| Revista: | Revista Chapingo. Serie ciencias forestales y del ambiente |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000457977 |
| ISSN: | 2007-4018 |
| Autores: | Alvarado Barrera, Rolando1 Pompa García, Marín1 Zúñiga Vásquez, José M1 Jiménez Casas, Marcos2 |
| Instituciones: | 1Universidad Juárez del Estado de Durango, Facultad de Ciencias Forestales, Durango. México 2Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Texcoco, Estado de México. México |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 185-199 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Introducción: Los huertos semilleros proporcionan germoplasma genéticamente adecuado para su uso en restauraciones forestales; conocer la distribución espacial de los atributos es crucial para su gestión. Objetivo: Modelar la producción de conos y las variables dasométricas en un huerto clonal de Pinus arizonica Engelm., desde una perspectiva geoespacial, para conocer su comportamiento y distribución. Materiales y métodos: El patrón espacial de las variables dasométricas y de la producción de conos de 126 rametos se determinó con un análisis geoespacial, utilizando el estadístico G de Getis-Ord. Mediante un análisis de correlación de Pearson (P ≤ 0.05) se determinaron las variables mejor asociadas con la producción de conos y se examinaron con una regresión stepwise. La mejor combinación, en términos de la producción de conos, se modeló a través de una regresión geográficamente ponderada. Resultados y discusión: Se encontraron valores de agrupación estadísticamente significativos (P < 0.01) en el huerto. El análisis de correlación mostró que todas las variables dasométricas, incluido el índice de humedad, están relacionadas estadísticamente con la producción de conos. La regresión stepwise identificó un modelo que incluía el diámetro de copa como la mejor variable para explicar la producción de conos. La regresión geográficamente ponderada mostró que el diámetro de la copa influyó moderadamente en la producción de conos. Conclusión: Las variables dasométricas y la producción de conos mostraron tendencia a la agrupación. El uso de una perspectiva geoespacial permitió comprender mejor la dinámica espacial de las variables dasométricas |
| Resumen en inglés | Introduction: Seed orchards provide germplasm genetically suitable for use in forest restoration. Knowledge of the spatial distribution of attributes is crucial for their management. Objective: To model cone production and tree size variables in a clonal orchard of Pinus arizonica Engelm. from a geospatial perspective in order to determine their behavior and distribution. Materials and methods: The spatial pattern of tree size variables and cone production of 126 ramets were determined through a geospatial analysis, using the Getis-Ord G statistic. A Pearson correlation analysis (P ≤ 0.05) determined the variables best associated with cone production and these were examined with stepwise regression. In terms of cone production, the best combination was modeled through a geographically weighted regression. Results and discussion: Statistically significant (P < 0.01) clustering values were found in the orchard. Correlation analysis showed that all tree size variables, including the moisture index, were statistically related to cone production. Stepwise regression identified a model that presented crown diameter as the variable that best explained cone production. Geographically weighted regression showed that crown diameter moderately influenced cone production. Conclusion: Tree size variables and cone production presented a tendency towards clustering. The use of a geospatial perspective allowed a better understanding of the spatial dynamics of tree size variables |
| Disciplinas: | Agrociencias, Biología |
| Palabras clave: | Ecología, Silvicultura, México, Pinus arizonica, Fenotipos, Conos, Producción, Dasometría, Distribución espacial, Regresión Geográficamente Ponderada (RGP) |
| Keyword: | Ecology, Silviculture, Mexico, Phenotypes, Cones, Production, Dasometry, Spatial distribution, Geographically Weighted Regression (GWR) |
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