Predicción de biomasa radicular en especies de pastizales semiáridos en el sur del Desierto Chihuahuense



Título del documento: Predicción de biomasa radicular en especies de pastizales semiáridos en el sur del Desierto Chihuahuense
Revista: Revista mexicana de ciencias forestales
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000443602
ISSN: 2007-1132
Autores: 1
1
3
1
2
1
Instituciones: 1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ciencias Forestales, Monterrey, Nuevo León. México
2Universidad Autónoma de Tamaulipas, Instituto de Ecología Aplicada, Nuevo Laredo, Tamaulipas. México
3Oregon State University, Department of Animal and Rangeland Sciences, Corvallis, Oregon. Estados Unidos de América
Año:
Periodo: Nov-Dic
Volumen: 9
Número: 50
Paginación: 274-293
País: México
Idioma: Español, inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español La mayor parte del carbono en los pastizales proviene de la biomasa subterránea, particularmente en pastizales áridos. A pesar de ello, la estimación de la biomasa radicular en esos ecosistemas ha sido poco abordada. En el presente estudio se analizó la correlación entre variables aéreas de la planta y su biomasa radicular para desarrollar modelos estadísticos que permitan la estimación confiable de esta última. Se recolectaron 26 especies vegetales dentro de pastizales sin pastoreo. Se diseñaron modelos de regresión lineal, exponencial y logarítmica para cada taxon y para todos en su conjunto con el fin de determinar las variables que mejor predijeran la biomasa radicular. Solo Frankenia gypsophila y Dalea gypsophila mostraron relación raíz/tallo (RBR) >1. Enneapogon desvauxii y Atriplex acantocarpha tuvieron una RBR cercana a 1. Ocho especies mostraron significancia estadística en al menos un análisis de correlación, pero solo Tiquilia canescens, Bouteloua gracilis, Machaerantera pinnatifida, Lesquerella fendleri, y Atriplex acanthocarpa registraron tanto significancia estadística como un coeficiente de determinación r2 ≥0.50. Mediante el método Marquardt en la regresión exponencial, 14 de las 15 especies de interés alcanzaron coeficiente de determinación alto y significancia estadística; este método fue el adecuado (r2=0.853) para estimar la biomasa radicular de las especies analizadas en su conjunto, a partir de la altura de la planta y el diámetro de la copa
Resumen en inglés Most of carbon in grasslands comes from underground biomass, particularly in arid grassland ecosystems. However, estimation of root biomass in these ecosystems has been poorly studied. In this study was analyzed the correlation between above ground plant variables and root biomass to develop statistical models for reliable root biomass estimations. Twenty-six plant species were collected within grazing-excluded grasslands. Linear, exponential and logarithmic regression models were performed for each species and for the whole data set to determine the variables that best predicted root biomass. Only Frankenia gypsophila and Dalea gypsophila showed root/shoot ratio (RSR) higher than one. Enneapogon desvauxii and Atriplex acantocarpha had a RSR close to one. Eight species showed statistical significance in at least one of the correlation analyses but only Tiquilia canescens, Bouteloua gracilis, Machaerantera pinnatifida, Lesquerella fendleri, and Atriplex acanthocarpa had both statistical significance and acceptable coefficient of determination (r2 ≥0.50). Using the Marquardt exponential method, 14 out of 15 studied species showed a high determination coefficient and statistical significance. This method was adequate (r2=0.853) to estimate root biomass for the whole set of plants from plant height and crown diameter
Disciplinas: Agrociencias,
Biología
Palabras clave: Suelos,
Botánica,
Pastizales,
Raíces,
Biomasa vegetal,
Zonas semiáridas,
Ecuaciones alométricas,
Método Marquardt,
Modelos de regresión,
México,
Desierto Chihuahuense
Keyword: Soils,
Botany,
Grasslands,
Roots,
Plant biomass,
Semiarid zones,
Allometric equations,
Marquardt method,
Regression models,
Mexico,
Chihuahuan desert
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