Modelos para estimar biomasa de Euphorbia antisyphilitica Zucc. en seis municipios de Coahuila
DOI:
https://doi.org/10.21829/myb.2019.2521806Palabras clave:
biomasa verde, ecuaciones alométricas, estudios técnicos, manejo forestalResumen
El escaso conocimiento sobre el crecimiento y desarrollo de las especies de zonas áridas y semiáridas en México ha generado un sobreaprovechamiento. Entre las especies más importantes económicamente en Coahuila está la candelilla, cuya información técnica disponible para la toma de decisiones en el manejo es limitada. Por lo anterior, los objetivos del presente trabajo fueron a) agrupar seis municipios con base en la producción individual de biomasa evaluada en 10 poblaciones naturales de Euphorbia antisyphilitica Zucc. y b) ajustar modelos alométricos para estimar la biomasa de E. antisyphilitica en diferentes condiciones de crecimiento, en el centro y sur de Coahuila. Con un análisis de varianza y la diferencia mínima significativa, se agruparon los municipios; para cada grupo se ajustaron modelos, mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. Se obtuvieron tres grupos de producción de biomasa por individuo (GI, GII y GIII). Los modelos para estimar la biomasa total verde (kilogramo por individuo) para cada grupo, resultaron con R2Ajus superiores a 0.86, en los primeros dos grupos, y de 0.64 para GIII. La RCME (raíz del cuadrado medio del error) fue inferior a 0.425 y los parámetros de los modelos fueron significativos (p < 0.05), en los cuatro casos. Además, los cuatro modelos seleccionados presentaron normalidad, homogeneidad de varianzas y la inexistencia de colinealidad entre variables. Los modelos seleccionados son estadísticamente confiables para estimar la biomasa por individuo de cada grupo considerado en este estudio, por lo que podrán ser una herramienta útil en la elaboración de planes de manejo para el aprovechamiento de candelilla.
Descargas
Citas
Arato, M., Speelman, S., & Van, H. G. (2014). The contribution of non-timber forest products towards sustainable rural development: The case of Candelilla wax from the Chihuahuan Desert in Mexico. Natural Resources Forum, 38(2), 141–153. doi: 10.1111/1477-8947.12043 DOI: https://doi.org/10.1111/1477-8947.12043
Aristizábal, D. J. (2011). Desarrollo de modelos de biomasa aérea en combríos de cafeto (Coffea arabica L.) mediante datos simulados. Rev. U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica, 14(1), 49-56. DOI: https://doi.org/10.31910/rudca.v14.n1.2011.756
Carrillo, F., Acosta, M., Flores, E., Juárez, J. E., & Bonilla, E. (2014). Estimación de biomasa y carbono en dos especies arbóreas en La Sierra Nevada, México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 5(5), 779-793. doi: 10.29312/remexca.v5i5.901 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v5i5.901
Cervantes, M. C. (2002). Plantas de importancia económica en las zonas áridas y semiáridas de México. Temas Selectos de Geografía de México (pp. 125-137). México, D.F.: Universidad Nacional Autónoma de México. .
Challenger, A. & Soberón, J. (2008). Los ecosistemas terrestres, en Capital natural de México, vol. I: Conocimiento actual de la biodiversidad (pp. 87-108). México: Comisión Nacional de Biodiversidad (Conabio).
Chen, J. J. (1978). Testing for outliers in linear models. Retrospective these and disseartations. Recuperado de http://lib.dr.iastate.edu/rtd/6448
Coenders, G. & Saez, M. (2000). Collinearity, heteroscedasticity and outlier diagnostics in regression. Do they always offer what they claim? En A. Ferligoj & A. Mrvar (Eds.), New approaches in applied statistics, Metodoloski Zvezki 16 (pp.79-94). Ljubljana: FDV
Ferrere, P., Lupi, A. M., & Boca, R. T. (2014). Estimación de la biomasa aérea en árboles y rodales de Eucalyptus viminalis Labill. Rev. Ciencias Forestales-Quebracho, 22(1), 100-113.
