Biodiversidad y Recursos - División de Ciencias...

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Rosa María García Núñez Francisco Pérez Soto

Esther Figueroa HernándezLucila Godínez Montoya

(Compilación)

Biodiversidad y Recursos Naturales en México

ASOCIACIÓN MEXICANA DE INVESTIGACIÓN INTERDISCIPLINARIA A.C.

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ÍNDICE

Biodiversidad y Recursos Naturalesen México

DIAGNÓSTICO DE LA FERTILIDAD DE LOS SUELOS Y ESTIMACIÓN DE DOSIS DE FERTILIZACIÓN EN CHINAMECA, MUNICIPIO DE AYALA, MORELOSRogelio Álvarez Hernández, Miriam Galán Reséndiz, José Cruz Salazar Torres 9

CONSTRUCCIÓN DE UN NUEVO BIORREACTOR PARA SISTEMAS DE INMERSIÓN TEMPORALClara Anabel Arredondo Ramírez, Oziel Lugo Espinosa, Joel Ayala de la Vega, Alfonso Zarco Hidalgo 23

DIVERSIDAD VEGETAL, RIQUEZA Y ABUNDANCIA DE ESPECIES ARBÓREAS Y ARBUSTIVAS EN EL SURESTE DE GUANAJUATORosa María García Núñez, Fernanda Sandoval Tinoco, Saúl Ugalde Lezama 35

DEFINIENDO CARACTERÍSTICAS DE INTERÉS AGRONÓMICO EN DIEZ POBLACIONES DE TOMATE NATIVO EN CIUDAD VICTORIA, TAMAULIPASJosé Luis Ríos Flores, Jesús Guillermo Hernández-Martínez, Rafael Delgado-Martínez, Wilberth Alfredo Poot-Poot, Mario Rocandio-Rodríguez, Alejandro Carreón-Pérez, Héctor Manuel Rodríguez-Morán 49

ASOCIACIÓN MEXICANA DE INVESTIGACIÓN INTERDISCIPLINARIA A.C.

Primera edición en español 2019ISBN: 978-607-98112-6-6D.R. © Asociación Mexicana de Investigación Interdisciplinaria A.C. (ASMIIA, A.C.)Editado en MéxicoD.R. © Ilustraciones de portada y contraportada: Felipe Camacho García

Para la reproducción total o parcial de esta publicación, por cualquier medio, requiere la autorización por escrito del autor de la ASMIIA, A.C.

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PRODUCTIVIDAD DEL AGUA SUBTERRÁNEA PARA RIEGO EN MAÍZ FORRAJERO (ZEA MAYS) IRRIGADO POR GRAVEDAD EN EL SECTOR PEQUEÑA PROPIEDAD EN EL DR017, COMARCA LAGUNERACayetano Navarrete-Molina, José Luís Ríos-Flores, Paula Andrea Castaño-Quintero, Ilse Rodríguez-Cárdenas 63

EVALUACIÓN IN VITRO DE PRODUCTOS BIOLÓGICOS Y FUNGUICIDAS SOBRE DE CEPAS DE FUSARIUM SPP. DEL ESPARRAGO. Luis Roberto Pérez-Rodríguez, Luis Pérez-Moreno, Rafael Guzmán-Mendoza, Diana Sanzón-Goméz, José Roberto Belmonte-Vargas 78

EL AGUA EN EL VALLE DE MÉXICOAbraham Rojano Aguilar, Raquel Salazar Moreno, Jorge Flores Martínez, Waldo Ojeda Bustamante 92

SIMULACIÓN DE LA TEMPERATURA DEL AIRE AL INTERIOR DE UN INVERNADERO USANDO MATLAB Y SIMULINKJosé Eduardo Rosales-Vicelis, José Humberto López-Díaz, Agustín Ruiz-García,Efrén Fitz-Rodriguez 99

INCIDENCIA Y SEVERIDAD DE TIZÓN FOLIAR Y CENICILLA EN TOMATE VERDE (PHYSALIS IXOCARPA) EN EL MUNICIPIO DE ATLAUTLA, ESTADO DE MÉXICOMaría Irene Emma Sandoval, Verna Gricel Pat, Ignacio Caamal Cauich 111

INSECTOS DEL ESTRATO SUPERIOR EN BOSQUE DE PINUS CEMBROIDES (ZUCC.) BAJO DOS APERTURAS DE DOSELSaúl Ugalde-Lezama, Yessenia Cruz-Miranda, Luis Antonio Tarango-Arámbula, Eloy Alejandro Lozano-Cavazos, Claudio Romero-Díaz 121

Presentación

El desarrollo agrícola es un aspecto fundamental y prioritario en la agenda pública de cualquier gobierno que busque un crecimiento regional en zonas rurales. Las investiga-ciones en ciencia básica y aplicada que se desarrollan bajo esta línea temática brindan elementos y resultados valiosos para lograr un crecimiento, desarrollo y la sustentabi-lidad del campo mexicano. Preocupados por estos aspectos, catedráticos e investiga-dores de la Universidad Autónoma Chapingo a través del Centro de Investigación en Economía y Matemáticas Aplicadas (CIEMA) de la División de Ciencias Económico Administrativas (DICEA), han desarrollado el presente libro que expone investigacio-nes cuyos resultados enriquecen y brindan aportaciones teórico-prácticas al campo del conocimiento en materia agrícola.

Los editores de esta obra agradecemos ampliamente a todos los investigadores participantes así como a las instituciones que apoyaron el desarrollo de la misma. De forma específica expresamos nuestro agradecimiento a la Rectoría de la Universidad Autónoma Chapingo, a sus direcciones Generales, particularmente a la Dirección Ge-neral de Investigación y Posgrado así como al Departamento de Preparatoria Agrícola. Igualmente manifestamos nuestro agradecimiento al Colegio de Posgraduados, a la Uni-versidad Autónoma del Estado de México (UAEM), al Instituto Politécnico Nacional (IPN) y a la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

El presente volumen contiene 10 capítulos arbitrados que se ocupan de asuntos sobre la Biodiversidad y Recursos Naturales. Álvarez, Galán y Salazar inician la discusión al presentar un diagnóstico de la fertilidad de los suelos y una estimación de la dosis de fertilización aplicada en diversos cultivos. Arredondo-Ramírez y colaboradores continúan la discusión al presentar los

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Rogelio Álvarez Hernández1, Miriam Galán Reséndiz2, José Cruz Salazar Torres1

DIAGNÓSTICO DE LA FERTILIDAD DE LOS SUELOS Y ESTIMACIÓN DE DOSIS DE FERTILIZACIÓN EN CHINAMECA, MUNICIPIO DE AYALA, MORELOS

ABSTRACTThe interpretation of the results of the soil analysis was carried out in all sampled areas of the community of Chinameca, municipality Ayala, Morelos. Estimation of the need for organic fertilizer, dosage and opportunity of application in soils. The content of organic matter of the soil and the amount of Nitrogen supplied by organic matter in the sampled soils. The nutritional supply of Nitrogen, P2O5, K2O, Ca2+ and Mg2+ in Kg ha-1 of the land units was calculated. The fertilizer doses to be applied were determined based on the balance between the nutrient demand for the crop (DEM), the soil supply (OF) and the fertilizer efficiency of the crop (EF). The demand for nutrients or nutritional doses of the main crops in Chinameca was estimated based on the results of the soil analysis.

Palabras clave: fertilización racional, demanda de nutrimentos, oferta de nutrimentos.

INTRODUCCIÓN

El diagnóstico de la fertilidad de los suelos con el objetivo de generar recomendaciones de fertilización y abonado para los cultivos extensivos ha evolucionado intensamente en los últimos años. Dicho diagnóstico basado en las formas “disponibles” o “extractables” de los nutrimentos, se desarrolló a partir de investigaciones realizadas entre las décadas de los “40” y “50”. El análisis de los suelos continúa siendo tal vez el enfoque más

1 Preparatoria Agrícola y Centro de Investigación en Agricultura Orgánica (CIAO), UACh. [email protected]; [email protected] Estudiante de Postgrado en Agroforestería, UACh. [email protected]. Colaboradora Externa CIAO.

resultados sobre la construcción de un biorreactor para sistemas de inmersión temporal. Por su parte García, Tinoco y Ugalde disertan sobre la diversidad vegetal, la riqueza y abundancia de especies arbóreas y arbustivas en el Sureste de Guanajuato. Hernández-Martínez y colaboradores exponen las características de interés agronómico en diez po-blaciones de tomate nativo en Ciudad Victoria, Tamaulipas. Navarrete-Molina, Ríos-Flores, Castaño-Quintero y Rodríguez-Cárdenas analizan la productividad del agua subterránea para riego en maíz forrajero, mientras que Pérez-Rodríguez y colaboradores presentan los resultados de una evaluación in vitro de productos biológicos y fungui-cidas sobre de cepas de Fusarium spp. del esparrago. Rojano, Salazar, Flores y Ojeda realizan una discusión sobre un panorama general del agua, del pasado, presente y fu-turo en el Valle de México. Rosales-Vicelis, López-Díaz, Ruiz-García y Fitz-Rodriguez reportan una simulación de la Temperatura del aire al Interior de un invernadero usando MATLAB y SIMULINK. Por otra lado, Sandoval, Pat y Caamal analizan la incidencia y severidad de tizón foliar y cenicilla en tomate verde (physalis ixocarpa) en el muni-cipio de Atlautla en el Estado de México. Finalmente Ugalde-Lezama y colaboradores presentan los resultados de un estúdio sobre los insectos del estrato superior en bosque de Pinus cembroides (Zucc.) bajo dos aperturas de dosel.

FraternalmenteFrancisco Pérez Soto

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3. Perfiles de suelos. Se realizaron los perfiles correspondientes de los predios re-presentativos y se tomaron muestras en los diferentes estratos.

4. Manejo cartográfico. Con la información proporcionada por los campesinos, se delimitaron los principales predios y éstos se ubicaron en las cartas topográficas correspondientes a escala 1:50000. Con dicha información se elaboró el mapa de suelos agrícolas de la comunidad auxiliándose de los programas Carta Linx y ArcView (Sánchez, 2007).

5. Muestreo de suelos. Se tomaron muestras de los suelos agrícolas del ejido utili-zando la metodología propuesta en la NOM-021-RECNAT-2000.

6. Análisis de suelos. Los análisis básicos de fertilidad se efectuaron en el La-boratorio Central Universitario de la UACh de acuerdo con NOM SUELOS-DOF-31-12-2002 (NOM, 2002). Se determinaron, según los métodos indicados, las siguientes propiedades de los suelos:

I. Propiedades físicas. (a) Textura. Hidrómetro de Bouyoucos. (b) Densidad aparente. Método de la parafina. (f) Espacio poroso. Calculado.

II. Propiedades químicas. (a) pH. Potenciómetro relación suelo-agua destilada [1:2]. (b) N-NO3. Extraído con KCL 2N y determinado por arrastre de vapor. (c) Fósforo aprovechable. Método de Bray. (d) Potasio intercambiable. Ex-traído en AcNH4 1.0N pH 7.0, relación 1:20 y determinado en un espectrofo-tómetro de emisión de flama. (e) Ca y Mg intercambiables. Extracción con acetato de amonio 1.0 N, pH 7.0 relación 1:2 y se determinado con un espec-trofotómetro de absorción atómica. (f) Fe, Cu, Zn y Mn. Extraídos con DTPA relación 1:4 y determinados por espectrofotometría de absorción atómica. (g) Boro. Extraído con CaCl2 1.0M y fotocolorimetría de Azometina-H. (h) M.O. Método de Walkley y Black. (i) CIC. Método del AcNH4. (j) Porcentaje de Saturación de Bases. Calculado.

7. Interpretación de los resultados de los análisis de fertilidad del suelo. Se realiza-ron de acuerdo con lo propuesto por Castellanos et al., (2000) y la NOM SUE-LOS-DOF-31-12-2002 (NOM, 2002). Con base a los resultados se definieron las categorías y se clasificaron los niveles de fertilidad del suelo (Hanke, 1990; Etchevers, 2000; García-Serrano et al., 2010; Andrades y Martínez, 2014).

8. Diagnóstico nutrimental y balance de nutrimentos. Se consideraron los intervalos

usado a nivel mundial, pero otras metodologías o enfoques como otros indicadores de suelo, muestreos georreferenciados, análisis de las plantas, modelos de simulación y requerimientos de los cultivos aportan alternativas complementarias para mejorar los diagnósticos de fertilidad (García y Ciampitti, 2010). Los análisis de suelos con fines de hacer un diagnóstico de fertilidad, son extracciones químicas y bioquímicas rápidas que estiman la disponibilidad de nutrientes (García, 2007). La cantidad de nutrientes que se extrae es sólo una proporción de la cantidad total de nutrimentos en el suelo. La cantidad de nutrientes extraída tampoco es igual a la cantidad de nutrientes absorbidos por el cultivo, pero se relaciona estrechamente con esta (Palma et al., 2005). Por lo tanto, el análisis de suelos es sólo un índice de disponibilidad de nutrimentos para el cultivo (Soltanpour & Follett, 1999).

OBJETIVOS

1. Identificar las principales características de los suelos en áreas agrícolas repre-sentativas de Chinameca, Morelos.

2. Realizar un diagnóstico de la fertilidad de los suelos en la comunidad.

3. Elaborar un mapa de suelos agrícolas de la comunidad a partir de las distintas características físicas, químicas y de fertilidad.

4. Generar una propuesta de manejo alternativa de los suelos del área agrícola de Chinameca, Morelos.

MATERIALES Y MÉTODOS

El trabajo se realizó en el área agrícola de la comunidad de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos, el cual se localiza en las coordenadas 18°37’19”N 98°59’51”W. Su clima predominante es cálido subhúmedo, presenta una temperatura media anual de 24°C y una altitud media de 1,043 m.s.n.m. (García, 1973; INEGI, 2005). El trabajo se desarrolló en las parcelas ejidales y particulares pertenecientes a la comunidad.

Se trabajó con la metodología que se indica a continuación.

1. Recorrido de reconocimiento. Permitió identificar el área agrícola, los diferentes sistemas de producción y elegir los espacios de muestreo de los suelos.

2. Caracterización del área de estudio. Localización geográfica, geología, fisiogra-fía, edafología, hidrología e hidrografía, clima y vegetación natural.

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de oscilación de nutrimentos de algunos cultivos del área de estudio y el estado nutrimental de la planta, para tener una idea de sus requerimientos (INPOFOS, 1999; Zavaleta-Becker et al., 2001; García, 2007; Ciampitti y García, 2010; Gar-cía y Ciampitti, 2010; Rodríguez, 2013; Álvarez et al., 2016) y de acuerdo con el concepto de diagnóstico nutrimental considerar la oferta del suelo para cada nutrimento (Sumner, 2000; MAGRAMA, 2010).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Delimitación del área de estudio. Con las referencias proporcionadas por los campesinos, se delimitaron los principales predios y éstos se ubicaron en las cartas topográficas a escala 1:20000. Con tal información se elaboró el mapa de suelos agrícolas de la comunidad ayudándose de una imagen satelital de Google Earth© y por medios cartográficos se representaron cinco unidades de suelo para diagnosticar la fertilidad, designadas: 1. Las Lagunillas (LL), 2. El Maneadero (EM), 3. El Platanar (EP), 4. Tres Puentes (TP) y 5. El Coayotomate (EC) (Figura 1).

Figura 1. Unidades de suelo en el área agrícola de Chinameca, municipio de Ayala, Morelos.

Análisis de suelos. Los análisis básicos de fertilidad se efectuaron en el Laboratorio Central Universitario de la UACh según la Norma Oficial Mexicana NOM SUELOS-DOF-31-12-2002 (NOM, 2002). Los resultados de dichos análisis se presentan en el

Cuadro 1. De igual manera, se procedió a realizar la interpretación correspondiente (Castellanos et al., 2000) y la NOM SUELOS-DOF-31-12-2002 (NOM, 2002). Con base a los resultados se definieron las categorías y se clasificaron los niveles de fertilidad del suelo (Cuadro 2).

Cuadro 1. Resultados de los análisis de fertilidad de suelos en las unidades de tierra de

Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos.

Unidad pH MO N-NO3 P dispK+ Ca2+ Mg2+

Fe Cu Zn Mn B Intercambiables

LL 7.79 2.53 18.36 11.03 829.60 6595.00 1128.00 7.50 0.99 1.00 8.71 1.95

EM 7.15 3.16 10.05 6.63 302.00 6868.00 249.50 10.45 0.38 0.85 10.49 1.72

EP 8.05 1.56 15.59 5.56 332.00 6503.63 1853.88 6.11 1.96 0.91 7.69 2.31

TP 7.88 2.54 15.75 24.05 794.20 6969.50 1425.30 13.54 1.76 2.12 17.44 2.47

EC 8.02 1.30 28.11 7.67 237.11 6194.67 1727.00 5.37 2.13 0.62 9.90 2.19Nota. pH (reacción de suelo); MO (materia orgánica), N- NO3 (nitratos); P disp (fósforo disponible). Fuente: Elaboración propia con base en Castellanos et al., (2000) y NOM SUELOS-DOF-31-12-2002.

Cuadro 2. Interpretación de los resultados de los análisis de fertilidad de suelos de Chinameca,

Municipio de Ayala, Morelos.

Unidad de tierra pH MO% NO3 P disp

K+ Ca2+ Mg2+ Fe Cu Zn Mn B

Intercambiables

LL Mod. alcalino

Mod. Rico

Bajo

Mod. Baja Alto Muy

Alto

Alto Mod. bajo Medio

Mod.

bajo

Medio AltoEM Neutro Rico

Bajo

Mod. alto Medio Medio Bajo

EP Alcalino Mod. Pobre Medio Alto

Muy

Alto

Mod. bajo Alto Mod.

altoMuy

altoTP Mod.

alcalino

Mod. Rico

Mod. Alta Alto Muy

altoMod. alto

Mod. alto Medio

EC Pobre Media Bajo Mod. bajo Alto Bajo Alto Bajo Medio

Fuente: Elaboración propia con base en Castellanos et al., (2000) y NOM SUELOS-DOF-31-12-2002.

El contenido de N inorgánico de las muestras varió de bajo a medio en la zona de estudio. Con relación al contenido de P, osciló de bajo a moderadamente alto, evaluándose los

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suelos, por su valor de pH, a través del método de Olsen. Los niveles de K en el suelo mostraron que los valores se localizan en las categorías de moderadamente bajo a alto. Los niveles de Ca2+ y Mg2+ relacionados con la textura del suelo se localizan en el intervalo de medio a muy alto. Los niveles más comunes de Fe y Zn en el suelo se localizan en la clasificación de bajo a medio. Los niveles de Mn en el suelo se encuentran en un nivel de medio a moderadamente alto; en tanto que con el Cu el rango oscila de bajo a alto. Finalmente, en el caso de los valores de B en el suelo estos se ubican en el rango de interpretación de valores altos a muy altos.

Posteriormente se procedió a realizar los cálculos correspondientes para definir las dosis de abonado y fertilización para cada una de las unidades de suelo. En primer lugar, se determinó la necesidad de aplicación de MO con base en los resultados de los análisis de suelos, usando como base el % de MO (Cuadro 3). De la misma forma se consideró la necesidad o conveniencia de adicionar abono orgánico y las dosis de estiércol maduro en t ha-1.

Cuadro 3. Estimación de la necesidad de abonado orgánico, dosificación y oportunidad de aplicación

en suelos de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos.

Materia orgánica del suelo (MO)

LL

Unidad de tierra

EM EP TP CE

Porcentaje de MO Análisis 2.53 3.16 1.56 2.54 1.30

Incremento requerido en MO Cálculos 0.47 -0.16 1.44 0.46 1.70

Incremento de MO en t ha-1 Cálculos 18.55 -6.48 54.25 18.00 63.79

Dosis de estiércol maduro (t ha-1) total Cálculos 41.22 -14.40 120.56 40.00 141.76

Dosis de estiércol maduro (t ha-1) a 10 años Cálculos 4.12 -1.44 12.06 4.00 14.18

Necesidad de adicionar abono Necesario Conveniente Necesario Necesario Necesario

Fuente: Elaboración propia con base en Álvarez et al., 2016. Los valores negativos indican una suficiencia de MO en el suelo y no se requiere aplicar al cultivo.

Para el caso del nitrógeno se consideró el aporte que la MO hace de este nutrimento, a partir de la tasa de mineralización, la cual puede variar con la precipitación y temperatura. A través de una serie de cálculos se obtuvo la oferta de nitrógeno inorgánico del suelo (NH4

+ + NO3-), como se observa en el Cuadro 4, lo que permite

estimar la oferta total efectiva de N en Kg ha-1.

Cuadro 4. Oferta de nitrógeno a partir del contenido de la MO en las unidades de suelos

de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos.

Oferta de N del suelo a partir de la MO Unidad de tierra

LL EM EP TP CE

% de MO Análisis 2.53 3.16 1.56 2.54 1.30

Ton de MO. ha-1 Cálculos 99.35 127.98 59.15 99.90 48.71

5% N en la M.O.

N total ton ha-1 Cálculos 4.97 6.40 2.96 5.00 2.44

3% (Índice de mineralización de la M.O.)

N-NH4 (ton ha-1) Cálculos 0.15 0.19 0.09 0.15 0.07

N-NH4 (Kg ha-1) Cálculos 149.03 191.97 88.72 149.85 73.06

Oferta de N inorgánico (NH4+

+ NO3-) LL EM EP TP CE

N-NO3- mg kg-1 Análisis 18.36 10.05 15.59 15.75 28.11

Kg de N inorgánico(kg ha-1) Cálculos 72.15 40.70 58.92 61.90 105.42

Oferta total efectiva de N en kg ha-1 Cálculos 162.98 189.05 103.42 159.62 107.92

Fuente: Elaboración propia con base en Álvarez et al., 2016.

La oferta de fósforo, en Kg ha-1 (Cuadro 5), se calculó en base a los análisis de laboratorio a partir de la conversión del resultado de fósforo estimado por el método Olsen a fósforo determinado por el método Bray (en relación directa al pH del suelo) y considerando la eficiencia de aprovechamiento del Fosforo que varía según el tipo de raíces del cultivo. El cálculo se realizó para los tres principales cultivos de la zona (maíz, frijol y caña de azúcar).

Cuadro 5. Cálculo de la oferta de fósforo (P2O5) en unidades de suelos de Chinameca,


Cálculo de la oferta de P2O5

LL

Unidad de tierra

EM EP TP CE

P mg kg-1 Análisis 11.03 6.63 5.56 24.05 7.67

pH Análisis 7.79 7.15 8.05 7.88 8.02

P2O5 (Kg ha-1) = P-laboratorio (Olsen) (2.29) (Ef)

Oferta de fósforo

EF en maíz Datos 1.70 1.70 1.70 1.70 1.70

16 17

EF en frijol Datos 1.30 1.30 1.30 1.30 1.30

EF en caña Datos 1.70 1.70 1.70 1.70 1.70

P2O5 en maíz (Kg ha-1) Cálculos 42.95 25.79 21.65 93.64 29.85

P2O5 en frijol (Kg ha-1) Cálculos 32.84 19.72 16.56 71.60 22.83

P2O5 en caña (Kg ha-1) Cálculos 42.95 25.79 21.65 93.64 29.85


La oferta de potasio, en Kg ha-1 (Cuadro 6), se hizo con base en los análisis de laboratorio tomando en consideración la eficiencia de aprovechamiento del nutrimento.

Cuadro 6. Cálculo de la oferta de potasio (K2O) en Unidades de Suelos de Chinameca,


Cálculo de la oferta de K2O

LL

Unidad de tierra

EM EP TP CE

K mg Kg-1 Análisis 829.60 302.00 332.00 794.20 237.11

EF en maíz Datos 1.70 1.70 1.70 1.70 1.70

EF en frijol Datos 1.30 1.30 1.30 1.30 1.30

EF en caña Datos 1.70 1.70 1.70 1.70 1.70

Oferta de Potasio

K2O en maíz (Kg ha-1) Cálculos 1692.38 616.08 677.28 1620.17 483.71

K2O en frijol (Kg ha-1) Cálculos 1294.18 471.12 517.92 1238.95 369.89

K2O en caña (Kg ha-1) Cálculos 1692.38 616.08 677.28 1620.17 483.71


La oferta de calcio, en Kg ha-1 (Cuadro 7), se determinó con base en los análisis de laboratorio para plantas cultivadas en la región. La oferta de magnesio (Mg2+), en Kg ha-1, se determinó con base en los análisis de laboratorio para plantas cultivadas en la región (Cuadro 8). En ambos casos se aprecia una oferta muy alta para ambos nutrimentos secundarios.

Cuadro 7. Cálculo de la Oferta de calcio (Ca2+) en suelos de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos.

Oferta de CalcioLL

Unidad de tierra

EM EP TP CE

Ca2+ mg Kg-1 Análisis 6595.00 6868.00 6503.63 6969.50 6194.67

Ca2+ (Kg ha-1) Cálculos 25918.35 27815.40 24583.70 27390.14 23230.00


Cuadro 8. Cálculo de la oferta de magnesio (Mg2+) en suelos de Chinameca,


Oferta de MagnesioLL

Unidad de tierra

EM EP TP CE

Mg2+ (mg Kg-1) Análisis 1128.00 249.50 1853.88 1425.30 1727.00

Mg2+ (Kg ha-1) Cálculos 4433.04 1010.48 7007.65 5601.43 6476.25


Para determinar las dosis de nutrimentos a aplicar se utilizó el modelo concep-tual, cuyas bases se encuentran en el balance entre la demanda del nutrimento por el cultivo (DEM) y la oferta que hace de éste el suelo (OF). La dosis de fertilización (DF) está definida por la demanda, la oferta y la eficiencia de aprovechamiento del fertilizan-te por el cultivo (EF). El modelo que se utiliza para calcular la dosis de fertilización se representa en la siguiente ecuación (Rodríguez, 2013):

Dónde: DEM. Demanda del nutrimento por el cultivo (Cuadro 9). OF. Oferta de nutrimentos del suelo (Cuadro 10). EF. Eficiencia de aprovechamiento del fertilizante utilizado. La demanda del nutrimento por el cultivo (DEM). Se obtiene a partir de bases de datos existentes por ejemplo INIFAP o IPNI (Cuadro 9).

