Revista Mexicana de Ciencias Forestales N13V73 by Revista Mexicana de Ciencias Forestales

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1249ArtículodeRevisión

Miguel Caballero Deloya1*

*Autor para correspondencia; correo e: mcaballero@colpos.mx

Fecha de aceptación/Acceptance date: 23 de julio de 2022

Septiembre Octubre (2022)

1Colegio de Postgraduados. Campus Montecillo. México.

Abstract

Palabras clave: Gobierno federal, legislación forestal, política forestal, recursos naturales, servicio forestal, tierras comunitarias.

Metamorfosis de la política forestal mexicana contemporánea y su impacto en el sector forestal Metamorphosis of the contemporary Mexican forest policy and its impact on the forest sector

*Corresponding author; e mail: mcaballero@colpos.mx

México es una nación dotada de un rico y diversificado recurso forestal. Este capital natural fue severamente explotado por largo tiempo. En 1926, se decretó la primera ley forestal. Su propósito fundamental fue la preservación y la protección de los bosques. Después de esta legislación pionera, se han decretado siete leyes forestales en respuesta a la evolución de la sociedad y a la cambiante perspectiva de la importancia del recurso forestal a lo largo de los años. Las políticas más relevantes han sido: (a) Conservación del recurso; (b) Promoción de la industria forestal; (c) Desarrollo de la población rural y comunidades forestales; y (d) Desarrollo forestal sustentable. En la nación, cada seis años la duración del periodo presidencial se aplica una política forestal diferente. Cada gobierno federal elabora e implementa un nuevo Plan Nacional de Desarrollo, el que a su vez define nuevas políticas públicas sectoriales, como es el caso del sector forestal. A lo largo del siglo pasado y lo que va del actual, 18 gobiernos federales han establecido estrategias para la preservación, manejo y uso de los ecosistemas forestales. Un análisis histórico de las políticas forestales aplicadas revela fluctuaciones en objetivos, prioridades y esquemas de implementación. Una evaluación de los resultados de la política pública en materia forestal, basada en los componentes de efectividad, eficacia y sustentabilidad, aporta evidencia de logros limitados desde las perspectivas ambiental, social y económica. Se precisa de planeación de largo plazo y políticas efectivas para afrontar los retos presentes y futuros.

Fecha de recepción/Reception date: 25 de enero de 2022

Mexico is a nation endowed with a rich and diversified forest resource. This natural capital has been heavily exploited for long time. In 1926, a first forest law was decreed. Its main purpose was the preservation and protection of the forests. After this first forest legislation, seven more forest laws have been decreed in response to the evolution of society and the evolving perspective of the forest resource importance along the years. The most relevant policies have been: (a) Resource conservation; (b) Forest industry promotion; (c) Rural population and forest community development; and (d) Forest sustainable development. In the nation, every six years the presidential period duration a different forest policy is applied. Every federal government elaborates and implements a new National Plan for Development, which in turn, defines new sectorial public policies, as is the case of the forest sector. Since last and current century, 18 federal governments have established strategies for the preservation, management and use of the forest ecosystems. A historic analysis of applied public policies on forestry issues reveals fluctuations in objectives, priorities and implementation schemes. An assessment of policy results, based on the components effectiveness, efficiency and sustainability, provides evidence of limited

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Resumen

Key words: Federal government, forest legislation, forest policy, natural resources, forest service, common lands.

Introducción

Los ecosistemas forestales son un recurso de enorme importancia, desde el punto de vista ambiental y del desarrollo del país. Contribuyen a satisfacer numerosas demandas de la población, en el medio rural y en el medio urbano, en las actividades agrícola, industrial, comercial, transporte, servicios, entre otros. No obstante, este invaluable bien público, por la versatilidad de su utilidad, ha estado sometido a una intensa explotación a través del tiempo (INECC, 2007a). Fue hasta la segunda década del siglo XX cuando el Gobierno Federal adoptó formalmente una política pública forestal y estableció las primeras bases para su conservación, restauración, manejo y aprovechamiento.

En el año 2021, se cumplieron 95 años de la aplicación formal de la política pública forestal en México. A partir de la concreción pionera de la contenida en la primera ley forestal (1926), se han sucedido 18 gobiernos federales (sin el gobierno actual), responsables en su momento histórico de definir el rumbo del sector forestal de la nación. Un análisis de este proceso pone en evidencia una diversidad de visiones y acciones para la conservación, el manejo y el aprovechamiento del recurso. En México, como en otras naciones, la visión de quien ostenta la más alta investidura de gobierno ha sido definitiva en la definición de la política pública forestal. Adicionalmente a los factores y circunstancias internas del país, como resultado del proceso histórico, se fueron sumando variables del entorno internacional, que también han repercutido en este contexto.

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achievements from the environmental, social and economic perspectives. Long run planning and effective policies are needed to face present and future challenges.

Desde la época prehispánica, se aplicaron prácticas para la conservación de los recursos naturales. Durante la colonia, se proclamaron lineamientos (ordenanzas y edictos) para el cuidado y conservación de las arboledas, la fauna silvestre, el suelo y el agua (Moncayo, 1979). No fue sino hasta la adopción de una legislación forestal formal, que se sentaron las bases para conformar un proceso de diseño y aplicación de las políticas públicas correspondientes. No obstante, diversas circunstancias algunas de carácter interno y otras de naturaleza externa delinearon un cambio continuo en el rumbo del sector forestal nacional.

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El propósito del análisis presentado a continuación pretende caracterizar las tendencias y los cambios más significativos de la política pública forestal a partir de cinco periodos históricos (1926 a 2018) del México contemporáneo, además de abordar las circunstancias que influyeron en su ocurrencia, para finalmente destacar sus principales impactos.

Se busca hurgar en los errores del pasado, como mecanismo de retroalimentación para mejorar el enfoque y la eficiencia de las políticas forestales del presente y del futuro.

Tendencia histórica de la política forestal en México

Cada país, debido a su historia, cultura, aspiraciones y recursos, instrumenta su propia política forestal (FAO, 2010a). Así, la política forestal de México ha sido diferente a las del resto de países. Diversos factores han incidido en su peculiaridad, destacando: (a) La diversificada naturaleza del recurso forestal, (b) El rol de los bosques en las culturas y en la sociedad, (c) El rasgo colectivo de la tenencia de la tierra, (d) El sistema político, y (e) La particularidad de una sociedad resultante de un proceso histórico único.

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Periodo I. 1926-1942: Regularización y protección de los bosques

En 1926 se expidió la primera ley forestal, y con ella los primeros enunciados de política pública. El objeto de esta ley (Artículo 1) fue: “regularizar la conservación, la restauración, la propagación y el aprovechamiento de la vegetación forestal, así como la formación y organización del personal técnico necesario para conseguir ese fin”. La Ley se centró en la protección, la conservación y la restauración de los bosques. Reflejó la visión del llamado “Apóstol del árbol”, Miguel Ángel de Quevedo, quien tuvo una importante participación en su elaboración (Simonian, 1999). Los propósitos establecidos no se cumplieron por no existir las condiciones apropiadas.

Periodo II. 1943-1969: Impulso hacia una industria forestal nacional

Un segundo enfoque de política forestal surgió en 1943 a partir del decreto de la segunda legislación forestal. El presidente Miguel Ávila Camacho (1940 1946) se propuso promover un sector forestal que aportara a la economía nacional. El mecanismo sería un aprovechamiento persistente y continuo de los bosques para la operación de una importante industria. Para este fin, a través del Artículo 6 (Secretaría de Agricultura y Fomento, 1943) se estableció la creación de las Unidades Industriales de Explotación Forestal (UIEF).

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Periodo III. 1970-1981: Política social e intervencionismo estatal

Hasta la presidencia de Gustavo Díaz Ordaz (1964 1970), la política pública imperante en México se basó en el modelo “Desarrollo Estabilizador y de Sustitución de Importaciones” (Monserrat y Chávez, 2003).

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Durante los periodos presidenciales de Luis Echeverría Álvarez (1970-1976) y José López Portillo (1976 1982), se dio un alto grado de intervención estatal en apoyo a las comunidades agrarias. Se crearon organizaciones paraestatales en el sector forestal, destacando organismos públicos descentralizados, organismos estatales, fideicomisos, empresas con participación estatal, etc. En el nivel federal, destacaron Productos Forestales Mexicanos (Proformex), Productos Forestales de la Tarahumara (Profortarah) y Forestal Vicente Guerrero en los estados de Durango, Chihuahua y Guerrero, respectivamente. A nivel estatal operaron Productos Forestales de Michoacán (Proformich), Aprovechamientos Forestales de Nayarit (Aprofon), y Protectora e Industrializadora del Bosque en el Estado de México (Protinbos) (Caballero, 2000).

La estrategia señalada se consolidó durante cuatro décadas, con impacto en la cadena productiva del sector forestal. La cosecha maderable en el periodo 1943 1969 evidenció un destacado crecimiento continuo (Caballero, 2017). En contraposición, se decretaron vedas forestales en bosques no concesionados. Moncayo (1979) destacó que la legislación de 1926 sentó las bases legales del Conservacionismo Oficial.

En 1982 se creó la Secretaría de Desarrollo Urbano y Ecología (INECC, 2007b), y en 1988 se promulgó la Ley General de Equilibrio Ecológico y la Protección al Ambiente. La política económica en el sexenio del Presidente de la Madrid marcó el inicio de la

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En 1971 se creó el organismo público descentralizado Fondo Nacional de Fomento Ejidal (Fonafe), que integró empresas forestales comunitarias para abastecer a las empresas forestales paraestatales (Torres et al., 2021).

En el sexenio del Presidente Luis Echeverría, se implantó el Programa Nacional de Desmontes (Pronade), con el propósito de alcanzar la autosuficiencia alimentaria. Se planteó la conversión de 24 599 ha de selvas y bosques a la actividad ganadera y agrícola. El proyecto tuvo una duración de 10 años (1972 1982) y ocasionó una deforestación de más de un millón de hectáreas (Limón, 2020). La Dirección General de Desarrollo Forestal de la Subsecretaría Forestal, a partir del año 1973, inició un proceso formal de apoyo a la producción y al desarrollo comunitario. El objetivo gubernamental estuvo lejos de alcanzar sus propósitos. La falta de criterios normativos, operativos y corporativos de las empresas públicas incidió en la pobreza de resultados (Musalem, 1983).

Con el Presidente Miguel de la Madrid (1982 1988) dio inicio el periodo de la política neoliberal. Se le ha definido como “la liberación de la habilidad y de la libertad empresarial individual dentro de un marco institucional caracterizado por fuertes derechos de propiedad privada y mercados y comercio libres” (Harvey, 2007). El proceso de estatización de los sexenios previos dio un vuelco hacia su desincorporación.

Periodo IV. 1982-1999: La política neoliberal en el sector forestal

Durante la presidencia de Ernesto Zedillo (1994 2000), el marco de aplicación de la política forestal lo constituyó el Programa Forestal y de Suelos 1995-2000. El propósito fundamental fue “aumentar la participación del sector forestal en la economía bajo un modelo de aprovechamiento sustentable de los recursos forestales” (Secretaría de Gobernación, 1996). Para ello se plantearon, entre otras, dos líneas de acción: (a) El fomento de plantaciones forestales comerciales, y (b) El diseño e instrumentación de apoyos directos, financieros y fiscales para promover las inversiones productivas (FAO, 2000). Estas líneas tuvieron como base de aplicación, por vez primera, subsidios en apoyo al sector forestal. Surgieron los primeros programas de apoyo económico: Prodefor (Programa de Desarrollo Forestal), Prodeplan (Programa de Desarrollo de Plantaciones Forestales), Procymaf (Proyecto de Conservación y Manejo Sustentable de Recursos Forestales) y Pronare (Programa Nacional de Reforestación). Posteriormente se incorporaron otros programas.

Periodo V. 2000-2018: Desarrollo sostenible, cimiento de la política forestal moderna

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apertura comercial, al insertar a México en 1986 en el Acuerdo General de Aranceles y Comercio, GATT (General Agreement on Tariffs and Trade) (Peña, 1986).

Con la firma del Tratado de Libre Comercio con América del Norte (TLCAN) durante la presidencia de Carlos Salinas de Gortari (1988 1994), se consolidó la política neoliberal. Se abrieron las puertas al comercio de productos forestales con Estados Unidos y Canadá. La Ley Forestal de 1986 dio pasó a una nueva legislación forestal en 1992, la cual canceló la normativa que había obstaculizado la producción, la industrialización y la comercialización de productos forestales. Como resultado, se promovieron la explotación ilegal de los bosques y la proliferación de aserraderos clandestinos.

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En el presente siglo, irrumpió el paradigma del desarrollo sustentable o sostenible en México. El primer antecedente forestal lo constituye la Ley Forestal de 1997. En ésta, el artículo primero estableció como propósito de la nueva ley “propiciar el desarrollo sustentable” (Secretaría de Gobernación, 1997).

Del gobierno de Enrique Peña Nieto (2012 2018) destacó la meta de aumentar la producción forestal a través del programa ENAIPROS (Estrategia Nacional de Incremento a la Producción Sustentable). Se programó una meta anual de once

Durante la presidencia de Vicente Fox (2000 2006) destacó la creación de la Comisión Nacional Forestal (Conafor). La administración pública del sector forestal alcanzó nivel de organismo público descentralizado con personalidad jurídica y patrimonio propios (Artículo 1) (Semarnat, 2001). Su objeto se precisó en “desarrollar, favorecer e impulsar las actividades productivas, de conservación y de restauración en materia forestal, así como participar en la formulación de los planes y programas y en la aplicación de la política de desarrollo forestal sustentable” (Semarnat, 2001).

El gobierno de Felipe Calderón (2006 2012) creó Pro Árbol, programa emblemático del sexenio, el cual ponderó mayormente estrategias a favor del ambiente y del recurso natural.

El siglo XXI evidenció cambios sustantivos en el entorno ambiental y de los recursos naturales. El cambio climático y otras circunstancias adversas asociadas al medio ambiente (pérdida de la biodiversidad; contaminación del aire, del suelo, de los ríos y de los océanos; deterioro de los ecosistemas) adquirieron impacto global.

En 2003 surgió la Ley General de Desarrollo Forestal Sustentable. Con sustantivo aumento presupuestal a la gestión forestal gubernamental, el sector forestal nacional se vio significativamente fortalecido respecto a las administraciones públicas previas. De particular importancia en el sexenio de Vicente Fox fue la consolidación y la creación de nuevos programas de subsidio en apoyo al sector forestal.

millones de m3r al final del sexenio. La máxima cosecha anual alcanzada durante el sexenio fue de 9.0 millones de m3r en 2017. El volumen medio anual de esta administración pública fue de 7.0 millones de m3r (Semarnat, 2017). El 5 de junio de 2018 se decretó la más reciente ley forestal (Semarnat, 2018).

b) Política social con significativo intervencionismo gubernamental. Administraciones públicas de los presidentes Luis Echeverría y José López Portillo (1970-1982). Se promovieron empresas paraestatales y otros tipos de organismos estatales en el sector forestal.

En 95 años de aplicación de política forestal en México no se ha logrado consolidar un sector forestal nacional que, en el marco de una adecuada conservación y buen manejo de los bosques, sea un importante factor de desarrollo social y económico. La experiencia evidencia limitantes que han frenado tal expectativa:

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Estabilizador. Periodo 1950-1970. Su objetivo fue combinar el crecimiento económico con la estabilidad económica y social en el marco de una economía mixta. Destacó el proteccionismo (Aguilar, 1979).

Factores que han afectado el desempeño de las políticas públicas forestales

II. Políticas forestales surgidas en diferentes esquemas políticos. Destacan cuatro sistemas económico -políti cos que han tenido impacto significativo en el sector forestal:a)Desarrollo

I. Sistema político de corto y mediano plazos. La naturaleza sexenal del sistema de gobierno ha sido factor de inestabilidad.

c) Política Neoliberal. Economía libre alrededor de un sistema de mercado con fuerte presencia del sector privado y limitada intervención estatal. De 1982 a 2018. Logros limitados en el sector forestal. PIB anual por debajo de 1 %.

VI. Ausencia de cultura ambiental en la sociedad. Por causa de las grandes explotaciones maderables durante los siglos XIX y XX, la primera legislación forestal (1926) tuvo un enfoque básicamente hacia la preservación y restauración de los bosques (Secretaría de Agricultura y Fomento, 1926). Como resultado, a lo largo de años se gestó una actitud social de inconformidad al derribo de arbolado

III. Servicio Forestal burocratizado, sin continuidad y en reestructuración permanente. De acuerdo con la visión de cada nueva administración pública, este órgano se mantuvo adoptando diversos niveles de gobierno, estructuras y sistemas operativos. Actualmente destaca la permanencia de la Comisión Nacional Forestal a lo largo de 20 años.

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d) Modelo actual: Sistema de mercado y control estatal con enfoque social. Favorece una activa participación del Estado en ramas de la economía que inciden en el aspecto social.

V. Políticas ineficientes. Varias políticas forestales surgieron sin la debida consideración de las condicionantes necesarias para su implementación exitosa. FAO (2010a) destaca considerar: procedimientos de ejecución, responsabilidades por adoptar, financiamiento apropiado, y la alineación de los marcos jurídicos a la política considerada.

IV. Limitada vigencia de las leyes forestales. La legislación forestal ha estado estrechamente asociada a las pautas y políticas cortoplacistas de los gobiernos en turno. Se han decretado ocho legislaciones forestales en un periodo de 95 años. Tres de esas legislaciones fueron reformadas, lo cual establece 11 instrumentos jurídicos en el periodo señalado.

que frenó los intentos gubernamentales de promover el aprovechamiento forestal sustentable (Beltrán, 1966).

Un breve análisis de la condición que actualmente guarda el sector forestal de México en relación a los tres ejes de la sustentabilidad puede considerarse indicador de la efectividad de la política.

La cosecha maderable nacional evidenció tendencia creciente a partir de la presidencia de Manuel Ávila Camacho con la creación de las unidades industriales de explotación forestal. La desaparición de dichas unidades condujo a un descenso del sector forestal en la economía. Los esfuerzos de gobiernos recientes por incorporar a los núcleos agrarios a la producción maderable han sido difíciles. La cosecha maderable anual se ha conservado prácticamente estancada, misma que alcanzó su máximo histórico durante la presidencia de Miguel de la Madrid, con una media anual arriba de 9 millones de m3 (Caballero, 2010).

Impacto de la política pública en el sector forestal

Escenario Económico

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La aportación histórica del sector forestal al Producto Interno Bruto (PIB), ha sido limitado, mostrando una tendencia decreciente. De 2012 a 2016, ese indicador registró una media de 0.2 % (Semarnat, 2016). Por otro lado, el comportamiento anual de la balanza comercial de productos forestales ha evidenciado déficit creciente; para 2018 fue de US$6 691 millones.

Escenario Ambiental

Durante los sexenios de los Presidentes Zedillo, Fox, Calderón y Peña Nieto, el valor medio anual se mantuvo por debajo de 8 millones de m3, aunque en este último periodo se observó un valor cercano a los 9 millones de m3 (Caballero, 2010).

El crecimiento de la población rural dentro de los ecosistemas forestales ha tenido repercusiones en los mismos. El cambio de uso del suelo continúa siendo el factor causal más importante de la deforestación. Para el periodo 2005-2010 se calculó una tasa anual de deforestación de 155 000 ha (FAO, 2010b). Las políticas orientadas a su reducción no evidencian impactos significativos. A ello se suma la creciente afectación a los bosques por efecto de plagas, enfermedades e incendios forestales. La degradación de los ecosistemas forestales ha afectado la biodiversidad. La Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio) ha consignado más de 2 000 especies de plantas y animales extintas en el país. Destacan cinco factores que impactan directamente en su supervivencia: (a) Pérdida de hábitats, (b) Introducción de especies invasoras, (c) Sobreexplotación del recurso, (d) Contaminación, y (e) Cambio climático (Conabio, 2020).

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Logros y Avances

Creación de un andamiaje institucional

En México, 55 % de la superficie forestal es de carácter colectivo (Madrid et al., 2009). Limitantes de los núcleos agrarios en materia de organización, capacitación, y financiamiento, privilegiaron concesiones forestales de carácter privado. En la década de los setenta se inició una política de apoyo al desarrollo comunitario. Sin embargo, a la fecha los casos de éxito han sido de impacto local y poco han trascendido a nivel nacional.

Escenario Social

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La mayoría de los programas gubernamentales orientados al desarrollo comunitario, han carecido de continuidad. Algunos factores que han incidido en el éxito o fracaso de las comunidades agrarias son: (a) Grado de organización y cooperación; (b) Naturaleza del recurso natural y potencial de aprovechamiento, industrialización y comercialización; (c) Acceso a créditos; (d) Políticas de apoyo (subsidios, capacitación, acompañamiento técnico, etc.); y (e) Aspectos intrínsecos de las comunidades. La mayoría de las comunidades forestales continúan viviendo en condiciones de pobreza.

En 1997, a través de una modificación a la Ley Forestal de 1992, se establecieron subsidios al sector (Artículo 33). En el presente, la legislación forestal confiere a la Federación y Entidades Federativas el diseño, desarrollo y aplicación de instrumentos económicos que incentiven el cumplimiento de los objetivos de la política forestal (Artículo 136) (Semarnat, 2018). La irrupción desordenada de programas de subsidio sin apropiada planeación limitó su impacto en el sector (Deschamps y Madrid, 2018).

Consolidación de programas de subsidio al sector forestal

La legislación forestal de 1926 (Secretaría de Agricultura y Fomento, 1926) estableció “la formación y organización de personal para la conservación, restauración, propagación y aprovechamiento de la vegetación forestal”. Fue el punto de partida hacia la creación de un Servicio Forestal en México. Tuvo que transcurrir largo periodo de inestabilidad institucional para que en 2001 se creara la Comisión Nacional Forestal (Conafor). Esta dependencia ha sobrevivido tres administraciones públicas hasta su consolidación a la fecha. Adicionalmente, se ha conformado un conjunto de instituciones relacionadas al sector, encabezado por la Semarnat (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales) y la Conafor, incluidos: INECC (Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático) , Conabio, Conagua (Comisión Nacional del Agua), Conanp (Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas), Sader (Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural), Sedatu (Secretaría de Desarrollo Agrario, Territorial y Urbano), Secretaría del Bienestar, e instancias de gobiernos estatales.

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Posterior a la difusión mundial del concepto de Desarrollo Sostenible en la Cumbre de Río de Janeiro (ONU, 2022), México adoptó este paradigma. Apoyado en las legislaciones forestales recientes, ha venido impulsando estrategias hacia su consecución.

Un programa citado por sus importantes repercusiones en el tema social fue el Procymaf. Se ha destacado que “el caso de la silvicultura comunitaria en México representa un modelo de eficacia comprobada de aprovechamiento sostenible de los ecosistemas forestales que merece una mayor atención y un análisis más a fondo” (Segura et al., 2016). El proceso de consolidación y mejora de los núcleos agrarios forestales está aún inmerso en un conjunto de problemas y limitaciones.

Política promotora del desarrollo forestal sustentable

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Casos exitosos de desarrollo forestal comunitario

Los esfuerzos de los gobiernos federales para promover el desarrollo comunitario han alcanzado resultados variables. Esto se debe en parte a la heterogeneidad de los núcleos agrarios. Algunos ejidos y comunidades han alcanzado éxito, aprovechando sustentablemente sus bosques, dando valor agregado a la madera y comercializando los productos. Madrid et al. (2009) han aportado información de diez organizaciones forestales que han destacado por su madurez.

En el pasado, las estrategias forestales surgían en oficinas gubernamentales por especialistas en planeación. La sociedad carecía de oportunidad para participar en dicho proceso. El artículo 6 de la Ley Forestal de 1992 (Secretaría de Gobernación, 1992) constituye un importante logro de apertura al asignar a la Semarnat la tarea de conformar un Consejo Técnico Consultivo Nacional Forestal. Este hecho, entre otros, abrió formalmente la participación de la ciudadanía en la política pública forestal de México.

Durante décadas, la política pública forestal en México se generó, irradió e implementó a nivel estatal por los gobiernos federales. La escasa participación de los estados era básicamente con fines de coordinación. En los últimos años se ha dado un proceso creciente de involucramiento directo de los gobiernos estatales en la conservación y el aprovechamiento de los recursos naturales. Varios estados cuentan con ley y programa forestal y ambiental. Se busca contribuir a mejorar la condición de los sectores forestales estatales y en una mayor atención a los bosques.

Mayor involucramiento de los gobiernos estatales

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Formalización de políticas de mediano y largo plazo

Creciente participación ciudadana en la política forestal

A lo largo del México contemporáneo, la política pública se ha gestado con duración sexenal. La Ley General de Desarrollo Forestal Sustentable promulgada en 2003, estableció dos vertientes para la planeación del desarrollo forestal (Art. 36), la primera relativa a los periodos constitucionales de la administración pública, en tanto que la segunda corresponde a una proyección de largo plazo, 25 años o más (Secretaría de Gobernación, 2003).

La creación del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales en 1957 fue un importante impulso a la investigación forestal. Lamentablemente frenó su propósito la limitación presupuestal. La creación de la Conafor, y del fondo sectorial para la investigación forestal, constituyó un destacado logro para la promoción de dicha actividad. El enfoque actual de la investigación forestal es fundamentalmente de carácter científico. Aunque la Conafor y los gobiernos estatales promueven investigación hacia la solución de problemas, ésta mantiene carácter secundario. Los dos enfoques son necesarios y complementarios. Se requiere un apropiado balance.

Durante el siglo XX, se insistió en la necesidad de promover plantaciones forestales comerciales en México. La Ley Forestal de 1997, a través de la formalización de instrumentos económicos en apoyo al sector (Art. 33), permitió crear el Prodeplan. Por más de dos décadas, este programa se ha conservado como estrategia forestal

Consolidación de las plantaciones forestales comerciales

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Financiamiento a la investigación forestal

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La ausencia de mecanismos válidos de evaluación y de indicadores históricos, o la escasa confiabilidad de los disponibles sobre los logros y fracasos de la política forestal, cancelaron la oportunidad de evaluar con certidumbre la efectividad de la

de alta prioridad. La experiencia a la fecha sugiere que la presupuestación, planeación, metas y mecanismos de operación y de evaluación del programa, deben mejorarse para que las plantaciones forestales impacten significativamente en la producción forestal. El Prodeplan se ha visto limitado por varias circunstancias señaladas por Torres et al. (2021).

En el año 2001, la Comisión Nacional Forestal dio a conocer el Programa Estratégico Forestal (PEF) 2025, con visión de largo plazo (Conafor, 2001). Sin embargo, jamás adquirió carácter de instrumento rector de la política forestal del país por las subsecuentes administraciones públicas.

Conclusiones

Durante 95 años, México ha venido aplicando formalmente políticas públicas forestales. Han sido de corta y, en el mejor de los casos, de mediana duración, lo que pone de manifiesto inestabilidad, inconsistencia, ineficiencia, ineficacia, discrecionalidad y respuesta a vuelcos sexenales de la administración pública.

A partir de la primera ley forestal (1926), el rumbo de la política forestal ha sido frecuentemente reencauzado. La estrategia hacia los bosques de la nación varió, desde la perspectiva de conservación del recurso, al fomento de la industria forestal, a la promoción del desarrollo forestal comunitario, y en años recientes, al desarrollo forestal sustentable.

Implementar políticas eficientes y efectivas, de corto, mediano y largo plazos; instrumentar políticas forestales intersectoriales e interdisciplinarias; intensificar la incorporación de los núcleos agrarios a la cadena productiva forestal; impulsar las plantaciones forestales comerciales; retomar responsablemente las medidas de prevención y atención para la mitigación y adaptación al cambio climático; reducir y simplificar el proceso de gestión forestal; promover la inversión, el financiamiento y visión empresarial al sector forestal mexicano; y profesionalizar el servicio público en esta materia.

Recomendaciones

política a lo largo de nueve décadas. Una revisión del sector forestal, con base en los ejes de la sustentabilidad, aporta evidencias del escaso impacto de la política pública en materia forestal.

México enfrenta retos y desafíos jamás experimentados. Los niveles de contaminación del agua, de los suelos, del aire y de la vegetación, el deterioro de bosques y selvas, así como la pérdida de biodiversidad, han adquirido niveles alarmantes. Se suman los estragos de la pandemia por el SARS Cov 2 y el mayor flagelo en la historia, el cambio climático. A la problemática ambiental se agrega la urgencia de promover el desarrollo social y económico. Por décadas, la mayoría de las comunidades forestales estuvieron ausentes de los beneficios económicos derivados del aprovechamiento forestal. Esfuerzos por lograr su reivindicación han sido limitados en el contexto nacional. Si bien la Conafor lleva a cabo un dinámico programa en apoyo a estos grupos sociales, existe incertidumbre en cuanto a la duración e impacto que pueda alcanzar el programa en un entorno de inestabilidad política y de limitados apoyos y recursos (CCMSS, 2019).

