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REVISTA MEXICANA DE CIENCIAS FORESTALES www.cienciasforestales.org.mx ISSN: 2007-1132 La Revista Mexicana de Ciencias Forestales (antes Ciencia Forestal en México) es una publicación científica del sector forestal del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), Centro Público de Investigación y Organismo Público Descentralizado de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (Sagarpa). Tiene como objetivo difundir los resultados de la investigación que realiza el propio Instituto, así como la comunidad científica nacional e internacional en el ámbito de los recursos forestales. El contenido de las contribuciones que conforman cada número es responsabilidad de los autores y su aceptación quedará a criterio del Comité Editorial, con base en los arbitrajes técnicos y de acuerdo a las normas editoriales. Se autoriza la reproducción de los trabajos si se otorga el debido crédito tanto a los autores como a la revista. Los nombres comerciales citados en las contribuciones, no implican patrocinio o recomendación a las empresas referidas, ni crítica a otros productos, herramientas o instrumentos similares. Revista Mexicana de Ciencias Forestales está inscrita en el Índice de Revistas Mexicanas de Investigación Científica y Tecnológica, del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt). Es referida en el servicio de CABI Publishing (Forestry Abstracts y Forest Products Abstracts) de CAB International, así como en el Catálogo de Revistas del Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América y El Caribe, España y Portugal (LATINDEX); en el Índice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (PERIÓDICA); en el Catálogo Hemerográfico de Revistas Latinoamericanas, Sección de Ciencias Exactas y Naturales (HELA) y en la Scientific Electronic Library Online (SciELO-México). La Revista Mexicana de Ciencias Forestales Volumen 5, Número 25, septiembre-octubre 2014, es una publicación bimestral editada por el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Av. Progreso No. 5, Barrio de Santa Catarina, Delegación Coyoacán, C. P. 04010, México D. F. www.inifap.gob. mx, [email protected]. Distribuida por el Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales (CENID-COMEF). Editor Responsable. Marisela C. Zamora Martínez. Reservas de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2010012512434400-102. ISSN: 2007-1132, otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor (INDAUTOR). Certificado de Licitud de Título y Licitud de Contenido: En trámite por la Comisión Calificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas de la Secretaría de Gobernación. El presente archivo digital PDF correspondiente al Volumen 5, Número 25 de la Revista Mexicana de Ciencias Forestales, es una versión integra y fiel de la impresa en septiembre de 2014 por: Graphx, S.A. de C.V. Tacuba 40 - 205 Col. Centro, C.P. 06010, Deleg. Cuauhtémoc, México, D.F. Portada: Bosque de la Primavera, Guadalajara, Jalisco. Rosaura Ávila. COMITÉ EDITORIAL M.C. Marisela C. Zamora Martínez EDITORA EN JEFE Dr. Víctor Javier Arriola Padilla SECRETARIO TÉCNICO Dra. Cecilia Nieto de Pascual Pola COORDINADORA EDITORIAL CURADORA DE PUBLICACIÓN CONSEJO CONSULTIVO INTERNACIONAL Dr. Celedonio Aguirre Bravo Forest Service, United States Department of Agriculture. Estados Unidos de América Dra. Amelia Capote Rodríguez. Instituto de Investigaciones Fundamentales en Agricultura Tropical. La Habana, Cuba Dr. Carlos Rodriguez Franco Forest Service United States Research and Development. Estados Unidos de América Ing. Martín Sánchez Acosta Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Argentina Dra. Laura K. Snook International Plant Genetic Resources Institute. Roma, Italia Dr. Santiago Vignote Peña E.T.S.I. de Montes, Universidad Politécnica de Madrid. España CONSEJO CONSULTIVO NACIONAL Dr. Miguel Caballero Deloya Fundador de la Revista Ciencia Forestal en México Dr. Oscar Alberto Aguirre Calderón Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma de Nuevo León Dr. Francisco Becerra Luna Centro de Investigación Regional - Centro, INIFAP Dra. Patricia Koleff Osorio Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad Ing. Francisco Javier Musálem López Academia Nacional de Ciencias Forestales Dr. Juan Bautista Rentería Ánima Dirección de Soporte Forestal, INIFAP Dra. María Valdés Ramírez Escuela Nacional de Ciencias Biológicas, Instituto Politécnico Nacional Dr. Alejandro Velázquez Martínez Especialidad Forestal, Colegio de Postgraduados Dr. Hugo Ramírez Maldonado División de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma de Chapingo Dr. Jorge Méndez González Departamento Forestal, Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro Dr. Carlos Galindo Leal Dirección de Comunicación Científica, Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad REVISTA MEXICANA DE CIENCIAS FORESTALES CO N T E N I D O EDITORIAL El manejo de los recursos forestales desde una perspectiva de género 4 Marisela Cristina Zamora-Martínez ARTÍCULOS Estimación de biomasa aérea en plantaciones de Cedrela odorata L. y Swietenia macrophylla King 8 Aerial biomass estimation in Cedrela odorata L. and Swietenia macrophylla King plantations Agustín Rueda Sánchez, Juan de Dios Benavides Solorio, J. Ariel Ruiz Corral, Agustín Gallegos Rodríguez, Diego González Eguiarte, Eduardo López Alcocer y Miguel Acosta Mireles Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et. Cham. y Pinus montezumae Lamb. ante el cambio climático 18 Distribution of Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et. Cham. and Pinus montezumae Lamb. in the face of climate change Ramiro Pérez Miranda, Francisco Moreno Sánchez, Antonio González Hernández y Víctor Javier Arriola Padilla Indicador condición de copa y su aplicación en tres parques del Distrito Federal 34 Crown condition indicator and its use in three parks of Mexico City Alejandra Yunuen Zaragoza Hernández, Víctor Manuel Cetina Alcalá, Miguel Ángel López López, Alicia Chacalo Hilú, Ma. Lourdes de la Isla de Bauer y Héctor González Rosas 2 Conocimiento de los bosques para la gente Knowledge of forests for the people Vo l . 5 Nú m . 25 s e p t i e m b re - o c t u b re 2 014 Distribución granulométrica en subproductos de aserrío para su posible uso en pellets y briquetas 52 Granulometric distribution in timber byproducts for potential use in pellets and briquettes Fermín Correa-Méndez, Artemio Carrillo-Parra, José Guadalupe Rutiaga-Quiñones, Francisco Márquez-Montesino, Humberto González-Rodríguez, Enrique JuradoYbarra y Fortunato Garza-Ocañas Muestreo por conglomerados para manejo forestal en el Ejido Noh Bec, Quintana Roo 64 Cluster sampling for forest management at Ejido Noh Bec, Quintana Roo Alfredo E. Tadeo Noble, Héctor M. De Los Santos Posadas, Gregorio Ángeles Pérez y Jorge A. Torres Pérez Rompimiento de la dormancia en semillas y propagación in vitro de Cordia elaeagnoides A. DC. 84 Breaking of dormancy in seeds and in vitro propagation of Cordia elaeagnoides A. DC. Fernando Santacruz Ruvalcaba, José Juvencio Castañeda Nava, Ana María Gaspar Peralta, Nancy Núñez Sandoval y Antonio Mora Santacruz Arnica montana L., planta medicinal europea con relevancia 98 Arnica montana L., relevant European medicinal plant José Waizel-Bucay y María de Lourdes Cruz-Juárez Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causante de la pudrición del cuello y la raíz de teca 110 Kretzschmaria zonata (Lév.) P. M. D. Martin, causal agent of root and neck rot in teak David Cibrián Tovar, Omar Alejandro Pérez Vera, Silvia Edith García Díaz, Rosario Medel Ortiz y José Cibrián Tovar 3 Editorial El manejo de los recursos forestales desde una perspectiva de género El enfoque de género en la gestión de los recursos forestales comprende diversos aspectos. En primer lugar, el diferente grado de participación de ambos sexos en el diseño e implementación de proyectos; en segundo término, el desigual acceso a los beneficios de la actividad forestal; y en tercer lugar, las estrategias que pueden utilizarse para superar las restricciones que enfrentan las mujeres para acceder a dichos beneficios. El género se define como una identidad de hombres y mujeres culturalmente específica y socialmente condicionada. El género responde a las relaciones entre hombres y mujeres, aunque en estas, por lo general, ellas tienen una posición desventajosa. El género no debería considerarse solo como un problema de la mujer, sino más bien como el resultado de las relaciones entre ambos sexos en los contextos político, social y administrativo. Los atributos de los responsables del manejo de los recursos naturales, en especial sus roles de género, influyen en cómo se gestionan los bosques. Las relaciones de género, aunadas a los factores ambientales, biológicos, a los niveles de riqueza y la edad inciden con las normas que aumentan o disminuyen la sostenibilidad de los recursos forestales. El debate entre género y silvicultura se ha centrado en las diferencias entre hombres y mujeres, en términos de su relación con los recursos naturales, los usos y métodos de manejo de los mismos. Los estudios sobre el particular han evidenciado que las féminas son las principales usuarias de los bosques, a través de su participación en la recolección de productos alimentarios para la subsistencia familiar; la recolección o cultivo de plantas medicinales, la extracción de leña y las actividades forestales de pequeña escala para la obtención de productos para la venta, es decir, son generadoras de valor, ya que llevan a cabo el comercio de diversos productos naturales, como por ejemplo, los hongos silvestres comestibles. Las mujeres que dependen de los recursos naturales son afectadas negativamente por su degradación. En algunos casos, el desmonte de bosques comunales para dedicar las tierras a la producción agrícola o a la silvicultura comercial ha reducido su acceso a los recursos forestales, lo que conlleva a que tengan que recorrer diariamente mayores distancias para obtener productos para su subsistencia y comercialización. Diversas instituciones han resaltado el papel de la mujer en escenarios en los que “todos ganan”, ya que se supone que son capaces, simultáneamente, de satisfacer los intereses de género y lograr los objetivos de conservación del medio ambiente. La relación de las féminas con él, al igual que el caso de los hombres, está determinada por proceso sociales y económicos específicos, de tal suerte que, tanto sus intereses como sus oportunidades, cambian a consecuencia de su relación con el sexo opuesto y entre ellas. Por lo tanto, resulta cuestionable el supuesto de que existe una relación especial de la mujer con la naturaleza, el cual podría afectar negativamente la sostenibilidad y la equidad del diseño y la implementación de los programas de gestión de los recursos forestales. Por otra parte, la dependencia de la venta de productos alimentarios de los bosques comunales puede deberse al hecho de que las mujeres no gozan del derecho a una tenencia segura de la tierra, lo que constituye una limitante para la recepción de incentivos económico para el manejo de los recursos maderables y no maderables. Destaca la falta de participación de la mujer en el diseño e implementación de los proyectos forestales. Algunos proyectos de silvicultura social y comunitaria han recibido fuertes críticas por ser sexualmente discriminatorios, debido a que en ellos son consideradas como mano de obra barata. El aporte más importante del debate de género en la silvicultura para el desarrollo rural ha sido poner de relieve la importancia del poder. La falta de comprensión de las relaciones de poder en contextos determinados por el género ha tenido como consecuencia que el control lo ejerzan ciertos grupos de interés, así como la desigual distribución de los costos y los beneficios dentro de la comunidad. La comprensión de esas relaciones es primordial para determinar los espacios en los que hombres y mujeres puedan definir y buscar la satisfacción de sus intereses. El acceso de las mujeres a la tierra y los recursos naturales está vinculado a la seguridad alimentaria mundial, el desarrollo económico sostenible, así como a la lucha, a la prevención y a la respuesta de la sociedad a la violencia de género. A esta conducta se vinculan supuestos como que los hombres son “cabeza de familia”; el control y la gestión de los paisajes terrestres, implícitamente, reflejan las ideas de que las mujeres son incapaces de gestionar en forma efectiva la tierra y sus recursos, que los recursos productivos dados a las mujeres se “pierden”, cuando se rompe el vínculo familiar (en caso de divorcios o de viudez), y que los hombres proporcionan la seguridad financiera de las mujeres. El desafío consiste en la erradicación de esas ideas discriminatorias. Sin dejar de reconocer el papel relevante de la mujer en la gestión ambiental, es importante establecer una división exacta de la mano de obra, la naturaleza y el alcance de la cooperación, los flujos de información, el conocimiento, los beneficios, y el liderazgo entre los participantes masculinos y femeninos de los grupos mixtos de usuarios de los bosques, antes de implementar cualquier tipo de intervención. Lo anterior responde al hecho, indiscutible, de que ellas y los hombres se relacionan con los recursos naturales de manera distinta, en lo que se refiere al acceso, control, conocimientos, formas de manejo y gestión. Con base en los registros de la Organización de las Naciones Unidas existen, al menos, 115 países que reconocen específicamente los derechos de propiedad de las mujeres en igualdad de condiciones con los hombres; sin embargo, su implementación a menudo es obstaculizada por las normas socioculturales y la falta de conocimiento de las mujeres sobre sus derechos. Ante tal realidad, se requiere promover una legislación sensible al género; hacer cumplir la legislación vigente, cuando existe; buscar que los sistemas judiciales sean más accesibles y sensibles a las mujeres; y prestar asistencia a quienes, de manera individual o colectiva, traten de reclamar sus derechos. Los hombres se enfocan en la eficiencia de una especie para la producción de madera, las mujeres prefieren árboles de usos múltiples (energía, forraje y sombra) para uso doméstico; las féminas y los niños (as) recolectan leña, agua, material para hacer artesanías, plantas medicinales y alimenticias, fruta y hongos para el autoconsumo. Cuando participan en el mercado, las mujeres venden pequeñas cantidades de recursos forestales no maderables (RFNM) y artesanías de su propia fabricación, por lo general en el sector informal y en localidades cercanas a su lugar de residencia: esta actividad comercial es una fuente importante de ingresos para las mujeres más pobres, de mayor edad y con escasos niveles de educación formal. Son los únicos que pueden obtener, en particular aquellas que viven en comunidades forestales muy marginadas. Un reclamo pendiente es garantizar la participación significativa de las mujeres en la toma de decisiones, para lo cual se requiere que las mujeres y los grupos de derechos de que las representan estén presentes de manera efectiva en términos de igualdad con los hombres en todas las estructuras de toma de decisiones relacionados con la tierra; tengan acceso a la información completa y precisa sobre los procesos de toma de decisiones relativas a la tierra. La falta de una política de equidad de género en el sector forestal responde a la poca presencia de mujeres con formación forestal, tanto en instituciones públicas como en el sector privado. De tal suerte que los receptores de las políticas públicas están en una posición subordinada dentro de la estructura de toma decisiones y son una minoría. Se necesita alcanzar una masa crítica de alrededor de 30 % de presencia femenil dentro del sector para tener verdadero impacto. El derecho de las mujeres a la participación activa, significativa, eficaz y política, también es un componente esencial del enfoque basado en los derechos humanos. Tanto la intervención directa en la toma de decisiones, así como una representación efectiva y justa de los intereses y derechos de las mujeres en los órganos de toma de decisiones e instituciones es fundamental para alcanzar una gestión sostenible y equitativa de los recursos forestales. El derecho a la participación se aplica a todas las etapas de leyes, políticas y desarrollo de programas; incluye las investigaciones y el análisis; la planificación y diseño de programas; la distribución del presupuesto; así como la financiación, ejecución, seguimiento y evaluación de los programas. Ante tal panorama, una acción de impacto mundial que busca la visibilidad de las mujeres rurales es la celebración del Día Internacional de las Mujeres Rurales, 15 de octubre, cuyo sustento es la Resolución 62/136, del 18 de diciembre de 2007 de la Asamblea General de la Organización de las Naciones Unidas, en la cual se reconoce “… la función y contribución decisivas de la mujer rural, incluida la mujer indígena, en la promoción del desarrollo agrícola y rural, la mejora de la seguridad alimentaria y la erradicación de la pobreza rural.” Es indiscutible el papel preponderante de las mujeres rurales en la consecución de los cambios económicos, ambientales y sociales que se requieren para lograr el desarrollo sostenible, el cual ha sido reconocido, sobre todo, en el presente siglo; sin embargo, sigue siendo notoria la invisibilidad de las féminas en gran parte de los países en desarrollo. Dicha falta de visibilidad es causa y efecto de su acceso limitado a la educación, al crédito y a los servicios de salud. Por eso resulta, por 5 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 demás, relevante y oportuno pronunciamiento como el del secretario general de la Organización de las Naciones Unidas, Ban Ki-Moon, con motivo del Día Internacional de las Mujeres Rurales (15 de octubre de 2014): “Colectivamente, las mujeres rurales son una fuerza que puede impulsar el progreso a nivel mundial. Debemos aprovechar ese potencial para lograr los tres objetivos interrelacionados que nos hemos fijado para el año próximo: acelerar nuestra labor para alcanzar los Objetivos de Desarrollo del Milenio, adoptar una nueva visión del desarrollo sostenible y concertar un acuerdo universal significativo sobre el clima.” Finalmente, no hay que perder de vista que la gestión ambiental que conduce a un manejo sostenible de los recursos forestales debe basarse en un enfoque de género que garantice la participación activa y equitativa de mujeres y hombres; así como una distribución justa del trabajo y sus beneficios. 6 7 Artículo / Article Estimación de biomasa aérea en plantaciones de Cedrela odorata L. y Swietenia macrophylla King Aerial biomass estimation in Cedrela odorata L. and Swietenia macrophylla King plantations Agustín Rueda Sánchez1, Agustín Gallegos Rodríguez2, Diego González Eguiarte2, J. Ariel Ruiz Corral1, Juan de Dios Benavides Solorio1, Eduardo López Alcocer2 y Miguel Acosta Mireles3 Resumen Se evaluaron las capacidades de producción de biomasa y de captura de carbono en plantaciones de Cedrela odorata y Swietenia macrophylla con 12 años en el estado de Jalisco. En campo fueron seleccionados y derribados 15 árboles de cada especie para determinar la biomasa y el carbono en el estrato aéreo; se tomaron muestras del fuste, de las ramas (brazuelo y leña) y del follaje de cada individuo para conocer su peso fresco; en el laboratorio se secaron para obtener el peso seco y con estos datos se calculó la biomasa total de cada ejemplar a partir de la relación peso seco: peso fresco. Para realizar las estimaciones se ajustaron ecuaciones de regresión tipo polinomial y potencial, el diámetro normal y la altura fueron las variables independientes. Al peso seco de cada componente del árbol se le aplicó un índice de captura de carbono de 0.4269 y con ello se obtuvo el potencial de captura de carbono atmosférico. Para C. odorata el total de biomasa promedio por espécimen fue de 34 kg, en la que se distribuye 75 % de la biomasa en el fuste, 11 % en el brazuelo, 9 % en ramas (leña) y 5 % en el follaje. Para S. macrophylla el total de biomasa promedio por espécimen fue de 26 kg, del cual 47 % se distribuye en el fuste, 19 % en el brazuelo, 23 % en ramas y 10 % en el follaje. Palabras clave: Biomasa, carbono, Cedrela odorata L., ecuaciones alométricas, Jalisco, Swietenia macrophylla King. Abstract This study was conducted with the aim of assessing the ability of biomass production and carbon sequestration by plantations of Cedrela odorata and Swietenia macrophylla in a plantation established 12 years ago in the state of Jalisco, Mexico. At Costa de Jalisco Experimental Site of the Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) and 15 trees of each species were selected and felled and the biomass and carbon in the aerial stratum were determined. Samples were taken from the stem, branches (twigs and firewood) and foliage of each of the selected trees and fresh weight was determined in the field from both species; the samples were dried in a laboratory to obtain the dry weight and estimate the total biomass of each tree using the ratio dry weight: fresh weight of samples. To estimate the biomass and carbon and polynomial regression equations were fit; the independent variables were normal diameter and tree height. To the dry weight of each tree component was applied a carbon sequestration index of 0.4269, thereby determining the potential for atmospheric carbon sequestration. For C. odorata, the total average biomass per tree was 34 kg, 75 % of which belongs to the biomass in the stem, 11 % in the trunk, 9 % in branches (wood) and 5 % in foliage. For S. macrophylla, the total average biomass per tree was 26 kg, which are distributed as 47 % in the stem, 19 % in the trunk, 23 % in branches and 10 % in the foliage. Key words: Biomass, carbon, Cedrela odorata L., allometric equations, Jalisco, Swietenia macrophylla King. Fecha de recepción/date of receipt: 6 de octubre de 2010; Fecha de aceptación/date of receipt: 8 de julio de 2014 1 Campo Experimental Centro Altos de Jalisco, CIRPAC-INIFAP. Correo-e: [email protected]. 2 Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias (CUCBA), Universidad de Guadalajara. 3 Campo Experimental Valle de México, INIFAP. Rueda et al., Estimación de biomasa aérea en plantaciones de... Introducción Introduction El planeta experimenta un cambio climático global que consiste en el calentamiento promedio del globo de 0.6 °C (en los últimos 170 años), su origen es el incremento en la concentración de gases efecto invernadero (GEI) en la atmósfera que resulta de actividades fundamentalmente antropogénicas (IPCC, 2007). De los GEI, el dióxido de carbono contribuye con más de 65 % al efecto invernadero y su contenido en la atmósfera ha aumentado de 280 (en 1860) a 360 ppm en menos de 150 años (IPCC, 2007). The planet is experiencing a global climatic change that consists in an average heating of .6 °C (in the last 170 years), and that is originated in the increment in the greenhouse effect gases (GEG) in the atmosphere as a result, mainly, from antropic activities (IPCC, 2007). Of GEG, carbon dioxide puts in more than 65 % to the greenhouse effect and its proportion has passed from 280 (in 1860) to 360 ppm in less than 150 years (IPCC, 2007). The balance between the emission and the sequestration of carbon of the ecosystems is crucial for the weather equilibrium on Earth and the trees keep a close relationship with it, since they can act as a net carbon deposit. It is expected that in the next 100 years, the terrestrial vegetation that is in a good conservation condition would be able to reduce from 20 to 50 % of the net CO2 net emissions (Masera, 2001). El balance entre la emisión y la captura de carbono de los ecosistemas es fundamental para el equilibrio del clima en la Tierra, los árboles guardan una estrecha relación con este, ya que pueden actuar como un sumidero neto de carbono. Se estima que en los próximos cien años la vegetación terrestre en buen estado de conservación sería capaz de reducir de 20 a 50 % de las emisiones netas de CO2 (Masera, 2001). It is important that carbon sequestration in cultivated or induced ecosystems be considered one of the criteria of selection of species to carry out reforestation and productive forest plantations; this is a rather new research field in Mexico. Es importante que la captura de carbono en ecosistemas cultivados o inducidos sea considerada uno de los criterios de selección de especies para llevar a cabo programas de reforestación y plantaciones forestales productivas; en México estas investigaciones aún son incipientes. Forest capture carbon when photosynthesis is greater than the sum of the autotrophic and heterotrophic respiration (Brown, 1997). Biomass is the solar energy that plants transform into organic matter and it can be recovered by direct combustion or in other fuels (Parde, 1980); to estimate the biomass production in trees, allometric functions are frequently used (Gayoso et al., 2002), which are broadly applied to several forest studies, as they are very flexible. The most common explanatory variables are the diameter at breast height (DBH), diameter at stump height (DSH), total height (TH) and their different combinations (Prado et al., 1987). Los bosques capturan carbono cuando la fotosíntesis es mayor que la suma de la respiración autotrófica y heterotrófica (Brown, 1997). La biomasa es la energía solar que las plantas convierten en materia orgánica y se puede recuperar, ya sea por combustión directa o al transformarla en otros combustibles (Parde, 1980); para estimar la producción de biomasa en individuos arbóreos frecuentemente se utilizan funciones alométricas (Gayoso et al., 2002) que son ampliamente aplicadas en diversos estudios forestales, por su flexibilidad. Las variables explicativas más comunes son el diámetro a la altura del pecho (DAP), el diámetro a la altura del tocón (DAT), la altura total (HT) y diferentes combinaciones de ellas (Prado et al., 1987). Masera (2001) states that unitary carbon sequestration can be obtained from measuring the carbon content in each and every one of the present reservoirs in an area. Masera (2001) menciona que la captura unitaria de carbono se puede obtener a partir de mediciones del carbono contenido en todos y cada uno de los reservorios presentes en el área. The total of captured carbon (CT) (tons of carbon per hectare) is formally expressed as: CT= Cv + Cd + Cs + Cp + Cf El total de carbono capturado (CT) (toneladas de carbono por hectárea) se expresa formalmente como: CT= Cv + Cd + Cs + Cp + Cf (1) Where: CT = Total captured or accumulated carbon Cv = Carbon contained in the vegetation Cd = Carbon contained in debris Cs = Carbon contained in the soil Cp = Carbon contained in woody products Cf = Saved carbon from replacement of fosil fuels (1) Donde: CT = Carbono total capturado o acumulado Cv = Carbono contenido en la vegetación Cd = Carbono contenido en la materia en descomposición Cs = Carbono contenido en el suelo 9 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Cp = Carbono contenido en productos de madera Cf = Carbono ahorrado por sustitución de combustibles fósiles Additionally, when the time line is to be taken into account, it is possible to use the following formula: CT = ∫0 [Cv (t) + Cd (t) + Cs (t) + Cp (t) dt / t + Σ Cf (t) Adicionalmente, si se desea considerar el horizonte de tiempo, es posible aplicar la siguiente fórmula: CT = ∫0 [Cv (t) + Cd (t) + Cs (t) + Cp (t) dt / t + Σ Cf (t) (2) Where: CT = Total captured or accumulated carbon Cv = Carbon contained in the vegetation Cd = Carbon contained in debris Cs = Carbon contained in the soil Cp = Carbon contained in woody products Cf = Saved carbon from replacement of fossil fuels t = Time dt = Debris in time (2) Donde: CT = Carbono total capturado o acumulado Cv = Carbono contenido en la vegetación Cd = Carbono contenido en la materia en descomposición Cs = Carbono contenido en el suelo Cp = Carbono contenido en productos de madera Cf =Carbono ahorrado por sustitución de combustibles fósiles t = Tiempo dt = Descomposición en el tiempo There are several estimation methods in regard to the kind of sink; the choice of one or the other depends on the kind of available information at the time and the demanded accuracy. Masera (2001) points out that the retained carbon in vegetation is the sum of the aerial biomass and that of the roots. Since the biomass data are destructively collected, it is common to have only secondary data (height and diameter of the trees); in these cases it is possible to estimate the amount of carbon that biomass contains when using a series of regression allometric equations. Existen varios métodos de estimación en función del tipo de reservorio; la selección de uno u otro dependerá del tipo de información disponible en el momento y de la precisión requerida. Masera (2001) indica que el carbono retenido en la vegetación es la suma de la biomasa aérea y la de las raíces. Dado que los datos de biomasa se colectan destructivamente, es común solo tener datos secundarios (la altura y el diámetro de los árboles); en estos casos es posible estimar el carbono que contiene la biomasa al utilizar una serie de ecuaciones alométricas de regresión. The aim of this study was to assess the ability of biomass production and of carbon sequestration in Cedrela odorata L. and Swietenia macrophylla King plantations in the subhumid tropic of Jalisco state. El objetivo del presente estudio fue evaluar la capacidad de producción de biomasa y de captura de carbono en plantaciones de Cedrela odorata L. y Swietenia macrophylla King en el trópico subhúmedo del estado de Jalisco. Materials and Methods Materiales y Métodos Field work was made at Costa de Jalisco Experimental Site of the Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), found in La Huerta municipality, Jalisco, between the geographical coordinates 19°31’15” north and 104°32’00” west, at an altitude of 298 m. The climate of the region, according to Köppen’s system adjusted by García (1973), is Aw1 that is described as subhumid warm with summer rains, with 1 100 mm as annual average precipitation, 34 °C as maximum average temperatures and minimal means of 12 °C. Haplic feozem is the type of soil, with 6.7 pH (Benavidez et al., 2009). Study area Área de estudio El trabajo de campo se realizó en el Sitio Experimental Costa de Jalisco del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), localizado en el municipio La Huerta, Jalisco, en las coordenadas 19°31’15” latitud norte y 104°32’00” longitud oeste, a una altitud de 298 m. El clima de la región según el sistema Köppen modificado por García (1973), es un Aw1 que se define como cálido subhúmedo con lluvias de verano, con precipitación media anual de 1 100 mm, temperaturas medias máximas de 34 °C y medias mínimas de 12 °C. El tipo de suelo es Feozem haplico, con pH 6.7 (Benavidez et al., 2009). Selection and felling of sample trees The individuals that were used were obtained from a 12 year forest plantation established on 1.8 hectares. The data record took place between July and November 2006, when the trees had all their leaves. 10 Rueda et al., Estimación de biomasa aérea en plantaciones de... 15 trees at random were chosen from each one of the species, and they were already marked to be cleared out as regularly done in plantations as part of their management. According to Schlege et al., (2000), biomass studies, in general, use from 20 to 40 specimens for wide zones; in specific locations, 15 is enough. Selección y derribo de árboles muestra Los individuos utilizados se obtuvieron de una plantación forestal de 12 años de establecida con 1.8 hectáreas de superficie. El registro de datos se llevó a cabo entre julio y noviembre de 2006, cuando los ejemplares portaban todo su follaje. Se escogieron al azar 15 árboles de cada una de las especies, ya marcados para ser derribados para realizar el aclareo que se hace en estas plantaciones, como parte de su manejo. De acuerdo con Schlegel et al. (2000), los estudios de biomasa en general utilizan de 20 a 40 especímenes para zonas amplias; en localidades específicas 15 es un número suficiente. Aerial biomass sampling Sampling was completely at random and was determined by the diametric categories, and it was intended to include all of those represented in both species; to each felled tree was measured its normal diameter (ND) and, later, it was cut into commercial logs of various lengths, according to the different make-up of each of the stems. From each of the, was selected a sample that was a slice 5 cm thick, more or less, the first of which was taken from the section of the lower part of the first log and the others, from the thickest of the rest, each log was measured afterwards. Muestreo de biomasa aérea El muestreo fue completamente aleatorio y se definió por clases diamétricas y se procuró incluir a todas las categorías representadas en ambas especies; a cada árbol derribado se le midió el diámetro normal (DN) y, posteriormente, se le seccionó en trozas comerciales de varias longitudes, de acuerdo con las diferentes conformaciones del fuste de cada ejemplar. De cada una de ellas se seleccionó una muestra que consistió en una rodaja de 5 cm de espesor, aproximadamente, la primera de las cuales se tomó de la sección que corresponde a la parte baja de la primera troza y las demás, de la parte más gruesa de las restantes; después, se midió cada troza. Branches were put apart from foliage and they were weighted in a separate form, and thus, from one to three samples of each element were obtained, according to the size of the tree. A total of 157 samples were distributed as follows: 69 from the stem (slices), 32 from foliage, 26 from twigs ad 30 from branches (Table 1). Fresh weight was determined with clock balances Tecnocor 200-D 200 kg; for logs, branches and foliage a 500 kg was used and for the samples taken from the logs (slices), branches, twigs and foliage, a balance Torino AP-20, 20 kg device was used. Se separaron las ramas del follaje y se pesaron de manera independiente, de lo que se obtuvo de una a tres muestras para cada componente, en función del tamaño del árbol. En total se reunieron 157 muestras distribuidas de la siguiente manera: 69 del fuste (rodajas), 32 del follaje, 26 de los brazuelos y 30 de las ramas (Cuadro 1). Sample processing El peso fresco se determinó con básculas de reloj Tecnocor 200-D de 200 kg de capacidad, para las trozas, las ramas y el follaje se utilizó una con 500 kg de capacidad y para las muestras que se obtuvieron de las trozas (rodajas), de las ramas, de los brazuelos y del follaje, se usó una Torino AP-20 de 20 kg de capacidad. Samples were exposed to sunlight for 30 days to avoid the attack of fungi; afterwards, they were dried until they achieved a constant weight in an electric laboratory kiln (O.R.L. S-343); the slices, twigs and branches were kept at 70 °C for 12 days and the foliage between 35 and 40 °C for 5 days. When dry weight became constant, all the samples were weighted in grams in order to get more accurate measurements. Cuadro 1. Número de muestras utilizadas. Rodajas (Fuste) Follaje Brazuelo Ramas Total de muestras Cedrela odorata L. 49 15 12 15 91 Swietenia macrophylla King 20 17 14 15 66 Total 69 32 26 30 157 Especie 11 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Table 1. Number of used samples. Slices (Trunk) Foliage Twigs Branches Total of samples Cedrela odorata L. 49 15 12 15 91 Swietenia macrophylla King 20 17 14 15 66 Total 69 32 26 30 157 Species Procesamiento de muestras Biomass determination Las muestras fueron expuestas al sol durante 30 días para evitar el ataque de hongos, posteriormente se secaron a peso constante en una estufa de secado eléctrico de laboratorio O.R.L. S-343; en el caso de rodajas, brazuelos y ramas se mantuvieron a una temperatura de 70 °C durante 12 días y el follaje se conservó entre 35 y 40 °C durante 5 días. Cuando el peso seco fue constante, todas las muestras fueron pesadas en gramos, para mayor precisión. In order to know the total biomass of each part (stem or slices of it, twigs, branches and foliage) the factor that came from the relation between dry weight and fresh weight of the sample of each of them was used; such number was multiplied by the fresh weight of the whole structure. The sum of the total stem biomass (logs) and the crown (twigs, branches and foliage) resulted in the total aerial biomass of each tree. Data analysis Determinación de biomasa Linear and non-linear mathematic models were fit to explain the total biomass variation per tree from the diameter at breast height (DBH) and tree height independent variables. The fit were made with an Excel (Microsoft Office, 2007) sheet. In order to choose the best fit models, the determination coefficient (R²) was used. Para conocer la biomasa total de cada componente (fuste o rodajas, brazuelo, ramas y follaje) se empleó el factor que resultó de la relación peso seco: peso fresco de la muestra de cada componente, después se multiplicó por el peso fresco de todo el componente. La suma de la biomasa total del fuste (trozas) y de la copa (brazuelo, ramas y follaje) dio como resultado la biomasa aérea total de cada árbol. Determination of carbon content Several studies have started from the tree biomass as an indicator of carbon content; the available amount of this element is multiplied by the conversion factor from biomass to carbon, that goes from 0.40 to 0.55, range that is the rate of carbon that any vegetal species has (Jo y Mc Pherson, 1995; Callo, 2001); and the applied factor was 0.4269 (Jo and Mc Pherson, 1995). Análisis de datos Se ajustaron modelos matemáticos lineales y no lineales para explicar la variación de la biomasa total por árbol a partir de las variables independientes diámetro a la altura del pecho (DAP) y altura del árbol. Los ajustes se realizaron con una hoja de cálculo Excel (Microsoft Office, 2007). Para seleccionar los modelos mejor ajustados se utilizó el coeficiente de determinación (R²). For estimate the aerial carbon content of both species by the following expression: Determinación del contenido de carbono CCC = BTC * 0.4269 Diversos estudios han empleado la biomasa de los árboles para estimar el contenido de carbono; esto se logra a partir de la multiplicación de la cantidad disponible en alguna superficie por el factor de conversión de biomasa a carbono, que va desde 0.40 hasta 0.55; este intervalo corresponde a la proporción de carbono que cualquier especie vegetal contiene (Jo y Mc Pherson, 1995; Callo, 2001); el factor empleado fue de 0.4269 (Jo y Mc Pherson, 1995). (3) Where: CCC = Carbon content per component (stem, branches, foliage) in kg. BTC = Total biomass of the component (kg) 0.4269 = Conversion factor (Jo and Mc Pherson, 1995) The carbon of each component of biomass was summed to obtain the total content of carbon of the global biomass of each tree. 12 Rueda et al., Estimación de biomasa aérea en plantaciones de... Para estimar el contenido de carbono en la biomasa de los componentes de los árboles de cada especie, se empleó la siguiente expresión: CCC = BTC * 0.4269 Resultados y Discusión Biomass and aerial carbon estimation (3) The normal diameter (DN) of the C. odorata trees measured, in average, 14.3 cm, with variation between 8.5 and 22 cm; standard deviation was 3.82 and most of the individuals were distributed in the diametric categories from 10 to 15 and from 15 to 20 cm (Table 2). Donde: CCC = Contenido de carbono por componente (fuste, ramas, follaje) en kg. BTC = Biomasa total del componente (kg) 0.4269 = Factor de conversión (Jo y Mc Pherson, 1995). The DN of S. macrophylla oscillated between 6.4 and 17.5 cm, with a mean of 10.2 cm and a standard deviation of 3.11; most samples were in the diametric categories from 5 to 10 and from 10 to 15 cm (Table 2). Se sumó el carbono de cada componente de la biomasa para obtener el contenido total de carbono de la biomasa global de cada árbol. For C. odorata, the biomass of each specimen varied in an interval from 8.6 to 114.9 Kg, the mean was 33.7 kg and standard deviation 28.3 kg; 95 % (31.8 kg) of biomass was distributed in components that make-up timber as follows: 74.7 % (25.2 kg) in the stem, 10.6 % (3.6 kg) in twigs and 9.2 % (3.1 kg) in firewood, the resting 5 % (1.8 kg) concentrated in foliage (Table 3). Average total biomass per C. odorata tree (33.7 kg), multiplied by the 1 111 ind ha-1 sums up a total of 37.44 ton ha-1 after 12 years of having established the plantation. Resultados y Discusión Estimación de biomasa y carbono aéreo El diámetro normal (DN) de los árboles de C. odorata midió en promedio 14.3 cm, con variación entre los 8.5 y los 22 cm, la desviación estándar fue de 3.82 y la mayor parte de los individuos se distribuyó dentro de las categorías diamétricas de 10 a 15 y de 15 a 20 cm (Cuadro 2). In the case of S. macrophylla, biomass production per individual varied from 6.3 and 92.1 kg, an average of 25.9 kg and a standard deviation of 22.3 kg. 90 % (23.2 kg) of biomasss was distributed in the woody components, as follows: 47.5 % (12.3 kg) in the stem, 19.3 % (5.0 kg) in twigs and 22.8 % (5.9 kg) in firewood, the resting 10 % (2.6 kg) was part of foliage (Table 3). El DN de S. macrophylla osciló entre 6.4 y 17.5 cm, tuvo una media de 10.2 cm y su desviación estándar fue 3.11; la mayoría de los ejemplares se situaron en las categorías de diámetro de 5 a 10 y 10 a 15 cm (Cuadro 2). Cuadro 2. Distribución del arbolado por categoría diamétrica de las especies forestales en estudio. Table 2. Woodland distribution by diametric category of the forest species in the study. Categoría diamétrica Cedrela odorata L. Swietenia macrophylla King (cm) (No. árboles) (No. árboles) 5 a10 1 7 10 a15 8 7 15 a 20 5 1 20 a 25 1 0 Total 15 15 DAP * 14.3 10.2 * DAP = Diámetro a la altura del pecho (promedio) * DAP = Diameter at breast height (average) Para C. odorata, la biomasa de cada ejemplar osciló en un intervalo de 8.6 a 114.9 kg, la media fue de 33.7 kg y la desviación estándar, 28.3 kg; 95 % (31.8 kg) de la biomasa se distribuyó en los componentes que conforman la madera, de la siguiente forma: 74.7 % (25.2 kg) en el fuste, 10.6 % (3.6 kg) en el brazuelo y 9.2 % (3.1 kg) para leña, 5 % restante (1.8 kg) se The average total biomass per tree was 26.0 kg, which when multiplied by the 1 111 ind ha-1 sums up a total of 28.886 ton ha-1, also after 12 years of having established the plantation. 13 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Figura 1. Relación entre el diámetro a la altura del pecho y la biomasa por clase diamétrica en Cedrela odorata L. Figure 1. Relation between DBH and biomass by diametric class in Cedrela odorata L. Figura 2. Relación entre el diámetro a la altura del pecho y la biomasa por clase diamétrica en Swietenia macrophylla King. Figure 2. Relation between DBH and biomass by diametric class in Swietenia macrophylla King. 14 Rueda et al., Estimación de biomasa aérea en plantaciones de... concentró en el follaje (Cuadro 3). La biomasa total promedio por árbol de C. odorata (33.7 kg), multiplicada por los 1 111 ind ha-1 arroja un total de 37.44 ton ha-1 a los 12 años de establecida la plantación. To estimate the aerial carbon content of both species, the 0.4269 Jo and Mc Pherson (1995) conversion factor to the obtained biomass values (Table 3). Fitted models En el caso de S. macrophylla, la producción de biomasa por individuo tuvo una variación entre los 6.3 a los 92.1 kg, un promedio de 25.9 kg y una desviación estándar de 22.3 kg. 90 % (23.2 kg) de la biomasa estuvo distribuida en los componentes maderables, de la siguiente manera: 47.5 % (12.3 kg) en el fuste, 19.3 % (5.0 kg) en el brazuelo y 22.8 % (5.9 kg) para leña, 10 % restante (2.6 kg) formó parte del follaje (Cuadro 3). La biomasa total promedio por árbol fue de 26.0 kg, que al multiplicarse por los 1 111 ind ha-1 da un total de 28.886 ton ha-1, a 12 años de haber establecido la plantación. To analyze the correspondence between biomass and the independent variables (DBH and tree height) it was observed that the latter did not explain the variation in biomass, thus, the kind of tested models were tried only with DBH. The relation of DBH and biomass is a curve (figures 1 and 2) and the model that best represented it, in both species, is described in Table 4; both of them show a r2 over 0.8, which, according to Alder (1980) and Gujarati (1999), are reliable models to estimate aerial biomass. Para estimar el contenido del carbono aéreo de ambas especies, se aplicó el factor de conversión 0.4269 de Jo y Mc Pherson (1995) a los valores de biomasa obtenidos (Cuadro 3). Cuadro 3. Distribución de biomasa promedio por componente y especie. Table 3. Average biomass distribution by component and species. Parte del árbol Cedrela odorata L. Swietenia macrophylla King Biomasa (kg) Carbono (kg) Biomasa (kg) Carbono (kg) Fuste 25.2 10.8 12.3 5.3 Brazuelo 3.6 1.5 5.0 2.1 Leña 3.1 1.3 5.9 2.5 Follaje 1.8 0.8 2.6 1.1 Total 33.7 14.4 25.8 11.0 Modelos ajustados The results of aerial biomass of C. odorata and S. macrophylla prove that it is higher in the first one and that there is variation in terms of its distribution by component (Table 3), which could be explained from the fact that the trees of both species did not coincide in their diametric classification, since most of the trees of the first one belonged to the 10 to 15 cm and 15 to 20 cm, while those of S. macrophylla were better represented in the 5 to 10 and the 10 to 15 cm classes, even though both plantations had the same age (Table 2). Al analizar la correspondencia entre la biomasa y las variables independientes DAP y altura de árbol se observó que la última no explicó la variación de la biomasa, por lo que los tipos de modelos explorados se trabajaron únicamente con la variable DAP. La relación de DAP y la biomasa es de tipo curvilíneo (figuras 1 y 2), el modelo que mejor la representó, en las dos especies, se describe en el Cuadro 4; ambos modelos presentan una r mayor que 0.8, lo cual, de acuerdo con Alder (1980) y Gujarati (1999), corresponde a modelos confiables para estimar la biomasa aérea. Differences were more evident in the stem, which is shown, in an interspecific way, in the carbon content, both total and at the trunk (Table 3), since for C. odorata, the averae total carbon in wood per tree was 14.4 kg (10.8 kg in the stem) and for S. macrophylla, it was 11.0 kg (5.3 kg in the stem); this can be explained by the growth rate of each species, that in S. macrophylla is smaller than in C. odorata, and it is very probable that in a projection on a long term, this same characteristics would keep the same at the end of the harvest turn in both taxa. 2 15 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Cuadro 4. Modelos para estimar la biomasa aérea (B) para un árbol en función de su diámetro normal (DN) para dos especies tropicales. Table 4. Models to estimate aerial biomass (B) for a tree according to their DBH for two tropical species. Especie Modelo R² Cedrela odorata L. B = 0.7371 DN2 - 5.5533 DN + 94.9946 0.9554 Swietenia macrophylla King B = 0.6603 DN - 8.2725 DN + 35.535 0.9595 2 Conclusions Los resultados de biomasa aérea de C. odorata y S. macrophylla demuestran que hay mayor cantidad en C. odorata y hay variación en cuanto a su distribución por componente (Cuadro 3), lo cual se puede explicar a partir de que los árboles de las dos especies no coincidieron en su acomodo en las categorías diamétricas, los de C. odorata, en su mayoría, pertenecieron a las clases de 10 a 15 y de 15 a 20 cm, mientras que en S. macrophylla las de 5 a 10 y de 10 a 15 cm estuvieron mejor representadas, aun cuando ambas plantaciones tienen la misma edad (Cuadro 2). The amount of aerial biomass and carbon varied according to the diametric classification and that of the species; the major interspecific differences were observed in the stem. From the strong observed correlation between the normal diameter and the biomass, it was possible to obtain highly reliable allometric models to estimate aerial biomass, both in S. macrophylla as well as in C. odorata, in which a polynomial model had a better fit. Las diferencias fueron más evidentes en el fuste, lo cual se refleja, de manera interespecífica en el contenido de carbono, tanto total como a nivel del fuste (Cuadro 3), ya que para C. odorata el carbono total promedio en madera por árbol fue de 14.4 kg (10.8 kg en el fuste) y para S. macrophylla fue de 11.0 kg (5.3 kg en el fuste), esto puede relacionarse con la tasa de crecimiento de cada especie, que en S. macrophylla es menor que en C. odorata y es muy probable que en una proyección a largo plazo, esas mismas características se mantuvieran al final del turno de aprovechamiento de ambos taxa. There is a comparative advantage of C. odorata over S. macrophylla in the first 12 years old in terms of growth, biomass production and carbon sequestration. The methods here used allow a more accurate degree of approach at a rather low cost, even more if the planned tree felling in clearing and commercial plantation pruning are used; such conditions favor the method as a good option to estimate biomass and carbon in forest plantations of tropical species. The kind of information that was produced may be useful to assess and quantify an important part of the additional benefits they provide, for the payment of environmental services in particular. Conclusiones La cantidad de biomasa aérea y de carbono varió en función de la clasificación diamétrica y de la especie, las principales diferencias interespecíficas se observaron en el fuste. End of the English version Se observó una elevada correlación entre el diámetro normal y la biomasa, lo cual permitió obtener modelos alométricos con alta confiabilidad para estimar la biomasa aérea; tanto S. macrophylla como C. odorata se ajustaron mejor a un modelo de tipo polinomial. Existe una ventaja comparativa de C. odorata sobre S. macrophylla en los primeros 12 años de desarrollo, en cuanto a crecimiento, producción de biomasa y captura de carbono. La metodología utilizada permite un alto nivel de detalle a un costo relativamente bajo, más aún si se aprovecha el derribo de árboles planificado en las actividades de aclareo y poda en plantaciones comerciales, tales características hacen del método una buena alternativa para la estimación de biomasa y carbono en plantaciones forestales de especies tropicales. 16 Rueda et al., Estimación de biomasa aérea en plantaciones de... El tipo de información que se generó puede ser útil para evaluar y cuantificar parte importante de los beneficios adicionales que se generan en las plantaciones forestales, especialmente por el pago de servicios ambientales. Referencias Alder, D. 1980. Estimación del volumen forestal y predicción del rendimiento con referencia especial a los trópicos. Vol.2 Predicción del rendimiento. Commonwealth Forestry Institute. ONU. Roma, Italia. 209 p. Benavidez S., J. de D., G. Benavidez U. y A. Rueda S. 2009. Evaluación del crecimiento en altura y diámetro de una plantación experimental en seis especies tropicales en La Huerta, Jalisco. Campo Experimental Centro Altos de Jalisco. CIRPAC-INIFAP. Tepatitlán de Morelos, Jal., México. Folleto Técnico Núm. 2. 61 p. Brown, S. 1997. Estimating biomass and biomass change of tropical forest: a primer. In: Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). Forestry paper 134. Rome, Italy. 55 p. Callo C., D. A. 2001. Cuantificación de carbono secuestrado por algunos sistemas agroforestales y testigos en tres pisos ecológicos de la amazonia del Perú. Tesis de Maestría en Ciencias. Universidad Autónoma de Chapingo. Chapingo, Edo. de Méx. México. 72 p. García, E. 1973. Modificaciones al sistema de clasificación climática de Köppen. Segunda edición. Instituto de Geografía, UNAM. México, D.F., México. 146 p. Gayoso, J., J. Guerra y D. Alarcón. 2002. Contenido de carbono y funciones de biomasa en especies nativas y exóticas. Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile. 53 p. Gujarati, D. N. 1999. Econometry. Mc. Graw-Hill Book Company. New York, NY, USA. pp. 120-131. Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC). 2007. Cambio climático 2007: Informe de Síntesis. In: Pachauri, R. K. y A. Reisinger A. (eds.). Contribución de los Grupos de Trabajo I, II y III al Cuarto Informe de evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. IPCC, Ginebra, Suiza.104 p. Jo, H. y E. Mc Pherson. 1995. Carbon storage and flux in urban residential Greenspace. Journal of Environmental Management. 45: 109-133. Masera, R. 2001. Carbon sequestration dynamics in forestry projects: The CO2FIX V.2 Model approach. Simposio Internacional Medición y Monitoreo de la Captura de Carbono en Ecosistemas Forestales. 18 al 20 de octubre del 2001. Valdivia, Chile. 13 p. Microsoft Office. 2007. Excel Ver. 2007. Redmond, WA, USA. s/p. Parde, J. 1980. Forest Biomass. Forestry Products Abstract. Review article. Commonwealth Forestry Bureau. 3(8): 165-184. Prado, J., P. Infante, M. Arriaga y S. Aguirre. 1987. Funciones de biomasa para seis especies arbustivas de la zona árida de Chile. Ciencia e Investigación Forestal 1(2): 11-20. Schlegel B., J. Gayoso y J. Guerra. 2000. Manual de procedimientos: muestreos de biomasa forestal. Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile. 26 p. 17 Artículo / Article Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et. Cham. y Pinus montezumae Lamb. ante el cambio climático Distribution of Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et. Cham. and Pinus montezumae Lamb. in the face of climate change Ramiro Pérez Miranda1, Francisco Moreno Sánchez1, Antonio González Hernández1 y Víctor Javier Arriola Padilla1 Resumen En este trabajo se presentan las posibles modificaciones en el paisaje como efecto del cambio climático; para ello, se determinaron los niveles de aptitud del terreno para las especies forestales Abies religiosa (oyamel) y Pinus montezumae (ocote blanco) en el Estado de México, mediante dos modelos de variación: GFDL 2.0 y HADGEM, con escenarios: A2 y B2, para los años 2030 y 2050. En el caso del oyamel se obtuvo más superficie apta con GFDL 2.0 para 2030 en A2, con aptitud alta y media de 1 220 y 1 687 ha; mientras que con HADGEM en B2, (789 y 1 395 ha). Para el ocote blanco la mayor aptitud se generó con GFDL 2.0 para 2030, con A2, (superior que HADGEM con 740 y 9 689 ha; situación parecida a B2, (alta y media superiores que en HADGEM, con 454 y 8 242 ha, respectivamente). La aptitud alta para A. religiosa y P. montezumae se reducirá a pequeñas áreas, localizadas en el norte de la entidad, y escasamente en la Sierra Nevada, como consecuencia de la disminución; en contraste, habrá amplias zonas con potencial medio, limitadas por la precipitación, la temperatura y la profundidad del suelo. Palabras clave: Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham., aptitud de terreno, cambio climático, escenarios A2 y B2, Pinus montezumae Lamb., superficie potencial. Abstract Possible changes in the landscape are presented as effect of climate change; for that aptitude levels were determined terrain for religious forest species Abies (fir) and Pinus montezumae (white ocote) through two patterns of variation: 2.0 and GFDL HADGEM with scenarios: A2 and B2, for 2030 and 2050 in the State of Mexico. For most surface fir aptitude was obtained with 2.0 to 2030 GFDL A2 (with upper and middle of 1 220 and 1 687 has more than similar), while for HADGEM was in B2 (789 and 1 395 ha); in the case of white ocote greater extension was generated with GFDL 2.0 for 2030, A2 (HADGEM greater than 740 and 9 689 ha), similar to situation. B2 (upper and middle HADGEM higher than in 8 242 and 454 ha, respectively). The high ability of these species to these scenarios will be reduced to small areas located north of the state, and scarcely in the Sierra Nevada, as a result of the reduced capacity of the ground; in contrast, there will be wide median surface potential but limited rainfall, temperature and soil depth. Key words: Abies religiosa (Kunth.) Schltdl. et Cham., suitability soil, climate change, A2 and B2 scenarios, Pinus montezumae Lamb., potential areas.. Fecha de recepción/date of receipt:28 de noviembre de 2011; Fecha de aceptación/date of acceptance: 24 de julio de 2014. 