Cuadro 9. Demanda de nutrimentos de los principales cultivos en Chinameca,


Cultivo N P2O5 K2O Ca2+ Mg2+

Frijol 191 57.3 92 143 33

Maíz 10 t ha-1 250 221 306 40 35

18 19

Caña de azúcar 124 t ha-1 235 112 370 35 31

Ejote 10 t ha-1 155 37 231 ND 14


Oferta de nutrimentos del suelo (OF). Se determinó con base en los resultados del laboratorio y su conversión a compuestos asimilables para las plantas (Cuadro 10), considerando la profundidad de raíz de los cultivos y la Dap del suelo (Rodríguez 2013).

Cuadro 10. Oferta de los nutrimentos del suelo de acuerdo con los análisis de fertilidad en Chinameca,


Nutrimento (Kg ha-1)Oferta nutrimental en Kg ha-1 de las unidades de tierra

LL EM EP TP CE

N. inorgánico 162.98 189.05 103.42 159.62 107.92

P2O5 en maíz 42.95 25.79 21.65 93.64 29.85

P2O5 en frijol 32.84 19.72 16.56 71.60 22.83

P2O5 en caña de azúcar 42.95 25.79 21.65 93.64 29.85

K2O en maíz 1692.38 616.08 677.28 1620.17 483.71

K2O en frijol 1294.18 471.12 517.92 1238.95 369.89

K2O en caña de azúcar 1692.38 616.08 677.28 1620.17 483.71

Ca2+ 25918.35 27815.40 24583.70 27390.14 23230.00

Mg2+ 4433.04 1010.48 7007.65 5601.43 6476.25

Fuente: Elaboración propia con base en Álvarez et al., 2016. Nota: En el caso del N, Ca y Mg no se consideran los cultivos

pues la forma de absorción es por flujo de masas, mientras que en P y K es por intercepción radical.

Eficiencia de aprovechamiento del fertilizante utilizado (EF). Se tomó de la metodología de Rodríguez, 2013; se tienen las siguientes eficiencias: N-NO3

- (45%),

P2O5 (35%), K2O (65%), Ca2+ (40%) y Mg2+ (45%).

Estimación de las dosis nutrimentales para los cultivos. De acuerdo con Rodríguez (2013), se realizaron las estimaciones de los requerimientos de N, P2O5, K2O, Ca2+ y Mg2+, para los principales cultivos de la región, Los valores negativos corresponden a suelos con excedentes de los nutrimentos para satisfacer la demanda de los cultivos (Cuadro 11).

Cuadro 11. Dosis nutrimentales para los cultivos principales de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos, obtenidas con base en los resultados de los análisis de suelos.

Nutrimento (Kg ha-1)Dosis nutrimental en Kg ha-1 en unidades de tierra

LL EM EP TP CE

N inorgánico frijol 62.26 4.32 194.63 69.72 184.62

N inorgánico maíz 193.37 135.44 325.74 200.83 315.73

N inorgánico caña de azúcar 160.03 102.10 292.41 167.50 282.39

P2O5 en maíz 508.72 557.74 569.57 363.90 546.14

P2O5 en frijol 69.88 107.36 116.41 -40.87 98.49

P2O5 en caña de azúcar 197.29 246.31 258.14 52.47 234.71

K2O en maíz -2132.90 -477.05 -571.20 -2021.80 -273.39

K2O en frijol -1849.50 -583.26 -655.26 -1764.54 -427.53

K2O en caña de azúcar -2034.44 -378.58 -472.74 -1923.34 -174.93

Ca2+ en frijol -64438.38 -69181.00 -61101.76 -68117.84 -57717.50

Ca2+ en maíz -64695.88 -69438.50 -61359.26 -68375.34 -57975.00

Ca2+ en caña de azúcar -64708.38 -69451.00 -61371.76 -68387.84 -57987.50

Mg2+ en frijol -9777.87 -2172.17 -15499.22 -12374.29 -14318.33

Mg2+ en maíz -9773.42 -2167.72 -15494.77 -12369.84 -14313.89

Mg2+ en caña de azúcar -9782.31 -2176.61 -15503.66 -12378.73 -14322.78

Fuente: Elaboración propia con base en Álvarez et al., 2016. Nota: los valores negativos indican una suficiencia del nutrimen-to en el suelo y no se requiere aplicar al cultivo.

En el caso de K+, Ca2+ y Mg2+ se estimó que las ofertas de los suelos permiten un buen crecimiento de las plantas sin que sea necesaria la aplicación de estos nutrimentos. Lo anterior ocurre en razón del origen y las características de los suelos del área de estudio, donde abunda los materiales calcáreos. Para el caso de nitrógeno y fósforo los requerimientos, de acuerdo a las metas de rendimiento, son altas en la mayoría de los casos analizados.

CONCLUSIONES

1. Se realizó la interpretación de los resultados de los análisis de suelos en todas las áreas muestreadas de la comunidad de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos.

2. Se hizo la estimación de la necesidad de abonado orgánico, dosificación y oportunidad de aplicación en suelos de Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos.

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3. Se determinó el contenido de materia orgánica del suelo y la cantidad nitrógeno aportada en los suelos muestreados.

4. Se calculó la oferta nutrimental de N, P2O5, K2O, Ca2+ y Mg2+ en Kg ha-1 en las unidades de tierra de Chinameca.

5. Se determinaron las dosis de abonado y fertilización a aplicar con base en el balance entre la demanda del nutrimento por el cultivo, la oferta que hace de éste el suelo, y la eficiencia de aprovechamiento del fertilizante por el cultivo.

6. Se estimaron dosis nutrimentales a aplicar en los principales cultivos, maíz, frijol y caña de azúcar, en Chinameca, Municipio de Ayala, Morelos obtenidas con base en los resultados de los análisis de suelos.

LITERATURA CITADA

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Clara Anabel Arredondo Ramírez1, Oziel Lugo Espinosa1, Joel Ayala de la Vega1, Alfonso Zarco Hidalgo1

CONSTRUCCIÓN DE UN NUEVO BIORREACTOR PARA SISTEMAS DE INMERSIÓN TEMPORAL

ABSTRACT

In this work, a bioreactor proposal is presented. It is intended that this new bioreactor is another alternative to propagate plant species as has been done with the traditional model called RITA, the proposal includes the automation of several elements that will allow to increase agricultural production, not only by mass production of plant species but Also contribute to the conservation of habitats for the propagation of species threatened with extinction. Several previous models were studied that serve as a guide for the new bioreactor and then meet the desired expectations that also guarantee the quality of production and that its handling is simple, materials easy to obtain and economical.

Key words: automation, plant production, immersion, system.

RESUMEN

En este trabajo se presenta una propuesta de biorreactor. Se intenta que este nuevo biorreactor sea otra alternativa para propagar especies de plantas como se ha hecho con el modelo tradicional denominado RITA, la propuesta incluye la automatización de varios elementos que permitirán incrementar la producción agrícola, no solo mediante la producción masiva de especies vegetales sino también contribuir a la conservación de

1Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Texcoco, Maestría en Ciencias de la Computación, Av. Jardín Zumpango s/n Fracc. El Tejocote, Texcoco, Estado de México; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]

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hábitats para la propagación de especies amenazadas de extinción. Se estudiaron varios modelos anteriores que sirven de guía para el nuevo biorreator para luego satisfacer las expectativas deseadas que también garanticen la calidad de la producción y que su manejo sea sencillo, los materiales fáciles de obtener y económico.

Palabras clave: automatización, producción vegetal, inmersión, sistema.

INTRODUCCIÓN

Hoy en día los cultivos expuestos a la intemperie han tenido menor producción que aquellos cultivados mediante la implementación de tecnologías y sistemas específicos, que aceleran la producción y mejoran la calidad del producto al tener un entorno regulado. (Figueroa & Cazares, 2003). Al no contar con un ambiente controlado, se afecta directamente a los productores ya que en muchos casos se limitan a la producción de un solo cultivo o un solo ciclo. Los aportes de las ciencias computacionales pueden orientarse al cuidado de cultivos por medio de programación de labores en forma automática, además de la observación o revisión continúa del cultivo con el fin de mejorar la producción y calidad de las cosechas. (Rodríguez & Santana, 2015). Con lo anteriormente mencionado, se presenta el Sistema de Inmersión Temporal. (SIT), ésta técnica se ha empleado para la micro propagación de varias especies agrícolas y forestales (Etienne et al, 1997). Se disminuye la manipulación manual intensiva y se incrementa la tasa de proliferación (Fiorella & Flores, 2007) y los cultivos pueden ser iniciados a partir de varias porciones de tejido vegetal (Mallón et al, 2011, Arellano et al, 2011). Para la automatización de un SIT existen diferentes aplicaciones y mecanismos que interfieren en su control, el sistema más común es aquel donde se emplean electroválvulas conectadas a un compresor con encendido automático y mangueras de silicón que llegan hasta el fondo del biorreactor, controlando su activación a través de un temporizador programable para determinar la frecuencia y duración de la inmersión. (Pino et al, 2011). Con la información recopilada hasta el momento, y con la finalidad de conocer el procedimiento de propagación in vitro de especies vegetales a través de un Sistema de información Temporal, se procedió hacer una investigación de campo en el Colegio de Postgraduados campus Montecillo, todo con lo cual se conocieron las necesidades del personal que labora en dicha institución y se procedió a la

realización de un prototipo que esté acorde de los requerimientos del personal antes mencionado. En el Sistema de Inmersión Temporal (SIT) convencional RITA que es con el cual se trabaja en el Colegio de Postgraduados, normalmente por cada brote de tejido vegetal se obtienen aproximadamente diez brotes más, en un mes (puede variar dependiendo a las condiciones a las que se somete el tejido vegetal). Con el nuevo diseño que se da a conocer se pretende que la producción y la calidad de los brotes aumenten, no olvidando seguir los principios básicos que forman parte de la propagación in vitro, como son: esterilización de todo el material a utilizar y preparación del medio de cultivo adecuado.


Las pruebas del prototipo se llevan a cabo en los laboratorios del Colegio de Postgraduados donde se realiza la labor de propagar de manera in vitro diferentes tipos de especies. Para el prototipo se utilizaron productos económicos y duraderos, donde el coste de producción es menor al coste de adquisición de los birreactores tradicionales, ya que el modelo convencional que está fabricado por un material llamado policarbonato, hace que su costo de fabricación sea elevado, sin mencionar los costos de importación. Una característica fundamental para el correcto desempeño de un biorreactor en el Sistema de Inmersión Temporal es la esterilización de todos los materiales a utilizar, además que es indispensable contar con un sistema hermético que selle correctamente para evitar la introducción de microorganismos que afecten al correcto desarrollo de los explantes. Se utilizaron materiales que pudieran resistir temperaturas mayores a 121°C, ya que esta es la temperatura en la cual mueren los microorganismos que están presentes en todos los materiales a utilizar en la inmersión. Para dar a conocer la forma en cómo trabaja el modelo RITA y compararlo con el prototipo propuesto, se puede observar las siguientes imágenes donde el Sistema RITA se caracteriza por que la inmersión se realiza debido a una bomba de vacío que envía el aire dentro del contenedor y esto hace que el medio de cultivo suba hasta bañar los tejidos, proceso que se realiza de forma continua (ver figura 1 y figura 2).

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Figura 1. Modelo RITA

Figura 2. Bomba de vacío

En el prototipo se mejoran los aspectos en cuanto al tipo de material a utilizar y automatización de este nuevo sistema e incluso funcionamiento, ya que en este caso se omite la utilización de bomba de vacío utilizada en el modelo RITA y se implementa un nuevo sistema que realiza un movimiento de forma ascendente y descendente, el cual; funciona por medio de dos elementos importantes: un Tornillo CNC (Control numérico computarizado) de 8 mm para el control del motor, se le conoce como máquina CNC debido a que una computadora controla la posición y velocidad de los motores que accionan los ejes de la máquina. Gracias a esto, puede hacer movimientos que no se pueden lograr manualmente como círculos, líneas diagonales y figuras complejas tridimensionales, una vez programada la máquina, ésta ejecuta todas las operaciones por sí sola, sin necesidad de que el operador esté manejándola. Y un Motor a pasos de

12V con driver que es el que va a controlar el movimiento del tornillo. Estos elementos se caracterizan porque en conjunto realizan la función de inmersión de los explantes sin necesidad de utilizar equipo con coste elevado (ver figura 3 y figura 4).

Figura 3. Motor a pasos de 12V con driver

Figura 4. Tornillo CNC de 8 mm

Para el desarrollo del Prototipo se hizo un cambio del tipo de contenedor (Ver fig. 5). Este nuevo contenedor tiene una capacidad de 2.5 litros., además de contar con un fácil manejo, portabilidad y practicidad. Las características con las que cuenta

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este contenedor se adaptan fácilmente a los requerimientos mínimos que necesita un biorreactor las cuales son:

- El material con el cual está fabricado es de plástico resistente a temperaturas mayores a 121°C

- Taparrosa de sellado 100% hermético- Contenedor totalmente transparente para el adecuado paso de la luz hacia los

explantes- Plástico resistente a golpes y abolladuras- De fácil manejo y adquisición

Figura 5. Contenedor de medio de cultivo y explantes para el nuevo Prototipo

Para colocar los explantes se fabricó un embolo de nylamind que pertenece familia de las Poliamidas (PA) Nylon (ver fig. 6). Su combinación de propiedades mecánicas y eléctricas, además de su amplia gama de presentaciones y medidas, lo han hecho el material ideal para la fabricación de diversas piezas en el ramo industrial. La versatilidad de los productos Nylamid ha ayudado a resolver problemas de diseño de partes para equipo original o de sustitución de refacciones fabricadas con otros materiales como: acero, bronce, aluminio, madera, cerámica, celorón y otros plásticos (Levinson; aceros, plásticos y metales, 2017), dicho émbolo tiene una circunferencia de 4 ½ plgs que ajusta perfectamente dentro del contenedor.

Figura 6. Embolo de nylamind

Para lograr que gire el Tornillo se conectó el driver del motor a pasos con una placa Arduino UNO (ver fig. 8), la cual, gracias a la programación en su propio lenguaje se logra que el embolo de nylamind se desplace fácilmente dentro del contenedor.

Figura 8. Placa Arduino UNO

Y para lograr un sostén dentro de la plataforma que contiene los explantes y evitar un vaivén indeseado se realizaron dos orificios laterales en el disco de nylamind, así el desarrollo final se muestra en las figuras 9 y 10.

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Figura 9. Modelo nuevo Prototipo

Figura 10. Controladores del nuevo Prototipo

SOFTWARE

Para la automatización del modelo descrito con anterioridad hasta el momento se ha desarrollado una parte con Arduino que es una plataforma de prototipos electrónica de código abierto (open-source) basada en hardware y software flexibles y fáciles de usar. Está pensado para artistas, diseñadores, y para cualquiera interesado en crear objetos o entornos interactivos. (Enríquez, 2009).

Arduino consta de una placa principal de componentes eléctricos, donde se encuentran conectados los controladores principales que gestionan los demás complementos y circuitos ensamblados en la misma. Además, requiere de un lenguaje de programación para poder ser utilizado. Sólo se deben instalar y configurar con el lenguaje de programación de esta placa los componentes eléctricos necesarios para realizar el proyecto que se requiera. El lenguaje de programación sirve para controlar los distintos sensores que se encuentran conectados a la placa, por medio de instrucciones y parámetros que se establecen al conectar a la PC. Arduino puede “sentir” el entorno mediante la recepción de entradas desde una variedad de sensores y puede afectar a su alrededor mediante el control de luces y otros artefactos. El microcontrolador de la placa se programa usando el “Arduino Programming Languaje” y el lenguaje que opera dentro de Arduino se llama Wiring basado en la plataforma Processing y primordialmente en el lenguaje de progtramación C y C++ (Enríquez, 2009). Se pensó en utilizar la placa Arduino por el hecho que ofrece grandes beneficios tales como: es barato, el software se ejecuta en varias plataformas y su código de programación es simple y claro. Una vez comprendido el concepto y el manejo del lenguaje de programación de la placa Arduino, se va a proceder a continuar la programación en Java, que es un lenguaje de Programación desarrollado por Sun Microsystem. Java fue presentado en la segunda mitad del año 1995 y desde entonces se ha convertido en un lenguaje de programación muy popular. (Martínez Ladrón de Guevara, 2015). Se usa este lenguaje de programación con la finalidad de poder controlar al cien por ciento todo el funcionamiento del modelo, se eligió este lenguaje por su portabilidad, ya que al momento de desarrollar en Java los programas se ejecutan en cualquier sistema operativo, además de contar con su fácil mantenimiento. Existen distintos entornos de desarrollo de aplicaciones Java. Este tipo de productos ofrecen al programador un entorno de trabajo integrado para facilitar el proceso completo de desarrollo de aplicaciones, desde el diseño, la programación, la documentación y la verificación de los programas. Estos productos se denominan IDE (Integrated Development Enviroment). Existen entornos de distribución libre como: NetBeans, Eclipse o Blue J. Entre los productos comerciales están JBuilder o JCreatorPro . (Martínez Ladrón de Guevara, 2015). En la figura 11 se muestra el diagrama de flujo de la automatización del biorreactor:

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Figura 11. Diagrama de flujo de la automatización del biorreactor

CONCLUSIONES

El modelo propuesto en el presente trabajo señala un cambio notable en cuanto al diseño y manejo del sistema tradicionalmente utilizado hasta el momento en el Laboratorio de Fruticultura en el Colegio de Postgraduados Campus Montecillo. Hasta ahora se han hecho pruebas en cuanto a facilidad de manejo y practicidad del prototipo antes

mencionado. En cuanto a automatización se continúa validando para lograr hacer el procedimiento lo más eficiente que se pueda no olvidando que el principal objetivo de este trabajo es ahorrar en gastos y consumos de producción. Los resultados preliminares han sido hasta el momnento favorables, ya que con este Prototipo se han descubierto áreas de oportunidad y se han realizando varias mejoras respecto al modelo RITA. Para empezar, la áreas de oportunidad dónde se realizaron varios cambios como se puede observar, fue en cuanto a la dimensión del contenedor, ya que lo que se desea es un producción masiva de especies vegetales, el tamaño del modelo RITA no es muy apropiado para emprender esta tarea; así que se optó por cambiar a un contenedor que si fuera apto para este desarrollo, y se observó también que tanto el contenedor como el embolo de nylamind que lo conforma se pueden manejar fácilmente. Se puede recordar en líneas anteriores que se sustituyó la bomba de vacío por el motor a pasos, esto dio un giro total a la manera de trabajar, ya que al implementar un motor a pasos con un tornillo CNC se pudo observar que el manejo era más sencillo. Gracias a la placa arduino conectada al driver del motor a pasos se permite controlar el tornillo que está dentro del contenedor y realizar el movimiento del embolo de forma ascendente y descendente para la inmersión. Ahora bien, el lenguaje de programación de la placa de Arduino en conjunto con el IDE de NetBeans, se programan los tiempos de inmersión de los explantes al medio de cultivo. Para el desarrollo del prototipo se empleó la metodología de desarrollo iterativo conocida como Metodología por prototipos. Esta metodología surge en los años 80’s y básicamente consiste en la construcción de prototipos iterativamente evolutivos que permiten cumplir por etapas con cada uno de los requerimientos que el usuario final haya definido (Alonso, 2005). Tomando en cuenta todos los puntos anteriormente mencionandos, en general, el principal objetivo de realizar un nuevo diseño es lograr un equilibrio entre costos de producción, automatización del diseño, de fácil manejo sin ignorar una de las principales características y cualidades: que la producción de explantes sea mayor o al menos igual a la producción original con un menor costo, ya que al ser los contenedores más grandes se espera que aumente la producción masivamnete sin afcetar la calidad de cada brote. La importancia de este trabajo radica en poder ayudar a más productores e investigadores a mejorar la calidad de su producción desarrollando un producto totalmente útil y que se adecue a sus necesidades de la mejor forma posible.

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Rosa María García Núñez1; Fernanda Sandoval Tinoco2; Saúl Ugalde Lezama1

DIVERSIDAD VEGETAL, RIQUEZA Y ABUNDANCIA DE ESPECIES ARBÓREAS Y ARBUSTIVAS EN

EL SURESTE DE GUANAJUATO

ABSTRACT

The study was realized in the Yuriria municipality in the southeastern region of the state of Guanajuato in tropical deciduous forests, xerophyte shrublands and mezquite forests that still exist. Twenty eight species were found, of which the palo dulce [(Eysenhardtia polystachya (Ortega) Sarg.]), uña de gato (Mimosa fasciculata Benth) and huizache [(Acacia farnesiana (L). Willd.]) were the most abundant, having a moderate diversity in the area; On the other hand, there were significant differences in each of them with respect to the 15 sites sampled. The primary uses given to species in the study area are firewood and forage. The firewood is used for local consumption and sale. The species prized for firewood are Mezquite (Prosopis laevigata Humb.), Palo Dulce (Eysenhardtia polystachya (Ortega) Sarg.). The arboreal species with forage value and greater use are Mezquite, Palo Prieto, Tepame (Acacia pennatula Schldl.), Cachiripo, Huizache [Acacia farnesiana (L), Willd.]).

Key words: Arid zones vegetation, diversity, multiple use.

1Universidad Autónoma Chapingo. Preparatoria Agrícola. Correo electrónico: [email protected]; [email protected] Forestal, División de Ciencias Forestales. UACh. E-mail: [email protected]

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INTRODUCCIÓN

Existen un gran número de estimaciones acerca de la diversidad de especies vegetales en el mundo, la Convención de las Naciones Unidas sobre Diversidad Biológica (2002) estima alrededor de 13 millones de especies, de las cuales 1.75 millones han sido descritas. Uno de los ecosistemas que alberga una gran diversidad de especies arbóreas y arbustivas son los bosques tropicales caducifolios, a nivel mundial ocupan 42% de la superficie (Miles et al. 2006; Espinosa et al. 2012). Nuestro país ocupa el quinto lugar a nivel mundial en riqueza de especies, cerca del 40% de la flora vascular que hay en el planeta es propia o endémica del territorio mexicano (Saraukan 2008). Aproximadamente el 40% de la superficie de nuestro país está cubierta de vegetación de zonas áridas y semiáridas (Rzedowsky 2006), la cual posee una gran diversidad de especies que proveen un sin número de productos no maderables. Desafortunadamente la pérdida acelerada de sus recursos conlleva a grandes problemas ambientales, entre los que destacan la pérdida de biodiversidad vegetal y productividad del suelo, y otros procesos que traen consecuencias graves para las poblaciones humanas. Guanajuato es una de las entidades con mayor densidad poblacional del país. Con el tiempo este hecho ha quedado manifiesto en la casi total modificación de las condiciones prevalecientes originalmente ya que, por un lado, las actividades agrícolas y pecuarias y, por el otro, las grandes zonas urbanas y las extracciones mineras del pasado, han arrastrado consigo un marcado deterioro ambiental (Zamora et. al. 2016). La pérdida de la biodiversidad es considerable ya que entre el 40 y 50% aproximadamente de la zona en estudio ha sido perturbada. Esto se ve reflejado en la disminución de fauna y flora en fragmentos menos conservadas, favoreciendo así la pérdida de germoplasma de muchas especies. En la región sureste del estado de Guanajuato, subsisten comunidades vegetales formadas por pequeños bosques tropicales caducifolios, matorrales xerófitos y mezquiteras propios de climas semiáridos caracterizados por un alto grado de perturbación induciendo una vegetación sucesional (Rzedowski 1978). La falta del conocimiento e interés por conocer la diversidad de la vegetación existente y su diversidad de usos en la zona, ha venido ocasionando la destrucción de los hábitats naturales debido a las alteraciones que sufren principalmente la afectación del recurso suelo, enfrentando procesos de degradación que inician con la pérdida de la cubierta vegetal provocando su erosión que conlleva a la pérdida de fertilidad y compactación principalmente, lo cual tiene un impacto directo en la disponibilidad y calidad del agua y en ocasiones en la seguridad humana, principalmente en la parte

baja de la microcuenca destinada a la producción de granos y asentamientos humanos. Actualmente se encuentra sujeta a una gran cantidad de disturbios ecológicos y presiones sociales, ocasionando que gran parte de estas comunidades, se encuentren inmersos en un alto grado de perturbación (García, et al, 2014). El objetivo general fue evaluar la riqueza, abundancia y diversidad vegetal de árboles y arbustos presentes en el área de estudio como base para proponer algunas alternativas de aprovechamiento.


El estudio se realizó en la microcuenca de Arroyo Prieto y Colorado situada en los límites del estado de Guanajuato y Michoacán, entre las coordenadas 20° 19’ y 20° 01’ de latitud norte y 100° 59’ y 101° 26’ de longitud oeste, con una altitud entre 1600 y 2900 metros sobre el nivel medio del mar. La cuenca tiene una superficie de 13,014.68 ha y un perímetro de 60.29 km (Figura 1). El clima en esta región es semicálido subhúmedo (A)C (wo) (w), con lluvias en verano. La temperatura media anual oscila entre los 18 y 21 ºC y la precipitación promedio anual es de entre 600 y 800 mm (García, 1981).

Figura 1. Localización del área de estudio. Región SE de Guanajuato México

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Los suelos son de estructura blocosa subangular, con una consistencia que va de firme, textura de limosa arcillosa arenosa, un pH de 6 a 8.9, las unidades presentes son (Ventura y Retana, 1993) (Figura 2).

