncularia racemosa. Se encuentra situada en la parte media-baja de las islas a una altitud de 0.83 m aproximadamente. Es importante mencionar que no debe confundirse el nombre “manglar bajo” con “manglar rastrero” también señalado por otros autores; la denominación de “manglar bajo” se refiere a un conjunto diferente de especies cuya altura natural es baja, mientras que “manglar rastrero” se refiere a grupo de individuos de menor tamaño de Rhizophora spp. de la clase “manglar”. 5) Manglar: Está constituida principalmente por Rhizophora spp. (Rhizophora mangle y Rhizophora harrisonii). Ya que en este estudio se evaluaron las transiciones de tipos de vegetación, en este grupo se pudo registras algunos ejemplares de Batis maritima, Avicennia germinans y Salicornia fruticosa, sin embargo, el bosque de mayor extensión que va hasta los canales de marea (esteros) presenta sólo Rhizophora spp. Se encuentra situada en la parte baja de las islas a una altitud de 0.74 m. 80 Para explicar lo presentado es importante señalar que la microtopografía es un factor ecológico esencial en la distribución de las diferentes comunidades dentro de la zonación de los saladares. Las medidas de campo realizadas por Delgadillo et al. (1992) muestran que, dentro de ecosistemas de manglares y saladares, cambios en elevaciones de tan solo 25 cm permiten pasar desde la zona media a la zona baja y que cambios altitudinales de tan sólo 10 cm pueden producir bruscas modificaciones en la composición florística y en la relación de dominancia. De acuerdo a las investigaciones de Delgadillo et al. (1992) Rhizophora mangle es la especie que soporta más la inundación y los cambios de salinidad; Laguncularia racemosa encuentra su óptimo en zonas de aguas menos profundas mientras que Avicennia germinans forma pequeños bosquetes en galería a lo largo de una línea interna sobre suelo generalmente emergidos aunque susceptibles de ligeras inundaciones esporádicas. Los resultados mostrados se encuentran bastante relacionados a otros estudios que muestran que los individuos de Rhizophora spp se encuentran ubicados en zonas aledañas a los canales de marea, se distribuyen en zonas donde la salinidad del agua intersticial disminuye, pues dichas especies presentan mayor ventaja que otras especies a desarrollarse en lugares con dichas características (Kollert, 2012). Esto lo ha explicado McKee en 1993 (Citado por Chen & Twilley, 1998) porque las semillas de Rhizophora mangle son más tolerantes a la inundación que Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. Para explicar estos procesos, Alongi (2008) definió que el efecto de la vegetación es un poco más complejo, en ella las corrientes dentro del bosque no son despreciables y existe un patrón de circulación secundaria debido a la densidad de la vegetación y el desborde de agua que ocurre dentro del bosque durante marea alta. Una plataforma continúa de respuesta de especies a gradientes de nutrientes y salinidad puede ser usado para investigar la distribución potencial del paisaje de esas especies de mangle (Chen & Twilley, 1998). 81 La Figura N°68 muestra un box plot para las altitudes de las comunidades definidas (eje Y= altitud en metros), se ha excluido los datos de las líneas 6, 7 y 8 para la comunidad vegetación halófita por los motivos ya expuestos. Se puede ver que los intervalos de confianza para las comunidades manglar y manglar bajo se solapan en gran parte y ello puede ser debido a que se encontró alturas similares en algunos puntos donde se encontraban estas formaciones de vegetación dadas las inclinaciones del terreno y la ubicación respecto a la zona de ingreso de agua de mar, como ya se explicó. Figura N°68. Box plot para altitudes por tipo de comunidad. 