Materiales y métodos

Área de estudio: La investigación fue realizada en el Monumento Natural “Piedra La Tortuga” ubicado al margen derecho del río Orinoco (5°33’46”N & 67°35’34” W, 90 m de altitud) municipio Átures, estado Amazonas, Venezuela. Este monumento es un afloramiento rocoso de granito que se encuentra dentro de una matriz de bosque seco tropical característico de la región Guayana, con un alto valor biogeográfico (^{Gröger, 1994}; ^{Esteves & Dumith, 1997}). El área de estudio presenta una periodicidad acentuada de la precipitación, donde los mayores regímenes se distribuyen entre mayo y agosto, y un período marcadamente seco entre diciembre y marzo. La precipitación media anual es de 2 218 mm, y la temperatura media de 26 °C aproximadamente (Gröger & Hubber, 2007). En un levantamiento florístico pionero en el afloramiento rocoso “Piedra La Tortuga” se identificaron cuatro principales tipos de comunidades vegetales, i) epilíticas sobre roca descubierta, ii) casmofítica entre bloques monolíticos de rocas, iii) parches aislados en las depresiones, iv) bosques bajos y continuas en la meseta y bajío (Gröger, 1994).

Muestreo de vegetación: El muestreo se realizó en los parches de vegetación de las depresiones del afloramiento rocoso durante el período de mayor precipitación entre los meses de junio y julio de 2008, para incluir en el muestreo las especies efímeras que no están presentes durante el período seco. Se realizó un muestreo aleatorio estratificado en parches que oscilaron entre 0.34 y 14.8 m², totalizando 40 unidades muestrales (226 m²). Se recolectaron muestras botánicas de todas las especies asociadas a los parches seleccionados para una posterior clasificación taxonómica y por formas de vida en el herbario Julian Steyermark de la ciudad de Puerto Ayacucho. Se contabilizaron todos los individuos de cada especie en cada categoría de parche con la finalidad de cuantificar la abundancia absoluta (número total de individuos de cada especie).

Análisis de los datos: Los parches fueron ordenados por medio de un análisis multivariado de escalonamiento multidimensional no métrico (NMDS) basado en el índice de similitud de Bray-Curtis usando las abundancias de las especies de las 40 unidades muestrales. Posteriormente, se realizó un análisis multivariado de varianza no paramétrica (Permanova de una vía, con 999 iteraciones) para verificar diferencias entre los grupos de tamaños definidos por el NMDS. Para comparar la riqueza de especies observadas entre los grupos de tamaños de parches, se construyeron curvas de acumulación de especies con su respectivo intervalo de confianza (95 %), haciendo ajustes de rarefacción y extrapolación basado en el área de los parches y en el número de individuos. Las extrapolaciones se realizaron considerando los datos de presencia-ausencia (número de Hill de orden 0), y la extrapolación fue hasta tres veces el tamaño de la muestra (^{Colwell et al., 2012}). Se estimó la riqueza máxima de especies para cada categoría de parches utilizando el estimador no paramétrico de Chao 1, que es menos tendencioso para muestras pequeñas.

Se analizaron modelos SADs a través de la construcción de curvas de dominancia-diversidad como método para clasificar las abundancias de las especies en los parches del inselberg de forma decreciente, desde las especies más abundantes hasta las menos abundantes (Magurram, 2004). Cada especie presenta un rango en el eje “x”, y su respectiva abundancia sobre el eje “y”. Existen diferentes tipos de modelos SADs para representar curvas de rango de especies (Species rank en inglés), por lo que el primer paso consistió en la identificación y evaluación del nivel de ajuste de cuatro conocidos modelos potenciales aplicado en comunidades vegetales, el geométrico, lognormal, zipf y mandelbrot (^{Ulrich, Ollik, & Ugland, 2010}). Los modelos SADs se eligieron a partir de la máxima verosimilitud según el criterio de información de Akaiake (AIC), donde el menor valor de AIC indica el mejor ajuste de las curvas entre los modelos comparados (^{Oksanen et al., 2017}). Para el análisis SAD, se eligió el modelo de la serie geométrica (Preemtion por su traducción en inglés) por presentar el mejor ajuste, y las curvas de los rangos de especies se ajustaron a regresiones lineales.