• Vertisol Pélico (vp): Se caracterizan por la presencia de anchas y profundas grie-tas que se forman en la época de secas por pérdida de humedad y consecuente contracción de sus partículas. Son suelos muy arcillosos, frecuentemente negros o gris obscuro, pegajosos cuando están húmedos y muy duros cuando están se-cos. La aptitud natural de estos suelos es la agrícola. La textura de estos suelos es gruesa con fase gravosa.

• Vertisol Crómico (VC/3/G): Son vertisoles que se caracterizan por su color par-do o rojizo, esta subunidad se localiza en climas semisecos. Este suelo tiene una fase pedregosa y se encuentra sobre materiales ígneos. En el municipio ocupa la parte oeste en colindancia con los municipios de Moroleón y Valle de Santiago, así como el Estado de Michoacán. Se presenta con una textura gruesa con fase gravosa.

Luvisol Crómico (Lc): Es una unidad restringida para la agricultura por su baja fertilidad, alta permeabilidad, además de ser susceptibles a la erosión, su aptitud natural es forestal, aunque pueden desarrollarse pastizales de buena calidad. Se localizan en pequeña proporción al sur del municipio. La vegetación original de la zona ha desaparecido en más de un 95% (Rezedoswki 1987; Rodríguez, 2007). Predomina el matorral subtropical, una variante de bosque tropical caducifolio con presencia de abundantes y pequeños árboles. En el territorio municipal se puede encontrar bosques de encino, mezquite y boque tropical caducifolio. Entre las especies se pueden encontrar algunas forrajeras como el zacatón, triguillo, navajita, liendrilla, mezquite, pata de gallo, de zorra, banderita y colorado. Además, podemos encontrar pingüica, sotol, nopal, huizache, gatuño, largoncillo, cuijote, tepehuaje, palo blanco, pochote, órgano, garambullo, tepame, vara dulce y cazahuate (Rodríguez, 2007)(Figura 3).

Figura 2. Mapa de tipos de suelos presentes en la Microcuenca de Arroyo Prieto y Colorado

Figura 3. Vegetación y Usos de Suelo en la Microcuenca Arroyo Prieto y Colorado

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Entre la fauna que habita en la región podemos encontrar aves como Paloma huilota (Zenaida macruora), Tortolita (Columbia inca), Aura (Carthartes aura), Zanate (Quisacalus mexicanus), Tordo (Molothrus atter), Codorniz (Colinus virginianus), Colibri (Colibri sp.), Golondrina (Hirundo rustica), Tordo sargento, Pato cucharón (Anas clypeata), Cerceta ala verde (Anas crecca carolinensis), Cerceta café (Anas cyanoptera), Triguero (Anas diaza), Pato pinto (Anas strepera), Garzón cenizo (Ardea herodias herodias), Piquianillado (Aythya collares), Coacoxtle (Aythya valisineria), Garzón blanco (Casmerodius albus), Aguililla rastrera (Circus cyaneus), Garza blanca (Egretta thula), Gallareta pico blanco (Fulica americana), Jacana (Jacana spinosa), Gaviota plateada (Larus argentatus), Gaviota Delaware (Larus delawarensis), Tordo rojo (Molothrus aeneus), Tepalcate (Oxyura jamaicensis), Pelicano blanco (Pelecanus erythrorhynchos), Falaropo (Phalaropus tricolor), Ibis (Plegadis falcinellus), Zambullidor mediano (Podiceps nigricollis), Zambullidor pico grueso (Podylimbus podiceps) y Ralo barrado grisáceo (Porzana coralina) (Plan municipal de desarrollo, Yuriria 2005-2030). En cuanto a reptiles y anfibios: varios géneros de lagartijas, falso coralillo (Lampropeltis mexicana), víbora de cascabel (Crotalus aquilus), alicante (Pithuophis depeei), coralillo (Micrurus fulvius), hocico de puerco (Ficimia sp), sapo (Bufo sp), y rana (Rana sp) entre otros.

TIPO DE MUESTREO

El tipo de muestreo utilizado fue el Muestreo Aleatorio Estratificado, utilizando solo las áreas que tenían vegetación de bosque tropical caducifolio y discriminando las áreas agrícolas, así como los asentamientos humanos que estaban dentro de la microcuenca. La ecuación utilizada para calcular el tamaño de la muestra es la siguiente (Cochran, 1998):

Donde:

Ni= Es el número de elementos en el estrato i

S2= La varianza poblacional

Wi= Proporción de datos que pertenecen al estrato

D= Error máximo que se desea para la media

Las unidades de muestreo fueron de 10 x10 m. y en cada una se registró número de sitio, pendiente, nombre común de las especies, altura, diámetro, ancho de copa, así como su forma biológica como árbol, arbusto o crasa (Figura 4).

Figura 4. Distribución de sitios de muestreo en la microcuenca de estudio

Riqueza de especies. Para evaluar la riqueza de especies y utilizando los datos de presencia-ausencia (Burnham y Overton 1979; Heltshe y Forrester 1983; Chao, 1984; Palmer, 1995; Estades, 1997; Butler y Chazdon, 1998; Chazdon et. al., 1998; Colwell 1994), se decidió usar el estimador Jackknife 1 con ayuda del programa Stimates versión 9.1.0.

Análisis Cluster. Para evidenciar gráficamente las posibles diferencias en la proporción de especies registradas por sitio de árboles, arbustos y crasas registrados en el área de estudio, se realizó un Análisis de Clúster en el software Minitab 17; el cual consiste en técnicas de tipo exploratorias para clasificar un gran conjunto de variables en grupos (clúster).

42 43

Abundancia Relativa. Para determinar la abundancia relativa, se utilizaron los datos de frecuencias registradas por especie en cada uno de los sitios de muestreo, mismas que se analizaron con el estimador del mismo nombre, el cual se llevó a cabo en el programa Excel 2016 (Microsoft Excel, 2016).Chi Cuadrada. Para determinar si existe relación estadísticamente significativa entre la proporción de individuos registrada por especie y lo sitios levantados, tomando en cuenta los datos de presencia-ausencia, se realizó la prueba de X2 para tablas de contingencia (Krebs, 1978; Zacarias et. al., 2011) para dos o más muestras independientes, utilizando nuevamente el software JMP versión 8.0, este tipo de cuadros permitió conocer si existe homogeneidad entre poblaciones (Molinero, 2003; Blanes et al., 2015).Diversidad. Para determinar la diversidad de especies, se emplearon los datos de presencia-ausencia, mismos que se analizaron mediante el índice no paramétrico de Shannon-Wiener, el cual se ejecutó en el software Stimates versión 9.1.0 (Colwell 2013). Para detectar diferencias significativas en la riqueza de especies, la abundancia y la diversidad, se realizó la comprobación de los supuestos estadísticos paramétricos de normalidad y homogeneidad en las varianzas, al no cumplirse ninguno de ellos, se procedió a utilizar la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis (Blake, 1992; Zar, 1999).


Riqueza.

Se registraron un total de 250 individuos reportados en 28 especies; de las cuales, 162 fueron arbóreas, 84 arbustivas y cuatro crasas. Los resultados de Jacknife1 muestran que los resultados obtenidos en campo representan solamente un 8.8%, siendo menor a lo predicho por el estimador que fue 27.9%, por lo que solamente se conoce el 31.54% de las especies que potencialmente pueden encontrarse en la zona de estudios con un intervalo de confianza de 95% y un α=0.05% (Gráfica 1).

Gráfica 1. Curvas de acumulación de especies arbóreas, arbustivas y crasas observadas y estimadas (índice de Jacknife) en la Microcuenca de Arroyo Prieto y Colorado

Se han realizado muchos estudios de riqueza de especies, sin embargo, el realizado por Pineda et. al. (2007) coincide con la tendencia registrada en el presente trabajo, ya que evidencía un mayor número de especies de árboles en relación a arbustos, sin embargo, la riqueza registrada es mayor ya que ellos estimaron la riqueza para especies leñosas en un bosque tropical caducifolio en el Tarimo, Cuenca del Balsas, Guerrero, reportando 43 especies, de las cuales más de la mitad fueron árboles, mientras que los arbustos y lianas presentaron una riqueza similar de 22 y 17, respectivamente. De manera consistente entre sitios y las diferentes categorías diamétricas, (Lott et al., 1987; Gentry, 1991, 1995; Trejo, 1998; Gilliespie et al., 2000).

Diversidad.

Los resultados obtenidos mediante Shannon-Wiener exhiben un valor de diversidad mínimo de H`=1.88 mínimo, un máximo de H`=3.07 y un promedio de H`=2.8, por lo que se considera una comunidad vegetal con una diversidad relativamente estable. Estos datos contrastan con lo registrado por Saynes (1989), Hernández, (2007), quienes evaluaron las comunidades vegetales de sotavento de la Sierra Juárez, presentando valores de diversidad mediante Shannon-Wieaner de H`=1.42, H`=1.67, H`=1.68, H`=1.65; para el caso de las especies arbóreas H`=2.30, H`=2.34, H`=1.78 1,

44 45

para las especies de arbustos, los resultados obtenidos en el trabajo citado corresponden a un estudio realizado en encinares y bosque de pino-encino respectivamente donde la diversidad de árboles fue muy baja en el encinar arbustivo, mientras que en los bosques tuvo valores similares, tomando variables como la latitud-altitud de árboles y arbustos haciendo el análisis para cada uno, por lo que , al comparar el presente estudio difiere en cuanto a los valores obtenidos, sin embargo, tomando en cuenta los índices de diversidad reportados para arbustos que fueron más elevados.

Abundancia Relativa.

Los resultados de abundancia evidencian que la especie representativa en sus frecuencias registradas en la presente fueron: Eysenhardtia polystachya (IAR=0.24; 24%), Mimosa fasciculata Benth. (IAR=0.13; 13%), Acacia farnesiana (IAR=0.1; 1%).

Grafica 2. Abundancia relativa de especies arbóreas, arbustivas y crasas evidenciadas como valores porcentuales basados en las frecuencias registradas de cada una de ellas

en la microcuenca de Arroyo Prieto en Yuridia, Gto.

Los resultados de X2 muestran que existe relación estadísticamente significativa (GDL=124; P-value= 0.5391) entre la proporción de individuos registrada por especie y lo sitios levantados; lo cual sugiere, que se registraron las frecuencias de éstas que potencialmente existen en la zona bajo estudio con un α=0.05.

El resultado de Clúster muestra la conformación de seis clústeres con una distancia euclidiana de e=2.37, cuyas amalgamaciones parecen mostrar relativa similitud aritmética (Gráfica 3).

Gráfica 3. Conformación de Clústeres en los que se muestran las amalgamaciones entre especies arbóreas, arbustivas y crasas en la microcuenca de Arroyo Prieto y Colorado.

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Prosopis

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Acacia

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11.81

41.21

70.60

100.00

Variables

Sim

ilarit

y

DendrogramComplete Linkage, Correlation Coefficient Distance

Los resultados de Kruskal–Wallis (F ratio=6.6500, P-value=0.4662) para riqueza, (F ratio=14.0000, P-value=0.4497) para diversidad y (F ratio=16.9234, P-value=0.2603) para abundancia, evidencian que no hay diferencias estadísticamente significativas entre sitios levantados, por lo tanto, se acepta H0: M1=M2 con un nivel de significancia de α=0.05. La abundancia marca una tendencia que coincide con Uslar et. al. (2004) en un estudio de la Composición, estructura y dinámica de un bosque seco semideciduo en Santa Cruz, Bolivia, donde menciona que la familia Fabaceae fue una de las familias más abundante en individuos arbóreos (Lott et al. 1987, Gentry 1995, Gillespie et al. 2000, Kessler et al. 2000). Y las especies más abundantes en dos evaluaciones de años diferentes (1995 y 2002) fueron: Aspidosperma cylindrocarpon (105 y 99), Myrciaria cauliflora (90 y 91), Phyllostylon rhamnoides (85 y 79) y Caesalpinia pluviosa (53 y

46 47

48), aunque se presentan especies diferentes por tratarse de dos zonas geográficamente distintas, en ambos casos coinciden con que las especies más abundantes son las de la familia Fabaceae.

CONCLUSIONES

Se determinó la diversidad vegetal, riqueza y abundancia de las especies de la zona, sin embargo, no se ha explorado al 100% por lo que éstos resultados solo son una muestra de un primer estudio realizado de este tipo en el área de estudio. Se evaluó la diversidad y abundancia de las especies encontradas, concluyendo que se tiene una diversidad moderada además que las especies más abundantes fueron Eysenhardtia polystachya, Mimosa fasciculata y Acacia farnesiana. Aunque este tipo de estudio despertó el interés local, es necesaria la asesoría técnica, sobre todo para impulsar alternativas viables de manejo y conservación de sus alterados ecosistemas.

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José Luis Ríos Flores1, Jesús Guillermo Hernández-Martínez1, Rafael Delgado-Martínez, Wilberth Alfredo Poot-Poot, Mario Rocandio-Rodríguez,

Alejandro Carreón-Pérez, Héctor Manuel Rodríguez-Moran1

DEFINIENDO CARACTERÍSTICAS DE INTERÉS AGRONÓMICO EN DIEZ POBLACIONES DE TOMATE

NATIVO EN CIUDAD VICTORIA, TAMAULIPAS

ABSTRACT

Defining the agronomic characteristics and the productive potential that a genotype can achieve under suboptimal conditions is part of the objective in the implementation of breeding strategies. In Mexico, there is a great diversity of native tomato populations, which present great productive potential and adaptation to a variety of environmental conditions. Therefore, the objective of this work was to define the characteristics of morphological, phenological and agronomic interest of 10 native tomato populations from the central zone of the country in the warm zone of the center of Tamaulipas. The differences shown in the characteristics of agronomic interest, by native tomato populations, indicate the degree of adaptation that these populations have to climatic conditions different from those of their origin and in which it was possible to define the characteristics that best respond to an increase in yield.

Palabras clave: Solanum lycopersicum, rendimiento, poblaciones nativas, altura, fenología.

1Facultad de Ingeniería y Ciencias, Universidad Autónoma de Tamaulipas. Centro Universitario Adolfo López Mateos, Cd. Victoria, C. P. 87149. Tamaulipas, México. [email protected] de Ecología Aplicada, Universidad Autónoma de Tamaulipas, División del Golfo 356, Col. Libertad, C.P 87019, Cd. Victoria, Tamaulipas, México.

50 51

INTRODUCCIÓN

México es considerado como centro de domesticación del tomate cultivado (Solanum lycopersicum), registrándose el norte de Veracruz y el sur de Puebla como los sitios en donde se inició su proceso de domesticación (Jenkins, 1948; Peralta y Spooner, 2007), así mismo, es considerado el principal centro de diversificación de esta especie, debido a la amplia distribución que presenta, lo cual le ha permitido el desarrollo de poblaciones con diversos niveles de resistencia a condiciones de estrés, tolerancia a plagas y enfermedades (Martínez-Vásquez et al., 2016). Además, la variabilidad biológica de la especie se ha incrementado gracias a las diferentes presiones de selección antropogénica que cada pueblo ha implementado con base en sus preferencias de forma, color y sabor del fruto (Maldonado-Peralta et al., 2016). Por otra parte, las poblaciones de tomate que han sido mejoradas genéticamente como los híbridos y las variedades que comúnmente se cultivan de manera comercial, representando la plataforma de la producción nacional, tienen una base genética muy estrecha. Esto se debe a los distintos procesos migratorios durante la domesticación del cultivo, además al mejoramiento que se ha impuesto a esta planta a lo largo del tiempo y su tipo de reproducción por alogamia donde no hay recombinación de genes de otras plantas, (Rodríguez et al., 2013), ha provocado que en las especies mejoradas de tomate haya una drástica reducción genética (Bauchet and Causse, 2012), conservando tan solo el 5% de la variabilidad genética con respecto a sus parientes nativos (Miller y Tanksley, 1990), ocasionando que algunos genes de resistencia a plagas, enfermedades y factores abióticos como salinidad, bajas y altas temperaturas se pierdan, propiciando susceptibilidad, reduciendo rendimiento y calidad de fruto. Asimismo, la semilla de los cultivares que se encuentran en el mercado, son producidas por empresas transnacionales, lo que aumenta los costos de producción (Hernández-Leal et al., 2013; Martínez-Vásquez et al., 2016). En este sentido, las poblaciones nativas de tomate representan un importante recurso fitogenético que puede ser utilizado para mejorar este cultivo, pues presentan características que les han asegurado su supervivencia en condiciones ambientales poco favorables, dichas características pueden ser utilizadas In situ en sistemas de producción intensivo o Ex situ, como fuente de material genético (Rodríguez et al., 2013; Marín-Montes et al., 2016). De tal manera que con la evaluación y caracterización de estas poblaciones y la inclusión en programas de mejoramiento, se podrían generar variedades o híbridos “mexicanos”

con el fin reducir costos de producción por adquisición de semilla importada (Hernández-Leal et al., 2013) provocando que el productor abandone su sistema de producción o utilice poblaciones f2 de los híbridos que utilizo con anterioridad y que no expresan el mismo rendimiento y calidad de fruto que la primera generación (Hernández-Leal et al., 2013), por lo que, es necesario conocer qué tipo de características de interés presentan. Poor otra parte, Chávez-Servia et al. (2011) mencionan que las poblaciones nativas de tomate son un recurso subutilizado, principalmente por la falta o poca información que se tiene de ellas respecto a su manejo y producción. Carrillo-Rodríguez et al., (2013) y Marín-Montes et al., (2016) mencionan que conocer la biodiversidad en un ecosistema es de vital importancia si se busca la conservación de los recursos genéticos, obligando a contar con una descripción que permita la cuantificación y conservación de forma eficiente de la variación genética, para lograr el uso sustentable y aprovechamiento de dichos recursos a través del mejoramiento genético ya que la diversidad genética constituye el elemento biológico que permite que los cultivos se puedan adaptar a los cambios en el ambiente (Greenpeace, 2000). Por lo que, el objetivo de este trabajo fue definir las características de interés morfológico, fenológico y agronómico de 10 poblaciones nativas de tomate provenientes de la zona centro del país en la zona cálida del centro de Tamaulipas.


El experimento se abarco los periodos otoño-invierno de 2016 y primavera–verano de 2017, en el área de invernaderos de la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC) de la Universidad Autónoma de Tamaulipas, localizada en el municipio de Ciudad Victoria, Tamaulipas, México (23° 42’ 52” N y 99° 9’ 12” O) altitud 317 m. Se evaluaron 10 poblaciones de tomate nativo, provenientes de los estados de Puebla e Hidalgo proporcionadas por el Dr. Ricardo Lobato Ortiz, investigador del Colegio de Postgraduados Campus Montecillo. Además se incluyó como testigo al hibrido comercial “Cuauhtémoc” tipo saladette de habito de crecimiento indeterminado (Tabla 1).

Tabla 1. Colectas de tomate proveniente de los Estados de Puebla e HidalgoIdentificación Nombre local Municipio Procedencia

L1 Cherry Cuetzalan Puebla

L2 Arriñonado Cuetzalan Puebla



52 53

L5 Chino criollo Tehuacán Puebla

L6 Chino criollo Tehuacán Puebla

L7 Cherry Cuetzalan Puebla

L8 Ojo de venado Zacualtipán Hidalgo

L9 Cherry Tlanchinol Hidalgo

L10 Ojo de venado Zacualtipán Hidalgo

Testigo Saladette Comercial

L = Se refiere al nombre del Dr. Ricardo Lobato Ortiz quien proporciono la semilla

El experimento se estableció bajo un diseño de bloques completos al azar con 11 tratamientos, cinco repeticiones y tres plantas por repetición. Se sembraron en charolas de poliestireno de 200 cavidades el 1 de septiembre de 2016, posteriormente fueron trasplantadas cuando más del 50 % de las plántulas presentaron su primer par de hojas verdaderas y una altura promedio de 20 cm (40 días después de la siembra) en bolsas de polietileno de color negro con capacidad de 5 L, llenas de tezontle rojo fino como sustrato. Se utilizó la solución nutritiva de Hougland (1950) al 50, 75 y 100 % de acuerdo a la etapa fenológica donde se encontraba el cultivo. Para prevención de enfermedades fungosas se aplicó Mancozeb® en intervalos de 15 días y para evitar el ataque de mosquita blanca (Bemisia tabaci Gen) se realizaron aplicaciones preventivas cada mes con Imidacloprid (Cónfidor®) a una dosis de 1 mL/L. Se aplicaron riegos diarios de 300 mL de agua en tapa vegetativa y de un litro de agua por día en la etapa reproductiva y de fructificación, variando las aplicaciones según las condiciones climáticas. Las variables evaluadas se determinaron de acuerdo al descriptor para Solanum del IPGRI, (1996). Se evaluaron altura de planta (Alt, cm), diámetro del tallo (Dt, mm), número de racimos por planta (NRP), número de flores por racimo (NFsR), número de flores por planta (NFsP) y número de frutos por racimo (NFR), número de frutos por planta (NFP), días a floración (DF, dds), días a fructificación (DFr), día a maduración (DM, dds) y peso individual de fruto (PIF, g), peso de frutos por racimo (PFR, g), peso de frutos por planta (PFP, g), rendimiento (Rend, g m-2). Se realizó un análisis de varianza de los datos de los tratamientos y una comparación de medias con la prueba de Tukey (P ≤ 0.05) con el paquete estadístico SAS v. 9.1 (2003). Además se realizó un análisis de regresión lineal para determinar las variables que están más relacionadas con el rendimiento.


Características morfológicas asociadas a las poblaciones nativasLa altura de las poblaciones nativas de tomate y el testigo fue significativamente diferente (P < 0.05) a lo largo de su ciclo de desarrollo, así como al final de los mismos. En la Figura 2 se muestra la dinámica de crecimiento de las poblaciones de tomates y en la que se puede observar una gran variación a lo largo del ciclo del cultivo, al inicio de la etapa vegetativa el testigo fue superior por 14 % al genotipo L3. Los genotipos L2 y L4 fueron los más sobresalientes al final de la tercera medición (etapa de fructificación). Por su parte las poblaciones tipo cherry (L9) fueron las más altas al final de ciclo (Figura 2). En este sentido, Carrillo y Chávez, (2010) al evaluar 49 poblaciones de tomates silvestres y domesticados encontraron diferencias en alturas para todos los casos, por lo que, esta variable explica la plasticidad que presenta entes tipo de especies a las condiciones climáticas. La altura de planta es una característica de gran importancia en tomates de hábito indeterminado, Márquez-Hernández et al. (2006) mencionan que a mayor altura, mayor número de hojas y por tanto una mayor producción de biomasa. Para la variable diámetro de tallo no hubo diferencias significativas entre las poblaciones, aunque el genotipo L6 fue el más sobresaliente viéndose superado solo por el genotipo L4 a los 90 días, ya que este último presentó 1.11 cm de diámetro. Por su parte el hibrido comercial fue el que menor diámetro de tallo presento.

Figura 1. Dinámica de altura de las poblaciones nativas de tomate y el testigo bajo condiciones de invernadero en Ciudad Victoria, Tamaulipas México. 2016-2017

54 55

Figura 2. Altura final de las poblaciones nativas de tomate y el testigo bajo condiciones de invernadero en Ciudad Victoria, Tamaulipas México. 2016-2017

Los diámetros de las poblaciones nativas mencionadas superaron lo encontrado por San Juan-Lara et al. (2014) quienes observaron que en 120 familias derivadas de una población nativa de tomate, proveniente del estado de puebla, los promedios de diámetro de tallo rondaron los 0.81 cm. El diámetro de tallo es una característica de importancia morfológica, ya que cuanto más grosor presenta este, mayor cantidad transporte de agua, nutrimentos, y asimilados habrá hacia los frutos, influyendo en el rendimiento (Adams, 1982), Moorby, (1981) menciona que una mayor diámetro de tallo resulta en una mayor reserva de asimilados que pueden ser utilizados en los frutos que se estén desarrollando, una mayor área de xilema brinda un mayor transporte de sabia bruta hacia los órganos encargados de la reproducción, ya que el tallo es el principal distribuidor de estos a otras partes de la estructura vegetal, así mismo brinda mayor soporte a la parte aérea para el sostén de los frutos (Zárate, 2007). Las diferencias en alturas y diámetro de tallo mostradas en este estudio, describen la gran variabilidad morfológica que existe en este tipo de poblaciones, en este sentido, Maldonado-Peralta et al. (2016) mencionan que este tipo de variación ofrece amplias posibilidades de selección por tamaño de planta o diámetro de tallo, aunque se puede llevar a cabo para otras características que muestren gran variabilidad.

Características fenológicas asociadas a las poblaciones nativasSe entiende por precocidad a la expresión temprana de la adultez fisiológica; es decir,

la capacidad que tiene una planta para cumplir funciones que son inherentes de la etapa adulta como floración y fructificación en un periodo corto de tiempo a partir de que se sembró. En cuanto a esta característica, los genotipos L2, L3 y L4 tuvieron similitud estadística (P > 0.05) con el testigo en días a floración, ya que este último fue el más precoz, llegando a la etapa de floración a los 22 ddt y alcanzando la etapa de fructificación a los 43 ddt (Tabla 2) los resultados en cuanto a precocidad de las poblaciones nativas de tomate evaluadas en este trabajo se asemejan a lo reportado por Martínez-Vázquez et al. (2016) quienes mencionan que los genotipos de tipo arriñonados se caracterizan por ser generalmente más precoces. En cuanto a días a fructificación, los genotipos que más se acercaron a los valores presentados por el testigo fueron L8, L9 y L10 (Tabla 2). Los valores reportados en este trabajo indican que los genotipos evaluados se comportaron como tardíos si se comparan estos resultados con los encontrados por Carrillo y Chávez, (2010) quienes con 49 poblaciones de tomate silvestre y semidomesticado, observaron que en promedio los genotipos alcanzaron la floración, fructificación y maduración a los 21, 31 y 63 ddt respectivamente. En días a la maduración las poblaciones L10 y L9 de tipo cherry, fueron las más precoces. Esta variabilidad entre poblaciones puede deberse a las altas temperaturas que afectan la precocidad de los cultivos (Caguana et al., 2003). En este sentido, Santiago et al. (1998) mencionan que las altas temperaturas son uno de los factores que pueden afectar características fenológicas como floración y fructificación, ya que en el caso de este trabajo hubo variación en estas y se alcanzaron temperaturas dentro del invernadero por encima de los 33°C (datos no reportados). La precocidad es una característica de gran importancia para Ho y Hewitt (1986) un genotipo que presenta floración en el menor tiempo posible se relaciona con la cosecha temprana de frutos, siendo esta cualidad muy deseable ya que se acorta y se hace más eficiente el uso del invernadero. Además se puede calendarizar cosechas de modo que se colocan los productos a mejor precio en el mercado; al no cosechar al mismo tiempo que otros productores de la zona (López et al., 2012). Asimismo Dahms (1972) y Bonilla (2013) mencionan que es importante tener conocimiento de las fases fenológicas, del cultivo ya que de esta manera se puede evitar que coincidan etapas de floración con la fenología de los insectos plaga.

