Recibido: 10/03/2026 Aprobado:12/04/2026
Vol.6 N|1
1605 | Página
DOI: https://doi.org/10.70208/3007.8245.v6.n1.420
Evaluación de la perturbación ecosistémica e interacciones vegetales en
zonas no tradicionales de cultivo de quinua (chenopodium quinoa)
mediante índices de diversidad y modelos de aprendizaje automático:
cantón de orinoca, oruro Milton Robert Pérez Lovera
fcan_uto_perez@yahoo.com
https://orcid.org/0009-0005-2672-8475
Universidad Técnica de Oruro
Investigador Museo de Historia Natural. FCAN – UTO
Bolivia
Alfredo Ancasi Mamani
alam_fcapv@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0009-0556-5418
Universidad Técnica de Oruro
Investigador Museo de Historia Natural. FCAN – UTO
Bolivia
Cesar Beltrán Vásquez
cesarbelt67@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-6713-1717
Universidad Técnica de Oruro
Investigador Unidad de Servicios técnicos especializado FCAN – UTO
Bolivia
Erick Martin Moron Galarza
fromboliviatoworld@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-9039-1072
Universidad Técnica de Oruro
Investigador Museo de Historia Natural. FCAN – UTO
Bolivia
Vol.6 N|1
1606 | Página
RESUMEN
El estudio, desarrollado en el Cantón de Orinoca (municipio Santiago de Andamarca), en 2023 - 2024,
evaluó las interacciones competitivas de comunidades vegetales en zonas no tradicionales de cultivo
de quinua. La distribución, composición y diversidad presentan perturbaciones y estrés, producto de
actividad agrícola, siendo diferente la similitud florística y afectando las interacciones competitivas
(distribución NO Normal), generando procesos de degradación. Los transectos T3=Orinoca-
Calavillca, T2=Orinoca-Rosapata y T1=Orinoca-Mara Mara, muestran perturbación - estrés
(fenómenos naturales - edáfico). Este fenómeno suscitado, es por la actividad agrícola, como
consecuencia directa, reducción del tamaño poblacional de especies en simpatría (en una misma
área), siendo especies no dominantes; en comparación a especies alopátricas (diferentes áreas y que
no se solapan), siendo especies competidoras dominantes. Los cambios de nicho y la depresión de
los respectivos tamaños poblacionales es además función de la eficiencia competitiva de cada
especie, lo que refleja que Stipa ichu (T1=Orinoca-Mara Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-
Mara Mara y T2=Orinoca-Rosapata), y Parastrephia lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata) tienen estas
características. Por tanto, la actividad agrícola es un factor importante para el comportamiento y
modificación de las interacciones competitivas de comunidades vegetales. El uso de transectos
variables Foster, 2005, índices de diversidad y análisis de distribución normal, ayuda a entender el
comportamiento de comunidades vegetales, como base para proponer proyectos de manejo y
conservación de suelos y praderas nativas, en zonas de actividad agrícola. Se aplicó un enfoque de
modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) mediante la metodología OSEMN,
empleando Análisis Discriminante Lineal (LDA) para modelar la perturbación ecosistémica y generar
escenarios de comparación con sitio no muestreados.
Palabras claves: Perturbación ecosistemica, cultivo de quinua, índices de diversidad, distribución
normal
1606 | Página
RESUMEN
El estudio, desarrollado en el Cantón de Orinoca (municipio Santiago de Andamarca), en 2023 - 2024,
evaluó las interacciones competitivas de comunidades vegetales en zonas no tradicionales de cultivo
de quinua. La distribución, composición y diversidad presentan perturbaciones y estrés, producto de
actividad agrícola, siendo diferente la similitud florística y afectando las interacciones competitivas
(distribución NO Normal), generando procesos de degradación. Los transectos T3=Orinoca-
Calavillca, T2=Orinoca-Rosapata y T1=Orinoca-Mara Mara, muestran perturbación - estrés
(fenómenos naturales - edáfico). Este fenómeno suscitado, es por la actividad agrícola, como
consecuencia directa, reducción del tamaño poblacional de especies en simpatría (en una misma
área), siendo especies no dominantes; en comparación a especies alopátricas (diferentes áreas y que
no se solapan), siendo especies competidoras dominantes. Los cambios de nicho y la depresión de
los respectivos tamaños poblacionales es además función de la eficiencia competitiva de cada
especie, lo que refleja que Stipa ichu (T1=Orinoca-Mara Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-
Mara Mara y T2=Orinoca-Rosapata), y Parastrephia lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata) tienen estas
características. Por tanto, la actividad agrícola es un factor importante para el comportamiento y
modificación de las interacciones competitivas de comunidades vegetales. El uso de transectos
variables Foster, 2005, índices de diversidad y análisis de distribución normal, ayuda a entender el
comportamiento de comunidades vegetales, como base para proponer proyectos de manejo y
conservación de suelos y praderas nativas, en zonas de actividad agrícola. Se aplicó un enfoque de
modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) mediante la metodología OSEMN,
empleando Análisis Discriminante Lineal (LDA) para modelar la perturbación ecosistémica y generar
escenarios de comparación con sitio no muestreados.
Palabras claves: Perturbación ecosistemica, cultivo de quinua, índices de diversidad, distribución
normal
Vol.6 N|1
1607 | Página
Evaluation of ecosystem disturbance and plant interactions in
non-traditional quinoa (chenopodium quinoa) cultivation
areas using diversity indices and machine learning models:
orinoca canton, oruro
ABSTRACT
The study, conducted in the Orinoca Canton (Santiago de Andamarca municipality) in 2023-2024,
evaluated the competitive interactions of plant communities in non-traditional quinoa cultivation
areas. The distribution, composition, and diversity of these communities show disturbances and stress
resulting from agricultural activity. Floristic similarity differs, and competitive interactions are affected
(non-normal distribution), leading to degradation processes. Transects T3 (Orinoca-Calavillca), T2
(Orinoca-Rosapata), and T1 (Orinoca-Mara Mara) exhibit disturbance and stress (natural and edaphic
phenomena). This phenomenon is directly caused by agricultural activity, resulting in a reduction in
the population size of sympatric species (those within the same area), which are non-dominant
species, compared to allopatric species (those in different, non-overlapping areas), which are
dominant competitors. Niche shifts and the resulting decline in population sizes are also a function of
each species' competitive efficiency, reflecting the characteristics of Stipa ichu (T1=Orinoca-Mara
Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-Mara Mara and T2=Orinoca-Rosapata), and
Parastrephia lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata). Therefore, agricultural activity is a significant
factor in the behavior and modification of competitive interactions within plant communities. The use
of variable transects (Foster, 2005), diversity indices, and normal distribution analysis helps to
understand the behavior of plant communities, providing a basis for proposing management and
conservation projects for native soils and grasslands in areas of agricultural activity. A machine
learning approach was applied using the OSEMN methodology, employing Linear Discriminant
Analysis (LDA) to model ecosystem disturbance and generate comparison scenarios with unsampled
sites.
Keywords: Competitive interactions, quinoa cultivation, diversity indices, normal distribution
1607 | Página
Evaluation of ecosystem disturbance and plant interactions in
non-traditional quinoa (chenopodium quinoa) cultivation
areas using diversity indices and machine learning models:
orinoca canton, oruro
ABSTRACT
The study, conducted in the Orinoca Canton (Santiago de Andamarca municipality) in 2023-2024,
evaluated the competitive interactions of plant communities in non-traditional quinoa cultivation
areas. The distribution, composition, and diversity of these communities show disturbances and stress
resulting from agricultural activity. Floristic similarity differs, and competitive interactions are affected
(non-normal distribution), leading to degradation processes. Transects T3 (Orinoca-Calavillca), T2
(Orinoca-Rosapata), and T1 (Orinoca-Mara Mara) exhibit disturbance and stress (natural and edaphic
phenomena). This phenomenon is directly caused by agricultural activity, resulting in a reduction in
the population size of sympatric species (those within the same area), which are non-dominant
species, compared to allopatric species (those in different, non-overlapping areas), which are
dominant competitors. Niche shifts and the resulting decline in population sizes are also a function of
each species' competitive efficiency, reflecting the characteristics of Stipa ichu (T1=Orinoca-Mara
Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-Mara Mara and T2=Orinoca-Rosapata), and
Parastrephia lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata). Therefore, agricultural activity is a significant
factor in the behavior and modification of competitive interactions within plant communities. The use
of variable transects (Foster, 2005), diversity indices, and normal distribution analysis helps to
understand the behavior of plant communities, providing a basis for proposing management and
conservation projects for native soils and grasslands in areas of agricultural activity. A machine
learning approach was applied using the OSEMN methodology, employing Linear Discriminant
Analysis (LDA) to model ecosystem disturbance and generate comparison scenarios with unsampled
sites.
Keywords: Competitive interactions, quinoa cultivation, diversity indices, normal distribution
Vol.6 N|1
1608 | Página
INTRODUCCIÓN
Los paisajes constituyen sistemas dinámicos y cada especie vegetal es un sistema complejo de
estudiar, Distintos autores han interpretado que los patrones observados en la naturaleza y los
procesos de cambio, son producto de la acción de factores que actúan e interactúan a diferentes
escalas espaciales y temporales en una forma relativamente jerárquica (Delcourt et al., 1983; Forman y
Godron, 1986; Zonneveld, 1995; Kandus P., 2000, mencionado en Pérez L. M. R. 2009).
En particular, desde el punto de vista de la ecología vegetal, los cambios en cuanto a los patrones de
distribución de las plantas y la composición de comunidades en el tiempo y de las especies vegetales
que la conforman, fueron señalados históricamente como un fenómeno natural y común por
diferentes autores (Miles, 1987). Desde mediados de la década del 70 (siglo XX), dos tendencias
conceptuales dominaron el campo de la investigación acerca de la dinámica de la vegetación. Por
una parte, se produjo un reemplazo de explicaciones holísticas por aproximaciones reduccionistas -
mecanicistas que enfatizan las causas próximas para explicar cambios de la vegetación, relacionadas
con el enfoque de la ecología de poblaciones. En segundo término, se reemplazan los paradigmas de
equilibrio por los de no equilibrio, entrando a la ecología de comunidades. Estos procesos se expresan
a través de mecanismos resultantes de propiedades individuales como capacidad de colonización,
competencia o atributos vitales (Bazzaz, 1979; Grubb, 1986; Horn, 1981; Tilman, 1987, 1988; Drury y
Nisbet 1973; Pickett, 1976; Grime, 1979; Noble y Slatyer, 1980; Kandus P., 2000. mencionado en Pérez L. M.
R. 2009), y también mecanismos derivados de la interacción entre especies, en particular, los modelos
de facilitación, inhibición y tolerancia propuestos por Connell y Slatyer (1977). Todavía no se conoce
del todo las complejas relaciones existentes de las especies entre sí y entre las especies y el ambiente.
Sin embargo, cada día es más evidente que la destrucción de un gran número de especies reducirá la
diversidad, y dejará tras de sí un mundo biológico diferente al que habitó en sus orígenes.
Una de las regiones más estudiadas desde su potencial forrajero, así como también en sus aspectos
sociales y su influencia en el uso de la tierra. Abarca la región oeste del país (altiplano de Bolivia). La
topografía es irregular, suelos diferentes (entisoles e inceptisoles), regímenes pluviométricos variables,
desde 200 mm hasta 700 mm, con mayores precipitaciones en el norte y este, que disminuyen a
1608 | Página
INTRODUCCIÓN
Los paisajes constituyen sistemas dinámicos y cada especie vegetal es un sistema complejo de
estudiar, Distintos autores han interpretado que los patrones observados en la naturaleza y los
procesos de cambio, son producto de la acción de factores que actúan e interactúan a diferentes
escalas espaciales y temporales en una forma relativamente jerárquica (Delcourt et al., 1983; Forman y
Godron, 1986; Zonneveld, 1995; Kandus P., 2000, mencionado en Pérez L. M. R. 2009).
En particular, desde el punto de vista de la ecología vegetal, los cambios en cuanto a los patrones de
distribución de las plantas y la composición de comunidades en el tiempo y de las especies vegetales
que la conforman, fueron señalados históricamente como un fenómeno natural y común por
diferentes autores (Miles, 1987). Desde mediados de la década del 70 (siglo XX), dos tendencias
conceptuales dominaron el campo de la investigación acerca de la dinámica de la vegetación. Por
una parte, se produjo un reemplazo de explicaciones holísticas por aproximaciones reduccionistas -
mecanicistas que enfatizan las causas próximas para explicar cambios de la vegetación, relacionadas
con el enfoque de la ecología de poblaciones. En segundo término, se reemplazan los paradigmas de
equilibrio por los de no equilibrio, entrando a la ecología de comunidades. Estos procesos se expresan
a través de mecanismos resultantes de propiedades individuales como capacidad de colonización,
competencia o atributos vitales (Bazzaz, 1979; Grubb, 1986; Horn, 1981; Tilman, 1987, 1988; Drury y
Nisbet 1973; Pickett, 1976; Grime, 1979; Noble y Slatyer, 1980; Kandus P., 2000. mencionado en Pérez L. M.
R. 2009), y también mecanismos derivados de la interacción entre especies, en particular, los modelos
de facilitación, inhibición y tolerancia propuestos por Connell y Slatyer (1977). Todavía no se conoce
del todo las complejas relaciones existentes de las especies entre sí y entre las especies y el ambiente.
Sin embargo, cada día es más evidente que la destrucción de un gran número de especies reducirá la
diversidad, y dejará tras de sí un mundo biológico diferente al que habitó en sus orígenes.