5.12. Frecuencia de inundación de cada comunidad vegetal definida Por otro lado, a partir de la información ya analizada se puede realizar un cálculo adicional de la frecuencia de inundación por zonas, ya que es importante para entender la dinámica de las comunidades vegetales del ecosistema de manglar. Dentro del Proyecto “Impacto de la Variabilidad y Cambio Climático en el Ecosistema de Manglares de Tumbes” ejecutado por el Instituto Geofísico del Perú, se registró las variaciones de las mareas en términos de altitud a lo largo de un año (setiembre 2012- Herbazal Matorral_ Vegetació Manglar_b Manglar 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 2.7 3.0 Y 82 setiembre 2013) por medio de un sensor CTD que evalúa simultáneamente la conductividad, profundidad y temperatura del agua. Esta investigación es parte de dicho proyecto, por lo tanto tiene libre acceso a los datos y con ellos se pudo determinar la frecuencia de inundación por zona. El Cuadro N°7 muestra las frecuencias de inundación, altitudes de distribución y las especies que caracterizan cada comunidad de vegetación en porcentaje; se ha incorporado a la izquierda el nombre para cada comunidad en base a la leyenda realizada por el CDC-UNALM (1986). Ver también Figura N°69. 83 Cuadro N°7. Comunidades del ecosistema de manglar, altitudes de distribución y frecuencia de inundación. N° Comunidad vegetal Descripción Frecuencia de inundación (días) Altura Especies Cobertura vegetal (%) Promedio (m) Mínimo (m) Máximo (m) 1 Herbazal Especies de porte herbáceo 0 1.54 1.45 1.68 Cressa nudicaulis 1.21 Sporobolus pyramidatus 0.49 2 Matorral arbustivo Especies arbustivas y arbóreas de Bosque Seco Ecuatorial, también se encuentra Conocarpus erectus 0 1.76 1.32 2.30 Eragrostis sp. 11.23 Bursera graveolens 11.15 Lycium americanum 9.96 Caesalpinia paipai 9.18 Distichlis spicata 6.10 Maytenus octogona 6.08 Beautempsia avicenniifolia 5.44 Salicornia fruticosa 4.81 Cordia lutea 4.67 Sporobolus pyramidatus 4.61 Prosopis pallida 3.20 Avicennia germinans 3.16 Pithecelobium excelsum 2.99 Ximenia americana 2.59 Conocarpus erectus 2.43 Sesuvium portulacastrum 2.35 Coccoloba ruiziana 2.31 Cereus diffusus 2.10 Mimosa acantholoba 1.98 Ipomoea carnea 1.91 84 Cressa nudicaulis 0.48 Armatocereus cartwrightianus 0.47 Batis maritima 0.43 Opuntia macbridei 0.23 Hylocereus monocanthus 0.15 3 Vegetación halófita Especies propias de saladares, muy tolerantes a suelos salinos. Presencia de especies de mangle Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. No predominancia de Avicennia germinans. 20.97 0.94 0.14 1.56 Batis maritima 41.37 Avicennia germinans 26.33 Sesuvium portulacastrum 10.25 Rhizophora spp. 6.92 Salicornia fruticosa 2.25 Maytenus octogona 1.97 Distichlis spicata 0.19 Cordia lutea 0.16 4 Manglar bajo Transición de zona de vegetación halófita hacia la zona de manglar Rhizophora spp. Presencia de especies de saladares incluidas Avicennia germinans y Laguncularia racemosa. Predominancia de Avicennia germinans. 39.56 0.83 0.15 1.45 Avicennia germinans 63.76 Salicornia fruticosa 13.40 Rhizophora spp. 11.39 Laguncularia racemosa 5.76 Batis maritima 4.65 Distichlis spicata 1.06 5 Manglar Predominancia de Rhizophora spp. 57.33 0.74 0.10 1.23 Rhizophora spp. 82.40 Batis maritima 4.15 Avicennia germinans 3.33 Salicornia fruticosa 0.16 Fuente: Elaboración propia. 85 Según los resultados obtenidos presentados en el Cuadro N°7 se puede ver que las comunidades Herbazal y Matorral arbustivo no presentan inmersión de agua de mar a lo largo del año. Esto hace que los niveles de salinidad no estén influenciados por las intrusiones salinas de agua de mar y por lo tanto se genere un ambiente propicio para el crecimiento de las especies propias de esas comunidades. Por otro lado, la comunidad llamada Vegetación halófita presenta una frecuencia de inundación equivalente a 21 días al año lo cual genera que el resto del tiempo exista fuerte evapotranspiración en el suelo, las concentraciones de sal en el suelo sean mayores y prosperen especies tolerantes a las sales y a escasos periodos de inundación. La comunidad llamada Manglar bajo recibe una frecuencia de inundación equivalente a 40 días al año lo cual genera concentraciones de sal en el suelo menor que en la comunidad Vegetación halófita y prosperan especies menos tolerantes a sales. Por último, la comunidad Manglar presenta un equivalente de 57 días de inundación al año, se caracteriza por menor salinidad pero en frecuente inundación y movimiento de mareas por lo que prosperan Rhizophora mangle y Rhizophora harrisonii. Al alejarse de los canales o esteros, la frecuencia de inundación del sitio por las mareas disminuye durante la estación de seca y el agua aportada por la marea es rápidamente evaporada. Como estas zonas no llegan a ser inundadas por mareas durante varias semanas, las sales se van acumulando en el suelo. Además, en climas lluviosos, con un gran aporte