Las relaciones especie-área (SARs) se probaron mediante la aplicación de dos tipos de modelos de regresión, el modelo power-law, según lo descrito por Arrhenius (S = cA^z), y el modelo exponencial o semi-log, según lo descrito por Gleason (S = c + zlog (A)) (^{Tjørve & Tjørve, 2008}; Tjørve, 2012). En estas ecuaciones, S expresa el número de especies, A indica el área, c y z son las constantes intercepto y pendiente respectivamente, que se obtienen por análisis de regresión. El modelo de potencia fue evaluado en su forma logarítmica y su linealización se representa como logs = logc + zlogA (Tjørve & Tjørve, 2008; Tjørve, 2012). Se aplicó un análisis de covarianza (ANCO-

VA), evaluando la riqueza de especies (variable respuesta) de las 40 unidades muéstrales, en función del área de los parches como variable explicativa continua, y la distribución de tamaños de parches como una variable explicativa categórica con dos niveles (parches pequeños y grandes). Este análisis se hizo con los datos logaritmizados para mantener homocedasticidad. El ajuste de la relación especie-área con el modelo power law y el modelo exponencial fue evaluado a través de la comparación de los valores z, debido a que proporcionan informaciones sobre la pendiente de la relación entre riqueza de especies y área, su significancia estadística (valores p) y respectivos valores de r² (^{Tjørve, 2009}).

Antes de realizar los análisis estadísticos se evaluó la normalidad y distribución de los datos de las variables a través de la prueba de Shapiro-Wilk. Se utilizaron pruebas de Kruskal-Wallis para comparar la riqueza y valores z (inclinación del modelo) (^{Tjørve & Tjørve, 2008}) de los análisis SAR entre tamaños de parches. Para el análisis NMDS se utilizó la función metaMDS, y para el análisis SAD se utilizó la función radfit del paquete ‘vegan’ (Oksanen et al., 2017). Las curvas de rarefacción y extrapolación fueron creadas a través del paquete ‘iNEXT’ (^{Chao et al., 2014}). Se aplicó el paquete mmSAR para el modelado de la relación especie-área (^{Guillaumon, Mouillot, & Gimenez, 2010}). Todos los análisis fueron realizados usando el software estadístico R (^{R Core Team Development, 2016}).

Resultados

La composición florística en las diferentes muestras estuvo representada por 19 familias, 22 géneros y 24 especies (Cuadro 1). Las familias con más géneros dentro del área de estudio fueron las Araceae con tres géneros, seguido por Fabaceae, Bromeliaceae y Melastomataceae, con dos géneros respectivamente. Los géneros con más especies fueron Caladium y Pitcairnia. Se identificaron 12 especies endémicas de inselbergs; es decir un 50 % del total de las especies muestreadas en la comunidad. Las formas de vida dominantes de la comunidad fueron las fanerófitas y terófitas (Cuadro 1).

Con el NMDS se identificaron dos grupos de tamaños de parches (grandes 8-15 m² y pequeños ≤ 7,9 m²) en relación a la abundancia y composición de especies, con diferencias significativas entre los grupos (Permanova, P < ^{0.001, F} _1,39 = 24.54; stress = 0.105, Fig. 1A). En el MNDS se observó que los parches pequeños están relacionados con las formas de vida camitas y geófitas, mientras que los parches más grandes con fanerófitas y terófitas. En el caso de la distribución de las abundancias por formas de vida, se encontró una alta correlación con los tamaños de parches, explicando entre 60 % y 90 % de la varianza. La estructura de la comunidad, representada por el primer eje del NMDS, estuvo fuertemente correlacionada con el área cuando fue analizado por grupos de tamaños de parches (Fig. 1B).

Fig. 1 Non-metric multidimensional scaling (NMDS) based on dissimilar Bray-Curtis using species abundances (A). The vectors indicate correlation of life forms between categories of patches: Hemicryptophytes (He); Nanofanerofitas (Fa); Camphytes (Ca); Geophytes (Cg); Terophytes (Te); Epiphytes (Ep). Relationship between NMDS axis 1 scores and patch area (B). 

Las curvas de acumulación de especies para cada grupo de tamaño de parche muestran una tendencia contrastante con marcadas diferencias en la riqueza observada entre los grupos de tamaños de parches (H = 19.71, df = 1, P < 0.0001). Por otra parte, se observan valores similares entre la riqueza observada y estimada en cada categoría de parche (Fig. 2). Cuando se analizan las curvas de rarefacción por categoría, se observa que los parches pequeños tienden a estabilizarse aproximadamente en un área de 50 m2 (100 individuos), mientras que los parches grandes se estabilizan con la extrapolación aproximadamente con 100 m2 de área muestreada (200 individuos).