Una de las regiones más estudiadas desde su potencial forrajero, así como también en sus aspectos
sociales y su influencia en el uso de la tierra. Abarca la región oeste del país (altiplano de Bolivia). La
topografía es irregular, suelos diferentes (entisoles e inceptisoles), regímenes pluviométricos variables,
desde 200 mm hasta 700 mm, con mayores precipitaciones en el norte y este, que disminuyen a
Vol.6 N|1
1609 | Página
medida que uno se aleja hacia el sud y el oeste. En esta zona, se identifican cuatro ecoregiones. Y la
de importancia para el presente estudio es la ecoregión puna semiárida y árida (altiplano central), que
presenta comunidades vegetales climáticas y edáficas con diferentes potenciales productivos que van
disminuyendo de norte a sud, paralelamente a la disminución de la precipitación pluvial. Varios
autores han clasificado a estas comunidades vegetales desde el punto de vista de la distribución,
densidad y clase de rumiantes que las pastorean, pero no han efectuado una clasificación basada en
la metodología de ordenamiento de pradera y menos estudios enfocados al manejo y conservación
de praderas nativas. Sin embargo, son datos útiles y vigentes, se puede mencionar, entre otros, a
(Barrientos, 2005; Ayala, 1999; Alzérreca, 1982; Cárdenas, 1972, Posnansky 1971, Blanco 1971, Cardozo,
1970 y Braun, 1964). Por lo tanto, en la medida que se realice estudios con un enfoque de
funcionalidad, en especial de especies vegetales, tendremos alternativas de aprovechamiento de los
recursos naturales para el manejo y conservación de suelos y con este el desarrollo de las localidades
rurales.
Para tal efecto el objetivo central fue “Evaluación de la perturbación ecosistémica e interacciones vegetales
en zonas no tradicionales de cultivo de quinua (Chenopodium quinoa) mediante índices de diversidad y
modelos de aprendizaje automático”. Entendiendo si “La distribución, composición y diversidad de
comunidades vegetales presentan perturbaciones y estrés (producto de la actividad agrícola introducida en
especial el del cultivo de la quinua, Chenopodium quinoa), reflejado en la diferencia de similitud (índices de
diversidad), por lo cual las interacciones competitivas se ven afectadas al no tener un comportamiento
Normal y con este aumentando los procesos de degradación de las comunidades vegetales”. Dada la
complejidad de las interacciones vegetales, el trabajo de investigación no solo se limita a la
estadística descriptiva y cálculo de índices, sino que integra modelos de aprendizaje automático para
predecir la resiliencia del ecosistema frente al avance de la frontera agrícola, permitiendo una
evaluación cuantitativa de la salud ambiental en zonas no muestreadas.
METODOLOGÍA
El estudio se realizó al sur del departamento de Oruro (Bolivia), en la 1ra Sección de la provincia Sur
Carangas, del Municipio Santiago de Andamarca. En el cantón de Orinoca (localidades de Orinoca,
1609 | Página
medida que uno se aleja hacia el sud y el oeste. En esta zona, se identifican cuatro ecoregiones. Y la
de importancia para el presente estudio es la ecoregión puna semiárida y árida (altiplano central), que
presenta comunidades vegetales climáticas y edáficas con diferentes potenciales productivos que van
disminuyendo de norte a sud, paralelamente a la disminución de la precipitación pluvial. Varios
autores han clasificado a estas comunidades vegetales desde el punto de vista de la distribución,
densidad y clase de rumiantes que las pastorean, pero no han efectuado una clasificación basada en
la metodología de ordenamiento de pradera y menos estudios enfocados al manejo y conservación
de praderas nativas. Sin embargo, son datos útiles y vigentes, se puede mencionar, entre otros, a
(Barrientos, 2005; Ayala, 1999; Alzérreca, 1982; Cárdenas, 1972, Posnansky 1971, Blanco 1971, Cardozo,
1970 y Braun, 1964). Por lo tanto, en la medida que se realice estudios con un enfoque de
funcionalidad, en especial de especies vegetales, tendremos alternativas de aprovechamiento de los
recursos naturales para el manejo y conservación de suelos y con este el desarrollo de las localidades
rurales.
Para tal efecto el objetivo central fue “Evaluación de la perturbación ecosistémica e interacciones vegetales
en zonas no tradicionales de cultivo de quinua (Chenopodium quinoa) mediante índices de diversidad y
modelos de aprendizaje automático”. Entendiendo si “La distribución, composición y diversidad de
comunidades vegetales presentan perturbaciones y estrés (producto de la actividad agrícola introducida en
especial el del cultivo de la quinua, Chenopodium quinoa), reflejado en la diferencia de similitud (índices de
diversidad), por lo cual las interacciones competitivas se ven afectadas al no tener un comportamiento
Normal y con este aumentando los procesos de degradación de las comunidades vegetales”. Dada la
complejidad de las interacciones vegetales, el trabajo de investigación no solo se limita a la
estadística descriptiva y cálculo de índices, sino que integra modelos de aprendizaje automático para
predecir la resiliencia del ecosistema frente al avance de la frontera agrícola, permitiendo una
evaluación cuantitativa de la salud ambiental en zonas no muestreadas.
METODOLOGÍA
El estudio se realizó al sur del departamento de Oruro (Bolivia), en la 1ra Sección de la provincia Sur
Carangas, del Municipio Santiago de Andamarca. En el cantón de Orinoca (localidades de Orinoca,
Vol.6 N|1
1610 | Página
Mara Mara, Rosapata y Calavillca), ubicada a 67º15' LW y 18º58' LS, a una altitud promedio de 3840
msnm, en las gestiones 2023 y 2024. Para la evaluación de la flora silvestre se estudió los aspectos
descriptivos de asociaciones vegetales, se enmarco en la sociología de plantas, utilizando el transecto
variable (Foster et. al 1995), (figura 1) y cuadrantes mínimos (Braun Blanquet, 1979). Son métodos que
ayudan a estudiar tanto la riqueza como la abundancia de la flora presente en la zona, así como la
diversidad florística. El objeto es poder identificar que especies tienen un comportamiento en
simpatría o alopatría, muy importante para entender las interacciones competitivas en las
comunidades vegetales. También se evaluó las estrategias y formas de vida (método propuesto por
Grime, mencionado en Pérez, 2009).
Las formaciones vegetales –transectos– (figura 1), su diversidad florística, se evaluaron por medio de
los índices de diversidad de Shanon-Wiener (H’ = − ∑ 𝑃𝑖 ∗ 𝐿𝑛 𝑃𝑖𝑆
𝑖=1 ; S número de especies (riqueza
de especies), Pi proporción de individuos de la especie i respecto al total de individuos (es decir la
abundancia relativa de la especie 𝑖 = 𝑛𝑖 𝑁⁄ ; ni número de individuos de la especie i, N número de
todos los individuos de todas las especies), se midió el cambio de una comunidad con stress, su
aplicabilidad se ve manifestado en las evaluaciones de comunidades vegetales con perturbaciones las
de tipo agrícola y pecuario (Magurran, 1988; Schaefer, 1995; Pérez, 2010). El análisis de datos se
estructuró bajo la metodología OSEMN: 1) Obtain: Recolección de datos fitosociológicos en campo;
2) Scrub: Limpieza y normalización de datos; 3) Explore: Cálculo de índices de diversidad y
correlaciones; 4) Model: Implementación de Análisis Discriminante Lineal (LDA) como clasificador
supervisado en Python; y 5) iNterpret: Evaluación de escenarios predictivos de resiliencia.
1610 | Página
Mara Mara, Rosapata y Calavillca), ubicada a 67º15' LW y 18º58' LS, a una altitud promedio de 3840
msnm, en las gestiones 2023 y 2024. Para la evaluación de la flora silvestre se estudió los aspectos
descriptivos de asociaciones vegetales, se enmarco en la sociología de plantas, utilizando el transecto
variable (Foster et. al 1995), (figura 1) y cuadrantes mínimos (Braun Blanquet, 1979). Son métodos que
ayudan a estudiar tanto la riqueza como la abundancia de la flora presente en la zona, así como la
diversidad florística. El objeto es poder identificar que especies tienen un comportamiento en
simpatría o alopatría, muy importante para entender las interacciones competitivas en las
comunidades vegetales. También se evaluó las estrategias y formas de vida (método propuesto por
Grime, mencionado en Pérez, 2009).
Las formaciones vegetales –transectos– (figura 1), su diversidad florística, se evaluaron por medio de
los índices de diversidad de Shanon-Wiener (H’ = − ∑ 𝑃𝑖 ∗ 𝐿𝑛 𝑃𝑖𝑆
𝑖=1 ; S número de especies (riqueza
de especies), Pi proporción de individuos de la especie i respecto al total de individuos (es decir la
abundancia relativa de la especie 𝑖 = 𝑛𝑖 𝑁⁄ ; ni número de individuos de la especie i, N número de
todos los individuos de todas las especies), se midió el cambio de una comunidad con stress, su
aplicabilidad se ve manifestado en las evaluaciones de comunidades vegetales con perturbaciones las
de tipo agrícola y pecuario (Magurran, 1988; Schaefer, 1995; Pérez, 2010). El análisis de datos se
estructuró bajo la metodología OSEMN: 1) Obtain: Recolección de datos fitosociológicos en campo;
2) Scrub: Limpieza y normalización de datos; 3) Explore: Cálculo de índices de diversidad y
correlaciones; 4) Model: Implementación de Análisis Discriminante Lineal (LDA) como clasificador
supervisado en Python; y 5) iNterpret: Evaluación de escenarios predictivos de resiliencia.
Vol.6 N|1
1611 | Página
Figura 1. Transectos variables en las zonas en estudio
Localidad Transecto Distancia (km)
Orinoca – Mara Mara T1 18
Orinoca - Rosapata T2 19
Orinoca - Calavillca T3 20
El Índice de Equitatividad o Evenness (𝐸 = H’
𝐻𝑚𝑎𝑥 ; H´ = Diversidad encontrada en el lugar (se usa el
índice de Shannon - Wiener), Hmax = Logaritmo (Ln) de la riqueza de especies (familias encontradas
en la zona de estudio), evaluó la equivalencia que existe entre la abundancia de especies, relación que
existe entre la diversidad encontrada y la diversidad esperada (Magurran, 1988), índice de Kothè,
1611 | Página
Figura 1. Transectos variables en las zonas en estudio
Localidad Transecto Distancia (km)
Orinoca – Mara Mara T1 18
Orinoca - Rosapata T2 19
Orinoca - Calavillca T3 20
El Índice de Equitatividad o Evenness (𝐸 = H’
𝐻𝑚𝑎𝑥 ; H´ = Diversidad encontrada en el lugar (se usa el
índice de Shannon - Wiener), Hmax = Logaritmo (Ln) de la riqueza de especies (familias encontradas
en la zona de estudio), evaluó la equivalencia que existe entre la abundancia de especies, relación que
existe entre la diversidad encontrada y la diversidad esperada (Magurran, 1988), índice de Kothè,
Vol.6 N|1
1612 | Página
denominado índice de ausencia de especies, se trabajó en base a un lugar de referencia y usa la
cantidad de especies faltantes en comparación con el lugar de referencia como indicador de calidad
biológica. La cantidad de especies en el lugar de referencia se define como el 100% de especies
presentes y en base a este valor se calcula el porcentaje de especies encontradas en las otras
estaciones de monitoreo.
El uso del índice de Morisita-Horn ( 𝐶 = 2 ∑ 𝑝𝑖𝑗𝑝𝑖𝑘
𝑛
𝑖
∑ 𝑝𝑖𝑗[(𝑛𝑖𝑗−1)/(𝑁𝑗−1)]+∑ 𝑝𝑖𝑘[(𝑛𝑖𝑘−1)/(𝑁𝑘−1)]𝑛
𝑖
𝑛
𝑖
; 𝑝𝑖𝑗 , 𝑝𝑖𝑘
proporción de recurso i de todos los recursos usados por especie j o k. 𝑛𝑖𝑗, 𝑛𝑖𝑘 número de individuos
de especie j o k que usan recurso i. 𝑁𝑗, 𝑁𝑘 número total de individuos de cada especie en muestra),
considera la abundancia relativa de especies, abundancia proporcional de especies vegetales,
asimismo, la equivalencia que existe entre la abundancia encontrada y la esperada, además de ver las
especies ausentes. Lo mencionado ayuda a entender el o los cambios de estructura de una
comunidad con stress (Schaefer, 1995) y/o perturbaciones (actividades antropogénicas; agropecuario),
(Pérez, 2010).
Se evaluó los transectos, mediante análisis de conglomerados (algoritmos matemáticos que tiene por
objeto la búsqueda de las formaciones vegetales de similares características y de las variables –
riqueza y abundancia– con comportamiento similar), para medir la distancia entre especies vegetales
y de las formaciones vegetales, se trabajó con la matriz de datos n x p siendo transformada en una
matriz de proximidad o de similitud: (n x n) que mide la semejanza o la distancia entre pares de
individuos i y i’ para i, i’ = 1,..., n; y (p x p) que mide la semejanza o la distancia entre pares de
variables j y j’ para j, j’ = 1,..., p. La organización de datos en forma de una matriz con n filas (casos:
especies vegetales) conteniendo las p características (variables: riqueza, abundancia; siendo el factor
los transectos evaluados) registradas sobre un mismo individuo (datos de p variables –riqueza y
abundancia– observadas en cada uno de n especies vegetales, se colectaron en una matriz X, n x p)
(tabla 1):
1612 | Página
denominado índice de ausencia de especies, se trabajó en base a un lugar de referencia y usa la
cantidad de especies faltantes en comparación con el lugar de referencia como indicador de calidad
biológica. La cantidad de especies en el lugar de referencia se define como el 100% de especies
presentes y en base a este valor se calcula el porcentaje de especies encontradas en las otras
estaciones de monitoreo.
El uso del índice de Morisita-Horn ( 𝐶 = 2 ∑ 𝑝𝑖𝑗𝑝𝑖𝑘
𝑛
𝑖
∑ 𝑝𝑖𝑗[(𝑛𝑖𝑗−1)/(𝑁𝑗−1)]+∑ 𝑝𝑖𝑘[(𝑛𝑖𝑘−1)/(𝑁𝑘−1)]𝑛
𝑖
𝑛
𝑖
; 𝑝𝑖𝑗 , 𝑝𝑖𝑘
proporción de recurso i de todos los recursos usados por especie j o k. 𝑛𝑖𝑗, 𝑛𝑖𝑘 número de individuos
de especie j o k que usan recurso i. 𝑁𝑗, 𝑁𝑘 número total de individuos de cada especie en muestra),
considera la abundancia relativa de especies, abundancia proporcional de especies vegetales,
asimismo, la equivalencia que existe entre la abundancia encontrada y la esperada, además de ver las
especies ausentes. Lo mencionado ayuda a entender el o los cambios de estructura de una
comunidad con stress (Schaefer, 1995) y/o perturbaciones (actividades antropogénicas; agropecuario),
(Pérez, 2010).