de escorrentía superficial y subsuperficial, la zona interna del manglar es lavada continuamente por agua dulce continental y las sales de los suelos más alejados de las orillas son lavadas continuamente, por lo que en ellos se establecen algunos de los manglares más altos. La regla general es que en los manglares la zonación (es decir, la presencia y abundancia de sus especies arbóreas) se encuentra en función de los niveles topográficos de inundación del suelo y de la salinidad. (Agráz et al., 2006). Si bien algunas diferencias en la altitud de cada comunidad vegetal son bastante sutiles, es importante señalar que este cambio en altitud no es abrupto y, en su lugar, se tiene una muy suave pendiente que se prolonga hasta alcanzar altitudes diferentes. Es decir, por más pequeña que sea la diferencia en altitud de dos comunidades contiguas, es no quiere decir 86 que ambas estén muy juntas espacialmente sino que, en su lugar, existe un cambio gradual y sutil de la altitud que se prolonga en el espacio entre ellas. Figura N°69. Variación de niveles de marea a lo largo de un año y altitud de distribución de cada comunidad vegetal del ecosistema de manglar. Los resultados obtenidos muestran que la vegetación del ecosistema manglar, la cual cumple un rol muy importante dentro del mismo, está fuertemente influenciado por la altitud del terreno. La hidrodinámica de las fuentes de agua continental que desembocan donde está situado el ecosistema manglar son fundamentales para la formación de las islas. De forma más precisa, la acumulación de sedimentos ha dado origen a las islas donde se asienta el manglar y ello está influenciado por la carga de sedimentos que cargan las fuentes de agua continentales, la velocidad del flujo, el mismo crecimiento de la vegetación del manglar, entre otros. 87 Esta dinámica está íntimamente relacionada a la precipitación y nivel del mar, entre otros factores que se ven alterados cuando ocurren episodios de variabilidad climática como El Niño. Un aumento inesperado del caudal de la fuente de agua continental y del contenido de sedimentos puede cubrir de una capa adicional de sedimentos las raíces de los mangles y plantear como consecuencia una situación anaeróbica para las raíces de las especies de manglar que viven más cercanas a la orilla como Rhizophora mangle, Rhizophora harrisonii y Avicennia germinans. Asimismo, un incremento en el nivel medio del mar también contribuiría a que la frecuencia de inundación de los lugares donde se sitúan las comunidades vegetales se vea alterada. Las especies de mangle cercanas a la orilla poseen adaptaciones especiales para oxigenar sus raíces en suelos fangosos y llenos de materia orgánica como el manglar y, al ser cubiertas se generaría su muerte. Un incremento del caudal también alteraría la salinidad del agua de los esteros que bañan las islas y esto, sumado a un aporte excesivo de sedimentos, también traería la muerte de algunos especies de fauna que son recursos hidrobiológicos de interés como la concha negra (Anadara tuberculosa) y el cangrejo rojo del manglar (Ucides occidentalis) pues son especies filtradoras y también muy sensibles a los aportes de agua dulce. Los episodios de variabilidad climática pueden verse alterados en su frecuencia e intensidad bajo un escenario de cambio climático. Esto alteraría al ecosistema en términos de mortalidad de individuos y distribución de especies pues los diferentes procesos de sedimentación podrían alterar la altura de algunas zonas de las islas, formar zonas de acumulación de sedimentos en zonas donde antes no existía y otros cambios. Las implicancias ecológicas, económicas y sociales son considerables y por lo tanto, es importante realizar procesos de planificación bajo escenarios de variabilidad climática futura que el contexto de cambio climático presentará en un futuro no muy lejano. 88 VI. CONCLUSIONES 6.1. En base al estudio de 205 líneas de muestreo ubicadas dentro del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes, se logró identificar un total de 29 especies que, según los respectivos análisis estadísticos exploratorios y multivariados, se definen dentro de 5 tipos de comunidades vegetales dentro de las cuales cada una tiene un porcentaje de cobertura diferente. Las comunidades vegetales identificadas son las siguientes: a) Herbazal (2 especies), b) Matorral arbustivo (25 especies), c) Vegetación halófita (8 especies), d) Manglar bajo (6 especies) y e) Manglar (4 especie). El detalle de la composición de especies y su cobertura relativa se presenta en el Cuadro N°7. 