1 Centro Nacional de investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales, INIFAP. Correo-e: [email protected] Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... Introducción Introduction El cambio climático (CC) es un fenómeno en el cual se altera el estado medio del clima o su variabilidad natural durante un periodo prolongado de tiempo (IPCC, 1998). Se considera que una de las consecuencias del CC es el aumento del estrés hídrico en los ecosistemas, provocado por el retraso de las lluvias en primavera, y la consecuente pérdida de humedad en el suelo (Magaña, 2010); sus efectos potenciales impactarán, principalmente, los sectores social, económico, ambiental y de la salud (IPCC, 2007). Climate change (CC) is a phenomenon in which the mean state of climate or its natural variability during an extended period (IPCC, 1998) is altered. One of the consequences of the CC is believed to be the increase in hydric stress in the ecosystems, caused by the delay of the rainfalls in the spring, with the resulting loss of soil humidity (Magaña, 2010); its potential effects will affect mainly the social, economic, environmental and health sectors (IPCC, 2007). General circulation models (GCM) describe the behavior and the interactions between the components of the weather system at a global level (Sellers and McGuffie, 1987; Trenberth, 1992), and they allow estimating the temperature on the land surface compared to that of the water bodies and the continental orography (McGuffie et al., 1998); in the atmosphere, the winds, the humidity, and the clouds are evaluated, as are the gas concentrations and their temporal and altitudinal variations; the estimated features in regard to the oceans are the ocean currents, temperature, salinity and fluctuations in time and space. The CC projections use different greenhouse gas emission (GGE) contexts in order to calculate the global concentrations and the radiative forcing; with these parameters, they model the increase of temperature in a variety of possible scenarios for the next 100 years, which include such variables as demographic and economic growth (Conde et al., 2008). Los modelos de circulación general (MCG) describen el comportamiento y las interacciones entre los componentes del sistema climático a nivel global (Sellers y McGuffie, 1987; Trenberth, 1992), y permiten estimar la temperatura en la superficie terrestre en relación con los cuerpos de agua y la orografía continental (McGuffie et al., 1998); en la atmósfera se evalúan los vientos, la humedad, las nubes, así como la concentración de gases, y sus variaciones temporales y altitudinales; en el caso de los océanos, las corrientes marinas, la temperatura, la salinidad y las fluctuaciones en el tiempo y espacio. Las proyecciones de CC emplean distintos contextos de emisión de gases de efecto invernadero (GEI) con el fin de calcular las concentraciones globales y el forzante radiativo; con estos parámetros se modela el incremento de temperatura en una gama de posibles condiciones para los próximos 100 años, que incluyen variables como el crecimiento demográfico y el económico (Conde et al., 2008). The geographical distribution of the species is determined by the climate, which influences the establishment and development of the individuals (Pearson and Dawson, 2003; Gray, 2005; Lomolino et al., 2005); these in turn have an impact on the structure and productivity patterns of the vegetation (Maslinj, 2004) and, therefore, on the composition and biology of living beings (Gitay et al., 2002; Rosenzweig et al., 2007). La distribución geográfica de las especies está determinada por el clima, que influye en el establecimiento y el desarrollo de los individuos (Pearson y Dawson, 2003; Gray, 2005; Lomolino et al., 2005), lo que incide en los patrones de estructura y productividad de la vegetación (Maslin, 2004) y, por lo tanto, en la composición y biología de los seres vivos (Gitay et al., 2002; Rosenzweig et al., 2007). The scientific community is highly interested in knowing the likely potential modifications in the distribution of forest ecosystems, since this is essential to define efficient management strategies that will make it possible to reduce vulnerability and risk levels in the plantations, and is crucial for taking abatement and adaptation actions, such as taxon replacement and the modification of forestry practices in each region (IPCC, 2007; Magaña, 2010; Lindner et al., 2000). La comunidad científica tiene sumo interés en conocer las probables modificaciones en la distribución de los ecosistemas forestales, ya que esto es fundamental para la definición de estrategias de manejo eficientes para disminuir la vulnerabilidad y el riesgo de las plantaciones, lo cual es indispensable para tomar acciones de mitigación y adaptación, como la sustitución de taxones y la modificación de prácticas silvícolas en cada región (IPCC, 2007; Magaña, 2010; Lindner et al., 2000). Worldwide CC studies have projected a geographical displacement of optimal areas for the forest plantations; for this reason, the selection of sites for this activity must take into account this phenomenon, in order to ensure the obtainment of the expected products (Cervi et al., 2006). Iverson y Prasad (2002) assessed 76 species with models of climate scenarios in Eastern US, and their results showed a significant variation in (northward) distribution of the considered habitats, ranging Los estudios de CC a nivel mundial han proyectado un desplazamiento geográfico de las áreas óptimas para las plantaciones forestales, es por ello que la selección de los sitios para esta actividad debe tomar en cuenta a ese fenómeno, con el fin de asegurar la obtención de los productos esperados (Cervi et al., 2006). Iverson y Prasad (2002) evaluaron 76 especies con 19 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 between over 20 and 200 km, according to the present occurrence points. The potential habitat would be higher (above 10 %) for 43 species, and lower (below 10 %) for 31. modelos de escenarios climáticos en el este de Estados Unidos de América, y en sus resultados hubo gran variación en cuanto la distribución (hacia el norte) de los hábitats considerados, desde más de 20 hasta 200 km, en función de los puntos de ocurrencia actuales. El hábitat potencial sería superior (mayor a 10 %) para 43 especies y disminuiría (menor a 10 %) para 31. Several researches have been made in Mexico regarding the effects of the CC on the distribution of various taxa; it has been estimated that in 2090 Pinus oocarpa Schiede ex Schltdl. will change its geographical area as a result of changes in the precipitation and temperature conditions (Sáenz et al., 2006). In 2050, the red cedar will be located on the mountainsides of Sierra Madre Oriental with eastward exposure at altitudes above the current ones (Gómez et al., 2007); the Abies and Pinus genera will be restricted to the region of Sierra Norte in Oaxaca, and there will be a greater abundance of herbaceous plants or xerophylic shrubs (Gómez et al., 2008). It is estimated that the potentially suitable land for Quercus peduncularis Née, Q. laeta Liebm., Pinus ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl., P. chihuahuana Engelm., P. durangensis Martínez and P. hartwegii Lindl. will be reduced by approximately 30 % (Arriaga et al., 2001). En México se han realizado varios trabajos sobre los efectos del CC en la distribución de distintos taxa, se ha estimado que Pinus oocarpa Schiede ex Schltdl. en 2090 cambiará de zona geográfica, debido a que las condiciones de precipitación y temperatura se modificarán (Sáenz et al., 2006); el cedro rojo, en 2050 se localizará en las laderas con exposición este de la Sierra Madre Oriental, en altitudes superiores a las actuales (Gómez et al., 2007); los géneros Abies y Pinus estarán restringidos a la región de la Sierra Norte de Oaxaca, y habrá mayor abundancia de plantas herbáceas o matorrales xerófilos (Gómez et al., 2008). Se calcula que para Quercus peduncularis Née, Q. laeta Liebm., Pinus ayacahuite C. Ehrenb., P. chihuahuana Engelm., P. durangensis Martínez y P. hartwegii Lindl. el territorio potencialmente apto disminuirá aproximadamente 30 % (Arriaga et al., 2001). According to Gómez et al. (2011), by the year 2050 the potential suitable surface for the development of A. religiosa at a national level, with the B2 scenario, will be reduced by 80 % with the Had and ECHAM atmospheric circulation models, and by 60 % with the GFDL, with respect to 500 thousand hectares that constitute the current potential area. The current distribution of P. montezumae in climate change scenarios, according to Arriaga and Gómez (2004), will be reduced by 10.59 %. La superficie potencial apta para el desarrollo del A. religiosa a nivel nacional, de acuerdo a Gómez et al. (2011), tendrá con el escenario B2 para el 2050 una reducción de 80 % con los modelos de circulación de la atmósfera Had y ECHAM, y de 60 % con el GFDL, todas con respecto a 500 mil hectáreas de la extensión potencial actual. La distribución actual en escenarios de cambio climático del P. montezumae según Arriaga y Gómez (2004) presentaría una disminución de 10.59 %. Generally, the research studies suggest an increase in warm humid and dry climates, while those that will be more sensitive and will even tend to disappear will be the temperate, cold and semiwarm, due to the increase in temperature. It is estimated that there will be more dry tropical vegetation, which will be very dry and thorny (Villiers and Trejo, 2004); consequently, the suitability of the land will be lower for native vegetal species, and therefore their population size and their dispersion and migration capacity, as well as their adaptability, will be affected (Walther et al., 2002; Martínez et al., 2004). It is also foreseen that there will be an alteration in the dynamics, frequency and aggressivity of forest fires, as well as in the occurrence of pests and diseases; all this may result in loss of trees in forests and rain forests (Villers and Trejo, 1997; Villers and Trejo, 1998). En general, las investigaciones sugieren un aumento en los climas cálidos húmedos y secos, mientras que serán más sensibles e incluso, con tendencia a desaparecer los templados fríos y semicálidos: por el incremento de temperatura. Se estima que en el futuro habrá más vegetación tropical seca, muy seca y espinosa (Villers y Trejo, 2004); en consecuencia, la aptitud del terreno será a menor para las especies vegetales nativas, por lo cual se afectará su tamaño poblacional, capacidad de dispersión, migración y adaptación (Walther et al., 2002; Martínez et al., 2004). También, se prevé que exista alteración en la dinámica, la frecuencia y la agresividad de los incendios, así como en la ocurrencia de plagas y enfermedades, y todo lo anterior podría derivar en la mortandad de bosques y selvas (Villers y Trejo, 1997; Villers y Trejo, 1998). Studies on CC projections foresee certain elements in the design of policies for adaptation and mitigation in the face of climate change in the forestry sector; according to Magaña et al. (1997), the comparison between the current and the potential conditions makes it possible to identify and quantify of the degree of vulnerability of a territory and the adverse and limited distribution of the adequate surface for the development of the species within this context. The purpose of this paper was to determine the levels of potential suitability of Abies religiosa Los estudios sobre proyecciones de CC proveen elementos para el diseño de políticas en el sector forestal de adaptación y mitigación ante el cambio climático; de acuerdo con Magaña et al. (1997) la comparación entre las condiciones actuales y las potenciales faculta la identificación y cuantificación del grado de vulnerabilidad de un territorio y la distribución adversa y reducida de la superficie adecuada para el desarrollo de las 20 Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... (Kunth.) Schltdl. et Cham. (oyamel) and Pinus montezumae Lamb. (white ocote) under two climate change scenarios in the Estado de México. especies. En este contexto, el objetivo del presente trabajo fue determinar los niveles de aptitud potencial de Abies religiosa (Kunth.) Schltdl. et Cham. (oyamel) y Pinus montezumae Lamb. (ocote blanco) bajo dos modelos de escenarios de cambio climático en el Estado de México. The importance of this study lies basically in that 48 % of the total surface of the Estado de México (22 487.67 km2) consists of forests with more common species of the Pinus, Abies and Quercus genera (Probosque, 2014). The Pinus montezumae and Abies religiosa forests in that state are used for timber. The main uses of the former species is the manufacture of furniture, structures, cellulose, boxes for packing, sleepers, poles, planks, fences, sheets, plywood and the extraction of resin; those of the latter species include the manufacture of boxes, doors, frames and ceilings, as well as of electricity poles (ConabioPronare, 2006). There are no papers describing scenarios of the distribution of these species (under study) at this scale at state level in this or any other state; therefore, the importance of carrying out such studies lies in generating sufficient information for decision making by the forest management staff. Su importancia radica, fundamentalmente, en que el Estado de México posee 48 % de bosques (del total de su superficie territorial de 22 487.67 km2). Con especies más comunes del género Pinus, Abies y Quercus (Probosque, 2014). Los bosques de Pinus montezumae y Abies religiosa en la entidad son para el aprovechamiento de madera. Los principales usos para el primer taxon son para fabricación de muebles, estructuras, celulosa, cajas de empaque, durmientes, postes, duelas, cercas, chapa, triplay y extracción de resina; y para el segundo, la manufactura de cajas, puertas, marcos, techos interiores y de postes para la instalación de cableado eléctrico (Conabio-Pronare, 2006). Trabajos de escenarios de la distribución de cambio climático de esas especies no existen a la escala propuesta, por ello la importancia de llevarse a cabo. Materials and Methods Materiales y Métodos Study area Área de estudio The Estado de México is located between the coordinates 18° 21’ 29” to 20° 17’ 20” latitude north and 98° 35’ 50” to 100° 36’ 34” longitude west (Figure 1), and its territory covers a surface of 22 499.95 km2 (INEGI, 2007). El Estado de México se sitúa entre las coordenadas 18° 21’ 29” a 20° 17’ 20” latitud norte y 98° 35’ 50” a 100° 36’ 34” longitud oeste (Figura 1) y tiene una extensión territorial de 22 499.95 km2 (INEGI, 2007). Figura 1. Localización del área de estudio. Figure 1. Location of the study area. 21 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Los tipos de suelo de mayor cobertura en el estado son Feozem y Andosol con 45 %; Cambisoles, Luvisoles, Regosoles y Vertisoles con 37 %; Fluvisoles, Gleysol mólico, Histosol éutrico, Ranker y Rendzina, 5.6 % y otros, con 12.4 %. Las texturas predominantes son media y fina (85 % de la superficie) (INEGI, 2007) y el rango altitudinal inicia en los 200 m (al sur) y termina en los 5 500 m en el este. La entidad se divide en dos provincias fisiográficas: el Eje Neovolcánico y la Sierra Madre del Sur, las cinco elevaciones principales son el volcán Popocatépetl (5 500 msnm), volcán Iztaccíhuatl (5 200 msnm), Nevado de Toluca o volcán Xinantécatl (4 680msnm), cerro el Mirador (4 120 msnm) y cerro Telapón (4 060 msnm). Los climas más importantes son: Templado Subhúmedo (Cw), Templado Semifrío Húmedo (Co(w2)), Templado subhúmedo (Cw), Cálido Subhúmedo (Aw); Semiárido Templado (BS1k) y Frío (E(T)CHw) (INEGI, 2007). Respecto a las regiones hidrológicas se localizan la Lerma–Santiago (23.75 % del territorio), Balsas (41.86 %) y Pánuco (34.39 %) (INEGI, 2007). The soil types with the broadest coverage in the state are pheozems and andosols, with 45 %; cambisols, luvisols, regosols and vertisols, with 37 %; fluvisols, molic gleysols, eutric histosols, ranker and rendzina, with 5.6 % and others, with 12.4 %. The predominant textures are medium and fine (85 % of the surface) (INEGI, 2007), and the altitude ranges between 200 m (to the south) and 5 500 m, to the east. The state is divided into two physiographic provinces: the Neovolcanic Axis and Sierra Madre del Sur; its five most prominent heights are the volcanoes Popocatépetl (5 500 masl), Iztaccíhuatl (5 200) and Nevado de Toluca or Xinantécatl (4 680), the mountains Mirador (4 120 m) and Telapón (4 060 m). The main climates are: Subhumid temperate (Cw), Semicold humid temperature (Co(w2)), Subhumid Temperate (Cw); Warm Subhumid (Aw), Semiarid Temperate (BS1k) and Cold (E(T)CHw) (INEGI, 2007). As for the hydrological regions, the study area includes Lerma-Santiago (23.75 % of the territory), Balsas (41.86 %) and Pánuco (34.39 %) (INEGI, 2007). En el Estado de México hay 609 000 ha forestales, de las cuales 560 000 están cubiertas por bosque templado, de ellas 282 802 están cubiertas por coníferas: Abies religiosa (oyamel), Pinus montezumae (ocote blanco), P. leiophylla Schiede et Deppe (pino chino), Quercus rugosa Née (encino quebracho) y Q. mexicana Humb. et Bonpl. (encino laurelillo) son los taxa más representativos (INEGI, 2008a). In the Estado de México there are 609 000 ha of forest, of which 560 000 are covered by temperate forests. 282 802 of these are covered by conifers: Abies religiosa (fir), Pinus montezumae (white ocote), P. leiophylla Schiede ex Schltdl. et Cham. (smooth-leaf or yellow pine), Quercus rugosa Née (netleaf oak) and Q. mexicana Humb. et Bonpl. (Mexican oak) are the most representative species (INEGI, 2008a). Selection of species Selección de especies A. religiosa (fir) and P. montezumae (white ocote) were selected. These species have an enormous social-economic importance in the entity; their agroecological requirements were drawn from the literature (Sistema de Información de Reforestación (Reforestation Information System, SIRE) (Conabio-Pronare, 2006) (Table 1). Se escogieron A. religiosa (oyamel o abeto) y P. montezumae (ocote blanco), que tienen gran importancia socioeconómica en la entidad, sus requerimientos agroecológicos se obtuvieron de la literatura (Sistema de Información de Reforestación (SIRE) (Conabio-Pronare, 2006) (Cuadro 1). Cuadro 1. Requerimientos agroecológicos de las especies estudiadas. (m) Precipitación anual total (mm) Temperatura media anual (°C) pH del suelo Textura del suelo (clase) Profundidad del suelo (cm) Abies religiosa (Kunth.) Schltdl. et Cham. 2 800 – 3 500 900 – 1 500 9 -15 5–6 gruesa / media 60 - 120 Pinus montezumae Lamb. 2 000 – 3 200 800 – 1 500 8 -14 5-6 gruesa / media 80 - 130 Soil texture Depth of the soil Especie Altitud Table 1. Agroecological requirements of the studied species. Annual mean temperature (m) Total anual precipitation (mm) Abies religiosa (Kunth.) Schltdl. et Cham. 2 800–3 500 900–1 500 9-15 5–6 thick / medium 60-120 Pinus montezumae Lamb. 2 000–3 200 800–1 500 8-14 5-6 thick / medium 80-130 Species Altitude 22 Soil pH (°C) (class) (cm) Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... Determinación de la aptitud actual Determining the current suitability Se generó la cartografía digital en función de los requerimientos altitudinales, climáticos (precipitación anual total y temperatura media anual) y edáficos (pH, textura y profundidad del suelo). Los datos referentes a la altitud se obtuvieron del modelo digital de elevación (MED) (INEGI, 2014), con una resolución de 50 m; los de clima, de la base de datos del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) actualizada al 2003, con un error de 27 y 33 mm para la precipitación y de 0.5 a 0.8 °C para la temperatura (Díaz, 2007); las edáficas a partir de las cartas edafológicas de INEGI (escala 1:50 000 1:250 000) y la base de datos del INIFAP elaborada para zonas agrícolas del estado con registros cada 1 000 m (González et al., 2006). Se utilizó el método de inverso a la distancia al cuadrado (IDW2) con 10 puntos vecinos más cercanos. La cartografía se elaboró con ARCGIS 9.3™ (ESRI, 2009), con la proyección UTM y datum WGS84. Digital mapping was generated in terms of the altitudinal, climatic (total annual precipitation and mean annual temperature) and edaphic (soil pH, texture and depth) requirements. The altitude data were obtained from the digital elevation model (DEM) (INEGI, 2014), with a 50 m resolution; data on climate were drawn from the 2003 update of the database of the Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), with an error of 27 and 33 mm for precipitation and of 0.5 to 0.8 °C for temperature (Díaz, 2007), and the edaphic data were taken from the edaphological maps of INEGI (scale 1:50 000 1:250 000), and from the database of INIFAP, created for agricultural areas of the state, in which records are entered for every 1 000 m (González et al., 2006). Inverse distance squared weighting (IDW2) was used with the 20 nearest neighboring points. Mapping was made with the ARC GIS 9.3™ software (ESRI, 2009), using the UTM projection and datum WGS84. Cartografía digital para la evaluación de aptitud con Cambio Climático Digital mapping for the assessment of suitability with climate change Los estudios de cambio climático utilizan distintos modelos de clima y escenarios de emisiones, reflejan el intervalo de incertidumbre que causan las distintas suposiciones en cuanto a liberación de GEI, por ello se considera no solo este parámetro, sino también las modificaciones tecnológicas, demográficas y el crecimiento económico, en función de este último existen dos tipos de escenarios: A (alto) y B (moderado); A1 y B1 suponen una globalización con economías convergentes en su desarrollo; A2 y B2 únicamente toman en cuenta el desarrollo en el ámbito local (Conde et al., 2008). Studies on climate change use different climate models and emission scenarios, reflecting the uncertainty interval resulting from the various assumptions in relation to GGEs. Therefore, they do not only consider this parameter but also take into account the technological and demographic changes, as well as the economic growth. In terms of the latter, there are two types of scenarios: A (high) and B (moderate); A1 and B1 entail a globalization with economies with a convergent development; A2 and B2 only take into account local development (Conde et al., 2008). The climate change scenarios were generated using the atmosphere GCMs GFDL 2.0 (US) and HADGEM (UK), with a 10 x 10 m spatial resolution and scenarios A2 and B2 for the years 2030 and 2050. The selection was based on their being highly recommended for Mexico, since they provide a good representation of the national territory (Conde et al., 2008). The monthly data for temperature and precipitation were interpolated using IDW2 with eight of the nearest points in the Arc Map™ 9.3 GIS (ESRI, 2009). Monthly coverages were obtained by variable, scenario, period and model, to which Boolean algebra operations were applied in order to estimate the total annual precipitation and the mean annual temperature. Con el fin de generar los escenarios de cambio cimático se utilizaron los MCG de la Atmósfera GFDL 2.0 (estadounidense) y HADGEM (inglés) con una resolución espacial de 10 x 10 km y escenarios A2 y B2, para los años 2030 y 2050. La selección se basó en que son muy recomendados para México, ya que representan bien el territorio nacional (Conde et al., 2008). Los datos mensuales de temperatura y precipitación se interpolaron mediante el IDW2 con ocho puntos más cercanos en el SIG Arc Map™ 9.3 (ESRI, 2009). Se obtuvieron coberturas mensuales por variable, escenario, periodo y modelo, a los cuales se les aplicaron operaciones de álgebra booleana, para estimar la precipitación total anual y la temperatura media anual. Restriction rules Reglas de restricción The definition of the “unsuitable” category included urban spaces, water bodies, agricultural areas and Lithosols. The first three were drawn from Series III, Soil Use and Vegetation (INEGI, 2005) scale 1:250 000, and the last, from the digital edaphological map of INIFAP – Conabio (1995), scale 1:250 000. En la definición de la categoría “no apto” se consideró la existencia de espacios urbanos, los cuerpos de agua, las zonas agrícolas y el tipo de suelo Litosol. Los tres primeros correspondieron a la Serie III Uso de Suelo y Vegetación (INEGI, 2005) escala 1:250 000 23 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 y el último a la carta edafológica digitalizada INIFAP - Conabio (1995), escala 1: 250 000. Forest suitability map Based on the agroecological requirements of the assessed species, the values of the digital coverages for each variable were reclassified into two categories: suitable (1) and unsuitable (0); additionally, restriction rules were applied. The altitude, annual mean temperature, total annual precipitation, and soil pH, texture and depth were processed with Arc Map™ 9.3 (ESRI, 2009), using Boolean logics. The potential suitability of each of the covered areas –both current and with the resulting climate change scenarios– was classified into one of three categories: high, medium and unsuitable. Cartografía de aptitud forestal Se reclasificaron los valores de las coberturas digitales de cada variable, con base en los requerimientos agroecológicos de las especies evaluadas, para ello se utilizaron dos categorías: apto (1) y no apto (0), además se aplicaron las reglas de restricción. La altitud, la temperatura media anual, la precipitación total anual, así como el pH, la textura y la profundidad del suelo fueron procesados en Arc Map™ 9.3 (ESRI, 2009), mediante el método de lógica booleana. Cada una de las coberturas de aptitud potenciales actual y con escenarios de cambio climático resultantes, se asignaron en tres clases: alta, media y no apta. Results and Discussion Current potential suitability for Abies religiosa Resultados y Discusión This species covers 166 289.35 ha in the Estado de México, which amount to 58.79 % of the coniferous forest surface of the entity (INEGI, 2008b); 101 390.30 ha (35.85 %) are classified as having a high suitability, and 64 8 99.05 ha (22.94 %), as having a medium suitability (Figure 2). Aptitud actual potencial de Abies religiosa Cubre 166 289.35 ha en el Estado de México y representa 58.79 % de la superficie forestal de coníferas de la entidad (INEGI, 2008b); 101 390.30 ha (35.85 %) se cataloga con aptitud alta, y 64 8 99.05 ha (22.94 %) como media (Figura 2). Figura 2. Distribución potencial actual de Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham. en el Estado de México. Figure 2. Current potential distribution of Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham. in the Estado de México. 24 Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... En el Cuadro 2 se indica la distribución potencial actual de las zonas con aptitud alta y media para A. religiosa, las cuales se localizan en las partes altas de los sistemas montañosos. El terreno que tuvo aptitud alta cumplió con todos los requerimientos ambientales evaluados. Por el contrario, la aptitud media estuvo limitada, principalmente, por la altitud, precipitación y pH. Table 2 shows the current potential distribution of the areas with high and medium suitability for A. religiosa. These areas are located in the higher parts of the mountain systems. The surfaces with high suitability met all the assessed environmental requirements. On the other hand, medium suitability was limited mainly by the altitude, precipitation and soil pH. Cuadro 2. Distribución potencial actual de Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham. en los sistemas montañosos del Estado de México. Sistema montañoso Tipo de vegetación Sierra Nevada-Volcán Popocatépetl (oriente) Sierra Monte Alto-Sierra Las Cruces-La Marquesa (centro) Nevado de Toluca (Vertiente sur y oeste) Bosque de oyamel A A A Bosque de pino M A, M A, M Bosque de encino M Bosque de encino-pino M Valle de Bravo Sierra Occidental Montañas del noroeste A A, M A A, M Bosque de pino-encino A, M M M M M M Agricultura de temporal A, M A, M M A, M A, M Vegetación secundaria de oyamel M Pastizal inducido A: aptitud alta, M: aptitud media A, M A Table 2. Current potential distribution of Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham. in the mountain systems of Estado de México. Mountain system Sierra NevadaPopocatépetl volcano (East) Sierra Monte Alto-Sierra Las Cruces-La Marquesa (Center) Nevado de Toluca (South and West Slopes) Fir forest H H H Pine forest M H, M H, M Oak forest M Pine-oak forest M Type of vegetation Pine-oak forest Rainfed agriculture Valle de Bravo Sierra Occidental Northeastern mountains H H, M H, M H H, M M M M M M H, M H, M M H, M H, M Secondary fir vegetation M Induced grassland H H, M H= high suitability; M= medium suitability Los resultados bajo escenarios de cambio climático mostraron una disminución de la superficie adecuada para el establecimiento de A. religiosa, con respecto al terreno forestal de coníferas en el estado (INEGI, 2008b) (Cuadro 3). The results under climate change scenarios showed a reduction of the suitable surface for the establishment of A. religiosa in relation to the coniferous forest land surface of the state (INEGI, 2008b) (Table 3). 25 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Cuadro 3. Aptitud del terreno para el desarrollo de Abies religiosa (Kunth.) Schltdl. et Cham. ante escenarios de cambio climático en el Estado de México. GFDL 2.0 Periodo Escenario A2 2030 B2 A2 2050 B2 Aptitud HADGEM Superficie apta (ha) %* 3 374 164 971 2 555 164 516 5 045 155 212 3 516 158 477 2.12 133.67 1.61 133.30 3.17 125.76 2.21 128.40 Alta Media Alta Media Alta Media Alta Media Superficie apta (ha) 2,154 163 284 1,766 163 121 2,551 149 916 1,939 155 292 %* 1.35 132.30 1.11 132.17 1.60 121.47 1.22 125.82 *Porcentaje en relación con la superficie forestal de coníferas en el estado (INEGI, 2008b). GFDL 2.0 = Geophysical Fluid Dynamics Laboratory Model 2.O; HADGEM = Hadley Centre Global Environment Model Table 3. Suitability of the land for the development of Abies religiosa (Kunth.) Schltdl. et Cham. in the face of climate change scenarios in the Estado de México. GFDL 2.0 Period Scenario A2 2030 B2 A2 2050 B2 Suitability HADGEM Suitable surface (ha) %* Suitable surface (ha) %* High 3 374 2.12 2 154 1.35 Medium 164 971 133.67 163 284 132.30 High 2 555 1.61 1 766 1.11 Medium 164 516 133.30 163 121 132.17 High 5 045 3.17 2 551 1.60 Medium 155 212 125.76 149 916 121.47 High 3 516 1 939 1.22 Medium 158 477 155 292 125.82 2.21 128.40 *Percentage in relation to the coniferous forest surface in the state (INEGI, 2008b). GFDL 2.0 = Geophysical Fluid Dynamics Laboratory Model 2.O; HADGEM = Hadley Centre Global Environment Model Aptitudes de terreno para Abies religiosa entre escenarios de cambio climático para cada periodo y modelo. Land suitability for Abies religiosa between climate change scenarios for each period and model. Con el modelo GFDL 2.0 el escenario A2 tuvo mejores resultados que el B2, excepto en el caso de la aptitud media para 2050, donde B2 fue superior por 2 % (3 625 ha). Aquellas proyecciones en las que A2 tuvo valores más altos que B2 fueron: para 2030 las áreas con aptitud alta (por 24 % u 819 ha) y las zonas con aptitud media (455 ha); para 2050 únicamente la aptitud alta (30 % o 1 529 ha). With the GFDL 2.0 model, the A2 scenario had better results than B2, except for the medium suitability for the year 2050, in regard to which B2 proved to be better by 2 % (3 625 ha). The projections in which the values of A2 surpassed those of B2 were: areas with a high suitability (by 24 % or 819 ha) and areas with a medium suitability (455 ha) for the year 2030; however, for the year 2050 only the areas with a high suitability in scenario A2 surpassed those of B2, by 30 % or 1 529 ha. El HADGEM mostró la misma tendencia (A2 mayor que B2) para 2030, tanto en el caso de la superficie con aptitud alta (18 % o 388 ha) como la de aptitud media (163 ha), y para 2050 solo la aptitud alta (25 % o 612 ha), ya que B2 fue más elevada que A2 para la aptitud media (3 % o 5 376 ha). HADGEM showed the same tendency (with higher values for A2 than for B2) for the surface with high suitability (18 % or 388 ha) and the areas with medium suitability (163 ha), for the year 2030, and only for highly suitable areas (25 % or 612 ha) 26 Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... La reducción de la superficie potencial para el oyamel ante escenarios de cambio climático, en función de los niveles de aptitud potenciales hacia 2030 (Figura 3), para la aptitud alta fue importante con ambos modelos (más de 97 %); no obstante, el GFDL 2.0 evidenció una disminución menor de la predicha con HADGEM (variación mínima). En el caso de la aptitud media del terreno hubo un incremento superior a 33 %, también en este caso GFDL 2.0 fue ligeramente mejor. La proyección hacia 2050 redujo sustancialmente las zonas con aptitud alta (> 96 %), con la misma tendencia del GDFL 2.0 que en 2030, la cual consiste en una mínima diferencia (a la baja), en comparación con el HADGEM; la aptitud media tuvo un crecimiento (mínimo) con el HADGEM, mientras que GDFL 2.0 proyecta uno mayor (hasta 28.40 con el escenario B2). for the year 2050, as in this case scenario B2 surpassed A2 by 3 % in regard to surfaces with a medium suitability (5 376 ha). There was a significant reduction (over 97 %) of surfaces with high suitability for fir in both climate change scenarios for the year 2030 (Figure 3); however, GFDL 2.0 evidenced a less significant reduction than the one predicted using HADGEM (minimal variation). In the case of surfaces with a medium suitability, there was an increase of 33 %, and GDFL 2.0 also showed slightly better values. The projection for the year 2050 shows a considerable reduction of highly suitable areas (> 96 %), and the GDFL 2.0 exhibited the same tendency as for the year 2030, i.e. a minimum (downward) difference, compared to HADGEM; medium suitability exhibited a (minimum) growth with HADGEM, while GDFL 2.0 projects a larger growth (up to 28.40 with B2 scenario). Figura 3. Superficie potencial del terreno para el desarrollo de Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham., afectada, por el cambio climático, por nivel de aptitud en el Estado de México. Figure 3. Potential land surface for the development of Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham., affected, by the climate change, by suitability level in the Estado de México. Aptitud de terreno actual potencial para el desarrollo de Pinus montezumae Current potential land suitability for the development of Pinus montezumae El ocote blanco actualmente se distribuye en una superficie de 350 096 ha dentro del Estado de México, equivalente a 70.31 % de la extensión forestal de coníferas en la entidad (INEGI, 2008b), de estas, 70 258.21 ha son de aptitud alta (24.84 %) y 128 612.19 ha de aptitud media (45.47 %) (Figura 4). White ocote is currently distributed on a surface of 350 096 has within the Estado de México, amounting to 70.31 % of the coniferous forest land in the entity(INEGI, 2008b); of these, 70 258.21 ha (24.84 %) have a high suitability, and 128 612.19 ha (45.47 %), a medium suitability (Figure 4). 27 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Figura 4. Distribución potencial actual de Pinus montezumae Lamb. en el Estado de México. Figure 4. Current potential distribution of Pinus montezumae Lamb. in the Estado de México. Las áreas que tienen aptitud alta y media para el desarrollo de P. montezumae se ubican en los sistemas montañosos del Estado de México (Cuadro 4). La categoría de aptitud alta es más pequeña que la zona con aptitud media, esta última presenta limitaciones por altitud y temperatura. Areas with a high and medium suitability for the development of P. montezumae are located on the mountain systems of the Estado de México (Table 4). The area with a high suitability is smaller than that with a medium suitability, which is limited by the altitude and temperature. Cuadro 4. Distribución potencial actual de Pinus montezumae Lamb. en el Estado de México. Sistemas montañosos Sierra Nevada-Volcán Popocatépetl (oriente) Sierra Monte Alto-Sierra Las Cruces-La Marquesa (centro) Bosque de oyamel A, M A, M Bosque de pino A, M A, M Tipo de vegetación Bosque de encino Sierra Occidental Montañas del noroeste A, M A, M M Bosque de encino-pino Nevado de Toluca (Vertiente sur y oeste) A, A, A, A, Bosque de pino-encino M M A, M A, M M Agricultura de temporal M A, M A, M A, M A, M Bosque mesófilo A: aptitud alta, M: aptitud media M 28 Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... Table 4. Current potential distribution of Pinus montezumae Lamb. in the Estado de México. Mountain systems Sierra Nevada- Popocatépetl volcano (East) Sierra Monte Alto-Sierra Las Cruces-La Marquesa (Center) Fir forest H, M H, M Pine forest H, M H, M Oak forest M Type of vegetation Nevado de Toluca (South and West Slopes) Sierra Occidental Northwestern mountains H, M H, M H, Pine-oak forest H, H, H, Pine-oak forest M M H, M H, M M Rainfed agriculture M H, M H, M H, M H, M Mesophylic forest M H= high suitability; M:= medium suitability Los resultados de aptitud bajo escenarios de cambio climático evidenciaron una disminución importante en la aptitud del terreno para P. montezumae, en contraste con la superficie forestal de coníferas (INEGI, 2008b) (Cuadro 5). The results under both climate change scenarios show a significant reduction in the suitability of the land for P. montezumae in the area, unlike the coniferous forest surface (INEGI, 2008b) (Table 5). Cuadro 5. Aptitud de terreno para el desarrollo de Pinus montezumae Lamb. ante escenarios de cambio climático en el Estado de México. GFDL 2.0 Periodo Escenario A2 2030 B2 A2 2050 B2 HADGEM Aptitud Superficie apta (ha) %* Superficie apta (ha) %* 1 676 95 932 1 138 93 358 1 035 59 463 914 65 953 1.36 42.35 0.92 41.21 0.84 26.25 0.74 29.11 936 86 243 684 85 116 593 43 120 551 53 658 0.76 38.07 0.55 37.57 0.48 19.03 0.45 23.69 Alta Media Alta Media Alta Media Alta Media * Porcentaje en relación con la superficie forestal de coníferas en el estado (INEGI, 2008b). GFDL 2.0 = Geophysical Fluid Dynamics Laboratory Model 2.O; HADGEM = Hadley Centre Global Environment Model Aptitudes de terreno para el desarrollo de Pinus montezumae entre escenarios de cambio climático para cada periodo y modelo Land suitability for the development of Pinus montezumae between climate change scenarios for each period and model En general, con el modelo GDFL 2.0 el escenario A2 tuvo mejores resultados que con el B2, excepto en el caso de la aptitud media para 2050, donde B2 fue superior por 12 % (6 490 ha). Aquellas proyecciones en las que A2 registró valores más altos correspondieron a 2030: las de aptiitud alta (32.09 % o 538 ha) y media (2.68 % o 2 574 ha); para 2050, solamente, la aptitud alta (12.0 % o 121 ha). In general, scenario A2 had better results than B2 with GFDL 2.0, except for surfaces with a medium suitability, where B2 surpassed A2 by 12 % (6 490 ha). For the year 2030, the projections in which A2 registered higher values were those for highly suitable surfaces (32.09 % or 538 ha) and areas with a medium suitability (2.68 % or 2 574 ha), and only for highly suitable surfaces (12.0 % or 121 ha) for the year 2050. 29 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Table 5. Suitability of the land for the development of Pinus montezumae Lamb. In the face of climate change scenarios in the Estado de México. GFDL 2.0 Period Scenario A2 2030 B2 A2 2050 B2 Suitability HADGEM Suitable surface (ha) %* Suitable surface (ha) %* High 1 676 1.36 936 0.76 Medium 95 932 42.35 86 243 38.07 High 1 138 0.92 684 0.55 Medium 93 358 41.21 85 116 37.57 High 1 035 0.84 593 0.48 Medium 59 463 26.25 43 120 19.03 High 914 0.74 551 0.45 Medium 65 953 29.11 53 658 23.69 * Percentage in relation to the coniferous forest surface in the state (INEGI, 2008b). GFDL 2.0 = Geophysical Fluid Dynamics Laboratory Model 2.O; HADGEM = Hadley Centre Global Environment Model Con el modelo HADGEM para 2030 la diferencia entre A2 y B2 para aptitud alta del terreno fue de 27.0 % (251 ha) y para la media de 1.0 % (1 128 ha). La aptitud alta en el periodo de 2050 evidenció que A2 fue superior que B2 por 7.0 % (42 ha) y para la aptitud media, B2 fue mayor que A2 con 20.0 % (105 380 ha). With the HADGEM model for the year 2030, the difference between scenarios A2 and B2 in regard to highly suitable lands was 27.0 % (251 ha), and 1.0 % (1 128 ha) for surfaces with a medium suitability. Highly suitable lands in scenario A2 surpassed those of B2 by 7.0 % (42 ha), while B2 showed higher values than A2 for lands with a medium suitability, with 20.0 % (105 380 ha). La reducción de la superficie potencial para el pino ante escenarios de cambio climático, en función de los niveles de aptitud potenciales hacia 2030 (Figura 5), resultó importante con ambos modelos; en el caso de la aptitud alta se calculó en más de 97 % (con GFDL 2.0 fue ligeramente mejor) para la aptitud media del terreno también se proyecta una pérdida, no menor a 25.41 %. En ambos casos, el GDFL 2.0 generó afectaciones de dimensiones más pequeñas. Para 2050 se observó la misma tendencia, una reducción sustancial del terreno con aptitud alta; una tendencia similar se registró para 2030, con respecto a la superficie potencial actual del estado (poco mayor a 98 %). El modelo GDFL 2.0 tuvo una mínima diferencia, en relación con el HADGEM. La aptitud media tuvo una menor afectación, sin embargo, fue poco mayor a 48.72 %. There was a significant reduction of the potential surface for pine in the face of climate change scenarios with both models, in terms of potential suitability levels for the year 2030 (Figure 5). For highly suitable surfaces, it was estimated in over 97 % (slightly better with GFDL 2.0); for lands with a medium suitability, there is a projected loss of no less than 25.41 %. In both cases, GDFL 2.0 projected slighter impacts. The same tendency was observed for the year 2050 –a significant reduction of highly suitable surfaces–, and also for the year 2030, in regard to the current potential surface of the state (slightly over 98 %). The GDFL 2.0 model showed a minimum difference compared to HADGEM. Surfaces with a medium suitability were less affected, by slightly over 48.72 %. Las tendencias del cambio climático en el Estado de México apuntan a que habrá aumentos de precipitación y temperatura, lo cual coincide con lo señalado por Arriaga y Gómez (2004), quienes indican que dicho fenómeno afectará a los bosques de clima templado, específicamente, a las coníferas y los encinos. The tendencies of climate change in the Estado de México indicate that there will be an increase in precipitation and temperature; this agrees with the statements by Arriaga and Gómez (2004) in the sense that this phenomenon will affect the forests in temperate climates, specifically coniferous and oak forests. De acuerdo con los resultados de la distribución potencial ante escenarios de CC, las tierras con aptitud alta para el desarrollo de Abies religiosa se reducen a pequeños sitios localizados en las secciones norte y se reducen a pequeños sitios localizados en las secciones norte y este de la Sierra According to the results of the potential distribution in the face of CC scenarios, the lands with a high suitability for the development of Abies religiosa are reduced to small sites located in the northern and eastern sections of Sierra Nevada; 30 Pérez et al., Distribución de Abies religiosa (Kunth) Schldt... Figura 5. Superficie potencial del terreno del Pinus montezumae Lamb., que fue afectada ante escenarios de cambio climático, por nivel de aptitud en el Estado de México. Figure 5. Potential land surface of Pinus montezumae Lamb. affected by the climate change scenarios in the Estado de México, by level of suitability. Nevada; en el caso de la aptitud media, esta cubre una superficie mayor, pero limitada por el aumento de las precipitaciones. Los resultados del presente estudio coinciden con lo citado por Gómez et al. (2011), autores que estiman una pérdida con el modelo GFDL 2.0. as for the lands with medium suitability, these cover a larger surface which is, however, limited by the increased precipitations. The results of the present study agree with those cited by Gómez et al. (2011), who estimate a loss using the GFDL 2.0 model. In the case of Pinus montezumae, there is a reduction of highly suitable lands with respect to the current surface; lands with medium suitability show a significant change due to the changes in precipitation patterns. The results registered by Arriaga and Gómez (2004) are similar. En el caso de Pinus montezumae, la aptitud alta también se reduce, con respecto a la superficie actual; localizadas en la Sierra Nevada y en el noroeste del estado. La aptitud media presenta un cambio sustancial por las modificaciones en el patrón de la precipitación; resultados similares consignan Arriaga y Gómez (2004). According to Maslin (2004), the increase in the precipitation and temperature will cause changes in the soil (pH, texture and fertility), which will modify the distribution of the species, with the resulting disturbance of the structure and productivity of forest ecosystems. Therefore, the disappearance of the propitious environmental conditions for A. religiosa and P. montezumae in the state are a threat to their populations, particularly because of the increase in temperature, which will modify the boundaries of its distribution, causing a northward displacement, primarily because these species are intolerant to high temperatures (Arriaga and Gómez, 2004). De acuerdo con Maslin (2004), el incremento en la precipitación y la temperatura generará alteraciones en el suelo (pH, textura y fertilidad) que modificarán la distribución de las especies, con la consecuente perturbación en la estructura y productividad de los ecosistemas forestales. Por lo anterior, la desaparición de las condiciones ambientales propicias para el crecimiento de A. religiosa y P. montezumae en el estado constituyen una amenaza para sus poblaciones, en particular, por el incremento térmico que modificará los límites de su distribución originando un desplazamiento hacia el norte, fundamentalmente, porque son especies intolerantes a las altas temperaturas (Arriaga y Gómez, 2004). In general, the potential distribution of A. religiosa and P. montezumae under climate change scenarios with the HADGEM and GFDL 2.0 models show similar tendencies toward land reduction for the years 2030 and 2050. Furthermore, they correspond with those registered by Gómez En general, la distribución potencial de A. religiosa y P. montezumae bajo escenarios de cambio climático con los 31 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 modelos HADGEM y GFDL 2.0 muestran tendencias similares, en cuanto a reducción del terreno para los años 2030 y 2050. Asimismo corresponden con las registradas por Gómez et al. (2011), quienes indican que el modelo GFDL 2.0 ofrece un panorama potencial menos dramático de las condiciones ambientales futuras, debido a que es menos restrictivo que el HADGEM. et al. (2001), according to whom the GFDL 2.0 model, being less restrictive than HADGEM, offers a less dramatic potential scenario of future environmental conditions. Conclusions The spatial distribution of A. religiosa and P. montezumae in the Estado de México under climate change scenarios for 2030 and 2050 tends to decrease in terms of the expanse of suitable areas; the most affected species is P. montezumae. The suitability of the land for the two assessed species in the face of this phenomenon will focus primarily on the northern region of the state, where suitable surfaces will be scarce and will be limited to certain areas of Sierra Nevada. End of the English version Conclusiones La distribución espacial de A. religiosa y P. montezumae en el Estado de México bajo escenarios de cambio climático en 2030 y 2050 tiende a reducirse en cuanto al área de aptitud y la más afectada es P. montezumae. La aptitud del terreno de las dos especies evaluadas se concentrará en áreas reducidas de la región norte de la entidad y, de manera escasa, en la Sierra Nevada. Referencias Gómez D., J. D., A. I. Monterroso R. y J. A. Tinoco R. 2007. Distribución del cedro rojo (Cedrela odorata L.) en el estado de Hidalgo, bajo condiciones actuales y escenarios de cambio climático. Maderas y Bosques 13 (2): 29-49. Gómez M., L., L. Galicia y S. Aguilar. 2008. Remedios. 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Las copas grandes y densas se relacionan con tasas de crecimiento altas, mientras que copas pequeñas y escasas indican sitios con condiciones desfavorables para el desarrollo de las especies forestales. Este indicador proporcionó información confiable para diagnosticar el estado general de salud del arbolado urbano. Los sitios elegidos fueron parques dentro del Distrito Federal conocidos como Alamedas Oriente, Norte y Sur. Durante la época de lluvias (mayo a octubre de 2011) se realizaron tres muestreos y uno durante la época seca (noviembre de 2011 a abril de 2012). Las variables registradas fueron densidad de copa (dnc), transparencia de follaje (trpf) y muerte regresiva (mr) en incrementos porcentuales (5 %) de 0 a 100. Se elaboraron pruebas de normalidad, análisis de varianza y pruebas no paramétricas U de Mann-Whitney y Kruskal-Wallis. Los resultados de estas últimas pruebas estadísticas indicaron que el arbolado de Alameda Oriente presentó los valores más altos de densidad de copa y los valores más bajos de muerte regresiva, lo que sugiere un buen estado general de salud. En contraste, el de la Alameda Norte registró valores más altos de muerte regresiva, por lo que su condición general de salud se consideraría como la más precaria de las tres Alamedas. Palabras clave: Alamedas, condición de copa, densidad de copa, muerte regresiva, salud forestal, transparencia de follaje. Abstract The crown condition indicator estimates the proportion of trees that displays a crown dieback or a foliage density considered lower than normal or different from the natural shape of the tree. Usually, thick and large crowns relate to high growth rates while small ones suggest sites with unfavorable conditions for an appropriate development of the urban forest. Crown condition and its variables can provide reliable information to diagnose the urban trees’ general health condition. The chosen sites were three parks within Mexico City known as Alameda Oriente, Alameda Norte and Alameda Sur. Three samplings were carried out during the rainy season (May to October 2011) and one during the dry season (November 2011 to April 2012). Variables registered were crown density (dnc), crown dieback (mr) and foliage transparency (trpf) as percentual increases (5 %) on a scale of 0 to 100. Normality tests, variance analysis and a non-parametric U Mann-Whitney and Kruskal-Wallis analysis were carried out. According to the results, trees within Alameda Oriente had better health status since they showed the highest values for the variable dnc and the lowest values for mr. On the other hand, trees within Alameda Norte showed the lowest values for the variable dnc and the highest values for mr, therefore, it has the poorest health condition of the tree parks that were evaluated. Key words: Alamedas, crown condition, crown density, crown dieback, forest health, foliage transparency. Fecha de recepción/date of receipt: 26 de octubre de 2013; Fecha de aceptación/date of acceptance: 8 de julio de 2014. 1 Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Programa Forestal. Correo-e: [email protected] 2 Universidad Autónoma Metropolitana-Azcapotzalco, Ciudad de México 3 Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Programa Hidrociencias Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... Introducción Introduction En ambientes urbanos es frecuente la sustitución de plantas y árboles que no se adaptan a la ciudad por quedar establecidos en sitios poco favorables para su crecimiento y desarrollo, por lo que su vitalidad y salud declinan como resultado de la exposición crónica a elementos estresantes. Esta replantación continua provoca que algunas zonas de la ciudad estén desprovistas de vegetación, situación que se agrava con la construcción de viviendas y vialidades en el Distrito Federal y su Área Metropolitana, y a que las áreas verdes no siempre cuentan con el mantenimiento suficiente por falta de recursos económicos y personal capacitado (GDF, 2010; GDF, 2011; GDF, 2012; Martínez y Chacalo, 1994; PAOT, 2010). In urban environments the substitution of plants and trees that do not adapt to the city is very frequent, as they are placed where conditions do not favor their growth and development, which make that their health and vigor decline as a consequence of their chronic exposure to stressing elements. This continuous replanting leads to a scenario where some areas are without any vegetation, a situation that worsens as new buildings and roads are opened at Distrito Federal and is neighboring metropolitan area to which it must be added the fact that this green areas do not always get the care they demand as there are not enough economic resources and trained personnel (GDF, 2010; GDF, 2011; GDF, 2012; Martínez and Chacalo, 1994; PAOT, 2010). El proyecto de creación de las Alamedas en el D. F. surgió en 1987 con el propósito de incrementar la superficie de áreas arboladas en la ciudad, en las que se incorporarían especies conocidas por su respuesta como Casuarina equisetifolia Forst, Fraxinus uhdei (Wenz.) Lingelsh y del género Eucalyptus (Chacalo y Corona, 2009; Martínez, 2008). En estas áreas verdes es común que factores como la contaminación, las condiciones de sitio inadecuadas, las plagas, las enfermedades y los fenómenos meteorológicos extremos afecten el estado de salud del arbolado, el primer signo de lo cual se observa en las copas (Schomaker et al., 2007). The Alameda Project in Mexico City rose in 1987 with the purpose of increasing the tree area surface in which known species would be planted for their good response, such as Casuarina equisetifolia Forst, Fraxinus uhdei (Wenz.) Lingelsh and of the Eucalyptus genus (Chacalo and Corona, 2009; Martínez, 2008). In these green areas it is very common that factors such as pollution, unsuitable site conditions, plagues, diseases and extreme meteorological phenomena affect the tree health state, the first sign of which is observed on the tree crowns (Schomaker et al., 2007). The crown condition indicator is part of the Health and vitality criterion of the Forest Inventory (applicable in Mexico, the United States of America and Canada), and it is linked to the definition that, while forest ecosystems are healthy, greater will be the goods and services that they provide to the human and animal population (CFC, 2004; INFyS, 2012). This method has been used in recent years for being simple, practical, reliable and fast, as this indicator is based on the fact that the general health state is reflected in the amount and condition of foliage on the trees (FIA, 2012; INFyS, 2012). Its three main variables estimate the rate of trees that show lower crown density or higher crown dieback from changes in appearance and canopy volume to relate them with the general health state, when big and dense Crowns are related to photosynthesis rates and growth and small and scarce crowns with sings of unfavorable site conditions and other factors that directly affect the structure of the tree (defoliation by insects, foliage diseases, damage from storms, hail, extreme temperature, scarce or non-existent maintenance). El indicador de condición de copa forma parte del criterio Salud y vitalidad del Inventario Forestal (aplicable en México, Estados Unidos de América y Canadá) y se asocia con la definición de que mientras los ecosistemas forestales sean saludables serán mayores los bienes y servicios que brindan a la población humana y animal (CFC, 2004; INFyS, 2012). Este método se ha utilizado en años recientes por ser sencillo, práctico, confiable y rápido, pues este indicador se basa en que el estado general de salud se refleja en la cantidad y condición del follaje presente en el arbolado (FIA, 2012; INFyS, 2012). Sus tres variables principales estiman la proporción de árboles con menor densidad de copa o mayor muerte regresiva, a partir de los cambios en apariencia y volumen del dosel para relacionarlos con el estado general de salud, al asociarse copas grandes y densas con tasas de fotosíntesis y crecimiento, y copas pequeñas y escasas con indicios de condiciones de sitio poco favorables u otros factores que afecten directamente la estructura del árbol (defoliación por insectos, enfermedades del follaje, daños por tormentas, granizadas, temperaturas extremas, escaso o nulo mantenimiento). This new focus of the forest tools in urban zones will integrate the information that will be gathered by the crown condition indicator and its three main variables (crown density, crown dieback and foliage transparency) with previous works carried out in the phytosanitary diagnosis field. At the same time, with its application on urban trees reliable and enough information will be obtained to generate a general health state diagnosis of the trees of the Alamedas of Distrito Federal. Este nuevo enfoque de las herramientas forestales en áreas urbanas integrará la información recabada a través del indicador condición de copa y sus tres variables principales (densidad de copa, muerte regresiva y transparencia de follaje) con trabajos previos en el área de diagnóstico fitosanitario. Al mismo tiempo, con su aplicación en el arbolado urbano se 35 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 obtendrá información confiable y suficiente que permitirá emitir un diagnóstico del estado de salud general del arbolado de las Alamedas del Distrito Federal. Materials and Methods The places that were selected were Alameda Oriente in Delegación Iztacalco (19°26’7.63”N-99°03’18.53”W), Alameda Norte in Delegación Azcapotzalco (19°30’4.25”N-99°10’41.08”W) and Alameda Sur in Delegación Coyoacán (19°18’32.70”N-99°7’22.29”W) (Figure 1). Materiales y Métodos Los sitios seleccionados fueron Alameda Oriente en la Delegación Iztacalco (19°26’7.63”N-99°03’18.53”O), Alameda Norte en la Delegación Azcapotzalco (19°30’4.25”N-99°10’41.08”O) y Alameda Sur en la Delegación Coyoacán (19°18’32.70”N-99°7’22.29”O) (Figura 1). Se establecieron parcelas circulares en cada Alameda, cada una con un radio de 11.4 m y superficie de 408.30 m2, en conglomerados de cuatro parcelas en forma de Y invertida, como se indica en el método del indicador condición de copa, pero con modificaciones de acuerdo con el modelo I-Tree específico para áreas urbanas (USDA, 2010; Nowak, 2006; FIA, 2012; INFyS, 2012). En la Alameda Norte se establecieron cinco conglomerados (8 166 m2 en total) y en las Alamedas Sur y Oriente, cuatro conglomerados en cada una (6 532 m2 en total). Se realizaron tres muestreos en período de lluvias (mayo a octubre) y uno en época seca (noviembre a abril) durante 2011 y principios de 2012. Se evaluaron todos los árboles dentro de los límites de las parcelas circulares, a los que se les asignó un número progresivo, a partir del norte en el sentido de las manecillas del reloj. Las variables dasométricas para cada árbol fueron altura (m) con pistola Haga 102180, diámetro (cm) con cinta diamétrica (Ben MeadowsTM 122460) y ancho de copa (medidas N-S y E-O) (m) con cinta métrica (Truper TF30ME). No se registraron arbustos, palmeras, setos o herbáceas. Figura 1. Ubicación de los sitios para el estudio dentro del Distrito Federal. Figure 1. Location of study sites in Distrito Federal. Las variables evaluadas del indicador fueron densidad de copa (dnc), muerte regresiva (mr) y transparencia del follaje (trpf). La dnc estimó la cantidad de ramas de la copa, el follaje y las estructuras reproductivas que bloquean la luz que atraviesa la copa, pero considerando que cada especie tiene una forma normal que varía con el sitio, genética y daños infligidos al árbol. Circle plots were established in each Alameda, each one with a 11.4 m radius and a total area of 408.30 m2 in clusters of four plots in an inverted Y shape, as described in the method of the crown condition indicator but with adjustments according to the I-Tree specific models for urban areas (I-Tree, 2010; Nowak, 2006; FIA, 2012; INFyS, 2012). In Alameda Norte were installed five clusters (8 166 m2 in total) and in Alameda Sur and Alameda Oriente, four clusters in each one (6 532 m2 in total). Three samplings were performed during the rainy season (May to October) and one in the dry season (November to April) during 2011 and at the beginning of 2012. All the trees within the limits of the circular plots were assessed, to which a progressive number was assigned, starting from the North and in a clockwise direction. The mensuration variables for each tree were total height (m) with a Haga 102180 clipsometer, diameter (cm) with a diametric tape (Truper TF30ME) and crown width (N-S and E-W measures) (m) with a metric tape (Ben MeadowsTM 122460). Shrubs, palms, hedges or herbs were put in record. Por ello se determinó la silueta de la copa proyectando una imagen completa de espejo alrededor del eje central del tronco principal basándose en la forma natural del árbol, incluyendo puntas faltantes o muertas. La variable trpf se registró estimando el porcentaje de copa viva con follaje que permite el paso de la luz y se consideró que el valor varía si el árbol ha sido sometido a una defoliación por estrés o daños recientes. En esta evaluación se excluyó follaje de plantas parásitas y ramas muertas en la parte baja de la copa viva, ramas faltantes o sin follaje. Estas dos variables se evaluaron utilizando la tarjeta diseñada por el FIA (Figura 2). La variable mr se calificó como mortalidad reciente de ramas con ramillas comenzando en la porción terminal de la rama e internamente hacia el tronco. En las tres 36 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... variables se registraron los incrementos porcentuales de 5 % (en una escala de 0 a 100). La distancia de evaluación del árbol fue la longitud total del árbol (m) para una mejor panorámica de la copa (FIA, 2012; INFyS, 2012; Randolph, 2006). The variables of the assessed indicator were crown density (dnc), crown dieback (mr) and foliage transparency (trpf). dnc estimated the number of branches of the crown, foliage and Fuente: FIA, 2012. Source: FIA,2012. Figura 2. Tarjeta para evaluar las variables del indicador: densidad de copa y transparencia de follaje. Figure 2. Card to assess the crown density and foliage transparency indicators. Análisis de datos reproductive structures that block the light that goes through the crown, from the starting point that each species has a standard shape that varies with site, genetics and the damages inflicted to the tree. Para calcular las medias y varianzas se consideró que los tamaños de muestra por alameda fueron diferentes. Para conocer la distribución de los datos se realizaron pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnov (cuando nobs≥ 2 000) y Shapiro Wilk (cuando nobs≤ 2 000), ambas con un α = 0.05. Se obtuvieron medidas de tendencia central, medidas de dispersión y diagramas de caja. Para la comparación del comportamiento de las tres variables entre las alamedas se realizó un análisis de varianza y comparación de medias para encontrar diferencias significativas entre los valores obtenidos del indicador y sus variables. De acuerdo con la distribución de datos, se eligieron los análisis no paramétricos de Kruskal-Wallis para n muestras independientes (α=0.05) y de U-Mann-Whitney para dos muestras independientes (α=0.05) para realizar contrastes entre alamedas por pares. Los grupos de datos se analizaron estadísticamente considerando que árboles con follaje (valores dnc=0 %; mr=100 % y trpf=100 %) se pueden definir sin copa y por lo tanto ejemplares muertos, no empleándose en los análisis (Randolph, 2006). Se utilizaron los paquetes estadísticos SAS® v. 9.0 y 9.3 (SAS, 2002, 2011), y SPSS® para Windows v. 15.0. (SPSS, 2006). Therefore, the silhouette of the crown was determined by the projection of a complete mirror image of the central axis of the main stem form de natural shape of the tree, including missing or dead ends. The trpf variable was recorded when the live crown percentage with foliage that allows the pass of light was estimated and it was considered that the value varies if the tree has been subjected to defoliation for stress or recent damages. In this assessment was excluded the foliage from parasite plants and the dead branches in the low part of the live crown, missing branches or leafless. These two variables were assessed by using the card designed by FIA (Figure 2). The mr variable was considered as the recent death of branches with twigs starting from the final portion of the branch and internally towards the stem. In the three variables, the percent increments of 5 % were recorded (in a scale from 0 to 100). The assessment distance from the tree was once the total length of the tree (m) for a better look of the crown (FIA, 2012; INFyS, 2012; Randolph, 2006). 