Se evaluó los transectos, mediante análisis de conglomerados (algoritmos matemáticos que tiene por
objeto la búsqueda de las formaciones vegetales de similares características y de las variables –
riqueza y abundancia– con comportamiento similar), para medir la distancia entre especies vegetales
y de las formaciones vegetales, se trabajó con la matriz de datos n x p siendo transformada en una
matriz de proximidad o de similitud: (n x n) que mide la semejanza o la distancia entre pares de
individuos i y i’ para i, i’ = 1,..., n; y (p x p) que mide la semejanza o la distancia entre pares de
variables j y j’ para j, j’ = 1,..., p. La organización de datos en forma de una matriz con n filas (casos:
especies vegetales) conteniendo las p características (variables: riqueza, abundancia; siendo el factor
los transectos evaluados) registradas sobre un mismo individuo (datos de p variables –riqueza y
abundancia– observadas en cada uno de n especies vegetales, se colectaron en una matriz X, n x p)
(tabla 1):
Vol.6 N|1
1613 | Página
Tabla 1. Organización de datos en la evaluación de transectos
Individuos V1 V2 Vj Vp
1 X11 X12 … X1j … X1p
2 X21 X22 … X2j … X2p
… …
… …
n Xn1 Xn2 … Xnj … Xnp
La evaluación de los índices de diversidad, se realizó con análisis de discriminación, con el objeto de
construir una regla para predecir la probabilidad de pertenencia a un grupo –formación vegetal–,
mediante la asignación de nuevos individuos a grupos preexistentes (los transectos evaluados), para
determinar si las variables consideradas –riqueza, abundancia, índices de diversidad– son suficientes
para discriminar entre grupos de individuos y con este evaluar la pertenencia de un individuo a uno
de los grupos –transectos: formaciones vegetales– se utilizó la función discriminante canónica: 𝑆𝑖 =
𝐶𝑖 + 𝑊𝑖1𝑋1 + 𝑊𝑖2𝑋2 + ⋯ + 𝑊𝑖𝑝𝑋𝑝; i denota el grupo X las variables –riqueza, abundancia, índices
de diversidad–, Si es el valor resultante que se utiliza para la clasificación, se decide asignarlo a aquel
grupo con el que presente menor diferencia (mayor probabilidad de parecerse al perfil multivariado
que lo caracteriza –formación vegetal–). Y el uso de un modelo lineal (completamente al azar) al 95%
de confiabilidad (error tipo I), (𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + 𝛼𝑖 + 𝜀𝑖𝑗 ; 𝑌𝑖𝑗 variable de estudio –índices de diversidad–, 𝜇
media población de la diversidad de especies vegetales; 𝛼𝑖 iésimo nivel de formación vegetal –
índices de diversidad–; 𝜀𝑖𝑗 termino de error asociado a la variable de estudio 𝑌𝑖𝑗). .
Las pruebas para observar el comportamiento de Distribución Normal de las comunidades vegetales en
los tres transectos en estudio (T1= Orinoca-Mara Mara; T2= Orinoca-Rosapata; T3= Orinoca-
Calavillca), se utilizó el modelo de vecindad Lognormal; entendiendo que el rango de la variable en
estudio –diversidad biológica–, a través de la riqueza y abundancia en un sistema natural es elevado,
1613 | Página
Tabla 1. Organización de datos en la evaluación de transectos
Individuos V1 V2 Vj Vp
1 X11 X12 … X1j … X1p
2 X21 X22 … X2j … X2p
… …
… …
n Xn1 Xn2 … Xnj … Xnp
La evaluación de los índices de diversidad, se realizó con análisis de discriminación, con el objeto de
construir una regla para predecir la probabilidad de pertenencia a un grupo –formación vegetal–,
mediante la asignación de nuevos individuos a grupos preexistentes (los transectos evaluados), para
determinar si las variables consideradas –riqueza, abundancia, índices de diversidad– son suficientes
para discriminar entre grupos de individuos y con este evaluar la pertenencia de un individuo a uno
de los grupos –transectos: formaciones vegetales– se utilizó la función discriminante canónica: 𝑆𝑖 =
𝐶𝑖 + 𝑊𝑖1𝑋1 + 𝑊𝑖2𝑋2 + ⋯ + 𝑊𝑖𝑝𝑋𝑝; i denota el grupo X las variables –riqueza, abundancia, índices
de diversidad–, Si es el valor resultante que se utiliza para la clasificación, se decide asignarlo a aquel
grupo con el que presente menor diferencia (mayor probabilidad de parecerse al perfil multivariado
que lo caracteriza –formación vegetal–). Y el uso de un modelo lineal (completamente al azar) al 95%
de confiabilidad (error tipo I), (𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + 𝛼𝑖 + 𝜀𝑖𝑗 ; 𝑌𝑖𝑗 variable de estudio –índices de diversidad–, 𝜇
media población de la diversidad de especies vegetales; 𝛼𝑖 iésimo nivel de formación vegetal –
índices de diversidad–; 𝜀𝑖𝑗 termino de error asociado a la variable de estudio 𝑌𝑖𝑗). .
Las pruebas para observar el comportamiento de Distribución Normal de las comunidades vegetales en
los tres transectos en estudio (T1= Orinoca-Mara Mara; T2= Orinoca-Rosapata; T3= Orinoca-
Calavillca), se utilizó el modelo de vecindad Lognormal; entendiendo que el rango de la variable en
estudio –diversidad biológica–, a través de la riqueza y abundancia en un sistema natural es elevado,
Vol.6 N|1
1614 | Página
se procedió con el uso de logaritmos a los datos generados de las variables), (Uriarte et al. 2005,
Gómez-Aparicio et al. 2008, mencionado en Pérez, 2009), siendo la expresión:
𝑁𝐼 = ∑ ∑ 𝜆 𝑗 𝐷𝐵𝐻 𝑗𝑖𝛼 𝑒𝑥𝑝 − 1
2 [
ln (𝑑𝑖𝑠𝑡𝑛𝑎𝑐𝑖𝑎 𝑗𝑖
𝛽 )
𝛾 ]
2
𝑛
𝑖=1
𝑠
𝑗=1
Donde:
DBH y distancia describen el tamaño y la distancia al árbol vecino i –especie vegetal–; α, γ y β son
parámetros estimados usando MMV (modelo de vecindad ó llamado modelo de máxima
verosimilitud) que describen como el efecto de los vecinos (especies vegetales de transectos
evaluados), varía con el tamaño del árbol (α –transectos–) y la distancia (γ y β –riqueza y
abundancia–); y λ es un parámetro calculado (valor constante) para cada tipo de vecino j que permite
comparar los efectos per capita de individuos de distintas especies vegetales sobre un mismo proceso
(interacciones competitivas en las formaciones vegetales). El NI (índice de vecindad) se suma sobre
todas las especies vegetales i de las j especies vecinas (transectos en estudio).
Para la evaluación de distribución log-normal de las especies vegetales en las formaciones vegetales
(transectos) se utilizó las pruebas estadísticas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wild, a una
confiabilidad del 95% (error tipo I). También se evaluó la Homoscedasticidad de varianzas, mediante
la prueba de Levene, 95% de confiabilidad.
El procesamiento y modelado de la perturbación ecosistémica se realizó utilizando el lenguaje
Python, estructurado en cuatro fases críticas:
Preparación y Estructuración de Datos: En esta fase se emplean las librerías Pandas para la
manipulación de estructuras de datos tabulares, Numpy para operaciones vectoriales y
Matplotlib/Seaborn para la generación de la arquitectura visual. Se cargan los índices de diversidad
(Kothé, Evenness, Shannon) vinculados a sus respectivos transectos.
# Código: Carga de datos
X = df[['Kothé', 'Evenness', 'Shanon-Winer']] # Variables predictoras
y = df['Transectos'] # Variable objetivo
1614 | Página
se procedió con el uso de logaritmos a los datos generados de las variables), (Uriarte et al. 2005,
Gómez-Aparicio et al. 2008, mencionado en Pérez, 2009), siendo la expresión:
𝑁𝐼 = ∑ ∑ 𝜆 𝑗 𝐷𝐵𝐻 𝑗𝑖𝛼 𝑒𝑥𝑝 − 1
2 [
ln (𝑑𝑖𝑠𝑡𝑛𝑎𝑐𝑖𝑎 𝑗𝑖
𝛽 )
𝛾 ]
2
𝑛
𝑖=1
𝑠
𝑗=1
Donde:
DBH y distancia describen el tamaño y la distancia al árbol vecino i –especie vegetal–; α, γ y β son
parámetros estimados usando MMV (modelo de vecindad ó llamado modelo de máxima
verosimilitud) que describen como el efecto de los vecinos (especies vegetales de transectos
evaluados), varía con el tamaño del árbol (α –transectos–) y la distancia (γ y β –riqueza y
abundancia–); y λ es un parámetro calculado (valor constante) para cada tipo de vecino j que permite
comparar los efectos per capita de individuos de distintas especies vegetales sobre un mismo proceso
(interacciones competitivas en las formaciones vegetales). El NI (índice de vecindad) se suma sobre
todas las especies vegetales i de las j especies vecinas (transectos en estudio).
Para la evaluación de distribución log-normal de las especies vegetales en las formaciones vegetales
(transectos) se utilizó las pruebas estadísticas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wild, a una
confiabilidad del 95% (error tipo I). También se evaluó la Homoscedasticidad de varianzas, mediante
la prueba de Levene, 95% de confiabilidad.
El procesamiento y modelado de la perturbación ecosistémica se realizó utilizando el lenguaje
Python, estructurado en cuatro fases críticas:
Preparación y Estructuración de Datos: En esta fase se emplean las librerías Pandas para la
manipulación de estructuras de datos tabulares, Numpy para operaciones vectoriales y
Matplotlib/Seaborn para la generación de la arquitectura visual. Se cargan los índices de diversidad
(Kothé, Evenness, Shannon) vinculados a sus respectivos transectos.
# Código: Carga de datos
X = df[['Kothé', 'Evenness', 'Shanon-Winer']] # Variables predictoras
y = df['Transectos'] # Variable objetivo
Vol.6 N|1
1615 | Página
División de Conjuntos de Entrenamiento y Prueba: Utilizando la librería Scikit-Learn (sklearn), se
divide el conjunto de datos original. Se reserva un 70% para el entrenamiento del modelo y un 30%
para la validación externa.
Implementación del Modelo Discriminante Lineal (LDA): Se entrena el algoritmo de Análisis
Discriminante Lineal (LDA). El modelo busca encontrar la combinación lineal de los índices de
diversidad que maximice la separación entre los estados de conservación.
RESULTADOS
En la evaluación de la flora silvestre, se encontró 85 especies vegetales, de las cuales se clasificó 81 y
4 especies están en proceso de identificación. Las zonas de estudio, el Transecto 2 (Orinoca -
Rosapata), es el que presenta mayor riqueza de especies en total 59, seguido del Transecto 3
(Orinoca - Calavillca) con 56 especies, y el Transecto 1 (Orinoca - Mara Mara) con 52 especies (figura
2).
Esta heterogeneidad florística está condicionada a la predominancia de algunas especies vegetales
como: Stipa ichu (paja suave), seguido de las especies, Baccharis incarum Weed (ñaca-tola), Adesmia
spinosissima (añawaya), Stipa mexicana Det. L. Torrico (tasa paqu), Tetraglochin cristatum (canalli),
Brommulous unioloides (cebadilla), Baccharis boliviensis (supu-tola), Chondrosum simplex (paso bandera),
Heterosperma cf. Nana Serff (jisca muni), Fabiana densa Remy (tara-tara), Opuntia soehrensii Britton
(ayrampu).
# Código: División del conjunto de datos
# División 70/30 para validación cruzada
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.30, random_state=42, stratify=y
)
# Código: Ajuste del modelo con datos de campo
lda = LinearDiscriminantAnalysis()
lda.fit(X_train, y_train)
1615 | Página
División de Conjuntos de Entrenamiento y Prueba: Utilizando la librería Scikit-Learn (sklearn), se
divide el conjunto de datos original. Se reserva un 70% para el entrenamiento del modelo y un 30%
para la validación externa.
Implementación del Modelo Discriminante Lineal (LDA): Se entrena el algoritmo de Análisis
Discriminante Lineal (LDA). El modelo busca encontrar la combinación lineal de los índices de
diversidad que maximice la separación entre los estados de conservación.
RESULTADOS
En la evaluación de la flora silvestre, se encontró 85 especies vegetales, de las cuales se clasificó 81 y
4 especies están en proceso de identificación. Las zonas de estudio, el Transecto 2 (Orinoca -
Rosapata), es el que presenta mayor riqueza de especies en total 59, seguido del Transecto 3
(Orinoca - Calavillca) con 56 especies, y el Transecto 1 (Orinoca - Mara Mara) con 52 especies (figura
2).
Esta heterogeneidad florística está condicionada a la predominancia de algunas especies vegetales
como: Stipa ichu (paja suave), seguido de las especies, Baccharis incarum Weed (ñaca-tola), Adesmia
spinosissima (añawaya), Stipa mexicana Det. L. Torrico (tasa paqu), Tetraglochin cristatum (canalli),
Brommulous unioloides (cebadilla), Baccharis boliviensis (supu-tola), Chondrosum simplex (paso bandera),
Heterosperma cf. Nana Serff (jisca muni), Fabiana densa Remy (tara-tara), Opuntia soehrensii Britton
(ayrampu).