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Caballero D., M. 2017. Tendencia histórica de la producción maderable en el México contemporáneo. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 8(43):4-26. Doi: 10.29298/rmcf.v8i43.63.

Caballero D., M. 2000. La actividad forestal en México. Vol. I. Universidad Autónoma Chapingo. Texcoco de Mora, EdoMéx., México. 275 p.

Referencias

Agradecimientos

El autor manifiesta que no existe conflicto de intereses.

Caballero D., M. 2010. La verdadera cosecha maderable en México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 1(1):6-16. Doi: 10.29298/rmcf.v1i1.647.

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El autor agradece al Colegio de Postgraduados el apoyo brindado para la realización del presente estudio.

Conflicto de intereses

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*Corresponding author; e mail: hgaratesc@uanl.edu.mx

Fecha de recepción/Reception date: 20 de abril de 2022

1Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma de Nuevo León. México

4 Campo Experimental Valle del Guadiana, INIFAP. México

Urban tree characterization in the downtown area of Hualahuises, Nuevo León

2Instituto de Ecología Aplicada, Universidad Autónoma de Tamaulipas. México 3RENAC, S.A. de C.V. México

Resumen

Eduardo Alanís Rodríguez1, Arturo Mora Olivo2, Víctor Manuel Molina Guerra1,3, Homero Gárate Escamilla1*, José Ángel Sigala Rodríguez4

Los árboles constituyen un recurso importante en las zonas urbanas debido a los servicios ambientales que brindan. El objetivo de este estudio fue evaluar la composición florística, estructura y diversidad del arbolado urbano del centro de Hualahuises, Nuevo León. Se evaluó el arbolado urbano de los espacios públicos del centro de Hualahuises, abarcando las plazas públicas y aceras. A cada árbol se le midieron su altura total, el diámetro normal y diámetro de copa. Para cada especie se determinó su abundancia, su cobertura, y su frecuencia, para obtener su Índice de Valor de Importancia. También se determinó la riqueza de especies mediante el índice de Margalef, el índice de diversidad de Shannon, y el número de especies efectivas. Se registraron 38 especies de plantas vasculares distribuidas en 35 géneros y 22 familias. El 63.20 % (25 especies) son introducidas y el 36.8 % (21 especies) son nativas. La familia más representativa fue Fabaceae con cuatro especies. Los análisis de clases diamétricas y de altura indican una mayor proporción de individuos con diámetros bajos (d1.30<5 cm) y alturas intermedias (h>3 m y <6 m). La comunidad vegetal presenta valores intermedios altos de riqueza y altos de diversidad de especies comparado con otras áreas verdes urbanas del noreste de México. Más de la mitad de las especies (63 %) son introducidas, entre las cuales Fraxinus americana y Thuja occidentalis sobresalen por su Índice de Valor de Importancia. La especie nativa con mayor valor de importancia fue Quercus virginiana.

Caracterización del arbolado urbano del centro de Hualahuises, Nuevo León

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

*Autor de correspondencia: hgaratesc@uanl.edu.mx

Trees are an important resource in urban areas due to the environmental services they provide. The objective of this study was to evaluate the floristic composition, structure, and diversity of urban trees in the center of Hualahuises, Nuevo León. The urban trees of the public spaces in the center of Hualahuises were evaluated, covering the public squaresand sidewalks. Total height, normal diameter and crown diameter were measured for each tree. For each species, abundance, cover, and frequency were determined to obtain its Importance Value Index. Species richness was also determined using the Margalef index, Shannon's diversity index, and the

Fecha de aceptación/Acceptance date: 22 de julio del 2022

Palabras clave: Áreas verdes, bosques urbanos, diversidad de especies, especies introducidas, especies nativas, riqueza de especies.

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1271Artículo

Abstract

number of effective species. 38 species of vascular plants distributed in 35 genera and 22 families were recorded. 63.20 % (25 species) are introduced and 36.85 % (21 species) are native. The most representative family was Fabaceae with four species The graphs of diameter and height classes indicate the existence of a higher proportion of individuals with small diameters (d1.30<5 cm) and intermediate heights (h>3 m and <6 m). The plant community presents intermediate high values of richness and high values of diversity of species compared to other urban green areas of northeastern Mexico. More than half (63 %) of the species are introduced, among which Fraxinus americana and Thuja occidentalis stand out for their Importance Value Index. The native species with the highest importance value was Quercus virginiana

Los árboles constituyen un recurso importante en las zonas urbanas por los servicios ambientales que brindan a la sociedad, principalmente por su papel ornamental o de belleza escénica (Corona, 2021). El follaje y fruto de los árboles proveen de hábitat, refugio y alimento para las aves, insectos y otros grupos animales que se han adaptado a vivir en ecosistemas antropizados (de Almeida y Cândido 2017). Además, el arbolado urbano es fuente de oxígeno, un importante sumidero de carbono y contribuye a disminuir la temperatura a nivel de microclima (Livesley et al., 2016).

Alanís Rodríguez et

Introducción

Aunque el estudio de los bosques urbanos tiene sus bases hace unos dos siglos, en los últimos años, el interés por su estudio se ha incrementado notablemente, especialmente en Latinoamérica (Devisscher et al., 2022). Particularmente en México, ya que desde hace siglos se ha apoyado la creación de nuevos bosques urbanos, siendo los primeros La Alameda y el Bosque de Chapultepec en la Ciudad de México (Benavides y Fernández, 2012). Este último fue creado por Netzahualcóyotl, quien sembró los primeros ahuehuetes (Taxodium spp.) en 1430 (Alcántara, 2019). En la actualidad, el arbolado urbano es característico en grandes y pequeñas ciudades a lo largo del territorio nacional.

al., Caracterización del... 30

Key words: Green areas, urban forests, species diversity, introduced species, native species, species richness.

El estudio se desarrolló en el municipio Hualahuises, Nuevo León (noreste de México), ubicado entre las coordenadas geográficas 24°51′09″ N y 99°46′22″ O de longitud

Materiales y Métodos

Área de estudio

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

En el caso del noreste de México, las investigaciones sobre los bosques urbanos se han concentrado en el estado de Nuevo León y de forma más intensa en la zona metropolitana de Monterrey (Rocha et al., 1998; Alanís, 2005, 2011). Recientemente, se han realizado estudios del arbolado urbano en ciudades más pequeñas como Linares (Leal et al., 2018) y Montemorelos (Canizales et al., 2020).

Sin embargo, aún existen algunos municipios de Nuevo León, como Hualahuises, donde el conocimiento sobre su arbolado urbano es aún escaso.

Hualahuises no tiene grandes dimensiones, aunque su tradición artesanal y su arraigada cultura de origen indígena le permitió ser postulado como Pueblo Mágico en 2015. A pesar de no poseer áreas muy extensas con arbolado urbano, en este municipio se localizan áreas verdes en plazas, jardines y a lo largo de calles y avenidas. Dado que hasta ahora se desconocía el estado actual de los árboles presentes en este lugar, se realizó el presente estudio con el objetivo de evaluar la composición florística, estructura y diversidad del arbolado urbano en dicho municipio.

Análisis de la información

Evaluación en campo

del... 32

En enero de 2022 se evaluó el arbolado urbano de los espacios públicos del centro de Hualahuises, abarcando las plazas públicas y aceras. Se midieron todos los individuos de porte arbóreo y arbustivo con un diámetro normal (d1.30 m) ≥1 cm. Las variables dendrométricas evaluadas fueron altura total (h), la cual se midió con un hipsómetro Haglöf Vertex® manual modelo III, diámetro normal (d1.30 m) con una cinta diamétrica Forestry Supliers Inc® modelo 283D/5m, y diámetro de copa (k) con una cinta métrica de 50 m de fibra de vidrio Truper® modelo TP50ME. Para verificar la nomenclatura correcta de las especies se utilizó la plataforma Tropicos® (Tropicos, 2022). El material botánico fue identificado con la ayuda del uso de claves dendrológicas y fue depositado en el herbario de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma de Nuevo León.

Alanís Rodríguez et al., Caracterización

oeste, a una altitud de 405 msnm. El clima predominante es semicálido subhúmedo con lluvias en verano. La temperatura media anual es de 20 a 24 °C, con un rango de precipitación de 700–900 mm. El tipo de suelo dominante es Vertisol (INEGI, 2009).

Las variables relativizadas se utilizaron para obtener un valor ponderado a nivel de taxón denominado Índice de Valor de Importancia Urbana (IVIU), que adquiere valores porcentuales en una escala de 0 a 100. Con este índice se pretende jerarquizar la importancia de cada especie de manera horizontal al incluir la abundancia, dominancia y frecuencia, así como de manera vertical y tridimensional, al incluir la altura, volumen y área superficial de copa (Saavedra-Romero et al., 2019). Este índice ha resultado ser exitoso en la medición del valor de importancia de los árboles urbanos, ya que hace más robusto y completo el cálculo del IVI al incluir cuatro variables de copa en su cuantificación: (a) el volumen compuesto de copa, (b) el área superficial de copa (variables compuestas-tridimensionales) y dos variables absolutas, (c) la densidad de copa, y (d) la proporción de copa viva (Saavedra-Romero et al., 2019).

Para cada especie se determinó su abundancia de acuerdo con el número de árboles, su cobertura en función del área de copa, y su frecuencia con base en su presencia en las secciones del parque (se dividió en cuatro secciones) (Alanís et al., 2020). Para evaluar la copa se estimaron el área de la superficie de la copa (ASC) (Rodríguez Laguna et al., 2009) y el volumen de copa (Vcopa) (Mõttus et al., 2006; Zhu et al., 2021). El ASC se conoce como la región fotosintética más activa de la copa en donde se absorbe la radiación lumínica y comprende la superficie lateral de la copa eliminando la superficie de sombra de la copa (Rodríguez Laguna et al., 2009), y se expresa en m2. El volumen de la copa del árbol es una característica fundamental del árbol. Se correlaciona con la producción de biomasa forestal y las funciones ambientales y del ecosistema más relevantes, como el secuestro de carbono y la reducción de la contaminación del aire (Zhu et al., 2021).

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

También se determinó la riqueza de especies mediante el índice de Margalef (DMg), el índice de diversidad de Shannon, y el número de especies efectivas (1D) (Jost, 2006; Cultid Medina y Escobar, 2019). En el Cuadro 1 se pueden apreciar las fórmulas para calcular el IVIU y los índices de diversidad de especies.

LC = Longitud de copa

Ai = Abundancia absoluta

ARi = Abundancia relativa por especie

DC = Diámetro de copa LC = Longitud de copa

Di = Dominancia absoluta

Vcopa = Volumen de copa

Cuadro 1. Fórmulas utilizadas para determinar los índices estructurales y de diversidad de las especies.

ASC = Área de la superficie de la copa r = Radio de la copa

Fórmula Donde

Ni = Número de individuos de la especie i S = Superficie de muestreo (ha)

al., Caracterización del... 34

Fi = Frecuencia absoluta

Pi = Número de sitios en los que está presente la especie i

Vcopa = Volumen de copa Π = 3.1416

ARi = Abundancia relativa por especie respecto a la densidad total

DRi = Dominancia relativa de la especie i respecto a la dominancia total

FRi = Frecuencia relativa de la especie i respecto a la frecuencia total

ASC = Área de la superficie de la copa

Alanís Rodríguez et

FRi = Frecuencia relativa de la especie i respecto a la frecuencia total

NS = Número total de sitios de muestreo

DRi = Dominancia relativa de la especie i respecto a la dominancia total Gi = Área basal de la especie i S = Superficie (ha)

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

1D = Número de especies efectivas exp = Exponencial

Resultados

S = Número de especies presentes N = Número total de individuos ni = Número de individuos de la especie ln = Logaritmo natural

S = Número de especies presentes N = Número total de individuos ln = Logaritmo natural

Se registraron 38 especies de plantas vasculares distribuidas en 35 géneros y 22 familias. El 63.2 % (25 especies) son introducidas y el 36.8 % (21 especies) son nativas. La familia más representativa fue Fabaceae con cuatro especies, seguida por Arecaceae, Fagaceae y Rutaceae con tres especies cada una (Cuadro 2).

H’ = Índice de Shannon Weiner

DMg = Índice de Margalef

Syagrus romanzoffiana (Cham.) Glassman Arecaceae Introducida 4 1.04 0.16 2.29 101.75 2.21 1 1.22 214.27 2.53 81.63 3.17 2.03

Ligustrum lucidum W. T. Aiton Oleaceae Introducida 21 5.47 0.17 2.53 158.31 3.44 4 4.88 338.07 3.99 48.91 1.90 3.93

Cuadro 2. Abundancia, área basal, área de copa, frecuencia, área de la superficie de la copa, volumen de copa e Índice de Valor de Importancia Urbano (IVIU) de las especies de árboles, arbustos y palmas del centro de Hualahuises.

Eriobotrya japonica (Thunb.) Lindl. Rosaceae Introducida 11 2.86 0.04 0.56 49.40 1.07 2 2.44 104.42 1.23 15.52 0.60 1.64

Cordia boissieri A.DC. Cordiaceae Nativa 34 8.85 0.43 6.33 411.31 8.93 4 4.88 782.37 9.23 144.12 5.60 7.50

Quercus macrocarpa Michx. Fagaceae Introducida 8 2.08 0.29 4.35 155.50 3.38 4 4.88 251.44 2.97 73.25 2.84 3.23

Morus celtidifolia Kunth Moraceae Nativa 10 2.60 0.21 3.10 191.91 4.17 3 3.66 333.13 3.93 111.15 4.32 3.74

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Leucophyllum frutescens (Berland.) I. M. Johnst. Scrophulariaceae Nativa 11 2.86 0.01 0.15 27.74 0.60 3 3.66 55.96 0.66 2.17 0.08 1.57

Delonix regia (Bojer ex Hook.) Fabaceae Introducida 7 1.82 0.11 1.63 51.83 1.13 2 2.44 100.43 1.19 17.98 0.70 1.45

Absoluta Relativa Absoluta(m2) Relativa% Absoluta(m2) Relativa% Núm.Absolutasitios Relativa% Absoluta(m2) Relativa% Absoluta(m3) Relativa%

Ehretia anacua (Terán & Berland.) I. M. Johnst. Ehretiaceae Nativa 8 2.08 0.14 2.04 88.56 1.92 3 3.66 182.35 2.15 48.45 1.88 2.34

Psidium guajava L. Myrtaceae Nativa 7 1.82 0.04 0.62 42.74 0.93 3 3.66 72.87 0.86 6.32 0.25 1.50 Acer negundo L. Sapindaceae Nativa 4 1.04 0.10 1.47 86.01 1.87 1 1.22 136.91 1.62 42.10 1.63 1.48

Especies Familia Origen

Quercus virginiana Mill. Fagaceae Nativa 83 21.61 1.04 15.33 977.43 21.22 4 4.88 1 717.43 20.27 391.46 15.20 16.64

Fraxinus americana L. Oleaceae Introducida 38 9.90 2.07 30.56 826.00 17.93 4 4.88 1 492.43 17.61 852.11 33.09 16.68

Abundancia Área de basal Área de copa Frecuencia Área supuesta de la copa Volumen de la copa IVIU

Lagerstroemia indica L. Lythraceae Introducida 15 3.91 0.04 0.60 91.90 2.00 4 4.88 178.32 2.10 21.46 0.83 2.74

Tecoma stans (L.) Juss. ex Kunth Bignoniaceae Nativa 16 4.17 0.01 0.11 34.47 0.75 2 2.44 76.21 0.90 2.75 0.11 1.67

Prosopis laevigata (Humb. & Bonpl. ex Willd.) M.C. Johnst. Fabaceae Nativa 1 0.26 0.07 1.06 78.54 1.71 1 1.22 103.60 1.22 76.09 2.95 1.47

Washingtonia filifera (Gloner ex Kerch., Burv., Pynaert, Rodigas & Hull) de Bary Arecaceae Introducida 11 2.86 0.31 4.60 61.59 1.34 4 4.88 388.62 4.59 38.49 1.49 3.03

Nerium oleander L. Apocynaceae Introducida 8 2.08 0.03 0.48 51.47 1.12 4 4.88 116.06 1.37 10.68 0.41 1.97

Helietta parvifolia (A. Gray ex Hemsl.) Benth. Rutaceae Nativa 9 2.34 0.03 0.42 75.80 1.65 1 1.22 139.86 1.65 25.29 0.98 1.57

Thuja occidentalis L. Cupressaceae Introducida 35 9.11 0.93 13.79 748.16 16.24 4 4.88 1 074.04 12.67 439.01 17.05 11.99

Calia secundiflora (Ortega) Yakovlev Fabaceae Nativa 1 0.26 0.02 0.31 14.19 0.31 1 1.22 26.46 0.31 4.62 0.18 0.46

Yucca filifera Chabaud Asparagaceae Nativa 2 0.52 0.01 0.19 2.37 0.05 1 1.22 10.46 0.12 0.18 0.01 0.38

Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit Fabaceae Introducida 1 0.26 0.00 0.00 1.89 0.04 1 1.22 5.68 0.07 0.15 0.01 0.32

Citrus limon (L.) Osbeck Rutaceae Introducida 3 0.78 0.01 0.09 6.85 0.15 1 1.22 14.01 0.17 0.49 0.02 0.47

Ficus benjamina L. Moraceae Introducida 1 0.26 0.04 0.57 3.30 0.07 1 1.22 8.55 0.10 0.38 0.01 0.33

Cupressus sempervirens L. Cupressaceae Introducida 3 0.78 0.04 0.55 2.48 0.05 2 2.44 14.30 0.17 0.22 0.01 0.69

Forestiera angustifolia Torr. Oleaceae Nativa 1 0.26 0.00 0.00 0.64 0.01 1 1.22 1.49 0.02 0.01 0.00 0.30

Raf.

Grevillea robusta A. Cunn. ex R. Br. Proteaceae Introducida 1 0.26 0.01 0.22 14.86 0.32 1 1.22 30.71 0.36 5.84 0.23 0.48

Citrus sinsensis (L.) Osbeck Rutaceae Introducida 1 0.26 0.02 0.24 12.25 0.27 1 1.22 19.25 0.23 2.63 0.10 0.42

Platanus occidentalis L. Platanaceae Nativa 1 0.26 0.06 0.86 30.19 0.66 1 1.22 73.63 0.87 29.77 1.16 0.83 Phoenix roebelenii O'Brien Arecaceae Introducida 8 2.08 0.11 1.55 10.32 0.22 1 1.22 24.85 0.29 0.46 0.02 0.77

Jacaranda mimosifolia D. Don Bignoniaceae Introducida 3 0.78 0.11 1.55 65.44 1.42 1 1.22 149.97 1.77 43.18 1.68 1.37

Persea americana Mill. Lauraceae Introducida 2 0.52 0.02 0.24 10.70 0.23 1 1.22 20.83 0.25 1.93 0.07 0.46

Moringa oleifera Lam. Moringaceae Introducida 2 0.52 0.00 0.01 3.28 0.07 2 2.44 8.38 0.10 0.29 0.01 0.63

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Suma 384 100 6.77 100 4 605.81 100 82 100 8 473.92 100 2 575.01 100 100

Quercus rubra L. Fagaceae Introducida 4 1.04 0.05 0.78 39.97 0.87 2 2.44 73.95 0.87 9.96 0.39 1.12

Pseudobombax ellipticum (Kunth) Dugand Malvaceae Introducida 1 0.26 0.03 0.42 35.78 0.78 1 1.22 47.27 0.56 15.85 0.62 0.69

Melia azedarach L. Meliaceae Introducida 4 1.04 0.02 0.29 23.84 0.52 3 3.66 50.35 0.59 8.25 0.32 1.23

Prunus persica (L.) Batsch Rosaceae Introducida 4 1.04 0.00 0.07 17.02 0.37 2 2.44 34.99 0.41 1.89 0.07 0.87

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

De acuerdo con la caracterización, la abundancia de individuos fue de 384, el área basal total (dominancia) del arbolado urbano fue de 6.77 m2, con un área de copa de 4 605.81 m2. Considerando los atributos vertical y tridimensional, el área supuesta de la copa fue 8 473.92 m2 y el volumen de la copa 2 575.01 m3. Las cuatro especies que presentaron los mayores valores en todas las variables fueron Fraxinus americana L., Quercus virginiana Mill., Thuja occidentalis L. y Cordia boissieri A. DC. (Cuadro 2).

En la Figura 1 se muestra el gráfico de clases diamétricas. La curva indicó una tendencia exponencial negativa, decreciendo el número de individuos al aumentar el diámetro normal. Esto reveló que prevalece un alto número de individuos con diámetros bajos y un bajo número de individuos con diámetros altos. En total se encontró 136 individuos menores a 5 cm de diámetro normal y 34 indviduos mayores a 30 cm.

Las dos especies con el mayor Índice de Valor de Importancia fueron Fraxinus americana (especie introducida) y Quercus virginiana (especie nativa). Además, Q. virginiana mostró los mayores valores de abundancia (obteniendo un valor más del doble que F. americana), área de copa y área supuesta de copa, mientras que F. americana presentó los mayores valores de área basal y volumen de la copa, en ambas variables obtuvo valores de casi el doble que Q. virginiana (Cuadro 2).

Figura 1. Número de individuos de árboles y arbustos del centro de Hualahuises de acuerdo con el diámetro normal (cm).

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

En la Figura 2 se puede observar el gráfico de clases de altura, en este se encontró que la mayor presencia de árboles se registró en la categoría de 3 a 5.99 m con 192 individuos, seguido de la categoría ≤2.99 m en la que se registraron 100 individuos. Se examinó que existen escasos individuos con una altura superior a los 12 m. La distribución de los individuos de acuerdo con su categoría de altura presentó una distribución asimétrica positiva.

Alanís Rodríguez et al.,

De acuerdo con los índices de riqueza y diversidad, la comunidad vegetal evaluada presentó un índice de Margalef de DMg=6.21, un índice de entropía de Shannon de H’=2.94. El índice de diversidad verdadero de Shannon fue de 18.93.

Figura 2. Número de individuos de árboles y arbustos del centro de Hualahuises de acuerdo con la altura total (m).

Discusión

El número de especies registradas en el centro de Hualahuises fue de 38, valor superior a las 13 especies registradas por Canizales et al. (2020) en las áreas verdes de Montemorelos, pero similar a las 41 especies reportadas por Leal et al. (2018) en las áreas verdes de Linares, a las 39 especies obtenidas por Zamudio (2001) en el centro de Linares y a las 39 especies inventariadas por Alanís et al.

Caracterización del... 40

Fabaceae fue la más representativa con cuatro especies. Estos hallazgos son congruentes a los resultados de Alanís (2005), Alanís et al. (2014), Leal et al. (2018) y Canizales et al. (2020), quienes realizaron sus estudios en el noreste de México encontrando similitudes. Las familias que le siguen son Arecaceae, Fagaceae y Rutaceae con tres especies cada una. De estas, las tres especies de Arecaceae y dos especies de Fagaceae y Rutaceae son introducidas. En el presente estudio se registraron 63.2 % (25 especies) introducidas y el 36.8 % (21 especies) nativas. Estos resultados son comunes en la región, ya que generalmente se encuentran más especies introducidas que nativas, tal como se encontró en Canizales et al (2020), quienes determinaron un 54 % de especies introducidas en Montemorelos, en el estudio de Alanís (2005) identificaron 53 % de especies introducidas en el Área Metropolitana de Monterrey, y en Martínez Trinidad et al. (2021) se registraron 61 % de especies introducidas en tres parques de la Ciudad de México. Este patrón de encontrar más especies introducidas que nativas se puede observar en gran parte del mundo y se encuentra relacionado al incremento en la producción de árboles ornamentales introducidos en los viveros (Pagès i Clavaguera, 2005). Fraxinus americana fue la especie que presentó el mayor valor de Índice de Valor de Importancia Urbana, con el 16.7 %. Diversos estudios han establecido a esta especie como la más importante ecológicamente en áreas verdes urbanas del noreste de México (Rocha et al., 1998; Alanís et al., 2014; Leal et al., 2018; Canizales et al., 2020). Alanís (2005) señaló que esta especie fue utilizada con frecuencia en reforestaciones urbanas del noreste de México en la década de los 80,

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022) (2014) en un campus universitario también en el municipio Linares. Investigaciones cualitativas realizadas en el Área Metropolitana de Monterrey (AMM), Nuevo León, han registrado hasta 137 especies (Rocha et al., 1998) y 115 especies (Alanís, 2005).Lafamilia

Caracterización del... 42

El gráfico de clases diamétricas (Figura 1) mostró una tendencia exponencial negativa, ya que el número de individuos disminuye conforme aumenta el diámetro normal; por lo tanto, se concluye que una gran parte de los individuos arbóreos en Hualahuises son juveniles. Estos resultados son similares a los encontrados por Martínez-Trinidad et al. (2021) en cuatro parques de la Ciudad de México, pero opuestos a la distribución asimétrica positiva identificada por Leal et al. (2018) y Canizales et al. (2020) en las áreas verdes de ciudades del noreste de México. El encontrar más individuos arbóreos juveniles que adultos puede estar asociado a que en los últimos años se han intensificado las actividades de forestación en las ciudades (Alanís, 2005).

La segunda especie con mayor valor de importancia urbana fue Quercus virginiana con un 16.64 %. Leal et al. (2018) y Canizales et al. (2020) también registraron a Q. virginiana como la segunda especie de más importancia en Linares y Montemorelos, Nuevo León, y Alanís et al. (2014) la señaló como la especie más significativa en un campus universitario del noreste de México. La alta presencia de esta especie está relacionada al aumento de su utilización en las áreas verdes de las ciudades del noreste de México en la década de los 90 (Alanís, 2005).

La tercera especie con alto valor de importancia urbana fue Thuja occidentalis. Esta es una especie introducida, nativa del este de Canadá y gran parte del centro norte y noreste de los Estados Unidos (Housset et al., 2015); es un árbol de las coníferas de hoja perenne, de la familia de los cipreses: Cupressaceae. Esta especie se introdujo a diversas ciudades de México, como Guadalajara (MacGregor Fors, 2008), Monterrey (Rocha et al., 1998) y Linares (Leal et al., 2018) debido a su belleza y resistencia a las heladas (Alanís, 2011).

El gráfico de clases de altura (Figura 2) presentó una distribución asimétrica positiva. Este comportamiento positivo fue similar a lo registrado por Leal et al.

Alanís Rodríguez et al.,

incluso antes, pero se dejó de hacer uso de esta especie a inicios de los 90, cuando se empezaron a utilizar las especies nativas.

Los individuos con diámetros bajos son los más abundantes (d1.30<5 cm), asi como los individuos de alturas intermedias (h>3 m y <6 m), lo que indica una comunidad

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022) (2018) y Canizales et al. (2020) en áreas verdes urbanas de Linares y Montemorelos, respectivamente. La mayoría de los árboles mostraron alturas entre 2 y 5.99 m, similares a los resultados encontrados por Canizales et al. (2020) en Montemorelos, pero opuesto a lo encontrado en arbolado de Linares (Leal et al., 2018), ya que los árboles con altura superior prevalecieron (de 6.40 a 9.60 m). El tamaño de los árboles de Hualahuises puede ser una respuesta a que los árboles son jóvenes (Alanís, 2005), o a que se les han aplicado podas, ya que los árboles crecidos interfieren con líneas de cables y alumbrados públicos (Macías Sámano, El2007).índice de riqueza de Margalef (DMg=6.21) indicó una diversidad mediana alta, valor similar al 7.62 registrado por Alanís et al. (2014) para el arbolado urbano de un campus universitario en Linares, Nuevo León, y al 5.24 de Leal et al. (2018) para el arbolado urbano de la ciudad de Linares. El valor del índice de Shannon Wiener fue de 2.94. Ortíz y Luna (2019) tomaron como criterio mínimo para el índice de diversidad de Shannon en una zona urbana el valor de 1.50, por lo que, en referencia a lo mismo, los resultados indican alta diversidad. Este valor de 2.94, es superior al 1.17 registrado por Canizales et al. (2020) en Montemorelos, 1.99 registrado por Leal et al. (2018) en Linares, pero menor al 3.89 registrado por Martínez Trinidad et al. (2021) en la ciudad de México.

Conclusiones

Los autores declaran no tener ningún conflicto de interés. Contribución por autor

Agradecemos el apoyo en las actividades de campo al personal de la empresa RENAC S.A. de C.V. y a Israel Garza Gaona y Guadalupe Pérez Malacara.

Esta investigación podría aportar información importante sobre que especies de árboles tienen más éxito en las reforestaciones urbanas de la ciudad de Hualahuises, Nuevo León.

Alanís Rodríguez et al., Caracterización del...

Conflicto de intereses

vegetal joven. La riqueza de especies presenta valores intermedios altos, así como diversidad alta, comparado con otras áreas verdes urbanas del noreste de México. Más de la mitad (63 %) de las especies son introducidas, entre las cuales Fraxinus americana y Thuja occidentalis sobresalen por su Índice de Valor de Importancia. La especie nativa con mayor valor de importancia es Quercus virginiana.

