Assessing Fire Severity in Semiarid Environments with the DNBR and RDNBR Indices

Available remote sensing historical Landsat TM images allow identifying of first order effects of wildfires also in huge and inaccessible regions. In this paper the usefulness of the best known satellitederived severity indices was tested on a large wildfire occurred in January 1999 in a steppe of Northwestern Patagonia. The main objective of the work was to analyze and compare the behavior of dNBR and RdNBR in their ability to discriminate the degrees of fire severity in semiarid ecosystems principally dominated by herbaceous vegetation. For this purpose the values of the two indexes were compared in all vegetation communities (shrubl and, meadow, grassland and forestation). To interpret the results, we considered the variability of the principal factors that influence the fire severity, as fire intensity, fire duration and vegetation susceptibility to fire. The analysis showed that the interaction between fire and vegetation changes the fire effects because the vegetation parameter as fuel load, moisture content, species composition, horizontal continuity and the topography affect the fire behavior and then the fire severity. Furthermore the results suggest that dNBR and RdNBR provide substantially different information respectively related to the effects on soil and vegetation. This work is an important contribution to the utilization of fire severity indexes in ecosystems dominated by herbaceous species that change more subtly the post-fire biomass than ecosystems dominated by woody species.Fil: Ghermandi, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universidad Bariloche. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente; Argentina. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche. Laboratorio de Ecotono; ArgentinaFil: Lanorte, Antonio. Consiglio Nazionale delle Ricerche; Italia. Istituto di Metodologie per l Analisi Ambientale; ItaliaFil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Lasaponara, Rosa. Consiglio Nazionale delle Ricerche; Italia. Istituto di Metodologie per l Analisi Ambientale; Itali

Ambiguities in scientific terms: The use of “error” and “bias” in statistics

El uso correcto de la estadística es clave para los profesionales que responden preguntas a partir de datos; entre ellos están los ecólogos. Sin embargo, a estos profesionales, la estadística les suele resultar confusa; en parte, esto se debe a dificultades relacionadas con la terminología. Muchas de estas dificultades derivan de los múltiples significados que tiene un término, tanto dentro como fuera del ámbito estadístico. Para los profesionales de habla hispana, la traducción de términos desde el inglés también aporta a esta confusión. En este trabajo exponemos (e intentamos clarificar) algunos de estos problemas a partir de dos de los términos que conforman la base de un curso de estadística introductorio: error y sesgo. Estos términos son discutidos en los diferentes contextos que se atraviesan en la resolución de problemas utilizando la estadística: muestreo, medición, inferencia y predicción. El error es inherente a la estadística y, según el contexto, se lo usa para cuantificar distintos tipos de variabilidad o para indicar la posibilidad de equivocarse al tomar una decisión. El sesgo, en cambio, refleja la tendencia hacia ciertos valores o elementos y, de no evitarse, conlleva a conclusiones erróneas. Proponemos que los problemas asociados con la ambigüedad léxica se aborden desde la enseñanza universitaria, y sobre esa base brindamos algunas recomendaciones. En este sentido, si bien el presente artículo provee una guía para que los profesionales hagan un uso adecuado de algunos términos estadísticos, también brinda un aporte para el ejercicio docente.The proper use of statistics is key for professionals who answer questions from data, including ecologists. However, statistics is generally confusing for these professionals, in part due to difficulties related to its terminology. Many of these difficulties derive from the multiple meanings that a term has, both inside and outside the statistical scope. For Spanish-speaking professionals, the translation of English terms also contributes to this confusion. In this paper we show (and intend to clarify) some of these problems from two key terms of an introductory statistics course: error and bias. These terms are discussed in the different contexts that involve problem resolution using statistics: sampling, measurement, estimation, inference and prediction. Error is inherent to statistics and is used to quantify different types of variability or to indicate the possibility of making mistakes on decision making, depending on the context. On the other hand, bias reflects the tendency towards certain values and/or elements, and leads to erroneous conclusions if not avoided. We propose that the problems associated with lexical ambiguity should to be addressed from university teaching and based on this, we offer some recommendations. Thus, the present article not only offers a guide for professionals to make an adequate use of some statistical terms but also provides a contribution for teaching.Fil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina; ArgentinaFil: Aristimuño, Francisco Javier. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Coulin, Carolina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Effects of firewood harvesting intensity on biodiversity and ecosystem services in shrublands of northern Patagonia