# Código: División del conjunto de datos
# División 70/30 para validación cruzada
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.30, random_state=42, stratify=y
)
# Código: Ajuste del modelo con datos de campo
lda = LinearDiscriminantAnalysis()
lda.fit(X_train, y_train)
Vol.6 N|1
1616 | Página
Figura 2. Zonas de estudio con presencia de actividad agrícola del cultivo de quinua (Chenopodium
quinoa). Riqueza florística (eje horizontal) y abundancia proporcional (eje vertical), 2a Transecto 1
(Orinoca - Mara Mara) con 52 especies; 2b Transecto 2 (Orinoca - Rosapata), con 59 especies; 2c
Transecto 3 (Orinoca - Calavillca) con 56 especies
Lo que indica que, en la zona, existe un proceso de amplitud de nicho de las 11 especies dominantes
antes mencionadas con respecto a las demás especies, existiendo una sobre posición de nicho. Otro
aspecto a tomar en cuenta son las interacciones entre las especies dominantes y las no dominantes,
estas últimas afectadas adversamente en su tamaño población, sobreviviencia y adecuación biológica
(Mac Arthur 1968, Cody 1974, Schoener 1977, Pianka 1981, Toft 1985, Keddy 1989). Estos efectos
0
10
20
30
40
50
60
Adesmia spinosissima
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Chondrosum simplex
Stipa ichu
Bidens andicola
Baccharis incarum Weed
Stebia vangli rusby
Tarasa tenella
Festuca ortophylla
Descurainia…
Parastrephya lucida
Viguiera procumbens
Brommulous unioloides
Cardionema…
Baccharis boliviensis
Fabiana densa Remy
Opuntia boliviana
Echinopsis maximiliana
Opuntia soehrensii…
Paratrephia lepidophylla
Hypseocharis…
Schkuria multiflora
Muhlenbergia humilis
Stipa mexicana Det. L.…
Parastrephya sp
Deyeuxia curvula Wedd
Muhlenbergia…
Satureja parvifola
Cheilantes pruinata…
Senecio adenophylloides
Ojo no se conose muy…
Trichocereus pasacana
Senecio clavifolios
Tetraglochin cristatum
Lampaya medicinalis…
Lupinus altimontanus…
Gomphrena sp.
Jaborosa sguarrosa L.…
Chenopodium…
Chepodium petiolare
Hoffmansegia minor
Ephedra americana…
Junellia sp
Cortaderia speciosa…
Mutisia freessiana
Stevia tarijensis
Conyza chilenses
Poa annua L.
Pycnophyllum molle
Inquerenda (titira)
Inquerenda (phiño…
Abundancia proporcional
0
10
20
30
40
50
60
Adesmia spinosissima
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Chondrosum simplex
Stipa ichu
Bidens andicola
Baccharis incarum…
Stebia vangli rusby
Tarasa tenella
Festuca ortophylla
Parastrephya lucida
Viguiera procumbens
Brommulous unioloides
Fabiana densa Remy
Opuntia boliviana
Echinopsis maximiliana
Opuntia soehrensii…
Paratrephia…
Stipa mexicana Det. L.…
Parastrephya sp
Deyeuxia curvula Wedd
Muhlenbergia…
Satureja parvifola
Senecio adenophylloides
Ojo no se conose muy…
Trichocereus…
Senecio clavifolios
Tetraglochin cristatum
Lampaya medicinalis…
Lupinus altimontanus…
Gomphrena sp.
Jaborosa sguarrosa L.…
Chenopodium…
Chepodium petiolare
Hoffmansegia minor
Ephedra americana…
Junellia sp
Cortaderia speciosa…
Mutisia freessiana
Stevia tarijensis
Pycnophyllum molle
Inquerenda…
Rerodium cicutarium…
Gnaphalium…
Lepidium chichicara
Inquerenda (clavel del…
Mutisia ledifolia
Bomarea dulcis
indeterminado
Chenopodium sp
Inquerenda…
Rumex sp
Chenopodium alba
Stuckertiella capitata…
Mulemberckia fastigiata
Heterosperma cf.…
Gomphrena sp
Eragrostis virescens
Solanum tuberosum
Abundancia proporcional
0
10
20
30
40
50
60
Adesmia spinosissima
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Chondrosum simplex
Stipa ichu
Bidens andicola
Baccharis incarum…
Stebia vangli rusby
Tarasa tenella
Festuca ortophylla
Parastrephya lucida
Viguiera procumbens
Brommulous unioloides
Cardionema…
Baccharis boliviensis
Fabiana densa Remy
Opuntia boliviana
Echinopsis maximiliana
Opuntia soehrensii…
Paratrephia…
Stipa mexicana Det.…
Parastrephya sp
Deyeuxia curvula Wedd
Muhlenbergia…
Senecio…
Tetraglochin cristatum
Lupinus altimontanus…
Jaborosa sguarrosa…
Chenopodium…
Ephedra americana…
Cortaderia speciosa…
Stevia tarijensis
Pycnophyllum molle
Inquerenda
Rerodium cicutarium…
Gnaphalium…
Stuckertiella capitata…
Mulemberckia fastigiata
Heterosperma cf.…
Gomphrena sp
Festuca doluchophylla
Chenopodium quinoa…
Aristida enoides
Nassella rupestres
Oxalis macachen
Stipa frigida
Gomphrena meyeniana
Hedeoma…
Gomphna sp
Nassella asplundii
Verbena microphylla
Stuckertellia sp.
Werneria apiculata
Polypogun elongatus
Dactylis glomerata
Astragalus micrantellus
Abundancia proporcional
2a
2b
2c
1616 | Página
Figura 2. Zonas de estudio con presencia de actividad agrícola del cultivo de quinua (Chenopodium
quinoa). Riqueza florística (eje horizontal) y abundancia proporcional (eje vertical), 2a Transecto 1
(Orinoca - Mara Mara) con 52 especies; 2b Transecto 2 (Orinoca - Rosapata), con 59 especies; 2c
Transecto 3 (Orinoca - Calavillca) con 56 especies
Lo que indica que, en la zona, existe un proceso de amplitud de nicho de las 11 especies dominantes
antes mencionadas con respecto a las demás especies, existiendo una sobre posición de nicho. Otro
aspecto a tomar en cuenta son las interacciones entre las especies dominantes y las no dominantes,
estas últimas afectadas adversamente en su tamaño población, sobreviviencia y adecuación biológica
(Mac Arthur 1968, Cody 1974, Schoener 1977, Pianka 1981, Toft 1985, Keddy 1989). Estos efectos
0
10
20
30
40
50
60
Adesmia spinosissima
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Chondrosum simplex
Stipa ichu
Bidens andicola
Baccharis incarum Weed
Stebia vangli rusby
Tarasa tenella
Festuca ortophylla
Descurainia…
Parastrephya lucida
Viguiera procumbens
Brommulous unioloides
Cardionema…
Baccharis boliviensis
Fabiana densa Remy
Opuntia boliviana
Echinopsis maximiliana
Opuntia soehrensii…
Paratrephia lepidophylla
Hypseocharis…
Schkuria multiflora
Muhlenbergia humilis
Stipa mexicana Det. L.…
Parastrephya sp
Deyeuxia curvula Wedd
Muhlenbergia…
Satureja parvifola
Cheilantes pruinata…
Senecio adenophylloides
Ojo no se conose muy…
Trichocereus pasacana
Senecio clavifolios
Tetraglochin cristatum
Lampaya medicinalis…
Lupinus altimontanus…
Gomphrena sp.
Jaborosa sguarrosa L.…
Chenopodium…
Chepodium petiolare
Hoffmansegia minor
Ephedra americana…
Junellia sp
Cortaderia speciosa…
Mutisia freessiana
Stevia tarijensis
Conyza chilenses
Poa annua L.
Pycnophyllum molle
Inquerenda (titira)
Inquerenda (phiño…
Abundancia proporcional
0
10
20
30
40
50
60
Adesmia spinosissima
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Chondrosum simplex
Stipa ichu
Bidens andicola
Baccharis incarum…
Stebia vangli rusby
Tarasa tenella
Festuca ortophylla
Parastrephya lucida
Viguiera procumbens
Brommulous unioloides
Fabiana densa Remy
Opuntia boliviana
Echinopsis maximiliana
Opuntia soehrensii…
Paratrephia…
Stipa mexicana Det. L.…
Parastrephya sp
Deyeuxia curvula Wedd
Muhlenbergia…
Satureja parvifola
Senecio adenophylloides
Ojo no se conose muy…
Trichocereus…
Senecio clavifolios
Tetraglochin cristatum
Lampaya medicinalis…
Lupinus altimontanus…
Gomphrena sp.
Jaborosa sguarrosa L.…
Chenopodium…
Chepodium petiolare
Hoffmansegia minor
Ephedra americana…
Junellia sp
Cortaderia speciosa…
Mutisia freessiana
Stevia tarijensis
Pycnophyllum molle
Inquerenda…
Rerodium cicutarium…
Gnaphalium…
Lepidium chichicara
Inquerenda (clavel del…
Mutisia ledifolia
Bomarea dulcis
indeterminado
Chenopodium sp
Inquerenda…
Rumex sp
Chenopodium alba
Stuckertiella capitata…
Mulemberckia fastigiata
Heterosperma cf.…
Gomphrena sp
Eragrostis virescens
Solanum tuberosum
Abundancia proporcional
0
10
20
30
40
50
60
Adesmia spinosissima
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Chondrosum simplex
Stipa ichu
Bidens andicola
Baccharis incarum…
Stebia vangli rusby
Tarasa tenella
Festuca ortophylla
Parastrephya lucida
Viguiera procumbens
Brommulous unioloides
Cardionema…
Baccharis boliviensis
Fabiana densa Remy
Opuntia boliviana
Echinopsis maximiliana
Opuntia soehrensii…
Paratrephia…
Stipa mexicana Det.…
Parastrephya sp
Deyeuxia curvula Wedd
Muhlenbergia…
Senecio…
Tetraglochin cristatum
Lupinus altimontanus…
Jaborosa sguarrosa…
Chenopodium…
Ephedra americana…
Cortaderia speciosa…
Stevia tarijensis
Pycnophyllum molle
Inquerenda
Rerodium cicutarium…
Gnaphalium…
Stuckertiella capitata…
Mulemberckia fastigiata
Heterosperma cf.…
Gomphrena sp
Festuca doluchophylla
Chenopodium quinoa…
Aristida enoides
Nassella rupestres
Oxalis macachen
Stipa frigida
Gomphrena meyeniana
Hedeoma…
Gomphna sp
Nassella asplundii
Verbena microphylla
Stuckertellia sp.
Werneria apiculata
Polypogun elongatus
Dactylis glomerata
Astragalus micrantellus
Abundancia proporcional
2a
2b
2c
Vol.6 N|1
1617 | Página
adversos ocurren por recursos cousados por las poblaciones de especies vegetales, que son
relativamente escasos (baja relación disponibilidad/demanda).
La competencia entre especies, genera distintas predicciones de acuerdo a si se trata del nivel intra o
interespecífico. A nivel intraespecífico, el Principio de Equioportunidad se traduce en que los
individuos usan distintas partes de los gradientes de recursos de acuerdo a la
disponibilidad/demanda versus competencia con los demás individuos de su población. Este
principio predice que una población que está en expansión numérica, los primeros individuos
debieran usar solo los recursos óptimos, pero a medida que aumenta la densidad, los individuos
deberían tender a ocupar recursos subóptimos o periféricos; o mayores porciones del eje de recursos,
dependiendo del componente intra o interfenotípica del nicho. En cualquier caso, la competencia
intraespecífica debiera aumentar la amplitud de nicho, tal el caso de las 11 especies vegetales
predominantes en la zona en estudio.
A nivel interespecífico la Hipótesis de Competencia predice que de acuerdo a la intensidad de la
competencia interespecífica debiera cambiar la posición de las especies sobre el eje de recursos
(reduciéndose la sobreposición de nicho) y/o la amplitud de nicho de dichas especies (MacArthur &
Levins 1964, 1967). Esto porque los individuos de una especie que usan recursos subóptimos, debieran
ser excluidos competitivamente por aquellos individuos de la otra especie para lo cual los mismos
recursos son más cercanamente óptimos (figuras 3a y 3b).
Consecuencia directa de este fenómeno es la reducción del tamaño poblacional de las especies en
simpatría (que tiene lugar en una misma área), que son las especies no dominantes; en comparación a
su situación solitaria o de alopatría (que tiene diferentes áreas de distribución geográfica y que no se
solapan), tal el caso que ocurren en las zonas en estudio con las especies competidoras dominantes
(figura 3c). La magnitud de los cambios de nicho y la depresión de los respectivos tamaños
poblacionales es además función de la eficiencia competitiva de cada especie, lo que refleja que Stipa
ichu (T1=Orinoca-Mara Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-Mara Mara y T2=Orinoca-
Rosapata), y Parastrephia lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata) tendrían estas características.
1617 | Página
adversos ocurren por recursos cousados por las poblaciones de especies vegetales, que son
relativamente escasos (baja relación disponibilidad/demanda).
La competencia entre especies, genera distintas predicciones de acuerdo a si se trata del nivel intra o
interespecífico. A nivel intraespecífico, el Principio de Equioportunidad se traduce en que los
individuos usan distintas partes de los gradientes de recursos de acuerdo a la
disponibilidad/demanda versus competencia con los demás individuos de su población. Este
principio predice que una población que está en expansión numérica, los primeros individuos
debieran usar solo los recursos óptimos, pero a medida que aumenta la densidad, los individuos
deberían tender a ocupar recursos subóptimos o periféricos; o mayores porciones del eje de recursos,
dependiendo del componente intra o interfenotípica del nicho. En cualquier caso, la competencia
intraespecífica debiera aumentar la amplitud de nicho, tal el caso de las 11 especies vegetales
predominantes en la zona en estudio.
A nivel interespecífico la Hipótesis de Competencia predice que de acuerdo a la intensidad de la
competencia interespecífica debiera cambiar la posición de las especies sobre el eje de recursos
(reduciéndose la sobreposición de nicho) y/o la amplitud de nicho de dichas especies (MacArthur &
Levins 1964, 1967). Esto porque los individuos de una especie que usan recursos subóptimos, debieran
ser excluidos competitivamente por aquellos individuos de la otra especie para lo cual los mismos
recursos son más cercanamente óptimos (figuras 3a y 3b).
Consecuencia directa de este fenómeno es la reducción del tamaño poblacional de las especies en
simpatría (que tiene lugar en una misma área), que son las especies no dominantes; en comparación a
su situación solitaria o de alopatría (que tiene diferentes áreas de distribución geográfica y que no se
solapan), tal el caso que ocurren en las zonas en estudio con las especies competidoras dominantes
(figura 3c). La magnitud de los cambios de nicho y la depresión de los respectivos tamaños
poblacionales es además función de la eficiencia competitiva de cada especie, lo que refleja que Stipa
ichu (T1=Orinoca-Mara Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-Mara Mara y T2=Orinoca-
Rosapata), y Parastrephia lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata) tendrían estas características.