Eduardo Alanís-Rodríguez: desarrollo de manuscrito y análisis estadístico; Arturo Mora Olivo: interpretación de resultados; Víctor Manuel Molina Guerra: análisis de datos; Homero Gárate Escamilla: revisión de manuscrito; José Ángel Sigala Rodríguez: análisis estadístico.

Agradecimientos

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la Revista Mexicana de Ciencias Forestales –sin excepción se distribuyen amparados bajo la licencia Creative Commons 4.0 Atribución-No Comercial (CC BY-NC 4.0 Internacional), que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.

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*Autor para correspondencia; correo e: jtorres.velazquez@itvy.edu.mx

Fecha de aceptación/Acceptance date: 05 de agosto de 2022

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73)

3Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico del Valle del Yaqui. México.

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1252Artículo

Romeo de Jesús Barrios Calderón1, Javier Ernesto Pérez Pérez2, Jony Ramiro Torres Velázquez3*, Juan Francisco Aguirre Cadena1

Pinus Quercus forests are ecosystems of great ecological importance. Structure and composition are indicators of biodiversity in these forest associations, being two key elements for their stability and conservation. The objective of this study was to characterize a Pinus Quercus forest based con the structural parameters and species composition present in the arboreal stratum in the municipality of El Porvenir, Chiapas. Six 400 m2 circular sites were established to evaluate the adult trees and their dasometric variables (total height, normal diameter and cover). The structural parameters of the forest (density, dominance, basal area and cover) were used to calculate the indexes of Importance Value, forest value, Holdrige complexity index and similarity index. The results showed the presence of six species; Pinus maximinoi exhibited a mean height of 18.88±6.72 m

2Universidad de Ciencias y Artes de Chiapas, Facultad de Ingeniería, subsede Motozintla. México.

Estructura y composición florística de un bosque de Pinus-Quercus en El Porvenir, Chiapas

Abstract

Structure and floristic composition of a Pinus-Quercus forest in El Porvenir, Chiapas State

1Grupo Colegiado de Investigación en Sistemas Agrícolas y Forestal, Facultad de Ciencias Agrícolas. Universidad Autónoma de Chiapas, México.

Los bosques de Pinus Quercus constituyen ecosistemas de gran importancia ecológica. La estructura y composición son indicadores de la biodiversidad en estas asociaciones forestales, en las cuales esos dos elementos son clave para su estabilidad y conservación. El objetivo del presente estudio fue caracterizar un bosque de Pinus Quercus a través de los parámetros estructurales y de la composición de especies presentes en el estrato arbóreo en el municipio El Porvenir, Chiapas. Se establecieron seis sitios circulares de muestreo, con una superficie de 400 m2 para evaluar el arbolado adulto y sus variables dasométricas (altura total, diámetro normal y cobertura). Los parámetros estructurales del bosque (densidad, dominancia, área basal y cobertura) se emplearon para calcular los índices de Valor de Importancia, valor forestal, complejidad de Holdrige y los índices de similitud. Los resultados mostraron la presencia de seis especies; Pinus maximinoi registró una altura media de 18.88±6.72 m (p<0.0001, F=5.46) superior a los otros taxones. Además, le correspondió el mayor diámetro normal (30.58±13.64 cm, p<0.0002, F=5.18), Valor de Importancia (161.07 %) y valor forestal (108.08 %). El índice de complejidad de Holdrige del bosque fue de 45.22 %. Los resultados obtenidos permitieron identificar las dimensiones, parámetros estructurales y dominancia de las especies; de ellas, Pinus maximinoi fue la de mayor valor.

Septiembre Octubre (2022)

Resumen

*Corresponding author; e mail: jtorres.velazquez@itvy.edu.mx

Fecha de recepción/Reception date: 13 de febrero de 2022

Palabras clave: Arreglo forestal, bosque de pino encino, coeficiente de Sørensen, complejidad de Holdrige, densidad de arbolado, valor forestal.

Key words: Forest arrangement, pine oak forest, Sørensen's index, Holdrige complexity index, tree density, forest value index.

Introducción

A nivel mundial los bosques constituyen uno de los mayores reservorios de diversidad biológica, cubren 31 % de la superficie terrestre que equivale aproximadamente a 39 millones de km2 (FAO, 2015). Los recursos obtenidos de los bosques como madera, leña, carbón, material para construcción, productos no maderables (i.e. plantas medicinales) y algunos servicios ambientales: retención de suelo, captación de agua, biomasa, captura de carbono, hábitat y conservación de la biodiversidad (Calderón et al., 2012; Saavedra y Perevochtchikova, 2017), son muy importantes para la población rural y urbana. Aunque los bosques representan una fuente de ingresos monetarios para la población local (Cortina Villar et al., 2012), la disponibilidad de recursos está determinada por la composición y estructura de su vegetación.

En México, se tienen 138 millones de hectáreas de superficie forestal (70 % del territorio nacional), y los bosques templados cubren aproximadamente 24 % de esa superficie (Conafor, 2012). Sin embargo, entre 2005 y 2010, las áreas forestales se redujeron paulatinamente a razón de 155 000 ha por año (INEGI, 2014). Estas alteraciones, que ocurren en los ecosistemas por causas antropogénicas, pueden prolongarse por tiempos determinados y ser irreversibles (Thom y Seidl, 2016); por ello, es imprescindible tener un amplio conocimiento de la estructura y distribución de las especies forestales presentes en los bosques (Méndez Toribio et al., 2014).

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(p<0.0001, F= 5.46), which is greater than that of other species. In addition, it has the highest normal diameter (30.58±13.64 cm, p<0.0002, F=5.18), Importance Value (161.07 %) and forest value (108.08 %). The Holdrige complexity index of the forest is 45.22 %. The results obtained made it possible to identify the dimensions, structural parameters, and dominance of the species, with Pinus maximinoi being the most valuable.

Los índices de estructura y diversidad contribuyen en la toma de decisiones respecto al manejo de los bosques, además permiten detectar procesos de sucesión natural y efectos antropogénicos (López-Hernández et al., 2017), lo que a su vez facilita el establecimiento de rodales tipo para implementar estrategias de manejo (Wehenkel et al., 2014) que consideren: i) posición o distribución espacial, ii) diversidad y mezcla de especies, y iii) arreglo de la diferenciación vertical y horizontal (Castellanos Bolaños et al., 2008).

Los parámetros estructurales son un indicador clave de la biodiversidad, la estabilidad ecológica y el desarrollo futuro de los rodales (Franklin et al., 2002; López Hernández et al., 2017). Cuando el bosque tiene una composición muy simplificada, tienden a disminuir algunas funciones en el ecosistema; por el contrario, una alta complejidad aumenta su productividad, diversidad y persistencia (Castellanos Bolaños et al., 2008). El objetivo del presente estudio fue caracterizar un bosque de Pinus-Quercus para obtener información sobre los parámetros estructurales y la asociación de especies presentes en el estrato arbóreo en un predio del municipio El Porvenir, Chiapas.

Las hipótesis que dirigieron la presente investigación fueron: i) No existen diferencias significativas en el valor medio de altura y diámetro normal del arbolado entre sitios y especies evaluados, ii) Se presenta al menos una especie dominante del género Pinus con un Índice de Valor de Importancia ≥200, y iii) El porcentaje de afinidad de las especies arbóreas en los sitios evaluados es ≥50 %, lo que indica que las especies presentes tienen una similitud de tipo media alta.

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística... 52

Materiales y Métodos

El estudio se realizó en un predio con una superficie de 4 ha de bosque de Pinus Quercus denominado “parcela escolar Canadá” del ejido Malé, El Porvenir, Chiapas, ubicado en las coordenadas norte 1708786.84 y 1708554.43 y las coordenadas este 582378.81 y 582695.54, a una altitud promedio de 2 840 m (Figura 1).

Área de estudio

Vol. 13

Septiembre

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El municipio El Porvenir tiene una extensión de 82.52 km² (5.72 % de la superficie de la región Sierra Mariscal y 0.1 % de la superficie del estado de Chiapas, México), y se localiza a una altitud entre 1 200 y 3 100 m (Mejía y Kauffer, 2007). El clima es Am(w), templado húmedo con abundantes lluvias en verano, su temperatura es de 12 a 24 °C y la precipitación fluctúa entre 1 200 y 4 000 mm anuales (INEGI, 2014).

Donde:

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística... 54

(2)(1)

n = Número de unidades de muestreo (tamaño de la muestra)

E % = Error admisible

t = Valor del nivel de confianza

s % = Estimación del coeficiente de variación de la población

Se establecieron seis sitios circulares distribuidos al azar, con una superficie de 400 m2 (0.04 ha) para el inventario del arbolado (Figura 1). Esto equivale a una superficie inventariada de 0.24 ha. El número de sitios es el suficiente para alcanzar un error admisible de 10 %, el cual está dentro del intervalo establecido para sitios circulares (Aguirre et al., 1997) con un nivel de confianza de 95 %:

Figura 1. Localización del área de estudio y distribución de los sitios de muestreo.

Diseño de muestreo

Estructura y composición de arbolado adulto

Se realizó un inventario forestal en el bosque de Pinus Quercus siguiendo los procedimientos de Villavicencio-Enríquez y Valdez-Hernández (2003). Se incluyó la vegetación leñosa con una copa diferenciada del tallo; de manera convencional se estableció el diámetro normal (DN) medido a 1.3 m del suelo. La estructura vertical (altura total del arbolado) se obtuvo con un hipsómetro marca Haglöf® modelo Vertex III. Se definieron siete clases de altura, la amplitud de cada una correspondió a 5 m. El límite inferior de la clase (altura mínima del arbolado) fue de 2 m y el límite superior (altura máxima) de >32 m.

De acuerdo a lo establecido por Aguirre et al. (1997), el tamaño del sitio de muestreo se considera suficiente al tratarse de un bosque homogéneo con varianza baja, lo que permite obtener resultados significantes. En cada sitio se consideró un árbol como centro, a partir de este se establecieron cuatro cuerdas con radio de 11.29 m para obtener la superficie de 400 m2.

La estructura horizontal fue representada por la densidad de arbolado (D), el diámetro normal (DN) y área basal (AB), principalmente. Se evaluó la densidad de árboles adultos en pie y tocones con un DN≥2.5 cm (Villavicencio-Enríquez y Valdez Hernández, 2003; Zarco Espinoza et al., 2010). El DN se midió utilizando una cinta diamétrica marca Richter® modelo 349 5 A de 5 m. Se definieron 12 clases diamétricas con amplitud de 5 cm entre cada clase. La clase máxima fue >58.5 cm de DN. Para la cobertura de dosel se midió el diámetro de copa empleando la fórmula para una elipse: Diámetro de copa = (eje a×eje b); para ello, se obtuvieron dos mediciones (eje a: norte-sur y eje b: este-oeste) realizadas

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Donde: CR = Cobertura relativa

LaDonde:=3.1416cobertura

con el hipsómetro marca Haglöf modelo Vertex III®. Se calculó el promedio de ambas mediciones. Se utilizaron las fórmulas aplicadas por Zarco Espinosa et al. (2010), el área basal (AB) se estimó con la fórmula:

relativa (CR) se obtuvo aplicando la fórmula:

Cálculo de índices

Para dimensionar la composición estructural del arbolado en el bosque de Pinus Quercus, se aplicaron dos índices utilizados por Zarco-Espinoza et al. (2010) que denotan la estratificación vertical y horizontal de las especies presentes en el bosque: 1) Índice de Valor de Importancia (IVI), y 2) Índice de Valor Forestal (VF).

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística...

Análisis estadísticos

Composición florística y estructura

Resultados y Discusión

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Los análisis estadísticos se realizaron con el software JMP pro 14 (Statistical Analysis System, 2019). Los resultados se analizaron mediante un análisis de varianza (ANOVA) y comparación de medias por Tukey (p<0.05) entre las variables evaluadas en los sitios de estudio. Para contrastar el Coeficiente de Afinidad de Sørensen y corroborar el nivel de igualdad entre sitios respecto a las especies identificadas, se aplicaron los análisis de similitud de Bray Curtis (1957) y afinidad de Jaccard con el software Past versión 3.2 (Hammer et al., 2001).

El bosque de Pinus Quercus está conformado por seis especies arbóreas. Pinus maximinoi H. E. Moore (con altura [h] promedio de 13.29 m y DN de 7.57 cm) y Pinus ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl. (h de 11.01 m y DN de 22.51 cm). El género

También se determinaron otros índices que permitieron delimitar el nivel de complejidad y similitud de las especies presentes en cada sitio de estudio: 3) Índice de Complejidad de Holdrige (Holdrige et al., 1971), y 4) Coeficiente de Afinidad de Sørensen (Sørensen, 1948).

Barrios Calderón et al., Estructura

Estructura vertical

Quercus estuvo representado por dos taxones: Quercus cortesii Liebm. (con h promedio de 8.67 m y DN 15.9 cm) y Quercus corrugata Hook (h de 11.1 m y DN de 21.5 cm). Otras especies asociadas fueron Cupressus lindleyi Klotzsch ex Endl. (con h media de 9.42 m y 26.28 cm de DN) y Prunus serotina Ehrh ssp. capuli (Cav.) McVaugh (con h de 9.75 m y DN de 13.5 cm).

y composición florística... 58

La altura (h) del arbolado registró un porcentaje mayor para la clase de 7.01 a 12 m de altura (41.83 %), similar a lo señalado en otros estudios (Castellanos Bolaños et al., 2010; García et al., 2019) que se concentran en esta clase dominante del estrato vertical. El menor porcentaje perteneció a la clase >32 m. Las clases 2 a 7 m, 12.01 a 17 m y 17.01 a 22 m tuvieron porcentajes similares (16.73 %, 14.74 % y 15.14 %, respectivamente) (Figura 2).

Figura 2. Clases de altura del arbolado del bosque de Pinus - Quercus en El Porvenir, Chiapas.

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Los porcentajes correspondientes a las clases de altura para cada una de las especies analizadas indicaron que el mayor valor correspondió a Cupressus lindleyi en la clase de 2 a 7 m (42.86 %) y la menor proporción a la clase 17.01 a 22 m (7.14 %). Aunque C. lindleyi puede alcanzar alturas entre 10 y 30 m, incluso hasta 40 m (Raddi et al., 2014), no se observaron árboles con alturas superiores a 22 m. P. ayacahuite tuvo el mayor porcentaje de individuos para la clase de altura de 7.01 a 12 m (33.33 %) y el porcentaje menor se registró en la clase 22.01 a 27 m (9.8 %); de tal forma que, a partir de 27.01 m de altura ya no hubo árboles (Figura 3). Esto difiere con lo citado por Ramírez Martínez et al. (2018), quienes obtuvieron una media de 27.25 m de altura en un bosque de Pinus ayacahuite de Oaxaca, México, en donde señalan la presencia de árboles con más de 30 m. Pinus maximinoi presentó mayor proporción de individuos para la clase de altura de 17.01 a 22 m (46.48 %), la clase >32 m tuvo el porcentaje más bajo (2.82 %) y las clases 22.01 a 27 m y 27.01 a 32 m tuvieron porcentajes muy similares.

Los resultados aquí presentados son similares a los documentados para P. maximinoi en el estudio de Méndez et al. (2018), cuyos estratos dominantes se concentran en las clases de 15 a 22 m y 23 a 28 m de altura. El Instituto Nacional del Bosques (INAB) (Cano, 2017) cita en Guatemala un promedio de 17 a 19 m de altura, similar al registrado para P. maximinoi en El Porvenir donde alcanza hasta 35 m. Quercus corrugata y Q. cortesii registraron el mayor porcentaje de individuos (60.87 %) para la clase de altura de 7.01 a 12 m (Figura 3). Aunque estas especies llegan a alcanzar los 50 m de altura, la supresión que ejerce el género Pinus sobre Quercus limita su crecimiento óptimo (Hélardot, 2021).

Figura 3. Clases de altura de las especies del bosque de Pinus-Quercus.

Los resultados del análisis de varianza (ANOVA) indicaron diferencias significativas en la altura promedio de los taxones, con un valor mayor para P. maximinoi (18.88±6.72 m) respecto a Prunus serotina (5.25±2.06 m), Cupressus lindleyi (9.12±1.77 m) y Q. corrugata (8.1±3.55 m) que presentaron las alturas menores (Figura 4).

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística... 60

La clase diamétrica II fue la de mayor número de árboles (171 ind. ha 1) y la clase XI (8 ind. ha 1) presentó la menor cantidad (Cuadro 1A). El porcentaje de individuos en todas las clases diamétricas fue superior para P. maximinoi, excepto en las clases I y XII (Cuadro 1B). El área basal de todas las especies representó un total de 65.01 m2 ha 1, a la clase XII le correspondió la mayor contribución (Cuadro 1C).

Estructura horizontal

Figura 4. Altura promedio ± la desviación estándar de las especies arbóreas analizadas.

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Cuadro 1. Clases de diamétricas del arbolado, número (A), porcentajes (B) y área basal (C) representativos de cada especie en el bosque de Pinus-Quercus.

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Especie DN (cm) ± D.E.

Cuadro 2. Diámetro normal (DN) en sitios y especies ± su desviación estándar (D. E.), ANOVA y comparación de medidas de Tukey (p<0.05).

Cupressus lindleyi Klotzsch ex Endl. 11.40±2.8b <0.0002 5.18

Pinus maximinoi H. E. Moore 30.58±13.64a

1 26.27±20.73b <0.0001 9.03 2 24.21±18.22b 3 66.26±6.76a 4 31.43±4.43b 5 18.51±2.84b 6 22.91±2.78b

El DN promedio de los sitios evaluados evidenció diferencias significativas con un valor más alto en el sitio 3 (66.26±6.76 cm). A nivel de especie, el DN mostró diferencias significativas, cuyo valor máximo correspondió a Pinus maximinoi con DN de 30.58±13.64 cm (Cuadro 2), el cual se ubica dentro de los intervalos promedio de ocho especies de Pinus evaluadas por Corral et al. (2019). El taxón arbóreo con el DN menor fue Prunus serotina (3.79±1.08), mientras que los DN de P. ayacahuite, Q. corrugata y Q. cortesii resultaron muy similares al de P. maximinoi (Cuadro 2).

Sitio DN (cm)+D.E. PEstadísticosF5/214

PEstadísticosF5/214

Quercus corrugata Hook 28.19±22.88ab

Pinus ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl. 20.4±9.84ab

Prunus serotina Ehrh ssp. capuli (Cav.) Mc Vaugh 3.79±1.08c

Quercus cortesii Liebm. 15.67±9.75b

Cupressus lindleyi Klotzsch ex Endl. 54 0.47 33.33 5.91 0.72 8.33 14.96

Quercus cortesii Liebm. 13 1.71 33.33 1.36 2.63 8.33 12.33

Prunus serotina Ehrh ssp. capuli (Cav.) Mc Vaugh 17 0.02 66.67 1.82 0.02 16.67 18.51

DA = Densidad absoluta; AB = Área basal; FA = Frecuencia absoluta; DR = Densidad relativa; DoR = Dominancia relativa; FR = Frecuencia relativa; IVI = Índice de Valor de Importancia.

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística... 64

Parámetros e índices estructurales

Total 913 65.01 100 100 100 300

Con relación a la densidad de arbolado (913 ind. ha 1) y el nivel bajo de fragmentación, el bosque de Pinus Quercus evaluado es de tipo cerrado, con una densidad media superior a la citada por Santiago et al. (2012) en un bosque cerrado de Pinus-Quercus en Jalisco (650 ind. ha 1), y Méndez et al. (2018) quienes contabilizaron 254 ind. ha 1 en otro bosque de Pinus Quercus localizado en

Especies DA (Ind. ha 1) AB (m2 ha 1) FA DR DoR FR IVI

Quercus corrugata Hook 83 1.76 66.67 9.09 2.71 16.67 28.46

Pinus maximinoi H. E. Moore 533 50.34 100 58.64 77.43 25 161.07

Pinus ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl. 213 10.72 100 23.18 16.48 25 64.67

Pinus maximinoi registró la mayor densidad (533 ind. ha1), área basal (50.34 m2 ha 1), frecuencia y dominancia, lo que se reflejó en su Índice de Valor de Importancia (IVI=161.07) (Cuadro 3). Este índice es alto comparado al que presentó P. maximinoi en otros bosques de Pinus-Quercus, como el consignado por Méndez et al. (2018). Los valores correspondientes a los parámetros se muestran en el Cuadro 3.

Cuadro 3. Parámetros estructurales en el bosque de Pinus-Quercus.

Especie DN (cm) Alt (m) Co (m2) DNAb DNR AltAb AltR CoAb CoR IVF ICH

Cupressus lindleyi Klotzsch ex Endl. 13.60 9.75 5.11 0.0014 10.68 0.0010 15.42 0.00 0.21 26.31

Pinus maximinoi H. E. Moore 27.57 13.29 1 564.50 0.0028 21.64 0.0013 21.01 0.16 65.42 108.08 45.22

DN = Diámetro normal; Alt = Altura de arbolado; Co = Cobertura de dosel; DNAb = Diámetro normal absoluto; DNR = Diámetro normal relativo; AltAb = Altura absoluta;

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El Índice de Valor Forestal (IVF) superior correspondió a P. maximinoi (108.08 %). La segunda especie con mayor IVF fue P. ayacahuite (58.65 %); sin embargo, este valor es más alto al señalado por Graciano-Ávila et al. (2017) en un predio de Durango. El Índice de Complejidad de Holdrige (ICH) del bosque de Pinus-Quercus correspondió a 45.22 % (Cuadro 4), el cual es un valor normal para bosques templados debido a su homogeneidad característica y a la baja variabilidad en el tipo de especies. En el Cuadro 4 se muestran el IVF, ICH y los valores de DN, altura y cobertura de todas las especies.

Guerrero, México. Alanís-Rodríguez et al. (2011) obtuvieron 2 876 ind. ha 1 en un bosque de Pinus Quercus, cifra tres veces superior a la obtenida en El Porvenir. El área basal que aquí se documenta (65.01 m2 ha 1) es muy inferior al citado (242 m2 ha 1) por Santiago et al. (2012), sin embargo, en esta investigación los árboles presentaron mayores dimensiones diamétricas.

Pinus ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl. 22.51 11.01 563.55 0.0023 17.68 0.0011 17.41 0.06 23.57 58.65

Quercus corrugata Hook 26.28 9.42 140.28 0.0026 20.64 0.0009 14.90 0.01 5.87 41.40

Prunus serotina Ehrh ssp. capuli (Cav.) Mc Vaugh 21.50 11.10 113.20 0.0022 16.88 0.0011 17.55 0.01 4.73 39.17

Cuadro 4. Índice de Valor Forestal (IVF) e Índice de complejidad de Holdrige (ICH) de las especies encontradas en el área de estudio.

Quercus cortesii Liebm. 15.90 8.67 4.71 0.0016 12.49 0.0009 13.71 0.00 0.20 26.39 Total 21.23 10.54 2 391.34 0.0127 100 0.0063 100 0.2391 100 300

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística... 66

AltR = Altura relativa; CoAb = Cobertura absoluta; CoR = Cobertura relativa; IVF = Índice de Valor Forestal; IVI = Índice de Valor de Importancia.

El Coeficiente de Afinidad de Sørensen (K) definió sitios muy semejantes entre sí, con un promedio de afinidad de 74 % (mayor a 50 %). Otros estudios con un K<50 % muestran baja similitud de especies (Santana et al., 2014), lo que equivale a bosques más heterogéneos. Los sitios con afinidad de 100 % fueron el sitio 1 con respecto al sitio 4 y el sitio 2 con respecto al sitio 3 debido a que tienen los mismos taxones dominantes. Sin embargo, al contrastar con el Índice de Similitud de BrayCurtis, los sitios 2 y 3 fueron los únicos que mantuvieron dicho porcentaje. Esto se expresa gráficamente con el análisis clúster, en el cual los sitios 2 y 3 no mostraron distancia (Figura 5).

Índices de complejidad y similitud Índices de Sørensen y Bray-Curtis

Conclusiones

De acuerdo con los promedios de altura total (estructura vertical) y DN (estructura horizontal), se rechaza la hipótesis (i) que establece la no significancia entre los valores medios de sitios y especies comparadas. Respecto al Valor de Importancia de las especies dominantes del género Pinus, ninguna presenta un IVI≥200, por lo

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Figura 5. Índices de Sørensen (K), Similitud de Bray Curtis y análisis clúster de Jaccard para los seis sitios en el bosque de Pinus Quercus.

Este análisis evidenció claramente la definición de dos grupos: el primero a una distancia de 28 % (sitos 1, 2, 3 y 4) y el segundo a una distancia de 38 % (sitios 5 y 6).

Barrios Calderón et al., Estructura y composición florística... 68

que se rechaza la segunda hipótesis planteada. Finalmente, el porcentaje promedio de afinidad de las especies arbóreas en los seis sitios es ≥50 %, por lo tanto, se acepta la hipótesis (iii), la cual indica que las especies presentes tienen afinidad de tipo media alta. Los resultados permiten identificar la configuración de los parámetros estructurales y dominancia de las especies asociadas de los bosques de Pinus Quercus en la región Sierra Mariscal del estado de Chiapas, México. Pinus maximinoi resulta ser la de mayor importancia en los sitios evaluados. Las dos especies del género Quercus presentan alto nivel de supresión con respecto a las del género Pinus. La comprensión de la dinámica real que tiene el bosque de Pinus Quercus en la zona de estudio, da lugar a algunas interrogantes en cuanto al manejo integral y conservación del recurso requerido para mejorar los bienes y servicios que provee el ecosistema estudiado.

Agradecimientos

A la Facultad de Ciencias Agrícolas de la Universidad Autónoma de Chiapas por el apoyo logístico y de transporte a los sitios de estudio, además de las facilidades del uso de laboratorio forestal. Asimismo, también agradecer al Tecnológico Nacional de México (TecNM) por el financiamiento bajo el proyecto k3w1n7 (7703) aprobado para el programa de Investigación Científica 2020, y los servicios del Laboratorio de Ecología de Zonas Costeras (LEZCO).

Conflictos de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Romeo de Jesús Barrios Calderón, Javier Ernesto Pérez Pérez y Jony Ramiro Torres Velázquez: conceptualización y organización de la investigación, trabajo de campo, integración de bases de datos y redacción de artículo; Juan Francisco AguirreCadena: redacción de artículo, integración de bases de datos y análisis estadísticos. Todos los autores participaron en la revisión general y correcciones finales del manuscrito.

Calderón C., A., L. Soto P. y E. Estrada L. 2012. Entre la conservación del bosque y el crecimiento de la ciudad: las localidades rurales en el espacio periurbano del

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Contribución por autor

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Diameter distributions are an important factor in stand characterization because the diameter is generally correlated with other variables such height, volume, and biomass, and this makes it possible to know what kind products can be harvested from forests. The objective of this research was to develop a strategy to fit the Weibull, Beta and SB Johnson PDFs and reconstruct (modeling) the future diameter distribution with the parameter recovery method. In the first phase, the goodness-of-fit of three probability distribution functions, or PDFs, (Weibull, Johnson’s SB, and Beta) was evaluated using the moments and the maximum likelihood methods to estimate the distribution parameters of 2 252 temporary sampling plots distributed in natural forests in Pueblo Nuevo, Durango, Mexico. In general, the best results in terms of accuracy and parsimony during the

1Tecnológico Nacional de México. Instituto Tecnológico de El Salto. México.

Las distribuciones diamétricas son un factor importante en la caracterización del rodal, ya que el diámetro, generalmente, está correlacionado con otras variables de interés como la altura, volumen, biomasa, etcétera, esto permite conocer el tipo de productos que pueden obtenerse del bosque. El objetivo de la presente investigación fue desarrollar una estrategia para ajustar las FDP Weibull, Beta y SB Johnson, así como reconstruir (modelación) la distribución diamétrica futura con el método de recuperación de parámetros. En una primera etapa, se estudió comparativamente la calidad de ajuste de tres funciones de distribución de probabilidad (FDP: Weibull, SB Johnson y Beta) mediante los métodos de momentos y máxima verosimilitud para recuperar los parámetros y describir la distribución diamétrica de 2 252 parcelas temporales de muestreo ubicadas en bosques naturales de Pueblo Nuevo, Durango, México. En general, los mejores resultados en términos de precisión y parsimonia en la etapa de ajuste, evaluados mediante el sesgo medio y la Raíz del Error Medio Cuadrático, se obtuvieron con la FDP Weibull ajustada con el método de los momentos; mientras que las distribuciones SB Johnson y Beta se ubicaron en segundo y tercer lugar, respectivamente. Por tanto, la FDP Weibull biparamétrica fue seleccionada para modelar las distribuciones diamétricas de los rodales estudiados. La técnica de la recuperación de parámetros evidenció que 62 % de las parcelas modeladas siguen una distribución teórica tipo Weibull con 20 % de nivel de significancia en la prueba de Kolmogorov Smirnov

3Departamento de Ingeniería Agroforestal. Escuela Politécnica Superior de Lugo. Universidad de Santiago de Compostela. España.