Fig. 2 Species accumulation curves based per unit area for the two groups of patches (Grande = 126 m², small = 48 m²). Continuous lines with symbols represent rarefaction curves with observed richness values, dashed lines represent extrapolation, and the shaded areas in each curve are the 95 % confidence interval. The observed richness (large = 24, small = 12) and estimated richness with Chao1 (large = 24.4, small = 12.7) are indicated. 

Las curvas de los modelos SADs tuvieron un ajuste significativo de la serie geométrica en las dos categorías de parches. Estos modelos de la serie geométrica presentaron un buen ajuste en las dos categorías de parches indicando que podrían explicar adecuadamente el patrón de distribución de las abundancias (Fig. 3). A pesar de las diferencias en la riqueza específica entre los dos grupos, la distribución de las abundancias mantiene el mismo patrón, donde pocas especies son las responsables del mayor número de individuos dentro de la comunidad. Las especies más abundantes, presentes en todos los tamaños de parches fueron Tabebuia orinocensis, Pitcairnia armata, Mandevilla lancifolia y Bulbostylis leucostachya, que representaron entre el 40 y el 55 % del total de la abundancia proporcional en las dos categorías de parches.

Fig. 3 Species abundance distribution in both patch sizes, considering the relative abundance in large (n= 10) and small patches (n= 30).  

En general, el modelo power law presentó los mejores ajustes especie-área, que resultaron significativos (P < 0.05), con altos valores de r² y menores valores de AIC en las dos categorías de parches (Fig. 4). El aumento del área de los parches explicó un 82 % de la variación en el aumento del número de especies. Así la riqueza también fue positivamente correlacionada con el área, explicando el 91 % de la varianza. Las comparaciones post-hoc de valores-z revelaron diferencias significativas entre los dos grupos de tamaños de parches (P < 0.05). Por otro lado, con el modelo ANCOVA se observó que la riqueza de especies varía significativamente en función del área (F_1,36 = 164.50, P < 0.0001); así como las diferencias significativas por el efecto de los tamaños de parches (F_1,36 = 6.48, P < 0.01), además de la iteración entre el área y los tamaños de parches (área: parches, F_1,36 = 4.71; P < 0.01).

Fig. 4 Species-area relationship presented as log-log with linear estimation (least squares methods). The slope (z), constant (c), regression coefficient, significance valeu, and AIC of the regression model (log S = logc + zlogA) are indicated. 

Discusión

Los resultados de este estudio demuestran por primera vez como el tamaño de los parches de vegetación de un inselberg tropical tiene una fuerte influencia sobre la riqueza, distribución de la abundancia y composición de especies. Además, el tamaño de los parches influye fuertemente no sólo en la composición florística, sino también en la estructura de la comunidad (principales formas de vida por tamaño de parches). Así mismo, las especies fanerófitas y terófitas relacionadas con los mayores parches tal vez reflejan una mayor disponibilidad de recurso, como fue observado por ^{Neri et al. (2016}) en campos de altitudes en el sudeste de Brasil. Sin embargo, este patrón todavía no ha sido completamente demostrado para inselbergs.

A pesar del importante valor biogeográfico de los inselbergs, por tener muchas especies endémicas en pequeña escala espacial (^{Porembski, 2000}; Porembski, 2007), además de las evidentes amenazas sobre su biodiversidad (^{Porembski et al., 2016}), todavía son limitados los estudios que demuestren la relación de procesos ecológicos con la estructuración de las comunidades vegetales. La mayoría de estudios sobre inselbergs se han enfocado en la descripción general de los tipos de hábitats, comunidades vegetales y estrategias adaptativas de las especies (^{Barthlott et al., 1993}; ^{Lüttge, 1997}; Porembski, 2007). Para la región Guayana sólo existen tres trabajos de referencia sobre caracterización general de la flora de este tipo de afloramientos rocosos (^{Groger, 1994}; Groger, 2000; Groger & Huber, 2007). Otros estudios han abordado análisis descriptivos sobre la relación de los tipos de comunidades vegetales sobre un complejo sistema de gradientes ambientales, principalmente por la escasez de agua, poca profundidad de los suelos y variaciones topográficas (^{Bremer & Sander, 2000}; ^{Biedinger, Porembski, & Barthlott, 2000}; Lüttge, 1997; ^{Sarthou, Kounda-Kiki, Vaçulik, Mora, & Ponge, 2009}). Sin embargo, hasta la actualidad no existe alguna investigación que implemente métodos clásicos en ecología, como los modelos SAR y SAD en diferentes comunidades vegetales de los inselbergs para comprender patrones de diversidad y establecer criterios de conservación.

