Predicting Invasions of Woody Plants Introduced into North America

Predicción de Invasiones de Plantas Leñosas Introducidas a Norteamérica

Authors


SARAH HAYDEN REICHARD Center for Urban Horticulture, Box 354115, University of Washington, Seattle, WA 98195, U.S.A.

Abstract

Plant species continue to be introduced in North America for various purposes. If the trend continues, it is probable that some will escape cultivation and become invasive in native ecosystems. We present a retrospective analysis of several structural, life history, and biogeographical attributes of woody plants introduced in North America to determine which traits characterize species that have and have not invaded. Predictive models derived from discriminant analysis correctly classified 86.2% of the species in cross-validation, whereas those derived from classification and regression trees classified 76% correctly. From these models we created a hierarchical predictive tree that allows the user to divide species into three categories: admit (low risk of invasiveness), deny admission (high risk of invasiveness), or delay admission for further analyses and/or monitor intensively (risk cannot adequately be assessed based on only the included attributes). We recommend that species that are highly invasive elsewhere not be allowed into the U.S. and that a more conservative introduction policy using a hierarchical predictive method be employed.

Abstract

Especies de plantas continúan siendo introducidas a Norteamérica para diversos motivos. De continuar la tendencia, es probable que alguna escape y se vuelva invasiva en ecosistemas nativos. Presentamos un anàlisis retrospectivo de varios atributos estructurales, biológicos y biogeográficos de plantas leñosas introducidas a Norteamérica para determinar los rasgos característicos de las especies que han invadido y de las que no han invadido. Los modelos predictivos derivados de análisis discriminatorio clasificaron correctamente al 86.2% e las especies en validación cruzada, mientras que los modelos derivados de dendrogramas de clasificación y de regresión clasificaron correctamente al 76%. A partir de estos modelos creamos un dendrograma predictivo jerárquico que permite al usuario dividir a las especies en tres categorías: admitir (bajo riesgo de invasividad), negar admisión (alto riesgo de invasividad) o retrasar admisión para análisis posterior y/o monitoreo intensivo (el riesgo no puede evaluarse adecuadamente sólo con base en los atributos incluidos. Recomendamos que no se permita la entrada a E.U.A. de especies que son altamente invasivas en otras partes y que se aplique una política de introducción conservadora basada en un modelo predictivo jerárquico.

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