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 harvesting intensity and site conditions on biomass production of northern Patagonia shrublands

Fil: Goldenberg, Matías G. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Goldenberg, Matías G. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Oddi, Facundo J. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Oddi, Facundo J. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Amoroso, Mariano M. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Amoroso, Mariano M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas A. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural; Argentina.Forest biomass with energy purpose is gaining importance. Although there is a lot of information about afforestation for energy purpose, native resource management for biofuel production is a less studied topic. Consequently, generating information about management of local forest types that have potential for providing biomass for energy, such as resprouting shrublands, becomes a priority objective. We evaluated the effects of harvesting intensity on coppice growth in three resprouting shrublands with contrasting site conditions in northern Patagonia (Argentina). At each site, three harvesting treatments in strips of increasing width were randomly assigned to six permanent plots of 31.5 × 45 m during 2013–2014. Four years after, we measured resprouts (number and size of stems) of the five native dominant species. We found that almost all species responded to harvesting intensity by enhancing the coppice growth rates. Nonetheless, species showed different strategies for resource obtention. When analyzing at the community level, the response to harvesting intensity was consistent among the hillside sites, but conservative in the valley bottom site with the worst environmental conditions. Due to the high response of these species to harvesting intensity, we conclude that intense shrubland management for biomass commercialization could be a viable option depending on site conditions.

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

Cuando la variabilidad varía: Heterocedasticidad y funciones de varianza

Fil: Oddi, Facundo J. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Oddi, Facundo J. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Miguez, Fernando. Iowa State University. Ames, Estados Unidos.Fil: Benedetti, Guido. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Benedetti, Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas A. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.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-wrien 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.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

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

Ambigüedades en términos científicos: El uso del "error" y el "sesgo" en estadística

Fil: Oddi, Facundo J. Universidad Nacional de Río Negro (Sede Andina) y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Aristimuño, Francisco J. Universidad Nacional de Río Negro (Sede Andina) y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Coulin, Carolina. Universidad Nacional de Río Negro (Sede Andina) y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas Alejandro. Universidad Nacional de Río Negro (Sede Andina) y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.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

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

Supervivencia y crecimiento de plantines de ciprés de la cordillera durante siete años en dos sitios contrastantes de Patagonia norte

Fil: Oddi, Facundo J. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Oddi, Facundo J. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Goldenberg, Matías G. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Goldenberg, Matías G. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Nacif, Marcos. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Nacif, Marcos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Heinemann, Karin. Sociedad Naturalista Andino Patagónica. Río Negro, Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas A. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.Fil: Garibaldi, Lucas A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.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 bo�om 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 bo�om, 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.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