6.2. Se determinó que la altitud del terreno es una variable que tiene una fuerte influencia en la distribución de especies vegetales dentro del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes. La altitud de terreno promedio donde cada comunidad vegetal se sitúa es: a) Herbazal (1.54 m), b) Matorral arbustivo (1.76 m), Vegetación halófita (0.94 m), Manglar bajo (0.83 m) y Manglar (0.74 m). Un mayor detalle de la altitud se presenta en el Cuadro N°7. 6.3. La altitud del terreno resultó ser la variable más influyente en la distribución de especies que componen la vegetación del manglar, mientras que la distancia a la orilla no resultó ser significativa. Para su determinación, la estadística multivariada y exploratoria en procesos iterativos resultó ser una buena herramienta para analizar los niveles de asociación y similitud en la distribución de especies en función a la altitud del terreno donde se sitúa cada una y la distancia a la orilla de la isla de cada una. Gracias a los análisis descritos se logró determinar 5 comunidades a un R= 0.9352 (Cuadro N° 7). 89 VII. RECOMENDACIONES Se recomienda realizar un mapa microtopográfico del interior de las islas del SNLMT porque éste es un factor determinante para distintos aspectos de la ecología de este ecosistema y en base a ese mapa se podría evaluar otros patrones indirectamente. El instrumento para realizarlo debe tener una precisión bastante fina y presentar menor error de medición. Se recomienda continuar evaluando la variación en los niveles de marea para que la frecuencia de inundación sea incorporada con mayor nivel de confianza y no sólo sobre bases de datos de un año. Se recomienda expandir el estudio para todo el ecosistema de manglar en el Perú que se encuentra tanto dentro de la región Tumbes (zonas no protegidas) como Piura de forma que se pueda establecer una eficiente zonificación según la importancia para el ecosistema y los usos de potenciales de cada lugar. 90 VIII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Agráz, C., Noriega, R., López, J., Flores, F., Jiménez, J. 2006. Guía de campo. Identificación de los Manglares en México. Universidad Autónoma de Campeche. México. Alcaraz, F. 2013. El método fitosociológico. Universidad de Murcia, España. Alongi, D. 2008. The Energetics of Mangrove Forests. Springer. Australia. Anderson, M., Bourgeron, P., Bryer, M., et al. 1998. International classification of ecological communities: terrestrial vegetation of the United States. Volume II. The National Vegetation Classification System: list of types. The Nature Conservancy, Arlington, Virginia, USA. Barboza, F., Barreto, M., Figueroa, V., et al. 2008. Advances and limitations of individual-based models to analyze and predict dynamics of mangrove forests: A review. Aquatic Botany N°89. 260-274. Blasco, F. 1984. Climatic factors and the biology of mangrove plants. In Snedaker, S. & J. Snedaker (eds.). The mangrove ecosystem. Research Methods. UNESCO/SCOR. 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Trop Vol. 57 (3): 473-488. 99 ANEXO I Altitud del terreno para 104 líneas de muestreo Línea de evaluación Altitud (m) Línea de evaluación Altitud (m) Línea de evaluación Altitud (m) Línea de evaluación Altitud (m) Línea de evaluación Altitud (m) L101 1.4683 L401 0.7043 L616 0.5868 L1003 1.5253 L1313 1.4893 L103 1.4953 L403 0.9583 L619 0.5938 L1005 1.3603 L1315 1.4473 L105 1.5293 L404 2.1383 L621 0.6108 L1007 1.1883 L1316 1.1103 L107 1.5733 L405 2.3003 L701 0.4493 L1009 1.0473 L1318 1.0903 L109 1.7053 L406 0.6443 L703 0.4463 L1101 2.0313 L1401 1.1583 L111 1.6763 L407 0.5613 L705 0.4383 L1103 1.5613 L1403 1.1063 L113 1.0373 L409 0.5823 L707 0.4183 L1105 1.2413 L1405 1.1363 L115 0.9443 L411 0.5713 L709 0.4213 L1108 1.1573 L1407 1.1313 L117 0.9213 L413 0.5833 L801 0.4793 L1110 1.1773 L1501 1.3216 L201 1.4493 L503 1.0134 L803 0.4613 L1112 1.1353 L1503 0.3106 L203 1.2333 L505 1.0194 L805 0.4093 L1201 1.7653 L1504 0.2226 L205 1.2123 L507 0.9884 L807 0.3723 L1203 1.6983 L1506 0.1406 L207 1.2123 L509 0.8434 L901 1.6543 L1204 1.3533 L1508 0.1756 L209 1.1873 L601 0.5873 L903 