37 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Resultados y Discusión Data analysis Uno de las actividades de los programas de mantenimiento de áreas verdes del D. F. es la sustitución paulatina de árboles enfermos o poco adaptados a las condiciones urbanas. Por ejemplo, en la Alameda Oriente en la actualidad se incorpora planta, mientras que en la Alameda Sur se realizan actividades de rehabilitación en todo el parque (GDF, 2012b; GDF, 2013). Comparados con la Alameda Central, estos espacios aún no se han sometido a planes intensivos de mejora y sustitución del arbolado, porque cada delegación tiene sus propios planes de mantenimiento y calendarios para optimizar estas áreas (GDF, 2012a). For the calculation of means and variances it was considered that the simple sizes of the parks (alamedas) were different. To know the distribution of the data Kolmogorov-Smirnov (when nobs≥ 2 000) and Shapiro Wilk (when nobs≤ 2 000) normality tests were made, both with α = 0.05. Central tendency measures, dispersal measures and box diagrams were obtained. In order to compare the behavior of the three variables among the parks, an analysis of variance and mean comparison was made to find significant differences between the values obtained from the indicator and its variables. According to the distribution of the data, the non-parametric Kruskal-Wallis analysis were selected for the n independent samples (α=0.05) of U-MannWhitney for two independent samples (α=0.05) to contrast the parks by pairs. The groups of data were statistically analyzed considering that the trees with foliage (dnc values =0 %; mr=100 % and trpf=100 %) may be defined without crown and thus the dead examples, and not to include them in the analysis (Randolph, 2006). The SASTM v. 9.0 and 9.3 (SAS, 2002, 2011), and SPSSTM for Windows v. 15.0. statistic packages were used (SPSS, 2006). Condición de copa En las pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk, la hipótesis nula (H0= los datos se distribuyen normalmente) no se aceptó en ninguna de las tres variables evaluadas (Cuadro 1). Los valores de significancia de las mismas son menores que el valor establecido (α= 0.05), lo que indicó que los datos no se distribuyeron normalmente. Esto se asoció a la existencia de distintos géneros, especies y edades del arbolado dentro de los parques, registrándose valores en el rango de 0 a 100 % (Randolph, 2006). La mayoría de las observaciones tendió a concentrarse en una pequeña sección de dicho rango. Esto fue corroborado a través de los valores de media, mediana, desviación estándar, asimetría y kurtosis (Cuadro 2). Results and Discussion One of the actions of the maintenance programs of green areas of D.F. is the gradual substitution of ill trees or poorly adapted to the urban zones. For example, in Alameda Oriente, plant is being placed while in Alameda Sur, rehabilitation activities Cuadro 1. Pruebas de normalidad para las tres variables del indicador condición de copa en las Alamedas estudiadas del Distrito Federal. Table 1. Normality tests for the three variables of the crown condition variables in Alamedas of Distrito Federal. Variable(b) dnc mr trpf Parque Shapiro-Wilk Kolmogorov-Smirnov(a) Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig. Alameda Sur 0.1776 896 0.0000 0.9027 896 0.0000 Alameda Norte 0.2550 1976 0.0000 0.8056 1976 0.0000 Alameda Oriente 0.2305 996 0.0000 0.8176 996 0.0000 Alameda Sur 0.3423 896 0.0000 0.6097 896 0.0000 Alameda Norte 0.2935 1976 0.0000 0.6548 1976 0.0000 Alameda Oriente 0.3954 996 0.0000 0.4504 996 0.0000 Alameda Sur 0.1536 896 0.0000 0.9217 896 0.0000 Alameda Norte 0.2405 1976 0.0000 0.7920 1976 0.0000 Alameda Oriente 0.2037 996 0.0000 0.8748 996 0.0000 (a) Corrección de la significación de Lilliefors (a) Correction of significance of Lilliefors (b) dnc = Densidad de copa; mr = Muerte regresiva; trpf = Transparencia de follaje (b) dnc = Crown density; mr = Crown dieback; trpf = Foliage transparency 38 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... Las variables del indicador condición de copa se evaluaron en 493 árboles en Alameda Norte, 224 árboles en Alameda Sur y 249 árboles en Alameda Oriente. Los estadísticos descriptivos indicaron que los árboles con valores altos de la variable dnc y valores bajos de las variables mr y trpf presentan una copa más sana con un mayor potencial para fijar carbono, y a partir de las condiciones de la ciudad, mayores posibilidades de sobrevivir (Chacalo y Corona, 2009; Koeser et al., 2013; Smiley et al., 2006; Tiddens y Cloyd, 2006). are performed in the whole park (GDF, 2012b; GDF, 2013). Compared to Alameda Central, these spaces have not been a matter of intensive improvement and tree substitution plans, because each delegation has its own maintenance plans and timetables (GDF, 2012a). Crown condition In the Kolmogorogov-Smirnov and Shapiro-Wilk normality tests, the null hypothesis (Ho= the data are normally distributed) was not accepted in any of the three assessed variables (Table 1). Their significance values are smaller than the established value (α= 0.05), which meant that the data did not have a normal distribution. This was related to the existence of different genera, species and ages of the trees within the parks, where values were recorded in the 0 to 100 % range (Randolph, 2006). Most of the observations tend to concentrate in a small section of such range. This was confirmed through the mean, median, standard deviation, asymmetry and kurtosis (Table 2). Con esta evaluación de la copa se determinó que a partir del estado actual del arbolado en las Alamedas es obligatorio desarrollar programas de mantenimiento y manejo integrales ante el impacto continuo de factores estresantes como la contaminación y el vandalismo (INFyS, 2012). En este caso, el estadístico más adecuado para entender el comportamiento de datos con distribución no normal fue la mediana, ya que si solo se considera la media los valores extremos (de 0 a 100 %) influirían en el valor de este estadístico para la muestra. La mediana representó el punto medio o percentil del 50 %, lo que asegura que la mitad de las observaciones de la muestra están por debajo y la otra mitad por encima de la misma (Schomaker et al., 2007). The variables of the crown condition indicator were assessed in 493 trees in Alameda Norte, 224 trees in Alameda Sur and 249 trees in Alameda Oriente. The descriptive statistics indicated that the trees with high values of the dnc and low mr and trpf values show a healthier crown with a greater potential to fix carbon and from the prevailing conditions of the city, greater probability to survive (Chacalo and Corona, 2009; Koeser et al., 2013; Smiley et al., 2006; Tiddens and Cloyd, 2006). A partir de la presencia de los valores de la variable dnc en el percentil 50, se explica que al menos 50 % de los árboles en cada Alameda tienen 55 % de follaje, lo que los define como no defoliados en su totalidad. Dicha cantidad de follaje les ha permitido sobrevivir y realizar sus funciones de manera adecuada (Cuadro 2). En árboles con valores altos de dnc (mayor cantidad de follaje) se esperaría un potencial de crecimiento, reproductivo, vigor y supervivencia superior a otros árboles con menor cantidad de follaje (valores bajos de dnc), lo cual se observó en las Alamedas Oriente y Sur, donde el valor máximo para dicha variable fue de 95 % en especies como C. equisetifolia y F. uhdei, respectivamente. With this assessment of the crown it was determined that from the actual state of the trees of the parks, it is mandatory to develop management and maintenance programs as there is the continuous impact of stressing factors such as pollution and vandalism (INFyS, 2012). In this case, the statistic that better explains the behavior of the data with a non-normal distribution was the median since if only the mean of the extreme values are included (0 to 100 %) they exert an influence in the value of this statistic for the sample. The median represented the middle point or 50 % percentile, which guarantees that half of the observations of the sample are below and the other half above it (Schomaker et al., 2007). Los valores altos de trpf indicaron una pérdida de vigor del potencial de crecimiento, pero un problema serio para el desarrollo del árbol no se percibe a menos que éste pierda la mitad de su follaje o que el factor estresante que promueve dicha defoliación persista en más de una época de crecimiento (Schomaker et al., 2007). En las Alamedas, los valores de trpf, en el percentil 50 se ubicaron entre 45 y 50 %, por lo que se determinó que la presencia de contaminación, vandalismo y mantenimiento insuficiente (PAOT, 2010; PAOT, 2011) han actuado de forma crónica y han deteriorado la salud del arbolado, lo que ha repercutido reflejándose en los valores elevados de mr. From the presence of the dnc variable in the 50 percentile, it is explained that at least 50 % of the trees in each Alameda have 55 % of foliage, which defines them as not totally defoliated. Such amount of leaves has allowed them to survive and perform their functions correctly (Table 2). In trees with high dnc values (higher amount of foliage) it would be expected a growth, reproduction, vigor and survival potential higher than that of other trees with a smaller number of leaves (lower dnc values), which was observed in the Alamedas Oriente and Sur, where the maximum value for such variable was 95 % in C. equisetifolia and F. uhdei, respectively. Para la variable mr, 90 % de los árboles (percentil 90) evaluados en la Alameda Norte presentaron un valor de 35 %, el más alto con respecto a las Alamedas Oriente y Sur, cuyas cifras respectivas fueron de 10 y 15 % en el mismo percentil, lo 39 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 que indica que en estos parques fue menos frecuente encontrar árboles severamente dañados o en declinación (Cuadro 2). Los árboles con valores extremos fueron casos aislados con respecto al total de la muestra en los parques. Para la variable dnc, las Alamedas Oriente y Sur registraron un valor del percentil 90 de 65 %, lo que supone que los árboles muy densos son escasos dentro de la muestra evaluada (Randolph, 2006; Schomaker et al., 2007). The high trpf values indicate a loss of vigor of the growth potential, but a serious problem for the development of the tree is not apparent unless it loses half of its foliage or that the stressing factor that promotes such defoliation persists in more than one growth season (Schomaker et al., 2007). In the Alamedas, the trpf values in the 50 percentile are located between 45 and 50 %; therefore, it was determined that the presence of stressing factors such as pollution, vandalism and insufficient maintenance Cuadro 2. Estadísticos descriptivos para las tres variables del indicador condición de copa en la Alameda Norte, la Alameda Sur y la Alameda Oriente del Distrito Federal. Table 2. Describing statistics for the three variables of the crown condition indicator in Alameda Norte, Alameda Sur and Alameda Oriente of Distrito Federal. Variables N (*) Media Mediana Des. est. Asimetría Kurtosis Mínimo Percentiles 10 25 50 75 90 Máximo Alameda Norte dnc 1755 48.67 55 12.11 -1.214 1.628 5 35 45 55 55 60 70 mr 1755 11.09 5 17.45 2.34 5.758 0 0 0 5 15 35 95 trpf 1755 51.32 45 10.81 1.258 2.193 30 40 45 45 55 65 95 Alameda Oriente dnc 932 49.96 55 11.29 -0.997 2.172 5 35 45 55 55 65 95 mr 932 5.14 0 14.28 4.308 19.349 0 0 0 0 5 10 95 trpf 932 53.29 50 13.3 0.749 0.611 0 40 45 50 60 75 95 Alameda Sur dnc 738 50.03 55 17.56 -0.382 0.4868 5 25 40 55 60 65 95 mr 738 7.68 0 15.21 3.516 13.789 0 0 0 0 10 15 95 trpf 738 51.4 45 17.64 0.21 0.421 5 35 45 45 65 75 95 dnc = Densidad de copa; trpf = Transparencia de follaje; mr = Muerte regresiva. Des. Est. = Desviación estándar dnc = Crown density; trpf = Transparency of the foliage; mr = Crown dieback. Des. est. = Standar deviation (PAOT, 2010; PAOT, 2011) have acted in a chronic way thus damaging the health of the trees, which is reflected in the high mr values. La presencia de valores en todo el intervalo (0 a 100 %) se atribuyó a las características de cada especie forestal (edad del árbol, tipo de follaje), el elevado y continuo número de usuarios, y los diferentes programas de manejo y mantenimiento delegacional, lo que influye en el estado general e individual de los árboles. For the mr variable, 90 % of the trees (90 percentile) of the assessed trees in the Alameda Norte had 35 %, the highest compared to Alameda Oriente and Alameda Sur, which recorded 10 and 15 % in the same percentile, which means that in these parks it is less frequent to find severely damaged trees or in decline (Table 2). The trees with extreme values were isolated cases compar4ed to the total of the sample in the parks. For the dnc variable, the Alameda Oriente and Alameda Sur showed a 90 percentile value of 65 %, which means that dense trees are scarce within the assessed sample (Randolph, 2006; Schomaker et al., 2007). El intervalo intercuartil es una medida de la dispersión de los datos y es igual a la diferencia entre el percentil 25 y 75 (Cochran, 2008). El más amplio fue de 10 % para la variable dnc en las Alamedas Norte y Oriente, y de 20 % para la Alameda Sur (Figura 3). Esto indica que dnc en las tres alamedas tuvo una distribución de los datos hacia la izquierda y cercanos al valor de la media y la mediana, es decir, valores entre 40 y 60 % (árboles poco densos) que se podrían considerar bajos pero que están asociados con los programas de manejo de los parques. The presence of the values in the whole range (0 to 100 %) was attributed to the characteristics of each forest species (age 40 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... Por ejemplo, las podas (de formación o de saneamiento) que no siempre se realizan correctamente; la forma y tamaño de las hojas, y el manejo por parte de los usuarios, en conjunto contribuyeron a las alteraciones en las formas naturales de las copas. Las plagas persistentes como el insecto chupador Stenomacra marginella Herrich-Schaeffer y enfermedades del follaje que promueven la caída del mismo, se consideraron un resultado directo de las condiciones estresantes de sitio y manejo al que se somete el arbolado (Cibrián et al., 2000; Cibrián et al., 2007; Chacalo y Corona, 2009; Loh et al., 2003; Koeser et al., 2013; Tovar, 2007). A pesar de la presencia crónica de estos factores estresantes, el arbolado con al menos 50 % de la copa viva (percentil 50); con valores de la variable dnc entre 40 y 60 % se considera suficiente para sobrevivir en condiciones urbanas y un buen estado general de salud. of the tree, kind of foliage), the high and continuous number of visitors and the different management and maintenance plans of the Delegation, influences upon the general and individual condition of the trees. The interquartile is a measure of data dispersal and is equal to the difference between the 25 and 75 percentile (Cochran, 2008). The widest interquartile range was 10 % for the dnc variable in Alameda Norte and Alameda Oriente and of 20 % for the Alameda Sur (Figure 3). This means that dnc in the three parks showed a distribution of the data towards the left and near the value of the mean and the median, that is, values between 40 and 60 % of dnc (poorly dense trees) parks. La media y la desviación estándar consideran todos los árboles agrupados en las parcelas. The mean and the standard deviation take all the trees grouped in the plots. a a Figura 3. Variable densidad de copa (dnc) del indicador condición de copa en las Alamedas estudiadas del Distrito Federal. Figure 3. Crown density variable (dnc) of the crown condition indicator in the Alamedas of Distrito Federal. En contraste, la mayoría de los valores de la variable trpf se concentró en el rango de 40 a 60 %, con registro de valores de 0 a 100 % en algunos árboles (Figura 4). Los valores de trpf indicaron que en las alamedas existen árboles con suficiente follaje en las copas para realizar funciones de fotosíntesis y respiración, pero que no son lo suficientemente densas para For example, prunings (shape and cleaning), that not only are performed in the right way; the shape and size of leaves and the management from the visitors all together helped to modify the natural shapes of the crowns. The persistent plagues such as the sucking insect Stenomacra marginella Herrich-Schaeffer, and the diseases of the foliage promote their shedding and they 41 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 interceptar el paso de la luz. Para interpretar la variable trpf se consideró que esta condición de la copa también se relaciona con factores externos estresantes o la edad del árbol: es común que los valores de trpf se incrementen o disminuyan como respuesta al ataque de plagas como insectos defoliadores (Cibrián et al., 2000), sequías prolongadas, defoliación natural, actividades de poda e incluso vandalismo. a a were taken as a direct result of the stressing conditions of the site and management to which the trees are subjected (Cibrián et al., 2000; Cibrián et al., 2007; Chacalo and Corona, 2009; Loh et al., 2003; Koeser et al., 2013; Tovar, 2007). In spite of the chronic presence of these stressing factors, the trees with at least 50 % of the live crown (50 percentile); with values of the dnc variable within the 40 – 60 % range is considered as satisfactory to survive under urban conditions and in good health in general. La media y la desviación estándar consideran todos los árboles agrupados en las parcelas. The mean and the standard deviation take all the trees grouped in the plots. Figura 4. Variable transparencia de follaje (trpf) del indicador condición de copa en las Alamedas estudiadas del Distrito Federal. Figure 4. Transparency of the foliage variable (trpf) of the crown condition indicator in the Alamedas of Distrito Federal. In contrast, most of the values of the trpf variable are concentrated in the 40 to 60 % range, with a record of values from 0 to 100 % in some trees (Figure 4). The trpf values indicated that in the Alamedas there are trees with enough foliage in the crowns to perform photosynthesis reactions and respiration, but that are not dense enough to block the pass of light. In order to make an interpretation of the trpf variable it was considered that this crown condition is also related to external stressing factors or the age of the tree: it is not unusual that trpf values increase or diminish as a response to the attack of plagues as defoliating insects (Cibrián et al., 2000), long droughts, natural defoliation, pruning and even vandalism. Los principales factores que contribuyen a la pérdida de follaje durante la temporada de crecimiento son las plagas y enfermedades, lo cual puede reflejarse en las variaciones de los valores de trpf. Sin embargo, considerando el tamaño y tipo de especies en la muestra dentro de cada Alameda, para saber si esto contribuyó se requerirían más muestreos y una evaluación por especies forestales. Por ejemplo, en estudios realizados en el sur de los Estados Unidos de América se observó que los valores promedio de trpf fueron ligeramente más altos en un grupo de especies forestales de madera blanda (18.4 %) con respecto a un grupo de maderas duras (15.7 %). Pero cuando el análisis para trpf se 42 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... realizó de forma individual (53 especies en total), la variación por especie fue más notoria. Quercus laurifolia Michx registró 13.4 % mientras que Pinus virginiana Millun 23.4 %, con intervalo de 12.5 a 20 % en total (Randolph, 2006). Esta variación tan alta impidió la comparación directa de especies porque es obvio que algunas tendrán una tendencia natural a formar copas más densas que otras, lo cual también complica el análisis a nivel de Alameda ya que dentro de cada conglomerado se identificaron de tres a cinco especies diferentes. The major factors that help to lose foliage during the growing season are plagues and diseases, which might be reflected in the variations of the trpf values. However, considering the size and kind of species in the sample within each one of the Alamedas in order to know if this did help, more samplings will be necessary and an assessment for each forest species. For example, in studies carried out in the South of the United States, it was observed that the average values of trpf were slightly higher in a group of forest species of soft wood (18.4 %) in regard to a group of hard woods (15.7 %). But when the analysis for trpf was made in an individual form (53 species total), the variation by species is more evident. For example, Quercus laurifolia Michx registered 13. 4 % while Pinus virginiana Millun 23.4 %, with a range from 12.5 to 20 % total (Randolph, 2006). This very high variation did not allow the direct comparison of species since it is obvious that some will have a natural tendency to form more dense crowns than others, which also more complicated the analysis at the Alameda level, since inside each cluster were registered from three to five different species. En total, los valores para mr en las tres Alamedas fueron bajos, pero si se registraron árboles con valores muy altos (90 a 100 %), ejemplares donde el proceso de declinación era evidente. Dichos árboles se encontraron muertos en pie o afectados de forma severa por muérdagos, aunque fueron casos aislados con respecto al total de la muestra. Para esta variable se tomó en cuenta que el principal agente estresante en el arbolado fue el aspecto fitosanitario, además se consideró la época del año, el tipo de árbol (caducifolio o perennifolio), y otros factores de la misma índole como la sequía y el vandalismo, que afectaran el desarrollo del follaje nuevo y la cantidad de follaje maduro. El arbolado de la Alameda Oriente registró los valores más bajos de mr con mayor número de especies perennifolias, seguido por el de la Alameda Sur y la Alameda Norte con mayor diversidad de especies (perennifolias y caducifolias) y en el que se observaron más ejemplares con valores altos para mr (Figura 5). In total, the mr values in the three Alamedas were low, but trees with very high values were recorded (90 a 100 %), examples where decline is obvious. Such trees were found standing dead or severely damaged by mistletoes, even though they were isolated cases in regard to the total of the sample. For this variable it was taken into account that the main stressing agent of the trees was the phytosanitary aspect; also, the time of the year was considered, the kind of tree (deciduous or evergreen), and other stressing factors such as drought and vandalism, that would be affecting the development of the new foliage and the amount of the mature foliage. The trees of Alameda Oriente revealed the lowest values of mr with the greatest number of evergreen species, followed by Alameda Sur and Alameda Norte with a greater diversity of species (evergreen and deciduous) where more examples with high mr values were found (Figure 5). Con respecto a los de la mediana, las cifras de mr fueron bajos en los tres sitios lo que hace suponer que la muestra evaluada reunía copas sanas y vivas en su mayoría. Los valores de mr sugieren algún tipo de estrés severo, daño crónico o agudo en los árboles como enfermedades, fenómenos meteorológicos, o condiciones pobres de sitio (escasa humedad en el suelo o deficiencias nutrimentales), por lo que esta variable sirvió para inferir de forma general el estado de salud del arbolado. En las ciudades, mr puede disminuir entre períodos de muestreo pues aunque los árboles pierden ramillas y ramas muertas dependiendo de la época del año (para los caducifolios) regeneran sus copas si los agentes estresantes se reducen o se eliminan, por lo que es común reconocer variaciones en los valores de la variable del indicador a lo largo del período de muestreo, lo que hace conveniente extenderlo a dos o más ciclos de crecimiento (FIA, 2012). In regard to the values of the median, the mr variable recorded low numbers in the three sites, which suggests that the assessed sample gathered mostly, healthy and live crowns. The mr ciphers described some sort of severe stress, chronic or intense damage on the trees such as diseases, meteorological phenomena or poor sites (scarce soil moisture or nutrient deficiencies), which makes of this variable something useful to infer, in a general way, the health of the trees. In the cities, mr may be reduced between sampling periods, since even if the trees lose their twigs and dead branches according to the time of the year (for deciduous), they regenerate their crowns if the stressing agents are diminished or removed, which it is rather common to determine variations in the numbers of the variable of the indicator along the sampling period, which makes it convenient to extend it to two or more growing cycles (FIA, 2012). Las limitaciones para aplicar la metodología del indicador, en áreas naturales y áreas urbanas, sólo recaen en la percepción de los evaluadores y lo que cada uno considera el contorno de la copa para cada árbol (INFyS, 2012; Schomaker et al., 2007). En los parques del Distrito Federal es frecuente encontrar árboles con formas de copa distintas a las naturales, que resultan del espacio de crecimiento reducido donde se desarrollan (banquetas angostas, interferencia con cables de luz y construcciones), 43 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 de las actividades de poda (topiarias, de formación, de saneamiento) y de los planes de mantenimiento, mejora y sustitución de arbolado que cada delegación establece (Cibrián et al., 2007; NADF, 2006). a a The limitations to apply the methodology of the indicator in natural and urban lands, only fall in the perception of the evaluators and that which each one considers the edge of the crown for each tree (INFyS, 2012; Schomaker et al, 2007). La media y la desviación estándar consideran todos los árboles agrupados en las parcelas. The mean and the standard deviation include all the trees grouped in the plots. Figura 5. Variable muerte regresiva (mr) del indicador condición de copa en las Alamedas estudiadas del Distrito Federal. Figura 5. Crown dieback variable (mr) of the crown condition indicator in the Alamedas of Distrito Federal. Cuando las densidades de plantación son altas es común que los costados de los árboles o las puntas de la copa no sean visibles de forma clara al mismo tiempo por la sobreposición de doseles como sucedió en la Alameda Norte, donde se dificultó la percepción de los evaluadores para las variables dnc y trpf, por lo que fue necesario aumentar la frecuencia de los muestreos para disminuir la posibilidad de una interpretación incompleta (FIA, 2012). It is frequent to find in the parks of Mexico City trees with crown shapes different from those in nature, since they response to the limited growth space they have (narrow sidewalks, interference with light lines and buildings) , of pruning activities (topiary, shape and cleansing) and of the maintenance, improvement and tree replacement plans of each Delegation (Cibrián et al., 2007; NADF, 2006). When the plantation densities are very high, it is very usual that the edges of the trees or their ends of the crowns are not clearly visible at the same time from the overlaying of canopies as it happened in Alameda Norte where the appreciation of those in charge of the assessment became difficult for the dnc and trpf variables, which made it necessary to increase the frequency of samplings to reduce the possibility of a partial interpretation (FIA, 2012). Algo semejante ocurre en una misma estación de crecimiento si se incrementa el espacio vital tras la muerte y remoción de árboles vecinos, cuando el árbol se recupera después de una defoliación severa por ataque de insectos, enfermedades del follaje que promueven su caída o plantas parásitas como los muérdagos (por ejemplo género Cladocolea) que limitan Something similar occurs in one same growth season if the vital space becomes larger after the death and removal of 44 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... la fotosíntesis (Alvarado, 2012; Cibrián et al., 2000; Cibrián et al., 2007). En la Alameda Sur, ejemplares de Acer negundo L. que se sometieron a podas intensas de saneamiento tras detectarse la presencia de plantas parásitas en las copas, registraron cambios en los valores de las variables. neighboring trees, when the tree recovers after a severe defoliation from insect attack, foliage diseases that favor their shedding or parasite plants such as mistletoes (for example those of the Cladocolea genus) that limit photosynthesis (Alvarado, 2012; Cibrián et al., 2000; Cibrián et al., 2007). At the Alameda Sur some individuals of Acer negundo L. that were subjected to intense cleaning prunings after parasite plants were detected on the tree tops, there were changes in the values of the variables. La falta de nutrimentos y agua promueven la pérdida de ramas y ramillas, creando espacios por donde atraviesa la luz entre el dosel, o follaje aún vivo, de cada ejemplar (FIA, 2012; Schomaker et al.; 2007); esto hizo posible explicar la semejanza de los valores entre trpf y dnc, si se considera que en el Distrito Federal es común la escasez de agua, además de que, en ocasiones, la acumulación de humedad depende de la temporada e intensidad de las lluvias, que en los años recientes ha variado mucho. La mayoría de los árboles en las tres alamedas presentó valores promedio de dnc y valores bajos de mr, que permiten mantener un balance positivo entre la fotosíntesis y la respiración, excepto en aquellos ejemplares con evidentes daños por plagas (S. marginella), enfermedades del follaje, y muérdagos, o que fueron removidos por planes de manejo delegacionales enfocados en el rediseño para mejorar los espacios de recreación (Alvarado, 2012; Cibrián et al., 2000; GDF, 2012; GDF, 2012a; GDF, 2012b). The lack of nutrients and water promote the loss of branches and twigs, thus creating spaces through which the light goes through the canopy or foliage still alive, of each example (FIA, 2012; Schomaker et al.; 2007); this made it possible to explain the similarity of the values between trpf and dnc, starting from the fact that in Mexico City it is very common that water is scarce in addition to an occasional moisture accumulation depending on the rainy season or on the intensity of rain, that in the last years has changed a lot. Most of the trees in the three parks showed dnc average values and low ones for mr, which favor a positive balance between photosynthesis and respiration, except for those individuals with evident damages caused by plagues (S. marginella), foliar diseases and mistletoes, or that were removed by the Delegation management plants focused on redesigning to improve recreational spaces (Alvarado, 2012; Cibrián et al., 2000; GDF, 2012; GDF, 2012a; GDF, 2012b). La aplicación de estas variables en el arbolado urbano fue útil para estimar el estado de la copa e inferir su salud. Muchas especies en las ciudades se adaptan y sobreviven a las condiciones imperantes en dicho ambiente (contaminación, vandalismo, sequías, insuficiente nivel de nutrimentos), por lo que el análisis de la copa permitirá identificar los factores estresantes que provocan la respuesta medible por medio de las variables del indicador, y aunque proporcionan un punto de partida para dicha determinación, los problemas de salud específicos serán difíciles de evaluar si actúan de forma conjunta o si son poco evidentes (Randolph, 2005). La información también se podrá aprovechar para la selección de especies más convenientes para el Distrito Federal y, así, maximizar a largo plazo los beneficios de las áreas verdes (FIA, 2012; Stoffberg et al., 2008). En las Alamedas esto obliga a una evaluación continua del arbolado con el fin de detectar las primeras señales de declinación que contribuirán a obtener datos más precisos mediante el indicador condición de copa y sus variables. The application of these variables to the urban trees was useful to make an estimation of the crown and infer its sanity by this means. Many species in the cities adapt and survive to the prevailing conditions in such environment (pollution, vandalism, drought, not enough amount of nutrients); thus, the analysis of the crown will allow to identify the stressing factors that provoke the measurable response by means of the variables of the indicator, and even though they provide a starting point for such determination, the specific health problems will be difficult to assess if the act together of if they are not evident (Randolph, 2005). This information can be used as well for the selection of species that are more suitable for Distrito Federal, and, thus, maximize on a long run, the benefits of the green areas (FIA, 2012; Stoffberg et al., 2008). In the Alamedas this forces to make a continuous assessment of the trees in order to detect the first decline signs that will contribute to get more precise data by means of the crown condition indicator and its variables. Comparación estadística de la condición de copa Statistical comparison of the crown condition Las variables del indicador condición de copa se analizaron como categorías independientes en las que la hipótesis nula (H0) indica que no existen diferencias significativas entre los valores de las medianas, donde H0 = θ1=θ2= θ3 (Gaten, 2000). The variables of the crown condition indicator were analyzed as independent categories where the null hypothesis (H0) indicates that there are no significant differences between the values of the medians where: H0 = θ1=θ2= θ3 (Gaten, 2000). According to the Kruskal-Wallis test to compare the n independent samples, the significance value for the dnc and mr variables is 45 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 lower than 0.0001, which means that H0 is not accepted, since significant differences are found among the value groups and their medians among the three Alamedas. De acuerdo con la prueba de Kruskal-Wallis para comparar n muestras independientes, el valor de la significancia para las variables dnc y mr es menor a 0.0001, lo que implica que H0 se rechaza, ya que hay diferencias significativas entre los grupos de valores y sus medianas entre las tres Alamedas. Individually, the range value recorded for Alameda Oriente suggests a better behavior of dnc, where the trees with highest crown density were found (higher dnc values and lower mr values), and therefore, in a better general health condition (Randolph, 2006). In the trpf variable, even though there were not statistic significant differences among the parks, according to this test, the lowest values were in Alameda Norte, which can be related to the smaller amount of light that goes through foliage from the high plantation densities in each site of the sample (proper to this park), where the canopies are closer and do not allow so much natural pass of light (Table 3). De forma individual, el valor del intervalo registrado para la Alameda Oriente indica un comportamiento superior con respecto a la variable dnc, sitio en donde se ubicó a los árboles con mayores densidades de copa (valores más altos de dnc y valores más bajos para mr), y, por lo tanto, en mejor condición general de salud (Randolph, 2006). En la variable trpf, aunque no hubo diferencias estadísticas significativas entre las Alamedas, de acuerdo con esta prueba, los valores más bajos se registraron en la Alameda Norte, lo que se relaciona con la menor cantidad de luz que atraviesa el follaje debido a las altas densidades de plantación en cada sitio de muestreo (característico de este parque), donde los doseles son más cerrados al paso natural de la luz (Cuadro 3). Cuadro 3. Resultados y estadísticos de contraste para la prueba de Kruskal-Wallis en las Alamedas estudiadas del Distrito Federal. Table 3. Results and contrast statistics for the Kruskal-Wallis test in the Alamedas of Distrito Federal. Variable N Rango promedio 896 1 885.51 1 976 1 896.50 Alameda Oriente 996 2 053.97 Alameda Sur 896 2 004.34 1 976 2 093.26 Alameda Oriente 996 1 556.70 Alameda Sur 896 1 990.73 1 976 1 904.06 996 1 944.30 Chi-cuadrado GL Sig. Asintótica dnc 15.963 2 0.000 mr 175.916 2 0.000 trpf 3.985 2 0.136 dnc Parque Alameda Sur Alameda Norte mr Alameda Norte trpf Alameda Norte Alameda Oriente Estadísticos de contraste Variable a Nivel de significancia α = 0.05;b dnc = Densidad de copa; mr = Muerte regresiva; trpf = Transparencia de follaje. a Level of significance α = 0.05; b dnc = Crown density; mr = Crown dieback; trpf = Foliage transparency. 46 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... Cuadro 4. Intervalos y estadísticos de contraste para la prueba U de Mann-Whitney en Alamedas del Distrito Federal. Table 4. Ranges and contrast statistics for the U-Mann-Whitney in Alamedas of Distrito Federal. Rango promedio Parque Variable Suma de rangos Rango promedio Parque Primer contraste dnc mr trpf Suma de rangos Parque Segundo contraste Rango promedio Suma de rangos Tercer contraste AS 1 428.62 1 280 042 AS 905.40 811 234 AN 1 444.92 2 855 165 AN 1 440.07 2 845 587 AO 983.48 979 544 AO 1 568.99 1 562 714 AS 1 393.95 1 248 977 AS 1 058.89 948 768 AN 1 625.97 3 212 913 AN 1 455.80 2 876 652 AO 845.39 842 010 AO 1 209.80 1 204 966 AS 1 476.66 1 323 087 AS 962.57 862 460 AN 1 474.27 2 913 166 AN 1 418.29 2 802 541 AO 932.05 928 318 AO 1 510.76 1 504 712 Estadísticos de contraste Primer contraste (AS-AN) Segundo contraste (AS-AO) Tercer contraste (AO-AN) dnc mr trpf dnc mr trpf dnc mr trpf 878 185.5 847 120.5 849 265 409 378 345 504 431 812 901 888.5 708 459.5 959 890 Z -0.349 -1.925 -1.787 -3.143 -9.274 -1.23 -3.809 -13.213 -1.125 Sig. Asintótica 0.727 0.054 0.074 0.002 0.000 0.219 0.000 0.000 0.261 U de Mann-Whitney Nivel de significancia α = 0.05;b dnc = Densidad de copa; mr = Muerte regresiva y trpf = Transparencia de follaje; AS = Alameda Sur; AN = Alameda Norte; AO = Alameda Oriente. a Level of significance α = 0.05; b dnc = Crown density; mr = Crown dieback; trpf = Foliage transparency; AS = Alameda Sur; AN = Alameda Norte; AO = Alameda Oriente. a En la prueba de U-Mann-Whitney se observaron resultados similares a la prueba de Kruskall-Wallis (Cuadro 4). La hipótesis nula (H0) establecía que no existían diferencias entre los valores de las medianas para cada variable del indicador, entre las tres alamedas (H0 = θAS=θAN) (Gaten, 2000). En el primer contraste (AS-AN) los valores de significancia para las variables fueron: dnc =0.727, mr =0.054 y trpf =0.074, superiores al valor establecido de α=0.05, por lo que H0 no se rechaza. Esto significa que no existieron diferencias significativas entre los valores de mediana de cada variable, entre las dos alamedas. Los valores registrados para el arbolado fueron diferentes por ubicación geográfica, diferencias entre árboles (especie y edad del arbolado) y programas de mantenimiento de cada alameda. El valor para mr (0.054) puede interpretarse como una diferencia poco significativa entre las Alamedas Norte (AN) y la Sur (AS), pero con el valor del intervalo se explica que el mr en AN fue superior con respecto a AS, donde se registró mayor número de ejemplares afectados por altas densidades de plantación y presencia de plagas y enfermedades, aunque de acuerdo con los valores para dnc, reúne un arbolado con copas más densas. In the U-Mann-Whitney test were observed similar results to the Kruskall-Wallis test (Table 4). The null hypothesis (H0) established that there were no differences among the values of the medians for each variables of the indicator, among the three parks (H0 = θAS=θAN) (Gaten, 2000). In the first contrast (AS-AN), the significance value for the variables were: dnc =0.727, mr =0.054 and trpf =0.074, above the established value of α=0.05, and thus H0 is not rejected. This means that there were no significant differences among the median values of each variable, between the two parks. The values that were recorded for the trees were different by geographic location, differences among trees (species and tree age) and maintenance programs of each park. The mr value (0.054) can be interpreted as a difference slightly significant between Alameda Norte and Alameda Sur, but with the value of range it can be explained that with the mr value in AN was higher than in AS, where a there was a greater number of trees affected by the high plantation densities as well as by the presence of plagues and diseases, even though, according to the values of dnc, it has trees with more dense crowns. In the second contrast (AS-AO), where H0=θAS=θAO, the significance numbers were under α=0.05 (dnc=0.002 and mr= 0.000) which made that H0 was not accepted. This was explained as the existence of significant differences between the medians of the two variables. In trpf, the statistic was 0.219 and over α=0.05, thus accepting H0, which meant that there were no significant differences between the median numbers. En el segundo contraste (AS-AO), donde H0=θAS=θAO, los valores de significancia fueron menores a α=0.05 (dnc=0.002 y mr= 0.000) por lo que H0 se rechazó. Esto se explica como la existencia de diferencias significativas entre las medianas de las dos variables. En trpf el valor del estadístico de 0.219 fue superior a α=0.05, por lo que se acepta H0, lo que indica 47 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 que entre los valores de medianas no existieron diferencias significativas. De acuerdo con los valores del intervalo, el arbolado de la Alameda Oriente (AO) registró valores más altos para dnc y los valores más bajos para mr y trpf, con respecto a Alameda Sur lo que indicó una condición buena de copa de acuerdo con las categorías de clasificación establecidas en trabajos previos (Randolph, 2006; Schomaker et al., 2007). According to the values of the range, the trees of the Alameda Oriente, dnc was higher and mr and trpf were lower in regard to the Alameda Sur, which suggests a good crown condition following the classification categories established in previous works (Randolph, 2006; Schomaker et al., 2007). In the third contrast (AN-AO) where H0=θAN=θAO, the values of the contrast statistic for dnc and mr were lower than α = 0.05 (<0.000 for both variables) so H0 is rejected. This suggests that there are significant differences between the median values. For the statistical value of trpf 0.261, it was greater than the established α = 0.05, so H0 is not rejected, which means that the value of the medians are statistically similar between the Alameda Norte and the Alameda Oriente. According to the range values and guidelines of the indicator, the better overall health for the woodland was Alameda Oriente, which gathered the highest ranges for dnc (1 568.99) and trpf (1 510.76), and the lower value for mr (1 209.80), probably because the predominant species (Casuarina equisetifolia) is evergreen and its foliage usually allows greater passage of the incident light (Randolph, 2006; Valdes et al., 2004). The results of the nonparametric tests indicated that the Alameda Oriente has a better general condition of the crown, with the lowest values of crown dieback. The trees of Alameda Norte recorded the highest values of mr, so that their overall health condition was considered as the poorest of the three parks. En el tercer contraste (AN-AO) donde H0=θAN=θAO, los valores del estadístico de contraste para dnc y mr fueron menores a α=0.05 (<0.000 en ambas variables) por lo que se rechazó H0. Esto sugiere que existían diferencias significativas entre los valores de las medianas. Para trpf el valor del estadístico 0.261 fue mayor que el α=0.05 establecido, por lo que H0 no se rechazó, lo que quiere decir que el valor de las medianas son estadísticamente similares entre la Alamedas Norte y la Oriente. De acuerdo con los valores del intervalo y los lineamientos del indicador, la mejor condición general de salud para el arbolado de la Alameda Oriente, que presentó los intervalos superiores para dnc (1 568.99) y trpf (1 510.76), y el valor inferior para mr (1 209.80), probablemente porque la especie predominante (Casuarina equisetifolia) es perennifolia y suele tener un follaje que permite mayor paso de la luz incidente (Randolph, 2006; Valdés et al., 2004). Los resultados de las pruebas no paramétricas indicaron que el arbolado de Alameda Oriente es el que presenta mejor condición general de copa, con los valores más bajos de muerte regresiva. El arbolado de Alameda Norte registró los valores superiores de mr, por lo que su condición general de salud se consideró como la más pobre de las tres Alamedas. General health state of the trees The assessment of the crown condition indicator of the forests at the south of the United States of America (Randolph, 2006) made it possible to establish thresholds of classification of the general health state from the dnc values (medians) as follows: from 10 to 20 % they were considered as a poor crown; from 25 to 50 %, as average crown condition and from 55 to 199 %, as good crown conditions. Based upon these categories, the three Alamedas had medians of 55 %, which places them in the “good crown condition”. If the value of the means and their standard deviations are analyzed, it should be taken into account individually and in an interspecific way, the descriptive statistics to make the corresponding diagnosis, since, as it has already been reported, there were trees with maximum and minimum possible values between 0 and 100 %. Before a final valuation, it must be considered that mr and its relation to dnc is an important factor that must be included. Estado general de salud del arbolado La evaluación del indicador condición de copa en bosques del sur de los Estados Unidos de América (Randolph, 2006) permitió establecer umbrales de clasificación del estado general de salud del arbolado a partir de los valores de dnc (medianas) de la siguiente forma: de 10 a 20 % se consideraron como condición de copa pobre; de 25 a 50 %, como condición de copa promedio y, de 55 a 100 % como condiciones de copa buenas. Con base en estas categorías, las tres Alamedas tuvieron medianas de 55 %, lo que las ubica dentro de la categoría “buena condición de copa”. Si se analiza el valor de las medias y sus desviaciones estándar, habría que tomar en cuenta de forma individual e interespecífica los estadísticos descriptivos para emitir el diagnóstico correspondiente, pues como ya se ha reportado, existieron árboles con valores máximos y mínimos posibles entre 0 y 100 %. Antes de emitir una valoración final debe considerarse que mr y su relación con dnc es un factor importante que se debe incluir. The highest value for mr was 35 % in the Alameda Sur and Alameda Norte. When the limits are established, as time goes by, the dnc values diminish with a tendency to the category of poor crown condition, which is interpreted as a decline in the health of the trees, but that it might be due to one of the aforementioned factors; if species with better crown conditions than others are found, it will become difficult to detect the specific decline for one genus or species. El valor más alto para mr fue 35 %, en las Alamedas Sur y Norte. Cuando los umbrales se establecen, con el transcurso 48 Zaragoza et al., Indicador condición de copa y su aplicación... del tiempo los valores de dnc disminuyen con una tendencia a la categoría de condición pobre de copa, lo que se interpreta como una declinación en la salud del arbolado pero que tal vez se deba a alguno de los factores ya mencionados, por lo que si se observan especies con mejores condiciones de copa que otras, se dificultará la detección de la declinación específica para un género y especie. A second limitation to use only the good, average and poor categories is that the information of the examples with extreme values (data at the tails of the probability distribution), are lost when the data are grouped into a few categories. In an urban environment, the dynamics of the forest or the trees is conditioned by the programs of management and maintenance practices, according to the Delegation, which makes it even more difficult to keep a record of each species through its growth station. Una segunda limitante de usar sólo las categorías buena, promedio y pobre es que la información de ejemplares con valores extremos (datos en las colas de la distribución de probabilidad) se pierden cuando los datos se agrupan en pocas categorías. En situaciones urbanas, la dinámica del bosque o arbolado se condiciona a los programas y prácticas de manejo y mantenimiento de acuerdo con cada delegación política, lo que hace más difícil mantener el registro de cada especie a lo largo de la estación de crecimiento. Conclusions The low values of the crown density values are related with scarce crowns and poorly dense foliage with a reduction of evapotranspiration and photosynthesis. Even though the trees have developed adaptation mechanisms that allow them to survive under poor site conditions, if the natural shape of their crowns is changed, those processes are affected. The general health state of the trees in the three parks is classified under the good crown condition category, with average values for the density of crown and low for dieback crown. Conclusiones Los valores bajos de la variable densidad de copa se relacionan con copas escasas y follaje poco denso con una disminución de la evapotranspiración y la fotosíntesis. Aunque los árboles han desarrollado mecanismos de adaptación que les permiten sobrevivir en condiciones de sitio pobres, si la forma natural de su copa se modifica, dichos procesos se ven afectados. El estado general de salud del arbolado en las tres alamedas queda comprendido en la categoría de buena condición de copa, con valores promedio para la variable densidad de copa y bajos para la muerte regresiva. The trees of Alameda Oriente showed the highest values for the first variable and low for the second, which led to consider this park as the one that gathers the healthiest of them. Alameda Sur showed in-between numbers, while in Alameda Norte, there were the lowest for crown density; it is inferred that here occurred stressing factors that influenced upon the general health state, which was reflected on high ciphers of crown dieback in this study. Therefore, the crown condition indicator and their three variables made it possible to make a general diagnosis of the health state of trees in an easy and useful way, which their future application in the urban zone of Distrito Federal is feasible. En la Alameda Oriente, el arbolado presentó los valores más altos para la primera variable e inferiores para la segunda, por lo que se consideró a este parque con los árboles más sanos. La Alameda Sur registró números intermedios, mientras que en la Alameda Norte, fueron más bajos para densidad de copa; se infiere que aquí se verificaron uno o más factores estresantes que influyeron en el estado general de salud, lo que se reflejó en cifras elevadas de muerte regresiva en el estudio realizado. Por lo tanto, el indicador condición de copa y sus tres variables permitieron hacer un diagnóstico general del estado de salud de los árboles de forma útil y sencilla, por lo que su aplicación futura en la zona urbana del Distrito Federal es factible. Acknowledgements The actual study was sponsored by the Project Number 120593 “Evaluación del impacto de la contaminación del aire en zonas boscosas y agrícolas rurales y urbanas del Distrito Federal” of the Fondo Mixto Conacyt-Gobierno del Distrito Federal, with the support of the Delegaciones Azcapotzalco, Coyoacán e Iztacalco. Thanks to Dr. José Luis García Cué and to Dr. Dionisio Alvarado Rosales, profesors and researchers of Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Estado de México. End of the English version Agradecimientos El estudio actual estuvo financiado por el Proyecto 120593 “Evaluación del impacto de la contaminación del aire en zonas boscosas y agrícolas rurales y urbanas del Distrito Federal” del Fondo Mixto Conacyt-Gobierno del Distrito Federal, con el apoyo de las Delegaciones Azcapotzalco, Coyoacán e Iztacalco. Se agradece la participación del Dr. José Luis García Cué y del Dr. Dionisio Alvarado Rosales, profesores investigadores del Colegio de Postgraduados., Campus Montecillo, Estado de México. 49 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Referencias Alvarado R., D. 2012. Enfermedades de actualidad en los bosques y arbolado urbano de la Ciudad de México. In: Islas de Bauer, Ma. de L. (comp.). Deforestación, desertificación y reforestación. Comité de Acción para el Saneamiento del Ambiente (CASA). México, D.F., México. pp. 55-74. Canadian Forest Service (CFC). 2004. EMAN monitoring protocols and standards. Brochure: Tree Health. Sault Ste. 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Se analizó la distribución granulométrica en aserrín, corteza y viruta de Pinus leiophylla, P. montezumae y P. pseudostrobus, así como en la mezcla de corteza-madera de Quercus candicans, Q. laurina y Q. rugosa en Nuevo Parangaricutiro, Michoacán. La distribución del tamaño de partícula se determinó según las normas europeas, UNE-EN 15149-2 y UNE-EN 15149-1. Los resultados indicaron que para producir pellets podría utilizarse 76.91 % de las partículas de aserrín, 25.49 % de corteza, 16.89 % de viruta y 61.67 % de corteza-madera; en el caso de las briquetas, tienen potencial 49.60 % de la corteza, 56.29 % de la viruta y 0.77 % de corteza-madera. A nivel industria, 58.67 % de los subproductos de aserradero, 66.82 % del Taller de Secundarios de la Comunidad (TSC) y 58.45 % del Taller de Secundarios Externo (TSE), son aptos para su utilización en pellets, mientras que 29.90 % de los provenientes de aserradero, 19.70 % del TSC y 28.14 % del TSE resultaron adecuados para su uso en briquetas. El tamaño de las partículas analizadas tuvo variación, aunque fue similar entre especies y en industrias de generación. La mayoría de las partículas de aserrín pueden ser aprovechadas para fabricar pellets y las de corteza, corteza-madera y viruta para elaborar briquetas. Palabras clave: Aserrín, biocombustibles densificados, corteza, granulometría, partícula, viruta. Abstract The granulometric distributions of sawdust, bark, and shavings from Pinus leiophylla, P. montezumae and P. pseudostrobus and bark-wood mixture of Quercus candicans, Q. laurina and Q. rugosa were analyzed. To determine particle size distribution, the standard UNE-EN 15149-2 and the UNE-EN 15149-1 were used. The results showed that 76.91 % of sawdust particles, 25.49 % of bark, 16.89 % of shavings and 61.67 % of bark-sawdust could be used in the production of pellets. The percentages for the production of briquettes would be 49.60 % bark, 56.29 % shavings, and 0.77 % bark-wood. At an industrial level, 58.67 % of the sawmill byproducts, 66.82 % from Community Secondary Materials Shop (TSC) and 58.45 % from the External Secondary Materials Shop (TSE) are suitable for use in pellets, while 29.90 % of the sawmill byproducts, 19.70 % of the byproducts from the TSC and 28.14 % from those of the TSE were suitable for use in briquettes. The particle size of these products differed, but values were similar between species and in power generation industries. Most sawdust particles may be used to produce pellets, while those of the bark, bark-wood and shavings may be transformed into briquettes. Key words : Sawdust, densified biofuels, bark, granulometry, particle, shavings. Fecha de recepción/date of receipt: 27 de julio de 2013. Date of acceptance/fecha de aceptación: 11 de julio de 2014. 1 Desarrollo Sustentable, Tecnologías Alternativas, Universidad Intercultural Indígena de Michoacán. 2 Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma de Nuevo León. Correo-e: [email protected]. 3 Facultad de Ingeniería en Tecnología de la Madera, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. 4 Centro de Estudios de Energía y Tecnologías Sostenibles, Universidad de Pinar del Río. Correa-Méndez et al., Distribución granulométrica en subproductos de... Introducción Introduction Los subproductos que se generan en la industria de transformación y elaboración secundaria de la madera pueden constituir de 20 a 60 % de la materia prima (Antolín, 2006). En la cabecera municipal “Nuevo San Juan Parangaricutiro” y en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro (CINSJP), ambas en el estado de Michoacán, se obtienen anualmente 7 063 m3 (Cuadro 1). The byproducts generated in the industry of transformation and secondary processing of timber may amount to 20 to 60 % of the raw materials (Antolín, 2006). 