Flores, M. F., Vega-Nieva, D. J., Corral-Rivas, J. J., Álvarez-González, J. G., Ruiz-González, A. D., López-Sánchez, C. A., & Carrillo, A. (2018). Desarrollo de ecuaciones alométricas de biomasa para la regeneración de cuatro especies en Durango, México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 9(46), 157-185. doi:10.29298/rmcf.v9i46.119 DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v9i46.119
Gómez-García, E., Crecente-Campo, F., & Diéguez-Aranda, U. (2013). Tarifas de biomasa aérea para abedul (Betula pubescens Ehrh.) y roble (Quercus robus L.) en el noreste de España. Madera y Bosques, 19(1), 71-91. doi: 10.21829/myb.2013.191348 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2013.191348
Gyenge, J., Fernández, M. E., Sarasola, M., Urquiza, M., & Schlichter, T. (2009). Ecuaciones para la estimación de biomasa aérea y volumen de fuste de algunas especies leñosas nativas en el valle del río Foyel, NO de la Patagonia Argentina. Bosque, 30(2), 95-101. doi: 10.4067/S0717-92002009000200005 DOI: https://doi.org/10.4067/S0717-92002009000200005
Hernández-Ramos, J., Santos-Posadas, H. M., Valdez-Lazalde, J. R., Tamarit-Urias, J. C., Ángeles-Pérez, G., Hernández-Ramos, A., Peduzzi, A., & Carrero, O. (2017). Biomasa aérea y factor de expansión en plantaciones forestales comerciales de Eucalyptus urophylla S. T. Blake. Agrociencia, 51(8), 921-938.
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática [Inegi]. (2007). Conjunto de datos vectoriales escala 1:1000000, Unidades climáticas. Recuperado de http://www.beta.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=702825267551
Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática [Inegi]. (2016). Conjunto de datos vectoriales de Uso del suelo y vegetación. Escala 1:250 000. Serie VI. Capa Unión. Recuperado de http://www.beta.inegi.org.mx/app/biblioteca/ficha.html?upc=889463173359
Lambert, M. C., Ung, C. H., & Raulier, F. (2005). Canadian national tree aboveground biomass equiations. Canadian Journal of Forest Research, 35(8), 1996-2018. doi: 10.1139/X05-112 DOI: https://doi.org/10.1139/x05-112
Limones-Rubio, D., Aguirre-Ureña, E. A., Fonseca-Espino, J., Muro G., & Sánchez, J. (2015). Aprovechamiento de los recursos maderables y no maderables de la zona semiárida de Durango. Revista Ciencia UANL, 18(74), 73-77.
Méndez, G. J., Turlan, O. A., Ríos, J. C., & Nájera, J. A. (2012). Ecuaciones alométricas para estimar biomasa aérea de Prosopis laevigata (Humb. & Bonpl. Ex Willd.) M.C. Johnst. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 3(13), 57-72. DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v3i13.489
Návar-Cháidez, J. J. (2010). Biomass allometry for tree species of northwestern Mexico. Tropical and Subtropical Agroecosystems, 12(3), 507-519.
Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación [FAO] (2004). Estudio de tendencias y perspectivas del Sector Forestal en América Latina Documento de Trabajo: Informe Nacional México.
Rodríguez-Ortiz, G., Santos-Posadas, H. M., González-Hernández, V. A., Aldrete, A., Gómez-Guerrero, A., & Fierros-González, A. M. (2012). Modelos de biomasa aérea y foliar en una plantación de pino de rápido crecimiento en Oaxaca. Madera y Bosques, 18(1), 25-41. doi: 10.21829/myb.2012.1811116 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2012.1811116
Secretaria de Medio Ambiente y Recursos Naturales [Semarnat]. (2016). Anuario estadístico de la producción forestal 2016. Semarnat. Recuperado de https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/282951/2016.pdf
Secretaria de Medio Ambiente y Recursos Naturales [Semarnat]. (2013). Anuario estadístico de la producción forestal 2013. Semarnat. Recuperado de https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/282927/2013.pdf
Solano, D., Vega, C., Eras, V. H., & Cueva, K. (2014). Generación de modelos alométricos para determinar biomasa aérea a nivel de especies, mediante el método destructivo de baja intensidad para el estrato de bosque seco pluviestacional del Ecuador. CEDAMAZ, 4(1), 32-44.
