Comparación química de suelos en distintas coberturas vegetales del PNC mediante métodos de clúster análisis

Abstract

La vegetación y el suelo son indicadores importantes de la salud del páramo. La capa vegetal del páramo es importante para la protección del suelo y como hábitat para la fauna nativa (Hofstede et al., 2003). La evaluación de las características del suelo requiere medir sus propiedades físicas y químicas. El Parque Nacional Cajas (PNC) es uno de los principales suministros de agua para la ciudad de Cuenca, puesto que sus suelos retienen grandes cantidades de líquido vital, especialmente el páramo de almohadillas; los suelos del pajonal resultan importantes en el secuestro de carbono atmosférico, mientras que los suelos de los bosques de Polylepis y bosques alto-andinos originan ecosistemas únicos evidenciado en un alto endemismo presente en el PNC; razón por lo cual el estudio de las características físico químicas del suelo resulta importante en la investigación de las interacciones sustrato-vegetal. El análisis de conglomerados o clúster es una técnica de análisis exploratorio de datos que permite descubrir asociaciones y estructuras en los datos que no son evidentes a priori,ordenando objetos en grupos de asociación/similitud de forma que los objetos de un mismo grupo sean muy similares entre sí,y los objetos de clústeres diferentes sean distintos (Figueras, 2001). El método KNN o k-Nearest Neighbors, basado en el reconocimiento de patrones de criterios de vecindad. Parte de la idea de que una nueva muestra será clasificada a la clase a la cual pertenezca la mayor cantidad de vecinos más cercanos del (reconocimiento de patrones patrón) del conjunto de entrenamiento más cercano a esta (Figueras, 2001). El objetivo general de este estudio es investigar las relaciones entre las características químicas del suelo (Ca, Mg, Fe, K, Na, pH, conductividad, nitrógeno total, fósforo, y materia orgánica) y el tipo de coberturas vegetales presentes en el PNC (páramo de pajonal,páramo de almohadilla, bosque de Polylepis y bosque altoandino), mediante métodos de análisis clúster y clasificación KNN.