Vol.6 N|1
1618 | Página
Haciendo una evaluación de toda la zona en estudio se evidencia que existen especies vegetales
dominantes ya sea por su presencia y/o su abundancia (Stipa ichu, Fabiana densa, Parastrephia sp.,
Brommulous unioloides), lo que hace que exista una disminución poblacional de otras especies y con
este, el riesgo de pérdida de la diversidad florística en la zona, siendo un factor preponderante el uso
de los suelos de las praderas nativas por la agricultura principalmente por el cultivo de quinua
(Chenopodium quinoa), al ser ampliado su frontera agrícola, reduce el área física de las especies
vegetales potencialmente no dominantes en la zona que son una mayoría de las especies encontradas
y dando lugar a la dominancia de pocas especies como se evidencia en la figura 3c.
Figura 3. 3a Presencia de especies vegetales (riqueza); 3b Abundancia de especies vegetales; 3c
Presencia y abundancia (diversidad) de especies vegetales. Se identifica que Stipa ichu, Fabiana
densa, Parastrephya sp., Brommulous unioloides, son las especies dominantes en la zona de estudio
Lo que respecta a la diversidad florística, en el transecto 1 (T1= Orinoca-Mara Mara), se identificaron
52 especies en 36 estaciones de monitoreo, se evidencia diferenciación en cuanto a sus índices de
diversidad, generándose 3 grupos los cuales por sus características particulares muestran una elipse
de confianza diferente entre los grupos (figura 4a); en el mismo sentido el transecto 2 (T2= Orinoca-
Rosapata), existe 59 especies en 37 estaciones (figura 4b). En relación al transecto 3 (T3= Orinoca-0,26 2,73 5,20 7,67
% Presencia-C3
0,03
4,40
8,76
13,13
% Abundancia
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Festuca ortophylla
Brommulous unioloides
Parastrephya lepidophylla
Fabiana densa
Opuntia boliviana
Parastrephya sp.
Tetraglochin cristatum
Adesmia spinosissima
Stipa ichu
Baccharis boliviensis
Stipa mexicana
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Festuca ortophylla
Brommulous unioloides
Parastrephya lepidophylla
Fabiana densa
Opuntia boliviana
Parastrephya sp.
Tetraglochin cristatum
Adesmia spinosissima
Stipa ichu
Baccharis boliviensis
Stipa mexicana0,26 2,73 5,20 7,67
% Presencia
0,03
4,40
8,76
13,13
% Abundancia-C3
Adesmia spinosissima
Tarasa tenella
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Stipa mexicana
Parastrephya sp.Poa annua
Tajetes minuta
Stipa ichu
Adesmia spinosissima
Tarasa tenella
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Stipa mexicana
Parastrephya sp.Poa annua
Tajetes minuta
Stipa ichu0,26 2,73 5,20 7,67
% Presencia-C3
0,03
4,40
8,76
13,13
% Abundancia-C3
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Parastrephya sp.
Stipa ichu
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Parastrephya sp.
Stipa ichu
3a 3b
3c
1618 | Página
Haciendo una evaluación de toda la zona en estudio se evidencia que existen especies vegetales
dominantes ya sea por su presencia y/o su abundancia (Stipa ichu, Fabiana densa, Parastrephia sp.,
Brommulous unioloides), lo que hace que exista una disminución poblacional de otras especies y con
este, el riesgo de pérdida de la diversidad florística en la zona, siendo un factor preponderante el uso
de los suelos de las praderas nativas por la agricultura principalmente por el cultivo de quinua
(Chenopodium quinoa), al ser ampliado su frontera agrícola, reduce el área física de las especies
vegetales potencialmente no dominantes en la zona que son una mayoría de las especies encontradas
y dando lugar a la dominancia de pocas especies como se evidencia en la figura 3c.
Figura 3. 3a Presencia de especies vegetales (riqueza); 3b Abundancia de especies vegetales; 3c
Presencia y abundancia (diversidad) de especies vegetales. Se identifica que Stipa ichu, Fabiana
densa, Parastrephya sp., Brommulous unioloides, son las especies dominantes en la zona de estudio
Lo que respecta a la diversidad florística, en el transecto 1 (T1= Orinoca-Mara Mara), se identificaron
52 especies en 36 estaciones de monitoreo, se evidencia diferenciación en cuanto a sus índices de
diversidad, generándose 3 grupos los cuales por sus características particulares muestran una elipse
de confianza diferente entre los grupos (figura 4a); en el mismo sentido el transecto 2 (T2= Orinoca-
Rosapata), existe 59 especies en 37 estaciones (figura 4b). En relación al transecto 3 (T3= Orinoca-0,26 2,73 5,20 7,67
% Presencia-C3
0,03
4,40
8,76
13,13
% Abundancia
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Festuca ortophylla
Brommulous unioloides
Parastrephya lepidophylla
Fabiana densa
Opuntia boliviana
Parastrephya sp.
Tetraglochin cristatum
Adesmia spinosissima
Stipa ichu
Baccharis boliviensis
Stipa mexicana
Euphorbia peplus
Tajetes minuta
Festuca ortophylla
Brommulous unioloides
Parastrephya lepidophylla
Fabiana densa
Opuntia boliviana
Parastrephya sp.
Tetraglochin cristatum
Adesmia spinosissima
Stipa ichu
Baccharis boliviensis
Stipa mexicana0,26 2,73 5,20 7,67
% Presencia
0,03
4,40
8,76
13,13
% Abundancia-C3
Adesmia spinosissima
Tarasa tenella
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Stipa mexicana
Parastrephya sp.Poa annua
Tajetes minuta
Stipa ichu
Adesmia spinosissima
Tarasa tenella
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Stipa mexicana
Parastrephya sp.Poa annua
Tajetes minuta
Stipa ichu0,26 2,73 5,20 7,67
% Presencia-C3
0,03
4,40
8,76
13,13
% Abundancia-C3
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Parastrephya sp.
Stipa ichu
Brommulous unioloides
Fabiana densa
Parastrephya sp.
Stipa ichu
3a 3b
3c
Vol.6 N|1
1619 | Página
Calavillca), se evaluó 56 especies vegetales, monitoreados en 51 estaciones, al igual que los otros
transectos, se evidencia diferenciación en cuanto a sus índices de diversidad, generándose 3 grupos,
que muestran elipses de confianzas diferentes entre los grupos observados (figura 4c).
Se advierte en la figura 4, que el transecto T1 Orinoca - Mara Mara, en relación a los otros transectos
en estudio (T2 Orinoca - Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca), sus índices de diversidad está menos
dispersos con un comportamiento de equilibrio, mostrando una estructura comunitaria menos
perturbada (figura 4a). Los otros transectos, el T3 Orinoca - Calavillca, al contrario del T1, sus índices
de diversidad están en no equilibrio, mostrando una falta de estructura comunitaria (mayor
perturbación) (figura 4c). El T2 Orinoca - Rosapata, sus índices de diversidad muestran una
dispersión y con esto una posible perturbación (figura 4b). Entendiendo que estos comportamientos
en las zonas de estudio puedan deberse a la diferenciación que tienen en la actividad agrícola en
especial el cultivo de quinua que es más intensa en los transectos T2 Orinoca - Rospata y T3
Orinoca - Calavillca, reflejarían el efecto causado por dicha actividad a la estructura comunitaria de
especies vegetales.
Figura 4. Elipses de confianza de conglomerados (tres) a partir de índices de diversidad (Khote,
Evenness, Shanon-Wiener), mediante análisis discriminante. 4a Transecto 1 (T1= Orinoca-Mara
Mara); 4b Transecto 2 (T2= Orinoca-Rosapata); 4c Transecto 3 (T3= Orinoca-Calavillca)
4a 4
4c
1619 | Página
Calavillca), se evaluó 56 especies vegetales, monitoreados en 51 estaciones, al igual que los otros
transectos, se evidencia diferenciación en cuanto a sus índices de diversidad, generándose 3 grupos,
que muestran elipses de confianzas diferentes entre los grupos observados (figura 4c).
Se advierte en la figura 4, que el transecto T1 Orinoca - Mara Mara, en relación a los otros transectos
en estudio (T2 Orinoca - Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca), sus índices de diversidad está menos
dispersos con un comportamiento de equilibrio, mostrando una estructura comunitaria menos
perturbada (figura 4a). Los otros transectos, el T3 Orinoca - Calavillca, al contrario del T1, sus índices
de diversidad están en no equilibrio, mostrando una falta de estructura comunitaria (mayor
perturbación) (figura 4c). El T2 Orinoca - Rosapata, sus índices de diversidad muestran una
dispersión y con esto una posible perturbación (figura 4b). Entendiendo que estos comportamientos
en las zonas de estudio puedan deberse a la diferenciación que tienen en la actividad agrícola en
especial el cultivo de quinua que es más intensa en los transectos T2 Orinoca - Rospata y T3
Orinoca - Calavillca, reflejarían el efecto causado por dicha actividad a la estructura comunitaria de
especies vegetales.
Figura 4. Elipses de confianza de conglomerados (tres) a partir de índices de diversidad (Khote,
Evenness, Shanon-Wiener), mediante análisis discriminante. 4a Transecto 1 (T1= Orinoca-Mara
Mara); 4b Transecto 2 (T2= Orinoca-Rosapata); 4c Transecto 3 (T3= Orinoca-Calavillca)
4a 4
4c
Vol.6 N|1
1620 | Página
Evaluando los índices de diversidad por estación de monitoreo –transecto–, en el transecto 1 (T1=
Orinoca-Mara Mara), los índices de Shanon-Wiener, Evennes y Kothè, muestran una coincidencia, de
zonas perturbadas, por actividad agrícola. Mostrando amplia diferencia entre los índices, siendo el
valor menor de Shanon Wiener SW= 0,7; Khote E= 0,2; y Equitatividad K= 92,9; y de mayor
diversidad respecto a las demás estaciones SW= 2,5; E= 0,7; K= 80,0. Respecto al transecto 2 (T2=
Orinoca-Rosapata), los índices de diversidad menores son SW= 0,3; E= 0,1; K= 97,6; y el de mayor
valor a las demás estaciones es SW= 2,4; E= 0,7; K= 78,8. El transecto 3 (T3= Orinoca-Calavillca),
los índices de diversidad menores es SW= 0,5; E= 0,1; K= 95,3); y de mayor diversidad a las demás
estaciones es SW= 2,4; E= 0,6; K= 81,2.
La riqueza y abundancia proporcional de especies vegetales estudiadas, asimismo, la equivalencia
que existe entre la abundancia encontrada y la esperada, además de ver las especies ausentes, a
través de los índices de diversidad, evidencian que los transectos (T1 Orinoca - Mara Mara, T2
Orinoca - Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca) son diferentes entre ellos y en algunos casos diferentes
al interior de cada transecto, principalmente en los transectos T2 Orinoca - Rosapata y T3 Orinoca -
Calavillca. Estas diferencias muestran una estructura comunitaria perturbada principalmente por la
actividad productiva en especial la ampliación de la frontera agrícola del cultivo de quinua
(Chenopodium quinoa) en zonas que no son tradicionales para ese rubro. Los cambios ocasionados en
las estructuras de las comunidades vegetales, reflejadas en la diferenciación de sus índices de
diversidad (Shanon Wiener –SW–, Khote –K–, Evenness –SW–), manifiestan una alta perturbación
principalmente en los transectos T2 Orinoca - Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca, y menos perturbada
el T1 Orinoca - Mara Mara. Lo mencionado ayuda a entender el o los cambios de estructura de las
comunidades vegetales estudiadas.
Los Índices de diversidad por transecto y similitud de abundancia florística entre transectos, muestran
que las comunidades vegetales, tienen una característica común entre los transectos T2 (Orinoca-
Rosapata) y T3 (Orinoca-Calavillca), reflejando una baja diversidad, corroborado por los tres índices
evaluados (figura 5), los transectos antes mencionado, tienen la peculiaridad de ser zonas que en los
últimos años, se ha intensificado la actividad agrícola, principalmente el cultivo de quinua
1620 | Página
Evaluando los índices de diversidad por estación de monitoreo –transecto–, en el transecto 1 (T1=
Orinoca-Mara Mara), los índices de Shanon-Wiener, Evennes y Kothè, muestran una coincidencia, de
zonas perturbadas, por actividad agrícola. Mostrando amplia diferencia entre los índices, siendo el
valor menor de Shanon Wiener SW= 0,7; Khote E= 0,2; y Equitatividad K= 92,9; y de mayor
diversidad respecto a las demás estaciones SW= 2,5; E= 0,7; K= 80,0. Respecto al transecto 2 (T2=
Orinoca-Rosapata), los índices de diversidad menores son SW= 0,3; E= 0,1; K= 97,6; y el de mayor
valor a las demás estaciones es SW= 2,4; E= 0,7; K= 78,8. El transecto 3 (T3= Orinoca-Calavillca),
los índices de diversidad menores es SW= 0,5; E= 0,1; K= 95,3); y de mayor diversidad a las demás
estaciones es SW= 2,4; E= 0,6; K= 81,2.
La riqueza y abundancia proporcional de especies vegetales estudiadas, asimismo, la equivalencia
que existe entre la abundancia encontrada y la esperada, además de ver las especies ausentes, a
través de los índices de diversidad, evidencian que los transectos (T1 Orinoca - Mara Mara, T2
Orinoca - Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca) son diferentes entre ellos y en algunos casos diferentes
al interior de cada transecto, principalmente en los transectos T2 Orinoca - Rosapata y T3 Orinoca -
Calavillca. Estas diferencias muestran una estructura comunitaria perturbada principalmente por la
actividad productiva en especial la ampliación de la frontera agrícola del cultivo de quinua
(Chenopodium quinoa) en zonas que no son tradicionales para ese rubro. Los cambios ocasionados en
las estructuras de las comunidades vegetales, reflejadas en la diferenciación de sus índices de
diversidad (Shanon Wiener –SW–, Khote –K–, Evenness –SW–), manifiestan una alta perturbación
principalmente en los transectos T2 Orinoca - Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca, y menos perturbada
el T1 Orinoca - Mara Mara. Lo mencionado ayuda a entender el o los cambios de estructura de las
comunidades vegetales estudiadas.
