Tema 5. Demografía de las plantas en relación con el

fuego.Aplicaciones de la ecología

poblacional

Hay tres distintas hipótesis que tratan de explicar los cambios poblacionales en relación

con el fuego:• 1) Hipótesis del intervalo entre fuegos (fire interval):

La duración del periodo normal de crecimiento, sin fuegos, es lo que determina el estado de la población cuando se quema y su respuesta posterior. Esta hipótesis predice que intervalos constantes de fuego van a originar tasas de crecimiento poblacional constantes.

• 2) Hipótesis autorreguladora (self-regulatory): en este caso los fenómenos dependientes de densidad son los que regulan el tamaño de la población.

• 3) Hipótesis dependiente del fenómeno (even-dependent): en este caso es el poder del fuego y las condiciones que lo siguen lo que determina la demografía de la población.

• Las tres hipótesis no son mutualmente excluyentes.

Distintos tipos de historias de vida en plantas expuestas al fuego:

El área blanca representa el nº de plantas y la negra el ºde semillas, incluyendo banco de semillas

Recordemos los principales modelos de crecimiento poblacional

Nt+1 = Nt + B (nacimientos) – D (muertes) + I (Inmigración) – E (Emigración

Población sin estructura de edades:

No rebrotadoras, modelo geométrico

Nt+1 = λ Nt Nt+1 nº de plántulas, Nt nº de esqueletos de plantas quemadas

λ Tasa reproductiva neta

Nt = λt No Tamaños de la población después de t fuegos

En poblaciones naturales el modelo exponencial o geométrico no se puede mantener por mucho tiempo, por lo cual λ es a menudo variable, λ = f(clima, predadores, competidores, etc)

Comparación del crecimiento geométrico de la población con λ constante =2,5 y λ variable con un

valor medio de 2,5

El modelo estocástico se ha aplicado a una planta serotina, como la de la foto donde el fuego dispara la apertura de los folículos y la liberación de las semillas.

Crecimiento de la población con limitación de densidad

Nt+1 = Nt λ f(Nt) 1 - λmx

Nt+1 = Nt ( λmx - Nt ----------------)

K

Distintas aplicaciones del modelo logístico

a) Modelo logísticob) Modelo logístico con fluctuacionesc) No se alcanza K por algún otro factor

(herbivoría)d) Fenómenos catastróficose) Población que parte de un banco de

propágulos

Población con estructura de edadesSt = Σ lx bx Stx

Hipótesis del intervalo entre fuegosReclutamiento por el fuego en no-rebrotadores

• Se considera que tienen una población de individuos de la misma edad correspondiente al último fuego.

• Si el intervalo entre fuegos es muy chico puede dar lugar a que no les de tiempo a producir semillas.

• Si el intervalo es demasiado grande pueden entrar en fase de autoaclareo.

SenescenciaMuchas plantas que germinan tras el fuego pueden entrar

en senescencia en ausencia de fuegos.

RebrotadoresUn aspecto importante en los rebrotadores es el tamaño o

dependencia de la edad en la capacidad de rebrotar.Por lo cual el intervalo entre fuegos va a ser un factor clave

en la capacidad de rebrotar.

Línea discontinua : entre fuegosLínea continua: durante el fuego

Dinámica del banco de semillas

Gráfica de la izquierda: planta serotina, banco de semillas en la copaGráfica derecha: banco de semillas en el suelo.

Hipótesis autorreguladora (self-regulatory): considera que hay dependencia de la densidad.

Tanto la mortalidad como la fecundidad van a ser dependientes de la densidad.

Los círculos blancos representan árboles vivos y los negros árboles muertos en pie.

Efecto de la densidad en la fecundidadLa producción de semillas por planta puede mantenerse constante o ser sensible a la densidad y esto afecta la dinámica de la población

Efecto de la dependencia de la densidad en la regulación de las poblaciones

Simulación del crecimiento poblacional de tres especies de Proteaceas en relación a una sucesión de fuegos. En esta simulación se ha aplicado el modelo logístico.

Hipótesis dependiente del fenómeno (even-dependent):

En esta hipótesis el régimen de fuegos (intensidad, estación y superficie del área quemada) van a afectar la dinámica de la población

En resumen distintos modelos

de dinámicas poblacionales en

respuesta a distintas

recurrencias de fuegos.