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Tabla 2. Características de interés fenológico y agronómico de poblaciones nativas de tomate y el testigo bajo condiciones de invernadero en Ciudad Victoria, Tamaulipas

Genotipo Dflo Dfr Dma Nra/p Nfl/ra Nfr/raCuaje

(%)

Rendimiento

kg/m2

L1 32 a 52 ab 81 bc 12.2 ab 8.0 cd 5.55 ab 69.1 ab 0.427 d

L2 26 b 50 b 80 bc 11.2 ab 9.16 bc 5.43 ab 59.1 bc 1.414 bcd

L3 24 c 49 b 85 bc 9.0 bc 11.5 ab 4.14 ab 35.9 de 1.417 bcd

L4 24 c 48 b 78 bc 11.2 ab 12.24 a 3.86 ab 31.4 e 1.315 cd

L5 32 a 63 a 104 a 3.8 d 9.92 bc 5.01 ab 46.8 de 1.548 bcd

L6 29 b 54 ab 93 ab 4.4 cd 6.46 d 3.57 b 55.5 cd 1.712 bc

L7 28 b 47 b 77 bc 11.0 ab 7.82 cd 5.34 ab 68.2 ab 0.507 cd

L8 26 b 44 b 82 bc 10.7 ab 7.92 cd 5.78 ab 72.7 ab 2.612 ab

L9 26 b 45 b 75 c 13.4 ab 7.31 cd 4.8 ab 65.8 bc 0.469 d

L10 27 b 44 b 72 c 15.2 a 7.51 cd 4.9 ab 65.3 bc 0.364 d

Testigo 22 d 43 b 86 bc 3.3 d 7.72 cd 6.8 a 88.9 a 3.335 a

DMS 6.5 12.82 17.8 4.6 2.87 3.0 22.0 1206.1

Genotipos * * * * * * ** **

C.V 10.22 11.22 8.8 20.6 14.7 26.7 16.4 41.1

Columnas con la misma letra son estadísticamente iguales. DMS: diferencia mínima significativa. Ns = No significativo; * = significativo P ≤ 0.5; ** = altamente significativo P ≤ 0.01 C.V. = Coeficiente de variación. Dflo: Días a floración Dfr: Días a fructificación Dma: Días a maduración Nra/p: Número de racimos por planta Nfl/ra: Número de flores por racimo Nfr/ra: Número de frutos por racimo

Características agronómicas asociadas a las poblaciones nativasEn número de racimos por planta los genotipos L10, L9 y L1 de tipo cherry y los de tipo acorazonado L2 y L4 fueron los más sobresalientes, L10 supero al testigo por más del 70 % de racimos por planta (Tabla 2). En la gráfica 3 se muestra la relación entre el número de racimos por planta con la altura, indicando que entre más longitud presenta el genotipo, mayor número de racimos florales y potencialmente frutos se desarrollarán, lo que puede ser una característica que refleje el potencial productivo de estas poblaciones. Para número de flores por racimo, los genotipos L4, L3 y L5 sobresalieron por encima del híbrido, quien presento un valor promedio de 8 flores por racimo floral, por el contrario Florido et al (2002), Carrillo y Chávez (2010) y Ríos-Osorio et al. (2014b) reportan rangos de 4 a 9 flores por racimo respectivamente; cabe mencionar que los genotipos mencionados a excepción de L5 (tipo cuadrado) corresponden a tomates arriñonados, lo que pudiera sugerir selección de parentales si el objetivo del programa de mejoramiento fuera hacia número de flores o bien uso directo para producción. El número de frutos

por racimo es expresado por la cantidad de flores que son fecundadas y alcanzan a desarrollarse en fruto (Santiago et al., 1998). Para número de frutos por racimo los genotipos L8, L7, L1 y L2 fueron los más cercanos al testigo quien presento los mayores valores para esta característica (Tabla 2) los valores aquí mostrados son similares a los encontrados por Carrillo y Chávez (2010) quienes encontraron valores de 6 frutos por racimo en muestras de tomate de Oaxaca, pero son inferiores a lo reportado por Ríos-Osorio et al. (2014b) de 8 frutos por racimo. Para la variable porcentaje de fructificación el testigo presento los mayores porcentajes con 88.9 % de amarre de fruto, no presentando diferencias con los genotipos L8, L1 y L7 todos de frutos pequeños (L1 y L7 pertenecen a tomate tipo cherry y L8 tomate ojo de venado). Florido et al. (2002) encontró valores de porcentaje de fructificación donde las accesiones de tomate nativo superaron a las accesiones de tomate cultivado, dichas accesiones llegaron incluso a presentar el 100 % de prendimiento de fruto, lo que está ligado a cuestiones ambientales como temperatura y polinización, ya que el polen puede llegar a secarse y no llegar al estigma lo que impide que la flor sea fecundada y por lo tanto se imposibilita la producción de frutos (FAO, 2014). Para la variable rendimiento, el testigo fue el más sobresaliente con 801.7 gr/p (3.335 kg/m2) seguido de las poblaciones nativas L8, L6 y L5 lo que se debe en primera instancia al tamaño de fruto mostrado por el híbrido, dado por su condición de cultivo mejorado con frutos grandes y gran porcentaje de fructificación. Al respecto Agong et al. (2001) mencionan que las variedades utilizadas como testigo en la mayoría de los casos poseen frutos con más peso que las variedades “criollas” lo que las hace superarlas en rendimiento, aunque por otra parte las poblaciones nativas, pueden llegar a presentar atributos de interés, que pudieran superar a los genotipos mejorados o híbridos, principalmente por su adaptabilidad a una gran variedad de ambientes. Por su parte las poblaciones nativas que mostraron mejor rendimiento a excepción de L8 son de frutos grandes lo que influye de manera significativa en el peso mostrado, L6 y L5 de tipo chino criollo son genotipos de frutos grandes y que en este sentido Tanksley (2004) indica que tipo de poblaciones pueden presentar mayor síndrome de domesticación siendo uno de los indicios el crecimiento de las partes cosechadas de la planta, en este caso el fruto. La población nativa L8 mostro el mejor rendimiento de los genotipos nativos por la gran cantidad de frutos que presento y que contrarresto el hecho de que posee frutos pequeños. Además se puede observar que los genotipos de tipo cherry no alcanzaron los 600 gr/m2 pudiendo deberse al tamaño de fruto que posee, alcanzando un promedio en rendimiento de 7 ton ha-1 valores considerados bajos para el cultivo de tomate cherry.

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A su vez los genotipos L2, L3 y L4 de tipo riñón fueron los más homogéneos entre poblaciones, manteniéndose en la línea de los 300 g/p. En la figura 3 se muestra la relación entre el rendimiento y sus componentes para las poblaciones nativas de tomate y el testigo.

Figura 3. Relación entre el rendimiento y sus componentes para las poblaciones nativas de tomate

y el testigo bajo condiciones de invernadero en Ciudad Victoria, Tamaulipas, México.

La relación que más alto coeficiente de determinación (R2 =0.86) tuvo y la que mejor explica el rendimiento fue la de peso de frutos por racimo, lo que nos indica que a mayor peso de frutos mayor rendimiento se obtendrá, para el caso de las demás relaciones. Por su parte altura final y número de racimos por planta correlacionaron de manera negativa con dicha variable, numero de flores por racimo y números de racimos por planta fueron las más relacionadas con el rendimiento (P < 0.05), lo que explica por qué el testigo fue el más sobresaliente ya que también presento los mayores valores en cuanto a cuaje de fruto, a su vez el genotipo L8 aunque no fue el más sobresaliente en la variable cuaje de fruto, si presento gran número de frutos por racimo lo que influye en que no haya presentado diferencia estadística con el híbrido en cuanto a producción. Además la variable número de flores por racimo también estuvo muy correlacionada, por el contrario la variable número de racimos por planta correlaciono negativamente con rendimiento, debido a que los genotipos cherry fueron los ms sobresalientes y por su tamaño de fruto se quedaron muy lejos de competirle a los genotipos de fruto más grande a pesar de haber superado al testigo ampliamente. Mismo caso de la variable altura final la cual correlaciono de manera negativa ya que los más destacados en ese apartado fueron los genotipos cherry.

CONCLUSIONES

Las características morfológicas, fenológicas y agronómicas de las poblaciones nativas de tomate, definieron la variabilidad de adaptación de estas poblaciones a esta región del país, comprobándose la adaptabilidad que tiene este tipo de especies. La altura puede ser una característica de interés de selección para determinar un mayor rendimiento en este tipo de poblaciones silvestres. En cuanto a precocidad, hubo poblaciones que tuvieron similitud estadística con el testigo, lo que en caso de aprovechamiento directo brindaría la facultad de calendarizar siembras o también se podría encausar un programa de mejoramiento si el objetivo fuera la precocidad. La diversidad encontrada en este trabajo da por entendido la amplia variación que existe en cuando a poblaciones nativas de tomate existentes en México, lo que sugiere la conservación de estos para uso directo o potencial utilización.

LITERATURA CITADA

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Cayetano Navarrete-Molina1, José Luís Ríos-Flores2,

Paula Andrea Castaño-Quintero3, Ilse Rodríguez-Cárdenas4

PRODUCTIVIDAD DEL AGUA SUBTERRÁNEA PARA

RIEGO EN MAÍZ FORRAJERO (Zea Mays) IRRIGADO POR GRAVEDAD EN EL SECTOR PEQUEÑA

PROPIEDAD EN EL DR017, COMARCA LAGUNERA

RESUMEN

El objetivo fue cuantificar la eficiencia física, económica y social del uso agrícola del agua subterránea en el cultivo de maíz forrajero (MF) (Zea mays) en la pequeña propiedad del Distrito de Riego 017 en La Comarca Lagunera, y compararle contra el alfalfa forrajera (Medicago sativa). Los resultados indicaron que los términos analizados la alfalfa fue más eficiente, pues un m3 de agua produjo 4.66 kg y $0.583 de ganancia, a la vez que 100,000 m3 de agua produjeron 2,588 empleos permanentes, mientras que esas cifras en MF fueron 4.62 kg, $0.494 de ganancia y 221 empleos respectivamente. El cultivo de MF utilizo el 10.9% de la tierra, el 9.3% del capital y el 7.2% del agua y aportó el 7.6% de las ganancias conjuntas y el 7.9% del empleo generado por ambos cultivos.

1Estudiante doctorado, Unidad Regional Universitaria de Zonas Áridas – Universidad Autónoma Chapingo, Méxi-co. correo: [email protected], Unidad Regional Universitaria de Zonas Áridas – Universidad Autónoma Chapingo, México. correo: [email protected] doctorado, Departamento de Botánica, Ecología y Fisiología Vegetal – Universidad de Córdoba, España. correo: [email protected] de licenciatura en Economía Agrícola, DICEA - Universidad Autónoma Chapingo, México. Correo: [email protected]

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ABSTRACT

The objective was to quantify the physical, economic and social efficiency of groundwater agricultural use in the cultivation of forage maize (FM) (Zea mays) in the small property of Irrigation District 017 in La Comarca Lagunera, and to compare it against forage alfalfa (Medicago sativa). The results indicated that the terms analyzed alfalfa was more efficient, as a m3 of water produced 4.66 kg and $ 0.583 of profit, while 100,000 m3 of water produced 2,588 permanent jobs, while those figures in FM were 4.62 kg, $ 0.494 of profit and 221 jobs respectively. The FM crop used 10.9% of the land, 9.3% of the capital and 7.2% of the water and contributed 7.6% of the combined profits and 7.9% of the employment generated by both crops.

Palabras clave: Zea mays, Medicago sativa, agua virtual, productividad del agua, indicadores económicos.

INTRODUCCIÓN

En la actualidad, la demanda de agua se divide en cinco principales sectores: 1) para la alimentación y la agricultura, actividades que consumen la mayoría del agua que se extrae en el mundo; 2) para la energía, cuyo volumen de agua utilizada es raramente reportado; 3) para la industria, la que cubre un amplio rango de actividades que generan importantes ingresos, pero también, un extenso número de impactos en los recursos hídricos locales y el medio ambiente; 4) para los asentamientos humanos, que incluye agua para beber, cocinar, limpiar, actividades de higiene y algunos otros aspectos de carácter sanitario; 5) para el ecosistema, cuya demanda de agua está determinada por los requerimientos necesarios para mantener y restaurar los beneficios que los ecosistemas ofrecen a la población (Ochoa, 2012). La gestión y administración del agua -en cualquier país del mundo-, está preocupada por preguntas básicas que están relacionadas con la mayoría de las actividades que realiza el hombre. ¿Cuánta agua estamos utilizando actualmente? ¿Estamos utilizándola en forma eficiente? ¿Cuánta agua requeriremos dentro de treinta o cincuenta años? Aunque estas preguntas parecen simples, su respuesta no es tan sencilla como pareciera. Cada uno de estos sectores, se ven influenciados por un importante número de fuerza externas – cambios demográficos, desarrollo tecnológico, crecimiento económico, crisis, cambio en las dietas, así como por valores sociales y culturales- las cuales determinan la demanda actual y futura del agua. Por desgracia, intentar predecir cómo evolucionarán estas fuerzas durante las siguientes décadas y cómo afectarán la demanda de agua, es

una tarea cargada de enormes incertidumbres. La demanda futura de agua, dependerá no sólo de la cantidad de alimentos, energía, actividad industrial o de los requerimientos de una población en crecimiento, sino de la forma en que nosotros podamos usar de manera más eficiente, la cada vez más limitada oferta de agua (Ochoa, 2012). Es precisamente la agricultura y los alimentos una de las áreas de desafío, a las que deberá de ponerse una especial atención, a fin de resaltar los desafíos y las incertidumbres que nos permitan encontrar las mejores políticas y soluciones. Por ello el objetivo de este trabajo fue la determinación de la productividad física, monetaria y social del maíz forrajero irrigado por gravedad en la Pequeña propiedad en el Distrito de Riego – 017, producido a escala comercial.

METODOLOGÍA

Fuentes de informaciónPara el Distrito de Riego (DR) 017 de La Comarca Lagunera, se utilizaron como datos base, mediante los cuales se obtuvieron todas y cada una de las demás variables, fueron las cifras de superficie cosechada, producción física anual, Valor Bruto de la Producción (VBP), costos por hectárea y número de jornales por hectárea reportados por los Anuarios Estadísticos de la Producción Agropecuaria de SAGARPA, Delegación La Laguna, Ciudad Lerdo, Durango, México Como segunda fuente de información, se obtuvieron las láminas de riego usuales para el productor regional, en el CENID-RASPA-INIFAP. Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Relación Agua, Suelo, Planta, Atmósfera. El estudio se delimitó al cultivo de maíz forrajero (Zea mays) establecido en el sector Pequeña propiedad irrigado por gravedad y se le comparó en contra del Alfalfa forrajera (Medicago sativa) establecida tanto en el ejido como en la pequeña propiedad, irrigada por bombeo tradicional “BT” (sin desagregarle en riegos específicos de bombeo como cintillas, compuertas múltiples, cañón, pivote, microaspersión) en La Comarca lagunera, en el Distrito de Riego 017.

Metodología y ecuaciones matemáticas utilizadasAl analizarse un solo año agrícola y comparar en el a dos cultivos diferentes, se aplicó el enfoque económico estático-comparativo de Astori (1984) a la metodología para eficiencia en el uso del agua de riego propuesta por el Instituto Internacional de Manejo del Agua. Lamina de riego (LR): Se utilizaron las láminas de riego más usuales en la región, se les multiplicó por 10,000 (área en m2 de una hectárea), de esa manera se obtuvo el volumen total “V” de m3 de agua demandada por el cultivo, es decir; LRV 10000= .

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Las once ecuaciones matemáticas de las variables de Y1 a Y11, y señaladas a continuación, se calcularon para ambos cultivos en el Distrito de Riego 017 de La Comarca lagunera:

Donde:LR = Lámina de riego (m)V= Volumen de agua utilizado (m3) = LR*10000RF= Rendimiento físico por hectárea (ton/ha)I= RM= Ingreso o rendimiento monetario por hectárea (en pesos de 2009)C= Costo por hectárea (en pesos de 2009)U = Utilidad o ganancia bruta por hectárea (en pesos de 2009) = I - CPr = Precio real por tonelada (en pesos de 2009)E = Número de empleos generados al año = S*J/288.S= Superficie cosechada (ha).J= Numero de jornales por hectárea.288 = Número de jornadas de trabajo al año por trabajador= 6 jornadas de trabajo por semana por 48 semanas al año.

RESULTADOS

Entorno macroeconómico de la eficiencia del uso del agua y precio del agua en la producción de Maíz forrajero (Zea mays) Los cultivos de Maíz forrajero GPP y Alfalfa BT, en el Distrito de Riego 017 (DR 017 en lo sucesivo), tuvieron muy diferente extensión territorial el uno del otro: 4,080 y 33,471ha respectivamente. Correspondiéndoles producciones físicas anuales de 216,392 y 2,805, 298 ton respectivamente. Sus precios nominales promedio por ton, en 2010, fueron del orden de $438.24 y $368.20, correspondiéndoles rendimientos físicos del orden de 53.037 y 83.81 ton/ha respectivamente (Tabla 1). Con la estructura de rendimientos físicos por hectárea y precios por tonelada existentes en el DR017 de La Comarca Lagunera en el año agrícola de 2010, se encontró que cada ha cosechada de Maíz forrajero GPP y Alfalfa BT produjeron, respectivamente, ingresos brutos del orden de $23,243.22 y $30,857.97 respectivamente, de la misma forma, el costo por hectárea de cada uno de ellos que permitió la obtención de tales ingresos fueron, de $12,043.00 en Maíz forrajero GPP y $14,312.4 en Alfalfa BT, por lo qué, al restarle al ingreso por hectárea el correspondiente costo por hectárea, se obtuvieron ganancias/ha del orden de $11,200.22 y $16,145.57 respectivamente, observándose así que el cultivo de Alfalfa BT, con un costo/ha superior en solamente un 18.84% al del Maíz forrajero GPP, se obtuvo una ganancia/ha 47.72% superior a la obtenida en Maíz forrajero GPP, lo que a su vez repercutió en que la Relación Beneficio-Costo fuese del orden de 1.93 en Maíz forrajero GPP y de 2.16 en Alfalfa BT. Lo anterior sugiere que por cada peso invertido en la gramínea se recuperó ese peso y $0.93 pesos adicionales, mientras que en la Alfalfa BT se recuperó el $1 invertido, y se obtuvo un ingreso adicional de $1.16 (Tabla 1). En base a lo anterior, se determinó que en términos financieros, y a nivel de la inversión de capital por hectárea, la relación Beneficio/Costo, señala que la Alfalfa BT fue más eficiente que el maíz forrajero GPP en el uso de los recursos financieros. Los componentes del costo total por hectárea son mostrados en el Tabla 2, de allí, se observa que, en el cultivo de Maíz forrajero GPP, el costo particular más elevado, fue el de Siembra y fertilización, con $3,671.2, y en segundo lugar, la preparación del suelo con $2,300 de los $12,043/ha del total que cuesta hacer producir una hectárea de ese cultivo, por su parte, en el cultivo de Alfalfa BT, el principal costo lo representó el riego, ya que los $14,712.4 del costo total, ese renglón, con $8,102.4, representó el 55% del total (contra 13.95% del total en el caso del Riego en el Maíz forrajero GPP). (Tabla 2).

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Tabla 2. Costo por hectárea en los cultivos de Maíz forrajero (Zea mays) irrigado por gravedad y Alfalfa (Medicago sativa) irrigada por bombeo en el DR 017, Comarca Lagunera en 2010. Pesos nominales

Concepto Maíz forrajero Gravedad Alfalfa Bombeo

Preparación del suelo 2,300.00

Siembra y fertilización 3,671.20 1,400.00

Labores de cultivo 1,908.80

Riego 1,680.00 8,102.40

Fitosanidad 980.00 260.00

Cosecha 4,550.00

Diversos 1,503.00

Costo total por hectárea 12,043.00 14,312.40

Precio del m3 de agua al productor 0.15 0.45

Número de jornales 15.62 22.27

Fuente: Elaboración propia, con base en el Anuario estadístico de la producción Agropecuaria, ciclo 2010, SAGARPA, Delegación Comarca Lagunera, Ciudad Lerdo, Durango, México.

Dividiendo el rubro de costo del riego, del Tabla 2, entre el volumen de agua usado, el cual es resultante de la multiplicación de 100 m por 100 m (área de una hectárea) por la correspondiente lámina de riego del cultivo, se obtiene un indicador general, de índole macroeconómico, que alude al costo promedio del m3 de agua, subterránea en este caso, para una región agrícola, y no para un productor en lo particular, de esta forma, ese indicador del Tabla 2, señala que mientras que en Maíz forrajero GPP, el metro cúbico de agua subterránea irrigado tuvo un costo de $0.15, en Alfalfa BT, ese mismo metro cúbico de agua subterránea costó $0.45, es decir, 307% más caro. Los indicadores del precio que pagó el productor forrajero por cada m3 de agua extraída del subsuelo, $0.15 en el caso del Maíz forrajero GPP y $0.45 en el caso del cultivo de alfalfa BT, señalados en el Tabla 2, resultan 79.83 y 39.5% inferiores, respectivamente, al precio del agua señalado por Agüero (2012), de $0.744/m3 de agua, (en pesos constantes de 2010, el cual toma como base un estudio econométrico de Godínez Montoya et al.), observándose así que, tanto en el caso del Maíz forrajero GPP, como en el caso de la Alfalfa, el agua, está siendo subsidiada. Subsidios, que en la economía, se consideran como un factor distorsionante que promueve la ineficiencia en el uso de los recursos. La inversión de trabajo por ha, evaluada mediante el número de jornales por ha, resultó altamente diferente en ambos forrajes, ya que mientras que en Maíz forrajero GPP, fueron necesarias 15.62 jornadas/ha, en Alfalfa BT, se demandó 42.57% más trabajo: 22.27 jornadas/ha.

70 71

Con esa cantidad de trabajo invertido por hectárea, se produjo, en el primero de los cultivos, un total de 53.37ton/ha, mientras que en el segundo, se generaron 83.81ton/ha, que en términos de rendimiento monetario, al multiplicar el rendimiento físico por el precio y restarle el costo/ha, se tradujo en los $11,200.22 de ganancia /ha en el Maíz forrajero GPP, y en los $16,545.57 de ganancia/ha en Alfalfa BT. La cantidad de trabajo socialmente invertida/ha en el cultivo de Alfalfa BT fue mayor, como ya se dijo, en un 42.57%, respecto a la invertida en Maíz forrajero GPP, pero redituó una ganancia/ha 47.72% superior a la ganancia/ha lograda en el Maíz forrajero GPP (Tablas 1 y 2). Se determinó que la inversión de una jornada de trabajo produjo 3.395 ton de Maíz forrajero GPP, mientras que la misma jornada, invertida en Alfalfa BT produjo 3.763 ton de forraje, asimismo, el Tabla 1 muestra que producir una tonelada de Alfalfa BT costó $170.8, mientras que la ton de Maíz forrajero GPP implicó un costo de $227.1, lo cual de suyo, deviene en un elemento que le resta competitividad al Maíz forrajero, pues su costo es casi el doble (1.32 veces) de lo que cuesta la tonelada de Alfalfa. En lo referente al producto monetario por jornada laboral, medido ese producto como la cantidad de ganancia bruta lograda por jornada invertida de trabajo, el Tabla 1 señala que una jornada de trabajo en Maíz forrajero GPP, produjo una ganancia de $717, a la vez que la Alfalfa BT generó una ganancia de $743/jornada, así, se infiere que una jornada de trabajo fue 3.48% más productiva en Alfalfa BT que en Maíz forrajero GPP.Las 4,080 ha cosechadas de Maíz forrajero GPP, requirieron un volumen de 46.82 millones de m³ de agua, con lo cual se produjo una derrama económica en región igual a $49.1 millones de pesos de ganancia, mientras que las 33,471ha de Alfalfa BT consumieron 602.48 millones de m³ de agua del subsuelo, agua que permitió generar una derrama de $479.1 millones de pesos de ganancia (Tabla 1), marginalmente, lo anterior señala que, el Maíz forrajero GPP, con una superficie cosechada equivalente al 10.9% de la superficie de Alfalfa BT, y tras haber consumido un volumen de agua igual al 7.2% del volumen de agua consumido por la Alfalfa BT, el Maíz forrajero GPP produjo a nivel regional, una masa de ganancia bruta igual al 7.6% (=$49.1/$479.1) de la ganancia producida regionalmente por la Alfalfa BT, porcentajes asimétricos, que señalan que el Maíz forrajero GPP utilizó “poca” tierra y “poca” agua y produjo “poca” ganancia, los adjetivos, son en relación siempre al cultivo de Alfalfa BT, lo cual refleja una ineficiencia en la gramínea forrajera en términos macroeconómicos. La cantidad invertida de capital (en la que no se incluye la renta del suelo, remuneración alguna de salario para el productor, ni amortización de bienes de capital), así como el empleo generado, son otros dos muy importantes aspectos sociales a nivel macroeconómico del uso del agua subterránea en el riego. De esa forma, en el Tabla 1,

se muestra que el cultivo de Maíz forrajero GPP, con una inversión de capital igual a $49.1 millones de pesos a nivel regional, equivalente al 9.3% de la inversión regional conjunta de capital en ambos cultivo, pero contribuyó con 63,730 jornales de trabajo (equivalente a 221 empleos permanentes), que equivale al 7.9% del empleo regional conjunto generado por ambos cultivos, lo que demuestra menor eficiencia social del capital usado en la producción de Maíz forrajero GPP en relación a la mostrada por el cultivo de Alfalfa BT, pues, ocupó “poco” capital, “poca” agua, “poco” suelo, lo que generó “poco” empleo y “pocas” ganancias, los adjetivos “mucho” y “poco”, se insiste, es siempre en relación a lo acontecido con el cultivo parámetro, la Alfalfa BT. (Tabla 1).En forma sintética en términos porcentuales, del Tabla 3, puede inferirse que, el cultivo de Maíz forrajero GPP usó el 10.9% de la tierra, el 9.3% del capital y el 7.2% del agua, pero, esos porcentajes de uso en la tierra, el capital y el agua, usados en conjunto por el Maíz forrajero GPP y la Alfalfa BT en la región Lagunera, el Maíz forrajero GPP aportó solamente el 7.6% de las ganancias conjuntas y el 7.9% del empleo generado por ambos cultivos, porcentajes éstos, se insiste, que hablan de lo asimétrico y desproporcionado entre el uso de recursos y los magros logros alcanzados (Tabla 3).