Fecha de aceptación/Acceptance date: 18 de julio de 2022

Abstract

Fecha de recepción/Reception date: 13 de julio de 2021

Modelación de las estructuras diamétricas en bosques naturales de Pueblo Nuevo, Durango

Modelling diameter distribution of natural forests in Pueblo Nuevo, Durango State

Resumen

Palabras clave: Distribución diamétrica, función Weibull biparamétrica, masas mixtas, método de momentos, recuperación de parámetros, sitios de muestreo.

*Corresponding author; e mail: sacramento.cr@salto.tecnm.mx

2Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Juárez del Estado de Durango. México

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1187Artículo

Septiembre Octubre (2022)

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73)

*Autor para correspondencia; correo e: sacramento.cr@salto.tecnm.mx

Alondra Anahi Vega1, Sacramento Corral Rivas1*, José Javier Corral Rivas2, Ulises Diéguez Aranda3

Introducción

Vega et al, Modelación de las estructuras... 76

Los bosques naturales de clima templado frío del estado de Durango se ubican en la Sierra Madre Occidental (SMO), ocupan una extensa franja territorial que cubre casi medio estado desde el noroeste hasta el sureste, y han aportado en promedio 30.2 % (2.5 millones de m3) del total de la producción maderable en México durante los años 2017 y 2018 (Semarnat, 2021). De acuerdo a González Elizondo et al. (2012), en estos bosques se registran 21 especies del género Pinus, que representan aproximadamente 20 % de todos los taxones de pino existentes en el mundo y 43 taxa de Quercus. En menor proporción, se presentan especies de Cupressus, Juniperus, Fraxinus, Arbutus, Abies, Pseudtsuga y Alnus. La mayoría de las masas forestales corresponden a una estructura irregular, con una mezcla de taxa de Pinus y Quercus, principalmente.

Key words: Diametric distribution, two parameter Weibull function, mixed stands, moments method, parameter recovery, sampling plots.

model fitting evaluated with the average bias and the root mean square error were obtained with Weibull’s PDF, fitted with the moments method was the best, while Johnson’s SB and Beta were ranked in second and third position, respectively. Therefore, the two parameter Weibull’s PDF was selected to describe the diameter distributions of the studied forest stands. The parameter recovery method suggested that 62 % of evaluated sampling plots followed a Weibull distribution with a significance level of 20 % in the Kolmogorov Smirnov test.

El manejo forestal sustentable requiere información referente a la distribución del número de árboles por clase diamétrica del rodal, la cual es necesaria para predecir el volumen y su distribución por tipo de productos. Además, provee información sobre la estabilidad y estructura del rodal, características útiles en la prescripción de tratamientos silvícolas (Gorgoso Varela et al., 2020).

El uso de las funciones de densidad de probabilidad (FDP) para estimar el número de árboles por clase diamétrica, junto con la medición de algunas variables del rodal (altura dominante, altura media, área basal, etcétera), son de utilidad para reducir

los costos de los inventarios forestales y mejorar las predicciones de los modelos de crecimiento existentes. Algunas FDP han sido adecuadamente usadas para describir y predecir la estructura diamétrica de rodales forestales: Beta, Gamma, Normal, Weibull, SB Johnson y en años recientes, Logit-Logistic (Ogana, 2020). Ahora bien, si se considera que en estas funciones se usan diferentes técnicas de estimación de parámetros, diversos estadísticos para medir la bondad de ajuste y distintos datos, es muy probable que todo ello haya contribuido a diferentes conclusiones. Por tanto, no hay una razón teórica por la que deba existir una sola FDP para todas las situaciones posibles (Wang y Rennolls, 2005).

En la actualidad, existen estudios que comparan la precisión lograda con los métodos de predicción y recuperación de parámetros (Maldonado y Návar, 2002; Cao, 2004; Palahí et al., 2006; Jiang y Brooks, 2009); sin embargo, se han desarrollado en plantaciones y masas forestales con una o dos especies. Por ello, para los bosques naturales de la Sierra Madre Occidental donde existe una mezcla alta de especies son escasos los trabajos citados (Corral-Rivas et al., 2015); de ahí la importancia de estudiar las metodologías para evaluar diferentes alternativas de modelación implícita del crecimiento y rendimiento en volumen por unidad de superficie en los bosques naturales del suroeste de Durango, México.

El propósito de modelar con precisión la distribución diamétrica del rodal, es estimar los parámetros de la FDP que determina la frecuencia por clase de diámetro en un momento específico de tiempo (edad o un año en particular). Por lo tanto, los parámetros de la FDP pueden estimarse por dos métodos: (i) en forma explícita mediante la predicción de parámetros, por ejemplo, a partir de modelos lineales; y (ii) con la técnica indirecta de recuperación de parámetros, la cual no predice directamente los parámetros de la FDP, sino que las funciones estiman parámetros que están directamente relacionados con la distribución, por ejemplo, momentos centrales, no centrales o un conjunto de percentiles (Hyink y Moser, 1983).

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Vega et al, Modelación de las estructuras... 78

El área de estudio fue el ejido La Victoria, localizado al suroeste del estado de Durango, México, entre las coordenadas geográficas 105°25'39.465" longitud oeste y 23°43'53.022" latitud norte. La altura sobre el nivel del mar fluctúa entre 2 400 y 2 850 m. El clima predominante es templado semifrío, con lluvias en verano. La precipitación media anual varia de 900 a 1 200 mm, y la temperatura media anual varia de 5 a 18 °C (García, 2004). Los bosques están constituidos por especies de los géneros Pinus, Quercus, Juniperus, Cupressus, Pseudotsuga, Arbutus y Alnus que forman estructuras mixtas e irregulares.

Datos

Materiales y Métodos

Área de estudio

El objetivo de la contribución fue desarrollar una estrategia para ajustar las FDP Weibull, Beta y SB Johnson, además de reconstruir (modelación) la distribución diamétrica futura con el método de recuperación de parámetros.

Variable Media Intervalo

Los datos provinieron de 2 252 sitios temporales de muestreo de forma circular de 0.10 ha ubicados en el ejido La Victoria, municipio Pueblo Nuevo, Durango, y obtenidos en 2017 mediante un diseño de muestreo sistemático estratificado, durante el inventario de manejo forestal maderable. Se cubrió una superficie de 10 876 ha divididas en 518 unidades de manejo (rodales). En la base de datos se registraron ocho especies de coníferas: Pinus cooperi C. E. Blanco, P. durangensis Martínez, P. leiophylla Schiede ex Schltdl. & Cham., P. teocote Schied. ex Schltdl. & Cham., P. engelmannii Carrière, P. strobiformis Engelm., P. herrerae Martínez y Juniperus deppeana Steud.; y ocho de latifoliadas: Alnus acuminata Kunth, Arbutus bicolor S. González, M. González & P. D. Sørensen, Quercus durifolia Seemen ex Loes., Q. sideroxyla Bonpl., Q. obtusata Bonpl., Q. coccolobifolia Trel., Q. viminea Trel. y Q. candicans Née.

Diámetro normal (d, cm) 19.6 7.9‒64.9

Altura total (h, m) 10.2 6.5‒15.0

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Para cada árbol con diámetro normal igual o mayor a 7.5 cm se obtuvo el diámetro normal medido a 1.3 m (d, cm) con cintas diamétricas Ben Meadows® modelo 122450; la altura total del árbol (h, m) y del fuste sin ramas (h, m) se midió con el clinómetro SUUNTO® modelo Pm5/360pc. Con estos datos se estimaron las variables: número de árboles por hectárea (N, árboles ha 1), área basal (G, m2 ha 1), diámetro medio cuadrático (dg, cm), altura y diámetro dominantes, estimados como el promedio de los 100 árboles de mayor dimensión por hectárea (H0, m y D0, cm, respectivamente) (Assmann, 1970). En el Cuadro 1 se muestran los principales estadísticos descriptivos de la base de datos usada en el ajuste de las FDP.

Cuadro 1. Resumen de la base de datos empleada en el ajuste y modelización de las distribuciones diamétricas.

Coeficiente de asimetría del diámetro normal (cm) 1.2 0.2‒4.0

Diámetro medio cuadrático (dg) 22.3 15.8‒28.6 Área basal por hectárea (G, m2) 24.5 13‒38.3 Número de árboles por hectárea (N) 630.6 400‒1 303

La FDP Weibull de dos parámetros tiene la expresión siguiente (Bailey y Dell, 1973): (1)

Vega et al, Modelación de las estructuras... 80

Coeficiente de Curtosis del diámetro normal (cm) 4.4 1.5‒22.6 Altura dominante (H0, m) 17.9 12.7‒25.4 Diámetro dominante (D0, m) 39.1 28‒50.3

Se probó la bondad de ajuste de tres de las FDP de más amplio uso en el campo forestal (Gorgoso et al., 2012; Ogana, 2020), las cuales se describen enseguida.

FDP

AjusteModelosdelas

FDP Weibull de dos parámetros

Los parámetros de la FDP Weibull se estimaron por dos métodos: (i) máxima verosimilitud, y (ii) momentos.

Máxima Verosimilitud (ML)

F(x) = Frecuencia relativa acumulada de la variable aleatoria x b y c = Parámetros de escala y forma, respectivamente

Donde:

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

El método comúnmente usado para estimar los parámetros de la FDP Weibull con buenas estimaciones es ML, en comparación con otros procedimientos (Sghaier et al., 2016). De acuerdo a Nanos y Montero (2002), los parámetros b y c se resuelven con las expresiones siguientes: (2) (3)

Donde: n = Número de observaciones

Vega et al, Modelación de las estructuras... 82

El MM consiste en relacionar los parámetros b y c de la FDP Weibull con el primer y el segundo momento de la distribución diamétrica (diámetro promedio y varianza). Lei (2008) indica que los parámetros b y c se resuelven con las expresiones siguientes: (4) (5)

xi = Diámetro normal de cada árbol

Donde:y=

Diámetro promedio y varianza de la distribución, respectivamente

Método de Momentos (MM)

( )iΓ = Función Gamma tabulada como (i 1)!

El valor del parámetro c se calculó con la Ecuación 2 mediante un procedimiento iterativo, posteriormente el valor del parámetro b se obtuvo con la Ecuación 3.

La FDP SB Johnson tiene la expresión siguiente (Johnson, 1949):(6)

Donde: f(x) = Frecuencia relativa de la variable aleatoria x = Parámetros de localización y escala, respectivamente = Parámetros de forma que expresan la asimetría y curtosis, respectivamente

FDP SB Johnson

ln = Logaritmo natural de base 10

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

El valor del parámetro c en la Ecuación 4 se estimó con un procedimiento iterativo, posteriormente el valor del parámetro b se obtuvo con la Ecuación 5.

Los parámetros de la FDP SB Johnson se determinaron por el método de momentos (MM) (Soares et al., 2003); se consideró el valor del parámetro de localización ( ) como el diámetro mínimo de la distribución y el valor del parámetro de escala ( ) como la diferencia entre al valor máximo y mínimo de la distribución (intervalo); en tanto que los parámetros de forma ( ) se estimaron con las expresiones siguientes:

Vega et al, Modelación de las estructuras... 84 (8)(7)

promedio de la distribución

Donde:=Diámetro

FDP Beta

Sd(x) = Desviación típica de la distribución

La expresión general de la FDP Beta para una variable aleatoria continua sigue la expresión siguiente: ; (9)

f(x) = Frecuencia relativa de la variable aleatoria x

Donde:

(10)(11)

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

c = Factor de escala de la función

= Primer y segundo exponente que determinan la forma de la distribución, Losrespectivamenteparámetrosde

= Parámetros de localización y escala, respectivamente

(13)(12)

Donde:

la FDP Beta se calcularon por el método de momentos (Loetsch et al., 1973). Los parámetros se obtienen del primer y segundo momento de la distribución (diámetro medio aritmético y la varianza , respectivamente) mediante las expresiones siguientes:

El análisis de la capacidad de ajuste de las FDP se basó en comparaciones numéricas y gráficas de los errores (residuos). Los estadísticos utilizados para evaluar la bondad de ajuste fueron: (i) Sesgo medio (SM), cuyo valor óptimo es cero, lo que implica que las desviaciones entre los valores reales y predichos se compensan para el total de los datos analizados; y (ii) Raíz del Error Medio Cuadrático (REMC), el cual es un indicador de la precisión: cuanto menor sea su

( )iΓ = Función Gamma tabulada como (i-1)!

Vega et al, Modelación de las estructuras... 86 (14)

Los parámetros de l as FDP se obtuvieron usando la función mledist del paquete fitdistrplus (Delignette Muller y Dutang, 2015) implementado en R (R Core Team, 2020).

Evaluación de las FDP

El parámetro c se calcula como: (15)

Donde:

Los valores del SM y REMC se estimaron para cada FDP como el promedio de las frecuencias relativas de cada clase diamétrica (se tabuló en clases de 2 cm) para cada sitio de muestreo y rodal. Para validar si las frecuencias acumuladas empíricas y teóricas son similares, se usó la prueba de Kolmogorov Smirnov (KS) (Sokal y Rohlf, 2012). La diferencia máxima en valor absoluto más notable entre ambas frecuencias estará dada por el valor Dn de la expresión siguiente:(18)

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

p = Número de parámetros de la FDP

Donde: = Número de árboles observados (valor real) y estimados respectivamente en la clase diamétrica i

valor, menor será la diferencia entre los valores reales y los predichos (GorgosoVarela et al., 2020). Las expresiones matemáticas son las siguientes: (16)(17)

n = Número de observaciones

Modelación de los parámetros de las FDP

F(xi) y F*(xi) = Distribución empírica y teórica acumulada, respectivamente

Para estimar los parámetros de la distribución futura se utilizó la metodología de los momentos de Shifley y Lentz (1985), de modo que los parámetros de la FDP están directamente relacionados con los momentos de primer y segundo orden respecto al origen, es decir, el diámetro promedio y la varianza ( ). A su vez, esta última se relaciona con el diámetro medio cuadrático del rodal (dg). El valor del dg del rodal a cualquier edad (años) se puede estimar a partir de los valores de densidad (N, árboles ha 1) y de área basal (G, m2 ha 1) [ ], que se obtienen de los modelos que se construyan para las especies presentes en el rodal. Sin embargo, debido a que el valor del no se puede obtener directamente a partir de las variables del rodal, se ajustó una relación entre el dg y las variables del rodal.

Vega et al, Modelación de las estructuras... 88

El valor de Dn se compara con el obtenido de una tabla en función del número de datos (n) y el nivel de significancia escogido (α=20 %).

Dado que el dg siempre es igual o mayor que el , se utilizó un modelo matemático para reducir el sesgo que genera utilizar el dg originalmente estimado [ ], donde X es una matriz de las variables de rodal que caracterizan el estado del mismo a cualquier edad y que pueden obtenerse de un modelo de rodal

Ajuste y evaluación de las FDP

En el Cuadro 2 se presentan los estadísticos usados para evaluar la calidad del ajuste, así como el número y porcentaje de sitios de muestreo que superaron la prueba de KS para las FDP evaluadas.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

estático o dinámico; es el vector de parámetros por estimar. Una vez conocido el valor de y del rodal, la varianza ( ) (momento de segundo orden de la distribución respecto a la media) se calcula mediante la relación matemática: (Frazier, 1981). En el caso de las FDP SB Johnson y Beta, la metodología de recuperación de parámetros por el método de momentos requirió ajustar otra ecuación que relacionó el diámetro máximo de la distribución con las variables del rodal y que se estiman a partir de los modelos de crecimiento [ ]. Con estas ecuaciones será posible emplear las relaciones para estimar , y asumiendo que el parámetro de localización corresponde al diámetro mínimo inventariable, que para este caso es igual a cero (Gorgoso et al., 2012).

Resultados y Discusión

SM = Sesgo medio (cm); REMC = Raíz del Error Medio Cuadrático; KS (n) y KS (%) = Número y porcentaje de parcelas que superaron la prueba de Kolmogorov Smirnov de un total de 2 252, respectivamente; MM = Método de Momentos; ML = Método de Máxima Verosimilitud.

Los estadísticos revelan una diferencia significativa entre la capacidad del ajuste de la FDP Weibull respecto a las FDP Beta y SB Johnson. Lo anterior se demostró en los valores más bajos del SM y la REMC en todas las clases diamétricas, además presentó el porcentaje más alto de sitios de muestreo que superaron la prueba de KS para un nivel de significancia de 20 %; lo que da una idea clara de la validez del uso de esta distribución para describir adecuadamente el amplio intervalo de formas que muestran las distribuciones diamétricas para este tipo de masas forestales. Pece et al. (2000) sugieren que el nivel de significancia de 20 % de la prueba de KS es el más exigente al reducir las desviaciones mínimas para el no rechazo de la concordancia. Los resultados reflejan la flexibilidad y parsimonia de la FDP Weibull debido a que solo requiere la estimación de dos parámetros, en comparación a cuatro que se tiene que estimar en las FDP Beta y SB Johnson. Diversos autores también citan la flexibilidad de la FDP Weibull para describir un amplio intervalo de distribuciones unimodales (j-invertida, exponencial y normal), además, resaltan su capacidad para ser expresada en su forma cerrada, como función de distribución acumulada

Weibull (MM) 0.10 0.29 1 595 70.8

Weibull (ML) 0.10 0.30 1 509 67.0 SB Johnson 0.11 0.30 1 351 60.0 Beta 0.16 0.96 742 32.9

Vega et al, Modelación de las estructuras... 90

FDP SM REMC KS (n) KS (%)

Cuadro 2. Bondad de ajuste de las funciones de densidad de probabilidad (FDP) evaluadas en la etapa de ajuste.

(simplicidad matemática) (Bailey y Dell, 1973; Reynolds et al., 1998; Maldonado y Návar, 2002; Liu et al., 2004; Palahí et al., 2006; Lei, 2008; Pogoda et al., 2019).

Al analizar las metodologías de ajuste de la FDP Weibull, se observó una ganancia marginal en el número de parcelas que superaron la prueba de KS mediante el uso del MM (70.8 %), en contraste con el ML (67.0 %). Al respecto, trabajos como el de Corral-Rivas et al. (2015) confirman la idoneidad del ajuste de la FDP Weibull por el MM, en relación a cuatro metodologías alternativas evaluadas para los bosques mixtos e irregulares del noroeste de Durango. Por su parte, Sun et al. (2019) recomiendan estimar los parámetros de esta distribución con el método de momentos y regresión no lineal para masas mixtas e irregulares en China.

Para la detección de algún tipo de patrón sistemático, se analizó el comportamiento de las FDP con base en la evolución del SM y la REMC en la predicción del número de árboles por clase diamétrica (Figura 1).

Figura 1. Evolución del sesgo medio y Raíz del Error Medio Cuadrático (REMC) en la predicción de árboles por clase diamétrica de las FDP evaluadas en la etapa de ajuste.

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A la vista de la Figura 1, se observa que la FDP SB Johnson presentó los valores de SM y REMC más altos en las clases diamétricas menores, indicativo de que

Vega et al, Modelación de las estructuras... 92

subestima las frecuencias en las clases diamétricas más pequeñas y sobreestima en las clases diamétricas a partir de 45 cm. La FDP Beta también subestima las frecuencias más pequeñas y sobreestima las frecuencias intermedias (30 40 cm), mejora su precisión a partir de la clase diamétrica de 45 cm. Finalmente, la estimación de las frecuencias con mejor precisión en todo el intervalo de las clases diamétricas observadas con una tendencia muy similar, se logró con el ajuste de la FDP Weibull mediante el MM y ML.

La estimación de los parámetros (escala y forma) de la FDP Weibull mediante la metodología de recuperación de parámetros con el MM, presentó simplicidad y resultados deseables de acuerdo a los valores de los estadísticos de bondad de ajuste evaluados. Del total de los sitios de muestreo, 62 % superaron la prueba de

Al comparar las metodologías de ajuste MM y ML de la FDP Weibull, se observó que no existen diferencias significativas entre los valores de los estadísticos de bondad de ajuste y su comportamiento en la predicción de las frecuencias en todo el intervalo de las clases diamétricas. Gorgoso et al. (2012) y Quiñonez et al. (2015) en sus estudios en el noroeste de Durango, México y en el noroeste de España, respectivamente, obtienen los mejores resultados con la metodología de ajuste de MM y ML. Por tanto, para seleccionar la metodología de ajuste de la FDP Weibull, se analizó el número de parcelas excluidas con la prueba de KS, se determinó que el MM fue ligeramente mayor (70.8 %), por lo que el resto de los análisis se limitan a dicha función con los parámetros estimados mediante el MM para la modelación de las distribuciones diamétricas del rodal a cualquier intervalo de tiempo.

Modelación de la distribución diamétrica

βi = Parámetros a ser estimados

dg = Diámetro promedio cuadrático (cm)

Puesto que el diámetro promedio de un rodal siempre es menor o igual que su diámetro promedio cuadrático, la relación al ajustar debe cumplir esta condición de compatibilidad. Para ello, se determinó que el modelo matemático que cumple tal restricción tiene la estructura siguiente: (19)

G = Área basal (m2 ha 1)

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Donde:

KS para un nivel de significancia de 20 % (1 394 sitios de muestreo). Este resultado da validez e idoneidad a la FDP Weibull para describir adecuadamente el amplio intervalo de formas que se observan en las distribuciones diametrales de los bosques sometidos a manejo forestal en cualquier etapa de su desarrollo. Resultados similares obtuvieron Siipilehto y Mehtätalo (2013), quienes comparan las metodologías de recuperación y predicción de los parámetros de la FDP Weibull de dos parámetros en rodales de Pinus sylvestris L. en Finlandia; demostraron que la recuperación de parámetros proporciona mejor compatibilidad con las características del rodal, especialmente al estimar el volumen por clase diamétrica con mayor precisión. Además, Quiñonez et al. (2015) demuestran que para las masas incoetáneas con una mezcla de especies, la recuperación de los parámetros por el MM de la FDP Weibull resulta ser más precisa.

N = Número de árboles por hectárea

RS = Índice de espaciamiento relativo (%)

El ajuste de la Ecuación 19 fue bueno, ya que los valores del coeficiente de determinación (R2) y de la REMC fueron de 0.933 y 0.722 cm, respectivamente. En el Cuadro 3 se presentan los valores estimados de los parámetros con la Ecuación 19.

β1 0.00085 0.00008 11.08 0.0001

β0 0.69223 0.06014 11.51 0.0001

β2 0.01293 0.00217 5.96 0.0001

β3 0.02963 0.00379 7.82 0.0001

El proceso de validación derivado de la representación de la evolución del sesgo medio y la Raíz del Error Medio Cuadrático por clases diamétricas obtenidos en la etapa de ajuste y modelación de la FDP Weibull, se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Evolución del sesgo medio y Raíz del Error Medio Cuadrático (REMC) por clase diamétrica con la FDP Weibull en la fase de ajuste y modelación.

Cuadro 3. Parámetros estimados con el modelo de predicción del diámetro promedio del rodal.

Parámetro Estimadores estándarError t para (Parámetro=0)H0 Prob>F

Vega et al, Modelación de las estructuras... 94

Los resultados del presente estudio son muy similares a los documentados por Sun et al. (2019) para masas mixtas e irregulares en China, donde las cortas intermedias de Pinus tabuliformis Carrière resultaron en masas con una distribución bimodal.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Conclusiones

La Figura 2 compara el error en términos del número de árboles predichos por clase de diámetro, se observa que las mayores desviaciones sobreestiman y se localizan en las clases diamétricas inferiores a 15 cm. La razón puede ser el resultado de la influencia que tienen las intervenciones silvícolas y el efecto de la competencia sobre las masas jóvenes con diferentes mezclas de especies. Este mismo comportamiento fue observado por Corral Rivas et al. (2015) para masas de coníferas y latifoliadas en el noreste de Durango, México. Entonces, al tratarse de masas con el mayor número de árboles por unidad de superficie, cualquier cambio en su estructura incrementa su variación. Al respecto, Sandoval et al. (2012) concluyen que la precisión en la predicción de estructuras diamétricas con la FDP Weibull aumenta con la edad de la plantación de tres especies dendroenergéticas en Chile.

La metodología seleccionada para estimar los parámetros de la FDP Weibull (bi paramétrica) permite estimar con adecuada precisión el número de árboles por categoría diamétrica a nivel de unidad de superficie. La recuperación de parámetros de la FDP Weibull por el método de momentos es eficiente y sugiere que las estructuras diamétricas tienen un comportamiento unimodal y puede usarse para estimar los productos que se obtendrán del bosque en un determinado momento

Conflicto de intereses

Agradecimientos

Se advierte que en la etapa de modelación un porcentaje de las masas estudiadas (38 %) no superaron la prueba de KS, lo que representa una oportunidad para trabajos futuros sobre el estudio de funciones de distribución bimodal para cubrir este tipo de estructuras.

Vega et al, Modelación de las estructuras

Se agradece a CONACYT por el apoyo financiero otorgado al primer autor para estudiar en el programa de Maestría en El Instituto Tecnológico de El Salto / Tecnológico Nacional de México.

(edad), por lo que representa una herramienta silvícola útil para planificar el manejo forestal sustentable de las masas mixtas e irregulares del suroeste de Durango, México. La parsimonia (simplicidad) de la FDP representa una característica deseable para implementarse en un modelo empírico con suficiente potencial para que sea de uso práctico en el área de estudio.

... 96

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Contribución por autor

Alondra Anahi Vega y Sacramento Corral Rivas: diseño de manuscrito, análisis de datos y redacción del documento; José Javier Corral Rivas y Ulises Diéguez Aranda: redacción parcial y revisión del escrito.

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Modelo local altura-diámetro para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México Local height-diameter model for Metopium brownei (Jacq.) Urb. in Quintana Roo, Mexico

Fecha de recepción/Reception date: 31 de agosto de 2021

Palabras clave: Bosque tropical, efectos aleatorios, funciones no lineales, inventario forestal, manejo forestal, relaciones alométricas.

Abstract

Xavier García Cuevas1, Jonathan Hernández Ramos1*, Juan Carlos Tamarit Urias2, Adrián Hernández Ramos3, Enrique Buendía Rodríguez4

*AutorMéxico.para

correspondencia; correo e: forestjonathanhdez@gmail.com

Fecha de aceptación/Acceptance date: 19 de agosto de 2022

Metopium brownei is a timber species of high commercial value with the potential to help satisfy the furniture market in the Yucatán Peninsula, Mexico. Knowing the allometric relationship total height normal diameter (at d) reduces time and costs to carry out forest inventories. The objective of this study was to adjust growth models to estimate the total height as a function of the normal diameter in M. brownei trees as well as to determine the effect on precision and predictive quality when incorporating the mixed effects model (MEM)

1Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Campo Experimental Chetumal, INIFAP. México2Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Campo Experimental San Martinito. México.3Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Campo Experimental Saltillo México. 4Instituito Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Campo Experimental Valle de México.

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*Corresponding author; e mail: forestjonathanhdez@gmail.com

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1199Artículo

Resumen

Metopium brownei es una especie maderable de alto valor comercial con potencial para contribuir a satisfacer el mercado de muebles en la Península de Yucatán, México. Conocer la relación alométrica altura total diámetro normal (at d) reduce tiempos y costos para realizar inventarios forestales. Los objetivos fueron ajustar modelos para estimar la altura total en función del diámetro normal de árboles de M. brownei, así como determinar el efecto en precisión y calidad predictiva al incorporar modelos de efectos mixtos (MEM) Para esto, se utilizó una muestra de 2 794 árboles medidos en el Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004 2009 para el estado de Quintana Roo, con los que se ajustaron seis modelos mediante la técnica de mínimos cuadrados no lineales (MCNL) Posteriormente, al mejor modelo se le aplicó la técnica de MEM con niveles de agrupación dados por las covariables de tipo de vegetación (Veg) y municipio (Mpio). El mejor modelo bajo MCNL fue el de Chapman Richards porque explicó 45 % de la variabilidad muestral, mientras que con MEM y al agrupar de forma combinada Veg Mpio los estadísticos de ajuste fueron superiores ya que la explicación fue de 50 %, el sesgo de 0.003 m y la diferencia porcentual de 0.001 %. La validación mediante muestras independientes no mostró diferencias significativas El modelo que se propone es confiable para estimar la relación at d de esta especie en selvas de Quintana Roo, tanto para obtener los datos de un inventario forestal como en la elaboración y ejecución de planes de manejo.

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Key words: Tropical forest, random effects, nonlinear functions, forest inventory, forest management, allometric relationship.