7 063 m3 are obtained each year in the municipal seat of Nuevo San Juan Parangaricutiro and in the Indigenous Community of Nuevo San Juan Parangaricutiro (CINSJP), both in the state of Michoacán (Table 1). Cuadro 1. Distribución de subproductos forestales (m3 año-1) en Nuevo San Juan Parangaricutiro y en la Comunidad Indígena de Nuevo San Juan Parangaricutiro, Mich. Volumen (m3 año-1) Origen Industria Comunidad Indígena Nuevo San Juan Parangaricutiro Aserradero Nuevo San Juan Parangaricutiro Corteza Aserrín 1 866.00 1 576.00 (1) (2) Cortezamadera Viruta Total 3 621.00 - 7 063.00 (3) Talleres secundarios 654.80 375.00 - - 1 029.80 T. secundarios 1 496.70 514.30 - 343.00 2 354.00 (4) Descortezadora; Sierra principal; Astilladora; 33 Talleres de secundarios. (1) (2) (3) (4) Table 1. Distribution of forest byproducts (m3 year-1) in Nuevo San Juan Parangaricutiro and in the Indigenous Community of Nuevo San Juan Parangaricutiro, Michoacán. (1) Volume (m3 año-1) Origin Industry Indigenous Community of Nuevo San Juan Parangaricutiro Shawmill Secondary materials shops 654.80 Nuevo San Juan Parangaricutiro (4) Secondary materials shops 1 496.70 Bark Sawdust 1 866.00 Bark-wood Shavings Total 3 621.00 - 7 063.00 375.00 - - 1 029.80 514.30 - 343.00 2 354.00 1 576.00 (1) (2) (3) Bark peeler; (2) Main saw; (3) Wood shredder; (4) 33 Secondary materials shops. Los subproductos de la industria de aserrío se utilizan de manera local, desde la producción de compostas hasta como fuentes de energía en calderas de resinas y en hornos de ladrilleras. La alta disponibilidad y los precios relativamente económicos propician la búsqueda de proyectos productivos enfocados a la generación de bioenergía, a partir de la elaboración de diferentes productos. Estos, para ser recomendados requieren que se consideren aspectos técnicos relacionados con su calidad que incluyen la mejora de los procesos industriales de secado, métodos de trituración, homogeneización granulométrica y densificación; todo ello con el fin de disminuir los costos derivados de los tratamientos. Sin embargo, el punto de partida de tales caracterizaciones es determinar el tamaño de partícula, que sirve de parámetro para seleccionar el mejor sistema de pretratamiento (Antolín, 2006). The byproducts of the sawmill industry are utilized locally, and their uses range from compost production to being a source of energy for resin boilers and brickworks furnaces. The high availability and relatively low prices favor the search for production projects aimed at generating bioenergy from the manufacture of various products. In order to recommend these, it is necessary to consider certain technical aspects related to their quality, including the improvement of industrial drying processes, trituration methods, and granulometric homogenization and densification; all of this in order to reduce the costs derived from the treatments. However, the point of departure for these characterizations is the determination of the particle size, which serves as a parameter to select the best pre-treatment system (Antolín, 2006). The shape and dimensions of the fuel particles are usually significant factors in the choice of the types of furnaces and 53 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 supply of materials, as they influence the transportation and the efficiency of the combustion; large particles require more robust supply equipments, and often more time to achieve full combustion (Obernberger and Thek, 2010). La forma y las dimensiones de las partículas del combustible, son usualmente factores importantes en la elección de los tipos de hornos y suministro del material, ya que influyen en el transporte y en la eficiencia de la combustión; las partículas grandes requieren de equipos de alimentación más robustos y a menudo, más tiempo para lograr combustión completa (Obernberger y Thek, 2010). Particle distribution allows separating fractions with specific dimensions; and their differentiated application may contribute to improve the quality of the biomass as a source of energy, compound materials and chemicals (Silva et al., 2011). La distribución de partículas permite separar fracciones con dimensiones específicas, la aplicación diferenciada de las mismas puede contribuir a mejorar la calidad de la biomasa como fuente de energía, de materiales compuestos y químicos (Silva et al., 2011). It is crucial to know the dimensions and the granulometric distribution of the particles in timber byproducts before starting the densification process (Miranda et al., 2012). Size influences the mechanical durability of the pellets; fine particles (<1 mm) have more durability (resistance to crumbling) and hydroscopicity (the ability to absorb water) than large particles (>1 mm); therefore, the former experience a higher degree of reconditioning than the latter (Kaliyan and Vance, 2009). The inclusion of large particles may generate fissures and subsequent fractures in the pellets (MacBain, 1966). Es fundamental conocer las dimensiones y la distribución granulométrica de las partículas en los subproductos maderables antes de iniciar procesos de densificación (Miranda et al., 2012). El tamaño de las partículas influye en la durabilidad mecánica de los pellets; las finas (<1 mm) presentan mayor durabilidad (resistencia a desmoronarse) e higroscopicidad (capacidad de adsorber agua), que las grandes (>1 mm), por lo que las primeras experimentarán un grado de acondicionamiento superior (Kaliyan y Vance, 2009). Por otra parte, la inclusión de partículas grandes puede generar fisuras y posteriores rompimientos en los pellets (MacBain, 1966). In order to increase the knowledge of the generated byproducts of the forest industry for their potential use in pellets and briquettes, this study determined the granulometric distribution in sawdust, bark and shavings from three Pinus species, generated in a sawmill and in a secondary materials shop, as well as in the bark-wood mixture of three Quercus species from a wood shredder. Con el fin de incrementar el conocimiento de los subproductos generados en la industria forestal para su posible uso en pellets y briquetas, en el presente estudio se determinó la distribución granulométrica en el aserrín, la corteza y la viruta generados de tres especies de Pinus, en un aserradero y en un taller de secundarios, así como en la mezcla de corteza-madera de tres especies de Quercus proveniente de una astilladora. Materials and Methods Species and origin of the byproducts Materiales y Métodos The sawdust, bark and shavings of Pinus leiophylla Schltdl. et Cham., P. montezumae Lamb. and P. pseudostrobus Lindl. were analyzed; the bark-wood mixture was obtained from Quercus candicans Née, Q. laurina Humb. et. Bonpl. and Q. rugosa Née. They were all selected for being the most exploited species in the forest area of the municipality of Nuevo Parangaricutiro, Michoacán. Especies y origen de los subproductos El aserrín, la corteza y la viruta se analizaron a partir del material obtenido de Pinus leiophylla Schltdl. et Cham., P. montezumae Lamb. y P. pseudostrobus Lindl.; la mezcla de corteza-madera fueron de Quercus candicans Née, Q. laurina Humb. et. Bonpl. y Q. rugosa Née. Todas se seleccionaron por ser las que tienen mayor aprovechamiento en el área forestal del municipio Nuevo Parangaricutiro, Michoacán. The sawdust samples, bark and bark-wood mixture were collected at the sawmill and in the shredding area of CINSJP. The sawdust was obtained from the main saw, which is 5” wide and whose caliber is 17, with a tooth width of 1/8” (3.175 mm), a 60 HP motor and a cutting speed of 34 m s-1; the bark, ground by friction with a serrated head, was taken from the outgoing belt loaded with the byproduct of the bark peeler, in which the logs are rotated with rollers; the bark-wood mixture, from oak logs and branches, was obtained from a wood shredder (Precision American Corporation). Las muestras de aserrín, corteza y la mezcla corteza-madera se recolectaron en el aserradero y en el área de astillado de la CINSJP. El aserrín se obtuvo de la sierra principal, de 5” de ancho, calibre 17, ancho de diente de 1/8” (3.175 mm), motor de 60 caballos de potencia y velocidad de corte de 34 m s-1; la corteza se tomó de la banda de salida del subproducto de la descortezadora por fricción con cabezal dentado, en donde las trozas son giradas pasan a través de rodillos; la mezcla Furthermore, sawdust samples were obtained at the secondary materials shop of CINSJP (TSC) and at the external 54 Correa-Méndez et al., Distribución granulométrica en subproductos de... shop (TSE) of the “Tarimas López” pallet workshop, from a machine with a 2” wide and 6.27 m long band saw placed on a flywheel with a 1 m diameter moved by a 15 HP motor. The shavings were obtained from the moulder installed at the TSE and moved by a 10 HP SIEMENS motor. corteza-madera se consiguió de árboles de encinos, desde trozas hasta ramas grandes y pequeñas en una astilladora (Presicion American Corporation). Además se trabajaron muestras de aserrín del taller de secundarios de la CINSJP (TSC) y del taller externo (TSE) “Tarimas López”, procedentes de una máquina con sierra cinta de 2” de ancho y 6.27 m de longitud, colocada sobre un volante de un metro de diámetro el cual se mueve por la acción de un motor de 15 caballos de potencia. Las virutas provinieron de la máquina molduradora instalada en el TSE accionada mediante un motor SIEMENS de 10 caballos de potencia. When gathering the material, both the thickness and the texture of the bark were observed in order to identify the log before the sawing or bark-peeling process, according to the species. The byproduct samples were taken at random from where they are dumped by each team during a work shift; the total volume for each species was approximately 0.02 m3. Granulometric distribution Para reunir el material se observó tanto el grosor como la textura de la corteza para identificar la troza, previo al proceso de aserrío o descortezado, de acuerdo con la especie. Las muestras de los subproductos se tomaron al azar en el sitio en el que son vertidos por cada equipo durante un turno de trabajo; el volumen total para cada una fue de 0.02 m3, aproximadamente. Particle size classification by granulometry was carried out separately for the two groups of particles, as described below: Sawdust. The percentage of sawdust from the sawmills of CISJNP and TSC comprised those particles that were able to pass through a vibrating sieve, as established by the standard UNE-EN-15149-2 (2011); the five sieves used in this test retained particles of the following sizes: a) >0.850 mm (20 mesh); b) ≤ 0.850; and > 0.425 mm (40 mesh); c) ≤ 0.425 and > 0.250 mm (60 mesh); d) ≤ 0.250 and > 0.150 mm (100 mesh); and e) ≤ 0.150 mm, for control purposes. The retained percentages were identified in the present study as: a) >0.850 mm, b) 0.425 mm, c) 0.250 mm, d) 0.150 mm, and e) ≤ 0.150 mm. The minimum side in each repetition was 50 g, and two repetitions were carried out. Distribución granulométrica La clasificación por granulometría de las partículas se realizó por separado para dos grupos de partículas como se describen a continuación: Aserrín. El porcentaje de partículas de aserrín del aserradero de la CISJNP y TSC fueron las capaces de pasar por un tamiz vibrante, según lo establece la norma UNE-EN-15149-2 (2011); los cinco tamices utilizados en esta prueba retuvieron partículas de los siguientes tamaños: a) >0.850 mm (malla 20); b) ≤ 0.850; y > 0.425 mm (malla 40); c) ≤ 0.425 y > 0.250 mm (malla 60); d) ≤ 0.250 y > 0.150 mm (malla 100); y e) ≤ 0.150 mm. Para efectos de control, los porcentajes retenidos se identificaron en el presente trabajo como: a) >0.850 mm, b) 0.425 mm, c) 0.250 mm, d) 0.150 mm, y e) ≤ 0.150 mm. El tamaño mínimo repetición fue de 50 g y se conformaron dos repeticiones. Bark, bark-wood and shavings. The granulometric distribution of each particle type was determined according to the standard UNE-EN-15149-1 (2011); five sieves were used, which allowed passage of particles of the following sizes: a) >10.0 mm; b) ≤ 10.0 and > 8.0 mm; c) ≤ 8.0 and > 6.5 mm; d) ≤ 6.5 and > 4.0 mm; and e) ≤ 4.0 mm, for control purposes. The retained percentages were identified as a) >10.0 mm; b) 8.0 mm; c) 6.5 mm; d) 4.0 mm; and e) ≤ 4.0 mm, respectively. According to the above standard, the minimum volume used in each of two repetitions was 8 L. Corteza, corteza-madera y viruta. Para la distribución granulométrica de cada tipo de partícula, se consideró lo que establece la norma UNE-EN-15149-1 (2011); se emplearon cinco tamices que permitieron el paso de partículas de los siguientes tamaños: a) >10.0 mm; b) ≤ 10.0 y > 8.0 mm; c) ≤ 8.0 y > 6.5 mm; d) ≤ 6.5 y > 4.0 mm; y e) ≤ 4.0 mm; para efectos de control. Los porcentajes retenidos fueron identificados como: a) >10.0 mm; b) 8.0 mm; c) 6.5 mm; d) 4.0 mm; y e) ≤ 4.0 mm, respectivamente. Según la norma anterior, el volumen mínimo utilizado para cada repetición fue de 8 L, con dos repeticiones. Moisture content (MC) The granulometric distribution was characterized by particles whose moisture content was less than 20 %, as determined by the standard UNE-EN14774-3 (2010). Statistical analysis This was performed in terms of the particle size groups of the byproducts: sawdust, bark, bark-wood and shavings. The variable sawdust was normalized with the transformation of the ln(x), and the bark, with a . A univariate unbalanced ANOVA was applied, and Tukey tests were carried out to make multiple 55 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 comparisons of the means (Hayter, 1984). The comparative analysis of the byproducts of each species was performed using the test (Kruskal and Wallis, 1952), except for the shavings, for which a univariate ANOVA was performed. The type of origin was also assessed: sawmill, shredding, and community and external secondary materials shops, using the Kruskal-Wallis test for particle size in each industry (Kruskal and Wallis, 1952). The significance level in the tests was 95 %. The statistical analyses were processed with the Minitab Inc., version 16.2.1 (Minitab Inc., 2010). Contenido de humedad (CH) La distribución granulométrica se caracterizó por partículas cuyo contenido de humedad fue menor a 20 %, el cual se determinó con base en la norma UNE-EN14774-3 (2010). Análisis estadístico Se hizo en función de los grupos de tamaño de partícula de los subproductos: aserrín, corteza, corteza-madera y viruta. La variable aserrín se normalizó con la transformación del ln(x) y la corteza con una . Se aplicó un ANOVA univariado desbalanceado y se utilizaron pruebas de Tukey para realizar comparaciones múltiples de las medias (Hayter, 1984). El estudio de cada subproducto entre las especies se llevó a cabo la prueba de Kruskal-Wallis (Kruskal y Wallis, 1952), excepto en el caso de la viruta, para la cual se utilizó un ANOVA univariado. También se evaluó el tipo de procedencia: aserradero, astillado, taller de secundarios de la comunidad y externo y se empleó la prueba de Kruskal-Wallis para el tamaño de las partículas en cada industria (Kruskal y Wallis, 1952). El nivel de significancia en las pruebas fue de 95 %. Los análisis estadísticos se procesaron con el programa Minitab Inc. versión 16.2.1 (Minitab Inc., 2010). Results and Discussion Pinus spp. sawdust The percentages of sawdust particles of each of the three pine species retained in the five sieves showed highly significant differences (Table 2, Figure 1). At species level, there were no statistical differences (Table 2). The percentage of particles included in the 0.250, 0.150 and ≤ 0.150 mm sieves was 37.18 %; these particles are known as wood dust, since they measure less than 0.315 mm (Obernberger and Thek, 2010). Approximately 76.91 % of the sawdust particles were found in the 0.425, 0.250, 0.150 and ≤ 0.150 mm sieves. These values are within the limit indicated by Obernberger and Thek (2010), who, like Ortiz et al. (2003), point out that the adequate size for the use of these particles in pellet production is less than 5 mm. According to Turner’s recommendations (1995), good quality pellets can be made with 0.6 to 0.8 mm particles, and wood dust meets this specification. The interval suggested by Franke and Rey (2006) for durable pellets is 0.5 to 0.7 mm; this agrees with the size of the wood dust particles. These authors state that particles of over 1 mm act as breaking points in the pellets. 37.18 % of the sawdust particles were retained in the 0.250, 0.150 and ≤ 0.150 mm sieves and can be used to produce high-quality pellets (Turner, 1995) that are durable as Resultados y Discusión Aserrín de Pinus spp. El porcentaje de partículas de aserrín de cada una de las tres especies de pino retenidas en los cinco tamices presentaron diferencias altamente significativas, (Cuadro 2, Figura 1). A nivel de especie no hubo diferencias estadísticas (Cuadro 2). El porcentaje de partículas incluidas en los tamices 0.250, 0.150 y ≤ 0.150 mm fue 37.18 %, denominadas polvo de madera, ya que son menores de 0.315 mm (Obernberger y Thek, 2010). Cuadro 2. Análisis estadístico del tamaño de partículas según subproducto. Table 2. Statistical analysis of the size of the particles by byproduct Subproducto Tres especies - cinco tamices A nivel de especie F gle p H gl p Aserrín de Pinus spp. 40.14 4.85 <0.001 0.00 2 0.998 Corteza de Pinus spp. 69.44 4.55 <0.001 0.16 2 0.922 Viruta de Pinus spp. 37.18 2.15 <0.001 0.00* 2.15* 1.0* Corteza-madera de Quercus spp. 522.38 2.15 <0.001 0.11 2 0.949 F = Estadístico Fisher; gle = Grados de libertad del error; p = Significancia; H = Prueba de Kruskal-Wallis; gl = Grados de libertad *Análisis estadístico en viruta de Pinus spp. con un ANOVA F= Fisher statistic; gle= Degrees of freedom of the error; p= Significance; H= Kruskal-Wallis test; gl= Degrees of freedom *Statistical analysis in a Pinus spp. core with ANOVA 56 Correa-Méndez et al., Distribución granulométrica en subproductos de... Aproximadamente 76.91 % de las partículas de aserrín se concentraron en los tamices 0.425, 0.250, 0.150 y ≤ 0.150 mm. Estos valores se ubican del límite indicado por Obernberger y Thek (2010) quienes señalan que las dimensiones adecuadas para producir pellets son menores a 5 mm, lo mismo mencionan Ortiz et al. (2003). De acuerdo con lo recomendado por Turner (1995), los pellets de buena calidad pueden elaborarse con partículas de 0.6 a 0.8 mm y el polvo de madera cumple con esa especificación. El intervalo sugerido por Franke y Rey (2006) para pellets durables es de 0.5 a 0.7 mm, lo que concuerda con el tamaño de partículas del polvo de madera. Dichos autores consignan que las partículas mayores a 1 mm actúan como puntos de rompimiento en los pellets. Las partículas de aserrín retenidas en los tamices 0.250, 0.150 y ≤ 0.150 mm constituyeron 37.18 %, mismas que son factibles de usarse para obtener pellets de calidad (Turner, 1995) y durables (Franke y Rey, 2006). También es aconsejable una mezcla de partículas de diferentes tamaños, ya que ayuda a generar una unión fuerte entre partículas y no permite espacios (Grover y Mishra, 1996; MacBain, 1966; Payne, 1978). well (Franke and Rey, 2006). Likewise, a mixture of particles of different sizes is advisable, since these contribute to generate a strong bond between particles and allows no spaces between these (Grover and Mishra, 1996; MacBain, 1966; Payne, 1978). 23.90 % of the sawdust was retained in the > 0.850 mm sieve; this sawdust can be used for producing pellets, and 5 and 10 mm particles must be destined to the manufacture of briquettes, an industry in which larger particles are used (Ortiz, et al., 2003; Tripathi et al., 1998). En el tamiz > 0.850 mm se retuvo 23.09 % del aserrín, el cual es susceptible de utilizarse para producir pellets, y las partículas entre 5 y 10 mm deben ser destinadas para la elaboración de briquetas, ya que en esta industria se integran partículas de tamaño superior (Ortiz, et al., 2003; Tripathi et al., 1998). Figura 1. Distribución granulométrica del aserrín de Pinus spp. Figure 1. Granulometric distribution of Pinus spp. sawdust. Corteza de Pinus spp. Pinus spp. bark El porcentaje de partículas de corteza de las tres especies de Pinus retenidas en los cinco tamices fueron estadísticamente diferentes (Cuadro 2; Figura 2). Por otra parte, no hubo diferencias significativas en el tamaño de partículas entre las especies (Cuadro 2). De las partículas de corteza del tamiz ≤ 4.0 mm, 25.49 % podría ser aprovechado para obtener pellets, el mayor número de partículas de corteza (46.18 %) correspondió al tamiz 6.5 mm. Las partículas de corteza procedentes de ambas fuentes presentaron grandes dimensiones (>1 mm) y proporciones, lo cual coincide con Miranda et al. (2012), quienes consignan valores de 50.3 y 66 % de partículas superiores a 2 mm para corteza de pino y abeto, respectivamente. The percentage of particles of bark of the three Pinus species retained in the five sieves were statistically different (Table 2; Figure 2). On the other hand, there were no significant differences in particle size between the species (Table 2). 25.49 % of the bark particles of the ≤ 4.0 mm sieve could be used to manufacture pellets; the largest number of bark particles (46.18 %) were retained by the 6.5 mm sieve. The bark particles from the two sources showed a large size (>1 mm) and large proportions, which agrees with the records of Miranda et al. (2012), whose values are 50.3 and 66 % of particles of more than 2 mm for pine and fir bark, respectively. 49.60 % of the bark particles of the 6.5 mm (46.18 %) and 8 mm (3.42 %) sieves can be utilized to make briquettes, since they are within the 6 to 8 mm interval indicated by Tripathi et al. (1998) and are smaller than 10 mm (Ortiz et al., 2003). Furthermore, 22.09 % particles of more than 55 mm retained in the 4.0 mm sieve can be added (Ortiz et al., 2003). Para elaborar briquetas es posible utilizar 49.60 % de las partículas de corteza de los tamices 6.5 mm (46.18 %) y 8 mm (3.42 %), ya que están dentro del intervalo de 6 a 8 mm que indican Tripathi et al. (1998), y son inferiores a 10 mm (Ortiz, et al., 2003). También, se puede añadir 22.09 % de partículas con tamaño superior a 5 mm, que se retuvieron en el tamiz 4.0 mm (Ortiz, et al., 2003). Pinus spp. shavings Viruta de Pinus spp. The percentage of particles of Pinus shavings that were retained in the five sieves were statistically different (Table 2, Figure 2); however, there were no significant differences between the species (Table 2). Wood shavings are useful according to their El porcentaje de partículas de viruta de Pinus que se retuvieron en los cinco tamices fueron estadísticamente diferentes (Cuadro 2, 57 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Figura 2), entre las especies no se presentaron diferencias significativas (Cuadro 2). Las virutas de madera son útiles según el tamaño y la proporción, si superan las dimensiones requeridas para formar pellets, deberán ser molidas, las pequeñas que provienen de máquinas de ejecución rápida son peletizadas sin necesidad de ser molidas, previamente (Obernberger y Thek, 2010). size and proportion: if they are larger than those required to make pellets, they must be ground; small particles from rapidly operating machines are pelletized without any need to be previously ground (Obernberger and Thek, 2010). Más de 50 % de las partículas de viruta quedaron retenidas en el tamiz 6.5 mm (Figura 2), lo que coincide con el intervalo de 5 a12 mm que establecen Obernberger y Thek (2010). El porcentaje de virutas menores o iguales a 4 mm fue 16.89 % y son aptas para la elaboración de pellets. Se recomienda no usar partículas grandes porque la resistencia de los pellets se genera, principalmente, por las fuerzas físicas como los puentes sólidos, las fuerzas de atracción entre las partículas sólidas, uniones de enclavamiento o entrelazamiento mecánico, las fuerzas de adhesión y cohesión, las fuerzas interfaciales y la presión capilar; además de, la interacción mecánica de las partículas durante el proceso de densificación (Kaliyan y Vance, 2009). Figura 2. Distribución granulométrica de corteza y viruta de Pinus spp. Figure 2. Granulometric distribution of Pinus spp. bark and shavings. De las partículas de viruta retenidas en el tamiz 6.5 mm, 56.29 % son adecuadas para producir briquetas, y se puede añadir 26.83 % de las partículas retenidas en el tamiz 4.0 mm y que correspondan a tamaños mayores a 5 mm. A percentage above 50 % of the shavings particles ere retained in the 6.5 mm sieve (Figure 2); this coincides with the interval of 5 to 12 mm established by Obernberger and Thek (2010). The percentage of shavings equal to or smaller than 4 mm was 16.89 %, and they are suitable for making pellets. The use large particles is not suggested because the resistance of the pellets is generated primarily by physical forces such as solid bridges, attraction forces between solid particles, interlocking or mechanical intertwining unions; adhesion and cohesion forces, interphase forces and capillary pressure, as well as the mechanical interaction of the particles during the densification process (Kaliyan and Vance, 2009). Corteza-madera de Quercus spp. Las partículas de corteza-madera de Quercus spp. (visualmente madera, en mayor cantidad) fueron retenidas en los cinco tamices y mostraron diferencias estadísticas (Cuadro 2; Figura 3). Entre las especies del género no hubo diferencias significativas (Cuadro 2). Of the particles of shavings retained in the 6.5 mm sieve, 56.29 % are suitable for making briquettes, and 26.83 % of the particles that do not go through the 4.0 mm sieve and have a size of more than 5 mm can be added. Quercus spp. bark-wood The bark-wood of Quercus spp. (visually wood in a larger amount) were retained in the five sieves and showed statistical differences (Table 2, Figure 3). There were no significant differences between species of this genus. Figura 3. Distribución granulométrica de las partículas de corteza-madera de Quercus spp. Figure 3. Granulometric distribution of Quercus spp. barkwood particles. Wood particles of more than 5 mm (obtained in a shredder) must be ground before they are densified in pellets. Obernberger and Thek (2010) report that the interval for wood chips to be suitable for direct use in pellet production is 2.8 to 63 mm, corresponding to 61.67 % of the bark-wood particles from the shredder and retained in a ≤ 4.0 mm sieve. 58 Correa-Méndez et al., Distribución granulométrica en subproductos de... The production of large particles depends on the traction force of the wood, the flexibility of the material to be shredded, the feed rate, the number of revolutions per minute and the number and sharpness of the blades. This is common in the case of hard woods like Quercus spp; furthermore, certain species of this genus with high amounts of minerals (Correa et al., 2014) may influence size; Hakkila points out that this accounts for the increase in the proportion of large particles in poplar woods, because as the grinding time passes, the blades wear away. This effect may be observed in Figure 3, where the sieves show a larger amount of oak material than pine bark or shavings, even if obtained from other machines. On the other hand, the production of chips from logs always has a lower proportion of large particles, and therefore accepts more chips (Nati et al., 2010), as is the case with the Quercus spp. species analyzed in the present study. Las partículas de madera superiores a 5 mm (obtenidas en astilladora) deben molerse antes de densificar en pellets, Obernberger y Thek (2010), estos autores consignan que el intervalo para que las astillas de madera sean aprovechadas para producir pellets de manera directa es de 2.8 a 63 mm, el cual corresponde a 61.67 % de las partículas de corteza-madera que provienen de la astilladora y que se retuvieron en el tamiz ≤ 4.0 mm. El hecho de que se produzcan partículas grandes depende de la fuerza de tracción de la madera, de la flexibilidad del material por astillar, de la velocidad de alimentación, de las revoluciones por minuto y del número y filo de las cuchillas. Lo anterior es común en las maderas duras, como Quercus spp.; además algunas especies de este género, con altas cantidades de minerales (Correa et al., 2014), pueden influir en el tamaño; Hakkila (1984) registra que lo anterior explica el aumento de la proporción de partículas grandes en la madera de álamos, ya que a medida que transcurre el tiempo de molido, las cuchillas se desgastan. Efecto que se observa en la Figura 3, en donde los tamices presentan mayor cantidad de material de encino que corteza y viruta de pino, aunque se hayan obtenido en otras máquinas. Por otra parte, la producción de astillas a partir de trozas, siempre contiene una proporción menor de partículas grandes, y por tanto, más astillas aceptadas (Nati et al., 2010), y que coincide con las especies de Quercus spp. que se analizan en el presente estudio. According to the particle sizes quoted by Ortiz et al. (2003), theoretically it is possible to manufacture briquettes using 0.77 % of the bark-wood particles retained in 6.5 mm sieves and add 37.57 % of the material retained in the 4.0 mm sieve, which consists of particles equal to or larger than 5 mm. Sawmill The size of the sawdust and bark particles obtained at the sawmill showed no statistically significant differences (Table 3, Figure 4). Según los tamaños de partículas que citan Ortiz et al. (2003), teóricamente, es posible elaborar briquetas con 0.77 % de las partículas de corteza-madera que se retuvieron en los tamices 6.5 mm, y añadir una cantidad de 37.57 % del material que quedó en el tamiz 4.0 mm, que concuerda con partículas superiores o iguales a 5 mm. Aserradero El tamaño de las partículas de aserrín y corteza obtenidas en el aserradero no presentó diferencias estadísticas significativas (Cuadro 3, Figura 4). El mayor porcentaje de partículas en esta industria correspondió a 26.58 %, las cuales fueron retenidas en el tamiz 6.5 mm. Se considera que aproximadamente 58.67 % de ellas son menores o iguales a 4 mm y pueden aprovecharse en la producción de pellets. Así, mientras más pequeño sea el tamaño de partícula, mejor se desarrolla el proceso de densificación del combustible (Kaliyan y Vance, 2009). Figura 4. Distribución de tamaño de partículas en el aserradero. Figure 4. Particle size distribution at the sawmill. The largest percentage of particles in this industry was 26.58 %, which were retained in the 6.5 mm sieve. Approximately 58.67 % of them are considered to be equal to or smaller than 4 mm and can be utilized in the production of pellets. Thus, the smaller the particle size, the better the development of the fuel densification process (Kaliyan and Vance, 2009). In relation to briquette production, and according to the dimensions of the particles suggested by Tripathi et al. (1998) and Ortiz et al. (2003), it is viable to use 29.90 % of the residual 59 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Cuadro 3. Análisis estadístico del tamaño de partículas por tipo de industria. Tipo de industria H gl p Aserradero 7.87 9 0.548 Taller de secundarios de la comunidad 14.04 9 0.121 Taller de secundarios externo 6.41 7 0.492 H gl p Sawmill 7.87 9 0.548 Community secondary materials shop 14.04 9 0.121 External secondary materials shop 6.41 7 0.492 H = Prueba de Kruskal-Wallis; gl = Grados de libertad; p = Significancia Table 3. Statistical analysis of particle size by type of industry. Type of industry H = Kruskal-Wallis test; gl = Degrees of freedom; p = Significance particles from the sawmill, which are retained by the 8.0 mm and 6.5 mm sieves. Likewise, 8.79 % of the particles retained in the 4.0 mm sieve can be included in the production of briquettes, since they measure more than 5 mm. En relación con la producción de briquetas y de acuerdo con las dimensiones de las partículas sugeridas por Tripathi et al. (1998) y Ortiz et al. (2003) es factible aprovechar 29.90 % de las partículas residuales derivadas del aserradero, las cuales quedan retenidas en los tamices 8.0 mm y 6.5 mm. Asimismo, 8.79 % de partículas retenidas en el tamiz 4.0 mm puede incluirse en la producción de briquetas, ya que corresponden a un tamaño mayor a 5 mm. Community secondary materials shop (TSC) Particle sizes of Pinus spp. sawdust and bark obtained at the TSC showed no statistically significant differences (Table 3, Figure 5). Taller de secundarios de la comunidad (TSC) 66.82 % of the particles equal to or smaller than 4 mm with a potential for pellet manufacture were registered at the TSC; the highest percentage of this material (22.59 %) was gathered the 0.425 mm sieve. As for the particles-durability ratio in the pellets, Lee et al. (2013) used Larix kaempferi C. (larch) wood, which proved to be more durable when small particles were used. Los tamaños de partículas en el aserrín y corteza de Pinus spp. que se obtuvieron en el TSC no evidenciaron diferencias estadísticas significativas (Cuadro 3; Figura 5). For the production of briquettes with subproducts from TSC, 19.70 % of the particles in the 5 to 10 mm range are susceptible to be used, according to the sizes reported by Tripathi et al. (1998) and Ortiz et al. (2003). A part of the residual matter (13.3 %) contained in the 4.0 mm sieve may also be used for this purpose. External secondary materials shop Particles of Pinus spp. sawdust, bark and shavings had statistically similar sizes (Table 3, Figure 6). Figura 5. Distribución de tamaño de partículas en el taller de secundarios de la comunidad. Figure 5. Particle size distribution at the community secondary materials shop. 60 Correa-Méndez et al., Distribución granulométrica en subproductos de... En el TSC se registró 66.82 % de las partículas con tamaños menores o iguales a 4 mm, que tienen potencial para elaborar pellets; el porcentaje más alto de este material (22.59 %) se concentró en el tamiz 0.425 mm. En cuanto a la relación partículas-durabilidad en los pellets, Lee et al. (2013) utilizaron madera de Larix kaempferi C. (ARCE), la que fue más durable con partículas pequeñas. Para la producción de briquetas con subproductos provenientes del TSC, 19.70 % de las partículas en el intervalo de 5 a 10 mm son susceptibles de aprovechamiento, según las dimensiones consignadas por Tripathi et al. (1998) y Ortiz et al. (2003). Una parte (13.3 %) del material residual contenido en el tamiz 4.0 mm, también podría emplearse para este fin. Figura 6. Distribución de tamaño de partículas en el Taller de secundarios externo. Figure 6. Particle size distribution at the external secondary materials shop. Taller de secundarios externo Las partículas de aserrín, corteza y viruta de Pinus spp. fueron de tamaños estadísticamente similares (Cuadro 3, Figura 6). Around 58.45 % of the residual particles (equal to or smaller than 5 mm) from this shop may be used to produce pellets (Obernberger and Thek, 2010; Ortiz et al., 2003); for the production of briquettes, 28.41 % of the byproducts generated at the TSE and retained by the 6.5 mm sieve may be used. According to the dimensions of the raw material for the manufacture of briquettes (Ortiz, et al., 2003; Tripathi, et al., 1998), a percentage of particles concentrated in the 4.0 mm sieve and amounting to 13.41 % should also be added. Alrededor de 58.45 % de las partículas residuales (menores o iguales a 5 mm) de este taller podrían utilizarse en la producción de pellets (Obernberger y Thek, 2010; Ortiz, et al., 2003); para la obtención de briquetas, se ocuparía 28.14 % de los subproductos generados en el TSE que fueron retenidos en el tamiz 6.5 mm. Según las dimensiones de la materia prima para elaborar briquetas (Ortiz, et al., 2003; Tripathi, et al., 1998), también se agregaría un porcentaje de las partículas que se concentraron en el tamiz 4.0 mm y representaron 13.41 %. Conclusions There were variations in the granulometric distribution of sawdust, bark and bark-wood particles. The particles of wood dust (including sawdust) are suitable for producing good-quality and highly durable pellets; approximately three fourths of the sawdust particles are suitable for the manufacture of pellets; however, for these to be of good quality and high durability, it is estimated that only half of them can be used. Conclusiones Existieron variaciones en la distribución granulométrica de las partículas de aserrín, la corteza y la mezcla corteza-madera. Las partículas que conforman el polvo de madera (incluido el aserrín) son adecuadas para producir pellets de buena calidad y alta durabilidad; aproximadamente tres cuartas partes de las partículas de aserrín son aptas para elaborar pellets, sin embargo, para que estas sean de buena calidad y tengan alta durabilidad, se estima que sólo la mitad de ellas pueden utilizarse. Nearly one fourth of the bark can be used for producing pellets, and half, for manufacturing briquettes. Only one fifth or the particles from the shavings can be used for making pellets, and more than one half of the particles of this byproduct can be utilized for manufacturing briquettes. Cerca de un cuarto de la corteza puede aprovecharse para la producción de pellets y la mitad para elaborar briquetas. En el caso de la viruta, una quinta parte se puede usar para elaborar pellets, y más de la mitad de las partículas de este subproducto en briquetas. More than one half of the bark-wood particles may be incorporated into the manufacture of pellets, and, theoretically, the use of these particles for the production of briquettes would be reduced to 1 %. Más de la mitad de las partículas de corteza-madera es factible de incorporarse a la producción de pellets y, en teoría, la elaboración de briquetas con estas partículas quedaría reducida a 1 %. At an industrial level, and with the same byproducts, more than half of the sawdust and bark particles from the sawmill can be used in pellets, and almost one third of the byproducts can be used as supplies for the production of briquettes. 61 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 A nivel industria y con los mismos subproductos, en el aserradero puede utilizarse más de la mitad de aserrín y corteza en pellets y abastecer la producción de briquetas con casi una tercera parte de los subproductos. It is possible to use approximately three fourths of the sawdust and bark particles from the TSC in pellets, and one fifth in briquettes. Alrededor de tres cuartas partes del aserrín y la corteza del TSC es posible utilizarse en pellets y una quinta parte para elaborar briquetas. More than one half of the particles from the TSE are available for the production of pellets; additionally, TSEs can supply one third of sawdust, bark and shavings for the manufacture of briquettes. El TSE tiene más de la mitad de sus partículas disponibles para pellets, adicionalmente, tiene posibilidades para suministrar podría suministrar aserrín, corteza y viruta en una tercera parte, para producir briquetas. The granulometric distribution of particles generated in the various industries was similar; eventually, most sawdust particles may be used in the production of pellets, and particles of bark, bark-wood and shavings can be utilized to produce briquettes. La distribución granulométrica de las partículas generadas en las diferentes industrias fue similar; finalmente, la mayor parte de las partículas de aserrín se podrían utilizar en la producción de pellets y las partículas de corteza, corteza-madera y viruta en la producción de briquetas. Acknowledgments The authors would like to express their gratitude to the staff of CINSJP, of the “Tarimas López” workshop, del Departamento de Madera, Celulosa y Papel of the Universidad de Guadalajara, of the ‘San Nicolás de Hidalgo’ de la Universidad de Michoacán (FITECMA), de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma de Nuevo León, de la Universidad de Pinar del Río (CEETES-Cuba) and of CONACYT for Project No. 166444. Agradecimientos Se agradece el apoyo otorgado por personal de la CINSJP, del taller “Tarimas López”, del Departamento de Madera, Celulosa y Papel de la Universidad de Guadalajara, de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo (FITECMA), de la Universidad Autónoma de Nuevo León (Facultad de Ciencias Forestales), de la Universidad de Pinar del Río (CEETES-Cuba) y del CONACYT por el proyecto No. 166444. End of the English version Referencias Antolín, G. 2006. La gestión y el aprovechamiento de los residuos en la industria de la madera. Maderas. Instituto Nacional de Tecnología Industrial. Buenos Aires, Argentina. Cuaderno Tecnológico Núm. 2. 29 p. Correa, F., A. Carrillo, J. G. Rutiaga, F. Márquez, H. González, E. Jurado y F. Garza. 2014. Contenido de Humedad y Sustancias Inorgánicas en Subproductos Maderables de Pino para su Uso en Pélets y Briquetas. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente 20(1): 77-88. Franke, M. and A. Rey. 2006. Pelleting quality. 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Método de secado en estufa. Parte 3. Humedad de la muestra para análisis general. Grupo 9. Asociación Española de Normalización y Certificación/ Comité Europeo de Normalización 164. Biocombustibles sólidos. CONFEMADERA-AENOR. Madrid, España. 9 p. Norma Española - Normalización Europea 15149-1 (UNE-EN-15149-1). 2011. Biocombustibles sólidos. Determinación de la distribución de tamaño de partícula. Parte 1: Método del tamiz oscilante con abertura de malla igual o superior a 1 mm. G.rupo11. Asociación Española de Normalización y Certificación/ Comité Europeo de Normalización 164. Biocombustibles sólidos. CONFEMADERAAENOR. Madrid, España. 14 p. 62 Correa-Méndez et al., Distribución granulométrica en subproductos de... Norma Española - Normalización Europea 15149-2 (UNE-EN-15149-2). 2011. Biocombustibles sólidos. Métodos para la determinación de la distribución de tamaño de partícula. Parte 2: Método del tamiz vibrante con apertura de malla inferior o igual a 3,15 mm. Grupo 12. 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Bottomline in feed processing: achieving optimum pellet quality. Feed Management 46: 30-33. 63 Artículo / Article Muestreo por conglomerados para manejo forestal en el Ejido Noh Bec, Quintana Roo Cluster sampling for forest management at Ejido Noh Bec, Quintana Roo Alfredo E. Tadeo Noble1, Héctor M. De Los Santos Posadas1, Gregorio Ángeles Pérez1 y Jorge A. Torres Pérez2 Resumen Se proponen los estimadores muestrales para el análisis del inventario forestal del ejido Noh Bec y su remedición. Se analizó la información proveniente de 302 conglomerados distribuidos en cuatro estratos de selva mediana subperennifolia establecidos en el 2009. Se probaron los estimadores de razón de medias estratificado (RME), la media de razón estratificado (MRE) y el muestreo aleatorio estratificado (MAE). El estimador de razón se usó para actualizar el inventario mediante la remedición de 22 conglomerados en el año 2012 y así estimar el incremento periódico anual (IPA) y el incremento porcentual anual (IPA %). El IPA y el IPA % en volumen fueron de 3.721 m3 ha-1año-1 y de 3.2 %, respectivamente. Cuando las unidades de muestreo primarias (UMP) son de tamaños iguales se sugiere utilizar RME o MRE, ya que los valores de la media, error estándar y precisión también lo son. Cuando las UMPs son de tamaños desiguales, se alcanza mayor precisión mediante RME. El MAE resultó ser más preciso que el muestreo por conglomerados con RME y MRE. En los inventarios para manejo forestal no es recomendable trabajar con conglomerados como diseño de muestreo para el cálculo de la posibilidad anual o corta anual permisible ya que en áreas pequeñas se obtendrá baja precisión y alto costo comparado con un muestreo tradicional con UMP independientes de conglomerados. Palabras clave: Incremento periódico anual, media de razones estratificado, muestreo por conglomerados, razón de medias estratificado, Quintana Roo, unidades de muestreo primarias. Abstract Several sampling estimators are proposed for the inventory data analysis and re-measurement for the Ejido Noh Bec’s forests. A total of 302 clusters in 4 strata established was established 2009 in seasonal evergreen tropical forest. The performance of stratified ratio of means (SRM), stratified mean of ratio (SMR) and stratified random sampling (SRS) was compared. A ratio estimator was used to update the inventory by re-measuring 22 clusters in 2012, and from this estimate the annual periodic growth (APG) and annual percentage growth (APG %). The APG and the APG % were 3.721 m3 ha-1 yr-1 and 3.2 %, respectively. When the primary sampling units (PSU) are of equal size, SRM and SMR produce similar mean, standard error and accuracy values. When the PSUs are of unequal size, better accuracy is obtained using SRM. We found that the SRS estimators are more accurate than cluster sampling using SRM and SMR. Cluster sampling is not recommended for forest inventories for management purposes when calculating annual allowable cut in small areas since its cost is higher and less accurate compared with the traditional PSUs cluster independent sampling. Key words: Annual periodic growth, stratified ratio of means, cluster sampling, stratified mean of ratio, Quintana Roo, primary sampling units. Fecha de recepción/Date of receipt: 20 de febrero de 2013; Fecha de aceptación/date of acceptance: 28 de enero de 2014 1 Colegio de Postgraduados. Correo-e: [email protected] 2 Universidad Autónoma Chapingo. Tadeo et al., Muestreo por conglomerados para manejo forestal... Introducción Introduction El muestreo por conglomerados se ha utilizado para minimizar la logística en áreas extensas (CATIE, 2002). Sin embargo, su aplicación no está limitada a ello, ya que existen varios ejemplos del uso de este tipo de muestreo en el manejo forestal del Estado de Quintana Roo (Del Ángel, 2011; Romero, 2011). En el inventario forestal del ejido Noh Bec se implementó un diseño de muestreo basado en el método del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México (Del Ángel, 2011). Cluster sampling has been used to minimize logistics in external areas (CATIE, 2002). However, its application is not limited to it, since there are some examples of the use of this sort of sampling in the forest management of Quintana Roo state (Del Ángel, 2011; Romero, 2011). In the forest inventory of Noh Bec ejido was established a sampling design based on the National Forest and Soil Inventory of Mexico (INFyS for its acronym in Spanish) (Del Ángel, 2011). Un esquema de muestreo está compuesto por el diseño y el estimador estadístico (Velasco et al., 2003); a pesar de esto, los casos anteriores no muestran claramente los estimadores. Velasco et al. (2003) sugieren estimadores de razón de medias para el diseño de muestreo estratificado sistemático por conglomerados para el procesamiento de los datos del Inventario Nacional Forestal y de Suelos. Saborowski y Šmelko (1998) y Šmelko y Merganič (2008) proponen los estimadores de media de razón para el inventario nacional por conglomerados de Eslovaquia. El diseño de inventario permitiría obtener información necesaria para la toma de decisiones sobre el manejo y aprovechamiento forestal (CATIE, 2002). A sampling scheme is made up by a design and a statistical estimator (Velasco et al., 2003); in spite of this, the previous cases do not clearly show the estimators. Velasco et al. (2003) suggest mean of ratio estimators for the systematic stratified sampling design by clusters to process the data of the National Forest and Soil Inventory. Saborowski and Šmelko (1998) and Šmelko and Merganič (2008) propose the mean of ratio estimators for the national inventory by clusters in Slovakia. The inventory design would allow to get the necessary information for decision taking about forest management and harvest (CATIE, 2002). This study is intended to know the estimations that come from the fitting of the INFyS method at a local scale, and to propose the right estimators for the analysis and processing of the measurement by clusters made in 2009 and of the estimators of re-measurement that is made up of 22 clusters made in 2012, in order to put up to date the inventory and to obtain the increments at a property level by hectare and at species level for the medium subevergreen tropical forest of the Noh Bec ejido in Quintana Roo state, Mexico. Este estudio pretende conocer las estimaciones que surgen de la modificación del método del INFyS a escala local, y proponer los estimadores adecuados para el análisis y procesamiento de la medición por conglomerados realizada en el 2009 y de los estimadores de la remedición que consta de 22 conglomerados efectuada en el 2012, con el propósito de actualizar el inventario y obtener los incrementos a nivel predial por hectárea y a nivel de especie para la selva mediana subperennifolia del ejido de Noh Bec, Quintana Roo, México. Materials and Methods Materiales y Métodos The study was carried out in the Noh Bec ejido, Felipe Carrillo Puerto municipality, state of Quintana Roo, between 19°12’24.78” and 19° 1’11.77” north and 88°23’57.67” and 88°12’41.77” west at 30 m high. According to García (1984), the climate is of the Aw1(x’) type, which belongs to the subhumid warm kind. The average annual temperature varies from 24 to 26 °C, with an average annual precipitation of 1 200 mm. The types of soil found in the ejido, according to INEGI (2005) are Gleysol and Leptosol and those of vegetation belong to High or Middle Subevergreen Tropical Forest (Miranda and Hernández, 1963). El estudio se realizó en el ejido Noh Bec, municipio Felipe Carrillo Puerto, estado de Quintana Roo, entre los paralelos 19°12’24.7” y 19°1’11.77” latitud norte y los meridianos 88°2’57.67” y 88°12’41.77” de longitud oeste, con altitud de 30 m. De acuerdo con García (1984) el clima es del tipo Aw1(x›), que corresponde a cálido subhúmedo. La temperatura media anual oscila entre 24 y 26 °C, con precipitación media anual de 1 200 mm. Los tipos de suelo encontrados en el ejido Noh Bec según el INEGI (2005) son Gleysol y Leptosol y los de vegetación corresponden a la Selva Alta o Mediana Subperennifolia (Miranda y Hernández, 1963). Ejido forest inventory 2009 In 2009 was carried out the inventory of the forest area of the Noh Bec and a stratified systematic sampling design by cluster in two stages, based on the methodology of the Inventario Nacional Forestal y de Suelos (2012); 4 strata whose characteristics are shown in Table 1. 65 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 In the strata 1 and 2, the sampling intensity is more important since there is a higher presence of wooden species, and hence, with it to increase the precision of the estimations at the stratum level. Inventario forestal ejidal 2009 En 2009 se realizó el inventario en el área forestal del ejido Noh Bec y se utilizó un diseño de muestreo sistemático estratificado por conglomerados en dos etapas, basado en la metodología del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (2012). Para el inventario se usaron cuatro estratos cuyas características se muestran en el Cuadro 1. Cuadro 1. Características de los estratos del inventario forestal del ejido Noh Bec. Estrato Año de aprovechamiento Número de conglomerados Distancia entre conglomerados Superficie (ha) (m) 1 1984-1991 106 500 x 1000 5 448.621 2 1992-1997 86 500 x 1 000 4 148.064 3 1991, 1997 30 1 000 x 1 000 3 310.413 4 1998-2008 80 1 000 x 1 000 8 151.736 Total 302 21 058.83 Table 1. Characteristics of the strata of the forest inventory of Noh Bec ejido. Stratum Harvest year Number of clusters Distance between clusters (m) Surface 1 1984-1991 106 500 x 1 000 5 448.621 2 1992-1997 86 500 x 1 000 4 148.064 3 1991, 1997 30 1 000 x 1 000 3 310.413 4 1998-2008 80 1 000 x 1 000 8 151.736 Total 302 En los estratos 1 y 2 la intensidad de muestreo es más importante debido a una mayor presencia de especies maderables, por lo que se busca con esto aumentar la precisión de las estimaciones a nivel estrato. (ha) 21 058.83 Design of the sampling units by clusters This forest inventory used clusters made up by four secondary sampling units (UMS) or rectangular sites and their arrangement was in an inverted “Y”. The center of the cluster ha a radius of 56.42 m, and the primary sampling unit (UMP) covered 1 ha (Semarnat and Conafor, 2010b). Diseño de las unidades de muestreo por conglomerado Este inventario forestal utilizó conglomerados integrados por cuatro unidades de muestreo secundarias (UMS) o sitios rectangulares y el arreglo de los mismos fue el de una “Y” invertida. El centro del conglomerado tenía un radio de 56.42 m, y la unidad de muestreo primaria (UMP) cubrió un área de 1 ha (Semarnat y Conafor, 2010b). UMS are divided in two subsites: in subsite 1, with a surface area of 200 m2 were measured all the trees equal or above 7.5 cm in diameter at breast height (DBH) and in the subsite 2, with an area of the same size, trees of equal or over 25 cm DBH. Quantitative variables Las UMS se dividen en dos subsitios: en el 1, con una superficie de 200 m2, se midieron todos los árboles mayores o iguales a 7.5 cm de diámetro a la altura del pecho (DAP) y en el 2, con una superficie del mismo tamaño, se midieron los mayores o iguales a 25 cm de DAP. The information from each tree in the subsites (record units) were: cluster number (UMP), site (UMS), subsite, tree number, scientific name, common name, diameter at breast height (DBH), clean stem height and state (healthy, crownless, branchless, alive felled, dead felled and standing dead). 