Tabla 3. Uso de recursos suelo, agua y capital y generación de empleos y ganancias en los cultivos de Maíz forrajero (Zea mays) irrigado por Gravedad y Alfalfa (Medicago sativa)

irrigada por bombeo en el DR017 de La Comarca Lagunera

Recurso utilizado: Maíz forrajero gravedad PP

Alfalfa Bombeo Total ambos cultivos

Superficie cosechada (ha) 4,080.00 33,471.00 37,551.00

Superficie cosechada (% del total) 10.90 89.10 100.00

Agua subterránea (millones de m3) 46.82 602.40 649.00

Agua subterránea (% del total) 7.20 92.80 100.00

Capital (Millones de pesos de 2009) 49.10 479.10 528.20

Capital (% del total) 9.30 90.70 100.00

Objetivo logrado:

Empleos generados (número de personas) 221.00 2,588.00 2809.50

Empleos generados (% del total) 7.90 92.10 100.00

Masa regional de ganancia (Millones de pesos) 45.70 553.80 599.50

Masa regional de ganancia (% del total) 7.60 92.40 100.00

Fuente: Elaboración propia, a partir del Tabla 1

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Productividad física del agua subterránea usada en el riego por gravedad en Maíz forrajero La primera variable, denominada Y1, misma que evalúa la cantidad de m3 de agua subterránea usada en el riego que fue necesaria para producir un kilogramo de producto físico, es mostrada en el Tabla 4, de allí se observa que se necesitaron 0.216m3 de agua (216 litros) para producir un kg de Maíz forrajero en el sector Pequeña propiedad irrigado mediante gravedad (GPP), mientras que en el cultivo de Alfalfa BT, producir ese kilogramo de producto físico, demandó 0.215 m3 de agua (215 litros). Producir un kilogramo de Maíz forrajero en el sector Pequeña propiedad, implicó utilizar 1 litro menos de agua que en la Alfalfa BT. Considerando como referente adicional a la Alfalfa, respecto del consumo de agua, es válido considerar como el parámetro el volumen de agua consumido por día por un ser humano, así, si se consideran 100 litros por persona por día1, se determinaría que con el volumen de agua consumido por un kg de Alfalfa BT producido, 0.215 m3 (ver Tabla 4), al multiplicársele por la producción física anual, 2,805,298ton (Ver Tabla 1), se obtendrían los 602.4 millones de m3 de agua señalados en el Tabla 1, por otra parte, considerando una población de un millón de habitantes, se obtendría que esa población gastaría los 602.48 millones de m3 de agua en un lapso de 6,031.4 días (=602.48 millones de m3 /100,000 m3 por día en una población de 1 millón de habitantes), efectuando el mismo cálculo para el cultivo del Maíz forrajero GPP, mostraría que el agua consumida por ese cultivo (46.82 millones de m3 en sus 216,392 ton producidas en 2010, a razón de 0.216m3/kg) serviría para abastecer de agua a la misma ciudad de un millón de habitantes durante 468.2 días (=46.82 millones de m3 / 100,000 m3 por día para una población de un millón de habitantes) (ver Tablas 1 y 4). Visto desde otro ángulo, destinar el agua al cultivo de Alfalfa, implica privar del líquido vital a la población por un período 12.88 veces mayor (=6,031.4/468.2) al correspondiente al Maíz forrajero GPP, pues la producción agrícola, al ser indispensable para la vida humana, en tanto produce alimentos, al ser usada el agua en el riego, excluye que el líquido sea usado como bebida por el humano, ello representa en sí un costo de oportunidad, lo cual le da un carácter cuestionable a la agricultura, en cuanto excluye el recurso agua para consumo humano, la producción agrícola es necesaria por supuesto, pero cobra sentido lo anterior cuando se observa que ciertos cultivos utilizan el escaso recurso agua, como si fuese un bien inagotable.

1100 litros por persona por día es un bajo volumen para el consumo real actual promedio, no obstante, es per-fectamente válido presuponerlo así, bajo, considerando que el consumo humano actual es irracional, más allá de la demanda hídrica sujeta a cánones de consumo humano racional.

Para el cultivo de Alfalfa BT, que fue considerado como parámetro en contra del cual se compara el Maíz forrajero GPP, ambos cosechados en el mismo DR-017, se determinó para la variable Y2, que mide la cantidad de producto físico (en kg) generado por m3 de agua, fue igual a 4.66 kg/m3, superior a los 4.62kg/m3 del Maíz forrajero GPP, el mismo m3 de agua produjo un 1% (=4.62/4.66=1.2703) más producto físico que el que ese volumen de agua produciría en la Alfalfa BT, se demuestra así, que en términos de biomasa/m3 de agua, es un poco más productivo el Alfalfa BT en comparación al maíz GPP(Tabla 3).

Tabla 4. Indicadores de eficiencia física (Y1 y Y2), económica (Y3 a Y6) y social (Y7 aY11) del agua de riego en Maíz forrajero (Zea mays) irrigada por Gravedad versus Alfalfa (Medicago sativa) irrigada por

Bombeo en el Distrito de Riego DR017, Comarca Lagunera. Nivel de agregación para ambos cultivos: Ambos sectores, Ejido y Pequeña Propiedad. Cifras en pesos nominales de 2010

Variable económica

Maíz forrajero gravedad en Pequeña Propiedad

Alfalfa Bombeo

Y1 = m3 de agua por kilogramo 0.22 0.22

Y2 = kilogramos/m3 de agua 4.62 4.66

Y3 = m3 de agua por $1 de ingreso bruto 0.49 0.58

Y4 =Ingreso bruto/ m3 de agua 2.03 1.71

Y5 =Utilidad bruta/ m3 de agua 0.98 0.92

Y6 = m3 de agua por $1 de utilidad bruta 1.03 1.09

Y7 = Utilidad bruta por m3/Precio del m3 de agua al productor 6.67 2.04

Y8 = Empleos generados/100,000m3 de agua 0.47 0.43

Y9 = Horas de trabajo invertidas por tonelada 2.36 2.13

Y10 = Ganancia a nivel regional por trabajador 206,509.00 213,971.00

Y11 = Ganancia / hora invertida de trabajo 89.60 92.90

Fuente: Elaboración propia, con base en los Tablas 1 y 2

Eficiencia económica del agua subterránea usada en el riego por gravedad en Maíz forrajero El costo por m³ de agua potable subterránea bombeada para uso familiar en zona residencial en Torreón, Coahuila, principal municipio de La Comarca Lagunera, en junio de 2011, fue de $9.8/m³, que ya deflactado con el índice de precios del Banco de México, equivale a $9.57, valorado en pesos constantes de 2010, lo que permitiría ya hacer comparaciones entre el ingreso bruto monetario generado tanto en Alfalfa como en Maíz forrajero GPP por m³ de agua en La Comarca Lagunera. Así, se determinó que la variable Y4, que evaluó el ingreso bruto producido por m³

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de agua irrigada en 2010, resultó ser igual a $2.03 en Maíz forrajero GPP y $1.71 en Alfalfa BT (Tabla 4), lo que permite inferir, que ninguno de los dos cultivos, fue capaz de generar un ingreso bruto superior al precio de $9.57 al que se le vendió al consumidor doméstico el m3 de agua potable en la ciudad de Torreón, Coahuila, ambos cultivos, generaron un ingreso equivalente de apenas al 21.21% en el mejor de los casos, el maíz forrajero GPP, y de 17.86% en el caso del cultivo de Alfalfa BT. Estas cifras sugieren que el costo de oportunidad de la producción agrícola de estos dos cultivos es sumamente elevado, ya que se están dejando de obtener ingresos monetarios considerables al efectuarse su producción, misma que se destina al ganado, al no ser alimentos de consumo humano directo como los granos básicos de maíz grano, frijol y trigo. No obstante, de compararse en contra del precio sombra del metro cúbico del agua irrigada, propuesto por Godínez-Montoya et al (2007), precio generado por el modelo Cobb-Douglas y un modelo de programación lineal igual a $0.646/m3, que al deflactarle a pesos constantes de 2010, ascendió a $0.744/ m3, entonces, al igual que al compararle en contra del precio del agua potable entubada distribuida en la Ciudad de Torreón, Coahuila, solo uno de los dos cultivos forrajeros señalados en este estudio, el maíz forrajero con sus $2.03/m3, rebasarían el ingreso bruto por m3 propuesto de $0.744/ m3, lo cual demuestra que el agua subterránea está siendo fuertemente subsidiada en la producción de alfalfa forrajera y ello, obligadamente presupone improductividad económica del cultivo, en tanto los productores agrícolas, al no pagar un precio real por el agua, no se esfuerzan por ser eficientes en su uso. Para producir $1 de ingreso bruto, en el DR-017, en el cultivo de Maíz forrajero del sector Pequeña propiedad en riego por gravedad, se demandaron 494 litros (el indicador Y3 fue 0.494 m³), a la vez que en Alfalfa BT se requirió de 583 litros de agua (Tabla 4), mientras que el organismo público encargado de abastecer del líquido a los hogares de Torreón, Coahuila, México, utilizó solamente 104 litros (=0.104 m³ =$1*1 m3/ $9.57) para producir ese mismo $1 de ingreso bruto, apareciendo de nuevo como ineficientes ambos cultivos en el uso económico del agua, en el rubro de generación de ingreso por unidad de volumen de agua. Más importante que las variables Y3 y Y4 analizadas ya, resultan ser las variables Y5 y Y6, ya que la ganancia “g”, al ser la diferencia entre el ingreso bruto “i” y el costo “c”, es decir: cig −= , deviene en un indicador de eficiencia per se, ya que la ganancia es un excedente monetario en relación a la inversión de capital, mientras que el ingreso, al no ser un excedente, no es un indicador de eficiencia en sentido estricto como lo es el de la ganancia. Se encontró que el cultivo de Alfalfa BT generó una ganancia bruta de $0.92/m3, a la vez que el Maíz forrajero GPP produjo una ganancia bruta de $0.98/m³

de agua, lo cual indica que la gramínea cultivada en el sector Pequeña propiedad, tuvo una productividad económica del uso del agua, inferior en relación a la Alfalfa BT en un 5.8% (Tabla 3).

Eficiencia social del agua usada en el riego por gravedad en Maíz forrajero El precio del agua aquí considerado, es el resultado de dividir el rubro de “Riego”, parte integrante de la estructura del costo total de producción por hectárea, considerado en los Anuarios Estadísticos de la Producción Agropecuaria de La Comarca Lagunera (ver Tabla 2) entre el volumen de agua irrigado por hectárea, calculado en base a la lámina de riego recomendada por INIFAP y sometida a un 87.5% de eficiencia en su conducción, de acuerdo a sugerencias del CENID-RASPA-INIFAP. La primer variable de índole social del agua subterránea usada en el riego, la variable Y7, determinada mediante un cociente, en el que en el numerador se registra la utilidad bruta/m3 de agua lograda por el productor, y en el denominador se consigna al precio/m3 de agua que el productor agrícola pagó por ese mismo m3 de agua extraída del subsuelo. El Tabla 4 muestra los índices de la variable Y7, de forma tal que en el caso del cultivo de Maíz forrajero GPP, el indicador igual a 6.67, denota que por cada $1 pagado por el agua, el productor obtuvo ese $1 y $5.67 adicionales en forma de ganancia bruta, a la vez que en Alfalfa BT, el indicador, al ser igual a 2.04, sugiere que el productor agrícola de la principal especie forrajera en la región, recobró el peso erogado por el permitírsele usar el agua subterránea y $1.04 adicionales de ganancia bruta, ambos productores, al estar usando un recurso perteneciente a toda la sociedad, están multiplicando su riqueza, ambos casi al doble, y, dado el carácter altamente estratégico del recurso agua subterránea, lleva a plantear la interrogante de si no debiera la sociedad tasarles el recurso agua a un mayor monto, independientemente de obligarles por ley, a que ese recurso, el agua subterránea, debiera ser utilizado a estándares altos de eficiencia, estándares “altos” fijados por la sociedad en su propio interés. La principal variable social del uso del agua subterránea en el riego, está dada por la cantidad de empleos generados por cada 100,000 m³ de agua irrigada, evaluada por la variable Y8 del Tabla 4, misma que muestra una mayor eficiencia social del agua subterránea en el cultivo de Maíz forrajero GPP, toda vez que cada 100,000 m³ de agua extraída del subsuelo generaron 0.47 empleos permanentes, mientras que en caso de la Alfalfa BT, la unidad considerada de agua subterránea generó 0.43 empleos, es decir, el maíz forrajero GPP creó 9.09% más empleo (= 0.47/0.43) que la Alfalfa BT al usar ese mismo volumen de agua, con ello entonces, es que se demuestra que, socialmente, el uso del agua subterránea es 9.09% más productiva en el cultivo de Maíz forrajero GPP

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en relación al cultivo de Alfalfa promedio en La laguna. Lo anterior, presupone qué, si el objetivo de la Política Económica del uso del agua subterránea fuese la optimización del empleo, conjugado con un ahorro de agua, los tomadores de decisiones, aquellos que administran el agua en la región, debieran restringir el uso del agua en Alfalfa y ampliarlo en Maíz forrajero GPP. El Tabla 4, en el caso de la variable Y9, que evalúa la productividad del trabajo en suelos irrigados con aguas subterráneas, muestra que en el cultivo de Maíz forrajero GPP fue más improductivo el trabajo invertido, comparándole en contra de la Alfalfa promedio en la región, ya que el primero demandó 2.36 horas de trabajo para producir una ton de forraje, a la vez que en la segunda se requirieron 2.13 horas por tonelada. En términos económicos, una hora de trabajo, según lo indica la variable Y11, contrario a lo sucedido con el tiempo de trabajo invertido por tonelada de producto físico, fue más eficiente el Alfalfa que en Maíz forrajero GPP, ya que el primer cultivo generó $92.9 de ganancia bruta por hora invertida de trabajo, versus $89.6 producidos en Maíz forrajero GPP (ver Tabla 4). La variable social del agua subterránea, Y10, que mide la productividad del trabajo en suelos irrigados con aguas subterráneas, evaluándole como el nivel de ganancia/trabajador en cada cultivo, determinó que existió una mayor productividad social en el cultivo de Alfalfa BT, que en Maíz forrajero GPP, ya que el trabajador agrícola adscrito a la producción de Alfalfa, produjo $213,971 de ganancia, mientras que el trabajador adscrito a la producción de Maíz forrajero, produjo una derrama económica, apropiada por el productor bajo la forma de ganancia bruta privada, igual a $206,509, es decir, el trabajador adscrito a la Alfalfa le produjo al dueño de ese predio, una ganancia 3.61% mayor que la ganancia producida por el trabajador adscrito a la producción de Maíz forrajero del sector Pequeña propiedad (Tabla 4). Desde otra óptica que facilite la comprensión de la importancia social de las anteriores cifras, puede observarse que en el cultivo de Alfalfa BT, de la masa total de riqueza producida regionalmente por el cultivo irrigado con agua subterránea, cada uno de los 2,588 trabajadores adscritos a la producción de Alfalfa BT, aportó $213,971, mientras que en el caso del Maíz forrajero GPP, cada uno de sus 221 trabajadores permanentes, contribuyó con $206,509 de la riqueza generada igual a $45.7 millones de pesos, por lo que, de acuerdo con los indicadores del Tabla 4, la inversión de trabajo en la producción resultó ser 3.48% (= $206,509/$213,971) más productiva en el cultivo de Alfalfa respecto de la de Maíz forrajero GPP(Tablas 1 y 4).

CONCLUSIONES

A nivel de La Comarca Lagunera, en términos macroeconómicos, el cultivo de Maíz forrajero GPP usó el 10.9% de la tierra, el 9.3% del capital y el 7.2% del agua, pero, esos porcentajes de uso en la tierra, el capital y el agua, usados en conjunto por el Maíz forrajero GPP y la Alfalfa BT en la región Lagunera, el Maíz forrajero GPP aportó solamente el 7.6% de las ganancias conjuntas y el 7.9% del empleo generado por ambos cultivos, porcentajes éstos, se insiste, que hablan de lo asimétrico y desproporcionado entre el uso de recursos y los magros logros alcanzados.

LITERATURA CITADAAgüero, V. E. (2012). Productividad del agua subterránea para riego en Chile (Capsicum annum) del sector Ejidal versus Nogal (Carya illinoensis) en el DR-017, Comarca Lagunera. Tesis profesional. Unidad Regional Universitaria de Zonas Áridas, Universidad Autónoma Chapingo. Bermejillo, Durango, México.

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Luis Roberto Pérez-Rodríguez1, Luis Pérez-Moreno1, Rafael Guzmán-Mendoza1, Diana Sanzón-Goméz1, José Roberto Belmonte-Vargas1

EVALUACIÓN in vitro DE PRODUCTOS BIOLÓGICOS Y FUNGUICIDAS SOBRE DE CEPAS

DE Fusarium Spp. DEL ESPÁRRAGO

RESUMEN

El objetivo de la presente investigación fue evaluar la respuesta in vitro de cuatro aislados de Fusarium spp., provenientes de plantas sintomáticas de esparrago de campos comerciales de Irapuato, Gto., a 16 agentes biológicos, ocho fungicidas, a las concentraciones comerciales y un testigo. Los tratamientos se evaluaron en un diseño experimental completamente al azar con arreglo factorial. El factor A correspondió a los aislados del hongo con cuatro niveles y el factor B a los productos de control con 25 niveles (4X25), con tres repeticiones. La comparación de medias se realizó con la prueba de Tukey (P < 0.05). Se hicieron 11 evaluaciones diarias del crecimiento promedio radial micelial (Cprm) por 11 días. Los cuatro aislados fueron sensibles a seis de los ocho fungicidas evaluados y al controlador biológico Trichoderma harzianum (Biotricho-H).

Palabras clave: Asparagus officinalis L., sensibilidad, hortalizas, patógenos del suelo.

1 Departamento de Agronomía, División de Ciencias de la Vida, Campus Irapuato-Salamanca, Universidad de Guanajuato. Irapuato, Guanajuato. Código Postal 36500, México. Email: [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]

ABSTRACT

The in vitro response of four Fusarium spp.-isolates from symptomatic asparagus plants of commercial fields of Irapuato, Gto., to 16 biological control agents and eight fungicides, at commercial concentrations and one control were evaluated. A split plot experimental design was used, with a factorial arrangement correction. Factor A corresponded to fungi isolates and Factor B to control agents. The comparison of means was carried out using a Tukey test (P<0.05), having 11 evaluations every 24 h of the Mycelial radial growth rates (Mrgr). The four isolates were sensitive to six of the eight evaluated fungicides and to the biological agent Trichoderma harzianum (Biotricho-H).

Key words: Asparagus officinalis L., sensitivity, vegetables, soil borne fungi.

INTRODUCCIÓN

Existen un gran número de factores que propician enfermedades en las plantas, por sí solos, o bien en combinación con uno o varios más que hacen que sea posible la aparición y desarrollo de la enfermedad. En los cultivos hortícolas, las enfermedades constituyen uno de los factores de mayor riesgo para su producción, por lo que resulta importante protegerlos del ataque de diversos patógenos (Agrios, 2005, pp. 414-426). En los últimos años, las enfermedades causadas por hongos han ocasionado fuertes pérdidas económicas en la producción de diferentes cultivos hortícolas en México (Montes-Belmont et al., 2003, pp. 300-303; Rodríguez et al., 2011, pp. 50-60; Pérez-Moreno et al., 2013a, p. 29; Pérez-Moreno et al., 2015, pp. 256-267). Estas pérdidas son variables año con año, y han estado en función de las condiciones climáticas, manejo del cultivo y control químico y biológico utilizado, llegando en algunos casos a alcanzar pérdidas del 100 % tal es el caso del estado de Guanajuato donde la pudrición blanca del ajo puede ocasionar pérdidas del 100% (Montes-Belmont et al., 2003, pp. 300-303; Michel-Aceves et al., 2009, pp. 18-26; Pérez-Moreno et al., 2013a, p. 29). Las enfermedades causadas por hongos fitopatógenos se han incrementado en casi todas las zonas productoras del país, convirtiéndose en uno de los problemas más importantes de los diversos cultivos hortícolas, siendo la región del Bajío una de las zonas con fuerte incidencia de enfermedades de origen fúngico (Montes-Belmont et al., 2003, pp. 300-303; Rodríguez et al., 2011, pp. 50-60; Pérez-Moreno et al., 2013a, p. 29). Las hortalizas son afectadas por una serie de enfermedades que merman su producción. La incidencia y severidad de estas depende del organismo que las causa, la susceptibilidad de la planta y el medio ambiente. De los principales factores a

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considerar en el proceso productivo son las enfermedades virales y fungosas, que se han incrementado en las regiones productoras de hortalizas (Moreno et al., 2004, pp. 339-346; Hao y Subbarao, 2005, pp. 717-725; Pérez-Moreno et al., 2013b, p. 127). La mayoría de los agricultores utilizan los fungicidas como método de control de enfermedades; sin embargo, por su uso excesivo, se puede inducir el desarrollo de resistencia en los patógenos a dichos agroquímicos, a la vez que se generan residuos tóxicos en alimentos y medio ambiente, poniendo en riesgo la salud del ser humano; esto ha llevado a la búsqueda de nuevos fungicidas, que en algunos casos se encuentran en otros organismos (biofungicidas) (Angulo-Escalante et al., 2009, pp. 84-92). En las últimas dos décadas se ha incrementado las enfermedades infecciosas en poblaciones naturales. En plantas se ha presentado un número sin precedentes de enfermedades fúngicas y micóticas, causando algunas de las más graves mortandades y extinciones jamás visto en las especies silvestres, lo cual pone en peligro la seguridad alimentaria. La actividad humana está intensificando la dispersión de las enfermedades fúngicas mediante la modificación de los ambientes naturales y por lo tanto la creación de nuevas oportunidades para la evolución (Fisher et al., 2012, pp. 186-194). Los resultados obtenidos sobre la respuesta de hongos fitopatógenos a la aplicación de fungicidas, indica que existe variabilidad en los patrones de sensibilidad a fungicidas dentro de los hongos fitopatógenos en hortalizas (Montes-Belmont et al., 2003, pp. 300-303; Rodríguez et al., 2011, pp. 50-60; Pérez-Moreno et al., 2013a, p. 29; Pérez-Moreno et al., 2015, pp. 256-267). El control biológico (CB) de fitopatógenos se presenta como una alternativa eficaz, económica y libre de riesgo frente a los numerosos y crecientes problemas derivados del uso indiscriminado de agroquímicos (Agrios, 2005, pp. 414-426). En el CB de enfermedades se utilizan microorganismos antagonistas en el sitio de infección, antes o después de que se presenten los fitopatógenos que interfieren en su supervivencia (Agrios, 2005, pp. 414-426; Michel-Aceves et al., 2009, pp. 18-26). La mayoría de los agentes antagonistas utilizados en control biológico son saprófitos debido a su facilidad de adaptación al medio y a su alta capacidad de competencia por nutrientes frente a otros organismos, dentro de este grupo de agentes de control biológico se encuentran los hongos, destacando el género Trichoderma spp., el cual posee varias características que lo ubican como un buen agente antagonista de otros hongos fitopatógenos (Nelson, 1991, 800p; Michel-Aceves et al., 2009, pp. 18-26; Pérez-Moreno et al., 2013a, p. 29; Pérez-Moreno et al., 2015, pp. 256-267). Es en este sentido que se han obtenido resultados satisfactorios de control biológico de fitopatógenos con especies del género Trichoderma spp., en un rango amplio de enfermedades del follaje y de la raíz, aun

siendo éstas muy agresivas (Nelson, 1991, 800p), porque tiene una gran capacidad de parasitar, competir por nutrientes o producir compuestos que resultan antagónicos para una gran variedad de hongos fitopatógenos de los géneros Rhizoctonia spp., Fusarium spp., Pythium spp., entre muchos otros. El uso de Trichoderma spp., como agente de biocontrol representa una alternativa viable, dadas las características de ser eficaz contra fitopatógenos foliares y del suelo en varios cultivos. Existen fungicidas recomendados, tal es el caso de los benzimidazoles y dicarboximidas; sin embargo, su efectividad en el campo es baja, ya que existen problemas de resistencia a dichos fungicidas y hay dificultad en la aplicación ya que no es fácil lograr mojar la parte inferior de las hojas que se encuentran en contacto con el suelo y con el patógeno (Mondino et al., 2003, pp. 75-78). El esparrago es una de las especies hortícolas que se producen en México, cuyo valor económico en el 2015 fue de 5,723 millones de pesos, al producirse 176,652 toneladas de producto provenientes de 19,297 hectáreas cosechadas en orden de importancia, en los estados de Sonora, Guanajuato, Baja California, Baja California Sur y Querétaro (SIAP-SAGARPA, 2015). Siendo el espárrago una hortaliza de exportación, goza de gran importancia por este concepto, reportándose que casi el 90% de la producción es exportada a Estados unidos y Europa, por lo que se constituye como una hortaliza altamente captadora de divisas, debido la demanda nacional es mínima. La zona del Bajío incluye los estados de Guanajuato, Aguascalientes, Jalisco, Michoacán, Querétaro y Zacatecas con una producción agrícola de importancia y con sistemas de producción y riego altamente tecnificados, en particular Zacatecas y Guanajuato presentan niveles de producción muy superiores respecto a otros estados (SIAP, 2012). El esparrago enfrenta diversos problemas entre las que destacan las enfermedades fungosas como la fusariosis causada por Fusarium spp. el cuál es el principal genero encontrado en el Perú para el cual se reportan varias especies (Delgado, 2016, 170p.). Con base en la problemática antes descrita, se planteó el desarrollo de esta investigación con el objetivo de evaluar la respuesta in vitro de cuatro aislados de Fusarium spp., de esparrago de Irapuato, Gto., a 16 agentes biológicos, ocho fungicidas y un testigo.