1.9203 L1206 1.3733 L1510 0.1006 L211 1.2193 L602 0.5713 L905 1.9503 L1208 1.2293 L1601 1.0584 L301 0.1626 L604 0.5823 L907 1.5363 L1301 2.1633 L1603 0.8144 L303 0.1606 L606 0.5928 L909 1.2063 L1303 1.9763 L1605 0.7704 L305 0.1526 L608 0.5778 L911 1.0143 L1305 1.6813 L1701 0.9242 L307 0.1456 L610 0.5838 L913 1.0733 L1307 1.6353 L1703 0.9412 L309 0.1766 L612 0.5768 L915 0.9823 L1309 1.5873 L1705 0.9952 L311 0.1746 L614 0.5818 L1001 2.2983 L1311 1.5343 100 ANEXO II Distancia a la orilla para 104 líneas de muestreo Línea de evaluación Distancia a orilla (m) Línea de evaluación Distancia a orilla (m) Línea de evaluación Distancia a orilla (m) Línea de evaluación Distancia a orilla (m) Línea de evaluación Distancia a orilla (m) L101 205 L401 225 L616 457 L1003 242 L1313 227 L103 195 L403 215 L619 442 L1005 232 L1315 88 L105 185 L404 210 L621 432 L1007 222 L1316 83 L107 175 L405 205 L701 364 L1009 212 L1318 73 L109 165 L406 200 L703 354 L1101 264 L1401 75 L111 155 L407 195 L705 344 L1103 254 L1403 65 L113 145 L409 185 L707 334 L1105 244 L1405 55 L115 135 L411 175 L709 324 L1108 166 L1407 45 L117 125 L413 165 L801 273 L1110 156 L1501 235 L201 420 L503 583 L803 263 L1112 146 L1503 225 L203 410 L505 573 L805 253 L1201 220 L1504 220 L205 400 L507 563 L807 243 L1203 210 L1506 210 L207 390 L509 553 L901 1201 L1204 164 L1508 200 L209 380 L601 532 L903 1191 L1206 154 L1510 190 L211 370 L602 527 L905 1181 L1208 144 L1601 153 L301 103 L604 517 L907 1171 L1301 287 L1603 143 L303 93 L606 507 L909 1161 L1303 277 L1605 133 L305 83 L608 497 L911 1151 L1305 267 L1701 415 L307 73 L610 487 L913 1141 L1307 257 L1703 405 L309 63 L612 477 L915 1131 L1309 247 L1705 395 L311 53 L614 467 L1001 252 L1311 237 101 ANEXO III Curvas de rango abundancia de cada línea de evaluación por bloque de evaluación C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s C ressa n u d ica u lis Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s M im o sa a ca n th o lo b a Sesu viu m p o rtu la ca stru m C ressa n u d ica u lis C o rd ia lu tea B a tis m a ritim a M a yten u s o cto g o n a M a yten u s o cto g o n a C o rd ia lu tea Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s B a tis m a ritim a H ylo cereu s m o n o ca n th u s A rm a to cereu s ca rtw rig h tia n u s O p u n tia m a cb rid ei Era g ro stis sp . C a esa lp in ia p a ip a i A rm a to cereu s ca rtw rig h tia n u s B u rsera g ra veo len s M a yten u s o cto g o n a Era g ro stis sp . Bu rsera g ra veo len s M a yten u s o cto g o n a M a yten u s o cto g o n a B u rsera g ra veo len s M im o sa a ca n th o lo b a B a tis m a ritim a C o rd ia lu tea A n th ep h o ra h erm a p h ro d ita B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s Sesu viu m p o rtu la ca stru m M a yten u s o cto g o n a R h izo p h o ra sp . Sesu viu m p o rtu la ca stru m A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L1 102 A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a Sa lico rn ia fru tico sa Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L2 103 A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a D istich lis sp ica ta A vicen n ia g erm in a n s La g u n cu la ria ra cem o sa Sa lico rn ia fru tico sa B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s D istich lis sp ica ta Sa lico rn ia fru tico sa La g u n cu la ria ra cem o sa R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa D istich lis sp ica ta R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s La g u n cu la ria ra cem o sa D istich lis sp ica ta Sa lico rn ia fru tico sa R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa D istich lis sp ica ta R h izo p h o ra sp . Sa lico rn ia fru tico sa R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -2 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L3 104 B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s Sesu viu m p o rtu la ca stru m A vicen n ia g ern im a n s M a yten u s o cto g o n a Sesu viu m p o rtu la ca stru m B a tis m a ritim a P ro so p is p a lid a B u rsera g ra veo len s Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s M im o sa a ca n th o lo b a X im en ia a m erica n a A vicen n ia g erm in a n s Sesu viu m p o rtu la ca stru m C o rd ia lu tea Op u n tia m a cb rid ei B u rsera g ra veo len s C ereu s d iffu su s M a yten u s o cto g o n a O p u n tia m a cb