Introducción

technique. A sample of 2 794 trees measured in the 2004 2009 National Forest and Soil Inventory for the state of Quintana Roo, was used with which six models were adjusted with the nonlinear least squares technique (MCNL). Subsequently, the MEM technique was applied to the best model with grouping levels given by the covariates of vegetation type (Veg) and municipality (Mpio). The best model under MCNL was the Chapman Richards model because it explained 45 % of the sample variability, while, under MEM and when grouping Veg Mpio in a combined way, the adjustment statistics were higher since the explanation was 50 %, the bias was 0.003 m and the percentage difference was 0.001 %. Validation using independent samples did not show significant differences. The proposed model is reliable to estimate the at d relationship of this species in the tropical forests of Quintana Roo, both to obtain data from a forest inventory and in the preparation and execution of management plans.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Metopium brownei (Jacq.) Urb. (Anacardiaceae) o chechén negro es un árbol de hasta 25 m de altura total (at, m) y diámetro normal (d, cm) de 60 cm. Se distribuye en la vertiente del Golfo de México, desde el sur de Veracruz, Tabasco, la Península de Yucatán y norte de Chiapas. Es abundante en el estrato medio y superior de las selvas medianas subperennifolias y subcaducifolias, con menor abundancia en las selvas bajas; tanto en suelos someros de buen drenaje superficial, como en suelos profundos que soportan inundaciones periódicas (Pennington y Sarukhán, 2005). Por el atractivo veteado de su madera dado por su estructura anatómica y la combinación de colores del duramen y la albura, se aprovecha comercialmente para la fabricación de chapa, duelas, pisos, lambrines, muebles y artesanías con un alto valor en el mercado (Tamarit y López, 2007). Es un taxón de interés para la industria forestal (Gallegos et al., 2012; Silva y Fuentes, E2012).lestado de Quintana Roo ocupa el segundo lugar nacional en producción maderable de especies tropicales provenientes de selvas, con un aprovechamiento de 47 139 m3 de madera en rollo de especies duras y blandas tropicales (12.10 %

de la producción nacional) y de 4 807 m3 de taxones preciosos (15.18 % de la producción nacional), con una derrama económica importante (Semarnat, 2016).

... 104

Las relaciones entre at y d, o alguna otra variable como el diámetro de tocón (dt), obedecen a una regla de proporcionalidad que es la misma para los árboles que crecen en condiciones semejantes (Bohlman y O’Brien, 2006). Esto es un principio básico de la alometría que permite predecir variables difíciles de medir en función de otras de fácil medición (Huxley, 1924).

En la realización de inventarios forestales maderables, el d y la at son las dos variables más importantes (Liu et al., 2017), pero medir la at de todos los árboles es muy costoso en términos de tiempo y recursos. Además, es la variable en la cual se incurre en los mayores errores durante su medición indirecta (Hunter et al., 2013). Por el contrario, la medición del d es relativamente sencilla, precisa y menos costosa (Larjavaara y Muller Landau, 2013).

La generación de ecuaciones confiables para algunas variables del árbol es compleja debido a la variabilidad que presentan y a las diferentes condiciones en que se desarrollan (Quiñonez et al., 2012).

La aplicación del manejo forestal requiere del conocimiento del d y la at a nivel de árbol y rodal para estimar los volúmenes existentes en las masas forestales (Pompa-García et al., 2011). Lo anterior se logra con el empleo de modelos de crecimiento o alométricos que a partir del d y at estiman el volumen (Liu et al., 2017). Por ello, la construcción y el uso de modelos que describen las relaciones funcionales y la dinámica de crecimiento a lo largo del tiempo son de gran utilidad (Regalado et al., 2008). Un modelo alométrico se define como una ecuación que describe cuantitativamente una relación que permite predecir una variable del árbol (at, volumen o biomasa) en función de otra, por ejemplo, el d (Picard et al., 2012).

García Cuevas et al, Modelo local altura

Desde hace algunos años, el ajuste de modelos de efectos mixtos (MEM) se ha convertido en una opción viable para este tipo de estudios (Corral Rivas et al.,

105

Por la importancia ecológica y económica de M. brownei, es fundamental que este taxón se estudie con detalle para generar herramientas biométricas que se deriven del uso de técnicas modernas de modelización que garanticen la estimación, con la más alta precisión posible, de variables de interés como la altura total, por lo que bajo la hipótesis de que al incluir la técnica MEM y covariables de agrupación dentro de un modelo at-d, se contribuirá a mejorar la calidad de ajuste estadístico, y por tanto, la capacidad predictiva. Los objetivos del presente estudio fueron: 1) Evaluar el ajuste de modelos alométricos y de crecimiento bajo la técnica de MCNL para predecir la at en función del d en árboles de M. brownei para seleccionar al de mejor calidad de ajuste, y 2) Ajustar el modelo base seleccionado mediante MEM, bajo la combinación de dos factores de agrupación para que se incremente la capacidad predictiva de la relación at-d para árboles del taxón en Quintana Roo, México.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Materiales y Métodos

2014), los cuales reemplazan a las técnicas clásicas de regresión. La inclusión de parámetros aleatorios y específicos por unidad de muestreo, posibilitan la modelación de la variabilidad de un fenómeno dado como el crecimiento en altura, entre las diferentes localizaciones o factores de agrupación de la variable de interés, y con ello, la varianza del error se reduce notablemente (Rijal et al., 2012; Seoane, 2014). La técnica de MEM incluye parámetros fijos comunes a toda la población y otros aleatorios específicos por niveles de agrupación (Chenge, 2021; Raptis et al., 2021). Al utilizar MEM se obtienen estimadores más eficientes, precisos y confiables que los parámetros fijos del modelo ajustados por MCNL, por lo tanto, se puede reducir la fuente de variación de la variable de interés (Carrero et al., 2008).

El estudio se realizó en el estado de Quintana Roo, México, en selvas medianas subperennifolias, medianas subcaducifolias, bajas subperennifolias y subcaducifolias que se desarrollan en lomeríos y en la llanura rocosa. El clima predominante es cálido subhúmedo (Aw), con temperatura media anual de 26 °C y precipitación media de 1 300 mm (Pennington y Sarukhán, 2005; Conafor, 2014). Se integró una base de datos conformada por 2 794 pares de datos de at d de M. brownei, la cual se obtuvo de 172 conglomerados del Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004 2009 (Conafor, 2012) (Figura 1).

... 106

García Cuevas et al, Modelo local altura

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

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Figura 1. Distribución espacial de los conglomerados por municipio con presencia de Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

Para efectos de aplicación práctica del modelo at d por generar, la información se agrupó al combinar los niveles de clasificación de tipo de vegetación (Veg): selva mediada subcaducifolia (SMS), selva mediana subperennifolia (SMQ), selva baja subperennifolia (SBQ) y selva baja caducifolia (SBC), además de las agrupaciones de localidad como municipio (Mpio): Bacalar (Bac), Benito Juárez (BJ), Felipe Carrillo Puerto (FCP), Isla Mujeres (IM), José María Morelos (JMM), Lázaro Cárdenas

Weibull

Modelo

Cuadro 1. Modelos locales de at-d ajustados mediante MCNL para Metopium brownie (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

Expresión Identificador

Strand

García Cuevas et al, Modelo local altura

Hossfeld I (Modificado) 2

Verhulst Logística 3 Chapman Richards 4

(LC), Othón Pompeyo Blanco (OPB) y Solidaridad (Sol), ya que el aprovechamiento en Felipe Carrillo Puerto de esta especie para la elaboración de durmientes durante varias décadas eliminó los mejores individuos y probablemente afectó la morfometría de los árboles residuales.

Potencial 1

El d con corteza se midió a 1.30 m del suelo, con cinta diamétrica graduada de cinco metros marca Qualitäs-bandmaβ de Forestry Suppliers Inc., graduada en centímetros y milímetros. La at se obtuvo desde la base del árbol hasta la punta de la copa con clinómetro Suunto® graduado en grados y porcentajes.

La base de datos se dividió de manera aleatoria en 60 %, que se utilizó para realizar el ajuste estadístico de los modelos at d y 40 % para validar el modelo seleccionado. Seis modelos no lineales se ajustaron, así como uno alométrico de tipo potencial (Burkhart y Tomé, 2012; Panik, 2014; Tuan et al., 2019; Hernández Ramos et al., 2020) (Cuadro 1). En una primera etapa, con el fin de obtener una ecuación base, el ajuste se realizó mediante el enfoque de mínimos cuadrados no lineales (MCNL) en el paquete estadístico R con el comando nls (R Core Team, 2016).

... 108

109

La estructura matemática en forma matricial del modelo por ajustar bajo MEM, se basó en Bronisz y Mehtätalo (2020) y Chenge et al. (2021), la cual para un modelo no lineal se expresó como:

at = Altura total (m); d = Diámetro normal (cm); e = Base de los logaritmos neperianos; βi = Parámetros a ser estimados.

= Vector de parámetros r×1. r = Número de parámetros en el modelo y específico del j ésimo grupo de clasificación, este vector puede dividirse para los parámetros fijos y aleatorios definidos como:

Donde:=Función no lineal y = i ésima observación dependiente e independiente, respectivamente procedentes de la i ésima unidad o nivel de clasificación

La evaluación de bondad de ajuste y selección del modelo se realizó considerando la significancia de los parámetros (α≤0.05) y los mejores valores en los estadísticos coeficiente de determinación (R2), criterios de información de Akaike y Bayesiano (AIC y BIC) y logaritmo de la verosimilitud (loglik) (Corral Rivas et al., 2014; Guerra-De la Cruz et al., 2019). Después de seleccionar el mejor modelo, se ejecutó el MEM bajo la combinación de los factores de agrupación de Veg Mpio.

(1)

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

García

La inclusión de los efectos aleatorios ( ) se realizó de manera individual en cada uno de sus parámetros de los modelos de forma separada; por ejemplo: (3) (5)(4)

(2)

y = Vector p×1 y q×1 de los parámetros fijos y aleatorios. p×1 = Número de parámetros fijos. q×1 = Parámetros aleatorios

Además, en el ajuste de MEM se incluyó una estructura de tipo varPower que representa una estructura de función de varianza de tipo potencia en la cual la distribución de los residuos se corrige por cada factor o nivel de agrupación. En este caso, los ajustes se realizaron mediante máxima verosimilitud en el paquete estadístico R con el comando nlme (Pinheiro y Bates, 2000; R Core Team, 2016).

= Matrices de tamaño r×p y r×q para los efectos fijos y aleatorios, respectivamente, de cada nivel de clasificación

)

Cuevas et al, Modelo local altura... 110

Donde:y

Resultados

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

111

La selección del mejor modelo se hizo con los mismos criterios que los modelos de efectos fijos con MCNL. Asimismo, se verificaron los supuestos de regresión de la ecuación seleccionada mediante la comprobación gráfica de los supuestos de normalidad de los datos con la distribución de frecuencias y homocedasticidad de los residuales (R Core Team, 2016). Las desviaciones globales del modelo seleccionado con MEM se verificaron con la raíz del cuadrado medio del error (RCME), mientras que la capacidad de predicción se confirmó a través del sesgo promedio de los residuales ( , m) y la diferencia agregada expresada en porcentaje (DA %) (Lencinas y Mohr Bell, 2007; Hernández Ramos et al., 2020).

El proceso de validación se realizó con dos muestras independientes: (i) con 40 % de la muestra separada de la base de datos original, y (ii) con 1 861 pares de datos at d obtenidos en predios forestales en la zona de estudio. En ambos casos, se aplicó una prueba de t para comparar medias independientes ( =0.01) (Infante y Zarate, 2012).

El valor promedio para el d fue 17.88 cm, con valores mínimos y máximos de 7 y 80 cm, respectivamente; el coeficiente de variación fue de 49.36 % y presentaron una distribución leptocúrtica y asimétrica positiva. La at promedio fue 10.88 m, con valores extremos de 6 y 22 m, un coeficiente de variación de 27.58 %, y una distribución leptocúrtica con tendencia a ser simétrica (Cuadro 2).

Estadísticos Variables d (cm) at (m)

Varianza 77.86 8.99

Coeficiente de variación (%) 49.36 27.58

Cuadro 3. Estadísticos de ajuste de los modelos altura total diámetro (at d) de efectos fijos evaluados para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México. R2 AIC BIC logLik 7 697.71 7 714.06 3 845.86 7 711.85 728.20 -3 852.93 7 689.31 711.11 3 840.66 7 688.06 709.86 -3 840.03 7 688.51 710.31 3 840.26 7 718.95 735.30 3 856.48

Media 17.88 10.88

Cuadro 2. Estadísticos descriptivos de 2 974 pares de datos at-d utilizados en el ajuste de modelos para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

Asimetría 1.79 0.64

Identificador

Desviación estándar 8.82 3.00

1 0.45

4 0.45

5 0.45

Curtosis 4.80 0.17

García Cuevas et al, Modelo local altura... 112

3 0.45

Máximo 80.00 22.00

2 0.44

En el ajuste de las ecuaciones locales de efectos fijos, se obtuvieron parámetros significativamente diferentes de cero a un nivel de significancia de 5 % (p≤0.05) en todos los casos. Los valores de R2 explicaron entre 39 % y 45 % de la variabilidad de los datos; los valores en los criterios de información Akaike y Bayesiano variaron entre 7 688 y 7 901, y el logaritmo de verosimilitud promedio fue de 3 857 (Cuadro 3).

6 0.44

Mínimo 7.50 6.00

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

R2 = Coeficiente de determinación; AIC = Criterio de información de Akaike; BIC = Criterio de información Bayesiano; logLik = Logaritmo de verosimilitud.

Los mejores ajustes se obtuvieron para el modelo 4 que corresponde al de Chapman-Richards (Cuadro 3 y Figura 2). Al analizar las tendencias de las estimaciones, se observó que este modelo reproduce una trayectoria promedio similar a la de los datos observados (Figura 2) y presentó los valores más bajos del AIC y BIC, además del más alto del loglik, por lo tanto, fue seleccionado para ajustarlo mediante MEM y analizar el efecto de la inclusión de variables de clasificación. El modelo potencial sobreestima las dimensiones de altura a partir de las categorías mayores de 35 cm y los modelos de Strand, Hossfeld I Modificado y Verhulst logístico subestiman la altura en las mismas categorías, por lo que fueron desestimados (Figura 2).

113

Cuadro 4. Parámetros fijos del modelo de Chapman Richards al incluir una combinación de niveles de agrupación por tipo de vegetación y municipio para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

Cuando en el modelo se incorporó el componente aleatorio por el nivel de agrupación (Veg Mpio), se observó que algunos de los parámetros no todos sus valores fueron significativos. Por ejemplo:

García Cuevas et al, Modelo

Figura 2. Distribución de datos observados y estimados por las ecuaciones de efectos fijos para los modelos at d para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

En el cuadro 4 solo se presentan los efectos que fueron mejores y significativos. Se determinó que al incluir el efecto mixto en el parámetro asintótico , se obtuvo el mejor comportamiento gráfico de los residuales, indicativo de que la modelación de la varianza es adecuada (Figura 3).

(7)(6)

Donde::Inclusión del efecto aleatorio

local altura... 114

0.50 7 493.31 7 531.45 3 739.660.0326 0.0090 3.6088 <0.0001 0.5867 0.0543 10.8064 <0.0001

R2 = Coeficiente de determinación; AIC = Criterio de información de Akaike; BIC = Criterio de información; logLik = Logaritmo de verosimilitud.

115

Parámetro Estimador estándarError Valor t Valor p

17.6583 1.3804 12.7920 <0.0001

R2 AIC BIC logLik

Figura 3. Distribución de residuales estandarizados con respecto a los valores predichos en los ajustes por la técnica de MCNL (a) y por la técnica de MEM (b) con el modelo de Chapman Richards para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

La inclusión de las covariables combinadas (Veg-Mpio) en el modelo, condujo a una ganancia estadística porque el valor de R2 mejoró 11.11 % con respecto al valor del modelo ajustado con MCNL. Los indicadores de verosimilitud (AIC, BIC y logLik), también mejoraron en promedio 2.5 % (Cuadro 4). Al contrastar la distribución de los residuales entre el ajuste con MCNL (Figura 3a) y la técnica MEM (Figura 3b), se obtuvo que esta última proporciona un patrón homocedástico con una distribución

que se centra sobre el cero. La prueba de normalidad de Shapiro-Wilk mostró valores superiores a 0.91, lo que evidencia el cumplimiento de este supuesto de Alregresión.evaluar

García Cuevas et al, Modelo local altura

Debido a la robustez estadística y mejora de los MEM con respecto al ajuste por MCNL (cuadros 3 y 4), así como su validación mediante muestras independientes (Figura 4), se obtuvieron los parámetros aleatorios específicos para cada nivel

Figura 4. Comparación de medias del proceso de validación del modelo mediante muestras independientes versus los datos estimados: (a) muestra compuesta por 40 % de las observaciones de la base original, y (b) muestra independiente de inventarios forestales.

... 116

la capacidad de ajuste por MEM, se determinó que el valor de la RCME fue de 2.36 m, el sesgo promedio de 0.003 y la DA fue de 0.0002 %. La validación por comparación estadística de medias en muestras independientes al 99 % de confiabilidad ( =0.01) evidenció que no existen diferencias significativas entre ellas. Para la primera muestra independiente se obtuvo t=0.582 y valor-p=0.5604, mientras que para la segunda muestra de validación, se produjo un valor de t=1.623 y valor p=0.102, aspectos que pueden constatarse de manera gráfica en la Figura 4 (a y b).

SBQ-JMM Selva baja subperennifolia-José María Morelos 0.4505 18.1088

SMQ IM Selva mediana subperennifolia Isla Mujeres 0.4926 18.1509

SMQ-BJ Selva mediana subperennifolia-Benito Juárez -1.8866 15.7717

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

SMQ OPB Selva mediana subperennifolia Othón P. Blanco 0.2756 17.3827

SMQ FCP Selva mediana subperennifolia Felipe Carrillo Puerto 1.0206 18.6789

SMQ JMM Selva mediana subperennifolia José María Morelos 1.7978 19.4561

SMS-JMM Selva mediana subcaducifolia-José María Morelos 2.0419 19.7002

SMS FCP Selva mediana subcaducifolia Felipe Carrillo Puerto 0.6763 18.3346

SBQ OPB Selva baja subperennifolia Othón P. Blanco 1.3013 16.3569

SMS BAC Selva mediana subcaducifolia Bacalar 0.0820 17.5763

117

combinado de agrupación (Veg-Mpio) que podrán emplearse para cada condición específica de crecimiento (Cuadro 5).

Valorefectodel Valor parámetrodel

SBQ FCP Selva baja subperennifolia Felipe Carrillo Puerto 0.0729 17.5854

Además, al contrastar tendencias extremas de at-d, se observó una diferencia promedio de 3.20 m en la altura, y en las categorías diamétricas de 35 y 40 cm (Figura 5).

Cuadro 5. Parámetros específicos del modelo de Chapman-Richards al incluir una combinación de niveles de agrupación por tipo de vegetación y municipio para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

SMS SOL Selva mediana subcaducifolia Solidaridad 0.6426 17.0156

Agrupación

Tipo vegetación/Municipio

SBC OPB Selva baja caducifolia Othón P. Blanco 1.2021 16.4562

SMQ SOL Selva mediana subperennifolia Solidaridad 0.7481 16.9102

SMQ-BAC Selva mediana subperennifolia-Bacalar -0.5097 17.1486

SMS LC Selva mediana subcaducifolia Lázaro Cárdenas 0.2412 17.8994

García Cuevas et al, Modelo local altura... 118

Discusión

La ganancia en la calidad de ajuste del modelo 6 obtenida bajo la técnica de MEM, se debe a que de acuerdo con García y Rapelli (2011), al agrupar la información por alguna covariable, se reducen las desviaciones con respecto a los datos observados y el error de estimación, ya que se corrige la estructura de varianzas covarianzas (Littell et al., 2006) porque con esta técnica de análisis, la varianza es específica para cada nivel de agrupación (Rijal et al., 2012; Seoane, 2014), y con ello se logra incrementar el R2 y mejorar los valores de otros estadísticos de bondad de ajuste (AIC, BIC y loglik).

Figura 5. Tendencia entre at d en algunas condiciones de referencia específicas para Metopium brownei (Jacq.) Urb. en Quintana Roo, México.

La inclusión de un solo efecto aleatorio específico en los niveles de agrupación (VegMpio) ofreció la más alta calidad predictiva cuando se asoció al parámetro asintótico, esto se explica porque es el atributo más variable y menos lineal (Tamarit-Urias et al., 2014). Esa situación condujo a obtener estimadores más eficientes, precisos y confiables de los parámetros fijos del modelo y predecir parámetros aleatorios de cada unidad experimental que reflejan apropiadamente el patrón de desviación en relación a la media (De los Santos Posadas et al., 2006; García-Espinoza et al., 2019).

El modelo de Chapman Richards también lo utilizaron Saunders y Wagner (2008) con éxito en una relación at-d bajo la técnica MEM e inclusión de covariables para nueve especies de árboles del noreste de los Estados Unidos de América. Dichos autores señalan que los modelos sigmoides son biológicamente más apropiados para estudiar las relaciones at d. Rijal et al. (2012) y Raptis et al. (2021) también indican que, con la inclusión de covariables del rodal como predictores, se mejora la precisión de las estimaciones del modelo de Chapman Richards al ajustarlo mediante MEM. Es notable el efecto favorable que se logra cuando se usa la técnica de MEM en relaciones at-d. Así, Hernández-Ramos et al. (2020) obtuvieron un R2 de 0.46 y un incremento del valor referido a este estadístico a 0.70 con el modelo de Hossfeld IV bajo los enfoques de efectos fijos y aleatorios, respectivamente para Lysiloma

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Por tanto, la expresión de Chapman-Richards ajustada bajo el enfoque de MEM es confiable para realizar estimaciones de at en función del d en árboles de M. brownei en los bosques naturales de Quintana Roo, México, tal como lo hizo Arias (2004) quien obtuvo un R2 de 0.64 para seis especies maderables de Costa Rica y CastilloGallegos et al. (2018) que citan valores de R2=0.49 para Pinus chiapensis (Martínez) Andresen en plantaciones forestales de Tlapacoyan, Veracruz. En ambos estudios se utiliza la expresión de Chapman Richards.

119

García Cuevas et al, Modelo local altura

La selección de un modelo base y su posterior ajuste mediante el uso combinado de la técnica de MEM con factores de agrupación dados por covariables, es un procedimiento eficiente para generar expresiones que permitan estimar la altura total en función del diámetro normal en árboles de Metopium brownei en Quintana

latisiliquum (L.) Benth. en Quintana Roo, mientras que García et al. (2017) determinaron modelos locales de efectos fijos con R2 de 0.92 a 0.97 para predecir la at en función del d en ocho especies tropicales de Quintana Roo, México. Hernández Ramos et al. (2019) ajustaron modelos at d para árboles de Bucida buceras L. (pukté) bajo el enfoque de efectos mixtos. En ese estudio, el control de la variabilidad, al igual que para M. brownei, se realizó por agrupaciones al emplear el conglomerado, y obtuvieron una mejora estadística importante con el enfoque de MEM respecto al ajuste de parámetros fijos. Sin embargo, los autores referidos registraron un sesgo de -0.46 m, el cual es superior a lo estimado para M. brownei de 0.003 m, por ello, la ecuación propuesta es confiable para la estimación de la at, en función del d para esta especie en los bosques tropicales de Quintana Roo. Al emplear el mejor modelo ajustado por MCNL se observa una tendencia de crecimiento constante (Figura 5), mientras que al aplicar los resultados obtenidos con el ajuste de MEM esta tendencia tiende a una asíntota con una diferencia entre ambos de 4.16 m, por lo que este enfoque contribuye a disminuir los errores de sobrestimación en la at utilizada en la elaboración de planes de manejo forestal para M. brownei, especie de interés comercial.

Conclusiones

... 120

El modelo de Chapman-Richards parametrizado a una relación at-d y ajustado mediante MEM con el factor combinado entre los tipos de vegetación y el municipio en el parámetro asintótico (β0), es el de mejor calidad predictiva porque aumenta la precisión de las predicciones, por lo tanto, se recomienda su uso en la realización de inventarios maderables de M. brownei en la región de estudio.

Conflicto de intereses

Roo, México, por lo que puede adoptarse como una excelente estrategia para generar este tipo de herramientas biométricas.

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Agradecimientos

La aplicación de las ecuaciones obtenidas permitirá completar las bases de datos de inventarios forestales en las que por cuestiones logísticas de tiempo y económicas, no es posible la medición de las alturas de todos los árboles de la muestra.

121

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Contribución por autor

A la Comisión Nacional Forestal por permitir el uso de datos de campo del Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004-2009 del estado de Quintana Roo.

Xavier García Cuevas y Jonathan Hernández Ramos: análisis de datos y redacción del documento; Juan Carlos Tamarit Urias, Adrián Hernández Ramos y Enrique Buendía Rodríguez: revisión y discusión del documento.

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Forestales –sin excepción se distribuyen amparados bajo la licencia Creative Commons 4.0 Atribución No Comercial (CC BY NC 4.0 Internacional), que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.

textos publicados por la Revista Mexicana de Ciencias

*Autor para correspondencia; correo e: forestjonathanhdez@gmail.com

Fecha de recepción/Reception date: 14 de julio de 2021

Hipólito Jesús Muñoz-Flores1, Jonathan Hernández-Ramos2*, José Trinidad Sáenz Reyes1, Roberto Reynoso Santos3, Rubén Barrera Ramírez4

Septiembre Octubre (2022)

Fecha de aceptación/Acceptance date: 16 de agosto de 2022

*Corresponding author; e mail: forestjonathanhdez@gmail.com

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1188Artículo

Abstract

Pinus pseudostrobus is a conifer widely used in the state of Michoacán for the extraction of resin; however, current resin extraction methods are empirical and without knowledge of the potential production. Based on mensuration variables and using the ordinary least squares (OLS) method and mixed effects models (MEM), a predictive model

Predictive models of resin production in Pinus pseudostrobus Lindl., in Michoacán State, Mexico

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Pinus pseudostrobus es una conífera ampliamente aprovechada en el estado de Michoacán para la extracción de resina; sin embargo, los métodos actuales de resinación son empíricos y sin conocimiento de la producción potencial. A partir de variables dasométricas y con el uso del método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y modelos de efectos mixtos (MEM), se evaluó un modelo de predicción para estimar la producción de resina. A 215 árboles resineros, se les midió el diámetro normal, diámetro de copa y altura total, además se cuantificó la producción de resina por cara (2 186 caras) en un intervalo altitudinal de 2 226 a 2 785 m. Posterior a depurar la base de datos y a construir la variable combinada (d2At), se ajustó un modelo lineal de tipo logarítmico en el programa R® bajo dos enfoques estadísticos: MCO y MEM. Al incluir la covariable de altitud en los MEM como variable de agrupación, se tiene una ganancia estadística promedio de 17 % con respecto a MCO. No hubo incumplimiento de los supuestos de regresión de normalidad y homocedasticidad. Se propone un modelo con parámetros globales para estimar el rendimiento de resina promedio y tres variantes con parámetros aleatorios, en las cuales la altitud de 2 500 m presenta la mayor producción. La productividad estimada y su relación con los intervalos altitudinales puede utilizarse para el establecimiento de plantaciones forestales resineras o en la elaboración de planes de gestión forestal para la especie en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

Palabras clave: Manejo forestal, modelo matemático, Pinus pseudostrobus Lindl., predicción, producción, resina de pino.

Resumen

3Campo Experimental Centro de Chiapas. INIFAP. México.

1Campo Experimental Uruapan. INIFAP. México.

Modelos predictivos de producción de resina en Pinus

pseudostrobus Lindl., en Michoacán, México

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73)

2Campo Experimental Chetumal. INIFAP. México.

4Universidad Autónoma de Nuevo León. México.

Introducción

Key words: Forest management, mathematical model, Pinus pseudostrobus Lindl., prediction, production, pine resin.

La resinación de pino en México se ha practicado desde la época Prehispánica (Mas y Prado, 1981); sin embargo, su aprovechamiento con fines comerciales inició en 1920. En la actualidad, se realiza de acuerdo con la NOM-026-Semarnat-1996 y la

A nivel mundial, se registra una extracción de 1 300 000 t de resina de pino, la cual se utiliza, principalmente, como resina, colofonia y trementina en el mercado (Cunningham, 2009). La producción resinífera se concentra en tres países: China, Brasil e Indonesia (92 %), mientras que 8 % del total procede de Argentina, Rusia, India, México, Portugal, España, Vietnam y Fiyi (Cunningham, 2009; Conafor, 2013). En México, el aprovechamiento de resina se realiza en los estados de Jalisco, Oaxaca, Estado de México y Michoacán, este último ocupa el primer lugar con 22 408 t anuales, que equivalen a 82.7 % de la producción nacional (Semarnat, 2016). En el país, después de los productos maderables, la resina de pino es el ingreso más seguro y permanente para la población rural más pobre de las zonas con bosques de pino y pino encino, en particular en las entidades antes citadas (Ayala, 2011).