En este estudio, el espacio representado por el tamaño de los parches fue considerado como un recurso dividido en puntos discretos ocupados por un individuo dentro de la comunidad (^{Tilman, 1994}; ^{Tilman, 1999}). Por este motivo, se presume que los cambios de tamaño de los parches podría estar asociado con la disponibilidad de nutrientes y agua, como ha sido demostrado en otros ambientes de tierras secas (^{Rietkerk & van de Koppel, 2008}; ^{Götzenberger et al., 2012}). Este patrón ha sido observado en otros estudios, donde la cobertura de la vegetación de tierras secas es discontinua formando un mosaico de parches vegetales de gramíneas y arbustos en una matriz de suelo más o menos desnuda (^{Barbier, Couteron, Lejoly, Deblauwe, & Lejeune, 2006}; Rietkerk & van de Koppel, 2008; Barbier et al., 2014). Este mosaico de parches es asumido como el resultado de un estrecha retroalimentación de la disponibilidad de recursos (suelo-agua) y de la dinámica de la vegetación (^{Amarasekare, 2003}; Rietkerk & van de Koppel, 2008; ^{Meloni et al., 2017}). Por otro lado, es posible que la coexistencia de las especies en estos parches sea crucial para el aumento de la riqueza de especies (^{Gröger & Huber, 2007}). Sin embargo, todavía sería necesario demostrar la importancia relativa de procesos dependientes de la densidad, como el balance entre facilitación y competición que puede variar considerablemente según el tamaño del parche (^{Matthews & Maestre, 2012}; ^{Svejcar et al., 2015}). La facilitación ha sido identificada como principal proceso responsable de la estructuración de comunidades vegetales en ambientes con fuertes filtros ambientales, como la limitación de agua, por lo tanto, cuanto mayor es el tamaño del parche más importante ha sido el proceso de facilitación (Svejcar et al., 2015; ^{Carrión, Gastauer, Mesquita, & Meira-Neto, 2017}). Estas condiciones extremas inducen a una mayor especialización de las especies para la conservación de agua y evitación a la sequía, en comparación con otros ecosistemas alrededor, como sabanas y bosques (^{Barthlott et al., 1993}; ^{Porembski, 2000}, Groger, 2000; Groger & Huber, 2007).

Los resultados de este estudio revelan que el patrón observado en la curva de acumulación de especies en función del área es muy similar a los patrones encontrados en otras comunidades vegetales en ambientes restringidos a pequeñas áreas, tanto en el área mínima para alcanzar más del 50 % de las especies, como en la acumulación total de especies con la estabilización de la curva (^{Chiarucci, Viciani, Winter, & Diekmann, 2006}; ^{Cáceres, Llambí, & Rada, 2014}; ^{Carrión et al., 2017}). El uso de curvas de rarefacción basada en individuos, en lugar de curvas basadas en área de muestreo, podría conducir a un efecto del hábitat más pronunciado, pues las curvas de rarefacción basadas en individuos tienen la ventaja de excluir los efectos de diferentes densidades (^{Colwell, Mao, & Chang, 2004}; Colwell et al., 2012). En este sentido, se ha discutido que la pendiente de las curvas especie-área puede ser diferente entre tipos de hábitats, como también puede ser considerablemente diferente entre áreas con características similares (^{Crawley & Harral, 2001}; ^{Ricklefs & Lovette, 1999}). En este contexto, se puede suponer que la riqueza de especies no es sólo el resultado de la diferenciación de nichos y la diversidad de hábitats, sino también dependiente de la escala espacial (^{Qian, White, & Song, 2007}). En este estudio a pequeña escala, la riqueza de especies aumenta rápidamente en función del área, ya que es probable que se encuentren individuos de nuevas especies dentro de un tipo de hábitat específico. Una vez que el área es lo suficientemente grande como para contener todas las especies potencialmente detectables, la riqueza de especies aumenta con el área, ya que aumenta la probabilidad de inclusión de diferentes tipos de hábitats con diferente composición de especies (Rosenweig, 1995; ^{Ricklefs, Qian, & White, 2004}; ^{Matthews & Whittaker, 2015}). De allí la importancia de analizar el patrón de distribución de parches en los inselbergs.