rid ei Ip o m o ea ca rn ea B u rsera g ra veo len s M a yten u s o cto g o n a C ereu s d iffu su s A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa M im o sa a ca n th o lo b a B u rsera g ra veo len s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L4 105 Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa A vicen n ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L5 106 A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L6 107 A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . A vicen n ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L7 108 B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen n ia g erm in a n s B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L8 109 Sa lico rn ia fru tico sa Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s Lyciu m a m erica n u m M a yten u s o cto g o n a Era g ro stis sp . B u rsera g ra veo len s C a esa lp in ia p a ip a i C o cco lo b a ru izia n a Era g ro stis sp . B u rsera g ra veo len s M a yten u s o cto g o n a C a esa lp in ia p a ip a i C ereu s d iffu su s P ith ecelo b iu m excelsu m C o cco lo b a ru izia n a B ea u tem p sia a vicen n iifo lia P ro so p is p a llid a C a esa lp in ia p a ip a i Era g ro stis sp . M a yten u s o cto g o n a C ereu s d iffu su s C a esa lp in ia p a ip a i Era g ro stis sp . P ro so p is p a llid a P ith ecelo b iu m excelsu m C ereu s d iffu su s Era g ro stis sp . C o cco lo b a ru izia n a Sa lico rn ia fru tico sa P ith ecelo b iu m excelsu m Lyciu m a m erica n u m M a yten u s o cto g o n a B u rsera g ra veo len s B ea u tem p sia a vicen n iifo lia O p u n tia m a cb rid ei Sp o ro b o lu s p yra m id a tu s Sa lico rn ia fru tico sa M a yten u s o cto g o n a Lyciu m a m erica n u m Sa lico rn ia fru tico sa Sa lico rn ia fru tico sa A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L9 110 B ea u tem p sia a vicen n iifo lia C o rd ia lu tea Lyciu m a m erica n u m C a esa lp in ia p a ip a i B u rsera g ra veo len s Era g ro stis sp . Lyciu m a m erica n u m X im en ia a m erica n a B u rsera g ra veo len s B ea u tem p sia a vicen n iifo lia P ith ecelo b iu m excelsu m Sa lico rn ia fru tico sa B u rsera g ra veo len s Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s Lyciu m a m erica n u m C o rd ia lu tea M a yten u s o cto g o n a Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L10 111 C o rd ia lu tea B u rsera g ra veo len s P ro so p is p a llid a Lyciu m a m erica n u m B ea u tem p sia a vicen n iifo lia D istich lis sp ica ta C o n o ca rp u s erectu s D istich lis sp ica ta C o n o ca rp u s erectu s D istich lis sp ica ta Sa lico rn ia fru tico sa A vicen ia g erm in a n s C o n o ca rp u s erectu s Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa Sessu viu m p o rtu la ca stru m B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L11 112 P ro so p is p a llid a B ea u tem p sia a vicen n iifo lia C o rd ia lu tea C ereu s d iffu su s Sessu viu m p o rtu la ca stru m Sessu viu m p o rtu la ca stru m Lyciu m a m erica n u m B ea u tem p sia a vicen n iifo lia C o rd ia lu tea O p u n tia m a cb rid ei B u rsera g ra veo len s C ereu s d iffu su s Lyciu m a m erica n u m Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s Sa lico rn ia fru tico sa Sessu viu m p o rtu la ca stru m B a tis m a ritim a B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L12 113 B u rsera g ra veo len s Lyciu m a m erica n u m M a yten u s o cto g o n a C o rd ia lu tea C o cco lo b a ru izia n a M a yten u s o cto g o n a B ea u tem p sia a vicen n iifo lia P ro so p is p a llid a C o rd ia lu tea B u rsera g ra veo len s B u rsera g ra veo len s C o rd ia lu tea C ereu s d iffu su s M a yten u s o cto g o n a Lyciu m a m erica n u m C ressa n u d ica u lis Sa lico rn ia fru tico sa C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis Sa lico rn ia fru tico sa C ressa n u d ica u lis Sa lico rn ia fru tico sa C ressa n u d ica u lis Sa lico rn ia fru tico sa C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis C ressa n u d ica u lis A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a La g u n cu la ria ra cem o sa A vicen ia g erm in a n s La g u n cu la ria ra cem o sa R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . La g u n cu la ria ra cem o sa R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L13 