Resumen
Chilean temperate forests are dominated by Nothofagus and Araucaria araucana species. Despite A. araucana not being at imminent risk of extinction, its cultural value and the associated environmental services and landscape goods have an important role for the conservation of this native forest. In some areas, the future conservation of A. araucana is a cause of great concern given its management prohibition and regeneration limitation due to slow growth, canopy tree competition and dense understory. The above characteristics make this species most susceptible to some disturbances, such as livestock, wildlife and human pressures. Therefore, sustainable management of A. araucana forests requires the assessment of its regeneration condition. The objective of this research was to apply multivariable analysis techniques in search of the most relevant parameter for Araucaria regeneration. This study used the following methods: principal component analysis (PCA), forward stepwise regression modeling and Maxent modeling. By PCA, it was possible to reduce the dimension to six-dimensional with a variance explanation of greater than 75%. The multivariable regression model, known as model 7, was the best compromise between the coefficient of determination and model size (number of independent variables). Incorporating a maximum entropy trend improved model performance. A spatial prediction was obtained by summing the contributions of statistical methods and the geographic information system (GIS). The GIS increased the flexibility of the proposed model, which enabled an extrapolation to other areas at different spatial and temporal scales. Los bosques templados chilenos están dominados por especies del género Nothofagus y Araucaria araucana. El valor cultural y los servicios y bienes ambientales asociados a la presencia de A. araucana juegan un papel esencial en la conservación del bosque nativo, a pesar de que no se encuentra bajo riesgo inminente de extinción. Su conservación está sujeta a un gran debate debido a su prohibición de manejo y a la limitada regeneración existente en algunas áreas debido a su bajo crecimiento, la competición existente en el dosel arbóreo y la presencia de un denso sotobosque. Todas estas características hacen a esta especie muy susceptible a perturbaciones como el ganado doméstico, la fauna silvestre y la presión humana. En este sentido, el manejo sustentable de los bosques de A. araucana requiere de la evaluación del estado de su regeneración. El objetivo de esta investigación fue aplicar técnicas de análisis multivariable con objeto de encontrar los parámetros más revelantes en la regeneración de A. araucana. Las técnicas utilizadas fueron el Análisis de Componentes Principales (ACP), el modelo de regresión mediante la eliminación de variables y el modelo Maxent. Mediante el análisis ACP fue posible reducir el modelo a seis variables con una explicación de la varianza superior al 75%. El modelo de regresión multivariable, conocido como ?Modelo 7?, alcanzó el mayor resultado a tenor de la relación existente entre el coeficiente de determinación y el tamaño del modelo (número de variables independientes). La incorporación del concepto de máxima entropía mejoró la representatividad del modelo. La integración de las diferentes metodologías estadísticas y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) permitió obtener una predicción espacial. Los SIG incrementan la flexibilidad del modelo propuesto permitiendo su extrapolación a otras áreas bajo diferentes escalas espaciales y temporales.