Localización del experimento y sitios de procedencia de los aislados. La investigación se realizó en campos de producción comercial de esparrago, en la tabla 1 (20°31’20.51”N 101°26´09.77”O), tabla 2 (20°31’21.98”N 101°26’23.56”O), tabla 3 (20°30’56.99”N

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101°26´08.39”O) y tabla 4 (20°31´07.00”N 101°26´38.14”O), del Rancho “Noria Nueva”, Irapuato, Gto., propiedad del Ing. José María Aguilera Hernández y en el laboratorio de Fitopatología de la División de Ciencias de la Vida del Campus Irapuato-Salamanca de la Universidad de Guanajuato, en El Copal, Irapuato, Gto.

Tratamientos evaluados. Se evaluó la respuesta in vitro de cuatro aislados de Fusarium spp., provenientes de plantas sintomáticas de esparrago de campos comerciales de Irapuato, Gto., a 16 agentes biológicos, ocho fungicidas, a las concentraciones comerciales y un testigo (Tabla 1).

Variables analizadas y fechas de evaluación. Se midió el diámetro de la colonia en dos direcciones, en la mayor y menor longitud, y el crecimiento micelial se obtuvo como el promedio de los valores en las dos direcciones. Se hicieron 11 evaluaciones diarias del crecimiento promedio radial micelial (Cprm) por 11 días. Las evaluaciones se realizaron de cada una de las tres repeticiones de cada tratamiento, durante el periodo que duro en crecer el hongo y cubrir el 100 % de la caja del testigo (Pérez-Moreno et al., 2013a, p. 29; Pérez-Moreno et al., 2015, pp. 256-267).

Análisis estadístico. Se usó un diseño experimental completamente al azar, con arreglo factorial, con tres repeticiones. Al factor A le correspondió los aislados del hongo, el cual tuvo cuatro niveles. Al factor B se le asignó los productos biológicos y fungicidas, los cuales tuvieron 25 niveles; lo anterior dio un total de 100 tratamientos. La comparación múltiple de medias se hizo con la prueba de Tukey P<0.05; los análisis de varianza y la comparación múltiple de medias se realizó con el software libre R Development Core Team (2008).


Se observaron diferencias altamente significativas para el factor A: aislados del hongo Fusarium spp., para el factor B: productos biológicos y fungicidas; y para la interacción de aislados por fungicidas y productos biológicos, en las variables de crecimiento micelial a las 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168, 216, 240 y 264 horas, respectivamente, lo anterior significa que tanto los aislados de Fusarium spp., como los tratamientos de productos biológicos y fungicidas usados propiciaron al menos un crecimiento micelial (Tabla 2). El aislado que creció más rápido fue el Fusarium spp., de la tabla 2, seguido de

Fusarium spp., de la tabla 1 y Fusarium spp., de la tabla 4 en comparación con Fusarium spp., de la tabla 3 que fue el que desarrollo el crecimiento micelial más lento (Tabla 3).Los cuatro aislados fueron sensibles a siete de los 25 tratamientos evaluados (Tabla 4). Los cuatro aislados fueron sensibles a seis de los ocho fungicidas: Dicloran, Benomilo, Tebuconazole, Ciprodinilo-Fludioxonilo, Clorotalonil-Cymoxanil, Clorotalonil y al controlador biológico Trichoderma harzianum (Biotricho-H), es decir, los que no presentaron Cprm (Tabla 4). Los agentes de control biológico que tuvieron los mayores efectos fungistáticos hacia los aislados de Fusarium spp., entendiendo esto como los que propiciaron los menores crecimientos promedio radial micelial (Cprm), a los 11 días posteriores a la confrontación, fueron: Trichoderma viride (Esporalis), Microorganismo (BPG-Plus), Trichoderma sp. (Trichoderma), Trichoderma harzianum (Natucontrol) y Streptomyces lydicus (Actinovate), en comparación con Gliocadium virens (Soil gard), Bacillus subtillis, B. cereus, B. megaterium (Rhizobac combi), Bacillus subtillis (Probac bs), Trichoderma harzianum (Triko root) y Bacillus sp., Glomus sp. (Soil cure), los cuales causaron un menor o un nulo efecto fungistático hacia los aislados (Tabla 4); los resultados obtenidos en la investigación coinciden con los reportados por Pérez et al. (2015), al evaluar los mismos productos biológicos y fungicidas, contra Sclerotinia spp. y Stromatinia cepivora. La variabilidad observada en el comportamiento de los aislados de Fusarium spp., a los diferentes productos biológicos y fungicidas utilizados para su control, es un ejemplo de lo que se observa en campo. Por ello los resultados de este estudio sugieren que el diagnóstico etiológico, el uso racional de los fungicidas y controladores biológicos, la rotación de cultivos y en general un manejo integrado de la fusariosis o secadera del esparrago serán fundamentales para continuar las siembras de esparrago en el Bajío Guanajuatense y en general en el territorio Mexicano.

CONCLUSIONES

1.- Existe variabilidad en la sensibilidad a fungicidas y productos biológicos dentro de Fusarium spp., del cultivo de esparrago, del estado de Guanajuato, México.2.- El Dicloran (Botran), Benomilo (Blindaje 50), Clorotalonil-Cymoxanil (Strike), Ciprodinilo-Fludioxonilo (Swish), Tebuconzole (Tebucur) y Clorotalonil (Trevanil) mostraron ser los fungicidas más tóxicos para los aislamientos de Fusarium spp., aislados de esparrago.3.- Los aislamientos de Fusarium spp., del cultivo de esparrago, fueron más insensibles a los fungicidas; Iprodione (Rovral) y Boscalid (Cabrio).

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4.- Los aislamientos de Fusarium spp., del cultivo de esparrago, fueron sensibles al producto biológico, Trichoderma harzianun (Biotricho-H).5.- Trichoderma viride (Esporalis), Microorganismo (BPG-Plus), Trichoderma sp. (Trichoderma), Trichoderma harzianum (Natucontrol) y Streptomyces lydicus (Actinovate) fueron los productos biológicos que ejercieron un mayor efecto fungistático hacia Fusarium spp. de esparrago.

Agradecimientos

A la División de Ciencias de la Vida, del Campus Irapuato-Salamanca, de la Universidad de Guanajuato (DICIVA-CIS-UG), por el apoyo otorgado para la realización de la presente investigación.

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(Solanum lycopersicum) Cultivado en Invernadero en la Zona Centro de Michoacán. Revista Mexicana de Fitopatología 29(1):50-60.

SIAP. (2012). Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. Avance de siembras y cosechas. Resumen Nacional por producto, Otoño –Invierno 2012 de riego y temporal. http://www.siap.gob.mx/index.php?option=com_wrapper&view=wrapper&Itemid=351 (consulta, julio 2014).

SIAP. (2015). Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. Avance de siembras y cosechas. Resumen Nacional por producto, Otoño –Invierno 2015 de riego y temporal.

[http://www.siap.gob.mx/index.php?option=com_wrapper&view=wrapper&Itemid=

351] consultado marzo 2017.

Tabla 1. Compuestos de controladores biológicos y fungicidas a utilizar,

y las dosis a emplear en este estudio.

No Nombre común Nombre comercial Dosis comercial

Dosis en 0.25 l de PDA

1 Streptomyces lydicus Actinovate 525 g ha-1 0.4375 g

2 B. subtillis Bacillus subtillis 1.5 l ha-1 1.25 ml

3 B. subtillis Probac BS 0.75 l ha-1 0.625 ml

4 B. subtillis Serenade Max 2.0 kg ha-1 1.66 g

5Pseudomonas fluorescens, B. subtillis, B. cereus, B.

megateriumRhizobac combi 1.0 kg ha-1 0.833 g

6 Microorganismos BPG-Plus 0.75kgha-1 0.625 g

7 T. viride Esporalis 2.75kgha-1 2.291 g

8 T. harzianum Triko root 1.0 kg ha-1 0.833 g

9 B. subtillis Probacil 1.0 l ha-1 0.833 ml

10 Gliocadium virens SoilGard 12G 3.5 kg ha-1 2.916 g

11 Bacillus sp., Glomus sp. Soil Cure 1.0 l ha-1 0.833 ml

12 Trichoderma sp. Trichoderma 900 g ha-1 0.75 g

13Microbispora aerata,

Actinomadura viridis, B. subtillis, Streptomyces sp.

Baklillis 1.5 l ha-1 1.25 ml

14 T. harzianum Biotricho-H 625 g ha-1 0.520 g

15 B. subtillis Natu Bac-s 1.0 l ha-1 0.833 ml

16 T. harzianum NatuControl 120 g ha-1 0.1 g

17 Benomilo Blindaje 50 450 g ha-1 0.375 g

18 Boscalid Cabrio 0.80 g ha-1 0.66 g

19 Ciprodinilo, Fludioxonilo Swish 1.0 kg ha-1 0.833 g

20 Tebuconazole Tebucur 1.5 l ha-1 1.25 ml

21 Iprodione Rovral 2.0 kg ha-1 1.665 g

22 Dicloran Botran 6.0 kg ha-1 5 g

23 Clorotalonil, Cymoxanil Strike 2.2 k ha-1 1.80 g

24 Clorotalonil Trevanil 2.5 k ha-1 2.08 g

88 89

Tabla 2. Significancia de los factores y la interacción de las variables analizadas para el cultivo de esparrago.

No. Crecimiento radial micelial (CRM) en cmF0

A:aisladosF0 B:productos

F0

interacción

1 CRM a las 24 horas ** ** **


3 CRM a las 72 horas N.S. ** **

4 CRM a las 96 horas * ** **






10 CRM a las 240 horas ** ** **

11 CRM a las 264 horas ** ** **

** Altamente significativo; * Significativo; N.S. No significativo.

F0= Estadístico de prueba.

Tabla 3. Crecimiento promedio radial del micelio (CPRM) de cuatro aislados del hongo fitopatógeno Fusarium spp del cultivo de esparrago en medio PDA con productos biológicos y fungicidas.

AisladoCPRM (cm)

24 h 48 h 72 h 96 h 120 h 144 h 168 h 192 h 216 h 240 h 264 h

Fusarium spp, tabla 1 1.01b 1.30bc 1.63 1.79ab 2.01a 2.32 b 2.49a 2.69a 2.89a 3.07a 3.26a

Fusarium spp, tabla 2 1.0a 1.21a 1.58 1.91 b 2.2 b 2.5 c 2.72 b 3.04 b 3.30 b 3.52 b 3.80b

Fusarium spp, tabla 3 1.0a 1.26ab 1.57 1.75a 1.97a 2.17a 2.42a 2.63a 2.79a 2.95a 3.13a

Fusarium spp, tabla 4 1.0a 1.33 c 1.63 1.86ab 1.98a 2.20a 2.44a 2.60a 2.81a 3.01a 3.22a

Cada valor representa el crecimiento promedio del micelio del aislado en 25 tratamientos.

Valores en cada columna con letras diferentes, son estadísticamente diferentes.

Comparación Múltiple de Medias DSH Tukey P<0.05.

90 91

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Abraham Rojano Aguilar1, Raquel Salazar Moreno1, Jorge Flores Martínez2, Waldo Ojeda Bustamante

EL AGUA EN EL VALLE DE MÉXICO2

RESUMEN El agua en el valle de México, es un recurso que ha ido pasando de la abundancia a la escasez por diferentes razones, un incremento poblacional desproporcionado y sin planeación correlacionado con el consumo de agua, asi como un conjunto de malas decisiones y omisiones que han hecho del agua se convierta en un verdadero problema, en sus diferentes modalidades de predicción, cuantificación, entendimiento, manejo y control. Así, el agua es algo más que la visión poética de transparencia, tranquilidad, pureza, limpieza y traviesa; es también turbidez, violencia y sus estragos en la sociedad y el resto de la naturaleza viva, y que por su presencia o ausencia causa problemas de dimensiones gigantescas en cualquiera de sus fases: sólida, liquida o gaseosa. En este trabajo tan solo se esboza brevemente un panorama general del agua, del pasado, presente y futuro en el valle de México.

Palabras Clave: Rio, agua contaminada, modelos

ABSTRACTWater in the valley of Mexico is a resource that has gone from abundance to scarcity for different reasons, a disproportionate and unplanned population increase correlated with water consumption, as well as a set of bad decisions and omissions on water becomes a real problem, in its different modalities of prediction, quantification, understanding, management and control. Thus, water is something more than the poetic vision of transparency, tranquility, purity, cleanliness and naughty; Is also turbidity, violence and

1 Universidad Autónoma Chapingo. E-mail: [email protected] ([email protected])2 Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. E-mail: [email protected] ([email protected])

its ravages over society and the rest of the living nature, and that by its presence or absence causes problems of gigantic dimensions in any of its phases: solid, liquid or gaseous. In this paper we only briefly outline a general panorama of water, past, present and future in the valley of Mexico.

Keywords: River, contaminated water, models

INTRODUCCIÓN El agua es uno de los recursos básicos y fundamentales de la vida, es el inicio y puede ser el fin de la vida misma. Su presencia, restricción o ausencia tiene gran significado para el hombre, la sociedad, plantas y animales. El agua está afuera, adentro y dentro de un conjunto innumerable de procesos y reacciones químicas, cuyo estudio completo es un reto gigantesco. La simpleza de los modelos del agua en cualquier sección o etapa del ciclo, quizás son una caricatura cuando empiezan a involucrarse más interacciones de los previstos. La evaluación y cuantificación de los recursos hídricos a nivel global ha sido una tarea encomiable para cualquier diagnóstico, y nos permite visualizar y dimensionar las magnitudes del objeto en estudio, y del cual solo una reducida parte es viable para el consumo humano.

Cuadro 1. Cantidades y porcentajes estimados de agua en la tierra.

Fuente: https://water.usgs.gov/gotita/earthwherewater.htm

Así las cantidades disponibles de agua dulce para cada habitante, se ha estimado en el siguiente Cuadro 2. Donde es posible observar que Oceanía y Sudamérica son los más socorridos y en cambio África del norte es el mas vulnerable y cabe mencionar que aun dentro de cada macro región existen heterogeneidad.

94 95

Cuadro 2. Recursos de agua dulce por macro regiones en el mundo.

Fuente: http://www.comoves.unam.mx/numeros/articulo/54/el-agua-como-recurso

La magnitud de las cantidades de agua no han cambiado en millones de años, sin embargo su continuo fluir ha hecho que el mundo sea como lo conocemos, y las velocidades de cada ciclo son diferentes como puede verse en la Figura 1. Y donde los tiempos de permanencia pueden variar de algunos días como en la atmosfera o de miles de años como en el agua subterránea y los polos.

Figura 1. Tiempos de permanencia promedio del agua en las diferentes etapas del ciclo del agua.

Fuente]: http://www.comoves.unam.mx/assets/revista/54/el-agua-como-recurso.pdf

Específicamente, para la geografía original del valle México como una cuenca endorreica, donde cinco grandes lagos eran alimentados por 45 ríos distribuidos en la periferia del valle, ha cambiado no solo por el crecimiento no planeado de la mancha urbana sino también por las grandes obras hidráulicas que lo alimentan y drenan. El valle de México consiste en un área de 9000 km2 localizada a mas de 2200 m sobre el nivel de mar, y con algunas montañas circundantes de más de 5000 m sobre el nivel del mar. El valle estuvo conformado por cinco grandes lagos interconectados(Chalco, Xochimilco, Texcoco, Xaltocan, y Zumpango) ahora prácticamente extintos ( https://en.wikipedia.org/wiki/Valley_of_Mexico). Así, históricamente, el agua en el valle de México, desde los tiempos antiguos se usó para la agricultura, pesca y transportación. Quizás de su importancia, deriva que uno de los dioses más connotados en el mundo indígena (Tlaloc) estaba dedicado a la lluvia. Dicha dignidad no solo manejaba la lluvia, sino que extendía su poder y control de la naturaleza con los truenos, centellas, vientos, huracanes y hasta terremotos. Pero con la llegada de los españoles la concepción cambio un poco, y la relación con el agua aunque primero siguiendo la experiencia de los indígenas, sirvió para construir estructuras para el manejo del agua como los canales y bordos; pero un gran salto de avanzada fue el aprovechamiento de la tecnología romana para construir acueductos con el uso de arcos de piedra. Se pudo trasladar agua de una fuente a una necesidad, por medio de la fuerza de gravedad, sin perder demasiada carga hidrostática o cruzar cañadas y valles.

Figura 2. Localización de la cuenca del valle de México y su relación con el entorno,

de las cuencas de fuente de agua y desagüe.

96 97

Sin embargo dichas soluciones eran muy locales, y frecuentemente había inundaciones que provocaron en la sociedad un terror e inseguridad, traducido en tragedias y miedos a la fuerza devastadora del agua ya sea embalsada o en movimiento. Por lo tanto, la solución encargada a Enrico Martínez, hizo que se pensara en sacar el agua de la cuenca por gravedad por medio de un túnel en el siglo XVII. Las consecuencias ya las conocemos y ahora padecemos con un valle que se seca y una población que sufre de sequias y carece de agua potable, pero aun así se ha seguido con la misma idea ampliando y construyendo obras hidráulicas de desagüe de magnitudes gigantescas, que conectan las cuencas del valle de México con la de Tecolutla(Legorreta, 2013). La lógica de solución ha sido buscar nuevas fuentes de agua aparte del bombeo del agua subterránea cada vez más grandes y lejanas. Las nuevas fuentes externas de agua viene de otra cuenca (Cutzamala) y dichas aguas tienen que superar los bordes de la cuenca también por medio del bombeo, para entrar al valle de México, ser utilizadas y después salir a los valles de Hidalgo. Interesante que la evolución del problema ahora involucre al menos con tres diferentes cuencas cuando el problema original era en una (Figura 3). A una cuenca le quitamos agua limpia, a otra cuenca le surtimos agua subsidiada y con mucho desperdicio con fugas por una red de distribución envejecida y finalmente otra cuenca recibiendo aguas grises con fuertes cargas de contaminación, pero que como un caso anecdótico, ha servido para que la agricultura florezca aun con las amenazas de fuertes problemas de contaminación futuros. El fenómeno es por demás otro círculo o ciclo de la contaminación: Los contaminantes son mandados a regar las plantas en otra cuenca, y después los productos agrícolas regresados para el consumo en la Ciudad de México. El problema ahora a resolver es no solo de cantidad sino de calidad simultáneamente. Un detalle o problema adicional que poco a poco se ha ido haciendo relevante; el bombeo de aguas subterráneas en el valle de México, ha ido generando un hundimiento paulatino que no solo destruye las construcciones, sino que empieza a obligar también a bombear las aguas negras del Valle de México hacia los destinos finales en Hidalgo (Cruickshank, G. 1995; Diez-Pérez, A. 1998) Así, investigar la mecánica del movimiento del agua en el Valle de México, implica explorar diferentes ángulos o aristas, donde la historia desde tiempos prehispánicos y el actual desarrollo de la Ciudad de México con mas de 21 millones de habitantes. Esto trae consigo hasta puntos contradictorios que en algún momento deberán resolverse. El agua al igual como los otros restantes tres elementos básicos descritos por los griegos tiene sus peculiaridades y relaciones especiales con la sociedad. La naturaleza del ciclo del agua definida en cuatro pasos, tiene que ser revisada, entendida y discutida no solo en cada etapa, sino también cuantificada en cada uno de sus detalles. Dichos lagos fueron alimentados por ríos localizados en las cuencas locales de la periferia y dentro de la ciudad: Actualmente, los más notables están con fuerte contaminación y se usan como drenaje: Magdalena, Piedad, Churubusco, Consulado,

y Remedios. Curiosamente algunos nuevos ríos solo transportan vehículos, y se ha cambiado hasta la concepción de flujo de agua por el de flujo de automotores, donde se habla de ríos, arroyos y canales vehiculares.

Figura 3. Izquierda: Rio la Piedad (Viaducto) actualmente con el agua entubada y el arroyo vehicular. Derecha: vista futura con el cauce al aire libre propuesto como una solución

Fuente: izquierda, google; derecha, http://www.univision.com/noticias/citylab-medio-ambiente/los-rios-invisibles-de-la-ciudad-de-mexico

DISCUSIÓN Específicamente, para el entendimiento del agua como un proceso cíclico no solo que le ha dado forma a la cuenca del valle de México, sino también las rutas y el movimiento del agua provocado por las fuerzas de gravedad, y las obras hidráulicas de desagüe. El desafío es encontrar as formas mas eficientes del manejo y operación del agua en armonía con las crecientes demandas de una sociedad en constantes cambios. El hombre siempre ha querido sacar los máximos beneficios de los elementos de la naturaleza que lo rodean, aunque a veces pague caro por decisiones erradas. La sociedad aunque siempre comodina, aletargada y solo algunos de sus más conspicuos elementos buscan los mejores escenarios futuros, por lo que siempre hay propuestas novedosas con cambios que a veces al final llevan la idea del eterno retorno a convivir con los escenarios del pasado, pero con las ventajas de una vida moderna, libre de plagas, enfermedades y sobresaltos. La idea final de una de las propuestas del agua en el valle de México, es convivir con el agua de una forma más funcional, e integral, y donde el uso, reúso y el reciclado con tecnologías de tratamiento moderno que permitan generar un mejor entorno ambiental como se ve tan solo en una sección de la ciudad

98 99

como se ve en la Figura 3, y que coincide con algunos de los sueños de las pinturas clásicas de Diego Rivera haciendo al valle de México como una nueva Venecia.

CONCLUSIONESLa realidad sigue demostrando que la naturaleza del agua, por su participación en numerosos procesos de la vida, se debe tomar en cuenta seriamente en cualquier escala de su ciclo o de otros en los que participa, actúa y transforma. Asimismo, en las diferentes etapas de su recorrido por la parte terrestre, ya sea sujeta a las fuerzas gravitacionales en su fase liquida como es el de precipitación, almacenamiento, transportación, distribución, colecta drenaje, y desagüe; o también, a las leyes de la evaporación y condensación dentro de las teorías cinéticas de las moléculas. Pero entre la precipitación, evaporación y condensación, se anexan y suceden muchos fenómenos como la infiltración, y transpiración, que le proveen y enriquecen al ciclo del agua con y diferentes rutas. Nada es estático, todo es fluir y cambiar, quizás por eso, el filósofo griego Heráclito, decía que es imposible bañarse en el mismo rio dos veces, el cauce, y su composición siempre serán diferentes, mas ahora con la contaminación, que ya no se puede bañar ni una sola vez. En suma, en este trabajo se da una descripción breve del ciclo del agua en el valle de México.

LITERATURA CITADA Legorreta, Jorge. (2013). Los ríos de la ciudad de México: pasado, presente y futuro. Ciencias 107-108, julio 2012-febrero 2013, 18-32. [En línea]Cruickshank, G. 1995. Proyecto Lago Texcoco: Rescate Hidrogeológico. Comisión Nacional del Agua. Gobierno de la Ciudad de México, México. 111 pp.Diez-Pérez, A. 1998. Análisis de las zonas de recarga de acuíferos mediante la percepción remota: Aplicación a la Cuenca de Almoloya del Rio. Masters thesis. Universidad Autónoma del Estado de México, México, 156 pp.http://water.usgs.gov/gotita/earthwherewater.html

José Eduardo Rosales-Vicelis1, José Humberto López-Díaz1, Agustín Ruiz-García1, Efrén Fitz-Rodriguez1*

SIMULACIÓN DE LA TEMPERATURA DEL AIRE AL INTERIOR DE UN INVERNADERO

USANDO MATLAB Y SIMULINK

RESUMEN

El presente trabajo tiene como finalidad la implementación de un modelo dinámicos para la simulación del ambiente de un invernadero con ventilas laterales y cenitales. El modelo combina un conjunto de ecuaciones diferenciales lineales de primer orden, que caracterizan el balance de energía del aire interior. La simulación dinámica de los modelos matemáticos se realizó con las herramientas de software de MATLAB® y SIMULINK®. Se simularon cuatro escenarios con diferentes configuraciones de apertura de ventilas laterales y cenitales para evaluar el comportamiento de la temperatura del aire al interior del invernadero. Los resultados obtenidos en la simulación mostraron buena concordancia en comparación con mediciones realizadas en un invernadero de 300 m2.