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for estimating resin production was evaluated. The normal diameter, crown diameter and total height of 215 resin trees were measured; in addition, the resin production per face (2 186 faces) was quantified in an altitudinal range of 2 226 to 2 785 m. After debugging the database and constructing the combined variable (d2tH), a logarithmic linear model was adjusted under two statistical approaches OLS and MEM , using the R® software. By including the altitude covariate in the MEM as a grouping variable, there is an average statistical gain of 17 % with respect to the OLS approach. No issues of non compliance with the normality regression or homoscedasticity assumptions were observed. A model with global parameters is proposed to estimate the average resin yield for the region and three variants with random parameters, where the altitude of 2 500 m has the highest production. The estimated productivity and its relationship with the altitudinal ranges can be a guideline for the establishment of forest plantations for resin extraction purposes or the development of forest management plans for the species in the Indigenous Community of Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

Algunas industrias y organizaciones han retomado la tarea de incrementar la producción de resina de pino a través de reforestaciones productivas en bosques resineros y plantaciones forestales comerciales no maderables, según lo permite la normatividad vigente, como es el caso de la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro (CINSJP), donde 70 % de la población se dedica a las actividades forestales, entre las que destacan aquellas relacionadas con la industria del aserrío, el transporte y la resinación. La superficie con valor comercial para madera y resina que posee la CINSJP es de 18 132 ha de bosques; de ella, entre el 40 y 50 % se destina a la producción de resina, cuya extracción se centra en tres especies: Pinus leiophylla (pino chino), P. pseudostrobus (pino canis o pino blanco) y P. oocarpa

El sistema de resinación utilizado corresponde al Método Tradicional Francés modificado para México e implementado en 1937 por disposiciones oficiales; en el estado de Michoacán inició su aplicación en 1954 (Reyes Ramos et al., 2019). Este sistema es aplicable para árboles mayores a 30 centímetros de diámetro (d), el cual determina el número de cortes (caras) que puede soportar el árbol, cuya apertura se inicia a partir de los 20 años de edad del arbolado (Romahn, 1992).

normatividad vigente que comprende la Ley General de Desarrollo Forestal Sustentable y su Reglamento (Semarnat, 2016).

Históricamente, la producción de resina en Michoacán ha tenido una destacada participación con un valor entre 70 000 t anuales en la década de los años 30 (Cofom, 2007), y 22 408 t en 2016 (Semarnat, 2016); en el 2017, se registró un repunte en la producción de poco más de 90 %; de tal manera que, en la actualidad, el estado ocupa el primer lugar nacional con una producción de 24 141 t (Semarnat, 2017). Las especies de mayor producción resinera en la entidad son: Pinus oocarpa Schiede ex Schltdl., P. leiophylla Schiede ex Schltdl. & Cham., P. lawsonii Roezl ex Gordon, P. teocote Schltdl. & Cham., P. herrerae Martínez, Pinus tenuifolia L., P. montezumae Lamb., P. ponderosa Douglas ex C. Lawson, P. pringlei Shaw y P. pseudostrobus Lindl. (Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, 1973).

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de...

130

A la fecha, el aprovechamiento de la resina de pino se ha realizado de manera empírica, y no se cuenta con estudios sobre la validación de modelos predictivos que estimen el potencial de producción. Por ello, es necesario tener un método estandarizado con técnicas cuantitativas que permita al productor conocer el potencial de recolecta por unidad de superficie y a los técnicos forestales evaluar el proceso de extracción de una manera práctica y confiable. Si existiera una relación entre la dendrometría del árbol (altura, diámetro normal y porcentaje de copa viva) y el rendimiento de resina, estos parámetros podrían utilizarse para la generación de un modelo matemático, ya que requiere menos esfuerzo que las mediciones directas del flujo de resina.

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(pino trompillo o artigo) (Arias y Chávez, 2006). Además, la CINSJP tiene una planta destiladora de resina, con una capacidad de 750 t año 1 (Aguilar, 2008).

La hipótesis del estudio plantea que ciertas características dasométricas del árbol están relacionadas con su potencial de rendimiento de resina, lo que permite obtener estimaciones más precisas. Debido a lo anterior, se planteó como objetivo ajustar un modelo de predicción para la producción de resina por árbol a partir de las variables como el diámetro normal (d, cm), diámetro de copa (dc, m) y altura total (At, m)

En los últimos años, se ha generado información cuantitativa para algunos recursos forestales no maderables (RFNM). Entre los estudios publicados, sobresalen algunos modelos para la estimación de la producción de hongos silvestres comestibles (Tricholoma magnivelare (Peck) Redhead y Cantharellus formosus Corner) en Tlaxcala (Zamora Martínez et al., 2009; Velasco et al., 2010); rendimiento para agaves mezcaleros (Agave karwinskii Zucc. y A. potatorum Zucc.) en Oaxaca (Velasco et al., 2009b); palma camedor (Chamaedorea oblongata Mart.) en Escárcega, Campeche (Zamora Martínez et al., 2011); agave lechuguilla (Agave lechuguilla Torr.) en San Luis Potosí (Velasco et al., 2009a); resina en especies de P. pseudostrobus y P. leiophylla en Michoacán (Zamora-Martínez et al., 2013) y P. oocarpa en Chiapas (Reynoso Santos et al., 2018; Cadena Iñiguez et al., 2019).

131

A través de recorridos de campo, se eligieron árboles productores de resina en 12 parajes. Los individuos seleccionados fueron representativos de los cuarteles de resinación de cada localidad, a los cuales se les medió el d, dc y At. El rendimiento de resina se midió por cara (PredResina[g]) de 215 árboles (2 186 caras de resinación), con una periodicidad de 45 días, durante los periodos 2009 2010, 2010 2011, 2016 2017 y 2018 2019. Cabe mencionar que los individuos evaluados en los distintos años no fueron los mismos y presentaron diferente etapa de Unaaprovechamiento.vezcapturadala información en una base de datos en Excel®, se auditaron para descartar los puntos aberrantes a la muestra y se agrupó el dc a cada metro de longitud (5, 6 y 18 m) para generar la variable de clasificación por dimensión o clase de copa (ClasCop), esto con la finalidad de reducir la variabilidad al incluirse

Materiales y Métodos

para bosques de P. pseudostrobus de la CINJSP, Michoacán, México. Los resultados se discuten en términos de identificar el mejor modelo matemático que estime con mayor precisión el rendimiento de resina en los rodales de P. pseudostrobus.

132

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de...

El estudio se realizó en las áreas productoras de resina dentro de los bosques naturales de la CINSJP, Michoacán, la cual se ubica entre las coordenadas 19°25′00″de latitud norte y 102°17’46’’ de longitud oeste. El intervalo altitudinal donde se llevó a cabo la investigación fue de 2 226 2 785 m; el relieve es de tipo Sierra, de geología ígnea extrusiva y suelo de tipo Andosol; el clima es templado húmedo (Cw), con precipitación de 1 500 mm y temperatura de 15 °C (INEGI, 2010; Inegi, 2017).

d = Diámetro normal (cm)

Construida y depurada la base de datos, se incluyó una variable combinada que se construyó al elevar el d al cuadrado y multiplicarlo por la At (d2At). Posterior a ello, se transformaron a logaritmo natural las variables de d2At y PredResina (ln[d2At] y ln[PredResina]). En un primer ajuste fueron incluidas a un modelo lineal (1) (Ayala et al., 1992) y dos de sus variantes, (2) y (3), mediante mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en el programa de licencia libre R® con el procedimiento lm (R Core Team, 2016).

y = Producción de resina por cara (g)

(1) (2)(3)

Donde:

At = Altura total (m)

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en un ajuste bajo modelos de efectos mixtos. Posteriormente, se calculó la estadística básica de la muestra, en la cual los valores de Curtosis y asimetría debieron estar entre el intervalo de 3 y 3 para considerar la información con distribución normal (Martínez et al., 2006).

ln = Logaritmo natural a, b y c = Parámetros por estimar

En un segundo enfoque de ajuste, y al no corregir el modelo por el efecto de la media como lo propone Ayala et al. (1992), se incluyeron las variables de clasificación o agrupación de ClasCop, altitud y mes de colecta dentro de un modelo de efectos mixtos (MEM:

); y ]; además de todas sus variantes) al variar la inclusión en cada uno de sus parámetros (+u). El intervalo de altitud se agrupó como 2 300 m (2 200—2 400 m), 2 500 m (2 401—2 600 m) y 2 700 m (2 601—2 800 m). Esta modelación bajo MEM con la inclusión de las variables de agrupación, asume varianza específica para cada grupo de clasificación y generaliza el ajuste para la información empleada (Santana y Mateos, 2014; R Core Team, 2016); además ajusta de forma simultánea los valores de los parámetros específicos de cada nivel especifico; por lo cual, el error, varianza y valor serán únicos para cada grupo (Pinheiro et al., 1994; Castedo et al., 2006). En la modelación se asumió una varianza cero y distribución normal, sin embargo, se incluyó una matriz varianzacovarianza para cada nivel como lo proponen Littell et al. (2006), aplicado mediante la técnica EBLUP´S por Corral et al. (2019). También, se verifico de forma gráfica la normalidad de los residuales mediante una prueba gráfica (SAS Institute Inc., 2014). Como criterio paramétrico de selección del mejor modelo, se utilizaron los de Akaike (4) y Bayesiano (5) (AIC y BIC, respectivamente), además del valor de verosimilitud del modelo (logLik), los cuales evalúan la verosimilitud y parsimonia de cada expresión, donde el de menor valor representa el modelo más adecuado, además de la significancia de todos sus parámetros (p=0.05) (Bolker et al., 2009; Cayuela, 2014; Correa y Salazar, 2016; R Core Team, 2016).

134

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de...

e = Término de error

La estadística descriptiva de la muestra final obtuvo 1 761 registros de producción de resina por cara e indicó que el intervalo de los datos fue de 37 a 109 cm en el d, mientras que la At varió de 19 a 45 m y el dc promedio fue de 10 m. Además, las tres variables mostraron una distribución mesocúrtica y simétrica de la información. Sin embargo, el rendimiento de resina por cara presentó una distribución leptocúrtica (Curtosis=16.153) y una asimetría positiva (Coeficiente de Asimetría=3.339), situación que se corrigió con la transformación logarítmica de esta variable (Cuadro 1).

n = Número de parámetros del modelo

k = Valor de penalización por el exceso de parámetros

Septiembre Octubre (2022)(4) (5)

Forestales Vol. 13

AICDonde:yBIC = Criterios de información de Akaike y Bayesiano

log = Logaritmo base diez

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logLik = Valor de log verosimilitud del modelo

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Resultados y Discusión

Alturatotal(m)

Varianza de la muestra 191.803 30.042 8.047 85 992.900 0.172

En el ajuste bajo MCO se observó que al incluir la variable combinada por si sola (sin la transformación logarítmica), el parámetro b resultaba no significativo (p>0.05), además solo la expresión (1) mostró resultados adecuados. En el enfoque de MEM, el valor del intercepto (a) resultó ser de cero y el parámetro relacionado a esta variable de igual forma no fue significativo en todas sus combinaciones de inclusión de las variables de clasificación en sus parámetros. De igual manera, el valor de AIC, BIC y logLik, fueron superiores al modelo ajustado por MCO, lo cual indicó que no hubo ninguna mejora de ajuste (Cuadro 2).

Diámetronormal(cm)

Curtosis 0.876 0.054 0.569 16.153 1.689 Coeficiente de Asimetría 0.147 0.318 0.379 3.339 1.062

Estadísticos/Variables

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Diámetrodecopa(m) Rendimientoresina(gcara1) ln Rendimientoresina(gcara1)

Mínimo 37.00 19.00 4.65 250.00 5.52 Máximo 109.00 45.00 18.25 1 420.00 7.91 Media 66.43 35.38 10.38 518.81 6.15 Desviación estándar 13.849 5.481 2.837 293.245 0.415

...

Cuadro 1. Estadística descriptiva de la muestra utilizada para ajustar los modelos predictivos de resina en Pinus pseudostrobus Lindl., en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de

b 0.0153000 2.20E 02 0.694 0.48800

(3) a a 5.7304590 2.81E 01 20.380 <0.0001 1 068.47 1 098.99 528.23

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(1) Altitud b

a 5.1963720 8.13E 01 6.393 <0.0001 1 095.79 1 131.40 540.89

Cuadro 2. Modelos, parámetros estimados y estadísticos de bondad de ajuste para los modelos predictivos de resina en su forma logarítmica (ln(PredResina)) en Pinus pseudostrobus Lindl., en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

b 0.0000010 5.00E 07 1.314 0.18890

c 0.1846210 8.05E 02 2.294 0.02200

c 0.2499670 8.24E 02 3.033 0.00250

b 0.0000020 5.00E 07 2.859 0.00430

(1) deMes colecta b

(1) copadeClase b a 3.4303940 8.98E 01 3.822 0.00010 1 325.09 1 360.70 655.55

(3)

a 5.9686200 2.63E 01 22.733 <0.0001 1 297.83 1 313.09 645.91

b 0.2502000 8.01E 02 3.124 0.00183

b 0.0000020 5.00E 07 3.223 0.00130

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c 0.2597660 8.05E 02 3.227 0.00130

(3) a a 6.0033800 3.42E 01 17.533 <0.0001 1 307.76 1 338.29 647.88

a 4.1428180 8.77E 01 4.722 <0.0001 1 287.60 1 323.21 636.80

c a 3.3335510 8.75E 01 3.808 0.00010 1 327.47 1 363.08 656.74

c 0.0000016 5.11E 07 3.050 0.00234

Modelo Variable clasificaciónde

b 0.0527240 2.00E 02 2.634 0.00860

c 0.1060970 7.28E 02 1.457 0.14540

Eea = Error estándar aproximado; Pr>|t| = Probabilidad p=0.05; AIC y BIC = Criterios de información de Akaike y Bayesiano; logLik = Valor de log-verosimilitud del modelo; a, b y c = Parámetros estimados.

Parámetro de efecto Parámetro Estimación Eea Valor t Pr>|t| AIC BIC logLik

(1)

b 0.0119820 2.83E 02 0.423 0.67230

b 0.0000010 5.00E 07 2.149 0.03190

a 3.4370000 8.71E 01 3.948 <0.0001 1 290.54 1 310.90 641.27

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En el ajuste de MEM al emplear la variable ln(PredResina) e incluir los distintos efectos por variable de clasificación, se obtienen valores no significativos en algunos parámetros (i.e., [1] > variable de clasificación=altitud > Parámetro de efecto=b > parámetro no significativo=b y c; y [3] > variable de clasificación=Clase de copa > Parámetro de efecto=a > parámetro no significativo=b), y en el caso de la inclusión de los efectos por clase de copa, los valores de AIC, BIC y logLik no mejoraron (aumento del valor) por lo cual se descartaron para su elección (Cuadro 2). Al incluir las variables de clasificación en el parámetro b (relacionado a la variable independiente) de altitud y mes de colecta, evidenciaron mejoras en los valores de los criterios paramétricos de selección del mejor modelo en el que disminuyeron los valores de AIC, BIC y logLik, fue superior estadísticamente la expresión con efectos aleatorios por altitud de colecta de resina por cara en árboles de P. pseudostrobus (Cuadro 2).

El modelo seleccionado como el mejor ajustado por MEM=[3] > variable de clasificación=altitud > Parámetro de efecto=a (Cuadro 2) presentó una mejora estadística de 17.21 % (222.07), 16.16 % (211.90) y 17.63 % (113.04) en los valores de los criterios paramétricos de selección de AIC, BIC y logLik, respectivamente, y con respecto al ajuste tradicional por MCO. Además, al verificar de forma gráfica los supuestos de regresión de normalidad y homocedasticidad de los residuales, la gráfica de cuartiles tiende a la línea recta, lo que es deseable (Martínez et al., 2006); y los residuales no aumentan con respecto al incremento de la variable explicativa, por lo que no se observan problemas de incumplimiento de los supuestos de regresión (Martínez et al., 2006) (Figura 1 y 2). Por tal motivo, se afirma que el modelo es estadísticamente robusto y superior a los demás.

138

139

de...

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos

Figura 1. Cumplimiento de los supuestos de normalidad (a) y homocedasticidad de los residuales (b) en el modelo seleccionado para predecir la resina en Pinus pseudostrobus Lindl., en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

Figura 2. Proyección del rendimiento resinero (g cara 1 por árbol) por categoría diamétrica a una altura estándar de 25 m para Pinus pseudostrobus Lindl., en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

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Una vez elegido el mejor modelo y mediante la función summary(coef()) del programa R®, se extrajeron los valores específicos de la ordenada al origen (parámetro a) para cada nivel de agrupación en el que se obtuvieron valores de 5.440657, 5.945814 y 5.804905 en las altitudes de 2 300, 2 500 y 2 700 m, respectivamente; mientras que el parámetro relacionado con la variable d2At fue constante en todos los casos (b=0.05272409 ). Las expresiones propuestas y la forma de implementación fue la siguiente:

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Modelo para 2 500 m de altitud:

Modelo para 2 700 m de altitud:

Modelo para 2 300 m de altitud:

Modelo general:

ln = Logaritmo natural

exp = Función exponencial e = Término de error

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de...

y = Producción de resina por cara (g)

d = Diámetro normal (cm)

Donde:

A la luz de las evidencias observadas en la Figura 2 y con la finalidad de verificar si los resultados eran estadísticamente diferentes, se decidió realizar un análisis de varianza (ANOVA) entre las tres estimaciones de productividad de resina por categoría diamétrica a una altura estándar de 25 m, esto al considerarlas como poblaciones independientes. Para ello, se utilizó un ANOVA para comparar las medias mediante la prueba de t con un nivel de confiabilidad del 99 % (p=0.01) (Martínez et al., 2006) en el que se plantearon las hipótesis de igualdad de medias

At = Altura total (m)

Al sustituir los valores de los parámetros por altitud especifica en la expresión (3) y aplicarlos en árboles con una altura promedio de 25 m y categorías diamétricas de 30 a 110 cm, se observaron valores más altos en la mejor producción de resina (g cara 1): en los árboles de P. pseudostrobus fue a los 2 500 m de altitud, posterior 2 700 m y la más baja a 2 300 m. Además, en un árbol de 60 cm de d y una At de 25 m, al considerar por lo menos cinco colectas por año de producción, y que solo tenga una cara, el rendimiento varió de 2 103.90 g cara 1 por árbol a 2 300 m de altitud a 3 486.68 g cara 1 por árbol a 2 700 m (Figura 2).

141

Con la validación del ANOVA, se observó que las pruebas de Shapiro-Wilk y de Bartlett indicaron falta de evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula (Moore, 2005), la normalidad de los residuos y que las varianzas son iguales,

142

(hipótesis nula: Ho) y que por lo menos una es distinta a las demás (hipótesis alternativa: Ha).

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Los resultados del ANOVA mostraron diferencias significativas entre las estimaciones (F=387.5, p=<0.001), por lo cual se rechaza Ho y se acepta Ha. Al realizar la separación de medias con la prueba de t y graficarla se ratificó que la producción de resina fue superior a una altitud de 2 500 m, seguida de los individuos en el intervalo que considera 2 700 m, y el área de menor productividad correspondió a la altitud de 2 300 m (Figura 3). En la Figura 3, se observa que el modelo general (producción media) sobrestima el rendimiento de 2 300 m y subestima la producción de resina de los intervalos altitudinales de 2 500 y 2 700 m.

Figura 3. Separación de medias (t) para las estimaciones realizadas entre las categorías diamétricas de 30 a 110 cm a una altura estándar de 25 m con los distintos modelos propuestos.

La distribución altitudinal muestreada para P. pseudostrobus en la CINSJP fue de 2 200 2 800 m, con intervalos altitudinales de 200 m, incluido el óptimo de desarrollo de la especie (2 400 2 600 m) que se consideró como el de la más alta producción de resina (g cara 1), la cual se obtuvo a 2 500 m de altitud, la siguiente a 2 700 m, y la más baja en altitudes de 2 300 m. En trabajos similares con P.

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respectivamente, a un nivel de significancia de p=0.01 (99 %), debido a que W=0.9623 y p=0.3759, mientras que K2=3.9137 y p=0.2709. Lo anterior se ratifica con las gráficas q q plot de normalidad (Figura 4a) y de homocedasticidad de residuales por grupo (Figura 4b).

Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de...

Figura 4. Pruebas gráficas de validación del análisis de varianza (ANOVA) de normalidad (a) y homocedasticidad (b).

oocarpa, los árboles seleccionados como buenos productores de resina se registraron en altitudes de 1 192 1 789 m (Reyes et al., 2019). Cabe mencionar que para esta especie, su óptimo desarrollo se registra en altitudes de 1 200 1 800 m (Dvorak et al., 2000a). Al respecto, existen pocos estudios que sustenten cual es la altitud ideal para tener una mejor producción de resina; no obstante, algunos autores (Nanos et al., 2001; Calama et al., 2010; Rodríguez García et al., 2014) reconocen que la combinación de factores ambientales en espacio y tiempo, y su interacción con la dinámica del rodal, han sido identificadas como causas de variabilidad en el rendimiento de la resina. Estos resultados pueden explicarse por las diferentes condiciones de índice de sitio presentes a diferentes altitudes. El índice de sitio constituye el principal impulsor de los modelos empíricos de crecimiento y rendimiento, dedicados a la producción de madera, la cual está relacionada con variables dasométricas como el d y la At (Calama et al., 2010).

La producción de resina mensual promedio obtenida (0.250 1.420 kg, en promedio 0.518 kg) fue menor a lo citado por Plesníková (2014) en P. pringlei, con 0.3 a 4.3 kg de resina mensual, en una distribución altitudinal de 1 500 a 2 500 m (Dvorak et al., 2000b). Así como a lo documentado por Reyes Ramos et al. (2019), quienes obtuvieron de 0.5 kg a 4.5 kg de resina mensual promedio para P. oocarpa. Sin embargo, la producción de resina mensual se comportó de manera similar a lo indicado por el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales (1973), con una producción promedio anual para P. oocarpa de 5.5 kg (0.4 kg mes 1) y para Pinus pinaster Aiton, con valores estimados de 3.5—3.8 kg árbol 1 año 1 (Tadesee et al., 2001; Rodríguez García et al., 2014). Únicamente para las variables de clasificación de altitud y mes de colecta, los valores de los criterios paramétricos de selección del mejor modelo mostraron mejoras, y el mejor modelo fue el (3) al incluir la altitud y por ser estadísticamente robusto y óptimo a los demás; destacó que los árboles con una altura promedio de 25 m y

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Dvorak et al. (2002) registran para P. tecunumanii F. Schwerdtf. ex Eguiluz & J. P. Perry en áreas resinadas, una producción promedio de 0.599 kg árbol 1 mes 1; durante la época seca en especies de P. caribaea var. hondurensis (Sénécl.) W. H. Barrett & Golfari y P. oocarpa obtuvo una producción promedio mensual de 0.476 kg árbol 1 mes 1.

La producción de resina en las diferentes especies presentan rendimientos no constantes durante el transcurso del año, estos están condicionados a diversos factores como la influencia del clima (temperatura, precipitación, humedad, principalmente), factores naturales (procesos fisiológicos complejos tales como la

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Muñoz Flores et al, Modelos predictivos de...

categorías diamétricas de 30—110 cm presentaron mejor producción de resina (g cara 1), en comparación a otras altitudes (2 300 y 2 700 m).

En trabajos similares con otras especies de pino se ha señalado que la altura de fuste limpio y el número de caras vivas por individuo, son variables que determinan la producción de resina (Reyes et al., 2019). Así, Reynoso Santos et al. (2018) consignan que los modelos desarrollados a partir de la variable combinada d y At , explican en una buena proporción la producción de resina de pino. Otras de las variables seleccionadas por el modelo fueron la clase de copa y la época de colecta, esto es comprensible, si se considera que al aumentar el tamaño de la copa y en función de la época o temporada de colecta puede aumentar o disminuir la producción de resina (Rodríguez García et al., 2014).

De acuerdo con la Conafor (2013), la producción de resina se realiza en dos temporadas del año: la temporada alta de marzo a junio, y la baja de julio a febrero. La producción mensual en la estación seca es de 2.2 t mes 1 y de 1 t mes 1 en la temporada baja. Para Michoacán, la temporada seca (especialmente de marzo a junio) es la época más recomendable para la recolecta y, en promedio, un pino resinero produce un kilogramo de resina al mes; cantidad que puede variar en función del número de cortes verticales o caras que se realizan en el tronco (Zamora Martínez et al., 2013).

asignación de carbohidratos para el crecimiento), o propios del árbol que se relacionan con las características genéticas de la especie, y entre ellas, la variabilidad dentro del árbol propiamente (Nanos et al., 2001; Tadesse et al., 2001; Calama et al., 2010), así mismo, la edad de los árboles, diámetro de copa, diámetro del fuste, distribución y densidad de los canales resiníferos, la fertilidad del suelo, entre otros (Tadesse et al., 2001; Reynoso Santos et al., 2018; Reyes Ramos et al., 2019).

Los modelos generados difieren a los elaborados para otros productos forestales no maderables tales como agaves mezcaleros (A. karwinskii y A. potatorum) (Velasco et al., 2009b); producción de hongos silvestres comestibles (Zamora Martínez et al., 2009; Velasco et al., 2010); palma comedor en Escárcega, Campeche (ZamoraMartínez et al., 2011); agave lechuguilla (Agave lechuguilla) en San Luis Potosí (Velasco et al., 2009a); resina de P. pseudostrobus y P. leiophylla en Michoacán (Zamora Martínez et al., 2013) y P. oocarpa en Chiapas (Reynoso Santos et al., 2018; Cadena-Iñiguez et al., 2019), porque en este estudio se integró al análisis el intervalo altitudinal de distribución de la especie en Michoacán, ubicada en la Sierra Purépecha donde se localiza la CINSJP. Esta última se presenta en altitudes de 2 200 hasta 3 000 m (Madrigal, 1982).

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Si se considera que a nivel nacional la producción media anual de resina es de 2.0 kg árbol 1, y para especies netamente resineras como P. oocarpa es de 3.5 kg (Reyes-Ramos et al., 2019), los árboles de P. pseudostrobus localizados en el estrato altitudinal de 2 500 m en la CINSJP son individuos que por su alta productividad en la zona, pueden considerarse como una variable de selección en la etapa inicial de un programa orientado al mejoramiento genético para la producción de resina.

Conclusiones

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Conflicto de intereses

Agradecimientos

Al INIFAP por la autorización del proyecto fiscal “Mejoramiento genético de Pinus pseudostrobus Lindl., para la producción de resina en Michoacán, México” y por el apoyo en campo del personal de la Dirección Técnica y resineros de la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán.

La altitud con producciones resineras aparentemente más altas se ubica entre 2 400 y 2 600 m, de tal manera que a medida que disminuye o incrementa el nivel sobre el mar de la topografía, el rendimiento es menor. Por lo tanto, esta información puede emplearse para la planeación de la gestión forestal no maderable en los bosques de la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán, en donde crece y se desarrolla P. pseudostrobus. Además, constituye una herramienta para determinar el potencial de producción por unidad de superficie o en el establecimiento de plantaciones forestales comerciales no maderables para la producción de resina.

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

El modelo propuesto, al considerar variables dasométricas de fácil medición como el diámetro normal y la altura total del arbolado, así como los parámetros globales resultado de la regresión bajo el enfoque de modelos de efectos mixtos, es robusto y estadísticamente confiable para estimar la producción de resina por cara y posteriormente por individuo, en el cual al utilizar los valores aleatorios de sus parámetros por nivel de agrupación, puede emplearse de manera específica por gradiente altitudinal.

Contribución por autor

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Hipólito Jesús Muñoz Flores: trabajo de campo y elaboración del manuscrito; Jonathan Hernández Ramos: análisis estadístico de datos; José Trinidad Sáenz Reyes: revisión y corrección del manuscrito; Roberto Reynoso-Santos: revisión general y corrección del manuscrito; Rubén Barrera-Ramírez: revisión general.

Referencias

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1. INIFAP-Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales. Coyoacán, México D. F., México. 56 p.

3Centro de Bachillerato Tecnológico Industrial y de Servicios Número 89, Dirección General de Educación Tecnológica Industrial, Durango. México.

