Modelling bird species richness with neural networks for forest landscape management in NE Spain

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Issue date
2010
Author
Gil Tena, Assumpció
Vega García, Cristina
Brotons, Lluís
Saura Martínez de Toda, Santiago
Suggested citation
Gil Tena, Assumpció; Vega García, Cristina; Brotons, Lluís; Saura Martínez de Toda, Santiago; . (2010) . Modelling bird species richness with neural networks for forest landscape management in NE Spain. Forest Systems, 2010, vol. 19, Special Issue, p. 113-125. https://doi.org/10.5424/fs/201019S-9290.
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Abstract
Para preservar la biodiversidad de los ecosistemas forestales de la Europa mediterránea en escenarios actuales y futuros de cambio global mediante una gestión forestal sostenible es necesario determinar cómo influye el medio ambiente y las propias características de los bosques sobre la biodiversidad
que éstos albergan. Con este propósito, se analizó la influencia de diferentes factores ambientales y de estructura y composición del bosque sobre la riqueza de aves forestales a escala 1 × 1 km en Cataluña (NE de España). Se construyeron modelos univariantes y multivariantes de redes neuronales para respectivamente explorar la respuesta individual a las variables y obtener un modelo parsimonioso (ecológicamente interpretable) y preciso. La superficie de bosque (con una fracción de cabida cubierta superior a 5%), la fracción de cabida cubierta media, la temperatura anual y la precipitación estival medias fueron los mejores predictores de la riqueza de aves forestales. La red neuronal multivariante obtenida tuvo una buena capacidad de generalización salvo en las localidades con una mayor riqueza. Además, los bosques con diferentes grados de apertura del dosel arbóreo, más maduros y más diversos en cuanto a su composición de especies arbóreas se asociaron de forma positiva con una mayor riqueza de aves forestales. Finalmente, se proporcionan directrices de gestión para la planificación forestal que permitan promover la diversidad ornítica en esta región de la Europa mediterránea.
URI
http://hdl.handle.net/10459.1/44644
DOI
https://doi.org/10.5424/fs/201019S-9290
Is part of
Forest Systems, 2010, vol. 19, Special Issue, p. 113-125
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