Background: Forest management has historically focused on provisioning of goods (e.g. timber, biomass), but there is an increasing interest to manage forests also to maintain biodiversity and to provide other ecosystem services (ES). Methods: We evaluated the effects of firewood harvesting intensity on biodiversity and different ES in three contrasting shrubland sites in northern Patagonia (Argentina). At each site, four harvesting treatments, representing various levels of harvest intensity, were randomly assigned to eight permanent sample plots of 31.5 m × 45 m during 2013–2014. Results: We found that the effects of increasing harvesting intensity on plant diversity changed from negative to positive (and from nonlinear to more linear responses) with increasing site productivity. Harvesting intensity showed contrasting effects on variables related to fire protection ecosystem service, since it reduced fuel amount (potentially reducing fire spread) but also reduced live fuel moisture content (potentially increasing flammability) at the three sites. Two variables related to soil formation and protection ES, leaf litter cover and aerial soil cover, decreased with harvesting intensity at the three sites. Conclusions: We conclude that shrubland management for firewood production may enhance biodiversity without compromising certain important ES. The intensity of harvesting should be determined according to site conditions and forecasted impacts on biodiversity, fire and soil formation and protection.Fil: Goldenberg, Matías Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Gowda, Juan Janakiram Haridas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universidad Bariloche. Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente; Argentina. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche. Laboratorio de Ecotono; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones En Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentin

When variability varies: Heteroscedasticity and variance functions

La variabilidad es una característica inherente al mundo que nos rodea. Cuantificarla es clave para comprender muchos de los procesos de interés para las ciencias ambientales y sociales como, por ejemplo, la adaptación de las especies al cambio climático o la desigualdad social. Para cuantificar la variabilidad se suele usar la varianza, uno de los parámetros de la distribución normal. Sin embargo, los modelos lineales clásicos asumen que la varianza es constante (supuesto de homocedasticidad) y se preocupan sólo por los cambios en las tendencias promedio. Es posible extender los modelos clásicos y relajar el supuesto de homocedasticidad mediante funciones de varianza, muy poco difundidas y abordadas por los textos en español. En esta ayuda didáctica nos proponemos introducir las funciones de varianza en modelos lineales desde un enfoque teóricoaplicado. Comenzamos introduciendo un problema real en el que se espera que la varianza no sea constante, y lo acompañamos con un ejemplo simulado. Posteriormente, planteamos el modelo lineal clásico y discutimos cómo se lo puede extender para modelar la heterocedasticidad. A continuación, explicamos algunas de las funciones de varianza y las aplicamos al caso real y a los datos simulados. Para ello hacemos uso de la función gls() del paquete nlme de R y proveemos el código para la reproducción del análisis. También exponemos otras opciones disponibles en R para tratar con datos heterocedásticos. Esperamos que este artículo brinde las bases para que profesionales y científicos con conocimientos estadísticos básicos comiencen a utilizar funciones de varianza y amplíen el conjunto de herramientas para analizar sus datos.Variability is inherent to the world around us. Its quantification is essential to understand processes of interest in environmental and social sciences, such as adaptation of species to climate change or social inequality. Variance, one of the parameters of the normal distribution, is commonly used to quantify variability. Classical linear models assume that variance is constant (homoscedasticity assumption), while focusing only on changes in average trends. It is possible to extend classical models and relax the assumption of homoscedasticity through variance functions. However, these functions are scarcely used and we often lack examples in the Spanish-wri�en scientific literature. In this paper, we introduce variance functions in linear models from a theoretical-applied approach. We begin by introducing a real problem where heteroscedasticity is expected, which is accompanied by one simulated example. Subsequently, we formulate the classical linear model and discuss how it can be extended to model heteroscedasticity. Then, we explain some of the variance functions and apply them to the real case and the simulated data. We use the gls() function of the nlme package in R, and provide scripts that make data analyses reproducible. Additionally, we describe other options available in R for dealing with heteroscedastic data. We expect this paper will provide a guide for using variance functions and will expand the toolbox of scientists with basic statistical knowledge.Fil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Miguez, Fernando E.. University of Iowa; Estados UnidosFil: Benedetti, Guido. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentin

Manejo de matorrales y bioenergía

En Patagonia norte, la disponibilidad de biomasa proveniente de los bosques nativos otorga un alto potencial bioenergético regional. Por ejemplo, la silvicultura de estos bosques podría dejar gran cantidad de biomasa para uso energético. Sin embargo, la baja densidad demográfica de Patagonia implica transportes hasta centros de consumo alejados, obstaculizando el desarrollo de la bioenergía en la región. Caracterizamos las maderas de especies del matorral de Patagonia norte mediante parámetros físico-químicos de interés energético. Luego, combinamos estos parámetros con la cantidad de residuos leñosos que producen raleos de diferente intensidad. Utilizando un enfoque espacialmente explícito, analizamos el balance entre oferta y costo energético por extracción y transporte del residuo hasta centros de comercialización. Nuestro trabajo representa una primera aproximación espacial para cuantificar el potencial bioenergético de estos matorrales. Dado el escaso conocimiento regional sobre la oferta de biomasa para utilización energética, nuestros resultados presentan relevancia aplicada para la planificación energética.The available biomass in northern Patagonia forests gives to the region a high bioenergy potential. For instance, silvicultural management in these forests could leave a large amount of biomass suitable for energy purposes. Nevertheless, population density in Patagonia is low, which entails that the resource should be transported long distances as far as the consumption centers, undermining the development of bioenergy in this region. In this work, we characterize the woods of species growing in northern Patagonia shrublands by means of physical-chemical parameters of energy interest. Then, we combine these parameters with the amount of woody residues produced by varying-intensity thinning. By using a spatially explicit approach, we analyzed the balance between supply and energy cost for extraction and transport of the waste up to marketing centers. Our work represents a first spatial approximation quantifying the bioenergy potential of northern Patagonia shrublands. Given the lack of regional knowledge about the supply of biomass for energy purposes, our results have applied importance for energy planning.Fil: Oddi, Facundo José. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; ArgentinaFil: Goldenberg, Matías Guillermo. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; ArgentinaFil: Cardoso, Yamila Paula. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentin

Survival and growth of ‘ciprés de la cordillera’ seedlings over seven years at two contrasting sites in northwestern Patagonia

Las especies forestales nativas permiten restaurar bosques y son una alternativa productiva sustentable. Como en cualquier forestación, en bosques implantados o enriquecidos con nativas, el conocimiento sobre la dinámica de los plantines resulta clave para establecer estrategias de manejo. En este estudio describimos la dinámica de la supervivencia y el crecimiento en altura en plantines de ciprés de la cordillera (especie nativa de los bosques Andino-patagónicos de alto valor forestal) en matorrales de la Patagonia norte. Establecimos un experimento de plantación (275 plantines) en dos sitios contrastantes (un fondo de valle y una ladera de exposición norte) y durante 6 ó 7 años, dependiendo del sitio, en cada primavera registramos la supervivencia y la altura de los plantines. Evaluamos además el efecto de la protección contra herbívoros y modelamos la dinámica del ramoneo. La supervivencia y el ramoneo la evaluamos con modelos lineales generalizados, y para la altura ajustamos un modelo no lineal de efectos mixtos que permitió cuantificar la tasa de crecimiento de cada plantín. En el fondo de valle, la supervivencia disminuyó hasta menos del 15% al finalizar el experimento. En la ladera de exposición norte, la supervivencia fue más alta y se mantuvo relativamente estable. En este sitio, los valores de supervivencia (~70% al séptimo año) y crecimiento en altura (tasas mayores al 15%; IMA ~8 cm/año) fueron comparables a los reportados en plantaciones bajo bosque de ciprés de la cordillera, lo que sugiere que la especie se podría utilizar para restaurar/producir en matorrales mixtos de exposición norte. Los protectores redujeron el ramoneo, aumentaron la supervivencia, aunque no significativamente, y atenuaron el crecimiento. Por lo tanto, no es clara la conveniencia de proteger los plantines con el tipo de protector evaluado. Esperamos que nuestros resultados contribuyan con la gestión sustentable de los matorrales y bosques de la Patagonia norte.Native forestry species enable forest restoration and are a sustainable productive alternative. In any forest plantation, among them those in which native tree species are used, knowledge on seedling dynamics is a highly relevant for planning and management. We describe the seedling dynamics —survival and height growth— of planted ‘ciprés de la cordillera’, a high-value timber species of the Andean-Patagonian forests, in northern Patagonia shrublands. We carried out a 7-years planting experiment (275 seedlings) in two contrasting sites (a valley bottom and a northern-exposure hillside), and each spring we recorded the survival and height of the seedlings. In addition, we evaluated the effect of protecting the seedlings from herbivores and modeled the browsing dynamics. Survival and browsing were evaluated with generalized linear models while height was modeled with a non-linear mixed-effects model from which we quantified the growth rate per seedling. At the valley bottom, survival decreased to <15% at the end of the experiment. Survival was higher in the hillside with north exposure and remained relatively stable. At this site, the values of survival (~70% at year 7) and height growth (rates greater than 15%; MAI ~8 cm/year) were comparable with those of seedlings planted in forests of ‘ciprés de la cordillera’, suggesting that the species could be used for restoration or production in northern hillsides like the one assayed. Seedling protectors reduced browsing, increased survival although not significantly, and diminished growth. Therefore, it is not clear whether seedlings should be protected using the protector type tested in this study. We hope our results contribute to the sustainable management of shrublands and forests of northern Patagonia.Fil: Oddi, Facundo José. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Goldenberg, Matías Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Nacif, Marcos Ezequiel. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Heinemann, Karin. Sociedad Naturalista Andino Patagonica; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentin

Modelos estadísticos en lenguaje R

Los profesionales de las ciencias económicas y ambientales deben resolver problemas a partir de la colección y el análisis de datos. En general, estos datos son tomados de una muestra procedente de relevamientos o experimentos, es decir que la información con la que trabajan es parcial. Por lo tanto, deben contar con herramientas que los ayuden a tomar la mejor decisión ante preguntas que tienen respuestas inciertas. La estadística aporta las herramientas necesarias para colectar los datos, a la vez que permite resumir y presentar la información contenida en la muestra, para luego inferir en base a ella características fundamentales de la población de la que fue extraída. Además, posibilita cuantificar la incertidumbre asociada a nuestras respuestas o, dicho de otra manera, la probabilidad de equivocarnos en la decisión tomada. Por lo tanto, al utilizar la estadística, las conclusiones estarán sustentadas por un sólido marco de análisis. A lo largo de los capítulos ponemos a disposición ejercicios prácticos para adquirir conocimientos y aptitudes sobre cómo colectar datos (diseño de estudios), modelarlos y analizarlos utilizando el programa R. Suponemos que el lector ya ha realizado algún curso introductorio de estadística y está familiarizado con los conceptos básicos de estadística y probabilidad. Los ejercicios se presentan con la intención de proporcionar al lector un marco similar al que un profesional se enfrentaría comúnmente en su ámbito de trabajo. Esto es, con un marco conceptual del que deriva un problema relacionado, y para el cual el lector es guiado hacia su resolución (analizar cómo ha sido la colección de los datos, explorarlos, plantear modelos interesantes, determinar si el modelo planteado es adecuado, plantear modelos alternativos, realizar inferencias y predicciones). Un aspecto relevante es que los ejercicios están basados en datos reales (datos publicados en sitios web, o cedidos por colegas). Recomendamos seguir los capítulos frente a una computadora analizando los datos reales que se encuentran disponibles en el siguiente enlace: http://editorial.unrn.edu.ar/descargas/lenguaje_r_datos_eunrn.zip. Limitándonos al estudio de modelos con una sola variable de respuesta (dependiente), la obra se organiza en ocho capítulos. Los primeros siete abarcan el modelado de datos con distribución normal. En el capítulo 1 se estudia el modelo de regresión lineal entre dos variables cuantitativas (regresión lineal simple) y se introducen los conceptos de criterio de mínimos cuadrados ordinarios para la estimación de parámetros, bondad de ajuste y validez de los modelos a partir de sus supuestos. Los capítulos 2 y 3 tratan con variables independientes categóricas, el análisis de la varianza (ANOVA) y los test a posteriori (comparaciones múltiples). En particular, se aborda el diseño completamente aleatorizado (DCA), y se introduce el modelado con más de una variable independiente, todas categóricas en este caso, a partir del diseño en bloques completamente aleatorizados (DBCA) y el diseño multifactorial. El capítulo 4 trata con más de una variable independiente, pero en este caso, cuantitativas (regresión lineal múltiple) e introduce un aspecto fundamental del modelado estadístico: la multicolinearidad. Para ello, en este capítulo se estudian las sumas de cuadrados parciales (ANOVA tipo III) y secuenciales (ANOVA tipo I). En el capítulo 5 se formaliza el concepto de modelo lineal general y se plantean problemas que tratan con variables independientes cuantitativas y categóricas de manera conjunta. Se introducen, además, los conceptos de verosimilitud y los distintos criterios de información (AIC, BIC, etcétera) como medidas de bondad de ajuste, y el criterio de máxima verosimilitud como método de estimación de parámetros. Al llegar al capítulo 6, se incorpora el modelado de la varianza flexibilizando la homocedasticidad, uno de los supuestos del modelo lineal. Por su parte, el capítulo 7 cubre conceptos detrás del modelado de relaciones no lineales. Finalmente, en el capítulo 8 se flexibiliza el supuesto de normalidad para modelar datos no normales. Este es el campo de los modelos lineales generalizados que permiten tratar con distribuciones de la familia exponencial: binomial, Poisson, normal y Gamma, y también se abarca la distribución binomial negativa. En forma general, a través de la obra presentamos el marco de inferencia frecuentista y de inferencia multimodelo. Los capítulos no desarrollan los conceptos teóricos. Para ello, sugerimos la lectura de diversos libros de texto que abordan los conceptos presentes en esta obra de manera exhaustiva. Esta obra es fruto de varios años de llevar adelante cursos de grado y posgrado en la Universidad Nacional de Río Negro. En esta segunda edición, hemos incluido ejercicios complementarios, una tipografía orientada a la programación que facilita la legibilidad de códigos y salidas, mejoramos el formato de las ecuaciones, y hemos incluido nuevas bases de datos de la Encuesta Permanente de Hogares, entre otras mejoras. Esperamos que el libro les resulte útil para el abordaje de sus propios análisis o la interpretación de análisis presentados por otros.Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Azuaga, Gonzalo Daniel. Instituto Nacional de Estadística y Censos; ArgentinaFil: Behnisch, Aliosha Nicolás. Fundacion Bariloche. Departamento de Energia.; ArgentinaFil: Aristimuño, Francisco Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Centro de Estudios en Ciencia, Tecnología, Cultura y Desarrollo; Argentin