4Instituto de Silvicultura e Industria de la Madera, Universidad Juárez del Estado de Durango. México.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73)

Supervivencia y crecimiento radicular en estaquillas tiernas y lignificadas de cedro limón con diferentes sustratos y enraizantes

Abstract

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1220Artículo

El enraizado de estaquillas permite propagar plantas de ornato difíciles de reproducir por semilla. El cedro limón (Cupressus macrocarpa var. lutea) es muy utilizado con fines ornamentales. Se evaluó el efecto de tres factores sobre la supervivencia y el crecimiento de la raíz primaria de esta especie: dos sustratos (mezcla base y perlita), cuatro enraizantes (Radix® 1 500, Radix® 10 000, Raizone® Plus y Raizplant® 500) y testigo (sin enraizante), y dos estados de madurez de las estaquillas (tiernas y lignificadas). El diseño experimental fue de bloques al azar con arreglo factorial 2×5×2. La evaluación se hizo a los cuatro meses del inicio del enraizado. Las variables se analizaron con las pruebas de Kruskal Wallis y de Dunn para comparar medianas pareadas y se aplicó la prueba de comparaciones múltiples de medianas de Dunnett. Se obtuvieron diferencias significativas para la supervivencia por efecto del enraizante y la madurez de las estaquillas, además de la triple interacción de los factores evaluados. La supervivencia mayor (45 %) se logró al utilizar perlita más Radix® 1 500 y estaquillas lignificadas. El crecimiento más grande de la raíz primaria se registró sin enraizante y con estaquillas tiernas (11.75 cm) y lignificadas (10.87 cm), independientemente del sustrato. Aunque, el crecimiento de raíz fue superior sin enraizante, se recomienda usar Radix® 1 500 para promover la formación de callo y garantizar mayor supervivencia. El sustrato, enraizante y tipo de estaquilla influyen en la supervivencia y el crecimiento de la raíz primaria de estaquillas de cedro limón.

The rooting of cuttings allows propagation of ornamental plants that are difficult to reproduce from seeds. Lemon cypress (Cupressus macrocarpa var. lutea) is widely used for ornamental purposes. In this work, the effect of three factors on the survival and primary root growth of lemon cypress: two substrates (base mix and

2Programa Institucional de Doctorado en Ciencias Agropecuarias y Forestales, Universidad Juárez del Estado de Durango. México.

José Ángel Prieto Ruíz1, Alberto Pérez Luna2,3, Miguel Ángel Manríquez Santillán1, José Ciro Hernández Díaz4, Eusebio Montiel Antuna1, Jesús Alejandro Soto Cervantes2*

1Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales, Universidad Juárez del Estado de Durango. México.

Survival and root growth of tender and lignified lemon cypress cuttings with different substrates and rooting agents

Fecha de recepción/Reception date: 10 de enero de 2022

Fecha de aceptación/Acceptance date: 18 de julio de 2022

*Autor para correspondencia; correo e: alejandro.soto@ujed.mx

Septiembre Octubre (2022)

Palabras clave: Ácido indol 3 butírico, Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio, madurez de estaquillas, plantas de ornato, propagación vegetativa, reproducción asexual.

*Corresponding author; e mail: alejandro.soto@ujed.mx

Resumen

Introducción

El cedro limón (Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio) es una especie de alto valor ornamental (Somerville, 1993), de importancia medicinal

Key words: Indole 3 butyric acid, Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio, maturity of the cuttings, ornamental plants, vegetative propagation, asexual reproduction.

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento... 156

La propagación vegetativa consiste en una serie de prácticas que permiten clonar plantas a partir de células y embriones (micropropagación), hojas, ramas y raíces (macropropagación) (Hartmann et al., 2010). A pesar de que las técnicas de enraizado de estacas o esquejes, injertos y acodos se emplean desde hace más de 3 000 años (Mudge et al., 2009), los avances más relevantes en esta área han ocurrido a partir de inicios del siglo XX (Oseni et al., 2018). Aunque la producción de planta forestal por semillas es más sencilla y económica que la reproducción asexual, en ocasiones esta alternativa es necesaria, sobre todo en especies con producción escasa o nula de semilla viable (Bailey et al., 2009). El enraizado de estacas es un método para propagar árboles adultos de forma asexual a un costo bajo, a diferencia del injertado y los acodos (Pérez Luna et al., 2019). La propagación vegetativa mediante estacas enraizadas se recomienda en especies de fácil reproducción asexual, para la producción masiva de plantas de ornato y de árboles frutales (Iglesias et al., 1996), e incluso para programas de plantaciones forestales comerciales (Cuevas-Cruz et al., 2015).

perlite), four rooting agents (Radix® 1 500, Radix® 10 000, Raizone® Plus and Raizplant® 500), and control (no rooting agent), plus two maturity conditions of the cuttings (tender and lignified) were assessed. The treatments were distributed in a randomized block design, with a 2×5×2 factorial arrangement. The evaluation was carried out four months after the rooting started. The response variables were statistically analyzed with the Kruskal Wallis test and Dunn's test to compare paired medians; in addition, the Dunnett's test of multiple comparisons of medians was applied. Significant differences were obtained for survival from the rooting effect and maturity of cuttings, in addition to the triple interaction of the assessed factors. The highest survival (45 %) was achieved by using perlite plus Radix® 1 500 on lignified cuttings. The largest primary root growth was recorded without rooting and with tender (11.75 cm) and lignified (10.87 cm) cuttings, regardless of the substrate. Although root growth was superior without rooting, it is recommended to use Radix® 1 500 to promote callus formation and ensure better survival. The substrate, rooting media, and the maturity of cuttings influence the survival and primary root growth of lemon cypress cuttings.

Materiales y Métodos

(Salem et al., 2018) y con alto potencial para establecer plantaciones forestales de árboles de Navidad (Petit Aldana et al., 2010). Sin embargo, es un taxón de difícil reproducción por medios tradicionales (semilla), por lo cual es necesario desarrollar métodos de propagación vegetativa para reproducirla masivamente, como lo recomiendan Bailey et al. (2009) para especies que presentan esta dificultad en su Enpropagación.México,el

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precio de venta del cedro limón donde no se produce es elevado, principalmente debido al transporte (Cabrera et al., 2007). Esto ocurre en sitios lejanos al centro del País, como en el estado de Durango, donde pese al costo alto, la especie es ampliamente usada con fines ornamentales en áreas urbanas, por ello, se buscan alternativas para reproducirlo localmente y disminuir costos. El objetivo de el presente trabajo fue evaluar el efecto de dos tipos de sustrato, la aplicación de cuatro hormonas comerciales (además del testigo) y la condición de madurez de estaquillas, en la propagación vegetativa de Cupressus macrocarpa (cedro limón). Se parte de la hipótesis de que al menos una combinación de sustrato y enraizante, así como la condición de desarrollo de la ramilla, favorece más a la supervivencia y crecimiento de la raíz de estaquillas enraizadas de cedro limón.

El experimento se realizó en el vivero forestal “Sahuatoba”, perteneciente a la Secretaría de Recursos Naturales y Medio Ambiente del Gobierno del estado de

Lugar de desarrollo del experimento

Recolección y preparación de las de estaquillas y origen de las plantas madre

Durango, ubicado en las coordenadas 24°01'34.4" N y 104°41'34.3" O, a 1 890 m de altitud, anexo al parque Sahuatoba en la ciudad de Durango, México.

La propagación se desarrolló en un área de aclimatación de planta forestal, cubierta por malla sombra con filtración de luz al 50 %. Las estaquillas se colocaron en envases de polietileno negro, de 12.7 cm de diámetro×20 cm de largo y 2.5 L de capacidad, las cuales se llenaron con los sustratos por evaluar. En cada envase se colocaron 20 estaquillas para generar una unidad experimental. Los envases se pusieron en el suelo sobre una base de plástico blanco.

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento

Las estaquillas se recolectaron a mediados del mes de abril de 50 plantas madre de ocho años de edad, reproducidas en envases de 38.2 cm de diámetro y 60.0 cm de altura, con 68.7 L de capacidad. Estas plantas se produjeron en el vivero forestal “Praxedis Guerrero”, perteneciente a la Secretaría de Recursos Naturales y Medio Ambiente del Gobierno del estado de Durango, ubicado en las coordenadas 23°57'01.0" N y 104°34'08.6" O, a 1 883 m de altitud, en el kilómetro 12 de la carretera Durango El Mezquital, Durango, México. Las estaquillas se recolectaron a mediados del mes de abril de la parte media de la copa, en brotes nuevos (estaquillas tiernas) y de un año de edad (estaquillas lignificadas); una vez cortadas, para mantenerlas hidratadas y prevenir daños por hongos, se colocaron y transportaron a granel en cubetas de 20 L con agua y fungicida Captán® (2 gL 1) y se pusieron a enraizar a las 20 horas de su recolecta. Se seleccionaron plantas madre vigorosas, con follaje abundante y con copa simétrica y uniforme.

... 158

Raizone® Tierna Lignificada

Radix® 1 500 Tierna Lignificada

Raizplant® Tierna Lignificada Testigo Tierna Lignificada

Mezcla base (55 % turba+24 % vermiculita+21 % perlita)

Cuadro 1. Tratamientos evaluados en la supervivencia y crecimiento de raíz de las estaquillas de Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Radix® 10 000 Tierna 2 Lignificada

Tratamiento Sustrato Enraizante Condición de madurez de la estaquilla

Radix® 1 500 Tierna Lignificada

Para preparar el material vegetativo, se hizo un corte transversal en la parte inferior de cada estaquilla con tijeras de podar, lo que dejó expuesto el cambium en la base. Durante el prendimiento se evaluaron tres factores: a) cuatro enraizadores y un testigo, b) dos condiciones de madurez de las estaquillas, y c) dos tipos de sustratos. En total se evaluaron 20 tratamientos (5×2×2) con cuatro repeticiones (Cuadro 1). Cada unidad experimental estuvo compuesta por 20 estaquillas.

Perlita

159

Radix® 10 000 Tierna Lignificada

Raizplant® Tierna Lignificada Testigo Tierna Lignificada

Raizone® Tierna Lignificada

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento

... 160

Tres enraizantes en polvo, con diferente concentración de ácido indol 3 butírico (AIB) se evaluaron: Radix® 1 500 (0.15 % de AIB), Radix® 10 000 (1 % de AIB) y Raizone® Plus (0.06 % de AIB). También, se evaluó un enraizante líquido (Raizplant® 500) que contiene una combinación de compuestos fitohormonales con concentración de 0.05 % y un testigo (sin enraizante). Los enraizantes se impregnaron en los primeros 5 cm de la punta de cada estaquilla. Las condiciones de madurez consideradas fueron: estaquillas tiernas (obtenidas del último crecimiento) y lignificadas (colectadas del crecimiento del año anterior). Como sustrato se utilizó: perlita al 100 % y mezcla base (compuesta por 55 % turba esfangosa [peat moss], 24 % vermiculita y 21 % perlita).

Los riegos se realizaron cada tercer día de forma manual con una regadera de plástico genérico y 7 L de capacidad; a cada unidad experimental se le aplicaron 2 L de agua por riego. La temperatura y humedad relativa se midieron con un termohigrómetro marca HOBO® de máximas y mínimas, registrándose los siguientes valores: temperatura máxima 31.2 °C, temperatura mínima 22.8 °C, temperatura media 26.9 °C, humedad relativa máxima 76 %, humedad relativa mínima 58 % y humedad relativa media 69 %. Durante los cuatro meses de evaluación se hicieron tres registros diarios de temperatura y humedad Arelativa.loscuatro meses de establecidas las estaquillas, se registró: a) supervivencia, y b) longitud de la raíz primaria de las estaquillas enraizadas. Para evaluar la supervivencia de cada estaquilla, se observó si tenía tejido vivo. Para medir la raíz primaria, se extrajeron del envase todas las estaquillas enraizadas (Figura 1).

Figura 1. Extracción de las estaquillas para evaluar el crecimiento de raíz primaria.

Diferencias estadísticas (p=5.3×10 5) se observaron en la supervivencia por efecto del tipo de enraizante y por la condición de madurez de la estaquilla, situación que no sucedió debido al sustrato (p=0.92). También, se registraron diferencias significativas en el crecimiento de la raíz primaria por efecto de la condición de madurez de las estaquillas (p=2.8×10 9), el tipo de sustrato (p=5×10 4) y el tipo de enraizante (p=0.008).

Resultados y Discusión

161

El efecto de la interacción entre los factores evaluados sobre la supervivencia y el crecimiento de raíz se analizó con la prueba de medianas de Dunnett . Estos análisis se hicieron en la plataforma del software estadístico R ® versión 3.5.3 (R Core Team, 2020).

Análisis estadístico

Supervivencia y crecimiento de raíz por factor

Los resultados de supervivencia y crecimiento de raíz se analizaron con las pruebas de Shapiro Wilks y Kolmogorov Smirnov para determinar el tipo de estadística a emplear. Al no detectar una distribución normal de los datos de supervivencia y crecimiento de raíz, se realizó la prueba no paramétrica de Kruskal Wallis para determinar posibles diferencias significativas entre los factores evaluados (tipo de sustrato, tipo de enraizante y condición del desarrollo de las estaquillas); asimismo, se aplicó la prueba post hoc de Dunn para comparar medianas apareadas, con el método de Bonferroni.

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En cuanto al enraizante utilizado, la mayor supervivencia se obtuvo en estaquillas enraizadas con Radix® 1 500 (32.8 %); el resto de los tratamientos se ubicó en el siguiente grupo estadístico: Radix® 10 000 (17.2 %), Raizone® 500 (12.8 %), Raizplant® 500 (8.7 %) y testigo (5.9 %) (Figura 2a). El mayor crecimiento de raíz primaria se observó en las estaquillas sin enraizante (testigo), con longitud promedio de 10.75 cm. El grupo intermedio estuvo compuesto por las estaquillas enraizadas en Radix® 1 500 y Raizone® 500, con crecimientos de raíz de 8.61 y 7.89 cm, respectivamente. Los menores crecimientos de la raíz se obtuvieron en estaquillas enraizadas con Radix® 10 000 y Raizplant® 500, con 7.84 y 6.73 cm (Figura 2b).

Cuadro 2. Comparación de medianas de Dunn con el método de Bonferroni en la supervivencia y crecimiento de raíz de estaquillas de Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio por efecto del tipo de enraizante.

Raizplant® 500 vs Radix® 10 000 1.79 0.71 1.07 1.00 Raizone® Plus vs Testigo 1.51 1.00 2.83 0.04 Radix® 1 500 vs Testigo 4.54 5.44×10 5 -2.67 0.07

Radix® 10 000 vs Testigo 2.62 0.08 -2.95 0.03

Comparación

La comparación de medianas de Bonferroni mostró diferencias significativas en cuanto a la supervivencia de las estaquillas en las siguientes comparaciones: Raizone® Plus vs Radix® 1 500, Radix® 1 500 vs Raizplant® 500 y Radix® 1 500 vs testigo. Respecto al crecimiento de la raíz, se observaron diferencias significativas en las siguientes comparaciones: Raizone® Plus vs testigo, Raizplant® 500 vs Testigo y Radix® 10 000 vs testigo (Cuadro 2).

... 162

Raizplant® 500 vs Testigo 0.82 1.00 3.44 0.005

Radix® 1 500 vs Radix® 10 000 1.91 0.54 0.87 1.00

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento

Supervivencia Crecimiento de raíz Valor de Z Valor de p Valor de Z Valor de p Raizone® Plus vs Radix® 1 500 3.03 0.02 1.07 1.00 Raizone® Plus vs Raizplant® 500 0.68 1.00 0.43 1.00 Radix® 1 500 vs Raizplant® 500 3.71 0.002 1.84 0.65 Raizone® Plus vs Radix® 10 000 1.11 1.00 0.46 1.00

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Figura 2. Supervivencia y crecimiento de la raíz primaria de estaquillas de Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio, por efecto de tres

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento

Por efecto de la madurez de las estaquillas, la supervivencia en las lignificadas fue de 21 %, mientras que en las tiernas fue de 10 % (Figura 2c). Según Shiembo et al. (1997), las estaquillas tiernas presentan mayor generación natural de auxina, y al aumentar la concentración de dicha hormona por la aplicación de AIB, la toxicidad aumenta en forma considerable, lo que provoca mayor mortalidad de estaquillas. La longitud de la raíz en estaquillas lignificadas fue de 9.1 cm, en tanto que en estaquillas tiernas fue de 6.2 cm (Figura 2d).

En un estudio de enraizado de estacas de Cupressus cashmeriana Royle ex Carrière se compararon estaquillas tiernas y lignificadas, la supervivencia fue mayor en las lignificadas (52.8 % vs 31.9 %) (Raup y Taylor, 2012). En contraste, Lahiri (1975) citó para la misma especie una supervivencia menor a 5 % en el enraizado de estacas lignificadas. En el enraizado de estacas de especies leñosas se ha señalado que a mayor madurez de los tejidos, después de hacer los cortes (heridas) de la estaca, existe más producción de auxina, fitohormona promotora del crecimiento vegetal e importante para generar raíces (Scalabrelli y Couvillon, 1986).

factores: a) y b) por el tipo de enraizante; c) y d) por la condición de madurez de la estaquilla; y e) y f) por el tipo de sustrato.

Rd 10 000 = Radix® 10 000; Rz = Raizone® Plus; Rp = Raizplant® 500; Rd 1 500 = Radix® 1 500; T = Testigo. Letras diferentes en minúsculas indican diferencias significativas entre tratamientos (p<0.05) según la prueba de medianas de Dunn.

Respe cto al tipo de sustrato, no hubo diferencias estadísticas en la supervivencia entre las estaquillas enraizadas en mezcla base (16 %) y en perlita (15 %) (Figura 2e). En cambio, el crecimiento de la raíz fue superior en las estaquillas enraizadas en perlita (9.07 cm), con relación a las enraizadas en la mezcla base (7.63 cm) (Figura 2f).

... 164

La producción de auxina durante el enraizado promueve la generación de callo, lo cual favorece la supervivencia de las estacas (Mackenzie et al., 1986) y la proliferación de raíces (Cabrera et al., 2022).

La mayor supervivencia obtenida en el presente trabajo, con una dosis intermedia de AIB (0.05 %), indica que la concentración de hormona debe ser lo suficientemente alta, pero sin excesos que afecten en forma negativa la supervivencia, la cual podría aumentar debido a la toxicidad generada por el enraizante sobre las estaquillas. Este efecto fue observado por Bautista-Ojeda et al. (2022) en el enraizado de estacas de Pinus patula Schiede ex Schltdl. et Cham., quienes indican una supervivencia de 56.7 % al emplear un enraizante con concentración de 0.5 % de AIB. Saini (2001) también observó toxicidad causada por alta concentración de AIB, pues determinó que la supervivencia de estacas enraizadas de Cupressus cashmeriana fue menor a 50 % cuando aplicó enraizante con más de 0.8 % de AIB, mientras que al usar concentraciones menores a 0.5 % de AIB, la supervivencia fue superior a 70 %.

Rosier et al. (2004a) evaluaron la supervivencia en estacas enraizadas de Pinus virginiana Mill. al aplicar 10 y 60 mMol de AIB, que representa 0.2 y 1.2 % de AIB por litro de solución, respectivamente, y obtuvieron una supervivencia de 85 y 55 %. En el enraizado de estacas de Abies fraseri (Pursh) Poir., se documenta una supervivencia de 100, 97 y 77.5 % al emplear concentraciones de 10 mMol (0.2 % AIB), 1 mMol (0.02% AIB) y 60 mMol (1.2 % AIB), respectivamente (Rosier et al., 2004b).

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En un estudio de enraizado de Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. goldcrest, Mamani y Fernández (2017) lograron 27.8 % de supervivencia cuando las estacas se propagaron en un medio que contenía turba esfangosa, carbón vegetal y limo en partes iguales. La supervivencia atribuida al sustrato en el presente estudio fue considerablemente menor, con valores de 16 % tanto para perlita, como para la mezcla base. Lo anterior puede deberse a que la perlita presenta más porosidad y aireación, lo cual evita el exceso de humedad, disminuye la presencia de hongos y propicia la formación de raíces (Rivera Rodríguez et al., 2016).

En el enraizado de estacas de Pinus virginiana se obtuvo el mayor crecimiento de raíz (60 cm) al aplicar altas concentraciones de AIB (60 mMol 1.2 %) (Rosier et al., 2004a). Este resultado contrasta con los del presente estudio, en el que se registran diferencias significativas al comparar el crecimiento de raíz de estaquillas sin enraizante (testigo) y estaquillas con concentración de 0.8 % de AIB (Raizplant® 500) y 0.05 % de auxinas, citocininas y giberelinas (Raizone® Plus). De acuerdo a Benítez et al. (2002), el éxito del

... 166

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento

enraizado es superior en especies de maderas semiduras; esto explicaría el mayor crecimiento en raíces de P. virginiana, cuya densidad de la madera varía de 0.61 g cm 3 (McCormack et al., 2012) en comparación con Cupressus macrocarpa, la cual tiene una densidad media de la madera de 0.436 g cm 3 (Todoroki et al., 2015). El crecimiento de la raíz fue mayor en estaquillas con el enraizante de 0.15 % de AIB (Radix® 1 500), comparado con el logrado con los enraizantes con más concentración de AIB (Raizone® Plus con 0.8 % de AIB y Radix® 10 000 con 1 % de AIB), lo cual es la respuesta a una aparente toxicidad sobre la especie en estudio ante la presencia de altas concentraciones de hormona inducida por el enraizante (Blythe et al., 2007). El mayor crecimiento en raíz de las estacas sin enraizante (testigo), podría deberse a que algunas especies generan suficientes fitohormonas de forma natural para lograr el enraizado (Valdés et al., Mamani2003).yFernández (2017) observaron crecimiento de raíz promedio de 7.19 cm a los cinco meses del estaqueado al enraizar estacas de Cupressus macrocarpa var. goldcrest en un sustrato con turba esfangosa. En el enraizado de Chamaecyparis lawsoniana (A. Murray) Parl. se reportó un crecimiento de raíz de 6.28 cm a los tres meses del estaqueado al usar como sustrato una combinación de arcilla, turba esfangosa y arena en una relación 2:7:3 (Spanos et al., 1999). Los resultados de estos autores son similares al promedio obtenido en el presente trabajo, si se considera que el periodo de evaluación fue similar con la mezcla base, y su respuesta se explicaría porque esta mezcla, que incluye turba esfangosa, es un sustrato que tiene buena porosidad, brinda soporte a la planta y tiene buenos niveles de drenado y aireación, características fundamentales para favorecer la propagación de especies forestales (Hartmann et al., 2010).

Supervivencia y crecimiento de raíz por efecto de la interacción entre factores

Lignificada 36.25 37.50 10.68 abc 8.64 6.50 0.66 b

Radix® 10 000

Raizone®

Tierna 1.25 0.00 1.25 d 6.60 6.60 0.40 b

Testigo

Diferencias estadísticas significativas se registraron en la supervivencia (p=0.008) y en el crecimiento de raíz (p=0.028) de las estaquillas por efecto de la triple interacción entre los factores de los tratamientos evaluados (Cuadro 3).

Condición de desarrollo de la estaquilla

Radix® 1 500

Lignificada 17.50 15.00 2.50 abcd 8.67 8.10 0.77 b

Tierna 11.25 7.50 7.18 bcd 7.35 6.70 1.08 b

Supervivencia (%) Crecimiento de raíz (cm)

Tierna 5.00 5.00 0.08 cd 6.97 4.75 2.34 b

Radix® 10 000

Letras diferentes indican diferencias estadísticas significativas (p<0.05) entre interacciones según la prueba de medianas de Dunnett.

Cuadro 3. Promedio (P), mediana (M), errores estándar (EE) y comparación de medianas (CM) de supervivencia y crecimiento de raíz de estaquillas de Cupressus macrocarpa Hartw. ex Gord. var. lutea Topacio por efecto de la interacción entre los diferentes niveles de los factores evaluados.

Lignificada 27.50 22.5 11.99 abcd 8.37 7.00 0.61 b

Mezclabase

Tratamiento Sustrato Enraizante

P M EE CM P M EE CM

Lignificada 45.0 42.50 12.42 a 10.23 9.05 0.52 b

Raizone®

Lignificada 6.25 5.00 1.25 bcd 10.47 8.55 3.46 b

Tierna 37.50 35.00 8.54 ab 6.78 5.20 0.54 b

Tierna 12.5 12.50 3.23 bcd 4.85 4.00 0.63 c

167

Lignificada 10.00 7.50 6.12 bcd 6.56 6.15 1.20 b

Lignificada 31.25 30.00 6.57 bcd 10.09 10.70 1.59 b

Tierna 5.00 5.00 2.04 cd 4.06 2.70 1.36 c

Raizplant®

Tierna 5.00 5.00 2.04 cd 5.85 3.65 2.80 b

Lignificada 7.50 7.50 3.23 bcd 5.54 5.60 0.78 b

Radix® 1 500

Perlita

Lignificada 15.00 15.00 2.89 abcd 6.89 5.95 0.74 b

Raizplant®

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Tierna 1.25 0.00 1.25 d 8.30 8.30 2.80 b

Tierna 18.75 17.50 6.25 abcd 3.44 3.50 0.60 c

Lignificada 13.75 12.50 6.88 abcd 10.87 11.20 0.96 a

Tierna 2.50 0.00 2.50 d 11.75 14.10 3.15 a

Testigo

Rosier et al. (2004a; 2004b) evidenciaron mayor crecimiento de la raíz en estaquillas tiernas de Pinus virginiana cuando se utilizó una mezcla base y una dosis baja de AIB (6 mMol=0.12 % AIB). También lograron buen desarrollo de la raíz en estaquillas tiernas de Abies fraseri con una dosis baja (12 mMol=0.24 % AIB). Los crecimientos de la raíz en estas dos especies fueron de 1.94 y 7.13 cm a los cuatro meses del estaqueado. Esos resultados y los documentados en el presente trabajo, muestran que la baja concentración de AIB favorece el crecimiento de la raíz en estaquillas tiernas y lignificadas de especies de

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento... 168

La mejor supervivencia se obtuvo con el tratamiento 13: estaquillas lignificadas perlita Radix® 1 500 (0.15 % de AIB), en el siguiente nivel, se ubicó el tratamiento 4 con 37.5 %, cuyo factor común con el tratamiento superior es el enraizante Radix® 1 500, lo que indica que este fue importante en el enraizamiento de las estaquillas. La supervivencia de los tratamientos 1, 2, 3, 4, 7, 11, 15 y 19 coincide entre ellos en algún grupo estadístico, e incluso con el tratamiento 13 al relacionarse a grupos intermedios. De esos tratamientos, 77.8 % tuvieron en común el uso de estaquillas lignificadas. Los valores más bajos de supervivencia (1.2 a 1.5 %) ocurrieron en los tratamientos 8, 10 y 20, en los que el factor común fueron las estaquillas tiernas; en dos de ellos no se aplicó enraizante y en dos el sustrato fue mezcla base (Cuadro 3).

El crecimiento de la raíz sobresalió, estadísticamente, en los tratamientos 10 (estaquillas tiernas propagadas en mezcla base) y 19 (estaquillas lignificadas propagadas en perlita), ambos caracterizados por carecer de enraizante; los demás tratamientos tuvieron un efecto similar en el crecimiento de la raíz.

En el enraizado de estacas semilignificadas de Pinus virginiana (Rosier et al., 2004a) y estacas lignificadas de Abies fraseri (Rosier et al., 2004b) propagadas en un sustrato compuesto por 60 % de perlita y 40 % de turba esfangosa, registraron una supervivencia superior a 90 % y mayor a 85 %, respectivamente, cuando se usó una concentración baja de AIB (5 mMol=0.1 % AIB). Estos resultados coinciden con los del presente estudio, al menos en la interacción del enraizante con baja concentración de AIB (0.15 %) y las estaquillas lignificadas.

Agradecimientos

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

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Debido a que las interacciones con más crecimiento de la raíz primaria no coinciden con las de mayor supervivencia, entre ambas alternativas es deseable garantizar más número de estaquillas vivas; en ese sentido, Cabrera et al. (2022) documentan que el material vegetativo enraizado puede nutrirse y aplicarle hormonas para promover el desarrollo radicular. Por otra parte, el objetivo del enraizamiento de estaquillas es la clonación masiva de árboles adultos (Medina et al., 2014). Por esa razón, el uso de perlita como sustrato, complementado con Radix® 1 500 en el enraizado de estaquillas lignificadas de cedro limón, permitirá mayor supervivencia de las mismas, lo cual facilitará obtener material vegetativo abundante para producir plantas de ornato (Cabrera et al., 2007).

coníferas como lo señalan Castro Garibay et al. (2019), quienes indican que altas concentraciones de AIB pueden inhibir el crecimiento de las raíces.

Conclusiones

Los factores evaluados (sustrato, enraizante y madurez de la estaquilla), influyen significativamente en la supervivencia y crecimiento de la raíz de estaquillas de Cupressus macrocarpa var. lutea. El uso de perlita, AIB al 0.15 % y estaquillas lignificadas, es la combinación de factores que más favorece la supervivencia de las estaquillas. El mayor crecimiento longitudinal de la raíz primaria coincide con la ausencia de enraizante (testigo) y con estaquillas tiernas y lignificadas, sin importar el sustrato utilizado.