114 A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a La g u n cu la ria ra cem o sa A vicen ia g erm in a n s La g u n cu la ria ra cem o sa Rh izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s La g u n cu la ria ra cem o sa La g u n cu la ria ra cem o sa R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . La g u n cu la ria ra cem o sa A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L14 115 C a esa lp in ia p a ip a i Lyciu m a m erica n u m B u rsera g ra veo len s M a yten u s o cto g o n a C a esa lp in ia p a ip a i C o cco lo b a ru izia n a B u rsera g ra veo len s X im en ia a m erica n a D istich lis sp ica ta Sa lico rn ia fru tico sa A vicen ia g erm in a n s D istich lis sp ica ta A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L15 116 B a tis m a ritim a Sessu viu m p o rtu la ca stru m A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L16 117 B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s Sessu viu m p o rtu la ca stru m B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s B a tis m a ritim a A vicen ia g erm in a n s R h izo p h o ra sp . B a tis m a ritim a R h izo p h o ra sp . R h izo p h o ra sp . -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 C o b e rt u ra : Lo g (p i) Pampa Hipersalina (Centro de Isla) --> Canal de Marea (Orilla de Isla) Zona L17 ANEXO IV Análisis de diversidad por línea de muestreo Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominancia (D) Índice Simpson (1-D) Índice Shannon (H) Equitabilidad L1 L101 1 1 1 0 0 0 L102 1 1 1 0 0 0 L103 1 1 1 0 0 0 L104 1 1 1 0 0 0 L105 2 2 0.6616 0.3384 0.5215 0.7523 L106 2 2 0.5725 0.4275 0.6188 0.8927 L107 1 1 1 0 0 0 L108 7 7 0.3256 0.6744 1.361 0.6994 L109 7 7 0.2425 0.7575 1.612 0.8282 L110 5 5 0.3893 0.6107 1.106 0.6871 L111 3 3 0.6367 0.3633 0.6055 0.5511 L112 6 6 0.3069 0.6931 1.321 0.7375 L113 4 4 0.4451 0.5549 0.9972 0.7193 L114 4 4 0.3014 0.6986 1.288 0.9292 L115 2 2 0.597 0.403 0.5927 0.8552 L116 1 1 1 0 0 0 L117 1 1 1 0 0 0 L118 1 1 1 0 0 0 L119 1 1 1 0 0 0 L120 1 1 1 0 0 0 L121 1 1 1 0 0 0 L2 L201 3 3 0.3699 0.6301 1.047 0.9528 L202 3 3 0.5179 0.4821 0.6985 0.6358 L203 2 2 0.5366 0.4634 0.6561 0.9465 L204 1 1 1 0 0 0 L205 1 1 1 0 0 0 L206 1 1 1 0 0 0 L207 2 2 0.5287 0.4713 0.6642 0.9582 L208 2 2 0.5279 0.4721 0.665 0.9594 L209 2 2 0.6049 0.3951 0.5842 0.8428 L210 1 1 1 0 0 0 L211 1 1 1 0 0 0 L212 1 1 1 0 0 0 L213 1 1 1 0 0 0 119 Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominancia (D) Índice Simpson (1- D) Índice Shannon (H) Equitabilidad L3 L301 2 2 0.5234 0.4766 0.6696 0.966 L302 5 5 0.2533 0.7467 1.471 0.9143 L303 6 6 0.2177 0.7823 1.624 0.9063 L304 2 2 0.5153 0.4847 0.6778 0.9778 L305 3 3 0.4745 0.5255 0.8994 0.8187 L306 5 5 0.3182 0.6818 1.312 0.8149 L307 4 4 0.343 0.657 1.172 0.8455 L308 2 2 0.7212 0.2788 0.4518 0.6518 L309 1 1 1 0 0 0 L310 1 1 1 0 0 0 L311 1 1 1 0 0 0 L312 1 1 1 0 0 0 L313 1 1 1 0 0 0 L4 L401 3 3 0.4573 0.5427 0.9261 0.8429 L402 5 5 0.2525 0.7475 1.483 0.9217 L403 8 8 0.2297 0.7703 1.663 0.7999 L404 4 4 0.3792 0.6208 1.039 0.7495 L405 4 4 0.4309 0.5691 0.976 0.7041 L406 4 4 0.4854 0.5146 0.9803 0.7071 L407 1 1 1 0 0 0 L408 2 2 0.6387 0.3613 0.5472 0.7894 L409 2 2 0.8154 0.1846 0.3314 0.4781 L410 1 1 1 0 0 0 L411 2 2 0.8942 0.1058 0.216 0.3116 L412 1 1 1 0 0 0 L413 1 1 1 0 0 0 L414 1 1 1 0 0 0 L5 L501 2 2 0.54 0.46 0.6526 0.9415 L502 2 2 0.6618 0.3382 0.5213 0.752 L503 2 2 0.5006 0.4994 0.6926 0.9992 L504 2 2 0.645 0.355 0.5402 0.7793 L505 2 2 0.6051 0.3949 0.584 0.8425 L506 3 3 0.4047 0.5953 0.9719 0.8846 L507 1 1 1 0 0 0 L508 1 1 1 0 0 0 120 L509 1 1 1 0 0 0 L510 1 1 1 0 0 0 L511 1 1 1 0 0 0 Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominancia (D) Índice Simpson (1- D) Índice Shannon (H) Equitabilidad L6 L601 1 1 1 0 0 0 L602 1 1 1 0 0 0 L603 1 1 1 0 0 0 L604 1 1 1 0 0 0 L605 1 1 1 0 0 0 L606 1 1 1 0 0 0 L607 1 1 1 0 0 0 L608 1 1 1 0 0 0 L609 1 1 1 0 0 0 L610 1 1 1 0 0 0 L611 1 1 1 0 0 0 L612 2 2 0.8297 0.1703 0.3117 0.4497 L613 1 1 1 0 0 0 L614 1 1 1 0 0 0 L615 1 1 1 0 0 0 L616 1 1 1 0 0 0 L617 1 1 1 0 0 0 L618 1 1 1 0 0 0 L619 1 1 1 0 0 0 L620 2 2 0.6249 0.3751 0.5624 0.8114 L621 1 1 1 0 0 0 L622 1 1 1 0 0 0 L7 L701 1 1 1 0 0 0 L702 1 1 1 0 0 0 L703 1 1 1 0 0 0 L704 1 1 1 0 0 0 L705 2 2 0.888 0.112 0.2258 0.3257 L706 2 2 0.5004 0.4996 0.6927 0.9994 