Los Índices de diversidad por transecto y similitud de abundancia florística entre transectos, muestran
que las comunidades vegetales, tienen una característica común entre los transectos T2 (Orinoca-
Rosapata) y T3 (Orinoca-Calavillca), reflejando una baja diversidad, corroborado por los tres índices
evaluados (figura 5), los transectos antes mencionado, tienen la peculiaridad de ser zonas que en los
últimos años, se ha intensificado la actividad agrícola, principalmente el cultivo de quinua
Vol.6 N|1
1621 | Página
(Chenopodium quinoa), lo que repercute en los valores encontrados de índices de diversidad bajos. Por
otra parte, el transecto T1 (Orinoca-Mara Mara), refleja índices de diversidad con valores por encima
de los transectos T2 y T3. Mostrando que esta zona tiene mayor diversidad florística, es de
importancia mencionar que esta zona no tiene actividad agrícola intensa como en el caso de las otras
zonas en estudio. Por tanto, se evidencia el efecto de la perturbación por actividades antropogénicas
en los transectos T2 y T3, en especial por la ampliación de la frontera agrícola con el cultivo de
quinua (Chenopodium quinoa).
Sin embargo, el transecto T1 al igual que los otros transectos T2 y T3, tienen influencias de estrés,
principalmente edáficas, repercutiendo en la presencia de pocas especies (baja riqueza) y debido a la
frecuencia de especies dominantes, su índice de diversidad es mayor con respecto a los otros
transectos (T2 y T3). Por tanto, se indica que los transectos T2 y T3, tienen el efecto de perturbación,
principalmente la agrícola y el transecto T1, tiene el efecto de estrés, principalmente edáfico. Siendo
diferentes las zonas en estudio en cuanto a sus índices de diversidad (Shanon-Wiener: F(2, 121) =
23,206; p < 0,001), (Evenness: F(2, 121) = 13,888; p < 0,001), (Kothè: F(2, 121) = 14,067; p < 0,001).
Es importante aclarar que el objeto del presente estudio no es cuestionar las actividades que realizan
los productores, sino, evaluar en qué condición se encuentra las comunidades vegetales e identificar
el o los posibles factores que inciden en la baja diversidad florística. Entendiendo que la zona
evaluada se caracterizaba por ser potencialmente ganadero (llamuno) y en estos últimos años, hubo
un cambio en el rubro, a la parte agrícola (cultivo de quinua), principalmente la zona de Calavillca
(T1) y Rosapata (T2) y aclarando que el clima y los suelos son similares en las zonas en estudio. Lo
cual indica que un factor potencial para la disminución de la diversidad florística y con este el cambio
en su estructura comunitaria, es la actividad agrícola. Como se verifica, cuando se compara la
similitud florística de las zonas en estudio, a través del índice de Morisita – Horn, evidencia una
similitud muy elevada en los dos transectos (T2-T3), mayor al 70% (zonas con influencia de
agricultura, en especial el cultivo de quinua), con respecto al transecto 1 (no se evidencia una
actividad intensa de la agricultura), que tiene una similitud de 53% (transectos T1-T3) y una similitud
de 36% (transectos T1-T2), (figura 6).
1621 | Página
(Chenopodium quinoa), lo que repercute en los valores encontrados de índices de diversidad bajos. Por
otra parte, el transecto T1 (Orinoca-Mara Mara), refleja índices de diversidad con valores por encima
de los transectos T2 y T3. Mostrando que esta zona tiene mayor diversidad florística, es de
importancia mencionar que esta zona no tiene actividad agrícola intensa como en el caso de las otras
zonas en estudio. Por tanto, se evidencia el efecto de la perturbación por actividades antropogénicas
en los transectos T2 y T3, en especial por la ampliación de la frontera agrícola con el cultivo de
quinua (Chenopodium quinoa).
Sin embargo, el transecto T1 al igual que los otros transectos T2 y T3, tienen influencias de estrés,
principalmente edáficas, repercutiendo en la presencia de pocas especies (baja riqueza) y debido a la
frecuencia de especies dominantes, su índice de diversidad es mayor con respecto a los otros
transectos (T2 y T3). Por tanto, se indica que los transectos T2 y T3, tienen el efecto de perturbación,
principalmente la agrícola y el transecto T1, tiene el efecto de estrés, principalmente edáfico. Siendo
diferentes las zonas en estudio en cuanto a sus índices de diversidad (Shanon-Wiener: F(2, 121) =
23,206; p < 0,001), (Evenness: F(2, 121) = 13,888; p < 0,001), (Kothè: F(2, 121) = 14,067; p < 0,001).
Es importante aclarar que el objeto del presente estudio no es cuestionar las actividades que realizan
los productores, sino, evaluar en qué condición se encuentra las comunidades vegetales e identificar
el o los posibles factores que inciden en la baja diversidad florística. Entendiendo que la zona
evaluada se caracterizaba por ser potencialmente ganadero (llamuno) y en estos últimos años, hubo
un cambio en el rubro, a la parte agrícola (cultivo de quinua), principalmente la zona de Calavillca
(T1) y Rosapata (T2) y aclarando que el clima y los suelos son similares en las zonas en estudio. Lo
cual indica que un factor potencial para la disminución de la diversidad florística y con este el cambio
en su estructura comunitaria, es la actividad agrícola. Como se verifica, cuando se compara la
similitud florística de las zonas en estudio, a través del índice de Morisita – Horn, evidencia una
similitud muy elevada en los dos transectos (T2-T3), mayor al 70% (zonas con influencia de
agricultura, en especial el cultivo de quinua), con respecto al transecto 1 (no se evidencia una
actividad intensa de la agricultura), que tiene una similitud de 53% (transectos T1-T3) y una similitud
de 36% (transectos T1-T2), (figura 6).
Vol.6 N|1
1622 | Página
Figura 5. Diversidad de los transectos en estudio (T1 Orinoca-Mara Mara, T2 Orinoca Rosapata, T3
Orinoca-Calavillca)
Figura 6 . Similitud de abundancia florística en las zonas en estudio (Índice de Morisita-Horn), (T1
Orinoca-Mara Mara, T2 Orinoca Rosapata, T3 Orinoca-Calavillca)
Los sistemas, sea cual sea, si lo conforman organismos vivos, y están fundadas en interacciones
competitivas, el cual, si no existen perturbaciones y estrés de magnitudes mayores, dichos organismos
tendrán un comportamiento de Distribución Normal. Por otra parte, los índices de diversidad, reflejan
dicha relación (interacciones competitivas) entre especies que conforman comunidades vegetales. El
índice de Shanon-Wiener, se utilizó para evaluar la riqueza y abundancia de especies, el uso del
logaritmo neperiano (Ln) implica una disminución en el rango de los datos generados, siendo
3,17 2,86 2,89
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
T1 T2 T3
Shanon-Wiener
0,88 0,79 0,73
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
T1 T2 T3
Evennes
38,82
30,59 34,12
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
T1 T2 T3
Khotè
0,36
0,53
0,77
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
T1-T2 T1-T3 T2-T3
Morisita-Horn
Transectos
F(2, 121) = 23,206; p < 0,001F(2, 121) = 13,888; p < 0,001
F(2, 121) = 14,067; p < 0,001
1622 | Página
Figura 5. Diversidad de los transectos en estudio (T1 Orinoca-Mara Mara, T2 Orinoca Rosapata, T3
Orinoca-Calavillca)
Figura 6 . Similitud de abundancia florística en las zonas en estudio (Índice de Morisita-Horn), (T1
Orinoca-Mara Mara, T2 Orinoca Rosapata, T3 Orinoca-Calavillca)
Los sistemas, sea cual sea, si lo conforman organismos vivos, y están fundadas en interacciones
competitivas, el cual, si no existen perturbaciones y estrés de magnitudes mayores, dichos organismos
tendrán un comportamiento de Distribución Normal. Por otra parte, los índices de diversidad, reflejan
dicha relación (interacciones competitivas) entre especies que conforman comunidades vegetales. El
índice de Shanon-Wiener, se utilizó para evaluar la riqueza y abundancia de especies, el uso del
logaritmo neperiano (Ln) implica una disminución en el rango de los datos generados, siendo
3,17 2,86 2,89
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
T1 T2 T3
Shanon-Wiener
0,88 0,79 0,73
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
T1 T2 T3
Evennes
38,82
30,59 34,12
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
T1 T2 T3
Khotè
0,36
0,53
0,77
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
T1-T2 T1-T3 T2-T3
Morisita-Horn
Transectos
F(2, 121) = 23,206; p < 0,001F(2, 121) = 13,888; p < 0,001
F(2, 121) = 14,067; p < 0,001
Vol.6 N|1
1623 | Página
aplicable para el estudio de comportamiento de distribución log-normal para T1 Orinoca-Mara Mara,
T2 Orinoca-Rosapata, T3 Orinoca-Calavillca, (tabla 2), resaltando que T3= Orinoca-Calavillca, no
tiene un comportamiento de distribución log-normal (KS51=0,244; p<0,001 y SW51= 0,716; p<0,001).
Al contrario de los otros transectos evaluados. Las otras zonas, reflejan una log-normalidad esperada
comparada con los datos registrados, T1=Orinoca-Mara Mara, (KS36=0,160; p<0,02 y SW36= 0,947;
p=0,085) y T2=Orinoca-Rosapata, (KS37=0,104; p<0,20 y SW37= 0,907; p=0,336), (tabla 2).
Tabla 2. Resultados estadísticos de distribución log-normal y la Homoscedasticidad de varianzas
Zonas de estudio Shanon-Wiener
T1 = Orinoca - Mara Mara
KS36=0,160; p = 0,020
SW36=0,947; p = 0,085
T2 = Orinoca - Rosapata
KS37=0,104; p = 0,200
SW37=0,967; p = 0,336
T3 = Orinoca = Calavillca
KS51=0,244; p < 0,001
SW51=0,716; p < 0,001
Prueba de Homoscedasticidad L(2, 121) = 5,776; p = 0,004
También se debe mencionar, que el transecto (T3= Orinoca-Calavillca), refleja sus datos (índices de
diversidad), fuera de los cuartiles (figura 7), entendiendo que los datos de campo (riqueza y
abundancia), tuvo un comportamiento de no equilibrio entre especies vegetales, posiblemente,
producto de la perturbación (actividad agrícola del cultivo de quinua) de la zona.
Asimismo, se refleja una dispersión muy elevada en el T2 Orinoca-Rosapata, teniendo valores por
debajo de 0,5 según el índice de Shanon-Wiener, lo que refleja que existen zonas muy perturbadas a
lo largo del transecto 2.
1623 | Página
aplicable para el estudio de comportamiento de distribución log-normal para T1 Orinoca-Mara Mara,
T2 Orinoca-Rosapata, T3 Orinoca-Calavillca, (tabla 2), resaltando que T3= Orinoca-Calavillca, no
tiene un comportamiento de distribución log-normal (KS51=0,244; p<0,001 y SW51= 0,716; p<0,001).
Al contrario de los otros transectos evaluados. Las otras zonas, reflejan una log-normalidad esperada
comparada con los datos registrados, T1=Orinoca-Mara Mara, (KS36=0,160; p<0,02 y SW36= 0,947;
p=0,085) y T2=Orinoca-Rosapata, (KS37=0,104; p<0,20 y SW37= 0,907; p=0,336), (tabla 2).
Tabla 2. Resultados estadísticos de distribución log-normal y la Homoscedasticidad de varianzas
Zonas de estudio Shanon-Wiener
T1 = Orinoca - Mara Mara
KS36=0,160; p = 0,020
SW36=0,947; p = 0,085
T2 = Orinoca - Rosapata
KS37=0,104; p = 0,200
SW37=0,967; p = 0,336
T3 = Orinoca = Calavillca
KS51=0,244; p < 0,001
SW51=0,716; p < 0,001
Prueba de Homoscedasticidad L(2, 121) = 5,776; p = 0,004
También se debe mencionar, que el transecto (T3= Orinoca-Calavillca), refleja sus datos (índices de
diversidad), fuera de los cuartiles (figura 7), entendiendo que los datos de campo (riqueza y
abundancia), tuvo un comportamiento de no equilibrio entre especies vegetales, posiblemente,
producto de la perturbación (actividad agrícola del cultivo de quinua) de la zona.
Asimismo, se refleja una dispersión muy elevada en el T2 Orinoca-Rosapata, teniendo valores por
debajo de 0,5 según el índice de Shanon-Wiener, lo que refleja que existen zonas muy perturbadas a
lo largo del transecto 2.
Vol.6 N|1
1624 | Página
Figura 7. Distribución de Índices de diversidad Shanon-Wiener en cuartiles de las zonas en estudio
En la figura 8, se observa la “distribución log-normal” del T1= Orinoca-Mara Mara, la distribución fue
construida en base al índice de Shanon-Wiener (riqueza y abundancia) calculado para las 36
estaciones de monitoreo, se evidencia que no está perturbado, lo cual hace que tenga una
distribución log-normal (KS36=0,160, p=0,02; SW36=0,947, p=0,085), siendo la prueba de SW la más
robusta en comparación que KS. Por tanto, la zona de Orinoca-Mara Mara (T1), si bien existe
actividad agrícola del cultivo de quinua, esta no representa una perturbación mayor para que afecte a
la estructura comunitaria vegetal. La figura 9, muestra la “distribución log-normal” del T2= Orinoca-
Rosapata, en base al índice de Shanon-Wiener (riqueza y abundancia), donde se evidencia que está
perturbado, a razón de no mostrar una distribución log-normal. Sin embargo, los estadísticos
muestran lo contrario (KS37= 0,104, p= 0,200; SW37= 0,967, p=0,336). Dichos valores contradictorios
encontrados pueden deberse a la diferencia elevada que tiene sus índices de diversidad (figura 7), en
el transecto, se evidencio zonas con alta perturbación (actividad agrícola, cultivo de quinua).