66 Tadeo et al., Muestreo por conglomerados para manejo forestal... Figura 1. Forma de la unidad de muestreo utilizado en el inventario forestal ejidal 2009. Figure 1. Sample unit form used in the 2009 ejido forest inventory. Variables cuantitativas Cluster remeasurement La información obtenida de cada árbol en los subsitios (unidades de registro) consistió en: el número de conglomerado (UMP), sitio (UMS), subsitio, número de árbol, nombre científico, nombre común, diámetro a la altura del pecho (DAP), altura de fuste limpio y condición (sano, descopado, desramado, derribado vivo, derribado muerto y muerto en pie). In September 2012, 22 clusters were re-measured and they were selected at random from the 2009 forest inventory 2009, following the above described method, and starting from the fact that the trees were measured by subsite in order to carry out this kind of measurements. Data analysis Remedición de conglomerados Total height En septiembre de 2012 se remidieron 22 conglomerados escogidos al azar del inventario forestal 2009 con el método descrito anteriormente, a partir de que los árboles fueron numerados por subsitio a fin de realizar este tipo de mediciones. In order to use the total volume tree functions that require the measurement of total height, it was necessary to generate the equations that relate total height to DBH by groups of species, with the data of the National Forest and Soil Inventory that refer to the Medium Subevergreen Tropical Forest of Quintana Roo. The exponential model of the following form was used: (1) Ht = a x DAPb Análisis de los datos Altura total Para utilizar las funciones de volumen total árbol que requieren de la medición de la altura total, fue necesario generar Vflsc = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP2 67 Vtacc = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Where: ecuaciones que relacionan la altura total y el DAP por grupos de especies, con los datos del Inventario Nacional Forestal y Suelos correspondiente a la Selva Mediana Subperennifolia del estado de Quintana Roo. Se empleó el modelo exponencial de la forma: b Ht = a x DAP Donde: Ht = Total height (m), DAP = DBH = Diameter at breast height (cm) a and b = Parameters of the model Clean stem volume (1) Vflsc = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP2 Ht = Altura total (m) DAP = Diámetro a la altura del pecho (cm) a y b = Parámetros modelo Vtacc del = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) 0.5 [Y – 2 x (V(Y)) 0.5 ;Y + t2 x (V(Y)) The equations of Argüellesb and Sánchez (2003) for the a x DAP estimation of Ht the=barkless clean stem volume (vflsc) were used. m m ] t Y ∑ i yhij ∑ i ∑ hij yhijk Yhik+ =a2 xhiDAP = 2 mj=1 (2)= j=1 mik=1 Vflsc = a0 + a1 x DAP ahi ∑ j=1 ahij ∑ j=1i ahij Where: Volumen de fuste limpio (a + b clean x ln(DAP) +nh c x ln(Ht)) VflVta = cc = expBarkless stem∑ volume (m3) sc i=1 yhik Bat = exp (-3.1141 + 0.9719 * ln(DAP2 x Ht)) /1000DAP = height = DBH = Diameter atYhik breast nh Para la estimación del volumen de fuste limpio sin corteza (vflsc), a0, a1, a2 = Parameters of the model 2 se usaron las ecuaciones generadas por Argüelles y Sánchez Bat = exp (-3.1141 + 0.9719 0.5* ln(DAP x Ht)) 0.5/1000 n Ht = a x DAPbL Y – 2 x V(Y) ;Y + t 2 x V(Y) ∑ h (y (2003). n n [ ( ) ( 2 ) h (y mi mi ∑ i=1 hik — yhih) ∑ i=]1h (yhik)2— i=n1h Total tree volume b V(Yhik) = = Ht = a x DAP Ah + a x DAP nh(nh — 1) nhm(nh — 1) ahi 2= (2)Ahij yhi = yhij Vflsc = a0 +Aa=1 x DAP L 2 m i The equations for volume were taken from the miiappendix number mi thij h =1 j=1 j=1 yhij YhiInventory∑ j=of1 Campeche ∑ j=1State ∑ k=1 yhijk 2 7 of the National Forest and Soil + a=2 x= DAPA L = VflscA= =a0 + AaYh1hikx DAP = y my = (Semarnat and Conafor, 2010a).ahi hi ∑ m1i ahijhij ∑ j=1ihiahij j = 1 hij h =1 Donde: Vtacc = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) j= 11 j = Yhaest = A xy 3 n nh y limpionhsin corteza m m thij Vflsc= Volumen de A h =1 h hih hi ∑ i=1 • ∑ j=1i yhij (m ∑) i=1h • ∑ j=1i ∑ ∑ i=fuste 1 k=1 yhijk Vta = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) (3) n DAP = Diámetro pecho = cc Rh = a nla altura = del ∑ i=1h yhik nh mi nh mi ha 2 x Ht))∑ i=/1000 (-3.1141 0.9719 hi ∑ del n n m n m t a0,Bat a1, a2= =exp Parámetros ∑ i=1 *• ∑ln(DAP ∑ a i=1+ modelo j=1 ahij 1 • j=1 hij ∑ i=1hYyhihik = ∑ i=1nh •h∑ j=1i yhij ∑ i=1hL• ∑ j=1i ∑ k=hij1 yhijk Where: R = n = n m = 3 2n m Bat ln(DAP h Total h i a bark i/1000 Vtacc h== exp with ahi141volume 1(m )∑ i=1xh •Ht)) Volumen total árbol b a n ∑ i=(-3.1 ∑+i=10.9719 • ∑V(Y hij* 2∑ j=0.5 1 j= 1 0.5 1v hij ) = A x (y∑hihi=1)h (yhik)2 Ht = a xL DAP ha DAP = DBH = Diameter at breast height h 22 x n est n 2 2 Y – 2 x V(Y) ;Y + t V(Y) h h A mi mi [ ( ) ( ) ] (y y ) (y ) — ∑ ∑ hik — hih hik nh nh y= a b n y 2 +del n (y - R x a Total height 2 Las ecuaciones de volumen fueron Rh2 ∑ nh ahi2Ht + 2R= ha∑xHt V(Yhik ) = ini=1meters (m) =h =1i=1 ∑ i=1hsiete hi h del h) anexo hi hi hi ∑ i=1htomadas i=a,1DAP i=1 A A = n (n — 1) L h b and c = Parameters of the model (they vary with nh(nh — 1) =x yDAP A2Suelos yhij nh ) = Forestal = h hmi informe del Nacional de parayhiel = mi = ah 0=1+ aV(R + aahi-2 1) VflscInventario 1 xh DAP 2 hij ∑ i=1 ahi nh(n nh y a group of species) nh y 2 + R 2 mi nh athij0.5 nthe m 2 ja = 1h 2010a). j = 1 2 estado de Campeche (Semarnat y hConafor, h i + 2R (yhi -YRh x ah[) Y nh(nh - 1) Vfl n = a A+ =a x DAP y1hij2hi x (V(Y 2= ∑ ∑ A h∑ ∑ i=∑ hi yhijk h ∑ i=+ ∑ – ) ;Y ) 1 2hi xhi (V i= 1 h i= 1 + a x DAP j= 1 j= 1 k= 1 hi a A y = y L sc 0 1 2 haesthi n hahij hi est ) = Yhik = Totalh aerialV(R biomass =2 =hamest hij = h h a m h =1 i ∑ j = 1 hi nh(nh - a1)hi a1h ∑j = 1i ahij (3) Vtacc = exp (a + b x Lln(DAP) + c x ln(Ht)) j=1 ahij i=1 j=A1h x yhih Yhaest = nh(nh ∑- 1) Y nh y 1 n h mi nh mi thij nh Axtree, total aerial biomass +per the following equation 0.5 ∑ i=1R hi= ∑ i=1 A • ∑h j=x1 Ryhijh ∑ i=1 • ∑ j=1 ∑ k=1 yhijk To Vtaestimate = exp (a + b x ln(DAP) c ln(Ht)) h =1 2 x V(Y cc Rh = n =A hn=1 m = (h hamiest)) thij Donde: by Brown et al. (1989)L was used:nh y nh mi ha ∑ h ia hik n n m n h h i i= 1 2 a 3 hi EMR = ∑ 1 y ∑ ∑ j=1 /1000 ∑ i=+10.9719 ∑ j=corteza •con hij Bat 141total Vtacc == expVolumen i=(-3.1 1 hijk 1 hij ln(DAP = ∑x i=R1 • ∑ j=1 yhij ∑ i=Y1 • ∑ j=1 ∑ k=1xy100 R= = ∑ i=1 YhihikA * (m ) i=1x• Ht)) nh m L2= x Ht)) ha h R = DAP = Diámetro a la altura del pecho (4) Anhha+=10.9719 est /1000 Bat = exph(-3.1141 nh *hln(DAP n m Y ∑ i=1 hi ∑ i=1 • ∑ j=11i ahij ∑ h • ∑ i ahij 2 Ht = Altura total en metros (m) V(Yhaest) = 2 A2h x i=v1 (yhihj=)1 nh 2 ∑ i=1 (yhik) nA nh b y cLb= Parámetros del modelo con el grupo m Where: 2 h (y 0.5 0.5 min(varían (yhik)2— Ht = a xa,DAP hhikV(Y) =1 nh a 2 + 2R i nh y a ∑ ∑ nh (y - R x a )2 — yhih) nh hy 2+R 2 Y – 2 x V(Y) ;Y + t 2 x i= 1 i= 1 [ = Total (aerial de especies) h ∑ i=1 hi hi L Bat ∑ hi h h ∑ i=1 hi h ∑ i=1 hi 2biomass V(Y) hik ) m= i Y(t) ( = ) =A]h x Ymi AV(R = h) =Ah i=1 = est hih n (n — 1) n n (n — 1) n a2hi = Ahij yhi ∑= h ayhij nh (y - R x a )2 h h nh y 2 + R 20.5 nhh ah 2 + 2R 2 nh(nh+ -a21)x aDAP 0.5 i=1 hi h A = Ah 0.5 h 0.5 + ah1=1x DAP Vflsc = a0 aérea a hihi =h hAhij ∑ i=1 hi yhih = ∑ i=1 yhij hi h ∑ i=1 yhiahi ∑ j = 1 j = 1 Biomasa total R – 2 x V(R) ;R + t x V(R) n (n 1) i= 1 [ ( ) ) ] nh Meanh =1ratio Y – 2 x V(Y ) ;Y + x V(Y )) α/2h (h [ ( ) ( 2 m m t estimators V(Rh) =Y = iy i hahij y ha ha ha n est est est est L h ∑ j=1ja= 1hij2 ∑ j=1 ∑ k=1 hijk j = 1 ∑ ahi L i=1 h1 = Yhik = nhih(n=h - 1)0.5 0.5 - 1) mi nh(n m Para estimar la biomasa aérea total por árbol se aplicó la i a h Ranalyze – 2 hix (the V(R) ;R + t x V(R) nh a [ ) ( ) ] a ∑ = Y hij In order to forest inventory of the property, the ∑ Vtacc = exp (a 1+ nbh x ln(DAP) + c x ln(Ht)) A x y haestj=1 hij α/2 h j=1 hih0.5 2 nh mi thij i y 0.5 R = ∑ i=por ecuación sugerida Brown al.m(1989): yhi A A x∑ Ri=n21het yhijk ∑ ∑ ∑ L hij • V(Y ) = A x v(y h h •x∑ stratified mean ration estimators described by Velazco et al. n n m n m t 1 j= 1 i= 1 j= 1 k= 1 h hih) h est i )) hij y (V(Y (mV(R)) = x 100n m ∑ i=1h yhi1 ∑ni=h 1h • ∑ j=1i yhij 2 h∑x =1 Rh = A nhEMR ha i=1 • ∑ j=1est∑taken k=1 hijk =1 = = nh (2003) were used, and the following details were into account: ha ia h = x 100 yhik xEMR Rh = Rn = = ∑ i=n1 A ∑141 ∑ i=/1000 ∑ i=1 • ∑ln(DAP ∑ i a (4) hij 2 miRh 0.5 nh m i=1 +hi 0.9719 1 • j=1 hij x Ht)) Bat = exp (-3.1 Y∑Lha a ∑ i=Y1hhikahi=A ∑ni=21h •x∑h(j=V(R) ∑ j=1i ahij • * j=R1 1 hij) i= 1est EMR h= =1h 2 1x 100 Donde: V(Y R haest) = 2 Y A–2h2x xv n(yV(Y ))2 ))0.5;Y + 2 x (V(Y h (y hih [ ( ∑ hik A L Bat = Biomasa aérea mtotal (t) n n est est est es 2 2 i=1 h (y ) n 2 nmi 2 iAh x Rnh 2 ∑ i=1h2(yhik — ynhih) 2∑hi=1=1 n Y= hik — nh n 2 n n 2 2 h ∑ i=1h (yhi - Rh x ah)2 ∑ i=1h yhi + Rh ∑ i=1h ahi + 2Rh ∑ i=1h yhiahi h h h (y -) R= x a ) Y a + 2R ya = y= +ARhh x∑Yi=hih hik hi h h ∑V(Y Ahh) = A = V(R i=1 hi (nh= est —∑ 1) nh(nh1 —hi 1)n h ∑ i=1 hi hi ahi0.5= 2A=hij y0.5 yhij nh a V(Rh) = i=1 Y = nhA hi = h ∑ hi n (n 1) a i=1 h =1 [R – 2 x h(V(R) h ) ;R nh(nh - 1) ah2Yh x Rh– 2 x V(Y ) ∑0.5i=1;Yahi + x V(Y ) 0.5 j =h1+ tα/2 x (V(R) 1 n)h(nh] -j =1) nh [L0.5haest nh((nh -ha1)est0.5) nh haest 2 ( haest ) ] L [RLY–ha2 x= (1V(R)) A;Rh x+ythihα/2 x (V(R)) ] nh y 1 nh mi 0.5 2 nh mi thij est 1 ∑xj==R1 hyhij Ah∑ i=x1 V(R ∑Ri=1= hi ∑2i=VA • ∑ j=h1) ∑ k=1 yhijk V(Yest )x= V(Y A2h) x0.5v(yhih) R= Ah x RA x1 •(Y) h(V(R) ) h h =1 2 Rh = EMR = = A 68 ( haest ) A h =1 n nh mi ahij ∑ i=1h ahi =h∑=1i=n1h • ∑ j=m1i ahij x 100 ∑ ∑ EMR = x 100 0.5 • i= 1 j= 1 2 R 2 x (V(R) V (Y) = A L)x V(Rh)Yha h EMR = x 100est 1 2 2 0.5 0.5 V(Y 2 ) = R ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ Tadeo et al., Muestreo por conglomerados b para manejo forestal... Ht = a x DAP Estimadores de razón de medias Vflsc = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP2 General notation Para analizar el inventario forestal del predio se utilizaron los estimadores de razón de medias estratificados descritos por b consideraciones: Ht = a xlasDAP Velazco et al. (2003), y se incluyeron siguientes A = Total forest area (ha) of the studied population Vta(ha) + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) Ah = Forest area the (a h stratum of the studied cc =ofexp 0.5 0.5 population, h=1,…, L Y – 2 x V(Y) ;Y + t2 x V(Y) L = Number of strata [ ( ) ( ) Bat = exp (-3.1141 + 0.9719 * Notación general Vfl = a + a x DAP + a x DAP2 sc 0 1 2 ln(DAP2 x Ht)) / Under conditions, it may be expressed as follows:mi b m t Ht = athex “A” DAP Yhi ∑ j=1 yhij ∑ j=1i ∑ k=hij1 A = Área forestal (ha) total de la población de estudio Yhik = = m = m L ahi Ah = Área forestal del estrato h de la población ∑ j=1i a ∑ mj=1ii ahij Vta(ha) cc = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) 2 Vflsc = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP de estudio, h=1,…, L A = Ah a = Ahij yhi = L = Número de estratos nh hi Bat = exp (-3.1141 + 0.9719 * b condiciones “A” puede expresarse como: HtBajo = a estas x DAP L Vflsc = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP2 A = Ah ∑ h =1 ln(DAP2 mi ahi = Vta cc = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) Donde: ∑A j=1 hij ∑ ∑ i i ∑∑ ∑ ∑ ∑ i=1 yhik j = 1 x Ht)) /1000 Y = hik Vtacc = exp (a + b x ln(DAP) Where: 0.5+ c x ln(Ht)) nh0.5 Y – 2 x (V(Y)) ;Y + t2 x (V(Y)) ] [ ahi = Sampled forest area (ha) nh y of UMPinh of the mi h stratumnh m t yhij of the hi ∑2i=1 • ∑nhj=1i ∑2k=hij1 y ∑ ∑ ∑ • n (auxiliary variable), which results from the sum i=ln(DAP 1 j=h1/1000 2 i=x1 Ht)) mi (-3.1141 + 0.9719 (y y ) Bat = exp ∑ni=1 (yhikm) — hih Rh = UMS = n in∑ i=m1thathik —=UMP, * V(Y areas from the h= ia ) = mi nh aassessed m t hi i hij hik ∑ ∑∑i=1 •∑∑nj=1(nyhijkhij — 1) ∑ i=1h n• ∑(nj=1i a—hij yhi = expressed yhij Yhias: ∑ j=1 i=y1hij h h Y = = m = j=1 mik=h1 h j = 1 hik ia a hi ∑ j=1 ahijL m L ∑ j=m1 hij h =1 ∑ ∑ ∑ ahi= Área forestal (ha) muestreada de la UMPi del 1 A = Ah n y y2 + R 2 nh a 2 + 2 nh ahi = Anhijh Y (yhiha- est Rh=x ah)y2 hi = ∑Ahh xy yhik nh y msei obtienenh mi thij ∑ estrato h (variable auxiliar), la ncual ∑ h i=1 hihijhih h ∑ i=1 hi i= 1 A i= 1 2 y y h =1 hi ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ln(DAP • hij • hijk x Ht)) /1000 Bat = exp (-3.1 141 + 0.9719 V(R ) = = j = 1 j = 1 i=evaluadas 1 j=1 en esai=1 j=1 k=1 n Yhik = * i=1las UMS al sumar las áreas Rh = de = ∑ i= nh h nh(nh - 1) ah2 h =1 nh a = nh mi nh mi n (n 1) a a UMP, en términos de: ∑ i=1 hi ∑ i=1 • ∑ j=1 hij ∑ i=1 • ∑Where: h h j=1 hij nLh stratum 2 = Area of the UMSj of UMPi of the h a L hij n nh nhmi nh nh mi 2 thij ∑ i=1 (yhik) L yhij— yhih)2∑ i=∑ mi mi hi ∑ 11 yhijknh 2 ∑and/or ∑1 (yj=case) ∑ h y(0.02 • ∑i=1j=0.04 i=1 ∑ 1(yhik 1hik) —k= ha, as V(Y is1 •i=the 1 ) = 2 A h x v (yhih) RHth == a xni=1DAP = = b V(Y ) = = ha R = est A x R nh n4,m mA ia isi aA the number of•h∑ assessed UMS in A = Ah h∑ nhn (n — 1) (n ahi = Ahijnh yhi2 = nhyhij2 2 nh 2 m∑i i=1=h an1,hih 2,hik ∑3i=or ∑ • hij hij1) h h h =1 1 j=1 i=1 h j=h1 — h =1 y + R a + 2R y a (y R x a ) the UMPi ∑ ∑ ∑ h =1 hi h h h h i=1 hi hi i=1 hi j = 1 ∑ i=1 j = i=11 hi ∑ ∑ V(Rh) = ∑ = Vfl n=h aa + a x DAP +L a x DAP2 ∑sc 1 0hi 1 2 Donde: interest variable the sampling unit: ) 0.5;Y nh(nh - 1) Fori=the 1 at the level of2Yha – 2 x V(Y + n h hanest haest 2 = Y ahijn = Área de UMS j de nla UMP Ahnxh yyhih nh (yhaest 2 + R 2 estnh a 2 + 2R nh la m mi i thijdel estrato h 2 h y a hy iy h R x a ) A h ∑ i=1 hi hi ∑ hi h h h =1 ∑ i=1 hi h ∑ i=1 hi hi ∑o 0.04 ∑ j=1 ∑ k=1 yhijk ∑ (0.02 • ∑ ha, hijsegúnL∑sea 1 •el caso) Where: Vta + c x ln(Ht)) V(Rcc ) = expi=1 (a + b x ln(DAP) = Rh = mni=1= 1, 2, = b3 noi=14, esmj=1el número = i=de nh a h 1 2 n m hR ia hi - 1) ahx V(Y)in0.5the y n=h(n Interest variable to∑0.5 0.5 Ht = ∑ai=1xhi aDAP i=be 1 studied A∑hi=xUMS hi hY ∑ i=1h • ∑ j=R1i =ahijA ∑ evaluadas –2 ;Y population t(n2 hx - V(Y) 1 • h j=1 hij n+trees, 21)x V(Y )total en la UMPi h n 0.5 0.5 (basal area, number of volume and ha est h =1 R – L2 x V(R)EMR;R tα/2 xh V(R) x 100 2 =x+ Ht)) L aerial biomass) /1000 Bat = exp (-3.1 141 + 0.9719 ln(DAP 1 2 Y 2* + a x DAP VflPara sc =laavariable 0 + a1 xdeDAP 2 V(Y ) = ha interés a nivel de la unidad de muestreo: Avariable x v (yhih of) the 1 yhi = ValuehaofesttheAinterest 2 mhi mi UMPi thij estof the h R= A x Rh Y yhij as follows: y ∑ ∑ ∑ h nh y a h =1 nh y 2 + R 22 nh a 2 + 2R nh (y - R x a )2 stratum, which is expressed j= 1 j= 1 k= 1 hijk hi A h =1 Y = ∑ 0.5 hi h h = = hi h ∑ i=1 hi h ∑ i=1 hi hi ∑ i= 1 hik i= 1 Donde: mi L 2mix V(R) ahi V(R ) = = exp (a + b x ln(DAP) = a ∑ Vtahcc + c x ln(Ht)) ∑ nhobjeto 1 hij mi a 2 EMR =∑mj=1i ahij 0.5 x j=100 yn=h(nVariable de i=1 hi 0.5 h - 1) ahde interés en la población Y = A hih )R est;Yha +y2h =xx YV(Y ) A = Ah Yha – 2 ax V(Y h - 1) denh árboles, estudio (área basal,nh(nnúmero = A y ha ha est hij est hi hij est 2 est n hi 0.5 0.5 total) ∑ i=1h yhik j = 1 h =1 L volumen y biomasa R0.9719 – 2 x aérea V(R) ;R tα/2 /1000 x V(R) 2 x+ Ht)) j=1 Bat =yexp (-3.1 141 + ln(DAP Yhik = 1 hi = Valor de la variable* de interés de la UMPi del nh 0.5 R= Aestrato x Rhh, el cual se expresa de la siguiente forma: h Y ha = ) Ah x Rh 2 x V(Y Where: A h =1 0.5 of= nthe 0.5 n n= h Value m est variable n100 m thijUMSj 0.5 h the )2 yEMR =∑2k=1 yAhijk x(yhikv(y ∑2i=h1hof L hi n1hixyhijV(R) ∑x)2i=V(Y ∑ i=+1h •tα/2 ∑Yinterest ∑nofhj=)(y1ithe R – 2 yx∑hij i=V(R) ;R 2mi x V(R) hih) 1 j= 1 • est mi (y y ) ∑ hik —= hih hik — nh of the∑hi=ha1stratum Rh = n UMPi = EMR = x 100 i= 1 est mi V(Y∑hikn)h =•defined = nh mi ahij h hi A = Ah 2 m∑i i==1 aPreviously i=1 ∑nj=h1(nahhij — 1) ∑ i=1 •n∑(n j=1 — 1) a = AR y = y nh(nh - 1) ah2 ∑ ∑ [ [ ∑ ∑ ( ) hi h =1 ∑ j=1 ( ) ] ( ) hij hi ∑ j=1 [ ( ) ( ) ] 0.5 EMR = 2 x (V(R)) L ( ) ( ) ( )( ] ) ( ) ] ∑( ) ] ) ( ) ] h h 0.5 (Y )= ( ( ) ) ∑ ( ( ) 2 interest x V(R) variable atL the study2 unit (tree): For the 0.5 YV(R –h)2 x V(Yest) ;Yest xA100 V (Y) = A x x Y h h est est hih R(yYha- R of=x a1the nh y a n 2 interest + Rh2 ∑ nhofahi2the + 2RUMSj yhijk∑=nhValue hih ∑Ai=h1h xyhiy2variable hi esth A h) h ∑ i=1 ofhi hi i=1 i= 1 V(Rh) = =1 UMP i of the h stratum nh a the k tree2ofh= the hi i=1 UMSj h - 1) ahof the assessed trees in ∑the thij n=h(nNumber of nh(nh - 1) nh Y= Ah the x RUMP h i of the h stratum A2L x v(yhih) L V(Yest) = 1 h EMR = x 100 1 V (Y) = Ah2 x V(Rh) R= A n 2 n 2 n 2 ∑ h (yhi - Rh x ah)2 ∑ i=1h yhi + Rh ∑ i=1h ahi + 2Rh ∑ i=1h yhiahi V(Rh) = i=1 = n 69 ∑ i=1h ahi nh(nh - 1) ah2 nh(nh - 1) V (Y) = Y= Ah x Rh nh Rn ∑ [ hij Donde: Y= A0.5h x Rh 0.5 n=h yValor;Rde nhtla variable mxi V(R) de ninterés mi dethijla UMSj de h R – 2 x y∑hijV(R) + hi UMPi ∑ i=1del α/2 • ∑ estrato i=1 la j=1 yhij h ∑ i=1 • ∑ j=1 ∑ k=1 yhijk Rh = m n= Definido = = m n m ∑ii=1h ahi ∑ i=n1hanteriormente ∑ i=1h • ∑ j=1i ahij • ∑ j=1i ahij Para la variable de interés a nivel de la unidad de estudio (árbol): [ ∑ ( ) [ ∑ [ ∑ ∑ AV(Yx R h =1 h [ haest) = h ∑A A2 h =1 hx 2 ( ) + 2 x (V v (yhih) 0.5 0.5 Yest – 2 x (V(Yest)) ;Y0.5est + 2 x (V(Yest)) ] 0.5 [ Ah [xYha V(Rh–) 2 x (V(Yha )) ;Yha + 2 x (V(Yha )) ] 2 2 est est est est Ht = a x DAP Ht = a x DAPb [Y b 2 = a+ xaDAP DAP Vflsc = a0 + a1 x Ht 2 xbDAP Ht = a x DAP 2 Vfl = a + a x DAP + a x DAP Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 sc 0 1 2 2 Vfl = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP Yhik 2 Vtacc = exp (aVfl + bscscx= ln(DAP) + c x ln(Ht)) a + a x DAP + a x DAP 0 1 2 Vta (a =+ abas: cc it= exp Also, is defined Ht xx ln(DAP) DAPb + c x ln(Ht)) 0.5 0.5 Htyhijk= a= xValor DAPdeb la variable de interés del árbol k de la Y – 2 x V(Y) ;Y + t 2 ln(DAP) x V(Y) [ ( ) ( ) Vta = exp (a + b x + c] x ln(Ht)) b cc b de la UMPi del estrato h 2 x hHt)) 0.5 0.5 Ht = ccathe DAP UMSj assessed in the Bat 141 +=x+0.9719 Ht = a x DAP h==–exp 2xxln(DAP) Vta exp (a +*+UMP bln(DAP + c/1000 x ln(Ht)) 2 stratum 2Number xsc(-3.1 V(Y) ;Y t2DAP xln(DAP V(Y) Ht)) /1000 Bat =[nYexp (-3.1 141 +of+0.9719 ( ) ( ) ] = a a x a x DAP Vfl Y 0 1 2 * thij = Número de árboles evaluados en la UMSj de Nh = Number of UMP of potential 0.08 and/or0.5 0.16 ha of b 2 0.5 hik Ht = a x DAP a1 xdel DAP + a x DAP Vflsc = a0la +UMPi 2 Y – 2 x V(Y) ;Y + t 2 x V(Y) b 0.5 (2 are )measured ) ]/1000 ] h 2 the h stratum, when the UMS Ht =+ estrato aa2xxDAP m0.5 thij 2 2( x Ht)) DAP Vflsc = a0 + a1 x DAP 141 ln(DAP =Ya0= +exp a1∑[(-3.1 xY[mDAP a0.9719 VflscBat –i four +y t2 x2(V(Y) y2 x++(V(Y) ) ∑bj=x)1iDAP ∑;Y * j=141 1b hijthij+ 0.9719 k=ln(DAP 1 hijk mi=hi exp m Ht a x DAP x Ht)) /1000 Bat (-3.1 i L L Vta yhij + =mbi x∑Ht m*i m =∑a xy=DAP m Yhik= exp =∑ (a Yhi cc ln(DAP) + c x ln(Ht)) hijk 2 = ab0 + a+1 cx xDAP + a2 x DAP Además, define: Yhik = estimator = mj=a1 hi = ∑ j=m1ii amhijik=1 0.5 ∑ j=m1i ahij i 0.5 sc V( 2 Ht = aVfl xbscDAP Vtacc = se exp (a + Vfl x= ln(DAP) ln(Ht)) General a0 ++ ca1x ln(Ht)) x DAP + a2 x DAP 1(V(Y) AA = = AhaAhih 2 ymxi (yV(Y)) ] mi thij y ahij) y;Y= + ty [ =Yahi–(a=2 A+hijxj=∑b ∑ j=a1=i hiaexp Vtacc = exp (a + b x ln(DAP) hij j=A 1 ln(DAP) hi 0.5+ ∑ hij=ln(Ht)) Y ∑ hij 2 yhij∑ hijk b 2 m m t 0.5 Vta x c x hij hi j= 1 j= 1 k= 1 hi L i i hij cc Ht = a x DAP x DAP Vflsc = aj 0= 1Ht + ba+1=ax2∑jDAP h =1h =1 y m 1sc 0(V(Y) 2 x ∑DAP Yaj ==–hik xYaDAP +2yi hij+tx2jaHt)) nh = Número de UMP evaluadas en el estrato h a12x==to [+YYVfl ) ;Ym=j=x1i1mmDAP j=1) ∑ k= hi =x=1(=V(Y) m]1i hijkm i nLh 141 /1000 = exp (-3.1 + 0.9719 ln(DAP The general Bat estimator made ithikpossible get information i a per a 2 = = a n y hi ∑ ∑ h hik * ∑ Vta = exp (a + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) = a141 a DAP de a 0.08 x DAP Vflsc y 0 + cc 2 x oHt))0.16 Nh= =exp Número de1 xUMP ha ∑ i=stratum =i=1 (R )Aand ahi ma ∑= mj=i a1hijAhijm t ∑ mj=iya1hij =hij i y Bat (-3.1 1Y hik = A h its variance: hectare at= the level exp* ln(DAP (a +* ln(DAP b2x2xln(DAP) +b c/1000 x ln(Ht)) Ht)) /1000 Bat = exp (-3.1 141Vta + 0.9719 j=1 hi 0.5 cc+= 0.9719 hij i hi j=1 2 h hik Y A A = 0.5i 2∑ hij 2yhijk hik n exp Ht h,= +acuando potenciales las cuatro a1estrato x DAP ax2DAP x DAP Vflsc = a0 +del hY aj=(a =2+hij bx jln(DAP A1ln(DAP) = ) j =yY1]hh Vta x=V(Y) ct2x xyln(Ht)) /1000 = cc exp (-3.1 141 += +exp a+ 0b ai∑[ln(DAP) ac∑ DAP Vfl 1hij 1 hi=nhcc – yDAP ;Yx+k= +Ht)) V(Y) hij2)xj=x1ln(Ht)) nh y nh Bat nVta mhih= =1 m0.9719 txhi sc 1nY (a x + ( h * y y m m thijhi( Y = = = hi ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ h • j=∑ hijk i thij i =1hij mi i=1 Y n1 h mk=y1hik m UMS son medidas i=1 nh y i=1 • nhj=h 1hik i m y y j = 1 hi L ∑ ∑ = yahijhi n=∑hi∑i=n∑1hmni=m•y1i∑hiki aj=∑hij1 j=∑1 k=hij1 yhijkn∑h ∑j=1j=i 2a1 hij∑mk=i 1 hijkj = 1 2 x Ht)) R h= 1 • j=1 /1000 Bat(a= exp 141 + +0.9719 ln(DAP Vtacc = exp + b x(-3.1 ln(DAP) c x ln(Ht)) nh∑ai=1 = nh i=m 2 i a YhikY * 2 R = = = i=1h2• ∑i=1i=j=n=j=1ni(y1nahhij) mmi 2 ∑=i=1 (yhik) mi 2 L L a0 + a1m x ln(DAP DAPm+ a2xxHt)) DAP/1000 Vfl += 0.9719 n =hik nh Y ∑ Bat = exp i (-3.1 141 h ∑ i=1 nhih ∑ ∑nhi=(y1 • ∑nyj=h 1 )2hij m (y—hik==y)2a h∑ ahij mi x Ht)) (y1hhik (y141 — ia Bat = hi)exp ai—a+hij 0.9719 hik — hih ∑ ∑ i a=hii=1 ∑ ∑(-3.1 Vta exp (a + c *2x∑ln(DAP ln(Ht)) hik hih m thij Vtacc = expm(a +mbi x scln(DAP) + c*i x ln(Ht)) i= cc ∑ Estimador general A A i= 1 i=1+hA 1•bm ∑ ∑Ymj=hikxi j=hi1)ln(DAP) • hij y i=h)1L== exp j=1 nh(-3.1 1 hijln(DAP a141 ==nn∑+hhni=•h0.9719 = xmj=1iHt)) ∑nhj=ny1hi hiy•hij∑ ∑ythij V(Yhik)i=1= V(YBat =∑ my∑hijk y n j=hij1/1000 hi hij y hi h * ∑ ∑ ∑ ∑ i i k=1 h hik AA = = Ah A h hij n n m n m t n (n — 1) y Y = = = i= 1 i= 1 j= 1 i= 1 j= 1 k= 1 n (n — 1) ahi = a =Ahij A yhib = y yhij2= h h i h i hij ∑ n (n — 1) hik h =1 h h nh y n (n — 1) y hi=1=h∑ j•hik m y y h h m hi 0.5 0.5 ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ = 1 j = 1 i R = = hij • hijk h h hi hij hi hij (y i Ht)) /1000 Bat = exp (-3.1 Ht+ =0.9719 ainformación xccDAP L141 na h =1h =1general = exp (a bi xxln(DAP) + c x ln(Ht))mi n1hi=a1hijV(2h m2))=2i1— ∑] j=∑ A∑i=h=1nh ahi=n [∑Yi=n–1hnayh2hikxj==(1mV(Y) AR= h=Yhik h hi )= y ;Yhih∑i=)+21j=t12∑axnhijj=hn(1hV(Y) = 1 j = 1Vta j = 1+mhectárea * ln(DAP El estimador permitió por A y(ymhihik2j=k= y /10 ) a ∑Ht)) — j = 12 L j obtener h2 n2 hj=ii=11i a(y nln(DAP ∑ ∑ hi hij x 141 + 0.9719 • hijhik hij 2 Lh1i=(-3.1 nnhi=hBat i=1 n(yhij 1• ∑ i= hhik n m n hi= n 1 2 = hexp 2∑ n n 1 i= 1 1 m m h i h m h L x Ht)) /1000 Bat = exp (-3.1 141 + 0.9719 ln(DAP h (y y ) (y ) a * — y + R a + 2R y a i i ∑ V(Y ) = = (y R x a ) a a i h =1 hik — hih hik hi Y = ∑ a nivel de estrato (Rh) yAsu=varianza: n ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ hi h h ∑ hi h hi h hi hi • hij • hij L i= 1 i= 1 hik 1hm i=n 1 i=1 j=n 1 j=1 1 A nhm —ihiki=11)= i=1nh nj=h(n =A —j 2= 1) =* +Aahij2 x DAP2 yhiV(R = h) =yhiji=1 1nh (y - nR2 x=a L)2i=i=11 hikn V(Y 2 hn(n 2) +h a0 + a1axhiDAP i Anh =yhik ∑hhni=ah— A = m h =1AhVflh scn =Bat Rhhn ah1hihi2y1) +a 2Ri h =∑thij nA y(n anhih h— m m = Y 1 (n 2y A y ∑ ∑ hi h h h h i ∑ hi hi 1) a = A y = n (n 1) a ha (y ) x Ht)) /1000 = exp (-3.1 141 + 0.9719 ln(DAP nh y n m t h h hi hij h hih m m t y i= 1 i= 1 ∑ i=1∑x y h hA i=1 Y ∑ i=h1 = hi hihij y j = 1 hij hi iy h i Yhij1)hik =y ∑)12i=1 ∑• ∑nj=i hy1(y n1=1 ∑ )k=2—1 y∑hhijkj=1i=ih1∑ k=hikhij1 yhijk yhiY ∑Ai=A j = 1hij) est hy * m m n (n 1 • j= ∑ ∑ i=1 nhi h y ∑ i=L1h • ∑nhj=h 1=1 V(R = = h Y hij m ∑ i=1 • ∑ j=n hijk t ha hij A = (y m h hih n n est h h i i L 1 k= 1 ∑ ∑ j= 1 hi h h hik j = 1 n y n= 2[y Rnh(n=h =1- 1) = nh) = Yhik i=1 hik =—ahihih=L=nh h ∑i=A 1hij yhijk j=1 Rh = n∑ i=1 = hi n ∑ i=Lm1 • ∑ j=1=i yhij n∑ i=1h m• ∑ j=1i j∑= k= n aA2 1 =∑y nnm)hh2i=i 1na1∑hhij2ammhinii=ham(y2i )2n—thhijhmi∑hi2ai=1h (yhik) S =1 hn mniha= anmh i (y n=1hh∑ mix ln(DAP) mi hik ia h ia L h h ∑ h ahi hV(Y 2y L h∑ Rh ∑= i=1h anhiA =∑=i=1h •A = y n (n 1) ∑ ∑ hi ∑ j = 1 j = 1 • hij • hij y hik — hih hik y + R a + 2R hij ∑ ∑ ∑ n (n — 1) ∑ Vta = exp (a + b + c x ln(Ht)) (y R x a ) hij • hij n hi hij ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ i= 1 h hij ∑ (ni=11 h 1—∑nh1) y = y i=aj=111i=2n j=1hihijk h h ∑ ccai=1 = j=1 A hin •j= ∑i=Ah1i=(y1= Y-hij=i=R)1h1A j=1 i=k= hi= = •hhh1hi=j=)1211hh level y ==1+hhRh2hj=A a1 hi1n2h + 2Rn2yh hi∑=∑nhii 1 ∑ i=1h ahi hA=1∑= i=n1h • ∑Aj=m1i nahhij hi n∑jhLi==n11h • m∑hiji j=m1i ahij nh hi mmji i = 1thijhijRIt provides =V(Rh)ni=1=∑ati=nV(Y = hihhik=1ha =i=nA1) 2 =∑ ∑)hij(n h x =a mRiR data byhL hectare property and was hh nhihixh (yyitm hih 1∑ i= 1 ∑— y (yhikm est n = 1 the (n — n m n m A x n n n hik — hih L h h n a = A y = y 2 y h i h i h i = Y A y hij hynhi=ahhij A∑h xi=•1y∑∑ h 1 h V(Rh∑ j = y1hij• ∑ ) =i=1 ahinhL(n∑ha ∑∑nhj=i=)1a1hi—∑ahik=ti=hij11j ∑nhi=y1 hi ∑nhi=1hi• ∑mj=i 1 yhij hij ∑nhi=1 • ∑mj=i 1 hi∑thijk=given h = h∑ai=i=hij1h1•1) -est11)•L∑∑A a2V(Y hih 1 hijk A h h ) = hhik h =1 i= 1 i= 1 j= 1 i= j= 1 i= 1 j= 1 2 in the following expression: y yhij = ∑ i=1 a• ∑ =j=1 ∑ A h =1 (n Ai=1= • ∑ j=A1141 (n R)- 1) Rh =1= ∑ hi == ∑exp 1 = a ∑ i=1 m= hik n nh(nhm n— 1)= - 1)∑ hnhi— 2yj xhijk = Ht)) 1 V(Y 1) yhahiest=) = A2 yhij A h x1nvhn(y k= mjhi= 1+= 0.9719 mi1hij hi*nln(DAP hmiEM iy h R = /1000 h nhi na(nhhhij•h∑h- m1)i ∑∑nthijnhi=h(n1ny• hijk AV(Y x =1Rh ) = ∑ h yhihhhi 1AhY2hik∑∑x=ni=hvnh1h•a(yL∑nhhi =1 R h= ∑ni=n1hi=n1hBat ahi= 2 ∑ nnhh(-3.1 a a h =1 ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ • hij • hij • hij n h nh (y - R x ah)2 2 2 ) n m n m h i= 1 j= 1 i=n1h h∑ j=1 ahi h i= 1L = i= 1n h j= 1 i= 1 2 j=1 k= j = 1 ha i= 1 a j= 12R i= 1 j = 1j= 1 ha A h i h i 2 n y + R + y a h hih n 2 Y 2 est 2 A x y h h ∑ ∑ ∑ ∑ hi h h ∑ hi ∑ h R = mLi ahi + 2R ∑ hi a h n m y ta mhii∑hii=1thij• ∑ j=1 ahij - LRnest ) nh∑y h yhi +nhih h =1 h x aA h= ∑Rhi=1h=(y1hiAha n hii=1 m∑i i=1h L•h∑ ∑ i=y1 nh i=1hh•m∑ V(Rh) = i=1 nh ∑ i=n1h y= hi 2i=i=11∑ i=n1hn•h ∑y j=2i=m11+i i=y•R1hij 2 j=1 n∑hhhiji=aan1h 2•i=+∑1 2R ∑i j=ai=11i ∑hik=hij1hiyhijk hha=1 ∑ i=1 2 1 h j=1h ∑ k=nh1 yyhijk aLhijx yj=1 hij ∑= i=1∑ V(R ) = = hi ∑ a h =1 Y 2h x ahn) (y R n ∑ ∑ ∑ • • n A ∑ ∑ ∑ h hi hi R = = i= 1 nh(n∑Rhi=h-1 1) a hi h hi hi hi ha h i= 1 j= 1 j= 1 1 n=nhhh1 20.5 = hn ∑ =h =yhi n i=n1∑(nnLmh - ∑1)m=i yi=11 ∑n nh ∑mmmi=1i ∑ thij y 0.5 a2nhi2h hij∑mi=i (ynh ) 2est mhih ∑ny(yni=hhih nh (y hh h1a hR∑xx+nRaA nRh=(n=1hA∑-))1) ahhiA i2RA mi – 2 x (RV(Y a)2hixY) (1 V(Rh) = V(Y = h a i=1 • hijkn x (yy∑ )2x2h∑ (y∑hihik ) +—•2R Y ;Y V(Y ) h ah hij y h h i=h i •a j=1 n hij n hn ij= A v ) i ∑ ∑ ha hik — +ya hih ∑ [ ) ] 2 ∑ 1 i= 1 1 k= 1 n m m t • hij ∑ A x R n ha h h h hi h h h =1 est a hi 2 ∑ h hih 2 i= 1 i= 1 i= 1 ∑ h h i h i hij j= 1 i= 1 j= 1 est haest yhijk haest i=h1 =1 V(Y 2 - 1) i=1 nha1hAest(n i=1 hhaestV(Y h ) =) = A i= i==1 ah R i==1 • ∑ j=1 hij ∑ i=1 yhih= ∑∑ i=∑1i=i=•11∑a• hij=∑1j=1 hijyhij ∑ ∑ ∑ h n (n 1) • = A x v (y ) n 2 n n A n 2 V(R ) = = 2 0.5 0.5 i= 1 j= 1 k= 1 2 ha h h h h h hik h =1 h h hih h 2 n n est ∑ mi 2- 1) = nha 2= nh 2Amin=h 2 y + Rh—h ∑a1) ahiY2 e+ A=xh(n L (ynhi -(n x— ah)1) ∑ n nh y ya Y h – 2 hRh=1 ha A n =(y nR h n h (n =1 L i=A1;Y 2 y = a a i= 1 hih(n i= 1 x V(Y ) + x V(Y ) h h y + R a + 2R hi∑ h ∑ ∑ h ∑ R a ) h h h hi hij hi hij ∑ ∑ ∑ hi n n 1) a • hij • hij n [ ( ) ( ) ] 2 ∑ n m n m ∑ ∑ hi h h h a n i= hha=1 h h nhi=1i a hi hi = - 1)haest i=1 1 j=a∑ 1 h h V(R Proporciona informacióni=1pornhi=hectárea 0.5 haL 0.5ha 2 nivel est h)est=h 1 hi hpredial, ∑1hii=21hih+h•i=R∑j1h2=j=h1a1∑i aj=hijnh1i=a1 hi2hi+ 2R n2h(n V(Rh) =∑ i=1 (y1 hi -hi=R=1 =hia 1hijhi ) ;R + est 1 h x ah) i=1= ∑ i=1 y ∑ni R∑ni=hh–1∑ 2• ∑i=x1j=(1jyV(R) tα/20.5 x (V(R) h 2 n 2nh nh(nA2h2L- x1)vnah(y R = de la siguiente i=1 ALh x Rh V(R [ ) ] h a n 1 2 2 V(Y ) = partir ecuación: hn (n + -2R h ) = = ∑ 2 x V(Y ) nh(nh - 1) a2h haest(yhi2- R2 h nx ah) h L∑ yhihihL)+nR0.5 A h =1 nhi=a ( ) h 1 hi hhi nhh 1) R = h 2∑ i=1 2a h ∑ i= ∑ ha A x R 2 1 est A i= 1 2 h L i= 1 h ∑ h h n (n - 1) i=n1h nhi EMR = A V(Rh) =x 100 1 +(2R n (n - 1) a (y 2h) 1 ∑ 0.5 – hi12- =Rxh xA V(h [-Y=Yest1)haha∑0.5 ()aV(Y )1hihy2;Yhhi);Yx+ vRhah(yest∑+hih∑i=+2)1 n2axhhi ax(V(Y V(Y2)ha ) h0.5 =esti=1=1 i=)A (y R= Ah x R∑h nh (yhi -hRh xh ah)2 n∑h i=n1h yhi2 +nRh2 ∑mni=nh1h(nahhih2 h-+ 1) =A 0.5 2Rh ∑ n yhihahi h =x2ha V(R h =112 x V(Y –ALh=V(Y 222 xha(estV(Y x vy)est)hih Yha hinh a [ hY n (n a n m h ) i= 1i h R thij est i= 1 i= 1 A h V(R h h i h – 2 x V(R) ;R + t x V(R) 2 ( ) ha ha ha h h A ( R=h1estn)h(nx h100 ]A-Ah1)=1hx a=1Rh esth =1nh(nh n- 1)(nest - 1)n ∑ i=1V( R)0.5n=est = 2yhi ∑nh •2∑ y2hij2 nh ∑nahni=h21ay•+ ∑22R+j=1R[∑2 k=nh1nhyy2hijkaax2 +(V(R) Ah xha α/2 nh L(y - R x∑ =1 h) = R est ahi ) h h∑ ∑ ∑-i=L11) ∑ i=1h xyA Rhiahh=2h ani=h1) =∑∑i=ni=1h1ni=(y1yhihi- R+hmj=xR1 hah)∑ =i=∑1∑i=1i=hi1 hinhi EMR 2 h hi= h h n (n i==1i=1 hi hi hi ( 2Rh EMR h h0.5 n0h 1 h h m 100 A h =1 h V(RhR) ==1 V(R = YLha – 20.5xL h(V(Y nhh• a∑ i ahij nh a 0.5 0.5 + 2 x (V(Y ∑Ri=2h1h)a=hi ∑ ni=1hh•(n∑hj=1-i a1) ∑ A x hij Y ) ;Y ) =1 n [ ) ) 2 i= 1 j= 1 h ∑R hi R – 22 xha(V(R) hi nh(nh - 1) ah nh(nhA- 1) h∑ ha ha ))0.5 0.5 R= A estest 0.5 est x L(V(R) est (V(Y ) ;R–;R2+22+xt[xYxt(α/2 ) est] ] ))0.5+ ;Y2 x ha(V(Y x Rahh ha (nh - 1) i=1n [R[ –0.521x (V(R) nh(nh - 1) i=1nnhThe –(were: 2 )est x)))(V(Yx;Y +2x V(Y 1 x V(R) Y V(Y L A h =1 h 2 ) [ ( Y = A x Y EMR = 100 h ha ha ha α/2 R = confidence intervals for at 95 % reliability ha h h ha ha Rh Ah x R1esth haestest 2 RA = ha estest est est 2 x (V(R)) hih h =1 hAxestV(Y = haest) = 2Y2ha A h xx 100 2EMR Ax 100 L 0.51 0.5 v (yhih) EMR = L h =1 h =1 [Y 0.5 est R = R – 2 x V(R) ;R + t x V(R) A Y A x R [ ( ) A 1α/2 h ( h ) ]R = 1nh (y - R x a )2 nh y 2 + R 2 nh aY 2=+ 2R AhnhxRyRah h =1 ha 2 x V(Y ) 0.5 est ( ) 0.5 h ∑ i=1 hi h ∑ i=1 Y hi hi = A2h xx (YV(R) 0.5 est 0.5 R =h =1 i=1 hi Ah h x hRh= ∑ i=1 hi est V(R) EMR AhV(R x 2Rh2)h = ∑ A 0.5 2xx)100 V(Yha )) ) xx (ha(V(R) (0.5 =+ thih ;R(V(R) nh a[R – 2 xEMR 2 V(Y ( ) ) ] est h =1 2 x ) = x 100 0.5 A 0.5 α/2 2 ) ∑ ha hi 2 n (n 1) a EMR = Y est h =1 i= 1 0.5 x 100 h h h 2 V(R))0.5 ;R + tα/2 x (V(R)) ] EMR =v(y )EMR 2 [R – 22 xx ((V(R) 0.5 haxest 100 = x 100 nh(nh - 1) V(Y 0.5 0.5 Y R Y – 2 x V(Y ) ;Yha)0.5+] 2 x (V(Yh ) = A x n [ ( ) h hih [R Y–;R2+xha V(R)x) (hV(R) ;R +) tha x (V(R) ha h est ) x 1002 est =t(α/2 x Y Rx –R2 x (V(R) estY A est est α/2 R [ ) ] est hih Y = A EMR = hahestx Y h h L Y = A 2 est hih 0.5 0.5 0.5 R The estimate relative (EMR) was: – 2para x (V(R) tα/2 x d(V(R) 2 0.5 1 ;R + confiabili 0.5 [R0.5 )]] 2 x sampling V(R)) error ( 2 Los intervalos de confianza ad fueron: 0.5 0.5 0.5 R )al = )95;R%+deA 2 x R R – 2 x V(R) t x V(R) V (Y) = A x V(R ) h h [ ( ( ) V(Y ) = A x v(y EMR 100 h = hestY = [R A – xh2 xAR V(R) +0.5tha V(R)) ] 2) x;R(V(Y )x) 0.5 0.5 ( ) ( A h =1 α/2 2 x (V(R)) hih x α/2 h h Y = x Y 2 x V(R) 0.5 0.5 0.5 est h +Y=test x) Yxhih]100 (α/2 R Y– R=2 ;R hih=) x) (V(R) EMR = x 100 AEMR x ([V(Y ) xest(;YV(R) h x+) REMR hx V(Y [Yest – 2EMR )Y ]Axh 100 0.5 0.50.5 est2) x (V(R) est ) =2= ( A est 0.5 Y Y x Y= A x R = x 100 h h h R est hih t[α/2 x2 (xV(R) R –0.5 2 [R – 2 x (V(R)) 2 ;Rx0.5(+V(R) est (V(R)) ) ] ;R0.5+ tα/2 x (V(R)) ] V(Yest) = R 0.5ha A x v(y ) 0.5 2 h ) R V(Y 2x V(R) ) = A x v(yhihhih ) R – 2 x V(R) ;R + t 2 x V(R) h 2 x V(R) EMR = x 100 est [ EMR = ( () ) α/2 ( ) ] 2 ( ) 0.5 0.5 V (Y) = A EMR = 0.5 x 100 h= x V(R h) x 2R x 100 Y A x V(R) R Yest –h 2 x h(V(Y )) R;Yest + 2 x (V(Y )) ] ( ) El error de muestreo relativo (EMR) estimado fue: 0.5 [ 2 with est est The total stratified property ( ) was determined Y = A x R 0.5 EMR = x 100 2 R ) h=x Y) A h x v(yhih) Y= Ah x 2Rhx V(R) hxest 2 x (V(R)) Av(y V(Y ) =2 YestA= V(Y ( ) x0.5 EMR = 0.5 x 100 0.5 the expression: R2hRhx V(Rhh) 2 h hih hih 0.5 = = Ahest x VY (Y) A EMR = 100 x v(yhih x (V(R) V (Y) = AV(Y Y) = h)– 2Ax h(V(Y )) ) ;Y + 2 x (V(Y [R –)2 x (xV(R) ) ;RR + tα/2 x (V(R)) ] 0.5 h xest [V(R V (Y) = Ah2 xEMR V(Rh) = 2 )) ;Yestest+ 2 x (V(Yestes)) YR= Ah x Rh 100 Y[=Yestest–Ah2xxR(hV(Yestest Y = RAh x Rh 0.5 – 22 x (V(Yest)) ;Yest + 20.5x (V(Y Y 2= Ah x V(Y Rh )[Y= est 0.5 0.5x R El total del predio estratificado (2Yx=) V(R) se determinó con A A x v(y ) – 2 x V(Y 2 )) ;Yh est + hih h 2 x (V(Yest)) ] 0.5 ( ) h x 100 V (Y) = Ah x[YV(R estVh)(Y) = ( estAest h x V(Rh)0.5 Y= A x Rh = Y – 2 x V(Y ) ;Y V (Y) = Ah2 x V(Rhh) EMR [ est ( est ) est + 2 x (V(Yest)) R Y= Ah x Rh V (Y) = Ah2 x V(Rh) V (Y) = Ah2 x V(Rh) V (Y) = A2h2 x V(Rh) Y [ est – 2 x (V(Yest))0.5;Yest + 2 x (V(Yest))0 V (Y) = Ah Yx =V(RhA ) h x Rh 2 V (Y) = Ah x V(Rh) V (Y) = Ah2 x V(Rh) V (Y) = Ah2 x V(Rh) 70 2 V (Y) = Ah x V(Rh) ∑∑ ∑∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ V (Y) = A 2 x V(R ) ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑∑ ∑∑ ∑ h 1 ∑ ∑ ∑∑ ∑ hik ∑ 2 ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ h 1 hik ∑ 2 [[ (( )) (( )) ]] n h;R Rh ∑xx V(R) a + 2R ya Rh –(y– 22 V(R) ;Ry ++ +tt(nα/2 V(R) - Rxxx aV(R) ) R ∑R ∑ i=1h ahi i=1 ahih2 h ∑ i=1 hi hi i=1 hi h h = ∑ i=1 hinhα/2 h - 1) n n (n 1) h h h nh [Y – 2 x (V(Yhaest))0.50.5;Yhaest + 2 x ∑ i=1 ahi nh(nh - 1) ah2 0.5 haest Lnh(nh - 1) nh [Yhaest – 2 x (V(Yhaest)) ;Yhaest + 2 x (V(Yhaest)) ] 0.5 0.5 1 L Tadeo et al., MuestreoYpor forestal... = conglomerados AhV(Y x Rest V(Y v(yhih AA22hh xx v(y h )) ==para manejo V(R) est hih 0.5)) 22 xx V(R) R= Ah x Rh 2 x V(Yha )) 1 EMR EMR = x 100 A ( = x 100 0.5 R= est h =1 A xR x 100 2 x (V(Yha )) EMR = A h =1 h h RR est Y And its variance was estimated as: EMR = x 100 ha est la expresión: Yha 2 0.5 V(Rh) = (( )) ∑ ∑ 0.5 V(Yest ) ;Yest ++ 22 xx ((V(Y V(Ye [[YYestest–– 22 xx ((V(Y est))) ;Yest est YY == AAhh xx RRhh 2 V (Y) = 0.5 [R – 2 x (V(R) ) 0.5 x V(R) ( ) ] α/2 0.5como: Y su varianza estimó R – 2 xse V(R) ;R + t [ ( ) (Y) == 0.5 VV (Y) EMRb= Ht = a x DAP 2 x (V(R)) R 0.5 ;R + tα/2 x (V(R)) Ah x Yhih Ah x Yhih The confidence intervals for at 95 % of reliability, based V(Yest) = A2h x v(yhih) on, were: 2 0.5 2 x (V(R)) V(R AAEMR hh xx V(R = hh)) R x 100 22 ] Yest = Ah2 x V(R Yesth)= x 100 V(Yest) = A h x v(yhih) 0.5 [Y – 2 x (V(Y)) 0.5 ;Y + t2 x (V(Y)) ] 0.5 [Yest – 2 x (V(Yest)) ;Yest + 2 x (V(Y [Yest – 2 x (V(Ym est))0.5;Yest m+ 2 xt (V(Yest))0.5] x Rconfiabilidad, confianza h = aintervalos DAP + a2 xpara DAP2Y =al 95A%hde VflscLos 0 + a1 x de Ah x Rh basado en Y = fueron: iy ∑ i ∑ hij yhijk hij Stratified meanYof ratio∑estimators Yhik = hi = mj=1 = j=10.5mik=1 ahi 0.5 0.5 x (V(Y ))∑ j=1 ahij ∑ j=1i2ahijby Vtacc = exp (aY+–b2xxln(DAP) 2 x (V(Y)) ] est This model was recommended Saborowski and Šmelko [ (V(Y)) +;Yc +x tln(Ht)) EMR = x 100 (1998) and by Šmelko and Merganič (2008) for systematic Yest nh V (Y) = Ah2 x V(Rh) y ∑ hik sampling for plots of different size. An adaptation was made for i=1 2 xmHt))t /1000 Bat = expV(-3.1 +A0.9719 ln(DAP2 estratificados Estimadores de media de Yhik = in order (Y) =141 )* irazones h x V(R hm i hij the stratification to analyze the data of the property nh Yhi ∑ j=1 yhij ∑ j=1 ∑ k=1 yhijk n h based in Cochran (1984). Y = = m = ∑ i=1 yhi m Este modelohikfue recomendado (1998) ipor ahi ahij Saborowski ∑ j=1yi aŠmelko hij ∑ Y = j= 1 h n2h nh 2 ∑ i=n1h (yhik)2 L nh y Šmelko y Merganič (2008) mi para el muestreo sistemático mi (y y ∑ ∑ i=1 (yhik) — nh — hih) i=1 hik General V(Y estimator b tamaños 0.5 0.5 de= parcelas de desiguales. Se realizó una adaptación ) = = Ht a x DAP n hik h nh)— 1) Y – 2 x (nV(Y) Apara = elAcaso y = [ (nh) — ;Y 1) + t2 x n(V(Y) h de la∑estratificación (n A y = y yhi ] 2 h a fin de analizar los datos del i= 1 ahik ∑ h h hi hij hi hij i=1 00 n Yhik = en Cochranj (1984). h =1 basado ∑ i=1h yathik2 the The yhik value obtained by hectare — UMP =1 j=1 predio nh nh level: 2 Vflsc = a0 + a1 x DAP + a2 x DAP L 0.5 0.5 t 0.5 I PP% = (R m+i t2 x n m1 Ht = a x DAPb Ht = a x DAPb h —0.5 0.5 i ;Y + hij ty2 x V(Y) Y – 2 x V(Y) ;Y V(Y) Y – 2 x V(Y) y n 1 [ ( ) ( ) ] Y ∑ ∑ ∑ [ ( ) ( ) ] hij hijk Estimador general n 0.5 2 n S = 0.5 ∑ h (yhik)2 2 x V(Y ) Yha= est = hi =yh Ahj=1x yhih( = nesth j=)1 k=1 Yhik mi V(Y) V(Y) nh y [Y – 2nhx ∑ mh i (y)hik — ;Y thij ] i=n1 yhih)+ nth2∑xi=1h(m (yi hik)2)— ( m A m y y EMR = x 100 i i= 1 ∑b i=)x1= ln(DAP) ∑ ∑ k=1 2hijk h ahi h =1 ∑ i ahij • ∑ j=1 hij + c2∑x=i=ln(Ht)) i=1 hi(a 1 • j=1 = ∑exp + hik V(Y j=1 Yest ∑ j=1 ahij a=valor VflscVta R=hElcc =DAP =DAP a+0a ax1hDAP x— DAP yn+2hpor hectárea de—UMP: 0 + naobtenido 1 xVfl sc =nde 2n x(nm (n 1) + anah nivel 1) yhij ha h bhikm ib i h h ahij m m0.5 mt i mi0.5 thij 0.5 0.5 ahij hia x ∑ ∑Ht ∑ i=1 • ∑0.5 • ∑ j=10.5 yyxhijkV(Y) i=1 =Ht = aDAP Yhi [nY –[Y∑2j=–1x2i2y(hijV(Y) i=x1 DAP j=1 t ∑0.5)j=)1)]0.5 ∑ ]k=1 yhijk xxY(L(V(Y ) i ∑+∑j=tk=21hij2 0.5 1xhij Ahi∑y);Y 1 hiV(Y) + t 2( (xV(Y V(Y) ) ) m+2 m0.5 ∑ hj=)1 ;Y ( hy i yt2 i ;Y + hij ty2 x V(Y) 1 h= L Y – 2 x V(Y) ;Y x V(Y) est Y = = = Y – x V(Y) est Y = = = The following equation describes y by hectare at the [ ( ) ( ) ] ∑ [ ( ) ( ) ] hik Y ∑ ∑ ∑ hij hijk hik hik m hih m 1 Y m L xm=i 100 1 k=1 hi 0.9719 xi 100 IP a i=EMR st = i ahij anhih y EMR = exp (-3.1 =x ln(DAP) = (a+ +cmj=b = 2 xj=12Ht)) VtaBat b141 Vta =+exp xln(Ht)) ln(DAP) + mc2i x/1000 ln(Ht)) *ixln(DAP A1esthi ∑∑j=j=11ai ahijhij Yest ∑ j=1 ahij I PA% = stratum (h)Ylevel variance: cc = exp (aY+hik hik = hiandn its1∑ j=1 ∑2Y i= V(Y ) = A x v (y ) x DAP + a x DAP VflscVfl=Ysca0= cca+a=0ahi+1 h a ∑ j=1 hij haest Y2h = 1 a1 x∑ 2 a2 x DAP hij+ ADAP j=h1xay A h =1 hnh mi hihmi ha m 0.5t hih A n 2 mi n h m nh y 2 + R0.5 nh (y - est 0.5 m t 2 n Yhi Yhi nh∑yj=1∑y2j=hij1xyhij(V(Y∑ j=1)∑)ni h∑j=m1k=i hij∑12 yk=thijkhij1 yhijk m t 2 h i hij h i i hij athi2yyhijx+hijk2R y∑ ahi yhijk ) h–∑=12 y y ∑ ∑ ∑ hi YRh x ahY hi h h hi ∑ ∑ ∑ ∑ 2 hij hik Y ∑ ∑ ∑ x V(Y) ;Y + V(Y) i=ln(DAP 1( i=1j=k=1/1000 )2=por ( a2i nivel )i=xj=11Ht)) ]dek=/1000 i=1141 = i=21= Amhik=hnh n=22 nh= est∑2i=1 m(yixhik) m100 j=1 141 1 1 hikY= n 1 n=[h =Y 2h = xj=1Ht)) BatV(R = exp +hi=∑0.9719 exp ln(DAP ) L= siguiente hik Y(-3.1 ==Bat Yhik = i=Y nh =am =mi +hi= y0.9719 Y1 ahik =a—i=n1hiyh hihEMR (yhihik yhik(-3.1 yhi) ∑ ∑ii=a1m(y∑ hLa i ∑Sy ecuación describe hectárea i hik * ∑ hik * hik m = S)∑1h—est m m i= i= 12+(a Vta exp (a b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) m hih i n i=y1hi yhi∑nhj=1∑aj=hij1 ahij 0.5 i ∑ est Vta = exp + b x ln(DAP) + c x ln(Ht)) i a hi cc i n (n 1) a a j=Y1∑ j==hij1 ai=hijYyh 00 nhn=h20.5 aahijhij i=1 ahij h =Y = hi h ∑ j=1 ahij hi ∑ V(Y ) h Yyhik h cc ∑ =varianza: ∑ Ht)) A j= 1 hik y j= 1 su h j= 1 ∑ h n (n 1) hik — n IP Aestrato = A(h) n nhahi = L Ahij h h nh+—h21)x (V(Yha )) ] — ha i=1 )) ;Ynha h1) h [Yhaest – 2nhx(n(hV(Y yhi =nh yhij h(n est esth est m m t n n n 2 i i hij 2 = (R h =1 L 1 Yj = 12 n ∑ yhij n 1 ∑ h (yhik) ∑ jj=n=1 1∑ k=1 yhijk m ∑ Ih (yPP% nh L ) = hik) L nh ∑ i=1h∑y2i=hik1h yhiknhnnh h — j=1hih) m 2 m A+∑h0.9719 xh vyhik(y m+i hi0.9719 yhik(-3.1 (yhik (y∑hik )n2h—h—yyyhih)22i=n1 ∑ nh (yhikn)2h—y 2i=n1 2 2 141 (ynhik ∑= ha hx(y Ht)) est i2Ht)) x /1000 BatBat =V(Y exp 141 ln(DAP ∑ ∑ i i S —= yhih) ∑ Y = = = /1000 exp ln(DAP L ) Y = i= 1(-3.1 A i= 1 i= 1 i= 1 hi ∑ 2 2 ∑ h ∑ yh i= 1 i= 1 hik hik hi Y = 1 2 i=0.5 11 hinh 2 i=1 mi a i=1 0.5 h Pmi nxh Ht)) /1000 hn Y = Ax R= ∑Ai=nY1hhhik V(Yhik) = hik [hik V(Y =1hi=— yhih)2 ∑∑*mni ha*(yhijhik)2— (ya –i=hnhik 2y=)Yhikx2=0.5 y= + 2 x (Sn ) ] hij =Snnyest(nn(nh)ni=nh— ∑n1) n∑ ∑;Y ( h nhha =h hikA h j=1 1hx(n(Y n=hahij=i=1=1 yhi A h— 1 )h ∑ i=1 yhiahi A =R = AAh hikAV(Y n — i=1) 1 hik — 1) est est 2 V(Y — = y n (n — 1) y = y h ) h h ) = h h h hi hij hij h hyhest hi hij Yhaest = Ahah estx yhihn — 1 hik nh n m(ni — 1) nh mi(n thij—hij 1) h =1 ∑h n=1h yhi h =1• ∑ h j =yh1hij I PP% = (R — n y n — 1 A EMR = x 100 y n j = 1 j = 1 j = 1 h h h hij ∑ ∑ ∑ ∑ h h • hijk i i=1 L L i=1 j=1 nh i=10.5 j=1 k=1 nh 2 h=Y=1 0.5nh 2 ∑ i=21 ∑(yi=hikn1h)2(yhik)2 L n n 2 2 n n n S h h S = 2 2 y h R = = = m m (y ) h h L A yyhyL ) yhih∑ 1 mi2 m +∑22 yh ha (yhik )(yn—hiky) hiat V(Y xhik V(Yha)2 )i) m∑ii=]1 (yhik) The general estimator ) by — nthe i=1 2 hik ))nhnni(y ∑(yx1information h (y nh –n2 mxi (∑ provides h;Y est∑∑ i=21h= i=1∑hectare h nh h(yha 1h Ht)) /1000 mi h ∑ nh ahi [Yha )∑——estyi hiha)hiji=n1 ∑ (nh (yhik i=hik1nhiS—(yhhhikhih—n0.5 i=∑ 1 i= — h= y 2 est∑ est Y•i=hik hik nh ∑ ∑ L a—hijyhih)haest∑∑ Y = V(Y ) = • 1 j==1hik i=∑1i=i=11 hik ( ) h i=1 V(Y ) = = 1 i=1V(Y 1 ∑ hik — i= 1 j= 1 st hik I PA% = Y 2 hik n n A A =Ahik i= 1 ) = = property level and it comes from the following expression: est V(Y ) = = A = n (n — 1) h h Y = A h = Y n (n — 1) n (n — 1) a A y = y A x y hm(n A h hh h Ah xx y100 haest EMR himiy hij yhij nh y nh n1 thij—hij h Lha=esthih nihyhy — 1)hikhinhahin=nhm(ni(nhhij— nh n t=hij— 1) hihh nhh(nh — 1) hi 1) 1) (n y = y h A y A y y hij I n —1 hi hY=1 hi hij∑ ∑h =1•=∑∑j=i=11 hijhi Ah∑xi=y1 hih • ∑ h ∑hijh hijk ∑ • ∑ h ∑h= 11j =hijk1 h =11 L 2 Ysth =1 L h nh 2 Rj =h1= ni=1 = Rhanhi=est1= 2A = n) n0.5nj = mj=11j =m1k==1 ni=1 n j=1 m∑j k= ALyh Ahiyh S ∑ hixyh=v (y ) ∑ V(Y ) = (y ) A x V(Y hik n m 1 h= (R — 1 h= ha h h =1 L 2 2 ( ) Yest = estYstAA=22h x yYhihh A mi ∑ i=1 ahi ∑ i=1h • ∑∑j=i=1Li1haahijhi ha∑est∑i=i=1h∑1h•i=(y∑1hhikj=•1—∑Li ayj=hihhij1i) ahij ∑ i=1h∑(yi=hik1h) •—∑ j=1i ai=n1hhij Ysth hih = 2 2 nh I PA% = = x 100 El estimador general proporciona información por hectárea n h =1 2 n n 1 nh EMR 2 2 2 A V(Y ) = h yhi 10.5 Sy + Rh ∑ h =ahi + 2Rh ∑ h yhiahi (yhi0.5 - R1 RYLha = ==A1 Ah A est h x+aht) Yhikx Yha x hyLhih 1 t 1) x Syyh i=1nh expresiones: –a 2nivel x (∑V(R) ;R V(R) 1 ) =ny (ny mhsiguientes — 1) n∑hx(i=por ymhi = t yhij[RV(R est estx predial está dado nh yα/2 n1 hn=mhlas nh nmni h(n mthi hiji=— hih Yi=ha hy i) A Y ha A y i ]y ∑ hij y A x y ) = = A est y L ha A hi h hih ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ h hih h • hij • hijk est 1 1 L 2 ∑ hi ∑ est • ∑ j=1 hij i=1∑ i=∑1 j=•1h∑aj=hi1k=∑1 k=1 hijk ∑ j=1i ∑ k=j hij=1 1yhijk V(Yhaest) = 2 V(Y A2hhahx est=1 v)h=(y=1 ) AA y x v (yhih)2 Rnhh(n=Rhh -= ni=1)1Aani=1h=2=11 =ni=1 i=1mj=1 A 0.5 0.5 h==1-=1) n i=1 m hih 2 2∑ h=1 hih h n (n ha h n n m n m 2 A h i h i A Y – 2 x V(Y ) ;Y x 2(V(Yha2 )) ] h i a(y h ia h h 2 n + 2 A 2 L Y = 2 V(Y ) = n [ ( ) A a a a hi A x v ) ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ m h hi • hij • hij ∑ st ha ha ha ha h =1 2 2 hij n ∑ ∑ n (y — Rxi)h h =1 n n n hij 2 h ia hih i= 1 est 2hi=n1∑ 2j=•1h 2h i=12∑ i=1hj=•2n n 21 1 est est est est h h h ∑ i= h i h h 1 — Sy = S i= 1 j= 1 j= 1 Sy = i=1 Syh N 2 est A Rh ∑yhiahiahi + 2Rh ∑ yhiahi ah) ∑A∑ (yhiy-hi1Rh+ xRah h)∑ ∑ahi +yhi2Rh+ ∑ ∑ 2 0.5 yh ∑ i=1L (yhi - Rh x 0.5 1 •n j=1 hij x 0.5 i=1 i=1 i=1 i=1 i=1 i=1i=h1=1 V(Yest) = est A2–=h 2xn v(y 2 )L ) YV(R) xxA(LxShih ;Y—est1+A2 x (Sy ) ] V(R)h=)2= =Yha = [ L x= Y L n n A x y n ∑ i=thij1h yhiahi V(R h) = 2 x (V(R) est y h h Y A hih est hest - A 2 h 1 1 0.5 EMR x 100 ∑ i=1 ahi ∑ i=1 ahi - 1)est 1 Aest2 x2v (y )0.5 1)hiha=1 ∑ k=1 yhijk 0.5 h 1- 1) R = =nh(nhV(Y V(Y ) = ))2=0.5 A x aR)hh= 1 nh(nhV(Y V(Y A x v (y ) 2 nhh(n ha 2 n nh(nh - 1) 2 ;Y h h hih ha Y – 2 x V(Y ;Y + x V(Y ) est Y – 2 x V(Y ) + h h hih 2 R ) = est [ ( ) ( ) 2 2 x V(Y ) A x v (y ) n [ ( ) 2] x (V(Yhaest)) A h hx v (yhih) A h =1 haest A2 A 0.5h 2ha 2A A haest ha haest ha ha hhaest 0.5 ha 2 mi est ha est h 0.5 est nh ]yna 2+ 2nhx nV(Y nhih 2estest 0.5 A 2 nh –(yn2h- Rx (xV(Y 0.5 0.5 esth 2Syh0.5 2h 2 Y ) ;Y ) Sy = 0.5 h =1 a n 2 2=1 hy 2 2 2 [ ) ( ) 2 h hij h + R a + 2R est EMR = x 100 a ) L Rhi=1∑ hi ahiha+hest2R x(2SVx(R()S) ;Y +2tA αx R––2tαxx2(SVx(R([S)Y) ,R ahest ) ∑ i=1∑hhi =1 ∑ i=h 1∑ i=hi1 hiyhiahi nh y a ha hayhiesth + ∑ hiLh(y=1 h - Rhh xha ∑ est h1 ynha a 2 + 2R Y ;Y + – + x S [ ) ] i= 1∑ i=1 hi ( 2 i= 1 i= 1 ) 2 2 ∑ ∑ est y est y hi hi Yha yest est0.5 est yest) h = =L 0.5 est Yest 1 i=1 hi i=11 hi hiV(RV(R nh anh est h) = h) =1 est= 2a 2 EMR x 100 Y – 2 x V(Y ) ;Y + x V(Y ) a ∑ nhRa = hi [ ( ) ( ) ] 2 0.5 n (n 1) a ∑ 0.5 = hi n (n 1) A x R 0.5 est 0.5 0.5 est i=1 hAh hx2 Rh10.5 ∑ hi Y = hA 2xh RhhA)hh=V(Y Yxxst(V(Y 2estx [(YV(Y[Yha – )2)est )));Y ;Y + 2+x2(V(Y nxh(n 1)) - 1) i=1n 0.5 0.5 (n-hihh0.5 ) =x v(y )0.5 )) ))]0.5 A vnhh(y ) 2V(Y –x2 2t(αV(Y V(Y x (V(Y 0.5;Y ) haAY ha h+ hih - 1) i=1n A h =1 [YhV(Yest est est h ) 2– 2 h) +nh] x V(Y ha ha ha ha est h =1 – 2 x V(Y x V(Y ) x ) ;Y ) ha ha ha ha 0.5 x V R est est est est 0.5 ( ) ( 2 A 2 [ hahahaestestest) h =1ha(est haest ) hahaestest 2 ( haest ) EMR ] = est x est est0.5 EMR = 100 (2 )x estS22 x x S0.5 haest L 2 x V(Y h ;Y)est + 2 x (Sy ) ] () 100 ( ahi2 + 2Rh ∑ nh yhiahi YhaEMRy2=x[Y(2SestYest–Y) ha Yest x 100 EMR = L x 100 y est est i=1 71 x= 100 est x 100 1 Yest = EMR AResth= x xYhihY REMR0.5 n R = 2R = 1 Ah A 0.5 Yst xY Rha ∑ i=1h ahi 2esth 0.5 st hx R h 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 2 x V(Y ) 2( x (V(Y ) )) 0.5 haestha Yhahax (–)V(R) + 0.5x V(Yha )) ] ) 2 )2x))0.5(xV(Y (]V(Yhahaest+)est)2))x;Y(V(Y nh [tα/2 [R – 2 x (V(R)A)[hYA2=1;Rhx–=1+(V(Y haest ))2 ]( EMR = n 2estyxxn(100 est y EMR = 2 x V(Y ;Y est est Sxy100 ( y EMR =est EMRestx= 100 est x 100 est Y = YX ∑ (yYi —estRx) i)2 ∑ ∑ ∑ ( ) ( () ) ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ( ∑ ∑(∑ ) ∑ ∑ ( ) ∑∑ ) ( ( ( ) ( ) ) ) ∑∑ n m j=1 *)h ∑ i=1j =(y1mhiki) a— nh hik i=h1 L i=12 hi nh i=1h2 hih L ∑ i=1 (yhik — ya 1 nh V(Yhik∑) Y=Lnhh est hi = nh ∑ m ∑ j=1i ahij mi = —(y1hik) — n ∑ i=n1 (y2hik)h A) hiyh∑ (y=hik∑—h=yhih V(Y ) = j=1i hij I PP% = n 1— A A n = Y A x y i= 1 i= 1 y hik h h h n (n 1) h ∑ h ha n (n — 1) a = A y = y hik h ) =hih YSst = = h h = n 2 est — 1)m=∑i ynLhi=•1∑nmhihi(n∑hmtihij— y1) iy h∑ i=h1 yhi hi hij V(Y thijk nh 2 A hijhijy I PA% hY t)) /1000 ∑ i=n1h yhi A =∑ i=n1h Y•hA∑n=1hhj=m(n hik 1 (y ) hij h hik ∑= 1 1 1nh = j=1∑ j=A hijk 2 y ∑ 1) hY =1 hik nyhiknnh—(y(n)2 — 1) j=1n∑hi=hija k=1nhm j =hij1 = L Annyh mi R = h(nh n—xA yhih∑ nhii (yh=hik — yhihj1k=)=2hij11∑nh∑ hi = i=n1 y (yi hik) — =hik h=n=1nhhiyY Ln ha n h yyh Ah n m t 2hi 2 i=1 ∑hi=1h hiknhh nh 2 Y = est ∑ h h h h hij i= 1 i= 1 y m m h = i=) ∑1m=i•ii=∑1 j=hik1nA (R — 1) x 1 ha yi∑hiha=i=hijm1i •a∑ j=1 i∑ k=1 yhijk j = 1 ∑ (yhik —h=A∑y1hihi=)1 hi∑ i=L1 (yhikn) —2 nhn∑ i=—1 y1hi ∑h i=a1∑For.mhiV(Y 1m a est∑ hiMex.∑Cien. Vol. 5 ∑ i=1yhhij•h—j∑x==j=1) Liha 1000 ∑ i=Rev. IP A1 ahn25 hy =∑Núm. 1 ∑ j=1 hij hij (n h I PA% = V(Yhik) =YstYi==1h = A nhh==1 = hijhik j= n (n — 1) yhij A = 1 ARh h = i=1 •nh hij=Y1 hik ∑ I PA = hik — h h =1 L n 1 n n 2 h h i= 1 nh Ahmi n=h myi h (y ) 2 L S = n (n — 1) h 1 n (n — 1) a = y a ∑ hik yh L h hY P n12 h = i=1 nhi nhihAy∑hi=x1 •y∑hihnj=hijh1 a∑hiji=nm1h i (yyhik — y∑hihihi=)21 n•h∑∑ j=i=n11hhij ma(yihijhik)2— thij i=n1 j = 1 mi h =1 Yha ∑ est 1=2estA = ∑hAh=h1hAxAhiyyhhhih I PP% nh —Syh Sy 1 Y ha yhijk h est hi j = 1∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ j = 1 • hij • 2 = h i= A L A x y n 1 i= 1 j= 1 i= 1 j= 1 k= 1 2 h =1 L Y = V(Y ) = yhik V(Y haA n hA n = m thij )2h ∑Yhahih est h x S The intervals = for haest h ) =mLi y y at the 95 % of I PA% hih R =∑nhh =1 = nhik (yhik)2 An1vhhstyh(y y∑—i=1h1) L confidence —∑)=2 i=1)1h • ∑nhj=(yn1ih ∑n)2hk=—(n ∑h nj=h1 n(ymhhij(n i=1 esthi n A A22 hof=1 2 yhi m= i yhij Y = =h∑ i=i=12∑1yhinh =ahin∑h i=1 hyhih 1 •n 1mhi hijk 2 ia =1 A h y ∑ ∑ 2 h hik — hik a n ∑ 2 n reliability were: hik — n nh (yRhik 2 2 ∑ ∑ ∑ ∑ = • hij • hij i=1 ∑ i=1 h i=V(Y 1 ∑ =y 1 Sy 1 V(Y= ) = i=12 AShyhxn∑hv L(yAhihhi)yh hY Aj=i=h11h2xayhixhihv+=2R nh∑) i=i=11 myhii aj=hi1 h ∑ hih- Rh x anh)hnaV(Y haest j=1 i aA i=∑ 1 n ) hi=hA=•+i=∑2n1Rmhn(n hik Yhaest = est haAesth x Ayhih (y2 i=hhih a—hij 1) Ah =1 ∑ ∑ hijn—m • h V(R 1) t jk I PP% = (R — 1) I n (n yhijh) = ∑i=n1h yhi ∑∑ ni=2h1n•h=∑(yhi mL-ha n j= 1 1 j= 1 n n i yesti=1 A h i hij h h 2 2 L Ynsth —=L 1 2h=1 0.52 2 h y a hh a h + 2R h =1∑• ∑h y ∑+ R h ya∑ 0.5 A h =1 Rhhijx ah)2∑ hijk ∑ hi hi i= n hi h hi h hi hi nh y a nh(n h =1 L 2 x L(S2AA ) ;Y2 +0.5 i=1h - 1) a∑ i= 1 j= 1 i= 1 j= 1 k= 1 2 1 h i= 1 i= 1 S = 0.5 i= 1 1 Y – x S 2 h i= 1 (y ) [ ( ) ] 2 ∑ 1 y A yh h j = 1 hik R = = = V(Rintervalos ) = )n=h ∑ mnde est yest h ∑ i=1 hi hhi )est =;Y=2nh∑ h= i=1 h (y 2 ynh h (y m)2 n (ySha n Yha – 2 x (V(YV(Y ))est1est +A12yhesthixxh(vV(Y nLos haSy h∑n-hn)1) [ hih h V(Y —aYyha yh)est)) ] xhih=v)=2(n1(y confianza para YA hikha —h 2 hik ix A ahi hha∑ nh al ∑95h a%hi de hhihest ha ha L Y = hih 2 i=-1i 1) A a i= 1• ∑ estn (n est est est 2 a ∑ tahij h ∑ ∑ • hij hij est A (yhih) 2 0.5 0.5 0.5 I PA V(Y est) = 22st 0.5 h i=1 V(Y i=)1h=A h j=1n =A)L2i=1 j=nn1h0.5 nh y a hA=1hA 2 nh i=a1 2 + 2R 2 + -R 1) Lconfiabilidad (n hik fueron: =1h (yhi—- R1) Yha–ha )x) v+ ;Y k=hi1 yhijk Y[est Sxy (hV(Y ;Yestest x est(S+y22) x (]V(Yhaest)) ] ∑h(ni=) 1hhy— L2–x2(A 1h xx aV(Y nY∑hhi=(n h h =1 hi h1) h ∑ i=1 nhih h ∑ i=10.5hi hi [ ) 2 n ha ha 1 h –= 2 1 est ;Y + x V(Y ) n =1 2 n n 0.5 n Y 2 )hih+ Rh ha∑)i=est1h ahi22 + 2R∑( h n∑h i=aha1h estyhi)ahi ] The estimated 1relative ∑sampling h2xy y V(R ) = [h (yhahiha-estestRh x) =ah)2 ( ∑A = ha 1 h estS 2 L est 2 error was: 2 x= ((EMR) SY ) A a 2 A yh est 0.5 A a2h=h=1 i=h1 est ha AhV(R x R)h = hL∑ i=1V(Y 2 h=1 AhiSy yh hhix v (y hih hijkhij R = n (n 1) est V(Y ) = i= 1 hi 0.5 A x v (y ) h h est A 2 2 x V(Y ) n 0.5 0.5 (R0.5— 1) x ha h A h =1 h – 2= xhihV(Y 2 ) A2;Y 0.5 h a est ( Y2 ha L- 1) a 20.5h =1 L =[estY ) EMR nhV(Y (nh - 1) 1 x 100 +22xx((SV(Y n A st 2 2 ∑ IyPA% =)) ] n ( ) hi h A Y – 2 x S ;Y + n (n Y – 2 x V(Y ) ;Y + x ) h [ ( ) ) Rh ∑ yhiahi i= 1 ] h 0.5 R = 0.5 0.5 ha ha ha ha h h h [ ( ) ( ) 2 A x R A n h =1 2 n n est est est est] EMR = x 100 n est y est Y 2 2 Sy = )) st)) est ;Y Syh+ 2 x (V(Y est ))0.5 h a n +(n2R - 1) hah y a i=1 est0.5 - Rh x a1h)h2L ∑hhahestyhi + Rh1ha est V(Y 2 x S Y – 2 x V(Y ∑ hi est hi2h h h ∑ i=1 est hi n hi ∑ i=1h Y(yhaA ( ) [ ( ] P Y i= 1 i= 1 Yesthaesthaest A haest haest A2h xha(yestV(Y ) = haL2 )) A h nx v (yhih) h est haesth ==1 ahi haestha V(Rh) = = V(Y hih EMR = x 100 EMR = x 100 h a A est 0.5 0.5 A L 2 2 1 0.5 0.5 2 yY 2 – 2 x0.5S0.5 ∑ i=;Y = x–R2 1x (V(Yh =12 x))100 hY=1 1 hi nh y anh(n2 h -R1) 0.5+ 2 x (S ) ] YYst=ha0.5 + 2 x (V(Yha )) ] 2 = ahEMR ;Y Aest [ [ ( ) R 0.5 n (n 1) h h h + 2Rh ∑ ha ha ha 2 2 1 est A est y est y hi hi Y – 2 x V(Y ) ;Y + x V(Y ) V(Y ) = Y est h A est )est nhhihfue: [ haest Syest( = haest2)xx(hV(Yha2haSestx0.5 i=1 El Rerror estimado (S))2 ) (est ) ] 2 0.5est h x v (y 2 Axmuestreo )) Aha2hest(EMR) est = de (hAV(Y x Rhahrelativo est Y2est 0.5 haest =1 nh a yh 2h haest 2 x V(Y ) EMR = x 100 EMR = x;Y100+ 2 x (S ) ] A n h =1 ( ) y L A ∑ h hi Y – 2 x EMR = h =1 x 100 [ est(YYesthaha) estwasYn(xstSdetermined 2Rhi=∑ yhiahi L 1 0.5 0.5 total stratified The property with the yest yest )n est Rh=EMR = 100 Y = A x Y Y1 Y – 2 x V(Y ) ;Y + x V(Y ) 2 0.5 1 nhi=1 [ ( ) ( ) ] 2 est hih x est haest 2hax2est V(Y (yi0.5 — Rxi) haest haest haest ∑ h a following expression: 1 — 0.5 Y R = 2 x S ) N A x R 1 i= ( ) ( ) 0.5 0.5 V(Y h h )= 2 ha A x v (y ) Y ha 2 V(R) = x 1 hi 0.5 0.5 2 x V(Y ) ha est est est hih R – 2 xA(V(R) ;R +esttα/2 yYhihx=x2 (haV(R) A[xY EMR = ) h h ]x (YV(Y x) 100 n0.5 — 12x 100 0.5 ;Yha + 2 x (V(Yha )) ] EMR = Y(est =haest )ARnhx= x100 2 n0.5 h =1 ) YEMR nh [ n 2 ;Y 2 h= =1est –A2Y est hih haest 2+ 0.5 0.5) Y – 2 x S x (Sy ) ] est est Y x S [ ( ) 2 (y Rx ) — st ( ∑ x i est iY ) 1 — est y hi 0.5 N R – 2 x V(R) ;R + t x V(R) ha 1 i= est est Yha= [ ( ) est α/2 V(R) xA = x Y 2 x est((V(Yha) ))] x 100 0.5 2 Yestest n x= xEMR 1 0.5 h ny—hih est Yest2 0.5 = Ah x YEMR Y hih 0.5 0.5 st = x 100 n x V(R) α x V R ,R + t α R – t 2 n 0.5 ( ) 0.5 ) Ah) xR2 Y=1hih0.5 V(Yest) = YAesth =x v(yhih Y)Rdel –x2(V(R) xestratificado V(Y + 2)0.5 x ]con V(Ylahaecuación: )) ] 2 x (ElV(R) [ ( ) ( ∑ i=12 (yi — Rxi)2 total predio (YestY;Y ) ha sexhadeterminó 2 x V(Y ) — – 2 ;R + t V(R) N ( ) ha ha x [ ) ( est est est est α/2 2 x S ha 0.50.5 x 0.5 EMR = x 100 est 0.5 (A2Y=hyestx)nv(y est 0.5 2 ) V(Y ) =V RV(R) = + tAα/2 x 100 xα xxhih R – 2 2x (xV(R) V(R) [ ) ) ] V(R) est YEMR =;R x2xhY(xhih V α x ,R + t R)0.5n — 1 R – t ( ) EMR = 100 R = And its variance is: h R ( ) ( est V(Y ) = A v(y ) Y Y = A x Y est x 100 hih 2 2 EMR = x h α x V R t est hih Yst haest ( )Nn ∑ i=n1 (yi — Rxi)2 0.5 1 — 2 0.5 2 R 0.5 0.5 2 x V(Y ) EMR =0.5 0.5 2 ) xx0.5100 0.5 x ha V(Yest ) = – tV(R) A =h Rxn nv(y 0.5 [R – 2 x (V(R) ) est;R) == + 2tα/2(xA(2V(R) ]Ah x Yhih hih +) ntα xnV— est V(Y x(V(R) v(y x x,R ) =))hihx) 100 α+x V( hY0.5 y ))t)α= xR;Y (R21) Yest – 2 x (V(Y V(Yest xR ()V(Y 2 EMR [ 2 V R est ( ) 2 A x v(y ) est est∑ )i=12 (y]i — Rxi) 1 — h N R = est hih Y= Ah x Rh 2 x (V(R) ) 0.5 Yha = ) x 100 x + x V(Y ) 0.5 2 EMR =x–22 x V(R) Rest= x 100 EMR = Y V(Y ;Y 0.5 0.5 n x x [ ( ) ] Y A x Y est est est 0.52ny—( 1 est ) 0.5 hA2h xhih Yx est ) ;Y) + 2 x (V(Yest)) ] Y = 0.5 AhR[V(Y Rest = x (V(Y R= y)R X– tαα x V RY 0.5 h –) 2 2 est est )v(yhihest ,R + t α x V(R) Y V(Y ) = A x v(y = X ( ) n h r hihx 2 xY (suV(R) est n r2 x varianza se estimó como: 2 ) x 100 0.5 (y —0.5 Rx ) reliability ∑at2i=295 The intervals of confidence for Yest ofi;Y based 0.5 0.5 1 —EMR EMR = N 0.5 0.5 )) ] = x 100 1 )i% Y – 2 x V(Y + x R(V(Y [ ( ) 2 y V(R) = x Y – 2 x V(Y ) ;Y + x V(Y ) 0.5 0.5 y est est est est x V α x V R ,R + t α R – t [RYest Y= = A( AhxV(Y ) ( ) ] 2 2 ( ) ( ) xY Rh ) = est A2h x v(y est) on Yest was: Y = Y X–n2x xx V(Y est ( Yr2est= )nx) R—Xt;Yα1xestV+(R2)20.5x (V(Yest)) ] r [ xest hih Yest= Ah xh Rh hihest 0.5 0.5 EMR = 2 0.5 0.5 0.5 y Yestest–) 2= x (V(Y V (Y) = Ah2 x V(Rh) [V(Y A2hestx))v(y;Y ) + 2 x (V(Yest)) ] y0.5 x 100 0.5 hihest Y – 2 x V(Y ) ;Y + V(Y ) α x V R t Y = X [ ( ) ( ) 2 ( ) Y = X] x V α x V R ,R + t α R R – t R r est est est est (EMR ) x = 2 2 ( r ) xx 100 Y = VA 2 (Y)h x= Rh Ah2 x V(Rh) 0.5 0.5 y R – 2 x) (V(Yest)) ;Yest + 2 x (V(Yest)) ] y 2[Y 0.5 (EMR) est V(Y ) = A x v(y The estimated relative sampling error Y = 2 h est hih Yest al 95 % de confiabilidad, Los V intervalos de confianza para r tα x V(R) x X was:Yr = x X (Y) = Ah x V(Rh) 0.5 0.5 2 Y y 0.5 x 100 – 2 x (V(Yest)) ;Yest + 2 x (V(Yest)) ] basado y EMR =2 2xY V(Y V (Y) =en YestAfueron: est h [x V(R 0.5 h) 0.5 Yr = x X r = x ))X ( R est x 100 [Y – 2 x (V(Y)) ;Y + t2 x (V(Y)) ] EMR = IP=G 2 Y est V (Y) = Ah xYV(R–h)2 x V(Y ) 0.5;Y + x V(Y ) 0.5 y y [ est ( est ) est 2 ( est ) ] Yr = x X Yr = x X mi mi thij y y Stratified random sampling Y ∑ hij ∑ ∑ hijk n Yhik = hi = mj=1 = j=1 mik=1 ∑ i=1h yhi ia ahimuestreo El error de relativo (EMR) estimado fue: a ∑ j=1 hij ∑ j=1 hij Yh = on Cochran This estimator based (1984) suggests: nh I PA = G 0.5 2 x (V(Y )) n nh 2 ∑ i=1h yEMR hik est Notations = x 100 I P = Gv2 — Gv1 ∑ nh yhik2 — ∑ i=1 yhi Yhik = Yest nh nh i=1 I PP% = (R — 1) x nh —of1the unit within the stratum. The h subindex refers to the stratum, nh 2 0.5 S = (y ) Muestreo aleatorio estratificado ∑ yh hik n i=1 0.5 2nhx (V(Y )) n2 0.5 nh (yhik)2— ∑–i=1h2(yhikx —(V(Y) nh ) ] i=1 + t2 x (V(Y) ∑yhihi=)1h=)yhi∑;Y nh = Number of secondary samplingestunits ofx the EMR = 100h stratum V(Yhik) =[Y Y I Gv2 — Gv1 h =h en y = Obtained value for the i-eth secondary sampling unit nh(n — 1) nh I PA = El estimador basado Cochran sugiere: Y n(1984) (n — 1) est hi h h P L ∑ h=1Ahiyh (R — 1) x 1 m m t n 2i iy hij y hy Yst = Notaciones LYhi I PA% = nh ∑2 j=1 hij∑ i=1 hi∑ j=1 ∑ k=1 hijk n A h Y1 = y ∑=i=1 yhikm—i P n=h mi aA Yhaest = hhikdenota xestrato, yhih∑ j=1de ahij del estrato. y Yh = ∑ i=1 hi ahijla unidad hiel ∑ h El subíndice dentro j= 1 nh I A h =1 I PP% = (R — 1) x 100 = — 1 x 100 nh — 1 2 x Syh = 2 2 A h n nh Syest = Syh n ∑ i=1h yhik ∑ i=1h yhi 2 A 0 nh 2 Yhik = L ∑ i=1 yhik — nh nh 1 L 2 y V(Yhaest) = 2 A∑ hh=x1Avhiy(yh hih) I PP% = (R n — 1 h (R — 1) x 100 = ( x — 1) x 100 AYsth==1 nh 2 2 0.5 0.5 2 S = (y ) ∑ yh I PA% = hik 72 nhA n [YestP– 2 x (Syest ) ;Yestnh + 2 x (Syest) ] ∑ (yhik — yhih)2 ∑ i=1h (yhik)2— i=n1h P V(Yhik) = i=1 = nh(nh — 1) nh(nh — 1) 0.5 yhij 2 L ;Y + x (V(Yha )) ] [Yha – 2 2x (V(Yha ))0.5 2 2 Ahiyh A ha ∑ 0.5 =1 ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ( ∑ ∑ ( ∑) ( ∑ ∑( ∑ ) ( ) ( ( ) ( ) ( ) ∑ ∑ ∑ ) ( ( ) ( ) ) ( ) ( ) ) ) 2 x (V(Y )) est 0.5 EMR = x 100 IP= )) Yest2 x (V(Y0.5 EMR2=x (V(Y ))est x 100 Tadeo et al., Muestreo por conglomerados Yest para manejo forestal... i i hij EMR = ))0.5 est x 100 2 x V(Y I ( hij hijk 1 1 1 nest Yx est hy EMR = 100 ∑ i=1 hi i i hij I P = G v2 — i i 0.5 1 hij 1 hijk Yest2 Yhthe = sampling nh )) among sampling units of The variance of means 1 hij1 1 hij nhx (∑V(Y I PA h y i i hij i=1 esthi i the h stratum: 1 hiji hij 1est 1 hijkhij EMR = x 100 Y = n IP 1 h 1 h EMR =i ∑ hij layhijk i-ésima iy ynhi h n n∑ I P = Gv2 — Gv1 ∑ i=Y1 est mi x 100 hay obtenido m∑i j=para yhiYhi= hikValor unidad de 2 hy j= 1 hij 1 k= 1 ∑ a hik Y a hi ∑ n hij ∑ j=1 hij est j=1 1 0.5 Yhik = Y = = i=muestreo =secundaria I ∑ i=Y1hhyhi∑= nh yhik2n—h ∑ i=1 hi n mi )) ahikhi a Gv2 n∑h j=m1i∑ahiji=n1h yhikm2i yx (V(Y nh ∑ h yhi 2 thij ∑ i=1 Y = est hijmi j= 1 h y 0.5 n I PA = Y ∑ ∑ ∑ hij hijk i= 1 000 n EMR = 2 j=1 x 100 k= I P = Gv2 — Gv1 h nh ∑nhh —yhik ))1 jk I PP% = (R — 1 Yhik =Yhikhi∑= i=n1h=ynhikh mj=1 Yest2 = nxh (V(Y yhi i=1 1 —∑ nh ynhih 2 ∑ 0.5 m esti i= 1 n 2 i y a i=1 0 n h 2 S = ∑ a nYhhik = hi n hi ∑) EMR = x 100 h ny a (y ) hij 2 x V(Y ∑ I P = G — G ∑ yh Y = i= 1 hik hij n I PP%I PA =( —1 v2 2h— Gvv11 ∑nh∑ hiky — 2nh n ∑ i=1 yhik ∑ nhh(yhik —Yj=y1hhih)=2 ∑ (h (yYhikest Gv i=1 hn )2—)j=1 i=n1 est h I= PA =—G nh S2 = i=1 hhi nh i=1 EMR = 0.5 i=n 1h h 2 x 100 Yhik = V(Y I P G (y ) y ) = = ∑ yh hik ∑ v 2 v 1 hik — n n I PP% = (R — 2 i=1 nhhik nnh (n nh nh —n1h h (y h (y )2 2 x—(V(Y i=1P mi Y)est nhhik))— yhih hik — n nh 2 nsample hyhik h ∑ 2 mean was: yhi n i=∑1) 1 est 1 1) hy h(n∑hi=— h (y ) The expression used for the stratified S = ∑ i= 1 n ∑ EMR = x 100 yh hik i= 1 V(Y ) = = ∑ I PP% = (R — 1) x 10 n — 1 2 hi L n n h I P = G — G 2 2 k h (y h 0.5 hik yhii=n11)muestrales v2 = Gvv21— Gv1 Yhla y— (y n)unidades ∑—(n2 i=h1 — ∑∑h=hi=n11hAyhihiky2h — nhni=1 n est (n2n—hmuestral ∑=i=media hik hih) 1) LaYvarianza de entre hik = yhij nn∑ I PA 2)1 nhhik 1 Yh i= (R — 1 h S = hh yy h n h (y ) x V(Y ∑ hi ∑ yh nh hik) h= L 2 nh (∑=2i=i=11 esthik)i=—1 hik n Yst2 =— Gv1 nh L A y h P Gv IPP% PA%==(R — 1 (yhik nh) — nnh(nx 100 del estrato h1) ∑V(Y hih n)h(nYh∑=h— y ∑ hi h A — y=hij1 i=1h:(y1hik — yEMR i==1∑1) y I n — 1 n I PA = h=1 =G hi h h V(Yhik)Y= = 2 —x G v1 1 Y I PP%I P= (R —v1) L 1 h x 100 Gv2 S —100 Gv Y1 est—h∑1)nnh hyhi— 12∑ nh (yhik)2 P= = st =x∑ — YAh=h =xLnynhihh22i=(n I PA% P nh(nh — 1) AA haest yh nh hiyh n I PA = 2 i= 1 n n n 2 i= 1 h S = 1 h= h h h h (R n h (y ) A yh hik 1 (y y ) (y ) y y h — ∑ ∑ 1 P∑ LYystAhi=yh h∑ =1 i=1i=1Lhikhi∑— i=1hihAhik x— yi=1 nhikhnh∑ nhnyh 2 = Y I PA% = 2 Gv 2 — Gv 1 nh hi ha V(YYhikh) == est1 nA h= nhhih 2 h=1 sampleA (R — 1) x 100 i=1 the mean of 2the population: h 2 I PP%I PA = (R= —The1)variance xY100 =of2est ni=h1 —ynhikh1(n—∑h n—h y1) =— 1 x 100 Syh 2 st = Sy I PA% = n YhaL est =Snh(n= hh h—A=1∑h1)xnhnyy∑hhih hih P A x i= 1 y L hi 2 2 1 A yh L h P (R — ∑ h==1—AAhi1yh xA100 1 Sy I PP%I PA = (R=—Gv1)2 —x Gv 100 = 2yyest Syh Yhyhhih ==1 ∑i=n1i=1∑nyhnhikLyh—Ahi2ynh h n—h1 Yhaest = A x 2 h x L Y = 1 h= (R — 1) x 100 = ( — 1) x 100 ∑ h hi h (y )2 2 2 A 1 S = A A st i= 1 n I PA% = 2 h I PP%I =PA% (R —= 1) x 100 = x =—A12 x 100 Yyh2— =xL v (y n) h —n1 P Sy 1 hik V(Yhah est=1) =1 ∑2 i=1h yA Syh hik st estx h n h hih A 2 h 2 2 S = h A yhA1 2 0.5 La expresión para muestral estratificada fue: h P S2 A0.5 = utilizada YhaestV(Y nh k) Py Yy 1 –xA x yla media Sy y 2 2100 x (Sy yh) ;Yest + 2 x (Sy ) ] I PP% = (R — 1) (Rx 100 =100 est =[— y22hh x vn∑h(y Ahahesth=1)=1= A∑hL2 nh=Lhn1—hAhihA hi1 i=1hih)hi est hiahi — 1) x = ( — 1) x 100 A est est 2 x 0.5 0.5 2 Syh =L Y) st= 1= ∑hAi==112 yhikx —vL (y n) h 2 n V(Y I PA% = The confidencex intervals 2 – 2at ;Yest +was: x (Sy ) ] Axh95(S2%y of2)reliability y[=( Yy est n ∑ h=1AhiA yh 2 for hih ∑ i=1h yhiahi 2 2 Ah h Sy S (R — 1) x 100 = — 1) x 100 1 haest 2A2 Sy est est 2 0.5 nh — 1h 0.5 0.5 0.5 = (R — P1) x 100 = estyP — x 1 x 100 V(Yhaest[Y) = 2 – 2Ax h(V(Y nh y a x hvY=1st(y=∑))=)h=L 1A;Y + 2 xSyh – x2100 x (ASy20.5) yh;Yest + 2 x (Sy ) ] I PA%(R=— 1) x 100 = [( Yxest (V(Yhaest)) ] I PP% ha Ahiyhah 0.5 — 1) Aest h =1 SyhY =L =haestesthih A 2 est 0.5 0.5 est est =hi1 hi hi 2 x S 2 0.5 ) + 2 x0.5(S ) ] 2 xx (=Sy )P( Y;Yestest L– st2 x (V(YA n))h2 ;Y + x V(Yha )) I] PA% = [Yy estP –EMR [Y)ha=la2est1∑media yest ymuestral AhiA ha haest 2 ( 2 población: est h2 x A V(Yhade Varianza de la est est 2 x SYx 100 h v (y ) 0.5 0.5 1 h= (R — 1) x 100 = ( P — 1) x 100 P Y ( ) h ) hih;Y 2 = est Sy S x Y = st est est yh A Y – 2 x V(Y + x V(Y ) 2 0.5 0.5 0.5 2 [ stha2 estx (V(YAh =1(0.52 ))0.5LhaestA) A2hah est0.522 (0.5 haI estPA% )2 =]0.5 EMR =(Sx 2(S ) ) ;Y +x 2100 Y – 2 x x S 2 [ ( ) ] yhiahi y est y est y Sy = S P P Y –1A2hiy+hx0.52(Sxy 2(V(Y – 2 x (V(Yha 2ha ))[estYest ;Yh=ha est 0.5 estit was est ∑est st calculated as follows: ) ;Yyhest)) + ]2 x (Syest) ] The [YhaestEMR (R — relative 1) x 100sampling = (2 —xy1)error x =100 (EMR) EMR x 100 est= est Ah Aest 2 haest = x 100 S x YSy ( ) 2 x V(Y ) R= ) Syh Y Yhast est( = Aha2 0.5 0.5 A 0.5 I PA% = est EMR = xP est y Yx st100 2 =x (est x 100 0.5 0.5 0.5 P 2 2 ;Y Y – 2 V(Y ) + x V(Y ) 2 EMR 2 x V(Y ) A [ ( ) ( ) ] 2 ) y yh) ha;Yest est0.5+ 2 x (Shay est) ] hx est YRst =2 xx (S )0.5 haest =[Y 0.5 – 2ha (V(Yhaest)) ] Sy est(SS est = est Yha y ha est est Y EMR x 100 2 x S est 2 2 x (V(Yha )) A (22Yest))0.5;Y + 2 x (S )0.5] R = =1x — Nn est∑ n (yxi —100 EMR Rxi)2 Y – 2 x S Y est confianza [ ( Los intervalos de paraal 95 % de confiabilidad fueron: y 2 2 EMR = x 100 i=1 A yest est ha EMR = x 100 2 y0.5 h 0.5 Y est 0.5 estest 2 V(R) = x n st Sy[est = – 20.5x (S Y0.5st)Syh;Y + 2 x (S ) ] R= x n x x21 — Nn — ∑1i=n1 (yi — Rxi)2 )) ] Yest =Yha2estA xYYest x h(V(Y est yest hih2 )x) (S A y)est est ha 0.5 V(R) = n 2 xn 2 0.5 2 2est 0.5Yest yand nNx x ∑ i=simulation EMR = –EMR x ;Y 100 + x2100 (yn— — Rxi)1 )) ] Sampling scenarios sampling 0.5 (V(Yha0.5 1 — Y 2 x S x S Y = A x Y y = 1 i [ ( ) ( ) ] h R = est hih n est est y est y 2 x S Y V(R) = x n est est 0.5 0.5 2 ( ) x x V n∑R x x(y2,Ri — Rx haestR = Y Yha )) ] est —(R1) 1 x=stx 2 S 0.5Y0.5 + it) α nx V R –—tαN Yest = A x Yhih2 i=1 ( ) hEMR x 100 2 0.5 est V(R) = 22 x 2 ( ) 0.5 0.5 Y)est Y – 2 x S ;Y + x S n x x Y [ ( ( ) ] 2 n — 1 Yest El= error Ah de x Yhih esty = relativo est V(R)the size + tα2 x was R – tα nx V(R) to muestreo (EMR) se calculóyestde la 1. One of the first characteristics analyze n ,R EMR x 100 0.5 yest st ] n 2i) n ∑ 1 (yi — Rxsampled 0.5 1 —2 N 0.5 ) )Yst siguiente V(Yestforma: ) = R 2=Ax2xh(SxYv(y of the UMS,V(R) which ∑ i=1 (yi — Rxi)2 VxV2(R(R)x)0.5,Ri=include + tα x V(R) data in R –= tnαtinαxxxgeneral est yhih1 — N 0.5 V(R) = x 2 EMR = x 100 n — 1 2 2 DBH and makes it 0.5 0.5 2 200 m and in record Yest = V(Y A)h=xYYRhih=A2h xnv(y ) x x0.5 0.5 n—1 VV(Rxcm x V(R=) 2 ,R since + tαtαxx7.5 R – tαEMR aest ) ] 100 est ) st y2 xxn(S )hih) R possible information about basal area, density, volume ( ) 2 2 n Yest (y — Rx )2 2 0.5 R= area V(Yest) EMR = R =A=12xh—x Nv(yhih ∑) i=1 xi 100 i 0.5 0.5 EMR x 100 and biomass of the total at the level of the hectare. α x V R t y V(R) = x n 0.5 n ,RR( +) tα x V(R) R – tα x V(0.5 2 0.5 2R) xtαY21stx — V(Yest) = R =A2h x v(yhihRn) x–0.5 0.5 n — 1 (y ) — Rx x V V R ,R + t α R ∑ 2 2 i i ( ) ( ) α yx V(= Rpotential tEMR i=1 2 )) ] ) RY =sizesy xXof100 [Yest – 2x x (V(YyestV(R)))1=2—;Ynestnx0.5x+N2 2∑xxn ((yV(Y 2 2. Since there are two UMS, variations est)1 2 Y = X Rx 0.5 n i —— i r N EMR = x 100 r 0.5from 1 i= x 2x V(Y x and case studies are proposed, which y Y – 2 ) ;Y + x V(Y ) V(R) = x y it is feasible V(Yest[) de =estRmuestreo ( est0.5) ] 21 0.5 0.5 =Axnh x( v(y Escenarios yest simulación muestreo estn 0.5 xnhih x(y))2,R— Rx RYr = txα x XV(R) Yr = —de 2 0.5 α x V(n R + t α x V R R – t to get information. ) ) ( ) α x V R t ∑ i i 2+ x X ( ) y2 Yest =– 12 —x (2NV(Yxest))i=1 2;Y x (V(Yest)) 0.5] y [V(R) 2 0.5 EMR = x 100 est 0.52R – tα=x V R Yr = x X Yr = x X V(R) 1V(Y ) n est(y,R—)+)Rx0.5t2αx)2]x100 2 x (V(Yestn))x x EMR ;Yest 2+ nn2 —x(0.5 [Y1.est –Una ( 3. UMS of y segmented dataR1, ywhich includes sampled data 0.5 0.5 Y = X de las primeras fue Xabove 25 cm r mx2 where only Ythe x i V(Ranalizar xxcaracterísticas VNV(R(R)x) R∑,Ri=1 + ti α para R –= 1 tαtα— r = trees ) x in 200 of diameter V(R) 2 0.5 datos el Ytamaño deV(Y las0.5 UMS, n22 ))x0.5 x2;Yque en n2x general — 1V(Y incluye 0.5 0.5 0.5 y – 2 x + x ) y are taken into account. [ ( ( ) ] EMR = 100 est xxVV((RR)a) partiryest R)estm,R2yy+ medidos tαtαest R – tα xenV(200 Yest)) ] Yr = x X registrados de 7.5 cm de Yr = x X 2 0.5Y = YEMR = xR= X22 X r r x 100 x0.5V(R)el área basal, DAP, los cuales permitentαobtener x 0.5 densidad, 4. UMS of segmented data 2, which includes the sampled 2R 5 V100 V(0.5 ,RRtotal, + tα axxnivel R)de hectárea. REMR –ytα xdel volumen y biomasa aérea ) ( = data from trees of 25 cm of diameter inside the subsites 2 y2 ] 0.5 Yr =2tαxx VX(R) R Yr = X 1 and 2 of the UMS with a total surface area of 400 m2. x EMRa =que se cuenta y conx 100 Yest)) ] 2. Debido dos tamaños potenciales de y 0.5 0.5 Yr y=dex interés, X de los txα x XV(R)y casos RYr y=variantes UMS, se proponen )) ] Number of secondary sampling units by cluster 2 Y = X Y = X r obtener EMR =x cuales es factible información. r x 100 x y R y Yr = x X The design that was used allows to concentrate the inventory Yr = x X 0.5 work in a rather small area without having to make great y y ] Yr = x X Yr = x X ∑ [Y – 2 x (V(Y))0.5;Y +0.5t2 x (V(Y))0.5] 0.5 [Y – 2 x (V(Y)0.5) ;Y + t2 x (V(Y)0.5) ] [YY– 20.5x (V(Y) m) ;Y + t20.5xm (V(Y) t ) ] j=t2 yx (V(Y))∑ j= ] ∑ k= y hi) ;Y ∑ + [Y –Y2hikx =(V(Y) = m = m m∑ m ∑ t y ahi Yhide aj= 0.5secundarias a ∑ j= yde ∑ k= ∑ n = YNúmero unidades muestreo de j= 0.5 j= = V(Y) = ;Ym +ymt22xx V(Y) = m 0.5 hik V(Y ) t] mya Y – 2 x ( [Y = laYmuestra (mahi=) ∑enj=∑elj=mestrato hi a ( ∑hj= ) ∑)∑k= j= =t ( ( ∑ ( ∑ ( ) ( ) ( ) ∑ ( ) ∑ ∑∑ ∑( ) ∑ ( ) ∑ ( ) ∑ ( ) ( ( ( ) ( ) ( ) ( ) 73 )( ( ( ( ( ( ) ( ) )( )) )( ( ) ) ) )( ) ) ) ) ) Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 3. UMS de datos segmentada 1, que incluye los datos muestreados en 200 m2, en la que se toma en cuenta solo los árboles mayores de 25 cm de diámetro. displacement in the field. However, the right amount of UMS by UMP have not been studied in this kind of forests with real data. This leads to assess the following options in regard to the total number of UMS by UMP: 4. UMS segmentada 2, con datos muestreados a partir de 0.5 0.5 25 cm de diámetro Y – 2 xdentro V(Y) de la ;Y UMS + t2 xsubsitio V(Y) 1 y 2 con una superficie total de 400 m2. [ ( ) 0.5 2 x (V(Y )) ( ) ] = units in all thex clusters 100 of 1. UMP with 4 secondaryEMR sampling Yest the inventory. est Número de unidades de muestreo secundario m m t Yhi ∑ j=1i yhij ∑ j=1i ∑ k=hij1 yhijk por conglomerado Yhik = = m = m ahi ∑ i ahij ∑ i ahij 2. UMP with 3 secondary sampling nunits in all the clusters of hy ∑ i=1at hi the inventory; it excludes the UMS the center of the site. Yh = j=1 j=1 El diseño utilizado posibilita concentrar el0.5 trabajo del inventario en 0.5 – 2 x V(Y) pequeña, ;Yn+h t2 x V(Y) un áreaYrelativamente sin grandes desplazamientos ∑ i=1 ycantidad hik 0.5 0.5 adecuada de UMS por en campo. Sin embargo, Y – 2 x V(Y)Yhik;Y= + t2nla x V(Y) UMP no se ha estudiado hen este tipo de bosques con datos m m t yhijk a continuación se ∑ j=1i yhij las opciones ∑ j=1i ∑ k=hij1que reales. Esto Y lleva hi a evaluar Yhikrespecto = =al =m de n 0.5 0.5 m mi mi número t anotan, total UMS i ∑ i=1h (yhik)2 a i hij nhUMP:2 2hij por h ∑ ∑y a hi ∑ ;Y y∑ + ta2 x∑ nV(Y) Y – Y2 x V(Y) nh 0.5 x (V(Y )) sampling units in all the clusters of 3. UMP with 22secondary est [ ( ) ( ) ] EMR = x 100 n 0.5 2 Isite P = Gv2 — Gv1 the inventory; the UMS at the center ∑ i=1h yofhi the 2 x (V(YitYexcludes )est ) 1000 n 2 h est and the [ ( ) ( ) ] EMR = UMS at thexnorth. 100 ∑ i=1 yhik — nh I P = Gv2 — Gv1 Yest I PP% n — 1 h 4 secondary 4. Mixed UMP,nhwhich may include 2, 3 and y 0.5 S = ∑(V(Y 2 x i= 1 hi )) yh sampling units in different clusters of theninventory. Gv2 — Gv1 mi [ ( ) j=1 hijj=1 = hij∑ i=(j=11 (yhik)k=—1 yj=]hihhijk1 ) ∑ i=1 (yhik) — nh h PAv2= — Gv1 EMRYh= = nh y nh est x 100 0.5 I P =I G Yhik = hi = V(Y ∑ hi ) = = m P Y 0.5 0.5 m 2 x V(Y ) 1 est i hik aYhi– 2 x ∑V(Y) Gv2 — Gv1 ∑t2hj=1xi—ahijV(Y) Yh = 2, 3 i=nand 1) ;Yn+h(n est Cases 4 were made to simulate the different size, as n (n — 1) yhij nh j=1 ahij I PA = n h h 2 y h EMR = ∑ h y ∑con hik IP=G L x 100 i=1 cuatro 1. YUMP unidades hi P mi mi de thij muestreo secundarias en nh there it could occur where is i=a1Ymeasurement 2 j=1 yhijk est ∑ h=1 Ahiyh omission. ∑ ∑ yhik hikY=nhih n ∑ j=1 yhij ∑ — j= 1 k= 1 n i= 1 n conglomerados inventario. 