L707 1 1 1 0 0 0 L708 1 1 1 0 0 0 L709 1 1 1 0 0 0 121 Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominancia (D) Índice Simpson (1-D) Índice Shannon (H) Equitabilidad L8 L801 2 2 0.5346 0.4654 0.6582 0.9496 L802 2 2 0.5939 0.4061 0.596 0.8599 L803 2 2 0.5225 0.4775 0.6704 0.9672 L804 2 2 0.6981 0.3019 0.4793 0.6915 L805 1 1 1 0 0 0 L806 1 1 1 0 0 0 L807 1 1 1 0 0 0 L9 L901 4 4 0.4336 0.5664 0.9442 0.6811 L902 4 4 0.433 0.567 1.075 0.7757 L903 9 9 0.2158 0.7842 1.702 0.7745 L904 4 4 0.2929 0.7071 1.285 0.9272 L905 5 5 0.2795 0.7205 1.413 0.8777 L906 9 9 0.2359 0.7641 1.672 0.7609 L907 4 4 0.3274 0.6726 1.202 0.867 L908 1 1 1 0 0 0 L909 1 1 1 0 0 0 L910 2 2 0.5421 0.4579 0.6504 0.9384 L911 2 2 0.5325 0.4675 0.6602 0.9525 L912 2 2 0.705 0.295 0.4712 0.6797 L913 1 1 1 0 0 0 L914 1 1 1 0 0 0 L915 1 1 1 0 0 0 L10 L1001 5 5 0.2602 0.7398 1.462 0.9083 L1002 6 6 0.2556 0.7444 1.538 0.8584 L1003 7 7 0.2158 0.7842 1.701 0.8743 L1004 2 2 0.6905 0.3095 0.4882 0.7043 L1005 2 2 0.5785 0.4215 0.6125 0.8836 L1006 3 3 0.339 0.661 1.09 0.9922 L1007 3 3 0.3674 0.6326 1.047 0.9535 L1008 2 2 0.5596 0.4404 0.6323 0.9123 L1009 1 1 1 0 0 0 L1010 1 1 1 0 0 0 122 Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominancia (D) Índice Simpson (1- D) Índice Shannon (H) Equitabilidad L10 L1001 5 5 0.2602 0.7398 1.462 0.9083 L1002 6 6 0.2556 0.7444 1.538 0.8584 L1003 7 7 0.2158 0.7842 1.701 0.8743 L1004 2 2 0.6905 0.3095 0.4882 0.7043 L1005 2 2 0.5785 0.4215 0.6125 0.8836 L1006 3 3 0.339 0.661 1.09 0.9922 L1007 3 3 0.3674 0.6326 1.047 0.9535 L1008 2 2 0.5596 0.4404 0.6323 0.9123 L1009 1 1 1 0 0 0 L1010 1 1 1 0 0 0 L11 L1101 5 5 0.2581 0.7419 1.469 0.9125 L1102 2 2 0.5923 0.4077 0.5978 0.8624 L1103 2 2 0.5052 0.4948 0.6879 0.9925 L1104 4 4 0.361 0.639 1.157 0.8347 L1105 2 2 0.8641 0.1359 0.2622 0.3783 L1106 3 3 0.3618 0.6382 1.053 0.9583 L1107 1 1 1 0 0 0 L1108 3 3 0.4632 0.5368 0.9095 0.8278 L1109 3 3 0.3842 0.6158 1.011 0.9202 L1110 2 2 0.9884 0.01163 0.0359 0.05179 L1111 1 1 1 0 0 0 L1112 1 1 1 0 0 0 L1113 1 1 1 0 0 0 L12 L1201 5 5 0.3073 0.6927 1.322 0.8213 L1202 7 7 0.243 0.757 1.552 0.7974 L1203 4 4 0.4196 0.5804 1.099 0.7931 L1204 2 2 0.9142 0.08583 0.1833 0.2645 L1205 2 2 0.5049 0.4951 0.6882 0.9929 L1206 3 3 0.3973 0.6027 0.9944 0.9051 L1207 3 3 0.4685 0.5315 0.8693 0.7913 L1208 1 1 1 0 0 0 L1209 1 1 1 0 0 0 123 Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominanci a (D) Índice Simpson (1-D) Índice Shannon (H) Equitabilida d L13 L1301 5 5 0.2318 0.7682 1.531 0.9515 L1302 5 5 0.2396 0.7604 1.508 0.9369 L1303 3 3 0.7264 0.2736 0.4906 0.4466 L1304 4 4 0.3221 0.6779 1.235 0.891 L1305 1 1 1 0 0 0 L1306 1 1 1 0 0 0 L1307 1 1 1 0 0 0 L1308 1 1 1 0 0 0 L1309 2 2 0.9455 0.0545 0.1279 0.1845 L1310 2 2 0.9059 0.09411 0.1971 0.2843 L1311 2 2 0.8377 0.1623 0.3005 0.4335 L1312 1 1 1 0 0 0 L1313 1 1 1 0 0 0 L1314 1 1 1 0 0 0 L1315 1 1 1 0 0 0 L1316 3 3 0.5758 0.4242 0.7588 0.6907 L1317 3 3 0.4212 0.5788 0.9754 0.8879 L1318 3 3 0.3595 0.6405 1.058 0.9629 L1319 2 2 0.8252 0.1748 0.3179 0.4587 L14 L1401 3 3 0.7164 0.2836 0.5316 0.4839 L1402 3 3 0.6677 0.3323 0.5865 0.5338 L1403 2 2 0.526 0.474 0.6669 0.9622 L1404 3 3 0.4373 0.5627 0.9509 0.8655 L1405 3 3 0.3449 0.6551 1.082 0.9847 L1406 1 1 1 0 0 0 L1407 1 1 1 0 0 0 L1408 1 1 1 0 0 0 L15 L1501 4 4 0.3923 0.6077 1.064 0.7676 L1502 5 5 0.2503 0.7497 1.464 0.9096 L1503 3 3 0.4779 0.5221 0.8977 0.8171 L1504 2 2 0.5083 0.4917 0.6849 0.988 L1505 2 2 0.5937 0.4063 0.5963 0.8603 L1506 3 3 0.4213 0.5787 0.963 0.8766 L1507 3 3 0.3768 0.6232 1.026 0.9339 L1508 2 2 0.6486 0.3514 0.5361 0.7735 L1509 1 1 1 0 0 0 L1510 1 1 1 0 0 0 124 Línea de muestreo Nº especies Cobertura total Dominancia (D) Índice Simpson (1- D) Índice Shannon (H) Equitabilidad L16 L1601 3 3 0.3746 0.6254 1.04 0.9467 L1602 3 3 0.5663 0.4337 0.6952 0.6328 L1603 2 2 0.5022 0.4978 0.6909 0.9968 L1604 1 1 1 0 0 0 L1605 1 1 1 0 0 0 L17 L1701 3 3 0.3755 0.6245 1.032 0.9392 L1702 2 2 0.5138 0.4862 0.6792 0.9799 L1703 2 2 0.6719 0.3281 0.5097 0.7353 L1704 2 2 0.5 0.5 0.6931 1 L1705 1 1 1 0 0 0 L1706 1 1 1 0 0 0 125 ANEXO V Fotos de comunidades de vegetación Figura N°1. Comunidad “matorral arbustivo”. Figura N°2. Comunidad “vegetación halófita”. 126 Figura N°3. Comunidad Manglar bajo. Figura N°4. Comunidad Manglar. 127 Figura N°5. Comunidad herbazal. Figura N°6. Muestreo de la vegetación.