1624 | Página
Figura 7. Distribución de Índices de diversidad Shanon-Wiener en cuartiles de las zonas en estudio
En la figura 8, se observa la “distribución log-normal” del T1= Orinoca-Mara Mara, la distribución fue
construida en base al índice de Shanon-Wiener (riqueza y abundancia) calculado para las 36
estaciones de monitoreo, se evidencia que no está perturbado, lo cual hace que tenga una
distribución log-normal (KS36=0,160, p=0,02; SW36=0,947, p=0,085), siendo la prueba de SW la más
robusta en comparación que KS. Por tanto, la zona de Orinoca-Mara Mara (T1), si bien existe
actividad agrícola del cultivo de quinua, esta no representa una perturbación mayor para que afecte a
la estructura comunitaria vegetal. La figura 9, muestra la “distribución log-normal” del T2= Orinoca-
Rosapata, en base al índice de Shanon-Wiener (riqueza y abundancia), donde se evidencia que está
perturbado, a razón de no mostrar una distribución log-normal. Sin embargo, los estadísticos
muestran lo contrario (KS37= 0,104, p= 0,200; SW37= 0,967, p=0,336). Dichos valores contradictorios
encontrados pueden deberse a la diferencia elevada que tiene sus índices de diversidad (figura 7), en
el transecto, se evidencio zonas con alta perturbación (actividad agrícola, cultivo de quinua).
Vol.6 N|1
1625 | Página
Figura 8. Distribución log-normal, Índice de diversidad Shanon-Wiener
T1 = Orinoca - Mara Mara
Figura 9. Distribución log-normal, Índice de diversidad Shanon-Wiener,
T2 = Orinoca - Rosapata.
La figura 10, se observa la “distribución log-normal” del T3= Orinoca-Calavillca, la distribución fue
construida en base al índice de Shanon-Wiener (riqueza y abundancia), se evidencia que no tiene una
distribución lognormal (KS51=0,244, p<0,001; SW51=0,716, p<0,001), por tanto, teniendo indicios de
una perturbación elevada, reflejado en sus índices de diversidad que presentan un comportamiento
de no equilibrio entre especies vegetales.
0,00E+00
2,00E+00
4,00E+00
6,00E+00
8,00E+00
1,00E+01
1,20E+01
1,40E+01
1,60E+01
-0,329059
-0,232149
-0,135239
-0,038329
0,058581
0,155491
0,252401
0,349311
0,446221
0,543131
0,640041
0,736951
Índice de diversidad
Dist. Lognormal esperado
Dist. Lognormal observado T1
0,000
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
-0,329059
-0,232149
-0,135239
-0,038329
0,058581
0,155491
0,252401
0,349311
0,446221
0,543131
0,640041
0,736951
Índice de diversidadDist. Lognormal esperado
Dist. Lognormal observado T2
KS36 = 0,160, p = 0,02
SW36 = 0,947, p = 0,085
KS37 = 0,104, p = 0,20
SW36 = 0,967, p = 0,336
1625 | Página
Figura 8. Distribución log-normal, Índice de diversidad Shanon-Wiener
T1 = Orinoca - Mara Mara
Figura 9. Distribución log-normal, Índice de diversidad Shanon-Wiener,
T2 = Orinoca - Rosapata.
La figura 10, se observa la “distribución log-normal” del T3= Orinoca-Calavillca, la distribución fue
construida en base al índice de Shanon-Wiener (riqueza y abundancia), se evidencia que no tiene una
distribución lognormal (KS51=0,244, p<0,001; SW51=0,716, p<0,001), por tanto, teniendo indicios de
una perturbación elevada, reflejado en sus índices de diversidad que presentan un comportamiento
de no equilibrio entre especies vegetales.
0,00E+00
2,00E+00
4,00E+00
6,00E+00
8,00E+00
1,00E+01
1,20E+01
1,40E+01
1,60E+01
-0,329059
-0,232149
-0,135239
-0,038329
0,058581
0,155491
0,252401
0,349311
0,446221
0,543131
0,640041
0,736951
Índice de diversidad
Dist. Lognormal esperado
Dist. Lognormal observado T1
0,000
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
-0,329059
-0,232149
-0,135239
-0,038329
0,058581
0,155491
0,252401
0,349311
0,446221
0,543131
0,640041
0,736951
Índice de diversidadDist. Lognormal esperado
Dist. Lognormal observado T2
KS36 = 0,160, p = 0,02
SW36 = 0,947, p = 0,085
KS37 = 0,104, p = 0,20
SW36 = 0,967, p = 0,336
Vol.6 N|1
1626 | Página
Figura 10. Distribución Lognormal, Índice de diversidad Shanon-Wiener, T3 = Orinoca - Calavillca
El análisis de escenarios revela que el Escenario de Transición Intermedia presenta una firma
biológica híbrida. Tabla 3
Tabla 3. Generación de escenarios virtuales
Situación Kothé Evenness Shanon-Wiener
Escenario I (Sitio de referencia saludable) 82,0 0,65 2,2
Escenario II (Sitio de transición intermedia) 89,5 0,45 1,5
Escenario III (Sitio de perturbación,
degradado) 95,5 0,20 0,8
Los datos de la tabla 3 representan sitios virtuales no muestreados físicamente. El modelo asigna a
cada escenario una probabilidad de pertenencia, permitiendo diagnosticar el estado de salud
ambiental sin intervención directa en el terreno. En el escenario 1 existe el 66% de probabilidad de
pertenecer al transecto 1 (T1). El análisis probabilístico revela que la degradación ecosistémica en el
área de estudio no sigue un patrón lineal simple. El Escenario 2 actúa como un punto de inflexión,
donde la probabilidad de pertenencia se divide equitativamente entre el estado saludable y el de
estrés (PT1=0,49; PT2=0,48), evidenciando una zona de transición crítica. Por otro lado, la alta afinidad
del Escenario 3 con el estado de estrés (P=0,72) en lugar del degradado, sugiere que incluso bajo
condiciones de alta presión antrópica, existen rasgos de resiliencia que el modelo identifica como
característicos de la fase de alerta en transecto 2 (T2), permitiendo priorizar acciones de restauración
antes del colapso total en transecto 3 (T3). (figura 11)
0,00E+00
1,00E+01
2,00E+01
3,00E+01
4,00E+01
5,00E+01
6,00E+01
-0,329059
-0,232149
-0,135239
-0,038329
0,058581
0,155491
0,252401
0,349311
0,446221
0,543131
0,640041
0,736951
Índice de diversidad
Dist. Lognormal esperado
Dist. Lognormal observado T3
KS51 = 0,244, p < 0,001
SW51 = 0,716, p < 0,001
1626 | Página
Figura 10. Distribución Lognormal, Índice de diversidad Shanon-Wiener, T3 = Orinoca - Calavillca
El análisis de escenarios revela que el Escenario de Transición Intermedia presenta una firma
biológica híbrida. Tabla 3
Tabla 3. Generación de escenarios virtuales
Situación Kothé Evenness Shanon-Wiener
Escenario I (Sitio de referencia saludable) 82,0 0,65 2,2
Escenario II (Sitio de transición intermedia) 89,5 0,45 1,5
Escenario III (Sitio de perturbación,
degradado) 95,5 0,20 0,8
Los datos de la tabla 3 representan sitios virtuales no muestreados físicamente. El modelo asigna a
cada escenario una probabilidad de pertenencia, permitiendo diagnosticar el estado de salud
ambiental sin intervención directa en el terreno. En el escenario 1 existe el 66% de probabilidad de
pertenecer al transecto 1 (T1). El análisis probabilístico revela que la degradación ecosistémica en el
área de estudio no sigue un patrón lineal simple. El Escenario 2 actúa como un punto de inflexión,
donde la probabilidad de pertenencia se divide equitativamente entre el estado saludable y el de
estrés (PT1=0,49; PT2=0,48), evidenciando una zona de transición crítica. Por otro lado, la alta afinidad
del Escenario 3 con el estado de estrés (P=0,72) en lugar del degradado, sugiere que incluso bajo
condiciones de alta presión antrópica, existen rasgos de resiliencia que el modelo identifica como
característicos de la fase de alerta en transecto 2 (T2), permitiendo priorizar acciones de restauración
antes del colapso total en transecto 3 (T3). (figura 11)
0,00E+00
1,00E+01
2,00E+01
3,00E+01
4,00E+01
5,00E+01
6,00E+01
-0,329059
-0,232149
-0,135239
-0,038329
0,058581
0,155491
0,252401
0,349311
0,446221
0,543131
0,640041
0,736951
Índice de diversidad
Dist. Lognormal esperado
Dist. Lognormal observado T3
KS51 = 0,244, p < 0,001
SW51 = 0,716, p < 0,001
Vol.6 N|1
1627 | Página
Figura 11. Matriz de Diagnostico probabilístico bajo tres escenarios
CONCLUSIONES
Flora silvestre
De las tres zonas de estudio, el T2 (Orinoca - Rosapata), presenta mayor riqueza de especies en total
59, seguido del T3 (Orinoca - Calavillca) con 56 especies, y el T1 (Orinoca - Mara Mara) con 52
especies.
En la zona, existe un proceso de amplitud de nicho de 11 especies dominantes: Stipa ichu (paja
suave), seguido de las especies, Baccharis incarum Weed (ñaca-tola), Adesmia spinosissima (añawaya),
Stipa mexicana Det. L. Torrico (tasa paqu), Tetraglochin cristatum (canalli), Brommulous unioloides
(cebadilla), Baccharis boliviensis (supu-tola), Chondrosum simplex (paso bandera), Heterosperma cf. Nana
Serff (jisca muni), Fabiana densa Remy (tara-tara), Opuntia soehrensii Britton (ayrampu).
Las interacciones entre las especies dominantes y las no dominantes, afectan adversamente en el
tamaño población, sobreviviencia y adecuación biológica de las especies no dominantes. Efectos
generados por recursos cousados por las poblaciones de especies vegetales introducidas, y
principalmente por la reducción de superficie utilizado por la actividad agrícola (cultivo de quinua).
La competencia intraespecífica en la zona tiende a aumentar la amplitud de nicho población, tal el
caso de las 11 especies identificadas como predominantes en la zona. Y la reducción del tamaño
1627 | Página
Figura 11. Matriz de Diagnostico probabilístico bajo tres escenarios
CONCLUSIONES
Flora silvestre
De las tres zonas de estudio, el T2 (Orinoca - Rosapata), presenta mayor riqueza de especies en total
59, seguido del T3 (Orinoca - Calavillca) con 56 especies, y el T1 (Orinoca - Mara Mara) con 52
especies.
En la zona, existe un proceso de amplitud de nicho de 11 especies dominantes: Stipa ichu (paja
suave), seguido de las especies, Baccharis incarum Weed (ñaca-tola), Adesmia spinosissima (añawaya),
Stipa mexicana Det. L. Torrico (tasa paqu), Tetraglochin cristatum (canalli), Brommulous unioloides
(cebadilla), Baccharis boliviensis (supu-tola), Chondrosum simplex (paso bandera), Heterosperma cf. Nana
Serff (jisca muni), Fabiana densa Remy (tara-tara), Opuntia soehrensii Britton (ayrampu).
Las interacciones entre las especies dominantes y las no dominantes, afectan adversamente en el
tamaño población, sobreviviencia y adecuación biológica de las especies no dominantes. Efectos
generados por recursos cousados por las poblaciones de especies vegetales introducidas, y
principalmente por la reducción de superficie utilizado por la actividad agrícola (cultivo de quinua).
La competencia intraespecífica en la zona tiende a aumentar la amplitud de nicho población, tal el
caso de las 11 especies identificadas como predominantes en la zona. Y la reducción del tamaño
Vol.6 N|1
1628 | Página
poblacional de especies en simpatría (que tiene lugar en una misma área), que son especies no
dominantes.
La magnitud de los cambios de nicho y la depresión de los respectivos tamaños poblacionales es
función de la eficiencia competitiva de cada especie, lo que refleja que Stipa ichu (T1=Orinoca-Mara
Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-Mara Mara y T2=Orinoca-Rosapata), y Parastrephia
lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata) tendrían estas características.
En la zona se evidencia que existen especies dominantes ya sea por su presencia y/o su abundancia
(Stipa ichu, Fabiana densa, Parastrephia sp., Brommulous unioloides), lo que hace que exista una
disminución poblacional de otras especies y con este, el riesgo de pérdida de diversidad florística,
siendo un factor preponderante el uso de los suelos de las praderas nativas por la agricultura
principalmente el cultivo de quinua (Chenopodium quinoa).
Diversidad florística
La riqueza y abundancia de especies estudiadas, asimismo la equivalencia que existe entre la
abundancia encontrada y la esperada, además de ver las especies ausentes, a través de los índices de
diversidad, evidencian que los transectos en estudio (T1 Orinoca - Mara Mara, T2 Orinoca -
Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca) son diferentes entre ellos y en algunos casos diferentes al interior
de ellos, principalmente en los transectos T2 y T3.
El transecto T1 Orinoca - Mara Mara, en relación a los otros transectos (T2 Orinoca - Rosapata, T3
Orinoca - Calavillca), sus índices de diversidad está menos dispersos con un comportamiento de
equilibrio, mostrando una estructura comunitaria menos perturbada, reflejando el efecto negativo que
causa la actividad agrícola a la estructura comunitaria de especies vegetales en este caso a los T2
Orinoca - Rosapata y T3 Orinoca - Calavillca. Un factor potencial para la disminución de la
diversidad florística y con este el cambio en su estructura comunitaria, es la actividad agrícola.
Comportamiento de distribución log-normal
La “distribución log-normal observado” del T1= Orinoca-Mara Mara, en comparación con la
“distribución lognormal esperado” es un medio para indicar que la zona no presenta perturbación, lo
cual hace que tenga una distribución log-normal (KS36=0,160, p=0,02; SW36=0,947, p=0,085). Si bien
1628 | Página
poblacional de especies en simpatría (que tiene lugar en una misma área), que son especies no
dominantes.
La magnitud de los cambios de nicho y la depresión de los respectivos tamaños poblacionales es
función de la eficiencia competitiva de cada especie, lo que refleja que Stipa ichu (T1=Orinoca-Mara
Mara), Tetraglochin cristatum (T1=Orinoca-Mara Mara y T2=Orinoca-Rosapata), y Parastrephia
lepidhopilia (T2=Orinoca-Rosapata) tendrían estas características.