Argentine Network of Permanent Native Forest Plots to promote scientific collaborations on longterm studies

Las parcelas forestales permanentes son áreas de muestreo donde se registran la identidad, abundancia y tamaño de los árboles de forma periódica, para estudiar cómo cambian los bosques en relación al clima, disturbios naturales, usos y manejos. Hasta el momento, los patrones de cambio observados con parcelas permanentes en Argentina tuvieron en general alcance local o regional. Para potenciar los vínculos entre los diferentes grupos de trabajo que promuevan colaboraciones a escalas, tanto intra como inter-regionales, creamos la Red Argentina de Parcelas Permanentes de Bosques Nativos (RAPP), la cual abarca las regiones forestales de los Bosques Andino-Patagónicos, Chaco Seco, Chaco Húmedo, Monte de Sierras y Bolsones, Monte de Llanuras y Mesetas, Selva Paranaense y Yungas. En este artículo se sintetizó y caracterizó la información de 317 parcelas permanentes (328.9 ha) incluidas en la RAPP, describiendo su distribución geográfica, objetivos, principales aspectos metodológicos, y características de los bosques donde están establecidas (e.g., disturbios, tenencia de la tierra, estructura, riqueza de especies). Asimismo, se discutió la complementariedad entre la RAPP y los Inventarios Nacionales de Bosques Nativos. Las parcelas están distribuidas en un amplio rango latitudinal (22.02-65.29° S) y altitudinal (19 a 2304 m snm), aunque están concentradas principalmente en el Subtrópico (Chaco Seco, Chaco Húmedo, Selva Paranaense y Yungas) y en los Bosques Andino-Patagónicos. En todas las parcelas se realiza periódicamente la identificación taxonómica de los árboles y se miden diferentes variables dasométricas, que son la base para responder preguntas ecológicas a una mayor escala mediante colaboraciones. Esperamos continuar incorporando grupos de trabajo en la RAPP e incentivar el establecimiento de nuevas parcelas permanentes en regiones actualmente poco representadas como el Monte, Espinal y Delta e Islas del Paraná. La meta es que la RAPP permita avanzar en el estudio a largo plazo de todos los bosques nativos de Argentina, alcanzando una mayor cobertura nacional y más interacciones entre los grupos de trabajo.Permanent forest plots are sampling areas where tree identity, abundance and size are recorded periodically, in order to study how forests change with climate, natural disturbances, uses and management. So far, patterns of change observed with permanent plots in Argentina have been local or regional. To promote scientific collaborations between different research groups within and among regions of Argentina, we created the Network of Permanent Plots of Native Argentinian Forests (RAPP), which includes the regions of Bosques Andino-Patagónicos, Chaco Seco, Chaco Húmedo, Monte de Sierras y Bolsones, Monte de Llanuras y Mesetas, Selva Paranaense and Yungas. Here we synthesize and characterize the information of 317 permanent plots (328.9 ha) included in the RAPP, describing their geographic distribution, objectives, main methodological aspects, and characteristics of the forests where they are established (e.g, disturbance, land tenure, structure, species richness), and after that, discuss the complementarity between the RAPP and the national inventories of native forests. Permanent plots are established over a wide range of latitude (22.02-54.89° S) and elevation (19 a 2304 m a. s. l.), but they are mainly concentrated in Subtropics (Chaco Seco, Chaco Húmedo, Selva Paranaense, and Yungas) and in Bosques Andino-Patagónicos. In all plots, trees are taxonomically identified and different dasometric variables are remeasured, which are the basis for potential collaborations to answer ecological questions at a larger scale. We hope to continue incorporating working groups in the RAPP and encouraging the establishment of plots, mainly in regions with a low number of permanent plots such as Monte, Espinal, and Delta e Islas del Paraná. The goal is that the RAPP advances in the long-term study of all native forests in Argentina, achieving a greater national cover and more interactions among research teams.Fil: Ceballos, Sergio Javier. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Blundo, Cecilia Mabel. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Malizia, Agustina. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Osinaga Acosta, Oriana. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Carilla, Julieta. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Grau, Hector Ricardo. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Campanello, Paula Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; ArgentinaFil: Cuchietti, Anibal. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación. Dirección Nacional de Bosques. Segundo Inventario Nacional de Bosques Nativos; ArgentinaFil: Gasparri, Nestor Ignacio. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Gatti, Maria Genoveva. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Loto, Dante Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Forestales. Instituto de Silvicultura y Manejo de Bosques; ArgentinaFil: Martínez Pastur, Guillermo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Saucedo Miranda, Jimena. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación. Dirección Nacional de Bosques. Segundo Inventario Nacional de Bosques Nativos; ArgentinaFil: Amoroso, Mariano Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Andino, Natalia del Pilar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto y Museo de Ciencias Naturales; ArgentinaFil: Arpigiani, Daniela Fabiana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Andina. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Aschero, Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Barberis, Ignacio Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Bedrij, Natalia Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Nicora Chequín, Renata. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Botánica del Nordeste. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Botánica del Nordeste; ArgentinaFil: Chillo, María Verónica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Eibl, Beatriz Irene. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaFil: Eliano, Pablo. Asociación Forestal Industrial de Jujuy; ArgentinaFil: Fernandez, Romina Daiana. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Giannoni, Stella Maris. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Centro de Investigaciones de la Geosfera y Biosfera. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigaciones de la Geosfera y Biosfera; ArgentinaFil: Goldenberg, Matías Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Gonzalez Peñalba, Marcelo. Administración de Parques Nacionales; ArgentinaFil: Jiménez, Yohana Gisell. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Kees, Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Klekailo, Graciela Noemí. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Lara, Martín. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Administracion de Parques Nacionales. Parque Nacional Lanin; ArgentinaFil: Mac Donagh, Patricio Miguel. Universidad Nacional de Misiones; ArgentinaFil: Malizia, Lucio Ricardo. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Mazzini, Flavia Noelia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Medina, Walter Adrian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. - Universidad Nacional de Rio Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Paredes, Dardo. Gobierno de la Provincia de Tierra del Fuego. Ministerio de Agricultura Ganaderia y Pesca.; ArgentinaFil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Persini, Carlos. Refugio y Estación Biológica Aponapó; ArgentinaFil: Prado, Darién E.. Universidad Nacional de Rosario; ArgentinaFil: Salas, Roberto Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Botánica del Nordeste. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Botánica del Nordeste; ArgentinaFil: Srur, Ana Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Villagra, Mariana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Biología Subtropical. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Zelaya, Patricia Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet Noa Sur. Instituto de Estudios para el Desarrollo Social. - Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Humanidades Ciencias Sociales y de la Salud. Instituto de Estudios para el Desarrollo Social; ArgentinaFil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentin

Red Argentina de Parcelas Permanentes de Bosques Nativos para promover colaboraciones científicas en estudios de largo plazo