La distribución de abundancia de especies representa un método relevante que puede contribuir en la comprobación de hipótesis sobre estructuración de las comunidades vegetales (^{McGill et al., 2007}; ^{Ulrich, Ollik, & Ugland, 2010}; ^{Borda de Água et al., 2012}), incluyendo comunidades vegetales en tierras secas (Ulrich et al., 2016). En este estudio, se demuestra que el modelo geométrico presentó el mejor ajuste para explicar la distribución de la abundancia de las especies en la comunidad en función del tamaño de los parches como un indicador de recursos, donde la abundancia de una especie puede ser equivalente a una proporción del espacio ocupado en relación al espacio ocupado por todas las especies de la comunidad. De esta forma, Ulrich et al. (2016) ajustando modelos log normal y serie log de comunidades vegetales de 91 sitios de tierras secas a escala global, encontraron que aproximadamente una cuarta parte de las comunidades evaluadas fueron iguales para ambos modelos. Este patrón coincide con investigaciones previas, donde los SADs pueden convertirse en funciones que explican partes contrastantes de comunidades locales (por ejemplo, ^{Magurran & Henderson, 2003}; ^{Vergnon, van Nees, & Scheffer, 2012}; ^{Fattorini et al., 2016}). Por un lado, las especies residentes generalmente mantienen una distribución lognormal y, por otro, las denominadas especies temporales, se describen mejor con el modelo de la serie geométrica (Magurran & Henderson, 2003). Por esta razón, la clasificación de especies en grupos funcionales podría permitir una mejor diferenciación de patrones SADs en comunidades vegetales, incluyendo los inselbergs tropicales.

En algunos estudios se ha argumentado que la variación en la composición de especies entre los perfiles de vegetación de inselbergs tropicales está condicionada principalmente por la estructura del hábitat y el déficit hídrico (^{Lüttge, 1997}; ^{Porembski, 2007}; ^{Gröger & Huber, 2007}); sin embargo, no se había discutido que el tamaño de los parches de vegetación tiene un efecto significativo en la riqueza de especies, como se ha observado en este estudio. La distribuciones de tamaños de parches de vegetación han sido objeto de intenso estudio en los últimos años (^{Kéfi, Rietkerk, Roy, Franc, Ruiter, & Pascual, 2011}; ^{Meloni et al., 2017}), y la forma más tradicional de analizar estos patrones ha sido través de modelos especieárea. En este sentido, ha sido bien demostrado que la función potencia proporciona un buen ajuste a la distribución de tamaños de parches en diferentes condiciones ambientales y comunidades vegetales (^{Arrhenius, 1921}; ^{Dolnik & Breuer, 2008}). Por ejemplo, ^{Kéfi et al. (2007)} lograron demostrar que en comunidades vegetales de diferentes regiones de tierras secas la distribución de los tamaños de parches puede ser ajustada por la función potencia. Sin embargo, más recientemente se han discutido casos contrastantes donde la escala espacial puede modificar la forma de la curva de esta relación (^{Wilber, Kitzes, & Harte, 2015}; ^{Pan, 2016}). Por este motivo, ha surgido la necesidad de explorar con más profundidad diferentes parámetros asociados con estos modelos (por ejemplo, z y c), para explicar las causas de estos cambios. En este estudio se observó que el mayor valor de la pendiente (z) se presenta en los parches grandes (z = 0.43) en comparación a los pequeños (z = 0.27). Pero es necesario tener cautela con estos análisis, porque las dos categorías de parches todavía se encuentran en una amplitud de área pequeña, y probablemente otros factores dependientes de la densidad también influyen simultáneamente. Por otra parte, también se ha discutido que los parámetros c y z están influenciados por el orden de magnitud del tamaño del área, donde un amplio ámbito de escala puede estabilizar estos parámetros (Dolnik & Breuer, 2008; Pan, 2016). No obstante, algunos estudios también han probado que los valores de z pueden presentar cambios significativos en una limitada amplitud de escala espacial (^{Preston, 1960}; Dolnik & Breuer, 2008); por ejemplo, en tamaños de parcela muy pequeños (< 1 m²) pueden conducir a valores z más altos (Preston 1960; ^{Chiarucci et al., 2009}).

