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
DOI:
https://doi.org/10.70208/3007.8245.v6.n1.420Keywords:
Competitive interactions, quinoa cultivation, diversity indices, normal distributionAbstract
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.
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