Soriano-Luna, M. A., Ángeles-Pérez, G., Martínez-Trinidad, T., Plascencia-Escalante, F. O., & Razo-Zárate, R. (2015). Estimación de la biomasa aérea por componente estructural en Zacualtipán, Hidalgo, México. Agrociencia, 49(4), 423-438.
Statistical Analysis Systems [SAS] Institute Inc. (2017). SAS/STAT(R) 9.22 User's Guide. Recuperado de https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63347/HTML/default/viewer.htm#statug_anova_sect001.htm
Tapia-Tapia, E. C. & Reyes-Chilpa, R. (2008). Productos forestales no maderables: aspectos económicos para el desarrollo sustentable. Madera y Bosques, 14(3), 95-112. doi: 10.21829/myb.2008.1431208 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2008.1431208
Tlaxcala-Méndez, R. M., Santos-Posadas, H. M., Hernández-de la Rosa, P., & López-Ayala, J. L. (2016). Variación del factor de forma y el ahusamiento en procedencias de cedro rojo (Cedela odorata L.). Agrociencia, 50(1), 89-105.
Trincado, G. & Leal, C. (2006). Ecuaciones locales y generalizadas de altura-diámetro para pino radiata (Pinus radiata). Bosque, 27(1), 23-34. doi: 10.4067/S0717-92002006000100003 DOI: https://doi.org/10.4067/S0717-92002006000100003
Valencia, C. C., Sánchez, M. H., Quiñones, V. J., & Martínez, R. J. (2003). Predicción de la biomasa aérea de cuatro especies arbustivas del semidesierto en la Comarca Lagunera. Agrofaz, 3(2), 365-372.
Villavicencio-Gutiérrez, E. E., Hernández-Ramos, A., Aguilar-González, C., & García-Cuevas, X. (2018). Estimación de la biomasa foliar seca de Lippia graveolens Kunth del sureste de Coahuila. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 9(45), 187-207. doi: 10.29298/rmcf.v9i45.139 DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v9i45.139
Volke, H. V. (2008). Estimación de funciones de respuesta para información de tipo no experimental, mediante regresión (1a ed.). Montecillo, Estado de México, México: Colegio de Postgraduados.
Williams, L. J. & Abdi, H. (2010). Fisher´s Least Significant Difference (LSD). Encyclopedia of Reserch Design. Oak, EU: SAGE.
Winck, R., Fassola, H., Barth, S., Crechi, E., Keller, A., Videla, D., & Zaderenko, C. (2015). Modelos predictivos de biomasa aérea de Eucalyptus grandis para el noreste de Argentina. Ciencia Forestal, 25(3), 595-606. Doi: 10.5902/1980509819611 DOI: https://doi.org/10.5902/1980509819611
Yepes, A., Zapata, M., Bolivar, J., Monsalve, A., Milena, S., Sierra-Correa, P., & Sierra, A. (2016). Ecuaciones alométricas de biomasa aérea para la estimación de los contenidos de carbono en manglares del Caribe Colombiano. Biología Tropical, 64(2), 913-926. DOI: https://doi.org/10.15517/rbt.v64i2.18141
Zamora, M. C. M., Velasco, B. E., Cano, P. A., & Arellano, R. A. (2008). Manual que establece de los criterios técnicos para el aprovechamiento sustentable de los recursos forestales no maderables de clima árido y semiárido. Semarnat-Inifap.
Publicado
Cómo citar
-
Resumen927
-
PDF282
-
LENS18
Número
Sección
Licencia
Madera y Bosques por Instituto de Ecología, A.C. se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.