ABSTRACT

This work aims to implement a dynamic model to simulate the environment of a greenhouse equipped with side and ridge vents. This model combines a set of first order linear differential equations characterizing the inside air. The dynamic simulation of the mathematical model was implemented with the MATLAB® and SIMULINK® software tools. In order to

1 Posgrado en Ingeniería Agrícola y uso Integral del Agua, Universidad Autónoma Chapingo. km 38.5 carretera-México-Texcoco S/N, Chapingo Estado de México. C.P. 56230. E-mail: [email protected] ([email protected]) ([email protected]) ([email protected])

100 101

evaluate the dynamic behavior of the greenhouse air temperature, five different scenarios were simulated by implementing different side vent opening configurations. The simulation results showed good agreement with data recorded in a 300 m2 greenhouse.

Palabras clave: Agricultura en ambientes controlados, simulación dinámica, modelos mecanicistas, Modelos dinámicos, control ambiental

INTRODUCCIÓN

El principal objetivo de un invernadero es mejorar las condiciones ambientales para el crecimiento y desarrollo de los cultivos, con lo cual se incrementa la eficiencia de la producción, se mejora la calidad y se eleva la productividad. Qué tan factible es lograr esto, depende de las condiciones climáticas específicas de cada región. Para poder mejorar el control climático de los invernaderos y el diseño de las estructuras para una región en particular surge la necesidad de modelar y simular los procesos térmicos que tienen lugar en un invernadero y analizar el comportamiento de las variables ante los cambios de las condiciones ambientales externas y a la acción de los sistemas actuadores implementados. El microclima de un invernadero puede ser estudiado por experimentación o simulación, y con este último método se puede caracterizar más rápidamente, a menor costo, de manera flexible y repetible (Wang y Boulard, 2000). Predecir el clima dentro de un invernadero puede ayudar a los productores a mejorar el manejo del cultivo; a los tecnólogos para mejorar la operación los diferentes sistemas (calefacción, ventilación, enfriamiento, etc.) implementados para la modificación del ambiente. La gran cantidad de variables presentes dentro de un invernadero hace que su manejo no sea trivial por lo que en este trabajo se estudiará uno de los temas de mayor importancia, que consiste en el control de la temperatura, la cual es responsable, en buena medida, del crecimiento y desarrollo de las plantas. La modelación del microclima del invernadero, requiere un mínimo de cuatro ecuaciones no lineales que relacionen el intercambio de calor entre el aire interior, las plantas, el suelo y la cubierta, para condiciones climáticas dadas y otros parámetros de diseño como volumen, la forma, la altura, la orientación y lugar (Critten et al., 2002). En el presente trabajo propone analizar el comportamiento dinámico del clima de un invernadero aplicando modelos dinámicos para simular la temperatura del aire dentro del invernadero a partir de datos de radiación solar, temperatura exterior y velocidad del viento. El enfoque presentado se aplica a las condiciones climáticas de Texcoco, Estado

de México. Los datos utilizados para validar las simulaciones se han recolectado en un invernadero ubicado en la misma zona de aplicación.

MATERIALES Y METODOS

Con un balance de energía del espacio interior del invernadero, se plantea un modelo dinámico para determinar la temperatura del aire, y en este caso las variables de estado que incluye el modelo son: la temperatura del aire del interior del invernadero (Ti) y la temperatura de la masa térmica en el invernadero (Tm). Las ecuaciones diferenciales del modelo se implementaron computacionalmente en el ambiente de MATLAB® y SIMULINK®. Las variables de entrada del modelo son temperatura del aire exterior, radiación solar, velocidad del viento y porcentaje de apertura de las ventanas laterales y cenitales. Los datos climáticos se obtuvieron de la estación meteorológica automática de Chapingo de la página web oficial del Sistema Meteorológico Nacional. Se realizaron 4 escenarios diferentes de apertura de ventilas laterales, donde las ventilas cenitales se encuentran completamente cerradas, para simular la temperatura del aire al interior del invernadero:

• Caso 1: Apertura de las ventilas laterales al 25%• Caso 2: Apertura de las ventilas laterales al 50%• Caso 3: Apertura de las ventilas laterales al 75%• Caso 4: Apertura de las ventilas laterales al 100%

Para medir la temperatura del aire al interior del invernadero, se desarrolló un dispositivo para registrar los valores (Figura 1). Este dispositivo incluye un microprocesador Arduino y componentes electrónicos encapsulados en una caja, la cual se ubicó al centro del invernadero a una altura de 2 m, para comparar las mediciones del datalogger con los resultados de la simulación del caso 2 (apertura de las ventilas al 50%). Las mediciones se realizaron en un Invernadero de 300 m2 ubicado en la Universidad Autónoma Chapingo, México, (19° 29’ N, 98° 53’ O y 2250 m de altitud). El invernadero es de una bahía de 10x30 m, de largo y ancho, con una altura máxima de 7.6 m.; con cubierta de polietileno de una sola capa para las paredes laterales, con excepción de la pared norte que tiene cubierta de policarbonato y el techo con cubierta de dos capas de polietileno; cuenta con dos ventanas laterales y dos ventanas cenitales de tipo aguilón; el área total de apertura de ventanas laterales es 153 m2.

102 103

Figura 1. Prototipo del dispositivo para registro de datos: a) Circuito y componentes; b) Instalación en el invernadero.

a)

b)

MODELO MATEMATICO

Para el sistema propuesto se usan modelos simplificados (Figura 2). En el balance de energía se excluye el flujo de calor latente debido a la evapotranspiración de las plantas, al igual que los efectos de la humedad. En general, para el desarrollo del modelo, se consideraron los siguientes supuestos:• La temperatura del aire al interior del invernadero es uniforme.• El techo del invernadero es horizontal.

• Los efectos de la humedad y calor latente del vapor de agua son ignorados.• El invernadero está vacío, sin plantas.• Transferencia de calor por radiación se ignoran, excepto la radiación solar.

A continuación, se presentan los modelos matemáticos usados para la simulación.2.1 Balance de energía dentro del invernaderoEl balance de energía del invernadero con ventilación natural puede ser expresado como se muestra en la siguiente ecuación:

(1)

Donde Cair es el calor especifico del aire húmedo (Jk-1C-1), es la densidad del aire (kgdryair m

-3), es la altura promedio del invernadero (m), Tin es la temperatura del aire dentro invernadero, Qsolar es la tasa de transferencia de calor por la radiación solar, QIV es el intercambio de energía por infiltración y ventilación, Qconnv,cond es la tasa de transferencia de energía por convección y conducción, Qm es la energía transferida entre la masa térmica y el aire.

Figura 2. Flujo de energía dentro del invernadero que define el balance de energía del modelo.

La tasa de radiación solar puede calcularse de la siguiente manera (Fitz-Rodríguez et al., 2010):

104 105

(2)Donde es la reflectancia de la radiación solar sobre la superficie del suelo (adim) es la radiación solar global (), y es la transmitancia de la cubierta del invernadero a la radiación solar directa (adim).La pérdida de calor debido a la ventilación y la infiltración puede ser calculado como:

(3)Donde es el área de la superficie del suelo del invernadero (m2), es la temperatura del aire exterior (°C) y es la tasa de ventilación [].Para un invernadero equipado con ventanas cenitales y laterales, Kittas et al.(2002) obtuvo la siguiente ecuación para calcular el efecto combinado:

(4) Donde es un coeficiente de descarga (adim), g es la aceleración de la gravedad (), es el área de apertura de la ventila cenital (), es el área de apertura de las ventilas laterales (), es un coeficiente del viento (adim), es la velocidad del viento ()La tasa de transferencia de calor por conductividad y convección puede ser calculado mediante:

(5)Donde es el coeficiente global de transferencia de calor entre el aire interior y la cubierta () y es la proporción de la superficie de la cubierta () entre la superficie del suelo ().El calor transferido entre la masa térmica y el aire, depende principalmente de la diferencia de temperatura (Herrero, 2007):

(6)Donde es un coeficiente de conductividad entre el aire y la masa térmica () y es la temperatura de la masa térmica (°C).El cambio de temperatura de la masa térmica está dado por:

(7)Donde es la capacidad térmica de la masa térmica (), es la energía almacenada por la

masa térmica durante el día (W), es el intercambio de energía con la masa térmica (W) y es la energía perdida a través del suelo (W). (8)

(9)

(10) Donde es la tasa de calor absorbida por la masa térmica, es el coeficiente de conductividad entre el aire y la masa térmica (), es el coeficiente de conductividad entre la masa térmica y el suelo (), es la temperatura del suelo a la profundidad de referencia (°C) y es la profundidad de referencia (m).

El diagrama relacional (Figura 3) resume el modelo matemático y muestra la relación de las variables de entrada, las variables de estado y los diferentes flujos de calor que definen el balance de energía. La magnitud de los parámetros del modelo matemático se presenta en el Cuadro 1.

Figura 3. Diagrama relacional del modelo matemático

Temperatura exterior

Radiaciónglobal

Velocidad delviento exterior

Área de la ventana Cenital

Área de la ventana Lateral

Qsolar Qinf,ventQconv,cond Qm

Qsm Qm Qf

106 107

Cuadro 1. Parámetros usados en el modelo de simulaciónSímbolo Valor Unidad Descripción

1010 Calor especifico del aire húmedo

1.25 Densidad del aire

6.5 m Es la altura promedio del invernadero

Tasa de transferencia de calor por la radiación solar

Intercambio de energía por infiltración y ventilación

La tasa de transferencia de calor por convección y conducción

Es la energía transferida entre la masa termica y el aire

0.75 (b) adim Transmitancia de la cubierta del invernadero a la radiación solar directa

0.5 (b) adim Reflectancia de la radiación solar sobre la superficie del suelo

Radiación solar

300 m2 Área del piso del invernadero

787.72 m2 Área del piso del invernadero

]. Tasa de ventilación

°C Temperatura del invernadero

°C Temperatura del aire exterior

0.6 (c) adim Coeficiente de descarga

9.81 Aceleración de la gravedad

0 Área de apertura de la ventila cenital

110 Área de apertura de las ventilas laterales

0.1 (c) adim Coeficiente de efecto de viento

Velocidad del viento

4.0 (b) Coeficiente global de transferencia de calor entre el aire interior y la cubierta

adim Proporción de la superficie de la cubierta entre la superficie del suelo

°C Temperatura de la masa térmica

(a) Capacidad térmica de la masa térmica

W Intercambio de energía con la masa térmica

W Energía almacenada por la masa térmica durante el día

W Energía perdida a través del suelo

0.11 (a) adim Tasa de calor absorbida por la masa térmica

2.5 (a) Coeficiente de conductividad entre el aire y la masa térmica

2 (a) Coeficiente de conductividad entre la masa térmica y el suelo

horas Tiempo usado en la solución numérica

17 (a) °C Temperatura del suelo a la profundidad de referencia

6 (a) m Profundidad de referencia

(a) Herrero et al., 2007; (b)Fitz et al., 2010; (c) Kittas et al., 2002

RESULTADOS Y DISCUSION

Se implementó el modelo matemático para cada configuración de ventilación, y para validar los resultados del modelo simulado se utilizaron las mediciones de la temperatura del aire interior. Se simularon y validaron cuatro diferentes configuraciones de ventilación en diferentes periodos de medición. Por lo tanto se definieron condiciones climáticas externas para cada periodo de simulación y medición (Figura 5). Los siguientes periodos de medición fueron utilizados para validar la respectiva configuración de ventilación:

• Apertura de las ventilas laterales al 25%: 2-3 de septiembre de 2017• Apertura de las ventilas laterales al 50%: 13-14 de agosto de 2017• Apertura de las ventilas laterales al 75%: 5-6 de septiembre de 2017• Apertura de las ventilas laterales al 100%: 28-29 de agosto de 2017

Las condiciones iniciales para cada simulación se determinaron en base a las mediciones del sensor de temperatura del aire instalado en el invernadero.

Figura 4. Condiciones climáticas externas para la apertura de ventilas al 25%.

Sep 02, 00:00 Sep 02, 12:00 Sep 03, 00:00 Sep 03, 12:00 Sep 04, 00:002017

0

10

20

30

Tem

pera

tura

, °C

Temperatura exterior

Tout


0

200

400

600

800

Rad

iaci

ón g

loba

l, W

m-2

Radiacion global

Rg


0

5

10

Velo

cida

d, m

s-1

Velocidad del viento

V

108 109

Después de implementar el modelo matemático para cada configuración de ventilación, se compararon las predicciones de la simulación con las mediciones de temperaturas del aire interior del invernadero (Figura 5, Figura 6). Los resultados de las predicciones de temperatura de la masa térmica se omitieron debido a que estos se desvían del objetivo de la investigación. Para cuantificar la eficacia del modelo de temperatura del aire se determinó el Error Cuadrático Medio (RMSE, por sus siglas en ingles) para cada configuración y el coeficiente de correlación entre las predicciones y las mediciones para cada configuración analizada (Cuadro 2). La magnitud de estos nos permitieron analizar la variabilidad entre las temperaturas y determinar si el modelo utilizado predice correctamente la temperatura del aire.

Figura 5. Temperaturas medidas y simuladas en el invernadero para aperturas al 25% y 50%

Sep 02 Sep 03 Sep 042017

5

10

15

20

25

30

35

40

Tem

pera

tura

(o

C)

Apertura de ventilas al 25%

Tin sim

Tin med

Tout

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

Temperatura medida, °C

15

20

25

30

Tem

pera

tura

sim

ulad

a, °C

Correlación de temperaturas

Aug 13 Aug 14 Aug 152017

5

10

15

20

25

30

35

40

Tem

pera

tura

(o

C)


Tin sim

Tin med

Tout

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30


15

20

25

30

Tem

pera

tura

sim

ulad

a, °C


La naturaleza de las predicciones corresponde correctamente con las mediciones realizadas. La diferencia de temperaturas al interior y exterior del invernadero disminuye con el aumento de la apertura de ventilas; esto es debido a que el área de ventilación aumentó, permitiendo una mayor cantidad de intercambio de calor con las condiciones del exterior del invernadero. El coeficiente de correlación en todas las configuraciones

analizadas es mayor a 0.98, por lo tanto, se puede aceptar dicho modelo para predecir la temperatura del aire. La predicción de temperaturas se ajusta correctamente con aperturas de ventilas al 75% y 100%. El error aumenta en las aperturas al 25% y 50%. Esto es consecuencia de los parámetros que definen el modelo de ventilación, por lo tanto se debe considerar una investigación más profunda de la ventilación natural del invernadero estudiado.

Cuadro 2. Valores de RMSE y R2 de las prediccionesConfiguración Temperaturas con apertura

25%Temperaturas con apertura

50%Temperaturas con

apertura 75%Temperaturas con apertura

100%

RMSE 1.1663 °C 1.1953 °C 0.6063 °C 0.5574 °C

R2 0.9820 0.9888 0.9884 0.9812

Figura 6. Temperaturas medidas y simuladas en el invernadero para aperturas al 75% y 100%

Sep 05 Sep 06 Sep 072017

5

10

15

20

25

30

35

40

Tem

pera

tura

(o

C)


Tin sim

Tin med

Tout

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30


15

20

25

30

Tem

pera

tura

sim

ulad

a, °C


Aug 28 Aug 29 Aug 302017

5

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15

20

25

30

35

40

Tem

pera

tura

(o

C)


Tin sim

Tin med

Tout

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30


15

20

25

30

Tem

pera

tura

sim

ulad

a, °C


110 111

CONCLUSIONES

El modelo implementado en MATLAB® y SIMULINK®, utilizando el balance de energía para el invernadero, predice adecuadamente la temperatura del aire. Sin embargo se deben considerar otros escenarios de ventilación y de condiciones climáticas externas. Así mismo se deben realizar más mediciones de las variables para poder verificar y validar el modelo implementado. Para esto, se de<be realizar el análisis de sensibilidad local o global del modelo para determinar los parámetros que más influyen en el modelo dinámico y posteriormente realizar la calibración del modelo o la estimación de dichos parámetros. La caracterización de los parámetros de ventilación natural del modelo contribuiría a una mejor predicción del modelo, por lo cual se sugiere investigar la tasa de ventilación del invernadero por el método de gases trazadores.

LITERATURA CITADA

Critten, D. and Bailey, B. 2002. A review of greenhouse engineering developments during the 1990s. Agricultural and Forest Meteorology 112:1-22.

Fitz-Rodríguez, E., Kubota, C., Giacomelli, G. A., Tignor, M. E., Wilson, S. B., and McMahon, M. 2010. Dynamic modeling and simulation of greenhouse environments under several scenarios: A web-based application. Computers and Electronics in Agriculture, 70(1)105-116.

Herrero, J.; Blasco, X.; Martínez, M.; Ramos, C. y Sanchis J. 2007. Non-linear robust identification of a greenhouse model using multi-objective evolutionary algorithms. Biosystems Engineering, 98:335–346

Kittas, C ; Roy, J.; Boulard, T. y Wang, S. 2002. Convective and ventilation transfer in greenhouses, Part 1: the greenhouse considered as a perfectly stirred tank. Biosystems Engineering 83:1-20.

Wang, S. y Boulard, T. 2000. Predicting the microclimate in a naturally ventilated plastic house in a Mediterranean climate. J. Agric. Eng. Res. 75: 27-38.

María Irene Emma Sandoval¹; Verna Gricel Pat²; Ignacio Caamal Cauich³

INCIDENCIA Y SEVERIDAD DE TIZÓN FOLIAR Y CENICILLA EN TOMATE VERDE

(Physalis ixocarpa) EN EL MUNICIPIO DE ATLAUTLA, ESTADO DE MÉXICO

ABSTRACT

In Mexico the shell tomato (Physalis ixocarpa Brot.) - also called green tomato - is one of the most important vegetables. Diseases caused by fungi are a factor that decreases the quantity and quality of production. It is reported that the tomato of the shell is susceptible to be attacked by Alternaria solani and by cenicilla Oidium sp as of the important diseases, because it reduces the vegetative cycle, shortening the season of production, reason why the present work was planned with the objective to determine the incidence and severity of leaf blight (Alternaria solani) and cenicilla (Oidium sp.) In green tomato (Physalis ixocarpa) in the municipality of Atlautla, State of Mexico. Alternaria solani was found with a frequency of 92%; The cenicilla (Oidium sp.) with 78% of frequency; Presenting a severity of 62.6% and 61.5% respectively.

Palabras clave: Tomate, Atlautla, Alternaria, Cenicilla

INTRODUCCIÓN

En México el tomate de cáscara (Physalis ixocarpa Brot.) -también llamado tomate, tomate verde, tomate de hoja, tomate de fresadilla, tomate de bolsa y tomatillo- es una de

¹ Depto. Preparatoria Agrícola, UACH, ([email protected]);²Depto. Preparatoria Agrícola, UACH, ([email protected]) ³DivisiónI de Ciencias Económico Administrativas, UACH, ([email protected])

112 113

las hortalizas más importantes utilizada como ingrediente en la preparación de diversos platillos; así como con usos medicinales y artesanales. Este cultivo era conocido desde épocas prehispánicas por los Mayas y Aztecas, siendo México su centro de origen y domesticación (Menzel, 1951; Santiaguillo et al., 1994), citados por Peña (2001). Peña y Márquez (1990) señalan que Physalis ixocarpa Brot, crece en forma silvestre entre los maizales donde subsisten sistemas tradicionales de producción, donde no se usan los herbicidas, recolectándose incluso para su venta. Al ser México el centro de origen del tomate de cascara (Physalis ixocarpa Brot.), existe una gran diversidad genética, lo cual se puede observar en los diferentes hábitos de crecimiento, color, tamaño, forma y firmeza del fruto, precocidad y rendimiento (Peña y Márquez, 1990; Santiaguillo et al., 2010). Peña et al. (1992) y Peña y Santiaguillo (1999), señalan que se reconocen al menos ocho razas: Silvestre, Milpero, Arandas, Tamazula, Manzano, Rendidora, Salamanca y Puebla, distribuidas prácticamente en todo el país en altitudes que van desde los 8 hasta los 3 350 msnm. Las razas más importantes por la magnitud de su uso comercial son Rendidora, Puebla, Tamazula y Salamanca, siendo la última la única en la que no existen variedades mejoradas (Peña y Márquez, 1990, Peña et al., 2011). El estado con mayor superficie sembrada fue Sinaloa con, 6,730.73 ha, seguido por Puebla, Jalisco, Zacatecas, Michoacán, Nayarit, Sonora y México (SIAP, 2016). En el Estado de México existen ocho Distritos de Desarrollo Rural, de los cuales en seis se produce tomate de cáscara. El Distrito más importante en la producción de tomate verde es el Distrito de Texcoco, con una superficie sembrada de 960.75 ha, al cual pertenece el municipio de Atlautla, que bajo condiciones de temporal su superficie sembrada es de 295 ha, que representan el 30.7 % de la superficie sembrada a nivel de Distrito (SIAP, 2016). Peña L., A. (2001). Señala que “Entre otras causas, el bajo rendimiento se debe a lo siguiente: uso de variedades de bajo potencial productivo; técnicas de producción ineficientes … y a un control ineficiente de plagas y enfermedades”. Las enfermedades causadas por hongos son un factor que disminuye la cantidad y calidad de la producción, las cuales presentan una gran variación morfológica, patogénica y de adaptación a diversas condiciones climáticas, por lo cual tienen la capacidad de atacar a los cultivos en sus diferentes etapas de desarrollo (Mendoza, 1999). Las pérdidas económicas pueden ser de tipo cuantitativo (rendimiento) y cualitativo (sabor, textura, color y forma) (Ashworth et al., 1981; Agrios, 2007). Mendoza (1999) menciona que el tomate de cascara es susceptible de ser atacado por Alternaria solani, Fusarium oxisporum, Botrytis cinérea, Slcerotinia sclerotiorum, y

Cercopsora physalidis. También existen reportes de la presencia de Phytoptora infestans, Rhizoctonia solani y Pythium sp. Peña (2001) reporta a la cenicilla (Oidium sp.), ojo de rana o carbón del tomate de cáscara (Entyloma australe Speg) y Fusarium sp., como enfermedades importantes, pues reduce el ciclo vegetativo, acortando así la temporada de producción. Por lo anterior mencionado se planeó el presente trabajo con el objetivo de identificar la incidencia y severidad de tizón foliar (Alternaria solani) y cenicilla (Oidium sp.) en tomate verde (Physalis ixocarpa) en el municipio de Atlautla, Estado de México.Se espera que en el presente estudio se identifique una incidencia y severidad alta del tizón foliar (Alternaria solani) y la cenicilla (Oidium sp.), dado que se reportan como las principales enfermedades del tomate de cáscara.Para llevar a cabo este trabajo se realizaron las siguientes actividades:

1. Colecta, evaluación de la severidad 2. Evaluación de la incidencia 3. Análisis de las muestras en el laboratorio de Micología en el Departamento de

Parasitología Agrícola e identificación de los hongos causantes de los síntomas típicos del tizón foliar (Alternaria solani) y la cenicilla (Oidium sp.)

4. Análisis de los datos obtenidos en campo de incidencia y severidad. Los datos se evaluaron mediante la estimación del Área Bajo la Curva del Progreso de la Enfermedad (ABCPE).

5. Loa análisis estadístico se realizaron con el paquete estadístico SAS (Statistical Analysis System

Por último, se reportan las conclusiones y la bibliografía consultada.

METODOLOGÍA

1. Colecta y evaluación de la severidadDel 12 de agosto al 18 de octubre del 2013 se realizaron siete recorridos por 10 sitios o parcelas, mediante el método de muestreo al azar en cinco de oros, para determinar la severidad del tizón foliar (Alternaria solani) y cenicilla (Oidium sp.); se registró el porcentaje de daño en hojas o frutos con base a la escala para evaluar manchas foliares propuesta por British Mycological Society citado por Kranz et. al., (1994)(Tabla 1) y con una escala para medir el daño de cenicilla (Tabla 2) .

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Tabla 1. Escala de evaluación de severidad para manchas foliares

No. Escala % de daño Área foliar con manchas

1 0-0 Toda el área foliar de la planta sin manchas

2 0.1 -5 De 5 a 10 manchas en el área foliar

3 6-10 1/4 de la planta se encuentra afectada



6 51-75 El 75% de toda la planta se encuentra afectada

7 76-100 Todas las hojas muertas. Tallos muertos y muriendo

Fuente: British Mycological Society

Tabla 2. Escala de evaluación de severidad de daño por cenicilla

Índice Descripción0 Hoja sana1 Hasta el 6.25% del área foliar dañada (AFD)2 Hasta el 12.5 % del AFD3 Hasta el 25 % del AFD4 Hasta el 50 % del AFD5 Hasta el 75% del AFD6 Más del 75 % del AFD

La severidad de la enfermedad ocasionada por los hongos identificados se transformó a porcentaje de infección mediante la fórmula de Townsed y Heuberger (1943).

(1) Dónde: P: Grado de severidad en %; n: número de muestras por categoría; v: Valor numérico de cada categoría; N: número total de muestras y C: categoría mayor

2. Evaluación de la incidencia El porcentaje de incidencia se estimó contabilizando el número de plantas afectadas del total de plantas evaluadas, de los muestreos al azar en cinco de oros, de 10 lotes de ámbito comercial. Para el cálculo del porcentaje (%) de incidencia, se utilizó la siguiente fórmula:

100Σ(n.v)N.C.

P =

Número de plantas con síntomas

I (Incidencia %) = ---------------------------------------------- X 100

Número total de plantas de la muestra

3. Asilamiento de los patógenosLas muestras se llevaron al laboratorio de Micología del departamento de Parasitología Agrícola de la Universidad Autónoma Chapingo donde se realizó una identificación preliminar con ayuda de los microscopios estereoscópico y compuesto, con la finalidad de descartar organismos saprófitos que pudieran estar ocasionando el síntoma. El aislamiento del patógeno se realizó mediante los siguientes métodos: Cámara húmeda: del material enfermo fresco se cortaron pequeños trozos, se desinfectaron con hipoclorito al 1% durante 1-3 minutos, posteriormente se lavaron con agua destilada y se transfirieron a la cámara húmeda (Caja de petri con papel filtro húmedo) y se cubrió con una bolsa de polietileno, se revisó todos los días hasta que se observó desarrollo del hongo y se identificó mediante preparaciones temporales en el microscopio estereoscópico.