En la zona se evidencia que existen especies dominantes ya sea por su presencia y/o su abundancia
(Stipa ichu, Fabiana densa, Parastrephia sp., Brommulous unioloides), lo que hace que exista una
disminución poblacional de otras especies y con este, el riesgo de pérdida de diversidad florística,
siendo un factor preponderante el uso de los suelos de las praderas nativas por la agricultura
principalmente el cultivo de quinua (Chenopodium quinoa).
Diversidad florística
La riqueza y abundancia de especies estudiadas, asimismo la equivalencia que existe entre la
abundancia encontrada y la esperada, además de ver las especies ausentes, a través de los índices de
diversidad, evidencian que los transectos en estudio (T1 Orinoca - Mara Mara, T2 Orinoca -
Rosapata, T3 Orinoca - Calavillca) son diferentes entre ellos y en algunos casos diferentes al interior
de ellos, principalmente en los transectos T2 y T3.
El transecto T1 Orinoca - Mara Mara, en relación a los otros transectos (T2 Orinoca - Rosapata, T3
Orinoca - Calavillca), sus índices de diversidad está menos dispersos con un comportamiento de
equilibrio, mostrando una estructura comunitaria menos perturbada, reflejando el efecto negativo que
causa la actividad agrícola a la estructura comunitaria de especies vegetales en este caso a los T2
Orinoca - Rosapata y T3 Orinoca - Calavillca. Un factor potencial para la disminución de la
diversidad florística y con este el cambio en su estructura comunitaria, es la actividad agrícola.
Comportamiento de distribución log-normal
La “distribución log-normal observado” del T1= Orinoca-Mara Mara, en comparación con la
“distribución lognormal esperado” es un medio para indicar que la zona no presenta perturbación, lo
cual hace que tenga una distribución log-normal (KS36=0,160, p=0,02; SW36=0,947, p=0,085). Si bien
Vol.6 N|1
1629 | Página
existe actividad agrícola en especial el cultivo de quinua, esta no representa una perturbación mayor
para que afecte a la estructura comunitaria de las especies vegetales.
Respecto al T2= Orinoca-Rosapata, está perturbado, a razón de no mostrar una distribución
lognormal. Sin embargo, los estadísticos muestran lo contrario (KS37= 0,104, p= 0,200; SW37= 0,967,
p=0,336). Esta contradicción se debe a la diferencia elevada en sus índices de diversidad, por el
hecho que el transecto, se encuentra en una zona con alta perturbación (actividad agrícola, cultivo de
quinua).
En el T3= Orinoca-Calavillca, no presenta una distribución log-normal (KS51=0,244, p<0,001;
SW51=0,716, p<0,001), por tanto, teniendo indicios de una perturbación elevada, reflejado en sus
índices de diversidad que presentan un comportamiento de no equilibrio entre especies vegetales.
Por tanto, podemos concluir que el uso de metodologías como el transecto variable propuesto por
Foster, 2005, el uso de índices de diversidad y realizar un análisis de Distribución Normal, ayuda a
entender el comportamiento de comunidades vegetales, como base para proponer y elaborar
proyectos de manejo y conservación de suelos y praderas nativas, frente a la actividad
agroproductiva.
Modelos de aprendizaje automático
La construcción de la Matriz de Diagnóstico Probabilístico trasciende la descripción estática de los
transectos. Esta herramienta permite proyectar la salud de zonas no muestreadas físicamente,
reduciendo la incertidumbre en la toma de decisiones. La existencia de un punto de equilibrio
precario donde la probabilidad de pertenencia se divide casi equitativamente entre el estado
saludable (0,49) y el estado de estrés (0,48). Este resultado identifica matemáticamente el umbral de
resiliencia del ecosistema, sugiriendo que la degradación estructural de la comunidad vegetal ocurre
de manera silenciosa antes de que la pérdida de especies sea total.
Paquetes computarizados utilizados
STIMATE - 7.5.1; Statistical estimation of species Richness and Shared species from samples
Statconn DCOM y el software estadístico [R]
Python
1629 | Página
existe actividad agrícola en especial el cultivo de quinua, esta no representa una perturbación mayor
para que afecte a la estructura comunitaria de las especies vegetales.
Respecto al T2= Orinoca-Rosapata, está perturbado, a razón de no mostrar una distribución
lognormal. Sin embargo, los estadísticos muestran lo contrario (KS37= 0,104, p= 0,200; SW37= 0,967,
p=0,336). Esta contradicción se debe a la diferencia elevada en sus índices de diversidad, por el
hecho que el transecto, se encuentra en una zona con alta perturbación (actividad agrícola, cultivo de
quinua).
En el T3= Orinoca-Calavillca, no presenta una distribución log-normal (KS51=0,244, p<0,001;
SW51=0,716, p<0,001), por tanto, teniendo indicios de una perturbación elevada, reflejado en sus
índices de diversidad que presentan un comportamiento de no equilibrio entre especies vegetales.
Por tanto, podemos concluir que el uso de metodologías como el transecto variable propuesto por
Foster, 2005, el uso de índices de diversidad y realizar un análisis de Distribución Normal, ayuda a
entender el comportamiento de comunidades vegetales, como base para proponer y elaborar
proyectos de manejo y conservación de suelos y praderas nativas, frente a la actividad
agroproductiva.
Modelos de aprendizaje automático
La construcción de la Matriz de Diagnóstico Probabilístico trasciende la descripción estática de los
transectos. Esta herramienta permite proyectar la salud de zonas no muestreadas físicamente,
reduciendo la incertidumbre en la toma de decisiones. La existencia de un punto de equilibrio
precario donde la probabilidad de pertenencia se divide casi equitativamente entre el estado
saludable (0,49) y el estado de estrés (0,48). Este resultado identifica matemáticamente el umbral de
resiliencia del ecosistema, sugiriendo que la degradación estructural de la comunidad vegetal ocurre
de manera silenciosa antes de que la pérdida de especies sea total.
Paquetes computarizados utilizados
STIMATE - 7.5.1; Statistical estimation of species Richness and Shared species from samples
Statconn DCOM y el software estadístico [R]
Python
Vol.6 N|1
1630 | Página
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Alandia C. y Lescano A. 2004. Proyecto Conservación de Biodiversidad en el Sistema TDPS.
Autoridad Binacional Autónoma del Sistema TDPS. La Paz. 83 pag.
Black, C. A. 1975. Relaciones suelo - planta. Trad. de la 1ra edición inglesa por Armando Rabuffeti.
México. Ed. Centro Regional de Ayuda Técnica. Tomo I, 444 pag.
Blanco, H. 1999. Apuntes inéditos “Conservación de Suelos”, FCAP - UTO, Oruro - Bolivia, 125 pag.
Carter D. 1981. Salinity and plant productivity. Chemical Rubber Co., Series in Nutrition and Food.
FAO, ISRIC y SICS.1999. Base referencial Mundial del Recurso Suelo. SIN 1020-430X. 90 pag.
Franken M. 2005. Calidad Ambiental, Conceptos Generales (Doc. inédito). Trad. Elke Kalkowski. 85 p.
Gudynas E., 1998. Conservación, sustentabilidad ecológica y la articulación entre comercio y
ambiente. Ciencias Ambientales, Costa Rica. pp 48 - 57.
Hederá I. A. 1994. Botánica Ambiental Aplicada, Las plantas y el equilibrio ecológico de nuestra
tierra, España, 205 pag.
IPCC, 1997. Impactos Regionales del Cambio Climático, Evaluación de la Vulnerabilidad, Cap. 6.
América Latina, UNEP, 53 pag.
Jaksic F. 2001 Ecología de Comunidades. Universidad Católica de Chile. 233 pag.
Jaksic, F. M. & P. FEINSINGER. 1998. Biodiversity in Fluctuating Dry-Land Environments: Basic and
Applied Aspects. En: Rundel et al. (eds.). Landscape Degradation and Biodiversity in
Mediterranean-Type Ecosystems. Ecological Studies vol.136. Springer-Verlag. Heidelberg.
Leff E. 2000. Saber Ambiental. 2da. Edición. Edit. Siglo Veintiuno. México. 285 pag.
Mansilla H.C.F. 1992. La percepción social de fenómenos ecológicos en América Latina. 2da.
Edición, Imp. Huellas S.R.L. Centro Boliviano de Estudios Multidisciplinarios. La Paz, Bolivia.
124 pag.
Montero J.C., MUELLER R. 2005. Mapa de la Vegetación de los Bosques Nativos Andinos de Bolivia,
Santa Cruz - Bolivia. PROBONA. 55 pag.
Montoya CH. J. C., PEREZ L. M. R. 2009. Lago Uru Uru: Evaluación de la Calidad del Agua,
Sedimentos y Totora. Primera edición, Editorial Latinas. Oruro - Bolivia. 155 p.
1630 | Página
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Alandia C. y Lescano A. 2004. Proyecto Conservación de Biodiversidad en el Sistema TDPS.
Autoridad Binacional Autónoma del Sistema TDPS. La Paz. 83 pag.
Black, C. A. 1975. Relaciones suelo - planta. Trad. de la 1ra edición inglesa por Armando Rabuffeti.
México. Ed. Centro Regional de Ayuda Técnica. Tomo I, 444 pag.
Blanco, H. 1999. Apuntes inéditos “Conservación de Suelos”, FCAP - UTO, Oruro - Bolivia, 125 pag.
Carter D. 1981. Salinity and plant productivity. Chemical Rubber Co., Series in Nutrition and Food.
FAO, ISRIC y SICS.1999. Base referencial Mundial del Recurso Suelo. SIN 1020-430X. 90 pag.
Franken M. 2005. Calidad Ambiental, Conceptos Generales (Doc. inédito). Trad. Elke Kalkowski. 85 p.
Gudynas E., 1998. Conservación, sustentabilidad ecológica y la articulación entre comercio y
ambiente. Ciencias Ambientales, Costa Rica. pp 48 - 57.
Hederá I. A. 1994. Botánica Ambiental Aplicada, Las plantas y el equilibrio ecológico de nuestra
tierra, España, 205 pag.
IPCC, 1997. Impactos Regionales del Cambio Climático, Evaluación de la Vulnerabilidad, Cap. 6.
América Latina, UNEP, 53 pag.
Jaksic F. 2001 Ecología de Comunidades. Universidad Católica de Chile. 233 pag.
Jaksic, F. M. & P. FEINSINGER. 1998. Biodiversity in Fluctuating Dry-Land Environments: Basic and
Applied Aspects. En: Rundel et al. (eds.). Landscape Degradation and Biodiversity in
Mediterranean-Type Ecosystems. Ecological Studies vol.136. Springer-Verlag. Heidelberg.
Leff E. 2000. Saber Ambiental. 2da. Edición. Edit. Siglo Veintiuno. México. 285 pag.
Mansilla H.C.F. 1992. La percepción social de fenómenos ecológicos en América Latina. 2da.
Edición, Imp. Huellas S.R.L. Centro Boliviano de Estudios Multidisciplinarios. La Paz, Bolivia.
124 pag.
Montero J.C., MUELLER R. 2005. Mapa de la Vegetación de los Bosques Nativos Andinos de Bolivia,
Santa Cruz - Bolivia. PROBONA. 55 pag.
Montoya CH. J. C., PEREZ L. M. R. 2009. Lago Uru Uru: Evaluación de la Calidad del Agua,
Sedimentos y Totora. Primera edición, Editorial Latinas. Oruro - Bolivia. 155 p.
Vol.6 N|1
1631 | Página
Mostacedo B. y Todds Fredericksen. 2000. Manual de Métodos Básicos de Muestreo y Análisis en
Ecología Vegetal. Santa Cruz - Bolivia. 60 pag.
OEA/UNEP 1996. Diagnóstico Ambiental del Sistema Titicaca-Desaguadero-Poopó-salar de Coipasa
(Sistema TDPS) Bolivia-Perú.
Pérez L. M. 2009. Apuntes inéditos “Ecología y RRNN”, FCAPV-UTO, Oruro-Bolivia, 95 pag.
Pérez L. M. 2010. “Fertilidad de Suelos y Fertilizantes”, FCAPV-UTO, Oruro-Bolivia, 295 pag.
Peter Feinsinger. 2004. El Diseño de Estudios de Campo para la Conservación de la Biodiversidad,
Trad. de la 1ra edición inglesa por Gustavo Catan y Carolina Murcia (WCS), Ed. FAN, Santa
Cruz de la Sierra - Bolivia, 242 pag.
Rabinovich J. 1978. Ecología de Poblaciones. Centro de Ecología. Instituto Venezolano de
Investigaciones Científicas. Caracas, Venezuela. 115 pag.
Sherman 1992. Mapa geológico del Altiplano y Cordillera Occidental, Bolivia.
Steubing L. Godoy R. y Alberdi M. 2002. Métodos de Ecología Vegetal. Univ.Austral de Chile. 343 pag.
1631 | Página
Mostacedo B. y Todds Fredericksen. 2000. Manual de Métodos Básicos de Muestreo y Análisis en
Ecología Vegetal. Santa Cruz - Bolivia. 60 pag.
OEA/UNEP 1996. Diagnóstico Ambiental del Sistema Titicaca-Desaguadero-Poopó-salar de Coipasa
(Sistema TDPS) Bolivia-Perú.
Pérez L. M. 2009. Apuntes inéditos “Ecología y RRNN”, FCAPV-UTO, Oruro-Bolivia, 95 pag.
Pérez L. M. 2010. “Fertilidad de Suelos y Fertilizantes”, FCAPV-UTO, Oruro-Bolivia, 295 pag.
Peter Feinsinger. 2004. El Diseño de Estudios de Campo para la Conservación de la Biodiversidad,
Trad. de la 1ra edición inglesa por Gustavo Catan y Carolina Murcia (WCS), Ed. FAN, Santa
Cruz de la Sierra - Bolivia, 242 pag.
Rabinovich J. 1978. Ecología de Poblaciones. Centro de Ecología. Instituto Venezolano de
Investigaciones Científicas. Caracas, Venezuela. 115 pag.
Sherman 1992. Mapa geológico del Altiplano y Cordillera Occidental, Bolivia.
Steubing L. Godoy R. y Alberdi M. 2002. Métodos de Ecología Vegetal. Univ.Austral de Chile. 343 pag.