0.5 Yhik =todos = L del y ∑ ylos hik= h sth2 = ∑ni=1h 2yhi ∑ni=n1h —yhiY I PA% mi 2 x V(Y ) mi I PP% = (R — Gv 1)2x—100 — 1 A ahijm hy Yhik = ai=hi1 Gv1 = ahij m1 ∑ t ∑ h Y = ∑ j= 1 i i hij est hik — j= 1 h n hi Y ∑=j=1 yhijEMR ∑= j=1 ∑ k=nh1(yyhijk)2 x 100 I PA = n—h G i=1nh x S = Used estimators y I P = G ∑ A x y 2. UMPh Y con ntres unidades de muestreo secundarias en yh hik n ha n 1 Yhik =n ∑ i=1h=(yhikest— ymhihA)2 ∑ i==1h (yhhik)2— hihmYi i=nest I PP% = (R — 1) x 100P = —1 x nh —v21n∑h i=1h yvhi1 jk h todos los conglomerados excluye la UMS i a= h =1 del inventario; x n∑h nh 2ahij V(Y = 2 2 hi S = ∑ i=hik1h )ya ∑ Y = hik (y ) hij y yh hik 1 ∑ nh nh(nh — hi 1 nh h 2 j=1) 2n (n∑ i=— 2 2 1 j=1) n I PA = A n The combinations 1 the UMS and UMS n of sizei=of h by ) ∑ i=1 (yhik) —h h n sitio. Yhik =del centro ∑ (yhikdel — yhih SyhUMP were ∑ i=1h yhik2L— h nhSyh est = h yhijk y V(Yhik) = nh i=1 = y A analyzed under∑ h=the previously described estimators and y 1) x A I PP% nh 1 hi h — x 100 nh(nnhh — nh(nhL — 1) =(means) (R —=1)(R as x 1) 100 = = ( x —— 1 nh estimators L 1) unidades Yst =Lwere nmade 2 h — 1 in the punctual hik comparisons I PA% 3. UMP ∑ con de ∑ muestreo y i=n1h yhi 2 secundarias en i=1 ydos ∑ x hi 1 S = ∑ h=1AhiyAh Gv2 — nGv i=1 1Y =2 inventario, ∑ 1 (yhik) Yhik = n1h (yconglomerados P = ( xy — 1) x 100 P (R — 1) x 100 I interval PA = nhestimators ∑ i=1h yhik2 —(variances). wellYasyh=in the these results, todos la UMS ) —A2hi=n Yhaest∑=los h v (yhihexcluye ) n V(Yyhihhah)2estx )y∑=hihi=n1h 2(yhhikdel nh From nx i=LA 1 hhik — A h st I PA% = P A 2 V(Y ) = = 0.5 0.5 A 2 a sampling strategy in the future del1centro sitio y la UMS hik h =1—al1)norte. nis proposed. —1 nh(nAhhdel —=1x 1) ;Yest + 2P xI PP% Sy = (RP— 1) x nh(n Rh ∑ nh yhiahi Yha = h y 2 Ah 2 Y2est –h 2 x Syest nh∑ nh2 yhi 2 est i=1 est L S = (y ) A h =1 hnh hih Sy = S y yh i=1 nh2 2 ∑ i=1 hik nh tres est yh n ∑ h=1Ahiyh 2 (R — 1) x 100 = ( x — 1) x 100 y 4. UMP mixta. Puede incluir dos, y cuatro unidades de (y y ) (y ) 2 ahi h — ∑ A ∑ i=1 i=hik1 hik0.5— nh nh L ∑ i=1 L hik — hih Y = 2 2 A 0.5Increment st estimation change I PA% = y V(Y A 1)h x 100 Sy Syhand muestreo secundarias diferentes del hik) = 1 Y(nha —2–1)2 en x= V(Y ) —conglomerados ;Yha + 2 x V(Y ) est == (R — 0.5 1 I PP% = — 1 x 100 n —1 P P n h ha ha n (n 1) A h h h est est est est = Y V(Y ) = 2 x S h h v (yhih ) haest haest LA2h x yA inventario. x nh hih h x S 2 Y L = est A A (y ) 2 0.5 0.5 ∑ i=1 hik yh To make the the increment the following y Apunctual EMR x 100 nh 1h =1 h =1 Y estimation – 2 Ax (Sy22 of∑)2h= 1;Yhi h =+ 2 x (S (R — 1) x V(Yhaest) = 2 AL2h x v (yhih) 2 [ est est (1984): yest) ] hianhih Y = Y est Cochran h ratio estimator based on st st I PA% = 0.5 Syest = A h =1 2 0.5SyhA 0.5 2 2 x 0.5 V(Y ) 1) [Yest – 2 x (SyAest ) ;Yest + 2 yx (Syest) ] P Los Y casos =2, 1 3 Ly 4 seAhicieron para el tamaño0.5 desigual, haestsimular x )y) hih ;Y Yhahaest –A2 EMR x (V(Y=ha +L 2xAx100 V(Yha )) ] 0.5y h [ ( y ha ∑ 1 hi h est est como una omisión deestmedición. SY )= (R =— 1) x 100 1 (R —21)xx(100 hA=12h x 0.5 V(Y ocurriría ) =est ante 0.5 v (yhih x x 2 est YYst)ha=est+ xh=V(Y I PA% = EMR = xA 100 ) ;Y ) 22 0.5 0.5 [Yhahaest est– 2Ax2 (hV(Y ) ( ) ] 2 h x SS2 2 0.5 A haest haest =1 haest Sy = Y – 2 x S ;Y + Y )st) est A2P ( yestyh)n ] [ est ( yPYest Estimadores utilizados0.5 est est 2 x (V(YhaL )) EMR = x 100 n 2 Where: 1 — N ∑ i=1 (yi — Rxi) yYst EMR = 1 0.5est0.5 x 100 20.5 V(R) = x the variable of R = = x Ratio of 0.5 x) =(V(Y )) por 2 ;Y 2 de 2] UMP se 2–x2(V(Y )de Las[Ycombinaciones yAha YYhaha 2UMS n xinterest x2 ) = ))Atamaño n—1 hUMS vestx(y+=Yhihhih ) x (V(Y haV(Y Axhahest est haest ha est S est 2 Value x (SY of hSy 2estestest ) y = the mensuration variable of2 interest yh A EMR = x 100 0.5 0.5 analizaron bajo los estimadores descritos anteriormente, y se hicieron 2 est R = A EMRx = x x100 -1 S Y – 2 S ;Y + x Yha h =1 2 (basal area per hectare (ab ha ), total tree n n est y est y i comparaciones est tanto en los estimadores puntuales (medias) como Yst— est 0.5 0.5 (yi —estRxi)2 0.5 ∑ i=ha 1 -1 N to 1R -1– volume(v ), total aerial biomass (bat ha ) x V α x V R ,R + t α R t 2 x V(Y ) V(R) = x en los estimadores intervalo (varianzas). A partir de estos ( ) 2 haestde n n x x 2 2 n n — 1 0.5 0.5 2 Y = A x Y y in the year 2012. h (y Rx ) — EMR = x 100 2 est hih 0.5 0.5 ∑ i i resultados una estrategia para el )futuro. Yhase Ypropone – 2 x V(Y ) ;Yhadex muestreo + 22 x V(Y 0.5 R = =x 1 — N2 x i=1 V(R) ;Yha + x Sy haestY 2– 2 est est Sy 2— x1mensuration SY = xValue of nthe variable est estest 2 n x est est 0.5 of interest Yest = Ah ha x estYV(Y ) = A x v(y ) 0.5 0.5 h hih est hih -1 -1 est -1R αxx100 V t EMR = (ab ha , v to ha and bat ha ) i n the year 2009 x V α x V R ,R + t α R R – t Estimación de incremento y cambio ( ) n Y2st2 ( )2 2 n 0.5 (y — Rxi) 0.5 EMR = x 100 0.5 ∑ 0.5 i 1 — x V(Yha ) 0.5 x V(RN)2 x,Rof+i=t1the α x V(R) RV(R) – tα=calculation 2 x V(Y2 ha ) est 2 x S R For the variance of the ratio estimator, it n x x 0.5 2 2 n — 1 V(Y A h x estv(yhih Para realizar del) incremento Ypuntual se utilizó el YestEMR = estA=) =hlax estimación Yhih est tα x yV R x 100 ∑ [ ( ) ( ) ] ( ∑ ] ( ) ( ( ( ) ( ∑ ∑ [∑ ∑ ∑ ∑ ( ) ( ( ( ) ( ) ] ( ) ( ) ( ) ] )( ) ( ) ( ) [) ( [ )( ( ) ]( ) ] ( ) ( ) EMR = 100 0.5Cochranx(1984): 0.5 siguiente estimador de razón basado en V(Yest) = A hY[xYhav(yhih )2 x (V(Y )) Yst;Y + 2 x (V(Y )) ] – est est est est est y 0.5 0.5 Y – 2 x (V(Yest)) R;Y=estx+ 2 x (V(Yest)) ] V(Yest[ ) est = A h x v(yhih) 0.5 0.5 h )x) Yhih – 2=x (V(YAest ;Yest + 2 x (V(Yest)) ] [YestYest n n 2 V(R) = 1 — N ∑ i=1 (yi — Rxi) x n x x2 0.5 n — 1 2 [Yest – 2 x (V(Yest))0.5;Yest + 2 x (V(Yest)) ] V(Yest) = ( ( ) ( ) ( ) ( ( ) A2h x v(yhih) 0.5 0.5 R – tα x V(R) ,R + tα x V(R) 2 2 0.5 74 ) was used: R= ( ) ] () () ( ) ) ] 2 ) ( [ ) ∑ [ ( ) ) ∑ ∑ ) () () EMR = 20.5 x0.5 x 100 y0.5 y Yr = x X R – tα x2tαV(xRV) (RR),R + tα YxrV=(Rx) X EMR =2 x2 100n n ∑ i=1 (yi — Rxi)2 1 — yR N y =0.5 x Yr = xtα xXV(R) V(R) nYrx= x2x X n — 1 y 2 y = YEMR Y = x 100 X r= x X R r x 0.5 0.5 y Yr = x X R – tα x V(R) ,R + tα x V(R) 2 y Yr = x X EMR = 2 0.5 tα x V(R) 2 R x 100 ( ) ) ( Yest) 2 0.5 Gv2 — Gv1 nh I IPP% =xYest A2Yhh=12= [Yh estnh– Y2sthihx =(Sy2est0.52)A ;Ynestn0.5 )y ]2 0.5 =— Y1st x 100 I PA = PA%= =(R — 1) x 1002EMR h+ —2 1x (∑Syi=est x) 100 1 hi 0.5 x A2 h =0.5 h y2 2 x V(Y ) Y – 2 x S ;Y + x (Sy 0.5 S P ( ) [ ( ) ] P P LSyh ∑ i=m)1)i nhikt;Y Sy yh — 2 0.5 Y–= ha –S2 + x V(Y ) ha est yest est Y2 mxiest(V(Y n [ ( ) ] 2 est est y st hij y A Y 2 x ;Y + x S h ha ha ha 0.5 y ∑ y h 2∑h [ estY= hi 2estYx( (∑=yV(Y ( ) ] y ∑est est est hijk EMR 0.5 Aestj=1 )yhijh=n1h)xesthi100 2 x S (R — 1) x 100 = ( — 1) x 100 y j=1 k=1 est ) 2 n=h — 1) x∑Rx100 — 1 ( xY100 1 Yhik = est y = ] ∑S i=est1=)y0.5 Yst2ha2 mxi ha hi I PA%I PP% = = (R mi 2nh —0.5 nh =0.5 i=Muestreo 1 hix EMR = x para 100manejo forestal...Gv2 — Gv1 a y A x a Tadeo et al., por conglomerados ( ) 2 est a 2 2 hi y ∑ EMR = x 100 hij A ∑ S = Y = hij ∑ —j=1 yhYn+est2 x (V(Y h j=1 S )) ] 0.5 h hik) [Yhaest – 2 x (V(YhaEMR P P i=)1) hik;Y n I PA = Y R = =0.5 h L x0.5 st haest haest h n 100 y Yest est =Sy 2 x (SY y) x n h 0.5 2yh P AA 2ha 0.5∑ hiyh 2 x S est Y 2 x V(Y ) I PP% = (R — 1) x 100 = — 1 x 100 n — 1 est ( ) 1 h= (R — 1) x 100 = ( x — 1) x 100 n ) Yest –nh2 x (SYyYh(est=st ha ;Yest + 2 x (Sy ) ] 2 [ EMR = x 100 (y — Rxi) est n ∑ 2 i est est x 1 — y h 2 x 100 ∑ = 1 hik=2 st I PA% = SyhEMR = EMR ∑yi=1N2yhi xn i=1 n 2 YV(R) AAh Lx 100 Donde: stnh y 2 =R =P Yhik = i=0.5 yYestst n=Yh P x nxh— N n∑ — 1(yi — Rxi)2 Sy S ∑ hik — n y n yh i= 1 Y = A x Y y A ha 2 x (V(Y )) h= = xRazón ∑ h=2 1 hi0.5de h h estha R hih 1 confidence at 95 % of i=of For (Rthe estimation the de interés estla variable y — 1) x 100V(R) = ( xof —1 1) xintervals 100 2 A 0.5 0.5 = est Yde = lax (variable nh — 1n x x2 x n — 1 I PP% = (R — 1) x 100 = ( — y xValor y= 2=x 100 YShest – 2 S ;Y + x S st EMR = I PA% = ( ) reliability: dasométrica de interés [ ) ( ) ] 2 Y A x Y x yAest 2 n2est y R =y Sxyh = P R =estx= L n 2 Yest 2hihx 100 n n YhaEMR ∑ i= (y ) (ab ha-1), estvolumen A —hectárea nnh por n n P1)0.5 (yRi —0.5 Rxi)2 (área 2 S ∑ ∑h=i=11Ah Y(ySy (y(yhik—)h2Rx hiyhik h — yhih=) basal — est α xh V(R ,R + t α∑xi=V R – t ∑ N 1 n (R — 1) x 100 = ( — 1) x 100 ) ( ) i= 1 est yh h i — N árbol V(R) = x x 2 2aérea YV(Y 0.5 = = 1sttotal =x ∑ i=21(vA 0.5iha-1), biomasa 0.5 to st =hik) V(R) I PA% = ] total n Rx 0.5 x2 ,R2+ tαnx—V1R 0.5 2 xxY S n=[hY(nhn—A 1) )) ] – 2 ;Y Yest x x A n (n — 1) 0.5 n n — 1 n 2+ 2 x (S 2) h ( ) α x V R – t h h hih -1 n ( ) () 2 yest y 1 — est 2 i=12(yix—yRx P P1 — NL A ∑y 2 (yi — Rxi) 0.5 2 est hectárea est Ahaest)) al 2año 2012 Si)(bat Npor 2 ∑ ( y Yest) h RV(R) = )x== x x est V(Y A v(y ) ∑ = S hi h i=1 2 hSy 1 h= est hih (R — 1) x 100 = ( x — 1) x 1 yh V(R) =relative x n= xLValor x de dasométrica de interés x V R — 1variable EMR =0.5n la x 100 2 samplingtα(EMR) ( ) Y = The as follows: A 0.5 0.5 n x x 0.5 Y = n — 1 0.5 st 2 0.5 22 -1 Yhih R )– =tα x(ab 2 -1 0.5 A R= –2 tα x V(R) 0.5 + tα x VI(PA% R) = x) 0.5 V)y(Rbat st ha-1+) al (xRha )2–hSnx2x2,,Rvv(y ) ;Yest EMR x,R100 YVA xS+Yto(thih S2αha x (S2009 1 2A ) ] est ASyhY2xhaV(Y est P P [ ) ] 2 año 2 tα x V(R) 2 nhest y y = A y 2 est est = ( ) h ∑hihyh(yi — YRxesti) 0.5 estest A1 — N0.5 2 R 1 i= 0.5 x V α x V R ,R + t α R R – t EMR =2 x 100 0.5 0.5 ( (=AV(Y ) ==x y)A) n2 2—x0.5del ( ) ) 2x 100 V(R)calcular =2 2EMR 2 2 varianza 0.5de razón se trabajó 0.5 Para R – tα2 x V(R) ,R nh xx=1 0.5 0.5 1v(yx estimador V(Y ) xRla Ah+ t2α x2 V(RR) 0.5 0.52 x (S ) ] hY)–st2 est α[ x V R t Y S ;Y + est hih ( 2 ( ) x ) α x V R t Sy = S 0.5 y ( y) X est yestx (V(Y est)) ] I P y=estGv2 — Gv1 – =2 x (V(Y ) x 100 ;Y S + 2 est yh con[YEMR laestfórmula: 2 aest ) ] est0.5) 2 x est est EMR =YL est Yr = xAEMR X = 2 Yr = ) 0.5(x 100 0.5 Y est α x2V R t 2 0.5 0.5 0.5 0.5 2 Y x y x 100 ) =+est – RV2S()=REMR x) y((V(Y +Sn 2x x100 V(Y ) ] 0.5y R,R V(Y ( 0.5 ) = [YA Rh[–xest x Vn+;Y α x12hih txα))100 Rest tv(y 2 est ) 2 ;Y x ( ) R ( ) ( ) ] 2 2 α x V R t Y = X EMR = (y Rx ) — Y X (Yha )) est V(Y ) ( ) est y est y 2 2 Y ∑ 0.5 i i r x of the 2009 forest A h x1v — (yhihN)st ] For the 2actualization the following estx r = xinventory, haest i=1 est est A2nyhhRV(R) = x 2 2 x S 0.5 0.5 2 ( ) 2 EMR = x 100 0.5 0.5 y Yn =1 y n x x formula was used in terms of the total and mean population: — 1 ∑ Y – 2 x S ;Y + x S est hi [ ( ) ( ) ] ahi 2 X xEMR 0.5 Y=r =)) ;Y y est est R y yest y ()yV(Y (V(Yest))I PA] = Gv2 — Gv1 Yh =Y[Yr =esti=ntxα1– x2 n x Xnest + 2 x2 100 est Yestr = x X 0.5 Y Y y2 x2 hSRV=(R1 (y — Rxi) y r= x X st ∑ i — N100 i=10.5 de confianza x Para de los intervalos al 95 % P YEMR = lax estimación X V(R) ( ) 0.5 0.5 =0.5 x Y = X , mean of the population r = x Y r 0.5 0.5 2;Y x100 Yconfiabilidad: )xnxh xV +))n2+—x]tα(1V(Y 0.5 y xEMR +tnest∑2 V(Y2) est = –))2 x;Y(V(Y y x Vha(Rest))) ] α ) Rest–ha haest [Yest – 2 de ([V(Y Rest est ,R y(hi(Rha 2 x S y est ( ) Y = X 2 i=1 n YYrest= x X r x n n2 ∑ Yh ysthik2 — R = EMR = x 100 ∑ i=1 (yi — Rxi)2 and ratio of the total y N y i=1 V(R) = n1hxy—0.5 Y st 0.5 x 0.5 I PP% = (R — 1) x 100 = — 1 x 100 n — 1= Yr y= 2x x XV(Y 0.5 2 Y X ( ) h V(1 R) x S=yh = ( R –hatestα2 ))x rVn(tRxαx) xx V,R(R+n) t2α nx — REMR n 2 y 2 n Where: x 100 x= (y Rx ) — h ∑ i = = 1 — N x x i=100 R= 1 i YhaEMRV(R) x = the total inventory 0.5 est nRRRx0.50.5 x2,R (EMR) nx V—seR1calculó El error de nmuestreo relativo de la α x V + t α R – t α x V t n = Mean of the year 2009 ( ) ( ) ( 2) 2 y n A y ∑ 22 (yi — Rxi) siguiente1 ∑ forma: —h=LEMR n 5 2 1N hi h = i=1 (R — 1) x 100 = ( — 1) x 100 x 100 V(R) 1 — N ∑ i=1 (yi — Rxi) x Yst == n x x2 x y n — 1 y I PA% =0.5 ] 0.5 V(R) = x A Yr = R –XtRα x V RYr0.5 2 = X Another estimator of change nxx n — 1 for the mensuration variables P -1 ) ))P0.5 Yest = Ah x Yhihx t2α x V((R)) ,Rx + t2α x2Vx(R(V(Y 0.5 -1 (ab ha , vto ha and bat ha-1) is the periodic growth as: x (V(Y)) ] 2 est = x 100 EMR x 100 0.5 0.5 yEMR y I P = Gv2 —0.5Gv1 2 = 0.5 RSy–2 tα=x VY(Rr )=Ah ,RX+St2α x VR(RY)r = 0.5 Yest X α x V(R) ,R + t α x V(R) R – t x 2 2 α x V R t est yh 2 2 (x ) A 2 5 mi thij EMR = x 100 2 ydel Paraestla) =actualización inventario forestal se utilizaron 0.5 0.5 y 2009, V(Y ]∑ j=1 ∑ 0.5 k=1 yhijk 0.5 hih Where: RYmedia tα x V(R) X) a la xAYVrh(R=x)v(y = x poblacional X∑2nxh y(hiV(Yy el))total. r las siguientes2tαfórmulas en cuanto x mi 2 2 i=1 0.5 of2the variables of interest in the x 0.5 est EMRG=v 2 = Average value x 100 Gv — Gv 1 ∑ ) ahij] (V(Y) EMR + 2 x (SyY EMR x 100 [Yest=– 2 x (Sy2est )0.5;Yxyest100 h) = ] = nh I(t PA P) = =Gv2 — Gv1 est )t ) ] j=1 R time 2 y R Y = 2 P de población X Yest r 0.5 x X , media Y r =la0.5 G = Average value of the variables of interest in the x v 1 nh y time 1 (t ) ofywhich it is possible to obtain also Yesty– 2 x (V(Yest)0.5 ;Yest + 2 x (V(Yest)) ] 0.5yhi 2 [ ) mi thij ∑ y razón del total 2nh xy 2(V(Y0.5))i=1 Yr = x X yhijk Yr1 = x X ∑ 1 ∑ k=0.5 ∑xi=n1(hV(Y YrEMR = x =X2 x (SYestY)r = x 100 hik — est n X 2 x (j=V(Y) 0.5) 1 ] 2 ) the annualized periodical yincrement (IPA) h ) y x EMR = x 100 ∑ I P1)= G — =G1v1 — 1 x 100 est i=1 hi n (V(Y)∑) j=m1i ]ahij Yst Gv — Gv I PP% = (R — x — 1 EMR = x 100 Yh = Yesth I PI PA = G=v2 100 —v22 G v1 x n nh Donde: h 2 Yest Syh = ∑ i=1 (yhik) P nh 2 n y x = El inventario total (y ) h — i=1 ∑ hikmi ∑ thij ynhijk h R= x n m j=1 thij k=1 = Media del 2009 ∑ i=1h yhi 2 ∑ j=n1hi (n ∑ hk=m1—yhijk1) nhnh 2yhi ∑ n y i h i=1 hik — nh Gv2 — Gv Yh = ∑∑ m∑ ahij Where: n y 1y i=1i=Ly1nhiAhiyh n 2 I —PA =xx 2100 ∑ — Gv ∑ j=1i aj=hij1 h (y Rx ) — 1 h= Otro estimador de cambio para las variables dasométricas Y = (R— 1)Gv = (=1x — 1)— x 100 ∑ i i 1—N I PP% = (R 1) 100 1 x 100 n —1 h i= 1 n I PA = P P = Period in years. h Y = h V(R) x -1= I PA% = 2 -1 y bat ha -1) es elst incremento periódico x nh (ab 2 ha , vto ha P n x x S = n — 1 A (y ) ∑ yh hik nh 0.5 n 2 i=1 2 n hy P P Yi=1 (y))hik) — nh definido como: nh 2 h n∑ h yi=1 2hi From the increment ratio estimator it is possible to get a measure ∑ y hi ∑ est nh i=21 hik — i=1 nh 0.5 0.5 y nh(nhx—100 1) y I P = G — G 2 ∑ of the percentage periodical increment (IPP %) as follows: hik — R – tα x V(R) ,R + tα x V(Rv2) i=1 L A nh 2 2 v1 y — 1 x 100 I PP% = (R — 1) x 100 = 2 2 hnh —S1 st y Sy = y A I PP% = (R —(R1)— 1) x 100 x 100 x 1x 100 n x 100 == ( x —— 1) Sest = ∑ h=1 nhiAhh— 1 yh ∑ h (yhik)2 n x n SyhYst=yh= 0.5 I PA% = h ∑ i=1h (y2 hik)2—∑ i=n1h (yi=nhik1h)2 Donde: A nh tα x V(R) (yhik) — P P 2 0.5 nh G = Valor promedio de la variable de interés en el EMR = x 100 y(Yhihn))h)(n v2 h — 1) Gv2 — Gv1 And the 2 0.5 0.5 annualized percentage increment (IPA%) is defined by: nhest (nh —x1)100 RtiempoI 2PA y Y2vest – 2L∑xh=L (1SAAyhi2yh ) 2 ;Y2 est + 2 x (Sy ) ] I P(t2=) =Gv2 — G [ (R — 1) x 100 y= ( x — 1) x 100 1 P h y A est est G = Valor promedio de la variable de interés en el ∑ hi h Y = Syest Syh st st = h=1 I PA%(R=— 1) x 100 = ( x — 1) x 100 y v 1 tiempo 1 (ty) del cualYes A A también nh st =posible obtener I PA% = Yr = 0.5 X Y = X 1 P P yhi 2 A ∑ r x x i=1+ x V(Y ;Y ) P P 0.5 el incremento periódico anualizado (IPA): ( ) ] 2 — haestn ha est y 2 x (SYest) 2 y ) h I PP% = (R — 1) xGv 100 = 21 =— 1 x 100 nhhih— 1 2 A 0.5 x 2100 0.5 2 — EMR Gv Yest Ssthy2 h2) 2 S;Yyhest + 2 x (Sy ) ] x –= 2 x A I PA = Sy2[Sy est Y ( = S est est A yh nh P est A n 2 y 0.5 h 00 hi x V(Y ;Yha∑) i=1+y2 R= x (y 0.5 ( haest)) ] est —h) hih 2 2 x S 0.5 n 2 ) 0.5 ( y h Y h y1)=–x 2100x 2(S est + 2 x 2(Sy0.5) ] 0.5) x;Y100 (R — 1) x 100 = EMR ( [xY—est y est I PP% = – 2—x 1(Syxn 100 nh — 1 est ;Y + x (Sy ) est ] [Yest I PA%= (R = — 1) x 100 2 est xP 1 — Yestst ) ∑ nest(yi — Rx275 i) P N i=1 5nh 0.5 V(R) = x ;Yha + 2 x (V(Yha0.5)) ] y n x x2 00 +est x V(Yha ))est ] )0.5n — 1 R = 2 x2 Sx (SY0.5 haest2 22 ( est est haest ( ) ( () ) ( ( ) ( ) ( ) h 1 ∑( ) ( ) ( ( hik ) ( ) ) 2 ( ) ∑ ( ) ) ( ) ( ) ( ) (( )) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) (()) ) ( ) ( ) (( )) 0.50.5 t )) x 100 x 100 P= G = 25 G GG Rev. Mex. Cien. For. Vol.I 5PINúm. 2 — v2 v— v 1 v1 Donde: Results and Discussion P = Periodo en años. 2 Gv — Gv GvGv 2— 1 1 I PA= = I PA nh nh 2 y y i=∑1 i=1hi hi nhnh —1 1 )) Comparisons of the sampling scenarios for the basal area P Del estimador de razón paraPincremento es posible obtener una medida del incremento periódico porcentual (IPP %): 2 In Table 2 are shown the statistical values of stratified mean (yest), estimator of the variance (S2) and its accuracy (E%) for the three estimators that were used in each one of the proved scenes for the basal area by hectare in the trees over 25 cm of DBH. yy I PP%= (R = (R— —1)1)x 100 x 100= = — —1 1x 100 x 100 I PP% xx (( )) Y queda el incremento porcentual anualizado (IPA%) definido como: The stratified measures for the estimators, size of the site and sampled scenarios vary from 15.175 up to 15.749 m2 ha-1. In 200 m2 sites are the lowest precision values that vary from 10.0 and 14.1 %. The most accurate at the estimators level came from the stratified random sampling in the 400 m2 plots with variations between 7.1 and 10.1 %. y y — 1) x 100 — 1) x 100 (R (R — 1) x 100 = (=x ( — 1) x 100 x I PA%= = I PA% 2 PP PP Resultados y Discusión 2 2 Syh Syh Comparaciones de los escenarios de muestreo para el área basal 2 2 0.50.5 50.5 ;Y;Y + + x xS S estest 2 2 ( (y y) ) ] ] In the three cases, the punctual or specific estimators are very similar in the results of the stratified means. The greatest accuracy at the level of estimators was obtained with the stratified random sampling when the UMS are considered independent. The estimator of mean ratio is more accurate when UMP have different sizes. In particular, from the 95 % confidence intervals, better results come from the 400 m2 plots and when the 4 UMS are measured; in contrast, the broadest confidence intervals emerge when the size of the plot is 200 m2 and with 2 UMS. It was found that in so far as the number of sites becomes smaller and their size by cluster, the accuracy is reduced too. Enestelest Cuadro 2 se presentan los valores estadísticos: media estratificada (yest), varianza del estimador (S2) y precisión (E%) para los tres estimadores utilizados en cada uno de los escenarios probados para el área basal por hectárea en el arbolado mayor a 25 cm de DAP. 50.5 x 100 x 100 n n ) 2 i) 2 ∑1 i=(y1i (y— Rx i — iRx n n— —1 1 Las medias estratificadas para los estimadores, tamaño de sitio y escenario muestreados variaron desde 15.175 hasta 15.749 m2 ha-1. En los sitios de 200 m2 se determinaron valores en precisión de 10.0 a 14.1 %, los cuales fueron los más bajos; mientras que en los sitios de 400 m2 los registros se ubicaron entre 7.1 y 10.1 %. Increments by hectare for the basal area, total tree volume and total aerial biomass 0.50.5 En los tres casos los estimadores puntuales fueron muy similares R t+α txα Vx (VR()R) 2 2 50.5 x 100 x 100 yy =r =x xX X para las medias estratificadas. La mayor precisión a este nivel correspondió al muestreo aleatorio estratificado, cuando las UMS se consideraron independientes. El estimador de razón de medias es más preciso, si existen diferentes tamaños de UMP. Particularmente, de los intervalos de confianza a 95 %, se obtuvieron mejores resultados en el tamaño de parcela de 400 m2 y con mediciones de las cuatro UMS; en contraste, los intervalos de confianza más amplios se originan cuando el tamaño de parcela es de 200 m2 y con dos UMS. Se observó que a medida que se reduce el número de sitios y su tamaño por conglomerado, la precisión se disminuye. In Table 3 are shown the ratio estimator used to estimate the increment in the mensuration variables for trees over 7.5 cm DBH: basal area, total tree volume and total aerial biomass. In this case, the estimators that were obtained use 200 m2 UMS. The values of the estimator for the different parameters vary between 1.051 and 1.148, according to its accuracy in a small sample. This data will allow to update the forest inventory for 2012. 76 Tadeo et al., Muestreo por conglomerados para manejo forestal... Cuadro 2. Comparación de estimadores estadísticos del área basal para diferentes escenarios de muestreo. Tipo de estimador Tamaño del sitio UMS por UMP (m2) 200 Razón de medias 400 200 Media de razones 400 200 Muestreo Aleatorio Estratificado 400 yest (m2 ha-1) S2 E (%) 4 15.533 0.742 11.1 3 15.214 0.846 12.1 2 15.408 1.175 14.1 Mixta 15.490 0.887 12.2 4 15.493 0.392 8.1 3 15.360 0.475 9.0 2 15.749 0.633 10.1 Mixta 15.451 0.443 8.6 4 15.533 0.742 11.1 3 15.175 0.844 12.1 2 15.417 1.174 14.1 Mixta 15.484 0.906 12.3 4 15.493 0.392 8.1 3 15.360 0.475 9.0 2 15.749 0.633 10.1 Mixta 15.493 0.451 8.7 4 15.533 0.60 10.0 3 15.214 0.76 11.4 2 15.471 1.18 14.0 Mixta 15.490 0.75 11.2 4 15.493 0.30 7.1 3 15.360 0.39 8.2 2 15.749 0.58 9.7 Mixta 15.451 0.32 7.3 In Table 4 is shown the annual periodic growth (IPA), periodic growth (IP), annual percent growth (IPA %) and percent periodic growth (IPP %) for each one of the mensuration variables. Incrementos por hectárea para el área basal, volumen total árbol y biomasa aérea total En el Cuadro 3 se muestran los estadísticos del estimador de razón utilizado para estimar el incremento para las variables dasométricas en individuos mayores a 7.5 cm de DAP: área basal, volumen total árbol y biomasa aérea total. Los estimadores obtenidos utilizan un tamaño de UMS de 200 m2. The annual periodic growth in the basal area of Noh Bec ejido is 0.423 m2 ha-1, which is slightly higher than that reported by Vester and Navarro (2007) for the same ejido with an annual running growth of 0.32 m2 ha-1 through permanent sampling plots. 77 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Table 2. Comparison of statistic estimators of the basal area for different sampling scenarios. Size of the site Type of estimator (m2) Mean ratio 0.742 11.1 3 15.214 0.846 12.1 2 15.408 1.175 14.1 Mixed 15.490 0.887 12.2 4 15.493 0.392 8.1 3 15.360 0.475 9.0 2 15.749 0.633 10.1 Mixed 15.451 0.443 8.6 4 15.533 0.742 11.1 3 15.175 0.844 12.1 2 15.417 1.174 14.1 Mixed 15.484 0.906 12.3 4 15.493 0.392 8.1 3 15.360 0.475 9.0 2 15.749 0.633 10.1 Mixed 15.493 0.451 8.7 4 15.533 0.60 10.0 3 15.214 0.76 11.4 2 15.471 1.18 14.0 Mixed 15.490 0.75 11.2 4 15.493 0.30 7.1 3 15.360 0.39 8.2 2 15.749 0.58 9.7 Mixed 15.451 0.32 7.3 200 400 200 Stratified Random Sampling 400 Cuadro 3. Estadísticos del estimador de razón para el área basal, volumen total árbol y biomasa aérea total. Área basal Volumen total árbol Biomasa aérea total Razón 1.082 1.096 1.104 V (m) 1.286 109.395 V (r) 0.0002 E (%) (%) 15.533 400 Ratio mean (m2ha-1) E S2 4 200 Estadístico yest UMS by UMP Table 3. Statistics of the ratio estimator for the basal area, total tree volume and total aerial biomass. Basal area Total tree volume Total aerial biomass Ratio 1.082 1.096 1.104 94.534 V (m) 1.286 109.395 94.534 0.0003 0.0005 V (r) 0.0002 0.0003 0.0005 2.9 3.5 4.1 E (%) 2.9 3.5 4.1 L.S. 1.113 1.135 1.148 L.S. 1.113 1.135 1.148 L.I. 1.051 1.058 1.059 L.I. 1.051 1.058 1.059 Statistic V(m) = Sample variance; V (r) = Variance of ratio; E (%) = Accuracy; L.S. = Upper limit 95 %; L.I. = lower limit 95 %. V(m) = Varianza muestral; V (r) =Varianza de razón; E (%) = Precisión; L.S. = Límite superior 95%; L.I. = Límite inferior 95%. 78 Tadeo et al., Muestreo por conglomerados para manejo forestal... Los valores del estimador para los diferentes parámetros variaron entre 1.051 a 1.148, según sea su precisión con una muestra pequeña. Estos datos permitirán actualizar el inventario forestal para 2012. Total tree volume per hectare for trees over 25 cm In the forest management for tropical forests of the Noh Bec ejido it is important to know the volumetric increment for the first reserve (25-34.9 cm DBH) and cuttable (35 cm DBH onwards) for hardwoods and softwoods; first, second and third reserve (25-54.4 cm DBH) and cuttable (55 cm DBH onwards) for precious woods. Therefore, the estimation of the increments En el Cuadro 4 se presenta el incremento periódico anual (IPA), incremento periódico (IP), incremento porcentual anual (IPA %) e incremento porcentual periódico (IPP %) para cada una de las variable dasométricas. Cuadro 4. Incrementos en área basal, volumen total árbol y biomasa aérea total. Incrementos Variable Área basal (m ha ) IPA IP IPA % IPP % 0.423 1.270 2.7 8.2 -1 Volumen total árbol (m ha ) 3.721 11.163 3.2 9.6 Biomasa aérea total (t ha-1) 3.212 9.635 3.5 10.4 2 -1 3 Table 4. Growth in basal area, total tree volume and total aerial biomass. Increments Variable IPA IP IPA % IPP % 0.423 1.270 2.7 8.2 Total tree volume (m ha ) 3.721 11.163 3.2 9.6 Total aerial biomass (t ha-1) 3.212 9.635 3.5 10.4 Basal area (m ha ) 2 -1 3 -1 El incremento periódico anual en área basal del ejido Noh Bec es de 0.423 m2 ha-1, el cual es ligeramente superior al indicado por Vester y Navarro (2007) para la misma localidad, con un incremento corriente anual de 0.32 m2 ha-1, mediante parcelas permanentes de muestreo. for trees over 25 cm DBH (it includes sites 1 and 2) in 400 m2, by means of the ratio estimator of means for the volumes of the two measurements and the ratio estimator for the calculation of the increment for all the species. The trees in these categories had an annual periodic growth of 2.088 m3ha-1, an annual percent growth of 5.07 % in three years and annual percent growth of 1.69 %, with an accuracy for the ratio estimator of 1.26 %. In 2009 there were 126.011 m3 ha-1 in average for the property and for 2012 the stock had increased up to 132.411 m3 ha-1 in uncut areas after two measurements. Incremento del volumen total árbol por hectárea para el arbolado mayor a 25 cm Para el manejo forestal de las selvas tropicales del ejido de Noh Bec es importante conocer los incrementos volumétricos para la primera reserva (25-34.9 cm de DAP) y cortable (35 cm de DAP en adelante) para especies duras y blandas; así como primera, segunda y tercera reserva (25-54.4 cm de DAP) y cortable (55 cm de DAP en adelante) correspondientes a especies preciosas. Por lo anterior, se realizó la estimación del incremento del arbolado mayor a 25 cm de diámetro (incluye los sitios 1 y 2) en 400 m2, con el estimador de razón de medias para los volúmenes de las dos mediciones y el estimador de razón para el cálculo del incremento para todas las especies. Los árboles en estas categorías tuvieron un incremento periódico anual de 2.088 m3 ha-1, incremento periódico porcentual de 5.07 % en tres años, e incremento porcentual anual de 1.69 %, con una precisión para el estimador de razón de 1.26 %. En 2009 había 126.011 m3 ha-1, en promedio para Increments per hectare of Pouteria reticulate (Engl.) Eyma For this item, the increment for the species Pouteria reticulata (zapotillo) for trees over 7.5 cm DBH, from the commercial significance and the abundance in the property and the ratio estimator was used. This species has an annual periodic growth of 0.361 m3 ha-1, a percent growth of 6.6 % during the assessment period and an annualized percent growth of 2.2 %. The accuracy of the ratio estimator is 2.02 %. For 2009 there were 12.397 m3 ha-1 average for the property. In 2012, the stock for this species was 13.200 m3 ha-1. 79 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 el predio; y en 2012, las existencias se habían incrementado a 132.411 m3 ha-1 en áreas sin aprovechamiento después de las dos mediciones. Up -date of the ejido forest inventory In Table 5 are shown the real stock for 2009 and the up-datings by means of the ratio estimator, as well as the confidence limits at 95 % for the year 2012 based on the ratio estimator of Table 3. Incrementos por hectárea de Pouteria reticulata (Engl.) Eyma In 2009 the total stock of the total aerial biomass was 3 152 170.51 t ha-1; in 2012, 3 479 249.77 t ha-1 were determined (confidence limit of 95 % from 3 338 328.22 t ha -1 to 3 620 171.31 t ha-1). The total estimated increment in the period was 327 079.26 t ha-1; it is worth noting that this value was possible from the positive correlation that exists between the measured volume in 2009 and that remeasured in 2012. Se analizó el incremento de Pouteria reticulata (zapotillo) para arbolado mayor a 7.5 cm de DAP, debido a su relevancia comercial y abundancia en el predio, y se empleó el estimador de razón. Esta especie tiene un incremento periódico anual de 0.361 m3 ha-1, un incremento porcentual de 6.6 % durante el periodo evaluado, y un incremento porcentual anualizado de 2.2 %. La precisión para el estimador de razón es de 2.02 %. En 2009 existían 12.397 m3 ha-1, en promedio para el predio. En 2012 las existencias eran de 13.200 m3 ha-1. Summary of the mensuration characteristics of the property Actualización del inventario forestal ejidal The mensuration characteristics of the Noh Bec ejido belong to the trees over or equal to 7.5 cm DBH from the mean ratio estimators. 123 forest species during the inventory were recorded. The structure of the tropical forest of the ejido has a density of 660.4 trees per hectare (trees ha-1) with an accuracy En el Cuadro 5 se consignan las existencias reales para el año 2009 y las actualizadas por medio del estimador de razón, así como los límites de confianza a 95 % para el año 2012 basado en el estimador de razón del Cuadro 3. Cuadro 5. Existencias reales del área basal, volumen total árbol y biomasa aérea total por hectárea de los años 2009 y 2012. Variable Área basal (m ha ) 2009 2012 Límite inferior 95 % Límite superior 95 % 24.159 26.140 25.385 26.895 -1 Volumen total árbol (m ha ) 183.157 200.809 193.747 207.870 Biomasa aérea total (t ha ) 149.684 165.216 158.524 171.907 2 -1 3 -1 Table 5. Real stock of the basal area, total tree volume per hectare for the years 2009 and 2012. Variable 2009 2012 Lower limit 95 % Upper limit 95 % 24.159 26.140 25.385 26.895 Total tree volume (m ha ) 183.157 200.809 193.747 207.870 Total aerial biomass (t ha-1) 149.684 165.216 158.524 171.907 Basal area (m2 ha-1) 3 -1 En 2009 las existencias de biomasa aérea total eran de 3 152 170.51 t ha-1; en 2012 se contabilizaron 3 479 249.77 t ha-1 (intervalo de confianza a 95 % de 3 338 328.22 t ha-1 a 3 620 171.31 t ha-1). El incremento total estimado en el periodo fue de 327 079.26 t ha-1; cabe mencionar que este valor fue posible por la correlación positiva existente entre el volumen medido en 2009 y el remedido en 2012. of 6.6 % (confidence interval between 616.8 and 703.9 tree ha-1). Semarnat and Conafor (2010a) made a density calculation of a 514 trees for the medium and high tropical forests at a national level. The average basal area is 24.159 m2 ha-1, with an accuracy of 7.3 % (confidence interval from 22.406 to 25.912 m2 ha-1). White and Hood (2004) report that the basal are mature forests of Yucatan Peninsula vary from 11.9 to 32.5 m2 ha-1 for vegetation over 3 cm DBH. Resumen de las características dasométricas del predio Las características dasométricas del ejido Noh Bec corresponden al arbolado mayor o igual a 7.5 cm de DAP a partir de los estimadores de razón de medias. Se registraron 123 especies arbóreas durante el inventario. La estructura de 80 Tadeo et al., Muestreo por conglomerados para manejo forestal... la selva del ejido tiene una densidad de 660.4 árboles por hectárea, con una precisión de 6.6 % (intervalo de confianza entre 616.8 y 703.9 árboles ha-1). Semarnat y Conafor (2010a) calculan una densidad de 514 árboles para las selvas medianas y altas a nivel nacional. The average clean barkless trunk (vflsc) is 134.970 m3 ha-1, with an accuracy of 7.9 % (confidence interval from 124.318 to 145.622 m3 ha-1), a total tree volume (vtacc) with bark of 183.157 m3 ha-1, with an accuracy of 8.1 % (confidence interval from168.410 to 197.903 m3 ha-1). El área basal promedio es de 24.159 m2 ha-1, con una precisión de 7.3 % (intervalo de confianza entre 22.406 y 25.912 m2 ha-1). White y Hood (2004) citan que el área basal en bosques maduros de la Península de Yucatán está entre 11.9 y 32.5 m2 ha-1 para vegetación con DAP superior a 3 cm. The estimated total aerial biomass (BAT) was 149.684 t ha-1, with an accuracy of 8.4 % (confidence interval from 137.067 to 162.300 t ha-1). Cairns et al. (2003) reported 191.5 t ha-1 for individuals over 10 cm DBH in La Pantera site, Graciano Sánchez ejido, in an evergreen medium tropical forest of Quintana Roo state. The total aerial biomass was transformed into carbon, starting from a 50 % concentration (Houghton, 2001) where the average amount of it is 74.842 t ha-1 confidence interval from 68.534 to 81.15 t ha-1). El volumen de fuste limpio sin corteza (vflsc) promedio es de 134.970 m3 ha-1, con una precisión de 7.9 % (intervalo de confianza de 124.318 a 145.622 m3 ha-1); un volumen total árbol (vtacc) con corteza de 183.157 m3 ha-1, con una precisión de 8.1 % (intervalo de confianza de 168.410 a 197.903 m3 ha-1). The total amount of aerial carbon within the sampled area is 1 576 084.95 t, (confidence interval from 1 443 245.86 to 1 708 924.05 t). In 2009, 68 % of the total aerial biomass of the forest of the Noh Bec ejido was within the “healthy” condition, which means that most trees did not have damages from Dean hurricane. La biomasa aérea total (BAT) estimada fue de 149.684 t ha-1, con una precisión de 8.4 % (intervalo de confianza entre 137.067 y 162.300 t ha-1). Cairns et al. (2003) obtuvieron 191.5 t ha-1 para individuos con más de 10 cm de DAP, en el sitio La Pantera, ejido Graciano Sánchez, en una selva mediana siempre verde de Quintana Roo. La biomasa aérea total fue convertida a carbono al asumir una concentración de 50 % (Houghton, 2001), para una cantidad de carbono promedio de 74.842 t ha-1 (intervalo de confianza entre 68.534 y 81.15 t ha-1). Conclusions The previous results suggest that for a forest inventory study with management endings it is not advisable to use a cluster design, since it is statistically less efficient that the traditional stratified design. When it is decided to use this design with different purposes than timber forest management, it must be guaranteed, at least, the presence of 3 UMS by cluster, and they must measure 400 m2. Nevertheless, clusters demonstrated to be useful for their location and remeasurement as they cover a greater area in a closeness rather small during this action. With MAE it would be difficult to find them, measure and remeasure them in the field, in particular in broad areas with a 400 m2 plot size. El carbono aéreo total dentro del área muestreada es de 1 576 084.95 t, (intervalo de confianza de 1 443 245.86 a 1 708 924.05 t). En 2009, 68 % de la biomasa aérea total del bosque en el ejido Noh Bec se ubicaba dentro de la condición “sano”, lo que significa que la mayoría de los árboles no tuvieron daños, como resultado del paso del huracán Dean. Conclusiones Los resultados sugieren que para un estudio de inventario forestal con fines de manejo, no se recomienda utilizar el diseño en conglomerados ya que estadísticamente es menos eficiente que el diseño estratificado tradicional. Cuando se decida utilizarlo con propósitos diferentes al manejo forestal maderable, se debe, al menos, garantizar el establecimiento de tres UMS por conglomerado y estas deben ser de 400 m2. No obstante, los conglomerados demostraron ser útiles para su ubicación y remedición al cubrir una mayor superficie, en una vecindad relativamente reducida. Con MAE sería difícil su localización, la logística de medición y remedición en el campo, sobre todo en áreas muy extensas con un tamaño de parcela de 400 m2. From the remeasurement of a fraction of the clusters and by the ration sampling technique, it is possible to get a value (ratio) that allows to up-date the previous data with a good accuracy. Therefore, the remeasurement of clusters must not be extensive and it can be established a design in two phases, which will make it possible to know at what rate the tropical A partir de la remedición de una fracción de los conglomerados y mediante la técnica de muestreo de razón es posible obtener un valor (razón) que posibilite actualizar 81 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 los datos anteriores con buena precisión. Por consiguiente, la remedición de los conglomerados no tiene que ser tan extensiva y se puede establecer un diseño en dos fases, lo que permitirá conocer a qué ritmo crecen las selvas. Lo anterior es vital para el ajuste en los planes de manejo operativo con los cuales, en general, no se tiene una idea clara del incremento total o específico de las poblaciones. Este tipo de estimadores sugieren, además, que no se necesita un esfuerzo de muestreo excesivo, ya que con la remedición de pocos sitios se obtienen estimaciones precisas. En todo caso falta establecer la periodicidad con la cual se deben llevar a cabo, así como las labores de mantenimiento que se deben aplicar a este tipo de sitios, de resguardo de datos y de capacitación profesional para garantizar su uso y utilidad en la elaboración y ajuste de planes de manejo. forests grow. This is crucial for fitting the management plans where, in general, there is not a clear idea about the total or specific growth of populations. This kind of estimators suggest, too, that there is no need to make an excessive sampling effort, since with the remeasurement of a few sites, accurate estimations are obtained. In any case, it is still necessary to establish the timing of them, as well as the maintenance of these kind of sites, of data protection and of professional training to assure their use and usefulness in the making and adjustment of management plans. It must be emphasized that the forest inventory as was planned in Noh Bec ejido makes up a monitoring and assessment system. At present, there are mensuration studies for forest management in Quintana Roo where cluster sampling is suggested, but in them is not stated clearly the way in which data will be analyzed. The wrong use of sampling estimators by clusters in inventories for forest management may lead to under or overestimations of the basal area, volume and the rest of the variables, which, also, adds costs to field work. Se debe enfatizar que el inventario forestal como se proyectó en el ejido Noh Bec constituye un sistema de monitoreo y evaluación. A la fecha existen estudios dasométricos para manejo forestal en Quintana Roo, donde se propone el muestreo por conglomerados pero en ellos no se especifica de manera clara la forma de analizar los datos. El uso incorrecto de los estimadores de muestreo por conglomerados en los inventarios para manejo forestal puede producir subestimaciones o sobrestimaciones del área basal, volumen y demás variables, además de que agregan costos al trabajo de campo. End of the English version Referencias Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS). 2012. Nacional de Información Forestal http://www.cnf.gob.mx:8080/snif/portal/infys/temas/ documentos-metodologicos (25 de junio de 2012). Miranda, F. y E. Hernández X. 1963. Los tipos de vegetación de México y su clasificación. Boletín de la Sociedad Botánica Mexicana 28: 29-179. Romero G., Y. E. 2011. 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En este contexto, se desarrolló un método para romper la dormancia y propagarla asexualmente por medio de proliferación de yemas axilares in vitro. Se evaluó la presencia de embriones sanos en 1 100 semillas de 11 lotes (100 semillas por lote); se constató que 39.45 % del total corresponden a esta condición. Se probaron 260 ppm de ácido giberélico con inmersión durante 24, 48 y 72 h; la primera alcanzó 96 % de germinación. Para establecer la propagación in vitro, se hizo rescate de embriones en el medio de cultivo Murashige y Skoog (MS) adicionado con 2 mgL-1 de benciladenina; se logró 82 % de germinación. Las plántulas obtenidas se utilizaron para la proliferación de yemas axilares, sobre las cuales se evaluaron los medios MS y McCown’s, y los reguladores de crecimiento 2-isopentiladenina, cinetina y benciladenina en dosis de 1, 2 y 3 mgL-1; se obtuvo un promedio de 3.03 brotes por explante tanto en cinetina como benciladenina. Para la rizogénesis in vitro se utilizó ácido 3-indolbutírico a dosis de 2.5 y 5 mgL-1, más adenina en oscuridad o fotoperiodo; los datos revelaron que cualquier dosis del ácido 3-indolbutírico induce la rizogénesis. Se concluye que para la germinación de semillas de Cordia elaeagnoides es conveniente aplicar ácido giberélico para eliminar la dormancia y para la propagación asexual in vitro, cinetina y benciladenina en las proporciones indicadas. Palabras clave: Ácido giberélico, Cordia elaeagnoides A. DC., germinación, proliferación de yemas axilares, rescate de embriones, rizogénesis. Abstract Cordia elaeagnoides A. DC. is a timber species of tropical deciduous forests, which from the difficulty of their seeds to germinate, the species has limitations to reproduce. In this context, a method was developed to break dormancy and asexually propagate it through axillary bud proliferation in vitro. The presence of healthy embryos in 1 100 lots of 11 seeds (100 seeds per lot) were evaluated; it was found that 39.45 % of them correspond to this condition. 260 ppm gibberellic acid were tested with 24, 48 and 72 immersion hours; the first one reached 96 % of germination. To establish in vitro propagation, embryo rescue was made in the Murashige and Skoog (MS) culture medium supplemented with 2 mg L-1 benzyladenine; 82 % germination was achieved. Seedlings were used for axillary bud proliferation, on which the MS and McCown’s media growth regulators 2-isopentiladenina, kinetin and benzyladenine at doses of 1, 2 and 3 mgL-1 were evaluated; an average of 3.03 shoots per explant was obtained in both kinetin and benzyladenine. For in vitro rooting 3-indole butyric acid at doses of 2.5 and 5 mg L-1 were used, plus adenine in darkness or photoperiod; data revealed that any 3-indole butyric acid dose induces rooting. It is concluded that for the germination of Cordia elaeagnoides seeds gibberellic acid should be applied to remove dormancy and for its asexual propagation in vitro, kinetin and benzyladenine in the proportions previously indicated must be used. Key words: Gibberellic acid, Cordia elaeagnoides A. DC., germination, axillary bud proliferation, embryo rescue, rhizogenesis Fecha de recepción/ date of receipt: 4 de abril de 2014; Fecha de aceptación/date of acceptance: 23 de junio de 2014. 1 Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias, Universidad de Guadalajara. Correo-e: [email protected] Santacruz et al., Rompimiento de la dormancia en semillas... Introducción Introduction Las selvas bajas caducifolias reúnen una riqueza de especies considerable; habitan en ellas, por ejemplo, Cordia alliodora (Ruiz et Pav.) Oken, Cordia elaeagnoides A. DC., Tabebuia rosea (Bertol.) DC. y Tabebuia palmeri Rose. Low deciduous tropical forests gather a considerable richness of species; in them live Cordia alliodora (Ruiz et Pav.) Oken, Cordia elaeagnoides A. DC., Tabebuia rosea (Bertol.) DC. and Tabebuia palmeri Rose, for example. C. elaeagnoides es integrante de la familia Boraginaceae, misma que se caracteriza, entre otros rasgos, por presentar incompatibilidad gamética (Gibbs, 1986; Brys et al., 2008; Loha et al., 2009; Mc Mullen, 2012). A esta especie se le denomina de distintas maneras en función de las regiones en las que crece: “cueramo” en Michoacán, “bojote” en Guerrero, “barcino” en Jalisco y “anacahuite” en Oaxaca. Su distribución en México abarca desde Jalisco hasta Chiapas y tiene gran importancia en su ecosistema pues se le considera gregaria del dosel (Van Groenendael et al., 1996); por otro lado, es muy utilizada en la industria de la madera, ya que con ella se elabora una gran diversidad de productos tales como llaveros, joyas, máscaras, cajas, muebles, instrumentos musicales, juegos de salón y artículos de cocina (Pérez, 1993). C. elaeagnoides tiene problemas relacionados con el aborto de embriones, lo cual disminuye la germinación en condiciones naturales, a lo cual habría de agregarse que sus semillas también pueden ser atacadas por roedores generalistas (Van Groenendael et al., 1996). C. elaeagnoides is a member of the Boraginaceae family, which has, among other traits, gametic incompatibility (Gibbs, 1986; Brys et al., 2008; Loha et al., 2009; Mc Mullen, 2012). This species has been named in different ways according to the regions in which it grows: “cueramo” in Michoacán, “bojote” in Guerrero, “barcino” in Jalisco and “anacahuite” in Oaxaca. Its distribution in Mexico includes from Jalisco to Chiapas and it is very important in its ecosystem as it is considered of canopy gregarious habits (Van Groenendael et al., 1996); also, it is intensely used in the wooden industry as with it are made a great number of products such as key holders, jewelry, masks, boxes, furniture, music instruments, room games and kitchen gadgets (Pérez, 1993). C. elaeagnoides has some problems related to embryo abortions, which reduces its germination under natural conditions, to which can be added that its seeds are regularly attacked by generalist rodents (Van Groenendael et al., 1996). Seeds are the movement unit and of sexual reproduction in plants, and they accomplish the purpose of multiplying and perpetuating the species (Doria, 2010) and allow it to reach new places and microenvironments (Taiz and Zeiger, 1998). Las semillas constituyen la unidad móvil y de reproducción sexual de las plantas, y cumplen con la función de multiplicar y perpetuar la especie (Doria, 2010) y permiten que esta llegue a nuevos sitios y microambientes (Taiz y Zeiger, 1998). In order to have a successful crop, it is mandatory to take into account seed quality (Baskin and Baskin, 2014), as well as some environmental factors (water availability, temperature, light, oxygen and carbon dioxide), since they have an influence on the percentage and speed of germination, much of which are more or less specific for different taxa (Rodríguez, 2008). Con el fin de que un cultivo sea exitoso es imprescindible considerar tanto la calidad de la semilla (Baskin y Baskin, 2014), como algunos factores ambientales (disponibilidad de agua, temperatura, luz, oxígeno y dióxido de carbono), ya que influyen en el porcentaje y la velocidad de germinación, muchos de los cuales son más o menos específicos para distintos taxa (Rodríguez, 2008). Seed viability is determined by the genetic characteristics of the paternal plant, the climate conditions in different stages (during flowering, the development and ripening of fruit), the degree of maturity of the seed at harvesting and the management of its collection (Gallo et al., 2012; Baskin and Baskin, 2014). La viabilidad de la semilla está determinada por características genéticas de la planta progenitora, las condiciones climáticas en distintas etapas (durante la floración, el desarrollo y la maduración del fruto), el grado de madurez de la semilla en la cosecha y el manejo en su colecta (Gallo et al., 2012; Baskin y Baskin, 2014). It has been observed that plants that originally come from environments where frosts and droughts regularly occur are more prone to some kind of dormancy compared to species from kinder environments (Jurado and Flores, 2005). Se ha observado que especies de plantas originarias de ambientes en donde se presentan con frecuencia heladas y/o sequías son más propensas a cierto tipo de latencia en comparación con especies de ambientes benignos (Jurado y Flores, 2005). Another factor that affects considerably the conservation of seed viability is the amount and quality of chemical substances contained by the embryo (Doria, 2010). Gibberelic acid (AG3) activates the growth of the embryo during germination and promotes the production or secretion of hydrolytic enzymes mainly α-amilase which is involved in the solubilization of the Otro factor que influye considerablemente en la conservación de la viabilidad de la semilla, es la calidad y cantidad de sustancias químicas contenidas en el embrión (Doria, 2010). 85 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 El ácido giberélico (AG3) activa el crecimiento vegetativo del embrión durante la germinación y promueve la producción o secreción de enzimas hidrolíticas principalmente α-amilasa, enzima involucrada en la solubilización de las reservas del endospermo (Salinas et al., 2002). El almidón y las proteínas son desdobladas por varias enzimas; los azúcares, aminoácidos y otros productos son transportados para el crecimiento del embrión (Taíz y Zeiger, 1998). reserves of the endosperm (Salinas et al., 2002). Starch and proteins are unfolded by several enzymes; sugars, aminoacids and other products are transported for the growth of the embryo (Taíz and Zeiger, 1998). In vitro cultivation lets the propagation of plants in an asexual way, and therefore, to massively multiply species. The most frequently used growth regulators for sprout formation are benzyladenine, kinetin and benzylaminopurine (of the kitocinine group) and induction might come from the callus, knots and apical meristems (Phulwaria and Shekhawat, 2013).Some rhizogenesis cases have been documented within the Boraginaceae family when indol-3-acetic acid, indol-3-butiric acid and naftalenacetic acid, regulators that vary on efficiency in terms of the taxon (Edson et al., 1996; Martin, 2003; Schuler et al., 2005; Phulwaria and Shekhawat, 2013). El cultivo in vitro permite propagar vegetales de manera asexual, y por lo tanto, multiplicar masivamente a las especies. Los reguladores de crecimiento más utilizados en la formación de brotes son benciladenina, cinetina y bencilaminopurina (del grupo de las citocininas) y la inducción puede provenir de callo, nudos o meristemos apicales (Phulwaria y Shekhawat, 2013). Se han documentado casos de rizogénesis dentro de la familia Boraginaceae al aplicar ácido indol-3-acético, ácido indol-3-butírico y ácido naftalenacético, reguladores que varían en cuanto a la eficiencia en función del taxón (Edson et al., 1996; Martin, 2003; Schuler et al., 2005; Phulwaria y Shekhawat, 2013). Since Cordia elaeagnoides in the Costa region at Jalisco state produces many seeds which aborts embryos and have difficulties in seed germination, the aim of this study was to develop a technique to break dormancy and to propagate asexually the species by means of in vitro axillary bud proliferation. Debido a que Cordia elaeagnoides en la región Costa del estado de Jalisco produce muchas semillas con aborto de embriones y presenta dificultad en la germinación de semillas, se planteó como objetivo del presente trabajo, desarrollar una técnica para romper la dormancia y propagar asexualmente la especie por medio de proliferación de yemas axilares in vitro. Materials and Methods Seed collection C. elaeagnoides seeds were collected in Tomatlán, Jalisco state, Mexico (19°56’3’’ N and 105°14’8’’W), at 50 m asl. 20 healthy samples were chosen, with good height, clear stem and a wide foliar mass, with flowers that kept the brown color (which suggests that the fruits are at their best); they were kept in bags and each sample was numbered according to the tree from which they were taken (Figure 1a and Figure c). Seeds were taken to the Vegetal Tissue Cultivation Laboratory of the Agriculture Production Department of the Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias (CUCBA for its acronym in Spanish) for their cleaning, germination tests and in vitro cultivation. Materiales y Métodos Recolección de semillas Las semillas de C. elaeagnoides se colectaron en Tomatlán, Jalisco, México (19°56’3’’ N y 105°14’8’’O), a 50 msnm. Se eligieron veinte ejemplares sanos, de buena altura, fuste limpio y amplia masa foliar, con flores que mantuvieran color café (indicio que los frutos están en el mejor momento); se almacenaron en costales y cada muestra se numeró en función del árbol del que fue tomada (figuras 1a, c). Se trasladó la semilla al Laboratorio de Cultivo de Tejidos Vegetales del Departamento de Producción Agrícola del Centro Universitario de Ciencias Biológicas y Agropecuarias (CUCBA) para su limpieza, pruebas de germinación y cultivo in vitro. Identification of healthy embryos To select seeds with healthy embryos two methods were compared: 1) the cutting test on 11 lots with a total of 100 seeds assessed by lot. The seed cover was cut with scissors; the endosperm texture and color were observed and the good development of the embryo was checked. The number of seeds with healthy embryos by each lot was counted. 2) The densitometry column technique to determine if seeds were in good state or if they were non-viable by weight; to accomplish this, a machine was used which includes a transparent metachrylate cylinder lower with a pneumatic seed divider, which by air injection, puts apart the seeds of low weight Identificación de embriones sanos Para seleccionar semillas con embriones sanos se compararon dos métodos: 1) la prueba de corte en 11 lotes con un total 100 semillas evaluadas por lote. Se partió la testa de la semilla con una tijera; se observó el color y la textura del endospermo y se verificó que el embrión estuviera bien desarrollado. Se contabilizó el número de semillas con embriones sanos por lote. 2) la técnica de columna densimétrica, para determinar por medio 86 Santacruz et al., Rompimiento de la dormancia en semillas... (non-viable) towards a deposit to which such seeds get; those with a greater weight stay at the bottom of the cylinder. The per cent of healthy seeds and the non-viable ones was determined to make a comparison between the two methods. del peso, si las semillas estaban en buenas condiciones o eran semillas inviables para aplicarla se utilizó una máquina que consta de un cilindro de metacrilato transparente con un separador neumático de semillas, que por medio de inyección de aire, separa las semillas de menor peso (inviables) hacia un recipiente al que suben; y las que tienen un mayor peso quedan en la parte inferior de este cilindro. Se contabilizó el porcentaje de semillas sanas y las inviables, para establecer un comparativo entre estos dos métodos. Seed treatments with gibberelic acid A giberellic acid (AG3) dilution at 260 ppm were prepared, in which 30 seeds from each of the 20 lots were placed, with immersion periods of 24, 48 and 72 h; the number of germinated seeds were counted according to the immersion time in each treatment, and they were contrasted with a control without treatment. Seeds were sown in germination trays; as a substrate was used a mix of Canadian musk and vermicompost in a 40:60 rate, respectively. All the trays were taken to a greenhouse with 30 °C as mean temperature, where they were watered every day. The assessment of germination was made at 7, 14, 21 and 28 days. Tratamientos de semillas con ácido giberélico Se preparó una dilución de ácido giberélico (AG3) a 260 ppm en la que se colocaron 30 semillas de cada uno de 20 lotes, con tiempos de inmersión de 24, 48 y 72 h; se contabilizó el número de semillas germinadas de acuerdo al tiempo de inmersión en dichos tratamientos, comparando con un testigo sin tratamiento. Las semillas fueron sembradas en charolas germinadoras, como sustrato se utilizó una mezcla de musgo canadiense y vermicomposta en una proporción de 40:60 respectivamente. Todas las charolas fueron trasladadas a un invernadero a una temperatura media de 30 °C, en donde se regaron diariamente. Las evaluaciones de la germinación se realizaron a los 7, 14, 21 y 28 días. Proliferation of in vitro axillary buds In order to establish Cordia eleagnoides in vitro it was necessary to rescue cygotic embryos. Seeds were disinfected in a 3 % sodium hypochlorite solution for 10 minutes. They were rinsed with sterile water and were left soaking for 24 h. A Carl Zeiss Stemi DR 1040 stereomicroscope was used for embryo extraction; the testa was removed and the embryos were placed in the MS cultivation medium (Murashige and Skoog, 1962) to which 2 mgL-1 benzyladenine (BA) and 8 gL-1 agar were added. Proliferación de yemas axilares in vitro Para el establecimiento in vitro de Cordia eleagnoides fue necesario el rescate de embriones cigóticos. Las semillas se desinfectaron en una solución de hipoclorito de sodio al 3 % por un periodo de 10 min. Se enjuagaron con agua estéril y se dejaron en remojo por 24 h. Para la extracción del embrión se utilizó un microscopio estereoscópico Carl Zeiss Stemi DR 1040; se eliminó la testa y los embriones se colocaron en el medio de cultivo MS (Murashige y Skoog, 1962) adicionado con 2 mgL-1 de benciladenina (BA), 8 gL-1 de agar. Once the sprouts were obtained, an experiment with a three-factor arrangement (3x3x2) was established; the variables were the 2-isopentiladenine (2ip), benzyladenine (BA) and kinetine (KIN), growth regulators each one with three concentrations (1, 2 and 3 mgL-1) and in two basic media, MS and McCown (Lloyd and McCown, 1980). Cuando se obtuvieron los brotes, se desarrolló un experimento con un arreglo trifactorial (3x3x2); las variables fueron los reguladores de crecimiento 2-isopentiladenina (2ip), benciladenina (BA) y cinetina (KIN), cada uno con tres concentraciones (1, 2 y 3 mgL-1) y en dos diferentes medios basales, MS y McCown (Lloyd y McCown, 1980). Cultivation media were made as follows: the basal media of the referred media were supplemented with L2 vitamins (Phillips and Collins, 1979), 3 % sacarose and, for the solidification of the medium, 8 gL-1 of Phytagel® (Sigma Chemical Co. Cat. A-1296) were used. 100 mL child food bottles were used as containers, to which 25 mL cultivation medium was added. Five replications by treatment were made (a bottle with a spout was taken as a replication). The assessment of the number of sprouts was made after 45 days from the beginning of the experiment. Both substrates were fitted to a 5.8 pH before the sterilization of the autoclave (121 °C a 1.2 kg cm-2 of pressure during 15 min). The incubation of the vegetal material in the experiments was at 27 ± 2 °C with a 16 h photoperiod of fluorescent light at 1 500 lux (25 mmol s-1 m-2). La elaboración de los medios de cultivo se realizó de la siguiente manera: los medios basales de los medios referidos fueron suplementados con vitaminas L2 (Phillips y Collins, 1979), 3 % de sacarosa y, para solidificar el medio, se aplicaron 8 gL-1 de Phytagel® (Sigma Chemical Co. Cat. A-1296). Se emplearon frascos de vidrio de alimento infantil de 100 mL de capacidad como contenedores, a los cuales se les adicionaron 25 mL del medio de cultivo respectivo. Se hicieron cinco repeticiones por tratamiento (un frasco con un brote se consideró como una repetición). La evaluación del número de brotes generados se 87 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 llevó acabo a los 45 días de iniciado el experimento. Ambos sustratos se ajustaron a un pH 5.8, previo a la esterilización en autoclave (121 °C a 1.2 kg cm-2 de presión durante 15 min). La incubación del material vegetal en los experimentos fue a 27 ± 2 °C con un fotoperiodo de 16 h de luz fluorescente a 1 500 lux (25 mmol s-1 m-2). Rhizogenesis induction and stem elongation For root induction an assay was established with a three-factor 3x2x2 arrangement design, in which the indol3butíric acid in three concentrations (0, 2.5 and 5 mgL-1) was used, as well as adenine presence or absence (40 mgL-1), photoperiod (16 h light/8 h darkness) and 24 h darkness. The treatments that demanded darkness were completely covered with an aluminium sheet. McCown medium was used and gL-1 of 3 PhytagelTM as a jellifying agent. The incubation of vegetal matter in the experiments was carried out at 27 ± 2 °C. Each treatment had five replications and they were assessed after 45 days. Inducción de rizogénesis y elongación de tallos Para la inducción de raíces se estableció un ensayo con un diseño en arreglo trifactorial 3x2x2, en el cual se utilizó el ácido indol3butírico en tres diferentes concentraciones (0, 2.5 y 5 mgL-1), la presencia o ausencia de adenina (40 mgL-1), fotoperiodo (16 h luz/8 h oscuridad) y oscuridad durante las 24 h. Los tratamientos que requerían de oscuridad se cubrieron completamente con papel aluminio. El medio utilizado fue McCown y como gelificante 3 gL-1 de Phytagel®. La incubación del material vegetal en los experimentos se realizó a una temperatura de 27 ± 2 °C. Cada tratamiento contó con cinco repeticiones y fueron evaluados a los 45 días. Statistical analysis The Statgraphics Plus 4.0 TM software was used for the statistical analysis of the asexual propagation by in vitro cultivation of Cordia elaeagnoides. Analysis of variance was made for each of the experiments by means of which the response variables were assessed, in addition to perform the media multiple comparison by the least significant difference test (LSD). Análisis estadístico Results and Discussion Para el análisis estadístico de la propagación asexual mediante el cultivo in vitro de Cordia elaeagnoides se utilizó el software Statgraphics Plus 4.0®. Se realizaron los análisis de varianza para cada uno de los experimentos mediante los cuales se evaluaron las variables de respuesta correspondientes, además de realizar la comparación múltiple de medias mediante la prueba de diferencias mínimas significativas (LSD). Identification of healthy embryos The healthy embryos per cent was low; in the seed cutting test, it was 39.45 % average and 60.55 % were damaged (Figure 1b); with the densitometry column, there were 33.45 % healthy ones and 66.55 % damaged; there were not great differences between the two techniques, but the manual method revealed a greater number of healthy embryos (Table 1), which can be attributed to an observation error, since it is difficult to determine if they are full and completely formed. The second technique is revealing as a fast and reliable test. Counts are important, since they allow the observation of tendencies in the sanity of seeds. Resultados y Discusión Identificación de embriones sanos El porcentaje de embriones sanos fue bajo; en la prueba que se realizó por corte en la semilla, fueron 39.45 % en promedio y 60.55 % estaban dañados (Figura 1b); con la separación por columna densimétrica se obtuvieron 33.45 % sanos y 66.55 % dañados; no hubo grandes diferencias entre las dos técnicas, sin embargo por el método manual se contabilizó un mayor número de embriones sanos (Cuadro 1), lo que puede atribuirse a un error de observación, ya que es difícil determinar si están enteros y completamente desarrollados. La técnica de la columna densimétrica se perfila como una prueba rápida y confiable. Los conteos son importantes, ya que permiten observar tendencias en la sanidad de semillas. Determination of AG3 treatments for seed germination There were different responses to germination in the treatment that included three imbibition periods and 260 ppm of AG3. The seeds from lots number 13, 17 and 19 had the best results (Table 2); C. elaeagnoides germination was favored by the breaking of dormancy as a consequence of AG3; when the three periods were compared, the optimum was that of lot 13 (24 h imbibition in 260 ppm AG3), since 96.6 % of its seeds germinated. The activation of the embryo generally is due to the enzymatic stimulation pondered by AG3; Salinas et al. (2002) indicate that 88 Santacruz et al., Rompimiento de la dormancia en semillas... Cuadro 1. Comparación de dos métodos para determinar el porcentaje de semillas de Cordia elaeagnoides A. DC. con embriones sanos en 11 lotes. ¶ Lote Porcentaje de embriones sanos por método de corte de semilla¶ Porcentaje de embriones sanos por método de columna densimétrica¶ 1 20 22 4 35 40 5 41 30 7 50 32 8 49 35 9 61 49 10 22 30 13 31 40 17 42 40 19 45 35 20 38 15 Promedio 39.45 33.45 Desviación estándar 12.17 9.34 Coeficiente de variación 30.86 27.92 n = 100 semillas por metodología en cada lote this acid promotes the synthesis of some enzymes, among which the α-amilase and extreme dextrine, the α and β glucosidases, the endo-β gluconases and the endoxilases are outstanding, which allows the movement of carbon hydrates for the growth and development of the embryo. Determinación de tratamientos de semillas con AG3 para la germinación En el tratamiento que consideró 3 tiempos de imbibición y una dosis de 260 ppm de AG3 hubo respuestas de germinación variables; las semillas de los lotes 13, 17 y 19 tuvieron los mejores resultados (Cuadro 2); la germinación C. elaeagnoides fue beneficiada por la ruptura de la dormancia, como efecto del AG3; al comparar los tres tiempos, el óptimo fue el correspondiente al lote 13 (24 h de imbibición en 260 ppm de AG3), ya que de él germinó 96.6 % de las semillas. La activación del embrión generalmente se debe a la estimulación enzimática mediada por el AG3; Salinas et al. (2002) indican que este ácido promueve la síntesis de algunas enzimas, entre las cuales destacan la α-amilasa y la dextrina límite, la α y β glucosidasas, las endo-β gluconasas y las endoxilasas, lo que permite la movilización de hidratos de carbono para el crecimiento y desarrollo del embrión. During the germination tests of Cordia elaeagnoides seeds it was found that in most of the studied lots that did not have AG3, there was no response. The lots number 17, 19 and 13 (Table 2) with the 24 h imbibition treatment and 260 ppm AG3 reached the highest germination per cents and number 13 was particularly good. It is acknowledged that there are some limitations to obtain complete seeds and their germination in Boraginaceae species, which seems to be a reaction to several morphologic or physiologic disorders, a problem that is related to distily, which is an incompatibility response according to Brys et al. (2008) and Mc Mullen (2012) which affects species of the Cordia genus. 