Siembra de tejido enfermo: el procedimiento es básicamente el mismo que en el método anterior, con la diferencia de que una vez lavados los trozos con agua destilada se colocaron en papel filtro, para eliminar el exceso de agua y en condi-ciones asépticas se colocaron en medio de cultivo de Papa Dextrosa Agar (PDA), una vez que se observó crecimiento del hongo se identificó mediante preparacio-nes temporales en el microscopio estereoscópico.

4. Análisis de los datosLos datos de severidad se evaluaron mediante la estimación del Área Bajo la Curva del Progreso de la Enfermedad (ABCPE) propuesta por Mora, (1996).

5. Análisis estadístico Por último se hizo el análisis estadístico de los datos obtenidos de incidencia y severidad de los diferentes sitios y en los siete muestreos, para lo cual se realizó un análisis de varianza (ANOVA) y comparación de medias empleando la prueba de DSM con un α = 0.05, para determinar las diferencias significativas.

(2)

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Los análisis se realizaron con el paquete estadístico SAS (Statistical Analysis System).

RESULTADOS

1. Análisis de incidencia y severidadEn el año 2013 se realizaron siete muestreos en diez parcelas de donde se obtuvieron 50 muestras en cada uno, las cuales se analizaron par obtener los datos correspondientes a incidencia y severidad del tizón foliar (Alternaria solani) y cenicilla (Oidium sp.). Apodaca y colaboradores (2008) reportan que en Sinaloa la cenicilla (Oidium sp.) es comúnmente la más importante; seguida de la mancha foliar (Cercospora physalidis). Mencionan también que cenicilla es endémica, mientras que C. physalidis y E. australe son muy destructivas, bajo clima lluvioso y neblinas.

Tabla 3. Porcentaje de incidencia y severidad de los hongos Alternaria solani) y Oidium sp. en tomate de cáscara (Physalis ixocarpa Bort) identificados en el municipio de Atlautla, Estado de México.

Hongo fitopatógeno % de incidencia % de severidad

Alternaria solani 90 61.3

Oidium sp. 81 58.5

2. Análisis de las muestras en el laboratorio de Micología del departamento de ParasitologíaLas muestras colectadas en campo se sometieron a dos técnicas para identificar los hongos que estaban ocasionando las manchas características de Alternaria solani (cámara húmeda y siembra de cultivo enfermo) y se identificó dicho patógeno como causante del Tizón foliar y la cenicilla es ocasionada por Oidium sp.

Figura 1. Síntomas y conidios de Alternaria solani

Alternaria solani (Tizón temprano): Las lesiones más típicas de la enfermedad se presentan en las hojas en forma de manchas circulares de color café, donde se destacan anillos concéntricos de color más oscuro. Las hojas severamente atacadas cambian de color verde al amarillo, luego café,

Figura 2. Síntomas y estructuras de Oidium sp.

Oidium sp (Cenicilla): los síntomas que se observan son manchas pulverulentas de color blanco en la superficie de las hojas (haz y envés) que van cubriendo todo el aparato vegetativo llegando a invadir la hoja entera, también afecta a tallos y pecíolos e incluso frutos en ataque muy fuerte. Eventualmente estas manchas crecen y coalescen hasta cubrir por completo las hojas, tallos y ramas. En la mayoría de los casos el hongo causa clorosis y necrosis de los tejidos infectados. El follaje joven y las yemas apicales son muy susceptibles a la infección de la cenicilla. Otros síntomas asociados a la cenicilla pueden ser, enanismo de las plantas, arrugado de las hojas, distorsionamiento y envejecimiento prematuro (Bautista, 2002). 3. Los datos de incidencia y severidad se analizaron mediante la comparación de medias expresadas en ABCPE

Tabla 4. Comparaciones de medias de la severidad, expresada en Área Bajo la Curva del Progreso de la Enfermedad (ABCPE) para 2 patógenos de tomate de cáscara, Atlautla, Edo. Méx. P-V/2013.

Patògeno MEDIA (ABCPE) AGRUPAMIENTO (DMS) (1)

Alternaria solani 4521 A

Oidium sp. 4287 B

(1) Patógenos con la misma letra son estadísticamente iguales entre sí con DMS.

En la figura 3 se muestra el comportamiento del progreso de las enfermedades causadas

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por los diferentes patógenos, durante el lapso de agosto a octubre. Se puede apreciar gráficamente que el patógeno con mayor porcentaje de severidad fue Alternaría solani, seguido de Oídium sp.

Figura 3. Severidad de los diferentes patógenos en tomate de cáscara, Atlautla, Estado de México, P/V 2013.

CONCLUSIONES

En las muestras tomadas en el año 2013, en el municipio de Atlautla, Estado de México, el hongo que se encontró con mayor frecuencia fue Alternaria solani (90%); la cenicilla (Oidium sp.) se encontró en 81% de las muestras; presentando una severidad del 61.3% y 58.5% respectivamente.

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Saúl Ugalde-Lezama1, Yessenia Cruz-Miranda1*, Luis Antonio Tarango-Arámbula2, Eloy Alejandro Lozano-Cavazos3,

Claudio Romero-Díaz4

INSECTOS DEL ESTRATO SUPERIOR EN BOSQUE DE Pinus cembroides (ZUCC.) BAJO

DOS APERTURAS DE DOSEL

ABSTRACTJanuary-October 2008 monitoring of upper stratum insects in a forest (Pinus cembroides) with two canopy openings: open (BDA), closed (BDC); to estimate comparatively its richness, abundance, diversity in Peña Alta Protected Natural Area, Guanajuato, Mexico. Cut and Shake of Branches was made. Richness (Jacknife1, Cluster); Abundance (corresponding estimator); Diversity (Shannon-Wiener, χ2); Differences between BDA-BDC in said parameters (Kruskal-Wallis); Abundance relationship habitat-environment (Poisson regression, ARP). Jacknife1 25% (BDA) and 23% (BDC), without differences (F=0.09, p=0.75, F=16, p=0.55), Cluster arithmetic similarity; more abundant BDA than BDC, do not disagree (F=24.07, p=0.72) per family, χ2 does not contrast (g.d.l=30, Prob>Jisquare=0.32, Pearson=0.73) in observed vs expected; greater diversity BDA (H’=6.2) with respect to BDC (H’=4.0), without contrast (F=19, p=0.45) in her; ARP variables with effect on abundance. Major parameters in BDA.

Palabras clave: Bosque templado, Conservado, Perturbado, Entomofauna, Rodal forestal.

1Área de Recursos Naturales. Departamento de Suelos. Universidad Autónoma Chapingo. Km 38.5. Carretera México-Texcoco, Chapingo, México. C.P. 56230. 2 Maestría en Ciencias en Innovación en Manejo de Recursos Na-turales. Campus San Luis Potosí, Colegio de Postgraduados. Iturbide No. 73. Salinas de Hidalgo, San Luis Potosí. C.P. 78600. 3 Departamento de Recursos Naturales Renovables. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Saltillo, Coahuila. C.P. 25315. 4 Licenciatura en Biología. Instituto Tecnológico Superior de Zacapoaxtla Puebla. Carretera Acuaco-Zacapoaxtla Km. 8. Col. Totoltepec. C.P. 73680. Zacapoaxtla, Puebla. * (Autor de Correspon-dencia): [email protected]

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INTRODUCCIÓN

Los insectos son animales invertebrados, pertenecientes al grupo de los artrópodos; están entre los organismos más numerosos y diversos del mundo; sin embargo, el número preciso de sus especies es desconocido. Las estimaciones indican que el grupo varía entre 890 mil hasta 1.5 y 30 millones de especies (Wilson, 1992; Morrone et al., 1999; Trujillo-Trujillo et al., 2014). En México, no existen estimaciones detalladas acerca de la riqueza biológica del grupo, debido a la baja cantidad de sitios de colecta. Los insectos juegan un rol en las funciones del ecosistema, como controladores de plagas, descomponedores de materia orgánica, polinizadores de plantas con importancia ecológica-económica (Brusca y Brusca, 2002; Tovar-Castro et al., 2015). No obstante, debido a su elevada abundancia se les ha considerado como un grupo dañino pues consumen aproximadamente una tercera parte de la producción agrícola a nivel mundial, siendo los principales vectores de enfermedades humanas. En nuestro país, los bosques enfrentan problemas provocados por disturbios naturales y perturbaciones antropogénicas, como la deforestación, apertura de rodales forestales para actividades agrícolas-pecuarias, las cuales han modificado la dinámica natural, estructura, composición de sus hábitats de distribución natural provocado por la disminución y pérdida de la cobertura vegetal (Miranda y Hernández-X, 1963; Rzedowski, 1978; 2006; Arroyo et al., 2013; Villarreal-Quintanilla et al., 2017). El Área Natural Protegida Peña Alta (ANPPA) en Guanajuato, México, alberga bosques de Pinus cembroides con diferente apertura de dosel: abierto (BDA) y Cerrado, producto de diversas actividades productivas mal planificadas; mismos que parecen ser sistemas idóneos para el estudio de comunidades de insectos del estrato superior. En éstos, los niveles de perturbación han causado alteraciones en los patrones de biodiversidad regional, favoreciendo la proliferación de especies de insectos, específicamente aquéllas consideradas como plagas forestales (IEEG, 2002); aunado a ello, la vegetación ha sido sometida a una reducción en sus procesos fotosintéticos, síntesis de proteínas, condiciones de deficiencia hídrica, las cuales ocasionan un incremento gradual de aminoácidos (Nicholls y Altieri, 2008; Ting-Cai et al., 2009; García-Gómez et al., 2010). Esto, en su conjunto, las hace más susceptibles a plagas y enfermedades, particularmente de insectos fitófagos, mismos que diezman la densidad foliar y con ello favorecen la apertura del dosel (White, 1969; Liu et al., 2000; Kang y Steiner, 2002). A pesar del paradójico papel ecológico que juegan los insectos en los rodales forestales, no existen estudios en los que se evidencien los patrones de su riqueza, abundancia y diversidad, particularmente en los bosques templados del ANPPA; menos aún, en el que

se considere el efecto de la apertura del dosel sobre dichos parámetros, diferenciando entre insectos fitófagos, depredadores, plaga y no plaga. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación fue determinar comparativamente el efecto que tiene la apertura del dosel sobre la riqueza, abundancia y diversidad de insectos del estrato superior en un bosque de P. cembroides con BDA y BDC, en el ANPPA, con el fin de generar conocimiento básico sobre dichos parámetros en este tipo de bosque con fines de su conservación y/o control.

METODOLOGÍAEl bosque de P. cembroides bajo estudio abarcó una superficie de 117.49 ha; en éste, dos zonas: 1) BDA con 82.01 y; 2) BDC con 35.48 ha, fueron seleccionadas en base a su apertura de dosel aparente: 80% y 35%, respectivamente; ambas se localizan en la parte sur del ANPPA, dentro del municipio de San Diego de la Unión, al norte del estado de Guanajuato; en las coordenadas 21º 27´ 30.6” N y 100º 59´ 6.5” O, entre las cotas de los 2147 a 2332 msnm (IEEG, 2002). En éstas, se aplicó un diseño de Muestreo Simple Aleatorio (MSA) acompañado de una Elección Sistemática (ES), eligiéndose 14 y 11 unidades de elección (UEl; puntos de monitoreo), respectivamente; cada una de ellas con una superficie de 0.5 ha (Cochran, 1976; 1977; Badii et al., 2011; Figura 1.1).

El monitoreo de insectos se realizó de enero a octubre de 2008 de manera mensual; en cada UEl seleccionada en BDA y BDC, se utilizó la metodología de corte y sacudida de Ramas para dicho fin (Branch Clipping, Schowalter, 1994). La identificación de los ejemplares se realizó mediante claves entomológicas para estados inmaduros y adultos o superiores (Borror y DeLong, 1971; Equihua, 1989; Barbosa et al., 2010). Las variables del hábitat (p. ej. Pedregosidad, material leñoso, cobertura vegetal, etc.) se muestrearon con Línea Canfield (Canfield, 1941; Aguado et al., 1996; Del Castillo, 2000; Álvarez et al., 2004; Corral et al., 2011). La vegetación en el mismo periodo, pero de manera trimestral; los árboles mediante el vecino más cercano (Cottam y Curtis, 1956; Badii et al., 2012) y, herbáceas-arbustivas con cuadros empotrados (Oosting, 1956; Clarke, 2009). La riqueza de familias entomológicas se determinó para cada zona con Jacknife1 (Burnham y Overton, 1979; Chazdon et al., 1998; Chao, 1984; 1987; Döge et al., 2008) utilizando Estimates v.9 (Colwell et al., 2012; Colwell, 2013). Diferencias gráficas (Dendograma) en dichas familias se analizaron con Clúster (Linares, 1990; Chávez et al., 2010) en Statistica v.8.0 (Statsoft, 2008). La abundancia relativa por familia se calculó con el estimador del mismo nombre (Simonetti y Huareco, 1999; Cortés-Marcial

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y Biones-Salas, 2014) empleando Excel 2010 (Microsoft Office Professional Plus, 2010). La diversidad promedio mediante Shannon-Wiener (Tramer, 1969; Del Pino et al., 2004), usando Estimates. La proporción de individuos por familia con χ2 para tablas independientes (Molinero, 2003a; b). Posibles diferencias en la riqueza, abundancia y diversidad entre zonas con Kruskal-Wallis (Zar, 1999; Castellanos-Bolaños et al., 2008), estos últimos dos análisis se realizaron en JMP v.10. (Academic SAS Institute Inc., 2009). La posible relación causal entre el número promedio de familias de insectos más abundantes (Y) y las variables de la estructura del hábitat-condiciones ambientales (xi) registradas en ambas zonas, se realizó mediante regresión Poisson (ARP; González-Oreja, 2003; Costello et al., 2012), empleando modelos lineales generalizados (Agrestic, 2007; Balaguer et al., 2009), un criterio de selección de variables Stepwise y el mínimo Akaike (AIC; Akaike, 1969; Burnham et al., 2011) para determinar el mejor ajuste (Guisan y Zimmerman, 2000; Parviainen et al., 2013), dichos modelos se realizaron en R v.3.0.1 (Maindonald, 2004; R: Copyright, 2007). En todos los casos se consideró un α=0.05.

RESULTADOSSe registraron 1754 individuos pertenecientes a 113 familias de insectos, 18 órdenes; de las cuales 22 familias son exclusivas de BDA y 19 en BDC. Los resultados de Jacknife1 evidencian la presencia de 87 y 84 familias, respectivamente. La presente registró el 25 % (BDA) y 23 % (BDC) de las familias que potencialmente existen en las zonas bajo estudio (Gráfico 2.1).

Los resultados de Kruskal-Wallis evidenciaron que las familias de insectos registradas fueron semejantes en ambas zonas (F=0.09, p=0.75); por su parte, la riqueza estimada mediante Jacknife1 no mostró diferencias significativas (F=16, p=0.55) entre BDA y BDC; el análisis Clúster muestra una semejanza gráfica aritmética para las familias entomológicas registradas en dichas zonas (Gráfico 2.2).

La zona que presentó una tendencia mayor en la riqueza de familias de insectos fue BDA, esto pudo estar asociado a las diversas interacciones que tienen los insectos en el follaje de zonas abiertas, éstas tendencias coinciden con lo reportado por Givnish (1988), Gasca y Higuera (2010), quienes señalan que la riqueza de insectos está asociada a la capacidad del dosel para proveer nichos específicos y a la alta producción de biomasa, lo que sugiere que los bosques que presentan una mayor apertura de dosel exhiben una mayor riqueza, abundancia y diversidad de insectos en México y otras partes del mundo.

Por otra parte, algunas investigaciones (Gasca y Higuera, 2008; Zacarías-Eslava y Del Castillo, 2010) sugieren que algunos artrópodos asociados a ciertos bosques de Quercus humboldtii de la reserva Bosque Macanal (Bojacá, Colombia) incrementan su riqueza de especies debido a la capacidad que tiene el dosel de contener nichos ideales para ellos, como ambientes de acumulación de hojarasca y materia orgánica en las ramas de los árboles, lo que permite que en éste se den las mejores condiciones para la mayoría de los insectos, debido a la alta producción de biomasa que se genera en este estrato; este patrón parece duplicarse en algunos bosques de P. cembriodes de la Sierra de Zapalinamé, Coahuila, México en los que se encontró que éstos son más deciduos en altitudes menores, presentando una mayor apertura de dosel, lo que incrementa el paso de la radiación solar en los estratos inferiores, lo que promueve una mayor riqueza, abundancia y diversidad de insectos. De igual forma, Armesto y Fuentes (1988), Muñoz y González (2009), quienes señalan que ciertos bosques templados como los de Drymys winteri de la Isla Chiloé albergan especies entomológicas tolerantes a la sombra, con capacidad de desarrollarse y reproducirse bajo dosel cerrado; sin embargo, su velocidad de crecimiento incrementa en respuesta a la creación de pequeños claros en el dosel, promoviendo éste una mayor riqueza de especies en un dosel abierto. El índice de abundancia relativa evidenció que en General, las familias más representativas en Ambas Zonas fueron Araneae (diversas) con 15% (271 individuos), Formicidae con 14% (253) y Curculionidae con 8% (147); por su parte, el análisis del Número de Familias Registradas por Muestreo señala que dichas frecuencias fueron mayores en M2 (Febrero), M3 (Marzo) y M8 (Agosto), siendo más abundante BDA respecto a BDC (Gráfico 2.3). Los resultados de Kruskal-Wallis no evidenciaron diferencias (F=24.07, p=0.72) en las frecuencias por familia de insectos registrada entre BDA y BDC. La χ2 demuestra que la proporción de individuos por familia de insectos registrados entre zonas no difiere estadísticamente (g.d.l=30, Prob>Jicuadrado=0.3214, Pearson=0.7326) de lo estimado, por lo que se registró lo que potencialmente hay en ambas.

Por su parte, las tendencias registradas en la abundancia de insectos fueron mayores en BDA; siendo las familias más representativas: Aranae, Bruchidae, Cicadellidae, Curculionidae, Diprionidae; el caso de los órdenes: Himenóptera, Coleóptera, Arácnida, Hemíptera y Díptera. Esto concuerda con lo reportado por Kumagai y Graf (2002), Elgueta (2006), Cultid et al. (2007), quienes reportan que las frecuencias de insectos se asocian a la cobertura de copa, siendo éstas generalmente superiores en dosel abierto. En contraste, la tendencia registrada en la presente discrepa con los reportado por Morón

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y Terrón (1988), Valladares y Guzmán-Asenjo (2006), quienes señalan que algunos insectos asociados a condiciones de sombra son más abundantes en el sotobosque ya que éste recibe una menor radiación que el dosel; por su parte, De la Vega y Audrey (2008), Vergara y Jerez (2010), Ascuntar-Osnas et al. (2010) reportan que los órdenes de insectos más abundantes en bosque templado son: Coleóptera, Díptera, Hemíptera, siendo las familias: Chrysomelidae, Phoridae, Curculionidae las más frecuentes. La diversidad promedio estimada por el índice de Shannon-Wiener para las familias de insectos registradas en BDA y BDC fue de H´=6.2 y H´=4.0, respectivamente; siendo la primera la que mantiene mayor diversidad a lo largo del estudio (Gráfico 2.4). Por su parte, los resultados de Kruskal-Wallis mostraron que no existen diferencias significativas (F=19, p=0.45) en la diversidad estimada para las familias de insectos registradas entre zonas.

Las tendencias en la diversidad mostraron que ésta fue mayor en BDA; lo cual coincide con lo mencionado por Murdoch et al. (1972), Wright (1997), Medianero et al. (2003), Smith-Pardo y González (2007), Santos et al. (2009), quienes mencionan que la diversidad es mayor en el dosel abierto debido a los altos niveles de luz que éste recibe, mismos que promueven una mayor fotosíntesis, producción constante de flores, frutos, hojas nuevas que sostienen una mayor diversidad de comunidades entomológicas; aunado a ello, su estructura, composición florística y las condiciones propias que cada especie vegetal brinda a los insectos como: tamaño de área foliar, mecanismos de defensa, metabolitos secundarios entre otros factores. Otro enfoque es el reportado por Maleque et al. (2006) quienes señalan que la diversidad de insectos es mayor en zonas con vegetación perturbada y que éstos varían en función del grado de alteración que éstas exhiban por disturbios naturales o perturbación antrópica, debido a la íntima relación que existe entre dicho componente biótico, la dinámica ecosistémica y heterogeneidad del hábitat, en el establecimiento de nichos ecológicos específicos que intervienen incluso con su desarrollo y recuperación. El análisis de regresión Poisson sugiere que los mejores GLM (AIC=3161.2; AIC=2759.3; AIC=5941.2) determinaron que cinco; siete; ocho variables (estructura del hábitat-condiciones ambientales) tuvieron un efecto sobre el número promedio de familias de insectos más abundantes registrado en BDA; BDC; BDA-BDC del ANPPA (Tabla 1.1). Las tendencias registradas en la relación insectos y la estructura del hábitat-condiciones ambientales concuerdan con lo reportado por Hietz y Briones (1998), Cabrelli et al. (2006), Cuevas-Reyes et al. (2011), Ivancich et al. (2011), Castillo-

Argüero et al. (2007), Susan-Tepetlan et al. (2015), quienes señalan que en algunos bosques templados de manera general ciertas variables del hábitat, estructura vegetal y climáticas, determinan el establecimiento de las comunidades entomológicas, particularmente a nivel de dosel; sin embargo algunas variables particulares como composición específica, densidad, distribución espacial de los árboles, tipo de copa, estado fenológico de las especies, edad, manejo, humedad, intensidad lumínica, proceso sucesional, continuidad del dosel, posición con respecto a vientos, determinan la utilización de nichos ecológicos específicos en el plano vertical y horizontal (p. ej. estrato bajo, suelo, sotobosque, copas, etc.) con respecto a la fisonomía vegetal presente; aunado a la apertura de dosel e incluso aspectos fisiográficos (p. ej. altitud, pendiente, posición topográfica, exposición topográfica y profundidad de suelos) suelen determinar el establecimiento de las comunidades entomológicas en ambos planos en este bosque de P. cembroides del ANPPA. Guanajuato, México.

CONCLUSIONESLa apertura del dosel juega un papel preponderante sobre la riqueza entomológica que hace uso del dosel para la presente investigación, el cual proporciona condiciones “óptimas” para las diferentes familias de insectos que se establecen en el estrato superior de un BDA de P. cembroides. La abundancia registrada sugiere una comunidad entomológica en donde la condición de apertura del dosel determina el número de individuos que la conforman en BDA y BDC del ANPPA. La diversidad respondió al estado de apertura en el dosel, mismo que crea nichos ecológicos específicos para el establecimiento de diversos insectos; encontrándose, familias entomológicas que se adaptan a las diferentes intensidades de luz que reciben BDA y BDC, impactando así su estructura y composición (diversidad de especies). Algunas variables de la vegetación-ambientales tuvieron efecto en términos de coeficientes estadísticamente significativos sobre la abundancia de insectos de dosel registrada en la presente investigación para las condiciones de apertura de dosel evaluadas en el ANPPA. Este estudio contribuyó con nuevos registros acerca de la riqueza, abundancia y diversidad de familias de insectos que prefieren estratos arbóreos con dosel abierto en un bosque de P. cembroides en esta región particular de México. Se trata del primer estudio en la región, que da cuenta del papel que tiene la apertura del dosel sobre dichos atributos de una comunidad entomológica (estrato superior) en este tipo de bosque con fines de su conservación y/o control.

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AGRADECIMIENTOS

Agradecemos al Programa de Ganadería del Colegio de Posgraduados Campus Montecillo, San Luis Potosí; Área de Recursos Naturales Renovables, Departamento de Suelos, Universidad Autónoma Chapingo; a los C. Juan Hernández Rocha, C. Antonio Ontiveros Fiscal, Juan Nava Londet (†), Agustín Rodríguez Fuentes; a la Asociación Civil Peña Alta; al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología; los Ing. Edgar Alejandro Reyes Delgado, Domingo Cruz Labana, Daniel Meza Martínez, Laura Jácome Beltrán y a todos aquellos que de manera directa o no, participaron en la realización de la presente investigación .

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Consejo Arbitral

Dr. En C. Ernesto Bravo Benitez

Instituto de Investigaciones Económicas,

UNAM

Dr. Roberto Arpi Mayta

Universidad Nacional del

Altiplano, Puno-Perú

Dra. Martha Marivel Mendoza Ontiveros

Universidad Autónoma del Estado de México

Dr. Edmar Salinas Callejas

UAM-Azcapotzalco

Dra. Martha Jiménez García

Instituto Politécnico Nacional

Dr. Samuel Rebollar Rebollar

Universidad Autónoma del Estado de México

PhD Miguel Ángel Martínez Damián

Colegio de Postgraduados

PhD Irineo López Cruz

Universidad Autónoma Chapingo

Dr. Daniel Sepúlveda Jiménez


Dra. Laura Elena Garza Bueno

Colegio de Postgraduados

Dra. Ma. Teresa Pérez Soto

Universidad Autónoma de Morelos

Dr. J. Martín González Elías

Universidad Autónoma de Guanajuato

Dra. Martha Jiménez García

Instituto Politécnico Nacional

PhD Pablo Emilio Escamilla García


Dr. Jorge Cortés Carreño


La Asociación Mexicana de Investigación Interdisciplinaria A.C. (ASMIIA A.C.)Agradece al Artista plástico Felipe Camacho García (Otumba, estado de México 1963)

La aportación de obras de su autoría para ilustrar este libro;e-mail: [email protected]

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Biodiversidad y Recursos Naturales en Méxicose publicó en enero de 2019.

Para su composición se emplearon las fuentesTimes New Roman de 9 y 12 pts y

Trebuchet MS de 8 y 18 pts.Diseño editorial: [email protected]

El cuidado de la edición estuvo a cargo de Francisco Pérez Soto

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