A pesar de no haber evaluado en este estudio la heterogeneidad de los parches, con la finalidad de identificar tipos de hábitats en este inselberg de la Guayana, se presume que además del área, las características de los posibles hábitats podrían influir en la riqueza, abundancia y composición florística entre categorías de tamaños de parches. ^{Kolasa, Manne y Pandit (2012}) encontraron que la heterogeneidad de hábitat genera valores z dependientes de escala, mientras que el agrupamiento aleatorio de los hábitats produce valores z más robustos. Por otra parte, ^{He y Condit (2007}) observaron que las pendientes de las curvas de ocupación loglog son significativamente mayores para las especies raras. Del mismo modo, las especies raras están representadas por pocos individuos en pequeñas escalas espaciales, de modo que cuanto mayor es la proporción de especies raras, mayor es la pendiente SAR (^{Storch, 2016}). ^{Steinmann, Eggenberg, Wohlgemuth, Linder y Zimmermann (2011}) analizaron la contribución de la heterogeneidad del hábitat y el efecto del área sobre la riqueza de las especies de plantas vasculares en áreas con diferentes tamaños, encontrando que más del 70 % del patrón de riqueza de especies se explica por el tamaño del área, con un efecto bastante débil de la heterogeneidad de hábitat. Adicionalmente, ^{Ricklefs y Lovette (1999}) discuten que los efectos de la heterogeneidad del hábitat son probables en taxones de hábitat especializado. En este contexto, se especula que un análisis más detallado de la distribución de abundancia de especies en función de la distribución de los tamaños de los parches y heterogeneidad de los hábitats en los inselbergs, podría proporcionar mejores explicaciones sobre los tipos de interacciones entre las especies y sobre la dinámica de parches por la cual se configuran estas comunidades vegetales.

Pautas para la conservación de inselbergs: Partiendo de la premisa de que las especies vegetales asociadas a los inselbergs generalmente presentan una distribución geográfica restringida con un considerable número de especies endémicas en relación al área (^{Barthlott et al., 1993}; ^{Porembski, 2000}; Porembski, 2007), se propone el análisis simultáneo SAR y SAD como herramienta prometedora para la evaluación de patrones de diversidad en comunidades vegetales (^{Tjørve, 2012}; ^{Matthews & Whittaker, 2015}). En este estudio, se identificaron 12 especies endémicas de inselbergs, de las cuales Tabebuia orinocensis y Pitcairnia pruinosa se encuentran en peligro de extinción de acuerdo con los criterios de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN) (^{Llamosas et al., 2003}), lo que representa un importante motivo para comenzar a establecer puntos críticos de conservación. No obstante, el cambio climático e impactos antropogénicos continúan siendo una seria amenaza para la biodiversidad de los inselbergs (Porembski et al., 2016). Por esta razón, para evitar transiciones críticas, es crucial detectar señales de alerta temprana a través de estudios ecológicos. Por ejemplo, en este estudio se presume que un buen comienzo para establecer medidas de conservación, es conociendo patrones clásicos de la ecología de comunidades vegetales, como los modelos SADs y SAR en diferentes tamaños de parches y tipos de hábitats de los inselbergs.

Los resultados de esta investigación apenas representan una primera luz para entender como la distribución de los tamaños de parches pueden ser un importante predictor de riqueza, composición de especies y distribución de las abundancias con potencial aplicación en la biología de la conservación. Así mismo, es necesario entender a profundidad procesos subyacentes que también son determinantes en la estructura de estas comunidades vegetales, como las relaciones bióticas de las especies (facilitación y competición). Se sabe que la facilitación entre las plantas es un mecanismo importante para mantener la biodiversidad, pero todavía es fundamental explicar cómo se estructuran las comunidades en respuesta a los efectos combinados de los filtros ambientales con las interacciones bióticas. Finalmente, se considera que para los ámbitos de escala espacial limitada, los parámetros z y c podrían ser herramientas apropiadas para la descripción de los patrones de diversidad en las comunidades vegetales de los inselbergs, y que pueden contribuir al establecimiento de un sistema de referencia de curvas especie-área para una evaluación del estado de conservación de la biodiversidad. Finalmente, sugerimos la creación de nuevas áreas naturales protegidas con inselbergs, no sólo en la región Guayana, sino también en toda le región Amazónica.