89 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Table 1. Comparison of two methods to determine the percentage of Cordia elaeagnoides A. DC. seeds with healthy embryos in 11 lots. Lot ¶ Healthy embryo per cent by the cutting Healthy embryo per cent seed method ¶ densimetric column method ¶ 1 20 22 4 35 40 5 41 30 7 50 32 8 49 35 9 61 49 10 22 30 13 31 40 17 42 40 19 45 35 20 38 15 Average 39.45 33.45 Standard deviation 12.17 9.34 Variation coefficient 30.86 27.92 by the n = 100 seeds by method in each lot. Axil ary bud proliferation in spouts of Cordia elaeagnoides Durante las pruebas de germinación de las semillas de Cordia elaeagnoides se observó en la mayor parte de los lotes estudiados que no tuvieron AG3 no se estimuló dicha respuesta. Los lotes de semillas 17, 19 y 13 (Cuadro 2) con tratamiento de imbibición de 24 h y 260 ppm de AG3 fueron los que alcanzaron más altos porcentajes de germinación y de ellos sobresalió el 13. Se reconocen limitaciones en la obtención de semillas completas y la germinación de ellas en especies de la familia Boraginaceae, lo que parece responder a diversos desórdenes morfológicos o fisiológicos, problema que está relacionado con la distilia, que es una reacción de incompatibilidad que según Brys et al. (2008) y Mc Mullen (2012) afecta a muchas especies del género Cordia. The in vitro propagation of the species started with the establishment of the cygotic embryo rescue from the seed; the obtained results with this technique were good, as the total germination per cent was 82. After two day from the establishment the germination process started with the cotyledon display (Figure 1d); after 7 days of having started the cultivation, the development of the plant was optimal, and it even showed root signs. After 30 days oxidation problems appeared in most of the developed plants. The embryo rescue technique has been successfully used in Persea americana Mill in a program for the vegetative multiplication in order to make genetic improvement. The mature and immature embryos were extracted and cultivated in a MS medium half of its concentration and 0.5 mgL-1 6-benzyl amino purine and the same amount of gibberelic acid was added (Rodríguez et al., 1999). Pinus maximartinezii Rzedowski has also been used for its propagation in this same way, in order to preserve and expand this species in danger of extinction (Ojeda et al., 2006). 90 Santacruz et al., Rompimiento de la dormancia en semillas... Cuadro 2. Rompimiento de la dormancia en semillas de Cordia elaeagnoides A. DC. mediante tratamientos de inmersión en ácido giberélico (AG3). Table 2. Breaking of dormancy of Cordia elaeagnoides A. DC. seeds by treatments of immersion in gibberellic acid (AG3). Número de semillas germinadas por tratamiento Imbibición Número de lote Sin imbibición en agua (24 h) Imbibición (24 h/ perforadas) Sin AG3 AG3 AG3 AG3 (24 h) (48 h) (72 h) 1 0 0 1 1 10 0 0 2 0 0 0 0 8 0 0 3 0 0 3 2 1 1 0 4 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 2 1 0 0 7 0 0 0 0 4 0 0 8 0 0 1 3 5 0 0 9 0 0 0 1 8 0 0 10 0 0 0 0 1 0 0 11 0 0 0 0 1 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 6 0 29 1 0 14 0 1 1 1 0 0 0 15 0 2 3 2 11 0 0 16 0 0 0 2 4 0 0 17 0 0 3 1 13 1 0 18 0 0 0 2 8 0 0 19 0 0 3 1 12 1 0 20 0 0 1 2 2 0 0 0.48 1.65 0.97 7.01 0.41 Desviación estándar * n = 30 semillas por tratamiento en cada lote * n = 30 seeds per treatment in each lot Proliferación Axil ary bud proliferation in spouts of Cordia elaeagnoides La propagación in vitro de la especie se inició con el establecimiento a partir del rescate de embriones cigóticos de la semilla; los resultados obtenidos con esta técnica fueron satisfactorios, pues del total de los embriones rescatados se obtuvo 82 % de germinación. A los 2 días posteriores al establecimiento, se inició el proceso de germinación con el despliegue de los cotiledones (Figura 1d). Después de siete días de iniciado el cultivo, el desarrollo de la planta era óptimo, incluso presentaron indicios The in vitro propagation of the species started with the establishment of the cygotic embryo rescue from the seed; the obtained results with this technique were good, as the total germination per cent was 82. After two day from the establishment the germination process started with the cotyledon display (Figure 1d); after 7 days of having started the cultivation, the development of the plant was optimal, and it even showed root signs. After 30 days oxidation problems appeared in most of the developed plants. The embryo rescue technique has been de yemas axilares en brotes de Cordia elaeagnoides 91 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 successfully used in Persea americana Mill in a program for the vegetative multiplication in order to make genetic improvement. The mature and immature embryos were extracted and cultivated in a MS medium half of its concentration and 0.5 mgL-1 6-benzyl amino purine and the same amount of gibberelic acid was added (Rodríguez et al., 1999). Pinus maximartinezii Rzedowski has also been used for its propagation in this same way, in order to preserve and expand this species in danger of extinction (Ojeda et al., 2006). radiculares. A los 30 días los problemas oxidativos comenzaron a presentarse en la mayoría de las plantas desarrolladas. La técnica de rescate de embriones ha sido utilizada anteriormente exitosamente en Persea americana Mill, en un programa para la multiplicación vegetativa con el fin de llevar a cabo mejoramiento genético. Los embriones maduros e inmaduros fueron extraídos y cultivados en medio MS a la mitad de su concentración y se les adicionó 0.5 mgL-1 de 6-bencil amino purina y la misma cantidad de ácido giberélico (Rodríguez et al., 1999). Pinus maximartinezii Rzedowski también ha sido propagada de esta forma, con el propósito de conservar y expandir a esta especie en peligro de extinción (Ojeda et al., 2006). Once the viability of seeds and the health of the embryos was confirmed, the phenolic compounds were removed (its abundant production was observed in the germination on filter paper), which is accomplished mechanically by shaving the testa; this procedure helps to avoid the oxidation of the cultivation medium and to soften the seed cover. It was detected that, in spite of shaving almost all of the testa, there was no germination response; this might suggest that physical dormancy and the presence of phenolic compounds are not the only handicap that C. elaeagnoides seeds face. It may be understood that there must be other germination inhibitors such as the abscisic acid (ABA) that protects the plants in a stress scenario by blocking protein and nucleic acids synthesis and induce abscission and senescence; it also affects membranes and keeps the level of the rest of the hormones and controls the storage of reserve proteins (Zhang et al., 2012); it is advised to run an ABA concentration analysis in the seeds of C. elaeagnoides in order to determine its role in this process. Una vez que se corroboró la viabilidad de las semillas y la sanidad de los embriones, se eliminaron los compuestos fenólicos (su abundante producción se observó en la germinación en papel absorbente), lo que se logra mecánicamente, al raspar la testa; este procedimiento ayuda a evitar la oxidación del medio de cultivo y a eliminar la dureza de la cubierta seminal. Se pudo advertir que, a pesar de que la testa se raspara casi en su totalidad, no hubo respuesta germinativa; esto puede indicar que la latencia física y la presencia de compuestos fenólicos no son el único obstáculo que enfrentan las semillas de C. elaeagnoides. Habría de suponerse que existen otros inhibidores de la germinación, como pudiera ser el ácido abscísico (ABA), que protege a la planta en escenarios de estrés al inhibir la síntesis de proteínas y de ácidos nucleicos e inducir la abscisión y la senescencia; además afecta las membranas y mantiene el nivel de otras hormonas y controla el almacenamiento de proteínas de reserva (Zhang et al., 2012); se recomienda realizar un análisis de concentración de ABA en las semillas de C. elaeagnoides para determinar su participación en este proceso. After 45 days there were no significance in the sprout production by type of medium (p= 0.1714), nor by the amount of the regulator (p= 0.0714); in the second case, when making the multiple mean comparison with the help of the Least Significant Differences (LSD) there was a very high significance (p=0.0004). The greatest sprout stimulation in this periods was exerted by the treatments which had KIN and BA growth regulators, with a greater efficiency up to 1,5 times more than 2ip (Table 3) (Figure 1f). In regard to concentration, even if the analysis of variance test does not show any difference, a somehow positive tendency is confirmed when a greater number of sprouts and a smaller tissue oxidation are generated, when there are used lower concentrations (1 mgL-1). This has been stated by Balla et al. (2002) who explain that the addition of kitocinines has a repressive effect over apical dominance, which provokes sprout proliferation by means of the axillary bud stimulation. The oxidized tissues became more apparent as time went by, in particular in those structures with 2ip regulator and in the highest concentration, 3 mgL-1, besides producing pubescent callus in the basal part (Figure 1g). Después de 45 días no hubo significancia en la producción de brotes por el tipo de medio (p= 0.1714), ni por la cantidad de regulador (p= 0.0714); en el caso del regulador utilizado hubo alta significancia (p=0.0004), al realizar una comparación múltiple de medias con ayuda de la prueba de Diferencias Mínimas Significativas (LSD). La mayor estimulación de brotes pasado este lapso la ejercieron los tratamientos en presencia del regulador de crecimiento KIN y BA, con una eficiencia superior de hasta 1,5 veces más que 2ip (Cuadro 3) (Figura 1f). Con respecto a la concentración, aunque en la prueba de análisis de varianza no se muestra una diferencia, se confirma cierta tendencia positiva al generar un número de brotes más alto y una menor oxidación de los tejidos cuando son utilizadas concentraciones más bajas (1 mgL-1). Esto ha sido mencionado por Balla et al. (2002) quienes explican que la adición de citocininas tiene un efecto represor de la dominancia apical, lo que provoca la proliferación de brotes por medio de la estimulación de las yemas axilares. Los tejidos oxidados fueron muy notorios conforme el trascurso del tiempo, en particular aquellas estructuras con el regulador 2ip y en la mayor concentración 3 mgL-1, además de generar callo pubescente en la parte basal (Figura 1g). It was strictly necessary to add growth regulators to induce sprouts of C. elaeagnoides, which differs from that registered by Tacoronte et al. (2004), who propagated another tropical woody species, Swietenia macrophylla King, by means of 92 Santacruz et al., Rompimiento de la dormancia en semillas... axillary buds and with the best response without growth regulators. In Arnebia hispidissima (Lehm.) A. DC., a species that also belongs to the Boraginaceae family, the use of KIN and BAP regulators is favorable for sprout production (Phulwaria and Shekhawat, 2013). Fue estrictamente necesario adicionar reguladores de crecimiento para inducir los brotes en C. elaeagnoides, lo que difiere con lo consignado por Tacoronte et al. (2004), quienes propagaron otra especie maderable tropical, Swietenia macrophylla King, por medio de yemas axilares y con la mejor respuesta en ausencia de reguladores de crecimiento. En Arnebia hispidissima (Lehm.) A. DC., especie que pertenece también a la familia Boraginaceae, el uso de los reguladores KIN y BAP es favorable para la producción de brotes (Phulwaria y Shekhawat, 2013). Even if statistical significance was not confirmed in regard to basal media, the cultivations in the MS medium started to generate a greater number of sprouts at first, but later analysis revealed that they reduced from the increase in oxidation and showed a light yellowness. In the McCown medium, on the other hand, cultivations showed a lower number of sprouts but oxidation was lower and they show a better color. Qualitatively there was a closer relation between the kind of cultivation medium that was used and the added regulator, from which came out as the most efficient the use of BA for the MS and KIN for the McCown media. Aunque estadísticamente no se confirmó significancia con respecto a los medios basales, los cultivos en el medio MS comenzaron a generar un mayor número de brotes en un principio, pero en los análisis posteriores, estos brotes se redujeron por el aumento en la oxidación, y mostraron un ligero amarillamiento. En el medio McCown, por el contrario, los cultivos manifestaron un número inferior de brotes, pero la oxidación fue menor y presentan una coloración muy favorable. Cualitativamente se mostró una estrecha relación entre el tipo de medio de cultivo utilizado y el regulador adicionado, de lo que resultó ser más eficiente la utilización de BA para el medio MS y KIN para el medio McCown. Oxidation might be due mainly to the accumulation of phenolic compounds and, mainly, to ethylene. It can also be attributed to some sensibility of growth regulators, since it was more notorious in those which had a greater concentration of such substances (Basail et al., 2006). Schuler et al. (2005) proved that Cordia alliodora has a very high loss rate in vegetative tissue cultivation, which allows to classify it as a recalcitrant species for its in vitro cultivation. C. elaeagnoides could also be considered within this category from the loss rate provoked by oxidation and ethylene accumulation, which was difficult to control and provoked a considerable damage to sprouts. La oxidación puede deberse principalmente por la acumulación de compuestos fenólicos y principalmente al etileno. También a cierta sensibilidad a los reguladores de crecimiento, pues fue más notoria en aquellos que presentaban una mayor concentración de dichos compuestos (Basail et al., 2006). Schuler et al. (2005) demostraron que Cordia alliodora presenta una tasa de pérdida muy alta en el cultivo de tejidos vegetativos y la catalogaron como una especie recalcitrante para el cultivo in vitro. C. elaeagnoides también podría considerarse dentro de este tipo de especies por la tasa de pérdida ocasionada por la oxidación y acumulación de etileno, lo cual fue difícil controlar y causó detrimento considerable a los brotes. Induction of rhizogenesis and stem elongation After 45 days from the establishment, two factors were highly significant for root stimulation: regulator concentration (p=0.0001) and the absence of light to induce their number (p=0.0000). The use of 1500 lux with a 16 light h and 8 darkness h photoperiod was the best treatment to generate roots (1.43 roots per explant after 45 days). Inducción de rizogénesis y elongación de tallos Después de transcurridos 45 días del establecimiento, dos factores tuvieron alta significancia para estimulación de raíces: la concentración del regulador (p=0.0001) y la presencia o ausencia de luz para inducción del número de las mismas (p=0.0000). La utilización de 1500 lux con un fotoperíodo de 16 h luz y 8 h oscuridad fue el mejor tratamiento para generar raíces (1.43 raíces por explante a los 45 días). Al realizar la comparación múltiple de medias mediante la prueba LSD para la inducción de raíces, se encontró que la mayor estimulación de rizogénesis después de los 45 días (Figura 1e), la ejercían los tratamientos en presencia de ácido indol-3 butírico en concentraciones de 2.5 y 5 mgL-1 (Cuadro 4). 93 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Las auxinas están involucradas en casi todos los aspectos del crecimiento y desarrollo de la planta, desde el estado embrionario hasta el estado reproductivo. Una de sus funciones es la elongación de los tallos por medio de la estimulación de la división celular y también la formación del sistema radicular (Phulwaria y Shekhawat, 2013). Por ello su aplicación exógena resulta ser esencial en diferentes especies para inducción de rizogénesis, como sucede con C. elaeagnoides, pues está estrechamente emparentada con Cordia alliodora; Schuler et al. (2005) intentaron su enraizamiento solamente con la adición de sacarosa (15 gL-1 L-1) y carbón activado (2 gL-1), y no lo lograron. Por el contrario, Tacoronte et al. (2004) obtuvieron el enraizamiento de Swietenia macrophylla por medio de un balance entre auxinas y citocininas (8. 9 mgL-1 de ácido indol 3-butírico (AIB), 2.2 mgL-1 de ácido naftalenacético (ANA), 4.0 mgL-1 de KIN). Cuadro 3. Comparación múltiple de medias de Diferencias Mínimas Significativas para el número de brotes de Cordia elaeagnoides A. DC. a los 45 días. Table 3. Multiple mean comparison of the Least Significant Differences (LSD) for the number of sprouts of Cordia elaeagnoides A. DC. after 45 days. Regulador de crecimiento Número de Brotes ¶ 2ip 1.53±0.27 a KIN 3.03±0.27 b BA 3.03±0.27 b ¶ Regulador de crecimiento = Growth regulator; Número de brotes = Number of sprouts Medias ± error estándar con la misma letra no son significativamente diferentes P ≤0.05. (n = 30) ¶ Means± standard error with the same letter are not significantly different p ≤0.05. (n = 30) Después de transcurrido el periodo indicado se observó una tasa de pérdida de tejidos muy alta, todo debido a la excesiva producción de etileno derivada de la acción del ácido indolacético como otras auxinas sintéticas (Zhao y Hasenstein, 2009). Muchos de los efectos de las auxinas se deben a la coparticipación con el etileno al inhibir su producción; en este caso la actividad de las auxinas se afectó, por lo que se recomienda adicionar agentes antioxidantes al medio de cultivo para el enraizamiento. When the media multiple comparison was made by the LSD test for root induction, it was found that the greatest rhizogenesis stimulation after 45 days (Figure 1e) was exerted by the treatments with indol-3butiric acid in 2.5 and 5 mgL-1 concentration (Table 4). Auxins are involved in almost all the plant’s growth and development aspects, from the embryo state up to the reproductive state. One of its functions is stem elongation by means of the cell division stimulation as well as the root system formation (Phulwaria and Shekhawat, 2013). Therefore, its exogenous application becomes essential in different species to induce rhizogenesis, as it happens with C. elaeagnoides, as it is closely related to Cordia alliodora; Schuler et al. (2005) intended their rooting only with sacarose (15 gL-1 L-1) and activated carbon (2 gL-1) and they did not accomplish it. On the other hand, Tacoronte et al. (2004) obtained the rooting of Swietenia macrophylla through a balance of auxins and kitocinines (8. 9 mgL-1 indol 3-butiric acid (AIB), 2.2 mgL-1 naftalenacetic acid (ANA), 4.0 mgL-1 KIN). La utilización de 1 500 lux fue altamente significativa (P=0.0001) para la elongación de los tallos, lo que aumentó 0.7 cm en promedio, mientras que en etiolación (sin iluminación) sólo aumentaron 0.3 cm. La ausencia de luz prepara a los explantes para el enraizamiento por medio de la estimulación de la producción de auxinas, por lo que la aplicación de técnicas como la etiolación permite iniciar el proceso de rizogénesis (Castro y Sánchez, 2010). La presencia de luz conserva un mayor número de brotes y, por el contrario, la etiolación genera una alta tasa de pérdida de los tejidos, en primera instancia debido a la baja tasa de fotosíntesis, por lo que los tejidos se comienzan a tornar amarillentos y posteriormente mueren. El segundo efecto negativo de la etiolación fue la estimulación de producción de etileno, por lo que la abscisión y muerte de los brotes era cada vez mayor conforme el transcurso del tiempo. After the indicated number of days went by, a very high tissue loss rate was observed, all due to an excessive ethylene production that came from the indolacetic acid as well as other synthetic auxins (Zhao and Hasenstein, 2009). Many effects of auxins are due to a co-participation with ethylene as it inhibits production; in this case, the activity of auxins was affected, from which it is advised to add antioxidant agents to the cultivation media for rooting. Se recomienda experimentar con diferentes periodos de etiolación, que favorezcan mejores resultados y observar la elongación de los tallos, ya que en el experimento aquí descrito no fue posible por la pérdida de la mayoría de los explantes. The use of 1 500 lux was highly significant (p=0.0001) for the stem elongation, which increased 0.7 cm average, while in etiolation (without lighting) they only increased 0.3 cm. The absence of light prepares the explants for rooting by means of the stimulation of the auxins production, and thus, the application of techniques such as etiolation allows to start a rhizogenesis process (Castro and Sánchez, 2010). Light preserves a higher number of sprouts and, on the other hand, etiolation generates a high rate of loss of tissues, first due to a low photosynthesis 94 Santacruz et al., Rompimiento de la dormancia en semillas... Por lo anteriormente expuesto en el presente trabajo se considera que C. elaeagnoides amerita ser estudiada más a detalle en la biología de la reproducción para tener mayor conocimiento de sus limitaciones en la germinación y viabilidad de la semilla, ya que es un árbol de interés maderable de las selvas bajas caducifolias de la vertiente del Pacífico de México. rate, which makes them to become yellowish and they die afterwards. The second negative effect of etiolation was the stimulation of the ethylene production, thus provoking a greater abscission and death of sprouts as time went by. It is advised to make some experiments with different etiolation periods, which favor better results and observe elongation of stems, since in the experiment here described was not possible from the loss of most explants. Figura 1. Semillas y propagación in vitro de Cordia elaeagnoides A. DC. a) Semilla completa con cáliz; b) Embrión sano al centro, embrión dañado a la izquierda; c) Semilla entera; d) Rescate de embrión in vitro (Barras a-d = 1 mm); e) Fase de enraizamiento; f) Proliferación de brotes a partir de yemas axilares 45 d; g) Brotes con signos de oxidación a los 45 días (Barras e-g = 1 cm). Figure 1. Cordia elaeagnoides A. DC. seeds and in vitro propagation. a) Complete seed with calyx; b) Healthy embryo at the center, damaged embryo to the left; c) Whole seed; d) In vitro embryo rescue (Bars a-d = 1 mm); e) Rooting phase; f) Sprout proliferation from axillary buds after 45 days; g) Sprouts with oxidation signs after 45 days (Bars e-g = 1 cm). 95 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Cuadro 4. Comparación múltiple de medias de Diferencias Mínimas Significativas para el número de raíces de Cordia elaeagnoides A. DC. estimulados a los 45 días. Table 4. Media multiple comparison by the Least Significant Differences test for the number of Cordia elaeagnoides A. DC. stimulated after 45 days. Conclusiones La selección de semilla en C. elaeagnoides con embriones sanos es importante para asegurar un porcentaje alto de germinación, misma que se favorece con períodos de inmersión de la semilla en ácido giberélico (AG3) por 24 h, preferentemente. La propagación in vitro es factible en la especie, a partir del rescate de embriones cigóticos, y la proliferación de brotes a partir de yemas axilares con la adición de las citocininas, cinetina o benciladenina y la inducción de raíces con la presencia de la auxina ácido indol3butírico. Concentración Ácido Indol3butírico Número de Brotes ¶ 0 mgL-1 0.20±0.08 a 2.5 mgL 3.70±0.09 b 5 mgL -1 -1 4.52±0.08 b ¶ Medias±error estándar con la misma letra no son significativamente diferentes P ≤0.05 (n = 20) ¶ Means± standard error with the same letter are not significantly different P ≤0.05 (n = 20) For the formerly exposed in this paper, it is considered that C. elaeagnoides must be studied with more detail in its reproductive biology in order to have a broader knowledge about their germination and viability limitations since it is an interesting woody tree of the low deciduous tropical forest of the Mexican Pacific slope. Conclusions The selection of C. elaeagnoides seeds with healthy embryos is important to guarantee a high germination per cent, which is favored, preferably, with immersion periods in gibberelic acid (AG3) for 24 h. In vitro propagation is feasible in the species, from a cygotic embryo rescue and sprout proliferation from axillary buds, with the addition of kitocinins, kinetine and benziladenine and root induction by the indol 3-butiric acid auxin. End of the English version Referencias Balla, J., J. Blažková, V. Reinnov and S. Prochhváa. 2002. Involvement of auxin and cytokinins in initiation of growth of isolated peabuds. Plant Growth Regulation 38: 149–156. Basail, M., R. G. Kosky, V. Medero, E. Otero, M. Torres, M. Cabrera, J. López, M. García, A. Santos, A. Rayas, J. Ventura, M. Bauta, M. Álvarez, E. Páz, Y. Beovidez, J. Albert, A. Espinosa y J. García. 2006. 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Growth Regululation 28: 309–320. 97 Nota de Investigación / Research Note Arnica montana L., planta medicinal europea con relevancia Arnica montana L., relevant European medicinal plant José Waizel-Bucay1 y María de Lourdes Cruz-Juárez2 Resumen Se exponen diferentes aspectos relativos a la especie Arnica montana (Asteraceae), importante planta medicinal de uso ancestral; a pesar de ser endémica de Europa central y meridional se ha logrado introducir y cultivar con éxito en Estados Unidos de América y Escocia. Respecto a la conservación de la especie cabe mencionar que está bajo estricta protección y se incluye en diversos libros y listas rojas de algunos países europeos, así como en la Lista Roja de Especies Amenazadas de la IUCN. Se presenta un panorama general de A. montana desde el punto de vista científico (descripción botánica, distribución geográfica y sinonimia científica y nombres comunes en distintos idiomas). Debido a que se utiliza para aliviar muchos padecimientos y a que tiene una diversidad de aplicaciones, se mencionan sus usos medicinales, cosméticos, ornamentales y en perfumería. Su historia, las regiones que se dedican a su comercialización y su importancia económica justifican el interés de realizar estudios que aseguren las condiciones adecuadas para su introducción al cultivo en México; como contribución a este tema se presentan las formas de propagación y los requerimientos para su plantación. También se proporcionan datos sobre su fitoquímica, toxicología, contraindicaciones y efectos secundarios. Es de resaltar que A. montana produce numerosos metabolitos secundarios con actividad biológica, pertenecientes a los grupos de los aceites esenciales, ácidos fenólicos, cumarinas, flavonas, flavonoides, glucósidos, mucílagos, fitosteroles, lactonas sesquiterpénicas, taninos y triterpenos, entre otros. Palabras clave: Arnica montana L., Asteraceae, etnobotánica, farmacognosia, metabolitos secundarios, plantas medicinales. Abstract Different aspects of Arnica montana L. (Asteraceae) are presented in this work. It is an important perennial medicinal herb used since ancient times; it is endemic to central and southern Europe and has been successfully introduced and cultivated in several countries, such as the United States of America, Scotland, and others. It is under strict protection and is included in the IUCN Red List of Threatened Species, in the Red Data Books, and Red Data Lists of many European countries. Method: we applied the technique of direct, active reading of specialized documentary sources such as books, magazines and electronic databases. Results: A descriptive overview of the species: its botanical description, geographic distribution, scientific synonyms and common names in different languages; its history, its phytochemistry, its various uses: medicinal, cosmetic and ornamental; its toxicological aspects and its counter-indications or side effects. We also provide information regarding its economic importance, as well as data about its form of propagation. Furthermore, we include the requirements for its cultivation and the main countries that trade it. The plant produces numerous secondary metabolites with biological activity, including essential oils, phenolic acids, coumarins, flavones, flavonoids, glycosides, mucilages, phytosterols, sesquiterpene lactones, tannins and triterpenoids. Key words: Arnica montana L., Asteraceae, ethnobotany, pharmacognosy, secondary metabolites, medicinal plants. Fecha de recepción/ date of receipt:11 de febrero de 2014; Fecha de aceptación/date of acceptance:10 de julio de 2014 1 Escuela Nacional de Medicina y Homeopatía. Instituto Politécnico Nacional. Correo-e: [email protected] Waizel-Bucay et al., Arnica montana L., planta medicinal europea... Arnica montana L. is an economically important plant for many countries due to its use as a medicinal remedy (in human and veterinarian phytotherapy, as well as in homeopathy), as a raw material for cosmetics and for certain European liquors (BenedictineTM, CalvadosTM, ChartreuseTM, CoriandroTM, etc.). In the United States of America and also in Europe, its use in gardening has been documented, along with 12 other species of the genus Arnica (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011). Arnica montana L. es una planta con importancia económica para numerosos países debido a su uso como remedio medicinal (en fitoterapia humana y veterinaria y en homeopatía), como materia prima para la elaboración de productos cosméticos y en la fabricación de algunos licores europeos (Benedictine®, Calvados®, Chartreuse®, Coriandro®, etcétera.). En Estados Unidos de América y en Europa también se ha documentado su utilización en jardinería, acompañada por 12 especies más del género Arnica (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011). The medicinal use of arnica stems from its characteristics as an astringent and a stimulant for the heart and the immune system; furthermore, it relieves pain, acts as an anti-inflammatory agent and is useful against bacterial and fungal infections; for this reason, it was widely used during World War II to treat the soldiers. Its leaves were smoked in France, Sweden and Russia as a substitute for tobacco, and its alcoholic extracts were inhaled by those who wished to stop smoking. This may have originated the habit, among Spanish shepherds, of inhaling it; however, it is not known whether this is associated in any way to healing purposes (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011). Given its widespread use as a medicinal plant, it is occasionally adulterated with inflorescences of other species of the same family (Asteraceae, Compositae), particularly with Calendula officinalis L., Inula Britannica L., Tragopon pratensis L. and Scorzonera humilis L. (Grieve, 1982; Waizel, 1995). El uso medicinal del árnica proviene de sus características como astringente y estimulante del corazón y del sistema inmunológico; además, alivia el dolor, actúa como agente antiinflamatorio y es útil en las infecciones bacterianas y fúngicas; es por ello que durante la Segunda Guerra Mundial fue utilizada, ampliamente, para tratar enfermedades de los soldados. Sus hojas se fumaban en Francia, Suecia y Rusia como sustituto del tabaco y sus extractos alcohólicos eran inhalados por personas que deseaban dejar de consumirlo; esto pudo haber originado la costumbre de algunos pastores españoles por aspirarla, sin embargo, se desconoce si había alguna asociación con motivos curativos (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011). Dada su amplia utilización como planta medicinal en ocasiones es adulterada con inflorescencias de otras plantas de la misma familia (Asteraceae, Compositae), sobre todo con Calendula officinalis L., Inula britannica L., Tragopon pratensis L. y Scorzonera humilis L. (Grieve, 1982; Waizel, 1995). The name “arnica” is very widespread and includes other taxa; e.g. Obón et al. (2012) documented 34 species among medicinal herbs in the Iberian Peninsula, belonging to seven families that have been commercialized under that name. In Mexico, various taxa are sold for medicinal purposes and are all known as arnica, coastal arnica or local arnica; these are Gaillardia spp., Helenium mexicanum Kunth, Heterotheca inuloides Cass., Heterotheca leptoglossa DC., Neurolaena lobata (L.) Cass., Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray, Trixis angustifolia D.C., Trixis radialis (L.) Kuntze, Verbesina crocata (Cav.) Less, Verbesina pinnatifida Sw., Zexmenia pringlei Greenm., and Mentzelia conzattii Greenm. (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011). El nombre “árnica” está muy extendido e incluye otros taxones; por ejemplo, Obón et al., 2012 documentaron 34 especies en la herbolaria de la Península Ibérica pertenecientes a siete familias comercializadas bajo esa denominación. En México, son varios los taxa que se venden con fines medicinales y se conocen como árnica, árnica de la costa, o árnica del país, estas son Gaillardia spp.; Helenium mexicanum Kunth, Heterotheca inuloides Cass., Heterotheca leptoglossa DC., Neurolaena lobata (L.) Cass., Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray, Trixis angustifolia D.C., Trixis radialis (L.) Kuntze, Verbesina crocata (Cav.) Less, Verbesina pinnatifida Sw., Zexmenia pringlei Greenm. y Mentzelia conzattii Greenm. (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011). Other representatives of the Arnica genus which are native of the Rocky Mountains of western USA have been accepted as medicinal and have been registered in the medical formularies VII and VIII of that country (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011): A. fulgens Pursh, A. sororia Greene and A. cordifolia Hook. A. chamissonis Less. (which grows in the steppes of North America) has also been documented as a raw material equivalent to A. montana (Nowak, 2002). Otros representantes del género Arnica, nativos de las montañas Rocallosas en el oeste de los Estados Unidos de América, han sido aceptados como curativos y se inscribieron en los formularios medicinales VII y VIII de ese país (Díaz, 1976; Martínez, 1979; Waizel, 1995; Conabio, 2011): A. fulgens Pursh, A. sororia Greene y A. cordifolia Hook. También se ha documentado A. chamissonis Less. (de las estepas de Norteamérica) como materia prima equivalente a A. montana (Nowak, 2002). Medicinal and cosmetological uses The heads of the inflorescences, the complete plant or the rhizome are used in the industry of cosmetics. The harvest of the first takes place when the capitula begin to open, in late spring 99 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 or early summer; that of the rhizomes, in early fall, when the specimen enters into latency; it must be uprooted, cleaned and chopped (Herbotecnia, n/d.). Usos medicinales y cosmetológicos Las cabezuelas de las inflorescencias, el vegetal completo o el rizoma son utilizados en la industria cosmética. La cosecha de las primeras se realiza al comienzo de la apertura de los capítulos, a finales de la primavera o principios del verano; la de los rizomas a principios del otoño, cuando el ejemplar entra en latencia, se deben desarraigar, limpiar y trozar (Herbotecnia, s/f.). Products for internal use are prepared as elixirs, or as homeopathic remedies in the form of globules, granules, tablets, salves, injectable solutions, drops and drinkable ampoules. Externally, it is used in poultices, mouthwashes, topic creams, elixirs, sprays, gargling solutions, gels, liniments, patches, salves, hair rinses, sticks or ointments. The dry plant is used in traditional phytotherapy (with due caution because of its toxicity) in infusions, teas, tinctures, lotions, etc. (CEDICRAT, 2009). Los productos para uso interno se preparan en forma de elixir o en presentación de glóbulos, gránulos, comprimidos, pomadas, soluciones inyectables, gotas y ampolletas bebiles como remedio homeopático; para uso externo se elaboran cataplasmas, colutorios, cremas tópicas, elixires, sprays, gargarismos, geles, linimentos, parches, pomadas, solución capilares, sticks o ungüentos. La planta seca se emplea en la fitoterapia tradicional (con las debidas precauciones por la toxicidad que presenta), como infusión, cocimiento o decocción, tinturas, lociones, entre otras (CEDICRAT, 2009). Botanical description Arnica montana is an 7.87” to 23.62” tall perennial herb with low (basal) leaves that are level with the ground; these have a bright green color, slightly downy on the upper surface, grouped in clusters (flat rosettes), ovate-ciliate and with rounded tips. The upper leaves are smaller, opposed and spear-shaped, and they are directly attached to the underground stem. From the center of the rosette rises a hairy round stem ending in one to three flower stalks, which in turn end in a head-shaped hermaphroditic inflorescence with a diameter of 7 to 8 cm. In exceptional cases, they have one to three pairs of smaller heads on lateral branches, each made up of a series of peripheral ligulated flowers consisting of a calyx represented by fine-tipped prickly bristles, with a zygomorphic corolla formed by a layer with three teeth and an ovary ending on a forked appendix at the tip. The central flowers, at the center of the head, have a tubulous corolla or a corolla with five teeth and five stamens joined in a tube on the upper part. The flowers are orange-yellow (Ladner, n/d.; Waizel, 1995; Plants for the future, 2012; USDA-ARS, 2013). Descripción botánica Arnica montana es una hierba perenne, de 20 a 60 cm de altura, con hojas inferiores (basales) enteras situadas a ras del suelo, de color verde brillante, ligeramente vellosas en la superficie superior, agrupadas en racimos (rosetas planas), ovado-ciliadas y con puntas redondeadas. Las hojas superiores son más pequeñas, opuestas, de forma lanceolada, y están adheridas directamente al tallo subterráneo. Desde el centro de la roseta, emerge un tallo redondeado y piloso que concluye en uno a tres tallos florales que terminan en una inflorescencia hermafrodita con forma de cabezuela, de siete a ocho cm de diámetro y, por excepción, de uno a tres pares de cabezuelas menores, en sendas ramitas laterales, cada una de las cuales está constituida por una serie de flores periféricas, liguladas, compuestas por un cáliz, representado por cerdas erizadas y de puntas finas, con una corola zigomorfa, formada por una lámina de tres dientes y un ovario terminado en un apéndice bifurcado en la punta. Hacia el centro de la cabezuela se encuentran las flores centrales, con la corola tubulosa o quinquedentada y cinco estambres soldados en un tubo, por la parte superior. Las flores son de color amarillo-naranja (Ladner, s/f.; Waizel, 1995; Plants for the future, 2012; USDA-ARS, 2013). Insects may be involved in the pollination, but self-pollination occurs; the flowering period covers the summer months, after the second year of life of the plant; the fruit (achene) is long, measures four to five mm, is bristly and ends in a yellow pappus with fine, somewhat wavy hairs, made of the enduring silks of the calyx. The rhizome is cylindrical, erect, simple or somewhat ramified, of a dark brown color; it is generally curved and has frail, wiry rootlets on its lower surface. The diploid chromosome number of the species is 38 (Ladner, n/d.; Waizel, 1995; Plants for the future, 2012; USDA-ARS, 2013). En la polinización pueden intervenir insectos, pero presenta autopolinización; la floración ocurre en los meses de verano, a partir del segundo año de vida de la planta; el fruto (aquenio) es alargado, de cuatro a cinco mm, cerdoso y rematado por un vilano rubio de pelos finos, algo quebrados, constituidos por las sedas persistentes del cáliz. El rizoma Origin and geographical distribution The species is endemic in Central and Southern Europe (the Alps and the Pyrenees), in northern Spain and in southern Scandinavia. Its habitat is located at altitudes ranging between 700 and 2 500 meters (the atlantica subspecies grows between 0 and 1 000 m); in alpine meadows or in coniferous forests in the cold or temperate mountainous regions of Europe and North America (where it has been naturalized, at the west of 100 Waizel-Bucay et al., Arnica montana L., planta medicinal europea... es cilíndrico, erecto, simple o algo ramificado, de color marrón oscuro, generalmente curvo y lleva frágiles raicillas nervudas en la superficie inferior. El número cromosómico diploide de la especie es 38 (Ladner, s/f.; Waizel, 1995; Plants for the future, 2012; USDA-ARS, 2013). the Rocky Mountains, and in the states of Montana, North Dakota, South Dakota and Wyoming) (Kuklinski, 2000; USDA-ARS, 2013). In Europe it is distributed in the north (in Denmark, Norway and Sweden), at the center (Austria, Belgium, the Czech Republic, Germany, Hungary, the Netherlands, Poland, and Switzerland), in the east (Belorussia, Lithuania and Ukraine), in the southeast (Bosnia-Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Italy, Montenegro, Romania, and Slovenia) and in the southwest (France, Portugal and Spain). It was also introduced and successfully cultivated in the United States of America and in Scotland (Muñoz, 1987; Waizel, 1995; Kuklinski, 2000; USDA-ARS, 2013). It has also been observed in Mexico, in which case it may have been introduced as a cultivated plant (Conabio, 2011). Origen y distribución geográfica La especie es endémica de Europa Central y Meridional (Alpes y Pirineos), del norte de España y del sur de Escandinavia. Su hábitat está en altitudes desde los 700 hasta los 2 500 metros (la subespecie atlantica crece entre 0 y 1 000 m); en prados alpinos o en bosques de coníferas en las regiones montañosas frías o templadas de Europa y América del Norte (en esta última área como naturalizada, en el oeste de las montañas Rocallosas, en los estados de Montana, Dakota del Norte, Dakota del Sur y Wyoming) (Kuklinski, 2000; USDA-ARS, 2013). Scientific and common synonyms The genus Arnica belongs to the Asteraceae (Compositae) family and consists of 28 to 32 species of the northern temperate region; it was described by Carl Linnaeus based on A. montana, which was cited in 1753 in his work Species Plantarum and which has received a large number of scientific names. En Europa se distribuye en el norte (Dinamarca, Noruega y Suecia), en el centro (Austria, Bélgica, República Checa, Alemania, Hungría, Países Bajos, Polonia y Suiza), en el oriente (Bielorrusia, Lituania y Ucrania), al suroriente (Bosnia y Herzegovina, Bulgaria, Croacia, Italia, Montenegro, Rumania y Eslovenia) y en el suroeste (Francia, Portugal y España). También se introdujo y fue cultivada con éxito en Estados Unidos de América y en Escocia (Muñoz, 1987; Waizel, 1995; Kuklinski, 2000; USDA-ARS, 2013); asimismo se ha observado en México, en cuyo caso podría tratarse de plantas cultivadas (Conabio, 2011). The following are regarded as valid to date: Arnica alpina f. inundata Porsild; Arnica helvetica G. Don ex Loudon; Arnica lowii Holm; Arnica montana L. subsp. montana; Arnica montana L. var. montana; Arnica petiolata Schur; Cineraria cernua Thore; Doronicum montanum (L.) Lam; Doronicum oppositifolium Lam. (Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 1979; Bharatan et al., 2002; Greuter, 2006; DortaSoares, n/d.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDAARS, 2013; Tropicos, 2014). Sinonimia científica y común El género Arnica pertenece a la familia Asteraceae (Compositae) y consta de 28 a 32 especies de la región templada norte, fue descrito por Carlos Linneo, con base en A. montana, que fue citada en 1753 en la obra Species Plantarum, y que ha recibido numerosos nombres científicos. Names regarded as invalid are: Arnica alpina Willd. ex Steud; Arnica angustifolia Turcz. ex Ledeb.; Arnica plantaginifolia Gilib.; Chrysanthemum latifolium (DC.) Baksay; Doronicum arnica Desf.; Doronicum arnica Garsault; Senecio arnica E.H.L. Krause (Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 1979; Bharatan et al., 2002; Greuter, 2006; DortaSoares, n/d.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; Tropicos, 2014). Se consideran válidos, a la fecha: Arnica alpina f. inundata Porsild; Arnica helvetica G. Don ex Loudon; Arnica lowii Holm; Arnica montana L. subsp. montana; Arnica montana L. var. montana; Arnica petiolata Schur; Cineraria cernua Thore; Doronicum montanum (L.) Lam; Doronicum oppositifolium Lam. (Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 1979; Bharatan et al., 2002; Greuter, 2006; DortaSoares, s/f.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; Tropicos, 2014). Pre-Linnaean or historical names include: Alisma, Caltha alpine, Nardus celtica altera, Panacea lapsorum and Ptarmica. (The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; De Boer, in Ladner, n/d.; Dorta Soares, n/d.; Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 1979; Bharatan, 2002; Greuter, 2006; Dorta Soares, n/d.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; Tropicos, 2014). Nombres considerados como inválidos: Arnica alpina Willd. ex Steud; Arnica angustifolia Turcz. ex Ledeb.; Arnica plantaginifolia Gilib.; Chrysanthemum latifolium (DC.) Baksay; Doronicum arnica Desf.; Doronicum arnica Garsault; Senecio arnica E.H.L. Krause (Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 101 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 Denominaciones pre linneanas o históricas: Alisma, Caltha alpine, Nardus celtica altera, Panacea lapsorum y Ptarmica. (The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013), (De Boer, H. En: Ladner, J. s/f.; Dorta Soares, s/f.; Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 1979; Bharatan, 2002; Greuter, 2006; Dorta Soares, s/f.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; Tropicos, 2014). 1979; Bharatan et al., 2002; Greuter, 2006; DortaSoares, s/f.