Moist lower montane rainforest classification: a case study from Bwindi Impenetrable National Park, Uganda

Authors

  • Tomas Chaigneau,

    1. York Institute for Tropical Ecosystem Dynamics (KITE), Environment Department, University of York, Heslington, York, YO10 5DD, U.K.
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  • Antje Ahrends,

    1. York Institute for Tropical Ecosystem Dynamics (KITE), Environment Department, University of York, Heslington, York, YO10 5DD, U.K.
    2. Royal Botanic Gardens Edinburgh, 20A Inverleith Row, Edinburgh CB2 3EJ, U.K.
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  • Jennifer Argent,

    1. York Institute for Tropical Ecosystem Dynamics (KITE), Environment Department, University of York, Heslington, York, YO10 5DD, U.K.
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  • Naboon Riddhiraska,

    1. York Institute for Tropical Ecosystem Dynamics (KITE), Environment Department, University of York, Heslington, York, YO10 5DD, U.K.
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  • Rob Marchant

    Corresponding author
    1. York Institute for Tropical Ecosystem Dynamics (KITE), Environment Department, University of York, Heslington, York, YO10 5DD, U.K.
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E-mail: rm524@york.ac.uk

Abstract

Moist lower montane vegetation has rarely been classified beyond broad zonational belts over large altitudinal ranges due to highly diverse species composition and structure. This study shows it is possible to further classify such forest types within Bwindi-Impenetrable National Park (BINP), and that these assemblages can be explained by a combination of environmental conditions and past management. Botanical and environmental data were collected along some 4000 m of linear transects from the area surrounding Mubwindi Swamp, BINP. Ordination using Nonmetric Multidimensional Scaling (NMDS) and classification using Two-way Indicator Species Analysis (TWINSPAN) successfully identified four different species assemblages. These forest types were then named on the basis of the ecological characteristics of the species within the group, and the environmental conditions influencing the distribution and past disturbance of the forest. The techniques used were in agreement for three out of the four forest types identified. Analysis using an environmental overlay showed a significant association between forest type and altitude. The results of this study indicate that a regional classification of forest types within moist lower montane forest belt using only tree species is possible, and that the forest types identified can be explained by environmental conditions and past management.

Résumé

La végétation humide de basse montagne a rarement été classée au-delà de larges ceintures de zonage portant sur des étendues de grandes amplitudes altitudinales, en raison de compositions et de structures d’espèces extrêmement diverses. Cette étude montre qu’il est possible de classer plus précisément de tels types forestiers dans le Parc National de la Forêt Impénétrable de Bwindi (BINP), et que l’on peut expliquer ces assemblages par une combinaison de conditions environnementales et de gestion passée. Des données botaniques et environnementales ont été collectées le long de quelque 4,000 m de transects linéaires à partir de la zone entourant le Marais de Mubwindi, au BINP. L’ordination par la Gradation non métrique multidimensionnelle et la classification utilisant l’Analyse TWINSPAN (Two-way Indicator Species Analysis) ont réussi à identifier quatre assemblages d’espèces différents. Ces types forestiers furent alors nommés en se basant sur les caractéristiques écologiques des espèces au sein du groupe ainsi que sur les conditions environnementales qui influencent la distribution et des perturbations anciennes des forêts. Les techniques utilisées se sont montrées cohérentes pour trois des quatre types de forêt identifiés. L’analyse utilisant une superposition environnementale a révélé une association significative entre type forestier et altitude. Les résultats de cette étude indiquent qu’une classification régionale des types forestiers dans la ceinture forestière humide qui entoure la basse montagne est possible en n’utilisant que trois espèces d’arbres, et que les types forestiers identifiés peuvent s’expliquer par les conditions environnementales et par la gestion antérieure.

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