Dinámica y densidad espacial de la biomasa aérea en un bosque altoandino del municipio de Guasca-Cundinamarca (2021)
Los bosques altoandinos son considerados uno de los ecosistemas de mayor relevancia ecológica por endemismos y diversidad de especies, pero así mismos mas vulnerables por los procesos de expansión de la frontera agropecuaria y el cambio climático global. Dentro de los servicios ecosistémicos que ofrece este bosque se encuentra la acumulación de carbono atmosférico, cuya cuantificación y monitoreo puede contribuir en la consolidación de estrategias para su manejo y conservación. Con base a lo anterior, en el presente documento se puede observar el uso de información geográfica con los puntos muestreados en campo de un ecosistema de bosque altoandino en el municipio de Guasca-Cundinamarca. Se tomaron los puntos georreferenciados dentro de una parcela permanente, con mediciones en el año 2009, 2013, y 2018 donde se buscó identificar la dinámica de la densidad de biomasa aérea, el análisis exploratorio de los datos muestra una tendencia a un comportamiento normal cuando se realiza una transformación logarítmica. Se encontró e identificó de forma espacial que los individuos se distribuyen de forma no aleatoria sino de forma agrupada en el terreno, los cuales fueron modelados mediante un proceso puntual tipo Strauss y Poisson con la intensidad de . También se pudo modelar una superficie a partir de un estimador no paramétrico de kernel que nos permitió ver los sitios de la parcela donde se agrupan con una alta probabilidad los individuos con mayor biomasa, donde estos procesos de agrupación y densidad en el terreno pueden darse debido a las asociaciones vegetales entre especies, las cuales se conocen en la vegetación madura del ecosistema, a su vez, se considera como un indicador de la salud e integridad, lo anterior debido a que estos condicionan la diversidad y disponibilidad de los recursos. Se pudo observar la variación de la densidad de biomasa aérea en el bosque en los tres años de evaluación propuestos, observamos el incremento entre las clases en el diagrama de transición de estados, donde cada clase cambia a la clase inmediatamente superior, pero continua con el mismo patrón espacial calculado de forma inicial. Además de esto, nos permitió calcular una probabilidad de cambio en cada una de las clases al año futuro del intervalo evaluado, en este caso para el año 2017 y año 2023.