Contribución por autor

Conflicto de intereses

José Ángel Prieto-Ruíz: diseño metodológico y supervisión de la investigación, verificación de resultados y revisión del manuscrito; Alberto Pérez Luna: análisis estadístico, interpretación de resultados y revisión del manuscrito; Miguel Ángel Manríquez Santillán: ejecución de la investigación, captura de datos y redacción del manuscrito; José Ciro Hernández-Díaz: diseño experimental y revisión del manuscrito; Eusebio Montiel Antuna: revisión del manuscrito; Jesús Alejandro Soto Cervantes: análisis estadístico e interpretación de resultados y revisión del manuscrito.

Referencias

Bailey, J. P., K. Bímová and B. Mandák. 2009. Asexual spread versus sexual reproduction and evolution in Japanese Knotweed s.l. sets the stage for the “Battle of the Clones”. Biological Invasions 11(5):1189 1203. Doi: 10.1007/s10530 008 9381 4. Bautista Ojeda, G. I., J. J. Vargas Hernández, M. Jiménez Casas y M. C. G. López Peralta. 2022. Manejo de planta y aplicación de AIB en el enraizado de estacas de Pinus patula. Madera y Bosques 28(1):e2812060. Doi: 10.21829/myb.2022.2812060.

A la Secretaría de Recursos Naturales y Medio Ambiente del Gobierno del Estado de Durango por aportar los insumos para el presente estudio; al M. C. José Ignacio Quiñones Díaz por el apoyo en la logística para el desarrollo del experimento.

Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento

... 170

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

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Prieto Ruiz et al., Supervivencia y crecimiento... 174

Forestales –sin excepción se distribuyen amparados bajo la licencia Creative Commons 4.0 Atribución-No Comercial (CC BY-NC 4.0 Internacional), que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Víctor Hugo Marín Cruz1, David Cibrián Tovar2, Silvia Edith García Díaz2 , Omar Alejandro Pérez Vera2*, Herón Huerta Jiménez3, Edgar Magdaleno Hernández4

Fecha de aceptación/Acceptance date: 11 de agosto de 2022

2División de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma Chapingo. México.

The black fungus gnat is a dipteran that causes severe damage to ornamental plants and forest nurseries with Pinus species in central Mexico, with losses over 30 %. The most recent reports of the black fungus gnat are from 2013 and 2015; the current distribution of the genus Bradysia sp. is unknown. Therefore, the objectives of this study were to identify the black fungus gnat morphologically and molecularly, as well as to know its distribution

Identificación y distribución del mosquito fungoso negro, Bradysia impatiens Johannsen, 1912 (Diptera: Sciaridae) en viveros de clima templado

El mosquito fungoso negro es un díptero que causa severos daños en plantas ornamentales y en viveros forestales que cultivan especies de Pinus en el centro de México, con pérdidas superiores al 30 %. Los informes más recientes del mosquito fungoso negro son de 2013 y 2015; se desconoce la distribución actual del género Bradysia. Por lo anterior, los objetivos del presente estudio consistieron en identificar morfológica y molecularmente a las especies del mosquito, conocer su distribución y las especies de pino que ataca en cinco regiones de México. Se realizó un muestreo de abril a junio de 2019 en 20 viveros con especies de pino. Las muestras recolectadas se colocaron en cámaras de emergencia durante 45 días en condiciones de fotoperiodo 12:12 h y humedad relativa (HR) de 75 %. Se obtuvieron 934 adultos, y la especie identificada por caracterización morfológica y un fragmento del gen mitocondrial COI correspondió a Bradysia impatiens (Johannsen, 1912) (Diptera: Sciaridae), presente en 17 especies de pino y, como nuevos hospederos, en Pinus arizonica, P. ayacahuite, P. cembroides, P. cooperi, P. douglasiana, P. durangensis, P. engelmannii, P. hartwegii, P. leiophylla, P. oaxacana, P. oocarpa, P. patula y P. teocote. Además, el mosquito fungoso se registró en nueve estados mexicanos: Chiapas, Chihuahua, Durango, Hidalgo, Jalisco, Oaxaca, Querétaro, Veracruz y Zacatecas. Actualmente, B. impatiens se conoce en 15 estados de la república mexicana. Palabras clave: Bradysia impatiens (Johannsen, 1912), COI, mosquito fungoso negro, Pinus, plaga, viveros forestales.

Identification and distribution of the black fungus gnat Bradysia impatiens Johannsen, 1912 (Diptera: Sciaridae) in temperate climate nurseries

Fecha de recepción/Reception date: 17 de marzo de 2022

1Maestría en Ciencias Forestales, División de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma Chapingo. México.

Resumen

*Autor por correspondencia; correo e: oalejandrovera@gmail.com

3Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos (InDRE). México.

Abstract

DOI: 10.29298/rmcf.v13i73.1261Artículo

4Recursos Genéticos y Productividad, Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo. México.

*Corresponding author; e mail: oalejandrovera@gmail.com

En la actualidad, en México el 90% de las plantas de coníferas se producen en viveros forestales bajo un sistema de producción de contenedores (Conafor, 2016). En estos viveros, el mosquito fungoso negro de la familia Sciaridae es considerado una plaga. En el mundo se han descrito alrededor de 2 400 especies (Mohrig y Menzel, 2009). En la región Neártica, que comprende Canadá, Estados Unidos y Norte de México, se estiman 166 especies de 25 géneros (Mohrig et al., 2012). A pesar de su importancia económica y ecológica, los ciáridos han sido poco estudiados debido a su tamaño pequeño, modo de vida y la dificultad para determinar su identidad taxonómica (Mohrig y Menzel, 2009; Villanueva Sánchez et al., 2013).

En viveros del centro de México, las especies Bradysia impatiens Johannsen, 1912 y Lycoriella ingenua Dufour, 1839 causan pérdidas económicas hasta de 30 % en la producción de plántulas de pino, aun cuando se aplica medidas culturales de control biológico, químico y físico (Cibrián et al., 2008; Marín Cruz et al., 2015a; García, 2017). En Italia, B. impatiens causa daños en plantas de eucalipto (Mansilla et al., 2001) y en Sudáfrica ataca plántulas de pino (Hurley et al., 2007, Hurley et al., 2010).

Key words: Bradysia impatiens (Johannsen, 1912), COI, black fungus gnat, Pinus, pest, forest nurseries.

176

on pine species on five regions of Mexico. Sampling was carried out from April to June 2019 in 20 nurseries with pine species. The collected samples were placed in emergency chambers for 45 days under photoperiod conditions of 12:12 h and relative humidity (RH) of 75 % for obtaining the adults. 934 adults of black fungus gnat were obtained, and the species identified by morphology and molecularly through a fragment of the mitochondrial COI gene corresponds to Bradysia impatiens (Johannsen, 1912) (Diptera: Sciaridae), present in 17 pine species, including Pinus arizonica, P. ayacahuite, P. cembroides, P. cooperi, P. douglasiana, P. durangensis, P. engelmannii, P. hartwegii, P. leiophylla, P. oaxacana, P. oocarpa, P. patula and P. teocote, as new hosts. In addition, the fungus gnat is recorded for the first time in nine Mexican states: Chiapas, Chihuahua, Durango, Hidalgo, Jalisco, Oaxaca, Querétaro, Veracruz and Zacatecas. Currently, B. impatiens is known in 15 states of Mexico.

Introducción

Marín Cruz et al., Identificación y distribución del...

Materiales y Métodos

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Las larvas de los ciáridos provocan daño directo al alimentarse de la raíz e indirecto por la capacidad de transmitir hongos fitopatógenos como Botrytis cinérea Pers. 1797, Pythium sp. nov., Fusarium oxysporum Schltd., 1824, Verticillium alboatrum Reinke & Berthold, 1879, Verticillium fungicola (Preuss) Hassebr., 1936 y Fusarium circinatum Nirenberg & O’ Donnell 1998 (Hurley et al., 2007; Shamshad et al., 2009; Cloyd, 2015; Marín Cruz et al., 2015b). Estos insectos se dispersan a nuevas áreas por medio del movimiento de plantas por los humanos y de sustratos como la turba (Marín Cruz et al., 2015b); su presencia es cosmopolita (Mohrig et al., 2012; Shin et al., 2012). En México se desconoce la extensión actual que ocupa el mosquito fungoso y que especies de ciáridos están en las especies de pino. Por lo anterior, los objetivos del presente estudio consistieron en identificar a las especies de mosquito fungoso negro por caracterización morfológica y molecular, y conocer su distribución y las especies de pino que atacan en cinco regiones de México.

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Ambas especies de dípteros son comunes en invernaderos, viveros, plantas en macetas, cultivo de hongos comestibles y materia orgánica en descomposición (Menzel et al., 2003; Mohrig y Menzel, 2009; Shin et al., 2012). Bradysia Winnertz es el género más numeroso en la familia con 433 especies en comparación con las 85 especies de Lycoriella (Menzel y Mohrig, 1999).

Recolección de muestras

Las muestras se recolectaron en 20 viveros forestales (abril a junio de 2019), los cuales producen pinos para la reforestación; 19 viveros tienen el sistema de producción en contenedores y uno usa bolsa de polipropileno (La Gloria). Los viveros se localizan en 12 estados de la república mexicana (Cuadro 1) y que pertenecen a cinco regiones geográficas (I=Norte, II=Occidente, III=Centro, IV=Golfo, V=Sur). En cada vivero se recolectaron muestras por especie en producción al momento de la visita, cuya selección se hizo mediante un muestreo dirigido.

Marín Cruz et al., Identificación y distribución del...

178

II=Occidente

Vicente Guerrero PlantacionesTeotlalco 18°27’54’’ N; 98°46’32’’ W 1 027

La Gloria 19°36’20’’ N; 97°12’18’’ W 2 426

Oaxaca

V=Sur

Tamazulapan Tamazulapan 17°41’06’’ N; 97°35’08’’ W 1 965 Monjas Los Pocitos 16°21’55’’ N; 96°37’43’’ W 1 523 Chiapas Cintalapa San Agustín 16°28’06’’ N; 93°59’57’’ W 699

Gómez Farías MASVI 19°48’53’’ N; 103°28’53’’ W 1 527 Sayula Provincia de Avalos 19°52’46’’ N; 103°35’50’’ W 1 370 Michoacán Zinapécuaro Atzimba 19°51’23’’ N; 100°51’53’’ W 1 845

Jalisco

179

Delicias El Forestal 28°08’42’’ N; 105°31’04’’ W 1 193 Bocoyna El Ciruelo 28°02’08’’ N; 107°36’12’’ W 2 451 Durango Durango Francisco Villa 23o58’22’’ N; 104°35’53’’ W 1 875 Santiago Papasquiaro Cielo Azul 25°02’09’’ N; 105°15’40’’ W 2 077 Zacatecas Tlaltenango Tlaltenango 21°46’12’’ N; 103°17’29’’ W 1 723

Perote 19°34’51’’ N; 97°13’30’’ W 2 409

Chihuahua

Altitud msnm

Estado de México Jilotepec Teoran Productores 19°59’00’’ N; 99°33’10’’ W 2 520 Temamatla Temamatla 19°11’12’’ N; 98°52’23’’ W 2 289 Puebla Chignahuapan

Querétaro Amealco de Bonfil Ignacio Pérez 20°32’00’’ N; 100°11’01’’ W 1 912 Hidalgo Zimapán Zimapán 20°44’38’’ N; 99°23’15’’ W 1 799

El Rincón 19°46’15’’ N; 98°01’05’’ W 2 423 Pueblo Nuevo 19°57’35’’ N; 98°06’26’’ W 2 603

Revista Mexicana de Ciencias Forestales Vol. 13 (73) Septiembre Octubre (2022)

Región Estado Municipio Vivero Coordenadas

Cuadro 1. Localización de viveros forestales en el ciclo de producción 2018-2019 en cinco regiones de México.

IV=Golfo Veracruz Perote

III=Centro

I=Norte

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Procesamiento de plantas recolectadas y emergencia de adultos

Las muestras consistieron en cuatro plantas con cepellón por especie. Solo se escogieron ejemplares con manifestaciones de marchitez, follaje de color verde amarillento, desprendimiento de hojas, pudrición de raíz y poco crecimiento, síntomas provocados por las larvas del mosquito fungoso en pino. Cada muestra se guardó en bolsas herméticas Ziploc® para evitar la posible contaminación de otras muestras. En total se recolectaron 20 muestras del género Pinus (80 árboles). Las muestras se procesaron en el insectario del Laboratorio de Parasitología Forestal en la División de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma Chapingo para su análisis correspondiente.

180

Las plantas recolectadas con cepellón se colocaron en cámaras de emergencia de adultos en condiciones de fotoperiodo 12:12 h y humedad relativa (HR) de 75 %. Las cámaras consistieron en envases de un litro, de plástico transparente con tapa perforada en el centro con un círculo de 3 cm de diámetro (para recolectar los adultos de mosquito fungoso, así como suministrar agua y alimento); esta perforación se cubrió con un tapón de gasa y algodón. Las cámaras de emergencia se revisaron cada 24 horas durante 45 días. De cada una de las muestras colocadas en las cámaras de cría, se tomaron ejemplares adultos del mosquito fungoso con un aspirador manual, mismos que se sacrificaron y se conservaron en etanol al 70 % y 100 % para su identificación morfológica y molecular.

A fin de corroborar la identificación taxonómica, se envió una muestra de 8 adultos (4

Identificación morfológica

La identificación de los ejemplares se hizo con un microscopio estereoscopio Leica® EZ4; en primera instancia, se les separó por sexo. Posteriormente, a 20 machos se les realizaron cortes de los genitales, cabeza, palpos, tibias y alas, estructuras que se prepararon en laminillas con azul de algodón para aclarar los tejidos (Poinar y Thomas, 1984). Se utilizó un microscopio óptico compuesto Leica® M80 y una cámara modelo DFC295 de la misma marca, con la cual se tomaron fotografías de las estructuras con fines de determinación de las especies. Para ello se usaron las claves taxonómicas de la familia Sciaridae de Menzel et al. (2003), Mohrig y Menzel (2009), Mohrig et al. (2012), Shin et al. (2012) y Marín-Cruz et al. (2015a).

♂ y 4 ♀) por vivero al M. C. Herón Huerta, responsable de la Colección de Artrópodos con Importancia Médica (CAIM) del Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos (InDRE). El material fue depositado en la colección entomológica de la División de Ciencias Forestales (Dicifo) de la Universidad Autónoma Chapingo (UACh) con número de registro 28x+48.

181

Extracción de ADN, amplificación del gen COI, PCR y análisis

Marín Cruz et al., Identificación y distribución del...

El ADN genómico se extrajo a partir de adultos completos (un adulto por vivero) por el método de CTAB (Stewart y Via, 1993). El ADN se cuantificó en un Nanodrop ND 1 000

Resultados y Discusión

(Thermo Scientific, USA). De cada una de las muestras de ADN se prepararon diluciones a 20 ng para la amplificación del gen Citocromo Oxidada I (COI) por medio de la PCR con los oligonucleótidos LCO1490 (GGTCAACAAATCATAAAGATATTGG) y HCO2198 (TAAACTTCAGGGTGACCAAAAAATCA) (Folmer et al., 1994). Los productos amplificados se limpiaron con kit ExoSAP IT™ (Thermo Fisher Scientific, USA), de acuerdo con las instrucciones del fabricante, se enviaron a secuenciar en el Instituto de Biología de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

182

Las secuencias se ensamblaron y editaron con Bioedit 7.0.5 (Hall, 1999) y se compararon con secuencias depositadas en el GenBank del NCBI (National Center for Biotechnology Information, www.ncbi. nih.gov) por medio del programa BLAST. Para confirmar la identificación morfológica, se llevó a cabo un análisis filogenético con secuencias de referencia del GenBank (KX538548, MW798234, OM421642) y junto con las obtenidas de este estudio fueron alineados con el método Clustal W y procesadas con el método Maximun Likelihood basado en el modelo de Tamura de tres parámetros con 5 000 replicaciones bootstrap (Tamura, 1992) con el programa MEGA 11 (Tamura et al., 2021).

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Para el árbol filogenético se usó como raíz una secuencia de Psychoda alternata Say, 1824 del GenBank con número de acceso LC422861. Todas las secuencias de este estudio fueron depositadas en el GenBank para obtener su número de acceso.

183

Marín Cruz et al., Identificación y distribución del...

En total se recolectaron 934 adultos de mosquito fungoso negro con un promedio de 46.7 adultos por vivero forestal y 100 % correspondieron a la especie B. impatiens, considerada la plaga principal en las cinco regiones de muestreo (Figura 1).

Figura 1. Distribución de Bradysia impatiens Johannsen, 1912 en México.

A fin de facilitar la identificación de B. impatiens, a continuación se describen sus características: Adultos de color gris oscuro a negro, de 2 a 2.5 mm de longitud,

184

hembra más grande que el macho. Cabeza redondeada a ovoide con ojos moderadamente prominentes con piezas bucales ligeramente prolongadas (Figura 2A). Antena: 14 flagelómeros, cuarto flagelómero 1.6 veces más largo que ancho, superficie ligeramente rugosa (Figura 2B-C). Palpo: moderadamente largo, amarillo a pardo claro, con tres segmentos, segmento basal con la fosa sensorial profunda, sensilas largas, ligeramente curvadas con punta roma (Figura 2D). Tibia: Lado interno de la tibia anterior con una hilera de 10 sedas; tibia media y posterior con dos sedas delgadas en forma de espolones, subiguales (Figura 2E). Genitales: compactados, sin lóbulo basal o grupo de sedas en la vista ventral. Gonocoxito corto, cubierto con sedas oscuras, así como sedas gruesas y largas principalmente en la base (Figura 2F). Tergito 9 corto, trapezoidal, ligeramente emarginado apicalmente con varias sedas largas. Tegmen ligeramente más ancho que largo, redondeado apicalmente; edeago con base esclerotizada, longitud 0.1 mm. Gonostilo: 2.5 veces más largo que ancho, ocho espinas subiguales curvadas ventromedialmente y una espina apical gruesa (Figura 2F). Ala: con longitud total 1.95 mm, anchura 0.80 mm, infuscada grisácea-parda; venas posteriores sin macrotriquias; base de la M más larga que la bifurcación de M (Figura 2G).

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del...

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Figura 2. Vista lateral de adulto de Bradysia impatiens Johannsen, 1912. A) Hábito (♂); B) Cabeza vista frontal; C) Vista lateral de flagelómeros antenales; D) Palpo; E) Espolón tibial; F) Genitalia, vista ventral; G) Ala. Abreviaturas: flag I, flag II, flag III, flag IV, flag; XIV: primer, segundo, tercer, cuarto, décimo cuarto flagelómero antenal; tb spur: espolón tibial; goncx: gonocoxito; gonst: gonostilo; h: vena humeral; Sc: vena subcostal; R: vena radial; r m: vena transversal radio medial; Rs: sector radial; R1: primera vena longitudinal; C: vena costal; R4+5: tercera vena longitudinal; M1: primera rama de la vena media; M2: segunda rama de la vena media; M4: cuarta rama de la vena media; M1+2: fusión de la primera y segunda rama de la vena media; M fork: bifurcación de la vena medial; CuA: vena cubital anterior; an lb: lóbulo anal.

La identificación genética confirmó la identificación morfológica: los dípteros que emergieron de las cámaras de cría pertenecen a B. impatiens, con 99.6 % de identidad con las disponibles en Genbank (Figura 3, Cuadro 2). El árbol filogenético muestra la formación de dos grupos: Grupo 1, conformado por adultos del mosquito fungoso de 16 viveros forestales de las regiones Norte, Occidente, Centro y Golfo; Grupo 2, formado por un vivero del centro (Teoran Productores) y tres de la región del sur (Chiapas: Los Pocitos y San Agustín; Oaxaca: Tamazulapan).

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Figura 3. Árbol filogenético construido con secuencias correspondientes al Citocromo oxidasa I (COI) de Bradysia impatiens Johannsen, 1912 con el método maximum likelihood basado en el modelo de Tamura de tres parámetros (T92). Los porcentajes se calcularon con 5 000 réplicas de bootstrap.

Provincia de Avalos

La Gloria Pinus montezumae Lamb. MA20 MT827939

El Forestal

Cielo Azul Pinus arizonica Engelm. MA11 MT827930

Ignacio Pérez

Pinus cembroides Zucc. MA14 MT827933

Pinus hartwegii Lindl. MA16 MT827935

Pinus patula Schltdl. & Cham. MA19 MT827938

Pinus pseudostrobus Lindl. MA01 MT827920

Pinus devoniana Lindl. MA13 MT827932

Cuadro 2. Viveros con especies de pino con presencia de Bradysia impatiens Johannsen, 1912, clave de colecta y número de acceso en GenBank.

El Rincón

Tlaltenango

Pinus oocarpa Schiede ex Schltdl. MA05 MT827924

Pinus douglasiana Martínez MA12 MT827931

187

Tamazulapam Pinus devoniana Lindl. MA08 MT827927

Zimapán

TeotlalcoPlantaciones

San Agustín

Francisco Villa Pinus cooperi C. E. Blanco MA02 MT827921

Los Pocitos Pinus devoniana Lindl. MA06 MT827925

Especie Clave Número Genbank

Pueblo Nuevo Pinus montezumae Lamb. MA18 MT827937

El Ciruelo

Vivero

Pinus oaxacana Mirov MA15 MT827934

Perote

Marín Cruz et al., Identificación y distribución

MASVI

ProductoresTeoran Pinus ayacahuite C. Ehrenb. ex Schltdl. MA07 MT827926

Temamatla

Pinus durangensis Martínez MA04 MT827923

Pinus leiophylla Schiede ex Schltdl. & Cham. MA03 MT827922

Pinus engelmannii Carrière MA17 MT827936

del...

Atzimba

Pinus teocote Schltdl. & Cham. MA10 MT827929

Pinus greggii Engelm. ex Parl. MA09 MT827928

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El alineamiento de las secuencias arrojó una matriz de 540 pb por secuencia. Este marcador molecular, Citocromo Oxidada I (COI), es útil para la identificación a nivel de especie a partir de estados inmaduros de Bradysia sp. (Shin et al., 2015). Además, se debe de considerar el diseño de un par de oligonucleótidos específicos para esta especie de mosquito fungoso negro a partir del gen mitocondrial Citocromo Oxidasa I (COI) en combinación con los oligonucleótidos LCO1490 y HCO2198, el cual ayudaría a identificar más rápido. Caso similar fue utilizado para identificar a B. odoriphaga Yang y Zhang en Japón (Arimoto, 2022).

Steffan (1981), Frouz y Nováková (2001) y Marín Cruz et al. (2015a) mencionaron que el insecto tiene poca capacidad de vuelo, su duración de vida como adultos es de 4 a 6 días y sus hábitos impiden que pueda moverse a grandes distancias. Mohring et al. (2012) consideran que la diseminación de B. impatiens es principalmente por el ser humano.

La especie se ha registrado en Europa (Alemania, Azerbaiyán, España, Finlandia, Países Bajos, Irlanda, Italia, Letonia, Reino Unido, República Checa, Suiza y Ucrania), Asia (China, Corea del Sur, Japón y Rusia), América (Brasil, Canadá, Estados Unidos y Venezuela), África (Sudáfrica) y Oceanía (Australia) en cultivos bajo cubierta y en viveros (Menzel et al., 2003; Mohring et al., 2012; Shin et al., 2012). Esta especie de

La localización del mosquito fungoso negro en México es la siguiente: Ciudad de México, Estado de México, Michoacán, Morelos, Puebla y Tlaxcala (Villanueva et al., 2013; García, 2017), por lo que Chiapas, Chihuahua, Durango, Hidalgo, Jalisco, Oaxaca, Querétaro, Veracruz y Zacatecas corresponden a nuevos reportes para el país (Figura 1). Esta especie tiene un amplio intervalo de distribución, ya que las localidades donde está presente se ubican desde los 699 hasta 2 603 msnm y distancias de 800 a 1 800 km entre cada vivero, esto hace imposible que B. impatiens pueda migrar naturalmente (Cuadro 1, Figura 1).

188

La obtención de adultos de plantas con síntomas de daño del mosquito fungoso indica que puede habitar y reproducirse en especies del género Pinus, sin importar el hábito de crecimiento, requerimientos de humedad, el sistema de producción (contenedores o bolsa de polietileno) y el tipo de sustrato (composta, tierra de monte, corteza precomposteada, aserrín, turba, vermiculita o agrolita).

189

díptero causa pérdidas económicas considerables en el centro de país en la producción de plantas de Pinus montezumae Lamb., P. greggii Engelm. ex Parl., P. devoniana Lindl. (Syn.: P. michoacana Martínez 1948) y P. pseudostrobus Lindl. (López-Pérez et al., 2009; Marín Cruz et al., 2015b; García et al., 2017; Marín et al., 2017).

Para la región neotropical conformada por América del Sur, Centroamérica y el Caribe, se consignan aproximadamente 62 especies de Bradysia (Amorim, 1992). Broadley et al. (2018) han registrado en la región holártica a B. impatiens, B. ocellaris Comstock, 1882, B. tilicola Loew, 1850, Cosmosciara sp. Frey, 1942, Lycoriella agraria Felt, 1898, L. ingenua Dufour, 1939, L. sativae Johannsen, 1912 y Pnyxia scabiei Hopkins, 1895 como plaga por alimentarse del tejido vivo de las plantas.

Por último, este estudio proporciona evidencia de que B. impatiens tiene una gran plasticidad para adaptarse a diferentes alturas, condiciones ambientales y hospederos.

Marín Cruz et al., Identificación y distribución del...

En este estudio, se reporta el mosco fungoso como el causante de pérdida de plantas en 17 especies de pino en 12 estados de la república mexicana y, como nuevos

Además, se tienen informes que B. difformis (como B. impatiens) se hospeda y se alimenta del tallo y de la raíz de la Nochebuena (Euphorbia pulcherrima Willd. ex. Klotzch) (Villanueva Sánchez et al., 2013) y otras ornamentales como ciclamen (Cyclamen sp. L.), clavel (Dianthus sp. L.), gerbera (Gerbera sp. L.), lirio (Lilium sp. L.), rosa (Rosa sp. L.), violeta africana (Saintpaulia sp. H. Wendl.) y geranio (Pelargonium sp. L'Hér.) (García, 2008; García Pérez et al., 2021). Sin embargo, se debe considerar la presencia de otras especies del género, principalmente en la parte sur de México por formar parte de la región neotropical, donde existen pocos estudios relacionados con este grupo de insectos.

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hospederos, se establecen 13 especies del género Pinus (P. arizonica, P. ayacahuite, P. cembroides, P. cooperi, P. douglasiana, P. durangensis, P. engelmannii, P. hartwegii, P. leiophylla, P. oaxacana, P. oocarpa, P. patula y P. teocote).

Conclusiones

Los resultados de la caracterización morfológica y análisis molecular del mosquito fungoso negro confirmaron que los ciáridos obtenidos de plántulas de pino corresponden a Bradysia impatiens, que es el causante de la pérdida de ejemplares en 17 especies de pino de cinco regiones de México. De las 17 especies, 13 constituyen registros nuevos como hospederas de la especie de díptero (Pinus arizonica, P. ayacahuite, P. cembroides, P. cooperi, P. douglasiana, P. durangensis, P. engelmannii, P. hartwegii, P. leiophylla, P. oaxacana, P. oocarpa, P. patula y P. teocote). Además, se registra por primera vez el mosquito fungoso en nueve estados: Chiapas, Chihuahua, Durango, Hidalgo, Jalisco, Oaxaca, Querétaro, Veracruz y Zacatecas. Actualmente, B. impatiens se conoce en 15 estados del país.

190

Al Conacyt por el apoyo de la beca de estancia postdoctoral; a la Maestría en Ciencias Forestales por recibir al primer autor para realizar una estancia postdoctoral; a la Dra. Amparo Borja de la Rosa por toda la confianza y apoyo brindado; a los viveristas que amablemente permitieron el acceso y toma de muestra en sus instalaciones. Al Fondo Sectorial Conacyt Conafor 2018 1 A S

Agradecimientos

Arimoto, M. 2022. Development of molecular identification methods for a sciarid fly, Bradysia odoriphaga (Diptera: Sciaridae). Japan Agricultural Research Quarterly 56(1):19-24. https://www.jircas.go.jp/sites/default/files/publication/jarq/jarq561_19 24.pdf. (10 de febrero del 2022).

Los autores declaran no tener conflictos de interés.

Contribución por autor

67865 mediante el proyecto “Monitoreo, evaluación de daños, manejo preventivo y control de la secadera y pudrición de raíz causadas por Fusarium spp., y las moscas fungosas Bradysia y Lycoriella”. Conflicto de intereses

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Víctor Hugo Marín Cruz: colecta en campo e identificación, elaboración y corrección del manuscrito; David Cibrián Tovar y Silvia Edith García Díaz: elaboración y corrección del manuscrito; Omar Alejandro Pérez Vera: análisis filogenético, elaboración y corrección del manuscrito; Herón Huerta Jiménez: identificación y toma de fotografías; Edgar Magdaleno Hernández: elaboración del manuscrito.

Referencias

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