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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),
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La Revista Mexicana de Ciencias Forestales Volumen 5, Número
25, septiembre-octubre 2014, es una publicación bimestral editada
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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
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
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
20
17
14
15
66
Total
69
32
26
30
157
Especie
11
Table 1. Number of used samples.
Slices
(Trunk)
Foliage
Twigs
Branches
Total of samples
Cedrela odorata L.
49
15
12
15
91
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
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.
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.
(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
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
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.
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
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
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
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
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referencia especial a los trópicos. Vol.2 Predicción del rendimiento.
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Schlegel B., J. Gayoso y J. Guerra. 2000. Manual de procedimientos: muestreos
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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
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
(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.
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
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)
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
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
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
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)
(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
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).
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
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
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)
(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
Table 4. Current potential distribution of Pinus montezumae Lamb. in the Estado de México.
Mountain systems
Sierra Nevada- Popocatépetl
volcano (East)
(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
%*
%*
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).
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
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
%*
%*
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).
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
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
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.
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.
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33
Artículo / Article
Indicador condición de copa y su aplicación en tres parques
del Distrito Federal
Crown condition indicator and its use in three parks of
Mexico City
Alejandra Yunuen Zaragoza Hernández1, Víctor Manuel Cetina Alcalá , Miguel Ángel López López ,
Alicia Chacalo Hilú2, Ma. Lourdes de la Isla de Bauer3 y Héctor González Rosas4
1
1
Resumen
El indicador condición de copa se usa para estimar la proporción de árboles con alta muerte regresiva o densidad de copa que
se considere inferior o distinta a la forma natural del árbol. 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
obtendrá información confiable y suficiente que permitirá emitir
un diagnóstico del estado de salud general del arbolado de
las Alamedas del Distrito Federal.
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).
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
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
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).
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
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
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
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
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.
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
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
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).
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
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
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
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
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
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.
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
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51
Artículo / Article
Distribución granulométrica en subproductos de aserrío para
su posible uso en pellets y briquetas
Granulometric distribution in timber byproducts for potential use
in pellets and briquettes
Fermín Correa-Méndez1, Artemio Carrillo-Parra2, José Guadalupe Rutiaga-Quiñones3,
Francisco Márquez-Montesino4, Humberto González-Rodríguez2,
Enrique Jurado Ybarra2 y Fortunato Garza-Ocañas2
Resumen
Con el fin de dar mayor valor agregado a subproductos forestales a partir de la posible elaboración de pellets y briquetas. 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
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.
Species and origin of the byproducts
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
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
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).
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
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
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
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
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
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
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
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.
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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.
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
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
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))
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)
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
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
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
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
)(
(
(
(
(
(
)
(
)
)(
))
)( ( ) )
)
)( )
)
)
)
)
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:
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
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
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
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
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
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
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
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.
Referencias
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82
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Artículo / Article
Rompimiento de la dormancia en semillas y propagación in
vitro de Cordia elaeagnoides A. DC.
Breaking of dormancy in seeds and in vitro propagation of
Cordia elaeagnoides A. DC.
Fernando Santacruz Ruvalcaba1, José Juvencio Castañeda Nava1, Ana María Gaspar Peralta1,
Nancy Núñez Sandoval1 y Antonio Mora Santacruz1
Resumen
Cordia elaeagnoides es una especie maderable de selvas bajas caducifolias, que por la dificultad de sus semillas para germinar,
la especie tiene limitaciones para reproducirse. 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
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.
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.
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
(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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
Referencias
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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
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
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.;
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
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;
1979; Bharatan et al., 2002; Greuter, 2006; DortaSoares, s/f.;
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;
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
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
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
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
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
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
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.
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109
Nota de Investigación / Research Note
Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causante de la
pudrición del cuello y la raíz de teca
Kretzschmaria zonata (Lév.) P.M.D. Martin, causal agent of
root and neck rot in teak
David Cibrián Tovar1, Omar Alejandro Pérez Vera1, Silvia Edith García Díaz1,
Rosario Medel Ortiz2 y José Cibrián Tovar3
Resumen
En plantaciones forestales comerciales de Campeche, México, la pudrición de raíces en árboles de teca (Tectona grandis:
Lamiaceae) es una enfermedad que causa una extensa mortalidad en individuos de 4 a 8 años de edad. En este trabajo se determinó
el agente causal de la pudrición basal del cuello y raíz. 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
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
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
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
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
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).
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
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).
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117
118
CONSEJO ARBITRAL
Argentina
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria.- M.Sc. 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
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Cuba
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Unión Nacional de Escritores y Artistas de Cuba.- Dra. Raquel Carreras Rivery
Chile
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España
CIFOR-INIA.- Dr. Eduardo López Senespleda, Dr. Gregorio Montero González, Dr. Sven Mutke Regneri
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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
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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
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México
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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
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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,
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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,
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PRONATURA.- Dr. José A. Benjamín Ordoñez Díaz
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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
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120
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