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; Tropicos, 2014). Denominaciones pre linneanas o históricas: Alisma, Caltha alpine, Nardus celtica altera, Panacea lapsorum y Ptarmica. (The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; De Boer en Ladner, s/f.; Dorta Soares, s/f.; Font Quer, 1962; American Institute of Homeopathy, 1979; Bharatan, 2002; Greuter, 2006; Dorta Soares, s/f.; Gotfredsen, 2009; ITIS, 2010; The Plant List, 2013; USDA-ARS, 2013; Tropicos, 2014). Popular designation In the XVIth century, Dalechamps adopted the name “arnica”, which may be derived from the Greek arnakis, meaning “sheep coat” or “sheepskin” –a reference to its soft, downy leaves, as well as to the sepals covered with soft hairs (resembling felt) that surround the flower. It may also come from ptarmica, which refers to the sneezing caused by its scent; montana is the geographical epithet that indicates that it grows on the mountains (Goldenmap, s/f; Hausen and Oestman, 1988; Obón et al., 2012). Denominación popular Dalechamps adoptó el nombre “arnica” en el siglo XVI, que puede provenir del griego arnakis, que significa “abrigo de cordero” o “piel de cordero”, en referencia a sus hojas suaves y vellosas, así como a los sépalos cubiertos de pelos suaves (similares al fieltro) que rodean a la flor. También es probable que provenga de ptarmica, que se refiere al estornudo que provoca su olor; montana es el epíteto geográfico e indica su localización en las montañas (Goldenmap, s/f.; Hausen y Oestman, 1988; Obón et al., 2012). A. montana is given different names according to the language; below is a list of the names most commonly cited in the literature (American Institute of Homeopathy, 1979; Muñoz, 1987; Gotfredsen, 2009; Greuter, 2006; USDA-ARS, 2013). A. montana recibe distintas denominaciones según la lengua, a continuación se listan los comúnmente citados en la literatura (American Institute of Homeopathy, 1979; Muñoz, 1987; Gotfredsen, 2009; Greuter, 2006; USDA-ARS, 2013). Chinese: Shan jin che Czech: Arnika horská, prha arnica and prha chlumní Danish: Arnica, arnica, arnikablomst, Almindelig guldblomme, Bjerg-guldblomme, Bjergvolverlej, Gammelmand and Volverlejblomst Dutch: Valkruid, valkruid sort and wolverlei Esperanto: Arniko monta Finnish: Arnikki, etelänarnikki and telänarnikki French: Arnica des montagnes, arnique, bétoine des montagnes, doronic des Vosges, herbe aux chutes, herbe aux prêcheurs, panacée des chutes, quinquina des pauvres, souci des Alpes, tabac des Savoyards and tabac des Vosges German: Arnika, Berg-Wohlverleih, Echte Arnika and Wohl Verleich Greenlandic: Sungorsiusaq Hungarian: Árnika and hegyi árnika English: Arnica, Celtic nard, cure all, European arnica, fallherb, golden fleece, lambskin, leopard’s bane, mountain arnica, mountain daisy, mountain-tobacco, sneezewort, tumblers and wolf›s bane Icelandic: Fjallagullblóm Italian: Arnica and tabacco di montagna Lithuanian: Kalniné arnika Norwegian: Solblom, Gullblom, Hestesoleie, Jonsokblom, Slåtteblom, Slåttermann, Snusblad and Tobakksblom Polish: Arnika, arnika górska, arnica pospolita and pomornik Portuguese: Arnica vulgar, arnica-da-montanha, betónica-dossaboianos, cravo-dos-Alpes, dórico-da-Alemanha, panaceiadas-queda, quina-dos-pobres, tabaco-dos-saboianos, Alemán: Arnika, berg-wohlverleih, echte arnica y wohl verleich Checoeslovaco: Arnika horská, prha arnica y prha chlumní Chino: Shan jin che Danés: Arnica, arnica, arnikablomst, Almindelig guldblomme, Bjerg-guldblomme, Bjergvolverlej, Gammelmand y Volverlejblomst Eslovaco: Arnika horská, brdnja y navadna arnika Español (incluye Aragonés, Asturiano, Castellano, Catalán, Galiciano, Valenciano y Vasco): Árnica, arnica, Arnicón, arnika, árnika, dorónico de Alemania, estabaco, esternudera, estornudadera, flor de tabaco, herba capital, hèrba capital, herba cheirenta, herba da papeira, herba de buitre, herba de les caigudes, hierba de las caídas, hierba santa, quina dos pobres, tabac de muntanya, tabac de pastor, tabaco, tabaco borde, tabaco de la montaña, tabac de montanya, tabaco de montaña, tabaco de monte, tabaco del diablo, talpa, talpica, usin-belar, yerba de las caídas y zebadilla. Esperanto: Arniko monta Finlandés: Arnikki, etelänarnikki y telänarnikki Francés: Arnica des montagnes, arnique, bétoine des montagnes, doronic des Vosges, herbe aux chutes, herbe aux prêcheurs, panacée des chutes, quinquina des pauvres, souci des Alpes, tabac des Savoyards y tabac des Vosges Groenlandés: Sungorsiusaq Holandés: Valkruid, valkruid sort y wolverlei Húngaro: Árnika y hegyi árnika 102 Waizel-Bucay et al., Arnica montana L., planta medicinal europea... tanchagem-dos-Alpes and tabaco-dos-Vosgos Russian: Арника горная Slovak: Arnika horská, brdnja and navadna arnika Spanish (includes Aragonian, Asturian, Castillian, Catalonian, Gallician, Valencian, and Basque): Árnica, arnica, Arnicón, arnika, árnika, dorónico de Alemania, estabaco, esternudera, estornudadera, flor de tabaco, herba capital, hèrba capital, herba cheirenta, herba da papeira, herba de buitre, herba de les caigudes, hierba de las caídas, hierba santa, quina dos pobres, tabac de muntanya, tabac de pastor, tabaco, tabaco borde, tabaco de la montaña, tabac de montanya, tabaco de montaña, tabaco de monte, tabaco del diablo, talpa, talpica, usin-belar, yerba de las caídas and zebadilla. Swedish: Arnika, hästfibbla, hästfibla and slåttergubbe Turkish: Altın Çiçek, arnika and Öküzgözüotu Ukrainian: Арника горная Inglés: Arnica, Celtic nard, cure all, European arnica, fallherb, golden fleece, lambskin, leopard’s bane, mountain arnica, mountain daisy, mountain-tobacco, sneezewort, tumblers y wolf’s bane Islándico: Fjallagullblóm Italiano: Arnica y tabacco di montagna Lituano: Kalniné arnika Noruego: Solblom, Gullblom, Hestesoleie, Jonsokblom, Slåtteblom, Slåttermann, Snusblad y Tobakksblom Polaco: Arnika, arnika górska, arnica pospolita y pomornik Portugués: Arnica vulgar, arnica-da-montanha, betónica-dossaboianos, cravo-dos-Alpes, dórico-da-Alemanha, panaceiadas-queda, quina-dos-pobres, tabaco-dos-saboianos, tanchagem-dos-Alpes y tabaco-dos-Vosgos Ruso: Арника горная Sueco: Arnika, hästfibbla, hästfibla y slåttergubbe Turco: Altın Çiçek, arnika y Öküzgözüotu Ucraniano: Арнiка гiрська The first mention of “arnica” was made by Saint Hildegard in the XIIth century; this popular name was unknown to the classic Greeks and Romans and is not cited in the first medieval texts (Opsomer, 1969, cited by Obón et al., 2012). La primera vez que se menciona “árnica” fue en el siglo XII y lo hizo Santa Hildegarda, esta denominación popular fue desconocida entre los clásicos griegos y romanos, y tampoco está citada en los primeros textos medievales. Al parecer fue hasta el siglo XVI que se descubrieron sus poderes medicinales (Opsomer, 1969, citado por Obón et al., 2012). Arnica is an ancient European treatment for contusion, sprains, and muscular pain, which was ground and applied on any wound that might require healing. In early Germany, every part of the plant was used in popular remedies; the botanists Matthioulus, Gesner and Clusius had knowledge of its healing qualities, since the plant was used by the common people; actually, the first illustrations of the species (under the name alisma) appear in Matthioulus’ work on medicinal herbs (Schar, 2010). El árnica es un antiguo tratamiento europeo para contusiones, esguinces y dolores musculares, molida y aplicada sobre cualquier herida que necesitara sanación. En la Alemania temprana utilizaban todas las partes de la planta como remedios populares; los botánicos, Matthiolus, Gesner y Clusius tenían conocimiento de sus cualidades curativas, ya que eran usadas por la gente común, de hecho, las primeras ilustraciones de la especie (con el nombre de alisma) aparecen en el libro de herbolaria que escribió Matthiolus (Schar, 2010). In the XVIth century, Franz Joel recommended it, and in 1625 Johann Jakob von Bertgzabern (known as Taberna montanus) used A. montana to treat contusions and hematomas; furthermore, he disseminated these properties in his book on medicinal herbs, in which the comment “called arnica by the Medici” appears. In 1678 it was used as an alternative to “quinine” for treating fever, and Collin of Vienna verified that one thousand patients of the Pazman Hospital were healed from intermittent fevers when they were administered A. montana flowers. This species was acknowledged in the 1788 edition of the London Pharmacopoeia and afterwards fell into disuse. Today its use has been reinstated, and it plays a prominent role, as a tincture, in the treatment of sprains and contusion (Schar, 2010). En el siglo XVI Franz Joel la recomendó y en 1625 Johann Jakob von Bergzabern (conocido como Taberna montanus) utilizó A. montana para tratar contusiones y hematomas, además divulgó estas propiedades en su libro de herbolaria, en el que aparece el comentario: “called arnica by the Medici”. En 1678 se usó como alternativa a la “quina” para tratar la fiebre y Collin de Viena verificó que mil pacientes del Hospital Pazman se curaron de fiebres intermitentes cuando se les administraron flores de A. montana, esta fue reconocida en la Farmacopea de Londres en 1788 y después cayó en desuso; actualmente se utiliza y tiene una posición importante para curar esguinces y contusiones aplicándola en forma de tintura (Schar, 2010). Medicinal uses It is an aid in the treatment of: skin abrasion, tonsillitis, unburst blisters, anemia, quinsy, arthralgia, arthritis, arteriosclerosis, asthma, atony of the heart, blood tonic, bed-wetting (urinating in bed), bites, bleeding, blows, brain concussion, bronchitis, bumps, burns, cachexia, car or sea sickness, cardiovascular diseases, circulatory problems, clots in the blood vessels, Usos medicinales Auxiliar en el tratamiento de: la abrasión de la piel, amigdalitis, ampollas no abiertas, anemia, anginas, apoplejía, artralgia, 103 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 artritis, asma, ateroesclerosis, atonía cardiaca, bronquitis, caquexia, chichones, coágulos en los vasos sanguíneos, congestión, conmociones cerebrales, contusión, curación de heridas, debilidad nerviosa, deficiente circulación sanguínea, deprutativo, desgarres, distensiones musculares, diarrea, disfonía, dislocaciones, dispepsia, dolor al correr, dolor de garganta, dolor muscular, dolor reumático, eczema, enfermedades estomacales, cardiovasculares, de la columna vertebral, del hígado y oculares, equimosis, esguinces, faringitis, fiegre, gota, hematomas, hematomas resultantes de choques o golpes, heridas, hipertensión, hipotensión, ictericia, inflamación, inflamación de la boca, inflamación de las mucosas bucales, influenza, llagas bucales, llagas persistentes, malaria, malestares reumáticos, mareo, mareos al viajar en auto o en transportes marítimos, mojar la cama (orinar en ella), mordeduras, neuralgia, parálisis, pérdida de cabello, periodontitis, picor vaginal, piorrea dental, podagra, problemas cardiacos, circulatorios o de las encías, golpes, quemaduras, resfriado común, reumatismo, sangrado, síncope, tos, tosferina, trastornos vasculares o venosos, tumores, úlceras rebeldes y várices (Font-Quer, 1962; Saury, 2004; Gotfredsen, 2009; Botanical, 2014). common cold, congestion, contusion, cough, muscular distension, diarrhea, dysphonia, dislocations, dyspepsia, ecchymosis, eczema, faringitis, fever, gout, gum disease, hair loss, healing of wounds, heart problems, hematomas, hematomas from shocks or blows, hypertension, hypotension, influenza, jaundice, liver and eye diseases, malaria, mouth ulcers, muscular pain, nervous weakness, neuralgia, paralysis, periontoditis, persistent ulcers, podagra, poor blood circulation, rheumatic ailments, rheumatic pain, rheumatism, running pain, sickness, sore throat, stomach diseases, spine ailments, sprains, swelling, swelling of the mouth, swelling of the mucosae of the mouth, syncope, tears, tumors, unmanageable ulcer, vaginal itch, varicose veins, vascular or venous disturbances, whooping cough, and wounds (Font-Quer, 1962; Saury, 2004; Gotfredsen, 2009; Botanical, 2014). It is recommended as afrodisiac, analgesic, anti-dandruff, anti-cold, anti-convulsive, anti-edematous, anti-spasmodic, anti-inflammatory, antimicrobial, antiseptic, diuretic, stimulant, stimulant of blood circulation, sweat-inducing agent, in a solution as an eyewash, infection limiting agent, sneezing powder, inflammation reducer, tonic and eye ointment (Font-Quer, 1962; Saury, 2004; Gotfredsen, 2009; Botanical, 2014). Se recomienda como afrodisiaco, analgésico, anticaspa, anticatarral, anticonvulsionante antidematosis, antiespasmódico, antiinflamatorio, amtimicrobiano, antiséptico, diurético, estimulante, estimulante de la circulación sanguínea, inductor de la sudoración, en solución para el lavado de ojos, limitador de infecciones, polvo estornudatorio, reductor de inflamaciones, tónico y ungüento oftálmico (Font-Quer, 1962; Saury, 2004; Gotfredsen, 2009; Botanical, 2014). Uses of arnica in homeopathy It is regarded as a polycrest remedy; i.e. it has multiple uses or heals many conditions. Samuel Hahnemann –in his works Fragmenta (1805) and Materia Medica Pura (1811-31)– mentions is medicinal applications, particularly in such ailments as epilepsy and dizziness (American Institute of Homeopathy, 1979). Its use in homeopathy is based on its power to initiate the repair of the tissues at cell level in those parts where acute physical trauma has been experienced. In these cases, it is suggested to apply arnica as soon as possible in order to help reduce the swelling and the bruises and to repair the damage to the muscular tissue, as well as to the skin. It also promotes the healing of the muscles subjected to excess work; therefore, it must be applied before and after sport activities, surgeries or dental treatments (Historical Remedies, 2012). It is used as an aid in healing arteriosclerosis, heart weakness, hemorrhage, and swollen veins, among other conditions (American Institute of Homeopathy, 1979; Lampe y McCann, 1985; Kuklinski, 2000; Seror, 2001; Gotfredsen, 2009; USDA-ARS, 2013; Morrell, n/d.). El árnica en la homeopatía Se le considera un policresto; es decir que tiene múltiples usos o cura muchas enfermedades. Samuel Hahnemann en Fragmenta (1805) y Materia Médica Pura (1811-31) menciona las aplicaciones medicinales, especialmente en padecimientos como la epilepsia y los mareos (American Institute of Homeopathy, 1979). Su empleo en homeopatía se basa en su poder para iniciar la reparación de los tejidos a nivel celular en los sitios donde se experimenta un trauma físico agudo, en estos casos se sugiere utilizar el árnica lo antes posible para ayudar a reducir la hinchazón, los moretones y para reparar el daño de tejido muscular, así como de la piel. También promueve la curación de los músculos sometidos a un exceso de trabajo, por lo cual se debe aplicar antes y después de actividades deportivas, cirugías o tratamientos dentales (Historical Remedies, 2012). Se usa como auxiliar para curar ateroesclerosis, debilidad cardiaca, hemorragias y venas inflamadas, entre otras enfermedades (American Institute of Homeopathy, 1979; Lampe y McCann, 1985; Kuklinski, 2000; Seror, 2001; Gotfredsen, 2009; USDAARS, 2013; Morrell, s/f.). Counter-indications and secondary effects Arnica works as a poison for grazing mammals; it is tolerated only by goats. In the case of human beings, when administered orally and in high doses, it may cause severe headaches, miscarriage, delirium, convulsions and, occasionally, fatal poisoning (a handful of leaves may be enough to bring about these effects). Its toxicity is greater when ingested, as it acts upon the liver and the central nervous system, causing vomiting, 104 Waizel-Bucay et al., Arnica montana L., planta medicinal europea... headaches, dizziness and respiratory dysfunction. It also affects the function of the heart (due to its cardiotonic effects) and raises the blood pressure. It causes irritation of the mucous membranes; when administered orally, it may cause a fatal gastroenterosis, paralysis of the voluntary and heart muscles, or an increase or decrease of the heart rate, heart palpitations, breathing problems or even death. Its contact with the eyes or sensitive areas like open wounds must be avoided. Its use is counter-indicated in children and infants, and in pregnant and lactating women (Morton, 1971; Lampe, 1985; Hausen y Oestman, 1988; Waizel, 1995; Kuklinski, 2000; Duke y Bogenschutz-Godwin, 2002; Gotfredsen, 2009; Schar, 2010; Vogel, 2013). Contraindicaciones y efectos secundarios El árnica funciona como veneno para los mamíferos que pastorean, solo es tolerada por las cabras y los chivos; en el caso del humano, cuando se administra por vía oral y en dosis altas, puede ocasionar fuertes dolores de cabeza, aborto, delirio, convulsiones, y en ocasiones envenenamientos mortíferos (un puñado de hojas puede ser suficiente). Su toxicidad es mayor si se ingiere, porque actúa en el hígado y el sistema nervioso central, lo que causa vómitos, cefalea, mareos y disfunción respiratoria; también afecta, la función del corazón (por sus principios cardiotónicos) y ocasiona el incremento de la presión arterial. Provoca irritación de las membranas mucosas, cuando se administra por vía oral es posible que origine gastroenterosis fatal, parálisis de los músculos voluntarios y cardiacos, incremento o disminución del pulso, palpitaciones del corazón, dificultad para respirar e incluso causar la muerte. Debe evitarse su contacto con los ojos o áreas sensibles como heridas abiertas. Su uso está contraindicando en niños o durante el embarazo y la lactancia (Morton, 1971; Lampe, 1985; Hausen y Oestman, 1988; Waizel, 1995; Kuklinski, 2000; Duke y Bogenschutz-Godwin, 2002; Gotfredsen, 2009; Schar, 2010; Vogel, 2013). The plant contains sesquiterpene lactones (helenalin, dihydrohelenalin, arnifoline and arnicolide), which have anti-inflammatory and analgesic effects and which, when used topically and in high doses, produce an allergenic response or contact dermatitis in certain subjects. This has been confirmed in farmers, gardeners and florists who are in contact with A. montana (Morton, 1971; Lampe, 1985; Hausen y Oestman, 1988; Waizel,1995; Kuklinski, 2000; Duke y Bogenschutz-Godwin, 2002; Gotfredsen, 2009; Schar, 2010; Vogel, 2013). The applications must be topical and in the form of dilutions in order to relieve inflammations in the head (caused by blows), strains, falls, sprains and chronic osteo-muscular discomfort, to accelerate the healing of a traumatic injury or to reduce sharp pain. In popular medicine its topical use on the skin is recommended; also, it should not be ingested (Morton, 1971; Lampe, 1985; Hausen and Oestman, 1988; Waizel, 1995; Kuklinski, 2000; Duke, 2002; Gotfredsen, 2009; Schar, 2010; Vogel, 2013). Las planta contiene lactonas sesquiterpénicas (helenalina, dihidrohelenalina, arnifolina y arnicolida), las cuales tienen efectos antiinflamatorios y analgésicos que al usarse tópicamente, en dosis elevadas, producen una respuesta alergénica o dermatitis de contacto en algunos individuos; esto se ha constatado en agricultores, granjeros, jardineros y floristas que están en contacto con A. montana (Morton, 1971; Lampe, 1985; Hausen y Oestman, 1988; Waizel,1995; Kuklinski, 2000; Duke y Bogenschutz-Godwin, 2002; Gotfredsen, 2009; Schar, 2010; Vogel, 2013). Phytochemistry Las aplicaciones deben ser en forma de diluciones y por vía tópica para aliviar inflamación en la cabeza (ocasionada por un golpe), esguinces, caídas, torceduras, luxación, malestar osteo-muscular crónico, para acelerar la cicatrización de una lesión traumática o reducir dolor agudo. En la medicina popular se recomienda emplearla de manera local y sobre la piel; además de, evitar su ingesta (Morton, 1971; Lampe, 1985; Hausen y Oestman, 1988; Waizel, 1995; Kuklinski, 2000; Duke, 2002; Gotfredsen, 2009; Schar, 2010; Vogel, 2013). Numerous chemical analyses of Arnica montana have been performed, particularly of its leaves, inflorescences and rhizome. Various organic compounds have been isolated from them; in particular, essential oils, angelic acid, baldrianic acid, caffeic acid, cinnamic acid, chlorogenic acid, dioxy-stearic acid, formic acid, fumaric acid, gallic acid, isobutyric acid, isovaleric acid, lactic acid, lauric acid, malic acid, palmitic acid, silicic acid, succinic acid, tanic acid, valerianic acid, albumina, alkaloid, camphor, arnicin, arnicolide, arnilenediol, arnifolin, arnisterol, astragalin, reductive sugars, betain, beta-lactucerol, beta-sitosterol, betuletol, cadinene, caempherol, carnaubylalcohol, carotene, carotenoids, catechol tannins, wax, choline, coumarin, Dien-tetraine, dihydrohelenalin, scopoletin, bitter essence, spinacetin, sterols, eupafoline, faradiol, phytosterols, flavo-glucoside, flavones, flavonoids, fructose, glucoside, gum, Fitoquímica Se han realizado numerosos análisis químicos de Arnica montana, en especial de las hojas, las inflorescencias y el rizoma, a partir de ellos se han logrado aislar varios compuestos orgánicos, en particular se han identificado aceites esenciales, ácido angélico, ácido baldriánico, ácido cafeico, ácido cinámico, ácido clorogénico, ácido dioxisteárico, ácido esteárico, ácido fórmico, ácido fumárico, ácido gálico, ácido isobutírico, 105 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 helenalin, helenien, hyspidulin, humulene, inulin, eriodictiol, isoquercetin, quercetin, laciniatin, sesquiterpene lactones, loliolide, lutein, luteolin, mircene, mucilage, polyacetylenes, polysaccharides, procyanidin, quercetagetin, quercetin, resin, saccharose, tanins, taraxastane, taraxasterol, tymol, tymol-methyl ether, tri cadeine-tetraine, tri decca pentaine, trimethylamine, triterpenes, umbelliferone, xantophyl, and zeaxanthin (Duke, 1998; Kuklinski, 2000; Gotfredsen, 2009; Ladner, n/d.). ácido isovalérico, ácido láctico, ácido láurico, ácido málico, ácido palmítico, ácido silícico, ácido succínico, ácido tánico, ácido valeriánico, albúmina, alcaloide, alcanfor, arnicina, arnicolida, arnilenediol, arnifolina, arnisterol, astragalina, azúcares reductores, betaína, Beta-lactucerol, Beta sitoserol, betuletol, cadineno, caempferol, carnaubilalcohol, caroteno, carotenoides, catecol-taninos, cera, colina, cumarina, Dien-tetrain, dihidrohelenalina, escopoletina, esencia amarga, espinacetina, esteroles, eupafolina, faradiol, fitosteroles, flavo-glucósido, flavonas, flavonoides, fructosa, glucósido, goma, helenalina, helenien, hispidulina, humuleno, inulina, iridictiol, isoquercitina, quercetina, laciniatina, lactonas sesquiterpénicas, loliólido, luteína, luteolina, mirceno, mucílago, poliacetilenos, polisacáridos, procianidina, quercetagetina, quercetina, resina, sacarosa, taninos, taraxastano, taraxasterol, timol, timol-metil éter, tricadien-tetraina, tridecapentaina, tridecen-1-pentaina, trimetilamina, triterpenos, umbelliferona, xantofila, xantofila-epóxido y zeaxantina (Duke, 1998; Kuklinski, 2000; Gotfredsen, 2009; Ladner, s/f.). Economic relevance Arnica montana has important uses as an ornamental plant and in gardening. However, it is used for making a large number of products used as cosmetics and in perfumes, as additives or flavorings, for making alcoholic beverages and in human and veterinary medicine. Today it is one of the most popular topical natural remedies (CEDICRAT, 2009). Nearly 300 medicinal preparations containing arnica extracts are sold in Germany, and approximately 20 in Canada. In 2009, 69 firms selling 171 arnica products were counted in Spain; 24 % of these products are raw materials (dried flowers and extract), and 76 %, final manufactured products (CEDICRAT, 2009; Agriculture and Agri-Food Canada, 2012). Importancia económica Arnica montana tiene usos importantes como planta de ornato y en la jardinería; sin embargo, se utiliza para la elaboración de numerosos productos empleados en cosmética y perfumería, como aditivos o saborizantes en la preparación de bebidas alcohólicas y en la medicina humana y veterinaria. Actualmente es uno de los remedios naturales tópicos más populares (CEDICRAT, 2009). At world level, it is estimated that in 1998 more than 100 pharmaceutical preparations were made, using 50 000 kg of A. montana dried flowers (equivalent to 250 000 to 300 000 kg of fresh flowers), as well as hundreds of kilograms of rhizomes. CEDICRAFT (2009) cites approximately 300 preparations, with data for Germany and for 20 Canadian products (Agriculture and Agri-Food Canada, 2012). En el mercado alemán se ofrecen cerca de 300 preparaciones medicinales que contienen extracto de árnica y en Canadá son aproximadamente 20. En España, en 2009 se contabilizaron 69 empresas que comercializan 171 productos, del total la materia prima 24 % corresponde a la flor seca y su extracto, mientras que 76 % a los productos finales elaborados (CEDICRAT, 2009; Agriculture and Agri-Food Canada, 2012). The price paid per kilogram of dried A. montana flowers ranges between 15 and 30 €. The medicinal quality is determined by the European Pharmacopoeia and is expressed in a minimum of 0.40 % m m-1 of total sesquiterpene lactones, referred to as dihydro-henelanin tiglate in the dessicated medicine (CEDICRAT, 2009). A nivel mundial se estima que en 1998 se elaboraron más de 100 preparaciones farmacéuticas que utilizaron 50 000 kg de flores secas de A. montana (equivalente a 250 000 a 300 000 kg de flores frescas), así como cientos de kilogramos de rizomas. CEDICRAT (2009) cita aproximadamente 300 preparaciones, con datos de Alemania y de 20 productos canadienses (Agriculture and Agri-Food Canada, 2012). The cultivation of the species and producing countries Since A. montana has been subjected to overexploitation, today it is under strict protection; it is included in the IUCN Red List of Threatened Species, as well as in the red data books and lists of many European countries. This reflects the efforts to preserve it and to prevent the reduction of its wild populations (Phillips, n/d.; CEDICRAT, 2009; Sugier, et al., 2013). In Germany it is cultivated for use as a herbal remedy, and other European countries are analyzing the possibility of developing and implementing the general guidelines to carry out sustainable collections of indigenous medicinal and aromatic plants; some examples are taking only half of the specimens in bloom, collecting a single capitulum per specimen El precio pagado por kilogramo de flor seca de A. montana varía de 15 a 30 €. La calidad medicinal está determinada por la Farmacopea Europea y se expresa en un mínimo de 0.40 % m m-1 de lactonas sesquiterpénicas totales, referidas como tiglato de dihidrohelenalina en el medicamento desecado (CEDICRAT, 2009). El cultivo de la especie y países productores Dado que A. montana ha sido sujeta de sobreexplotación hoy 106 Waizel-Bucay et al., Arnica montana L., planta medicinal europea... está bajo estricta protección, se incluye en la Lista Roja de Especies Amenazadas (IUCN), así como en los libros y listas de datos rojos de muchos países europeos. Esto es el reflejo de los esfuerzos cuyo fin es su conservación y evitar la diminución de las poblaciones silvestres (Phillips, s/f.; CEDICRAT, 2009; Sugier, et al., 2013). En Alemania se cultiva para utilizarla como remedio herbolario y se está analizando la posibilidad de que otros países europeos desarrollen e implementen las directrices generales para realizar recolecciones sostenibles de plantas medicinales y aromáticas indígenas; algunos ejemplos incluyen solo tomar la mitad de los individuos con flor, colectar un solo capítulo de flor por ejemplar y promover la propagación con fines industriales (Muñoz,1987; [Traffic, 1998 y EMEA, ambos citados en Ladner, s/f.]; CEDICRAT, 2009; Medicine Hunter, 2012; Phillips, 2013; Botanical, 2014; Herbotecnia, s/f.; Sugier et al., 2013). and promoting the spread of the species for industrial purposes (Muñoz,1987; [Traffic, 1998 and EMEA, both citated by Ladner, n/d.]; CEDICRAT, 2009; Medicine Hunter, 2012; Phillips, 2013; Botanical, 2014; Herbotecnia, n/d.; Sugier et al., 2013). Germany is the main importer of arnica. Traditionally, this plant has been obtained from the Alps, although today the main suppliers are Spain, India, Italy, Romania, Russia, Switzerland and the former Yugoslavia. There are important plantations in Scotland, Estonia, France, Hungary and England; likewise, assays have been made to introduce it into certain areas of Chile with poor soils and at altitudes above 1 000 m. A. montana requires a careful cultivation on soils with an acid (4–6) or neutral pH that are granitic, lime-free, with a low content of nitrogen and a low level of nutrients, rich in silica, humus and constantly moist. The plant can grow under the sun, but it prefers slightly shady places and a temperate or cold, humid and rainy weather. In Spain, it develops even in marshes and swamps. It does not resist calcareous water and it is very sensitive to environmental pollution, especially to nitrogenated compounds (Muñoz, 1987; [Traffic, 1998 and EMEA, both cited by Ladner, n/d.]; CEDICRAT, 2009; Medicine Hunter, 2012; Phillips, 2013.; Botanical, 2014; Herbotecnia, n/d.; Sugier et al., 2013). Alemania es el principal importador de árnica, tradicionalmente, se ha obtenido de los Alpes aunque en la actualidad los principales proveedores son España, India, Italia, Rumania, Rusia, Suiza y la ex Yugoslavia. Hay plantaciones importantes en Escocia, Estonia, Francia, Hungría e Inglaterra; asimismo se han realizado ensayos para introducirla en zonas de Chile con suelos pobres y en altitudes mayores a 1 000 m. A. montana requiere de un cuidadoso cultivo en suelo con pH ácido (4 a 6) o neutro, granítico, sin cal, con poco contenido de nitrógeno y bajo nivel de nutrientes, rico en sílice, humus y humedad constante. La planta puede crecer al sol, pero prefiere sitios ligeramente sombreados y clima templado o frío, húmedo y lluvioso; en España llega a desarrollarse en pantanos y ciénagas. No resiste agua calcárea y es muy sensible a la contaminación ambiental, en especial a los compuestos nitrogenados (Muñoz, 1987; [Traffic, 1998 y EMEA, ambos citados en Ladner, s/f.]; CEDICRAT, 2009; Medicine Hunter, 2012; Phillips, 2013.; Botanical, 2014; Herbotecnia, s/f.; Sugier et al., 2013). It can be reproduced by planting the seeds in seedbeds inoculated with mycorrhizal fungi and later transplanting them, or from the rhizomes; the latter method is more effective, since it has a low germination rate. The species may be attacked by mildews and by various species of insects. In Spain, fly larvae (Tephritis arnicae Linnaeaus, 1758 and Trypeta arnicivora Loew,1844) often infest the flower receptacle; for this reason, it is recommended to collect the flowers as soon as the plant blooms, in order to avoid its depredation and the destruction of its fruits frutos (Muñoz, 1987; [Traffic, 1998 and EMEA, both citated by Ladner, n/d.]; CEDICRAT, 2009; Medicine Hunter, 2012; Phillips, n/d.; Botanical, 2014; Herbotecnia, n/d.; Sugier et al., 2013). Su reproducción es posible mediante la siembra de semillas en almácigos inoculados con hongos micorrízicos y su posterior transplante, o bien a partir de los rizomas, el cual es más efectivo, ya que el porcentaje de germinación es bajo. La especie puede ser atacada por mohos y diferentes especies de insectos; en España las larvas de moscas (Tephritis arnicae Linnaeaus, 1758 y Trypeta arnicivora Loew,1844), infestan con frecuencia el receptáculo floral, por ello, se sugiere recolectar las flores en cuanto abren para evitar la depredación y la destrucción de los frutos (Muñoz, 1987; [Traffic, 1998 y EMEA, ambos citados en Ladner, s/f.]; CEDICRAT, 2009; Medicine Hunter, 2012; Phillips, s/f.; Botanical, 2014; Herbotecnia, s/f.; Sugier et al., 2013). The price of Arnica as a raw material is attractive; this warrants carrying out research in order to spread the species in Mexico for local consumption or exportation. For this reason, further market studies and small-scale agronomical assays are recommended to ensure its successful introduction and cultivation. We should highlight that the country has suitable soils for its development. 39 companies using or supplying Arnica montana for the production of cosmetics or drugs or selling it within Mexico have been registered (QuimNet.com, 2014). El precio del árnica como materia prima es atractivo, lo cual justifica que se realicen investigaciones para su propagación en México, para consumo local o para exportación; por lo anterior, es recomendable realizar estudios de mercado y 107 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 ensayos agronómicos a pequeña escala que permitan asegurar el éxito de su introducción y cultivo; es de resaltar que en el país hay suelos adecuados para su desarrollo. Se han registrado 39 empresas que emplean o proveen Arnica montana para la producción de cosméticos o medicamentos, o que la comercian en la república mexicana (QuimNet.com, 2014). Acknowledgments The authors wish to express our gratitude to the Comisión de Operación y Fomento de Actividades Académicas (COFAA) and the Programa de Estímulo al Desempeño Docente of the Instituto Politécnico Nacional (IPN), as well as to Dr. Juan Salas-Benito and to the reviewers of this paper for their comments. End of the English versio Agradecimientos A la Comisión de Operación y Fomento de Actividades Académicas (COFAA) y al Programa de Estímulos al Desempeño Docente, ambos del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Al Dr. Juan Salas-Benito y a los revisores de la contribución por sus comentarios. Referencias Agriculture and Agri-Food Canada. 2012. Arnica species (Arnica). http://www. agr.gc.ca/eng/science-and-innovation/science-publications-andresources/resources/canadian-medicinal-crops/medicinal-crops/ arnica-species-arnica/?id=1300900418443 (27 de enero de 2014). American Institute of Homeopathy. 1979. The Homeopathic Pharmacopoeia of the United States. 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En campo, se caracterizaron los síntomas y se recolectaron estromas jóvenes de ejemplares asintomáticos y enfermos de teca. Los árboles infectados reducen su crecimiento, y follaje reducido el cual es de color verde amarillento y con en cuello y raíz. En la base del tronco se forma un tejido calloso (faldón) y debajo hay un estroma de color café oscuro a negro y aspecto carbonoso. Se identificó a Kretzschmaria zonata, como el agente causal, sobre la corteza formando una placa estromática. En medio de cultivo papa-dextrosa-agar (PDA) se aisló su anamorfo, Geniculosporium. En PDA a 25 ± 2 °C, Geniculosporium crece en forma radial, con una coloración blanca a verde amarillenta a los 15 días, y tiñe el medio de cultivo de un color verde obscuro. Se registraron conidióforos hialinos, conidios hialinos y unicelulares de 4-5 (7) x 2-3 µm. Palabras clave: Árboles, estroma, Geniculosporium, plantaciones forestales comerciales, Tectona grandis L. f., xylariales. Abstract In commercial forest plantations in Campeche, Mexico, the root rot of the teak tree (Tectona grandis Lamiaceae) is a disease causing severe mortality in trees aged 4 to 8 years. This paper determines the causal agent of basal root and neck rot in teak. Symptoms were characterized from field collection, and young stromata from symptomatic trees and affected teak trees were collected. It was observed that infected trees reduce their growth and foliage, which has a yellowish green hue, and show root and neck rot. At the stem base a callous tissue (skirt) is formed, underneath which is a dark brown stroma with a black carbonaceous aspect. Kretzschmaria zonata was identified growing on the bark and forming stromatic plates as the causal agent of this rot. Its anamorph, belonging to the Geniculosporium genus, was isolated in a Potato Dextrose Agar culture medium (PDA). Geniculosporium grew radially in PDA at 25 ± 2 °C, changing its color from white to yellow-green in 15 days and staining the medium culture with a dark green hue. Hyaline conidiophores, hyaline and single-celled conidia from 4-5 (7) x 2-3 µm were registered. Key words: Trees, stromata, Geniculosporium, commercial forest plantations, Tectona grandis L. f., xylarial. Fecha de recepción/Date of receipt:29 de octubre de 2013; Fecha de aceptación/Date of acceptance: 10 de julio de 2014. 1 División de Ciencias Forestales. Universidad Autónoma Chapingo (UACh). Correo-e: [email protected] 2 Instituto de Investigaciones Forestales. Universidad Veracruzana 3 Forestal Milenio. Cibrián et al., Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causante... Tectona grandis L. f. es una latifoliada tropical que pertenece a la familia Verbenaceae, y es conocido como teca o teak (en inglés); nativa del sudeste de Asia donde alcanza una altura promedio de 50 m de altura y 2 m de diámetro. Esta especie, por la calidad de su madera ha sido introducida en regiones de clima tropical como Indonesia, Sri Lanka, Vietnam, Malasia, Islas Salomón, Costa de Marfil, Nigeria y Togo. En América Tropical fue traída a Trinidad en 1913-1916, con semillas procedentes de Myanmar y distribuyéndose en Antigua, Belice, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Dominicana, Ecuador, El Salvador, Guayana Francesa, Haití, Honduras, Jamaica, México, Perú, Puerto Rico y Venezuela (Weaver, 1993; Fonseca, 2004). En México, los primeros ensayos se hicieron en 1981 en el campo experimental de El Tormento del entonces Instituto Nacional de Investigaciones Forestales (INIF); las plantaciones a mayor escala iniciaron antes del año 2000 y para el 2007 la Comisión Nacional Forestal registra una superficie de 34 700 ha distribuidas en Campeche, Chiapas, Nayarit, Tabasco y Veracruz apoyadas por el programa ProÁrbol (Velázquez et al., 2013). En estas se presenta la roya Olivea tectonae (T. S. Ramakr. & K. Ramakr.) J. L. Mulder y Fusarium solani (Mart.) Sacc. que se asocia a pudriciones de raíz en árboles jóvenes (Méndez et al., 2008). Tectona grandis L. f. is a tropical broadleaf of the Verbenaceae family and is commonly known as teak; it is native to southeastern Asia, where it reaches an average height of 50 m and a diameter of 2 m. Due to the high quality of its wood, this species has been introduced in regions with a tropical climate, such as Indonesia, Sri Lanka, Vietnam, Malaysia, the Solomon Islands, Ivory Coast, Nigeria and Togo. In the tropical American continent it was brought to Trinidad between 1913 and 1916, with seeds from Myanmar, and was distributed to Antigua, Belize, Bolivia, Brazil, Colombia, Costa Rica, Cuba, the Dominican Republic, Ecuador, El Salvador, the French Guayana, Haiti, Honduras, Jamaica, Mexico, Peru, Puerto Rico and Venezuela (Weaver, 1993; Fonseca, 2004). In Mexico, the first assays were carried out in 1981 at the El Tormento Experimental Station, property of the former Instituto Nacional de Investigaciones Forestales (INIF). Plantations on a large scale were started before the year 2000 and, by 2007, the Comisión Nacional Forestal registered a surface area of 34 700 has distributed in Campeche, Chiapas, Nayarit, Tabasco and Veracruz, and supported by the ProÁrbol program (Velázquez et al., 2013). Species associated to root rot in young trees occurring in these plantations include Olivea tectonae (T. S. Ramakr. & K. Ramakr.) J. L. Mulder and Fusarium solani (Mart.) Sacc. (Méndez et al., 2008). En el estado de Campeche, en una plantación comercial de 40 00 ha, se detectó una enfermedad que causó la muerte del arbolado joven (4 a 8 años de edad) en 2 %, la cual ocurre, principalmente, en grupos; la mayoría de los árboles presentan entre la base del tallo y el cuello de la raíz un tejido calloso y en su parte baja se forma el estroma, de manera superficial, de color negro con tonalidades grises y blancas, causa una pudrición de la madera del sistema radical y de la base del tronco. Las hojas toman un color verde amarillento a amarillo y se secan. Estos signos y síntomas son similares a los que se observa en el norte de Veracruz, en plantaciones de Citrus sinensis L., C. paradisi L y C. reticulata causado por Hypoxylon deustum Hoffm.: Fr (= Kretzschmaria deusta Hoffm. P.M.D. Martin) (Díaz et al., 1990; Díaz, 1994). In a commercial plantation of 40 000 has in the state of Campeche, a disease was detected as the cause of the death of 2 % of the young trees (aged 4 to 8 years), primarily in groups. Most trees show callous tissue between the stem base and the root neck, and black stromata with gray and white hues are formed superficially in their lower part, rotting the wood of the root system and the stem base. The leaves take on a yellow-green to green hue and dry. These signs and symptoms are similar to those caused by Hypoxylon deustum Hoffm. Fr (= Kretzschmaria deusta Hoffm. P. M. D. Martin) in Citrus sinensis L., C. paradisi L and C. reticulata plantations in northern Veracruz, (Díaz et al., 1990; Díaz, 1994). San Martín and Lavín (1997) state that the fungus that has caused losses in citrus orchards of Veracruz, Tamaulipas and Nuevo Leon is Ustulina zonata Lév. Sacc. (=Kretzschmaria zonata). For this reason, attempts were made to identify the causal agent of basal root and neck rot in commercial teak plantations of Campeche. San Martín y Lavín (1997) afirman que el hongo causante de pérdidas en huertas citrícolas de Veracruz, Tamaulipas y Nuevo León es Ustulina zonata Lév. Sacc. (=Kretzschmaria zonata). Por tal motivo se planteó identificar el agente causal de la pudrición basal del cuello y raíz en plantaciones comerciales de teca en Campeche. Symptomatology and field collection Sintomatología y recolecta en campo 50 teak trees aged 3 years were examined in the state of Campeche, and 10 trees were felled in order to characterize signs and symptoms of the aerial part and the root. Young stromata were collected from the stem base. The material was labeled, placed in polypaper bags and transferred to the Forest Parasitology Laboratory of the Forest Sciences Division of the Universidad Autónoma Chapingo, where it was preserved at 4 °C. Se inspeccionaron 50 árboles de teca de tres años de edad en el estado Campeche y se derribaron 10 árboles para caracterizar signos y síntomas de la parte aérea y raíz. Se colectaron estromas jóvenes de la base del tallo. El material recolectado fue etiquetado, colocado en bolsas de polipapel y trasladado al Laboratorio de Parasitología Forestal de la 111 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 División de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma Chapingo, donde se conservaron a 4 °C. Isolation and identification From the periphery of a young stromatic plate, conidia masses were drawn with a sterile dissecting needle and transferred to Petri dishes with a 2 % potato dextrose agar culture medium (PDA, Bioxon). From the isolations thus obtained, monosporic cultures were carried out in 2 % water agar (AA Bioxon), and the conidia were stored in 25 % glycerol at -85 °C. The identification was made at genus level, according to the taxonomic codes of Ju and Rogers (1996) and of San Martín et al. (1998). Aislamiento e identificación De la periferia de una placa estromática joven se tomaron masas de conidias con una aguja de disección estéril y fueron transferidas a cajas de Petri con medio de cultivo papa-dextrosa-agar al 2 % (PDA, Bioxon). Estas se incubaron a una temperatura de 25 ± 2 °C, con luz natural por un periodo de 15 días. De los aislamientos obtenidos se realizaron cultivos monospóricos en agua-agar al 2 % (AA, Bioxon) y los conidios se almacenaron en glicerol al 25 %, a -85 °C. La identificación se hizo a nivel de género, con las claves taxonómicas de Ju y Rogers (1996) y San Martín et al. (1998). The studies on the morphology of the sexual phase were carried out based on manual cross cuts of the stroma and of the perithecia, mounted in permanent preparations in HCl-acidified 50 % glycerol for observation under a compound microscope (Leica MD2500). The genus and species were identified according to the codes of San Martín and Lavín (1997) and of Rogers and Ju (1998). Los estudios de la morfología de la fase sexual se llevaron a cabo a partir de cortes transversales del estroma y de los peritecios, efectuados manualmente; montados en preparaciones permanentes en glicerol al 50 % acidificado con HCl, para su observación en un microscopio compuesto (Leica MD2500). La identificación de género y especies se efectuaron con las claves de San Martín y Lavin (1997) y Rogers y Ju (1998). A scanning electronic microscope was used to observe the germinal line of the ascospore. The ascospores were fixed in 3 % glutaraldehyde and were rinsed with Sorensen’s 0.1 M phosphate buffer. The samples were dehydrated in a series of alcohol solutions (30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 and 100 %, twice in the last three solutions), critical-point dried with CO2 using a Sandri-780A® apparatus (TOUSIMIS Research Corporation, Rockville, USA), and covered in a JFC-1100® ionizer (JEOL LTD, Tokyo, Japan). Observations under the JEOL JSM-6390® scanning electronic microscope (Tokyo, Japan) were carried out at the Electronic Microscopy Unit of the Postgraduate College. Con el fin de observar la línea germinal de la ascospora, se utilizó microscopía electrónica de barrido. Las ascosporas se fijaron en glutaraldehído al 3 % y lavaron en amortiguador de fosfatos Sorensen’s al 0.1 M. Las muestras se deshidrataron en una serie de soluciones de alcohol (30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 y 100 %; las últimas tres soluciones dos veces), se secaron con CO2 en un desecador de punto crítico Sandri-780A® (TOUSIMIS Research Corporation, Rockville, USA) y se recubrieron en una ionizadora JFC-1100® (JEOL LTD, Tokyo, Japan). Las observaciones al microscopio electrónico de barrido JEOL JSM-6390® (Tokyo, Japan) se hicieron en la Unidad de Microscopía Electrónica del Colegio de Postgraduados. On-field symptomatology The disease occurred in patches in the plantation, and the affected trees show a reduction in growth and sparse foliage with light green to yellow hues (Figure 1A). However, individuals present in the foliage may be asymptomatic until the rot at the stem base progresses; it is there that the most characteristic signs and symptoms of the disease occur; when there is root rot; finally, the rot reaches the tree neck, where a constriction blocks the passage of the fluids that descend along the phloem, and therefore a turgid, callous tissue is formed, having the appearance of a skirt around the stem (Figure 1B). However, as long as water is able to ascend from the root through the xylem, the tree continues to perform its vital functions and send substances produced by the phloem; this condition may persist for several weeks, according to the size and vigor of the affected tree. Sintomatología en campo La enfermedad en la plantación se presentó en manchones, y los árboles afectados muestran una reducción en el crecimiento y poco follaje, con tonos de verde claros a amarillos (Figura 1A). Sin embargo, es posible observar individuos asintomáticos en su follaje, hasta que la pudrición avanza en la base del tronco; es aquí donde se presentan los signos y síntoma más característico de la enfermedad; cuando ocurre la pudrición de raíz y alcanza el cuello del árbol, en el que se forma un constricción, la cual bloquea el paso de líquidos que bajan por el floema, por lo que hace que se forma un tejido calloso, turgente con apariencia de faldón alrededor del tronco (Figura 1B). No obstante, mientras al agua de la raíz logre ascender por el xilema, el árbol sigue realizando sus funciones vitales y continúa mandando sustancias elaboradas por floema, lo cual At the site of the constriction, the surface of the tissue is dark, with a hardened bark, and will form a conidial strome with a white halo; then a dark brown to black perithecial stroma occurs, having the appearance of coal (Figure 1 C). The newly infected roots are black due to the great accumulation of 112 Cibrián et al., Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causante... hyphae; their bark is easily detached and has a watery, moist texture; subsequently, the wood acquires a fibrous consistency on the surface. puede suceder por varias semanas, dependiendo del tamaño y vigor del árbol afectado. En el sitio de constricción, la superficie del tejido es oscura, con la corteza endurecida, y formará un estroma conidial con un halo blanco, después se presenta un estroma peritecial color café oscuro a negro, de aspecto carbonoso (Figura 1C). Las raíces recién infectadas son negras por la gran acumulación de hifas; su corteza es fácilmente desprendible, textura acuosa, húmeda, la madera, posteriormente, adquiere una consistencia fibrosa en la superficie. The pathogen causes a soft rotting of the wood. The mycelium consumes the cellulose in the secondary cell wall, leaving the lignine-rich middle lamella untouched. For this reason, the wood has a compact appearance; however its resistance decreases as the rotting advances (Figure 1D). Something similar occurs in citrus plantations in Argentina, where Krezschmaria deusta causes a soft rotting of dead wood or stumps, forming cavities in the S2 layer of the secondary wall of the tracheid fibers. The cross-section of the rotten wood contains a large amount of dark hyphae, on which carbonaceous stromata with a scabby appearance are soon formed, causing the death of the plants 12 to 15 months after the onset of the disease (Palacios et al., 2008). In Hevea brasiliensis Muell Arg., the initial damage produced by K. zonata is observed within the root tissues through which the fungus penetrates, through mechanical wounds due to the growth of the roots in the soil or to agricultural work in the plantation. This damage is not visible; a similar case is the occurrence of fruit-bearing bodies that develop at the neck of the tree and are blended together with the soil (Brooks, 1915). Sánchez (2011) considers that the physicochemical characteristics of the soil are factors that prevent the formation of side roots in teak plantations in Campeche. These include the calcium/carbon ratio (15:1); the aluminum-related acidity, and the formation of 30 cm deep compact angular aggregates, which cause root rupture and formation and thereby allow entry of opportunistic pathogens that contribute to the weakening of the tree. El patógeno causa una pudrición suave de la madera, el micelio consume la celulosa en la pared celular secundaria, dejar intacta la lamela media, rica en lignina; por ello se aprecia la madera con una apariencia compacta; sin embargo, la resistencia disminuye conforma se desarrolla la pudrición (Figura 1D). Algo similar ocurre en plantaciones de cítricos en Argentina, en los que Kretzschmaria deusta provoca una pudrición blanda en la madera muerta o tocones, donde forma cavidades en la capa S2 de la pared secundaria de las fibras de las traqueidas. La madera podrida contiene gran cantidad de hifas de color oscuro en sección longitudinal, en la que al poco tiempo se forman estromas carbonosos, de aspecto de costroso, y las plantas mueren de 12 a 15 meses, a partir del inicio de la enfermedad (Palacios et al., 2008). En Hevea brasiliensis Muell Arg., el daño inicial por K. zonata se observa al interior de los tejidos de la raíces por donde penetra el hongo, a través de heridas mecánicas ocasionadas por el crecimiento de raíces en el suelo, o por labores culturales en las plantaciones; este daño no es visible, y de manera similar ocurre con la aparición de cuerpos fructíferos que se desarrollan a nivel del cuello del árbol, los cuales se confunden con el suelo (Brooks, 1915). Sánchez (2011) considera que las características fisicoquímicas del suelo son factores que impiden la formación de raíces laterales en plantaciones de teca en Campeche. Entre ellas la relación calcio/carbono (15:1); la acidez, por el aluminio; y la formación de agregados angulares compactos de 30 cm de profundidad que provocan la ruptura de la raíz primaria y la formación de raíces adventicias, lo que permite la entrada de patógenos oportunistas que contribuyen al debilitamiento del árbol. Cross-sections of stumps show the rotting of the wood from the inside out with evident loss of cellulose. Infection by K. zonata reaches the main and secondary roots; it affects the central wood of the roots and may cover several centimeters in length. Tree death occurs in patches and is a process of sequential mortality, going from dead branchless trees to dead trees with branches, newly dead trees, trees about to die, with a reduced, yellowish foliage, and, finally, healthy-looking trees that may have basal internal symptoms or even fungusreproducing structures (stromata). In the presence of winds, the diseased trees fracture by the neck. En cortes de tocones se aprecia la pudrición de la madera de afuera hacia adentro, con evidencias de pérdida de celulosa. La infección por K. zonata alcanza las raíces principales y secundarias; afecta la madera central de la raíz y puede alcanzar varios centímetros de longitud. La muerte de los árboles se presenta en manchones y en un proceso de mortalidad secuencial, con árboles muertos, sin ramas, a muertos con ramas, luego recién muertos, los que están a punto de morir con follaje reducido y amarillento, y, por último, los que se ven sanos; aunque pueden tener síntomas internos en la base del árbol e incluso estructuras reproductoras del hongo (estromas). Isolation and identification A genus similar to Geniculosporium Chesters & Greenh was identified in the middle of a PDA culture of material from direct sowing of Kretzschmaria zonata ascopores. The growth was radial, with an initial white to dark yellow-green coloration after 15 days, and stained the culture medium with a dark green hue. The presence of hyaline conidiophores with 4-5 (7) x 2-3 µm hyaline and unicellular conidia was observed. These characteristics of the anamorph fit the description of Ju and Rogers (1996). The adequate axenic culture medium for the 113 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 development of the K. zonata anamorph is 2 % oatmeal-agar (Rogers and Ju, 1998). According to these authors, the colony is white to dark gray, and black on the underside of the Petri dish, with whole margins, zonings and a diameter of 90 mm, at a temperature of 20 °C during 12 h under fluorescent light and after 30 days. The conidia are hyaline, cylindrical to ellipsoidal, with a flat base, and measure 5.5 (-7.5) x 2(-3) µm. En la presencia de vientos, los árboles enfermos se fracturan por el cuello. Aislamiento e identificación Se identificó un género similar a Geniculosporium Chesters & Greenh en medio de cultivo PDA de material proveniente de siembra directa de ascosporas de Kretzschmaria zonata. El crecimiento fue radial, con una coloración inicial blanca a verde amarillenta oscura a los 15 días, y tiñe el medio de cultivo de verde obscuro. Conidióforos hialinos con conidios hialinos y unicelulares de 4-5 (7) x 2-3 µm. Estas características del anamorfo corresponden con la descripción de Ju y Rogers (1996). El medio de cultivo axénico adecuado para el desarrollo del anamorfo de K. zonata es harina-avena-agar al 2 % (Rogers y Ju, 1998). Estos autores registran que la colonia es blanca a gris oscuro y al reverso de la caja de Petri de color negro; con márgenes enteros; azonatados y un diámetro de 90 mm, a una temperatura de 20 °C durante 12 h bajo de luz fluorescente y después de 30 días. Los conidios, están presentes son hialinos, cilíndricos a elipsoides de 5.5 (-7.5) x 2(-3) µm con su base plana. The stromata are dark brown to black, effused to pulvinate, and they occur internally underneath the perithecia, and a whitish coat forms a stromatic plate with unrestricted growth on the bark (Figure 2A and B). Oval 1.2 (-1-4) x 0.8 (-1) mm perithecia (Figure 2B); ascae are evanescent and hyaline and measure 300 x 10 µm, with eight ascospores (Figure 2C and D). Dark brown to black ascospores, non-equilateral ellipsoids with slightly sharp (24-) 25-29 (-32) x (8-) 9 (-10.5) µm ends, and with a straight germinal line (Figure 1E). The above characteristics agree with the descriptions made by Brooks (1915); Rogers and Ju (1998), and San Martín and Lavin (1997). Stromata have been found as symptoms of a top-down death in a tropical forest in Chiapas, as well as in certain orange (Citrus spp.) groves in Veracruz (San Martín and Lavín, 1997). Los estromas son de color café oscuro a negro, pulvinado a efuso pulvinado e internamente debajo de los peritecios con una capa blanquecina formando una placa estromática con crecimiento irrestricto sobre la corteza (Figura 2A y B). Peritecios ovales de 1.2 (-1-4) x 0.8 (-1) mm (Figura 2B); ascas hialinas evanescentes de 300 x 10 µm, con ocho ascosporas (Figura 2C y D). Ascosporas de color café oscuro a casi negro elipsoides inequilaterales con extremos ligeramente agudos de (24-) 25-29 (-32) x (8-) 9 (-10.5) µm, con línea germinal recta (Figura 1E). Las características anteriores concuerdan con Brooks (1915); Rogers y Ju (1998) y San Martín y Lavin (1997). En madera de un bosque tropical de Chiapas se han registrado estromas y en zonas de Veracruz con árboles de naranja (Citrus spp.) síntomas de una muerte descendente (San Martín y Lavín, 1997). The fungus stroma is superficial repando-pulvinate, and measures 3 (-7.5) x 2 (-5) x 0.1 (-0.2) cm; it is dark to black in color, with a whitish layer underneath the perithecia. The surface is smooth, but shows perithecial protrusions. Oval, monostic perithecia measuring (1.2-) 1.5 x 0.9 (-1) mm, with unconspicuous to hemispherically papillate ostioles are present, and so are very dark brown to black ascopores, non-equilateral to crescentic-ellipsoid, with narrow and frequently constricted ends, measuring (25-) 29 (-30) x (8-) 12 µm, and with a straight germinal line along almost the entire spore. No ascae have been observed. Rogers and Ju (1998) point out that K. pavimentosa, (Ces.), K. sandvicensis (Reichardf) and K. zonata are distributed in tropical and subtropical areas; they are confused with K. deusta, which is primarily distributed in temperate climates, while K. zonata is a significant pathogen of perennial tropical crops and differs from the first one in the characteristics of the ascospore. The former has a dark brown, nearly black ascospore with a straight germinal line along almost its entire length, while the latter has brown ascopores with a short straight germinal line along less than ¾ the total length of the propagulus. El estroma del hongo es de tipo repando pulvinados superficiales de 3 (-7.5) x 2 (-5) x 0.1 (-0.2) cm, de color oscuro a negro y una capa blanquecina debajo de los peritecios. La superficie es lisa, pero se observan las protusiones periteciales. Peritecios ovales, monósticos, de (1.2-) 1.5 x 0.9 (-1) mm con ostiolos inconspicuos a hemisféricamente papilados. Ascos no observados. Ascosporas de color café 0 muy oscuro a casi negro, elipsoides inequilaterales a crescénticas con extremos estrechos, frecuentemente constreñidos, de (25-) 29 (-30) x (8-) 12 µm, con la línea germinal recta, casi a todo lo largo de la espora. The fungus that causes root and neck rot in Tectona grandis is Kretzschmaria zonata. This species has been cited as causing root rot in various crops, including citrus trees. The obtainment of the Geniculosporium genus in PDA corroborates that it is the anamorph of the Kretzschmaria genus. It is regarded as an economically relevant disease in the state of Campeche, as it is a cause of death of teak trees. 114 Cibrián et al., Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causante... A) Árbol asintomático de teca con poco follaje y de color verde amarillento; B) Tejido calloso (hipertrofia) alrededor de la base del tronco; C) Estromas de color negro sobre la corteza; D) Raíz con pudrición. A) Asymptomatic teak tree with sparse, yellow-green foliage; B) Callous tissue (hypertrophia) around the stem base; C) Black stromata on the bark; D) Root rot. Figura 1. Plantación comercial de Tectona grandis L. f. infectada por Kretzschmaria zonata Lév. P.M.D. Martin. Figure 1. Commercial Tectona grandis L. f. plantation infected by Kretzschmaria zonata Lév. P.M.D. Martin. 115 Rev. Mex. Cien. For. Vol. 5 Núm. 25 A) Estroma. B) Peritecios. C y D) Ascas con ascosporas. E). Ascosporas con línea germinal. A) Stroma; B) Perithecia; C y D) Ascae with ascospores. E). Ascospores with germinal line. Figura 2. Kretzschmaria zonata Lév. P.M.D. Martin. Figure 2. Kretzschmaria zonata Lév. P.M.D. Martin. Acknowledgments Rogers y Ju (1998) señalan que K. pavimentosa, (Ces.), K. sandvicensis (Reichardf) y K. zonata, se distribuyen en zonas tropicales y subtropicales, se confunden con K. deusta, cuya distribución principalmente es en clima templado y K. zonata es un patógeno importante de cultivos tropicales perennes que difiere de K. deusta, principalmente, por las características de la ascospora. El primero tiene una ascospora café oscura casi negra con línea germinal recta, casi a todo lo largo de la ascospora; y en la segunda, las ascosporas son color café con una línea germinal recta, corta, alcanzando menos de ¾ de la longitud total del propágulo. This research is part of the Project of the Fondo Sectorial para la Investigación y Desarrollo y la Innovación Tecnológica Forestal, Conafor-Conacyt 148206 (Diagnóstico y alternativas para la prevención, control y manejo de diversas plagas y enfermedades que afectan las plantaciones forestales comerciales). End of the English version El hongo causante de la pudrición del cuello y raíces en Tectona grandis es Kretzschmaria zonata, especie que ha sido citada anteriormente como causante de pudriciones de raíz en diversos cultivos, entre ellos los cítricos. La obtención en PDA del género Geniculosporium corrobora que el anamorfo es del género Kretzschmaria. Se considera una enfermedad de importancia económica, ya que ocasiona la muerte de árboles de teca en el estado de Campeche. 116 Cibrián et al., Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causante... Agradecimientos Esta investigación forma parte del proyecto del Fondo Sectorial para la Investigación y Desarrollo y la Innovación Tecnológica Forestal, Conafor-Conacyt 148206 (Diagnóstico y alternativas para la prevención, control y manejo de diversas plagas y enfermedades que afectan las plantaciones forestales comerciales). Referencias Brooks, F. T. 1915. A disease of plantation rubber caused by Ustulina zonata. New Phytologist 14: 152-164. Díaz, Z. U. 1994. Combate de cancro basal Ustulina deusta Hoffm. ex. Petrak en naranja Valencia Citrus sinensis (L.) Osbeck en Alamo, Veracruz. Tesis de Maestría en Ciencias. Colegio de Postgraduados. Montecillo, Edo. de Méx., México.114 p. Díaz, Z. U., P. J. C. Delgado y L. E. N. Becerra. 1990. Estudios preliminares sobre el “cáncer basal” o muerte de árboles de cítricos en el norte del estado de Veracruz. Revista Mexicana de Fitopatología 8:13-16. Fonseca, G. W. 2004. Manual para productores de teca (Tectona grandis L. f) en Costa Rica. 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Leonel Harrand Museo Argentino de Ciencias Naturales.- Dra. Ana María Faggi Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas (IADIZA).- Dr. Eduardo Martínez Carretero Canadá Universitè Laval, Québec.- Ph. D. Roger Hernández Cuba Instituto de Investigaciones Fundamentales en Agricultura Tropical.- Dra. Amelia Capote Rodríguez Unión Nacional de Escritores y Artistas de Cuba.- Dra. Raquel Carreras Rivery Chile Universidad del Bío Bío.- Dr. Rubén Andrés Ananias Abuter España CIFOR-INIA.- Dr. Eduardo López Senespleda, Dr. Gregorio Montero González, Dr. Sven Mutke Regneri Fundación CEAM.- Dra. María José Sánz Sánchez Universidad de Oviedo.- Dr. Elías Afif Khouri Universidad Politécnica de Madrid.- Dr. Alfredo Blanco Andray, Dr. Luis Gil Sánchez, Dr. Alfonso San Miguel-Ayanz, Dr. Eduardo Tolosana, Dr. Santiago Vignote Peña Estados Unidos de América New Mexico State University.- Ph.D. John G. Mexal Northern Arizona University .- Ph.D. Peter Z. Fulé University of Colorado at Denver.- Ph.D. Rafael Moreno Sánchez University of Florida.- Ph.D. Francisco Javier Escobedo Montoya United States Department of Agriculture, Forest Service.- Dr. Mark E. Fenn, Dr. Carlos Rodriguez Franco Italia International Plant Genetic Resources Institute.- Dra. Laura K. Snook México .Asociación Mexicana de Arboricultura.- Dr. Daniel Rivas Torres. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla.- Dr. José F. Conrado Parraguirre Lezama. Centro de Investigación Científica de Yucatán, A.C. Dra. Luz María del Carmen Calvo Irabién Ph.D. José Luis Hernández Stefanoni Centro de Investigación y Docencia Económicas.- Dr. Alejandro José López-Feldman CENTROGEO / CONACYT.- Dra. Alejandra López Caloca. Colegio de la Frontera Sur.- Dr. Bernardus H. J. de Jong, Dr. Mario González Espinosa, Ph.D. Jorge E. Macías Sámano, Dr. Neptalí Ramírez Marcial, Dr. Cristian Tovilla Hernández, Dr. Henricus Franciscus M. Vester Colegio de Postgraduados.- Dr. Arnulfo Aldrete, Dr. Dionicio Alvarado Rosales, Dr. Víctor M. Cetina Alcalá, Dra. Ma. de Lourdes de la Isla de Bauer, Dr. Héctor M. de los Santos Posadas, Dr. Armando Equihua Martínez, Dr. Ronald Ferrara-Cerrato, Dr. Edmundo García Moya, Dr. Manuel de Jesús González Guillén, Dr. Jesús Jasso Mata, Dr. Lauro López Mata, Dr. Javier López Upton, Dr. Martín Alfonso Mendoza Briseño, Dr. Antonio Trinidad Santos, Dr. Juan Ignacio Valdés Hernández, Dr. José René Valdez Lazalde, Dr. J. Jesús Vargas Hernández, Dra. Heike Dora M. Vibrans Lindemann El Colegio de México.- Dra. María Perevochtchikova 119 El Colegio de Tlaxcala, A.C..- M.C. Noé Santacruz García Instituto de Ecología, A. C..- Dr. Pedro Guillermo Ángeles Álvarez, Dr. Ismael Raúl López Moreno Instituto Politécnico Nacional.- Dr. Alejandro Daniel Camacho Vera, Ph.D. José de Jesús Návar Cháidez, M.C. D. Leonor Quiroz García, Ph.D. Sadoth Sandoval Torres PRONATURA.- Dr. José A. Benjamín Ordoñez Díaz Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro.- Dr. Eladio Heriberto Cornejo Oviedo, M.C. Salvador Valencia Manzo Universidad Autónoma Chapingo.- M.C. Beatriz Cecilia Aguilar Valdez, M.C. Baldemar Arteaga Martínez, Dra. Emma Estrada Martínez, M.C. Mario Fuentes Salinas, M.C. Enrique Guízar Nolazco, Dra. María Isabel Palacios Rangel, Dr. Hugo Ramírez Maldonado, Dr. Dante Arturo Rodríguez Trejo, Dr. Leonardo Sánchez Rojas, Dr. Enrique Serrano Gálvez, Dra. Ernestina Valadez Moctezuma Universidad Autónoma de Baja California Sur.- Dr. José Antonio Martínez de la Torre Universidad Autónoma de Chihuahua.- Ph.D. Concepción Luján Álvarez, Ph.D. Jesús Miguel Olivas García Universidad Autónoma de Guadalajara.- Dr. Mauricio Alcocer Ruthling Universidad Autónoma de Nuevo León .- Dr. Glafiro J. Alanís Flores, Dr. Enrique Jurado Ybarra, Dr. José Guadalupe Marmolejo Monsiváis, Dr. Eduardo Javier Treviño Garza Universidad Autónoma de Querétaro.- Dr. Luis Gerardo Hernández Sandoval Universidad Autónoma de San Luis Potosí.- M.C. Carlos Arturo Aguirre Salado Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo.- Dra. Ana Laura López Escamilla, Dr. Ángel Moreno Fuentes Universidad Autónoma del Estado de México.- Dr. Darío Ibarra Zavala, Dr. Armando Burgos-Solorio Universidad Autónoma Indígena de México.- Dra. Hilda Susana Azpiroz Rivero Universidad Autónoma Metropolitana.- Dr. Héctor Castillo Juárez, Dra. Carmen de la Paz Pérez Olvera Universidad de Guadalajara.- Dr. Luis Ramón Bravo García, Dr. Ezequiel Delgado Fourné, M.C. Francisco Javier Fuentes Talavera, M.C. María Guadalupe Lomelí Ramírez, M.C. Roberto Novelo González, Dr. Rubén Sanjuán Dueñas Universidad del Mar.- M.C. 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