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dc.contributor.authorHerrera Peraza, Ricardo Antonio
dc.contributor.authorBever, James D.
dc.contributor.authorde Miguel, José Manuel
dc.contributor.authorGómez Sal, Antonio
dc.contributor.authorHerrera Oliver, Pedro Pablo
dc.contributor.authorGarcía Rivera, Elisa Eva
dc.contributor.authorOviedo Prieto, Ramona
dc.contributor.authorTorres Arias, Yamir
dc.contributor.authorDelgado, Freddy
dc.contributor.authorValdés-Lafont, Oscar
dc.contributor.authorMuñoz García, Bárbara C.
dc.contributor.authorSánchez Rendón, Jorge Alberto
dc.date.accessioned2016-10-05T19:07:45Z
dc.date.available2016-10-05T19:07:45Z
dc.date.issued2016-08
dc.identifier.urihttp://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/706
dc.description.abstractEn el presente artículo agrupamos 221 especies forestales sobre la base de sus preferencias por tipos de hábitat húmedo o seco y/o salino, considerando aparte aquellas que son indiferentes al tipo de hábitat. El sistema de clasificación se sustentó en el empleo de clases de 11 variables funcionales (semillas por árbol, tamaño de las semillas, peso de las semillas, semillas por fruto, tolerancia a la sombra, selectividad al hábitat, esclerofilia, densidad de la madera, área foliar, altura del árbol y volumen del árbol) ordenadas de 1 a 4 de acuerdo con un gradiente sucesional. Las estrategias de las especies arbóreas se identificaron mediante el análisis de las matrices para ecosistemas forestales húmedos (uniendo las especies que prefieren hábitat húmedo con las que son indiferentes al tipo de hábitat) y para ecosistemas secos y/o salinos (uniendo las especies que prefieren hábitat seco y/o salino con las que son indiferentes al tipo de hábitat). Ambas matrices fueron procesadas mediante el uso del coeficiente de distancia taxonómica promedio y por análisis de clasificación para descubrir los patrones de organización sucesional. Se discutieron la complejidad del continuum r-K exponiendo el comportamiento K de algunas variables entre las Pioneras (que comúnmente son estrategas r) y el comportamiento r de algunas variables entre las Estabilizadoras (que comúnmente son estrategas K). Presentamos el nuevo sistema de clasificación como una hipótesis para descubrir los patrones sucesionales en bosques tropicales. In this paper 221 forest trees are grouped according to their habitat preferences into species preferring humid or dry and/or saline habitats or indifferent to the habitat type. Eleven functional traits classes (seeds per tree, seed size, seed weight, seeds per fruit, tolerance to shade, selectivity to habitat, sclerophylly, wood density, foliar area, tree height and tree volume) are arranged 1 to 4 according to a successional gradient. The strategies of forest trees are identified by analyzing the species matrices for humid forest ecosystems (joining species preferring humid habitats together with those indifferent to the habitat type) and for dry and/or saline ecosystems (joining species preferring dry and/or saline habitats and the ones indifferent to the habitat type). Both matrices are processed using the average taxonomic distance as the interval coefficient and by clustering analysis to discover successional organization patterns. The complexity of r-K continuum is discussed by focusing the K behavior of some variables among Pioneers (commonly r strategists) or the r behavior of some variables among Stabilizers (commonly K strategists). A new system of classification is presented as a hypothesis for discovering successional patterns in tropical forests.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherInstituto de Ecología y Sistemáticaes_ES
dc.relation.ispartofseriesActa Botánica Cubana;215(2):232-280
dc.subjectcontinuum r-K, r-K continuumes_ES
dc.subjectestrategias sucesionales, successional strategieses_ES
dc.subjectgrupos funcionales, functional groupses_ES
dc.subjectrasgos funcionales de árboles, trees functional traitses_ES
dc.titleUna nueva hipótesis sobre la sucesión de los bosques tropicales húmedos y secoses_ES
dc.title.alternativeA new hypothesis on humid and dry tropical forests successiones_ES
dc.typeArticlees_ES


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