Las parcelas forestales permanentes son áreas de muestreo donde se registran periódicamente la identidad, abundancia y tamaño de los árboles, para estudiar cómo cambian los bosques en relación con el clima, los disturbios naturales y los usos y manejos. Hasta hoy, los patrones de cambio observados con parcelas permanentes en la Argentina tuvieron alcance local o regional. Para potenciar los vínculos entre los diferentes grupos de trabajo que promuevan colaboraciones a escalas intra- e inter-regionales creamos la Red Argentina de Parcelas Permanentes de Bosques Nativos (RAPP), abarcando las regiones forestales de los Bosques Andino-Patagónicos, Chaco Seco, Chaco Húmedo, Monte de Sierras y Bolsones, Monte de Llanuras y Mesetas, Selva Paranaense y Yungas. Aquí sintetizamos y caracterizamos la información de 317 parcelas permanentes (328.9 ha) incluidas en la RAPP, describiendo su distribución geográfica, objetivos, principales aspectos metodológicos y características de los bosques donde están establecidas (e.g., disturbios, tenencia de la tierra, estructura, riqueza de especies). Asimismo, se discute la complementariedad entre la RAPP y los inventarios nacionales de bosques nativos. Las parcelas se distribuyen entre 22.02° y 54.89° S y entre 19 y 2304 m s. n. m., aunque están concentradas principalmente en el Subtrópico (Chaco Seco, Chaco Húmedo, Selva Paranaense y Yungas) y en los Bosques Andino-Patagónicos. En todas las parcelas se identifica la taxonomía de los árboles y se miden diferentes variables dasométricas, fundamentales para responder preguntas ecológicas a una mayor escala mediante colaboraciones. Esperamos continuar incorporando grupos de trabajo a la RAPP e incentivar el establecimiento de nuevas parcelas permanentes en regiones poco representadas (e.g., Monte, Espinal y Delta e Islas del Paraná). La meta es que la RAPP permita avanzar en el estudio a largo plazo de todos los bosques nativos de la Argentina, aumentando la cobertura nacional y las interacciones entre los grupos de trabajo.Permanent forest plots are sampling areas where tree identity, abundance and size are recorded periodically, in order to study how forests change with climate, natural disturbances, uses and management. So far, patterns of change observed with permanent plots in Argentina have been local or regional. To promote scientific collaborations between different research groups within and among regions of Argentina, we created the Network of Permanent Plots of Native Argentinian Forests (RAPP), which includes the regions of Bosques Andino-Patagónicos, Chaco Seco, Chaco Húmedo, Monte de Sierras y Bolsones, Monte de Llanuras y Mesetas, Selva Paranaense and Yungas. Here we synthesize and characterize the information of 317 permanent plots (328.9 ha) included in the RAPP, describing their geographic distribution, objectives, main methodological aspects, and characteristics of the forests where they are established (e.g., disturbance, land tenure, structure, species richness), and after that, discuss the complementarity between the RAPP and the national inventories of native forests. Permanent plots are established over a wide range of latitude (22.02-54.89° S) and elevation (19 a 2304 m a. s. l.), but they are mainly concentrated in Subtropics (Chaco Seco, Chaco Húmedo, Selva Paranaense, and Yungas) and in Bosques Andino-Patagónicos. In all plots, trees are taxonomically identified and different dasometric variables are remeasured, which are the basis for potential collaborations to answer ecological questions at a larger scale. We hope to continue incorporating working groups in the RAPP and encouraging the establishment of plots, mainly in regions with a low number of permanent plots such as Monte, Espinal, and Delta e Islas del Paraná. The goal is that the RAPP advances in the long-term study of all native forests in Argentina, achieving a greater national cover and more interactions among research teams.Estación Experimental Agropecuaria BarilocheFil: Ceballos, Sergio Javier. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Blundo, Cecilia. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Malizia, Agustina. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Osinaga Acosta, Oriana. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Carilla, Julieta. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Grau, Hector Ricardo. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Cuchietti, Anibal. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación. Dirección Nacional de Bosques; ArgentinaFil: Campanello, Paula Inés. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Gasparri, Ignacio. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Gatti, Genoveva. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Loto, Dante. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Martinez Pastur, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Austral de Investigaciones Cientificas. Laboratorio de recursos agroforestales; ArgentinaFil: Saucedo Miranda, Jimena. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación. Dirección Nacional de Bosques; ArgentinaFil: Amoroso, Mariano. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Andino, Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro de Investigaciones de la Geosfera y Biosfera; ArgentinaFil: Arpigiani, Daniela. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Aschero, Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto Argentino de Nivologia, Glaciologia y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Barberis, Ignacio Martin. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Bedrij, Natalia Alejandra. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Nicora Chequin, Renata. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Botanica del Nordeste; ArgentinaFil: Chillo, María Verónica. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estacion Experimental Agropecuaria Bariloche. Agencia de Extension Rural El Bolson; ArgentinaFil: Chillo, María Verónica. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Eibl, Beatriz. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: Eliano, Pablo. Asociación Forestal Industrial de Jujuy; ArgentinaFil: Fernandez, Romina Daiana. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Giannoni, Stella. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro de Investigaciones de la Geosfera y Biosfera; ArgentinaFil: Goldenberg, Matias Guillermo. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Gonzalez Peñalba, Marcelo. Administracion Nacional de Parques Nacionales. Parque Nacional Lanin; ArgentinaFil: Jimenez, Yohana Gisell. Universidad Nacional de Tucuman. Instituto de Ecologia Regional; ArgentinaFil: Kees, Sebastian. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estacion Experimental Agropecuaria Saenz Peña. Campo Anexo Estacion Forestal Plaza; ArgentinaFil: Klekailo, Graciela Noemi. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Lara, Martin. Administracion Nacional de Parques Nacionales. Parque Nacional Lanin; ArgentinaFil: Mac Donagh, Patricio. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Forestales; ArgentinaFil: Malizia, Lucio Ricardo. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios Territoriales Ambientales y Sociales; ArgentinaFil: Mazzini, Flavia. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios Territoriales Ambientales y Sociales; ArgentinaFil: Medina, Walter Adrian. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Oddi, Facundo Jose.Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Paredes, Dardo. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de Tierra del Fuego. Dirección General de Desarrollo Forestal; ArgentinaFil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estacion Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; ArgentinaFil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Persini, Carlos. Fundación Huellas para un Futuro, Reserva, Refugio y Estación Biológica Aponapó. ArgentinaFil: Prado, Darien Eros. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; ArgentinaFil: Salas, Roberto Manuel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Botanica del Nordeste; ArgentinaFil: Srur, Ana. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto Argentino de Nivologia, Glaciologia y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Villagra, Mariana. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biología Subtropical; ArgentinaFil: Zelaya, Patricia. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Humanidades, Ciencias Sociales y de la Salud. Instituto de Estudios para el Desarrollo Social; ArgentinaFil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentin

Dendroecological potential of shrubs for reconstructing fire history at landscape scale in Mediterranean-type climate grasslands: the case of Fabiana imbricata

Fire recurrently affects Mediterranean-type climate (MTC) regions causing major implications on the structure and dynamics of vegetation. In these regions, it is important to know the fire regime for which reliable fire records are needed. Dendroecology offers the possibility of obtaining fire occurrence data from woody species and has been widely used in forest ecosystems for fire research. Grasslands are regions with no trees where shrubs can provide dendroecological evidence for reconstructing fire history at landscape scale. We studied the dendroecological potential of the shrub F. imbricata to reconstruct fire history at landscape scale in MTC grasslands of northwestern Patagonia. In order to accomplish this, we combined spatio-temporal information of recorded fires from the study area with the age structure of F. imbricata shrublands obtained from dendroecological methods. Shrubland age structure correctly described how often fires occurred in the past. In rocky outcrops, where fires cannot reach, individuals are long-lived and heterogeneous in age; while downhill, individuals are young and shrublands are even-aged. Five pulses of massive recruitment were found: three of these coincided with three known fires; the remaining two had not been recorded before. A bi-variated analysis showed that F. imbricata recruited mainly during two years after fire, and the spatial distribution of pulses coincided with the fire map. Information derived from shrubland age structure could be used to estimate fire regime parameters such as fire return interval at landscape or community scale. For instance, we estimated a fire return interval of nine years at landscape scale and ranging from 11-24 years at community scale (shrubland). Our results in northwestern Patagonia grasslands showed that the F. imbricata chronology can be used to complement other information sources such as remote sensing and operational databases improving the knowledge about fire regime. The present study demonstrates that is possible to utilize shrubs as a dendroecological data source to study fire history in regions where tree cover is absent.Fil: Oddi, Facundo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Patagonia Norte. Instituto de Investigación En Biodiversidad y Medioambiente; Argentina. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche. Laboratorio de Ecotono; ArgentinaFil: Ghermandi, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Patagonia Norte. Instituto de Investigación En Biodiversidad y Medioambiente; Argentina. Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche. Laboratorio de Ecotono; Argentin