Áreas potenciales para establecer Unidades Productoras de Germoplasma Forestal con dos variedades de Pinus pseudostrobus en México
RESUMEN: Se determinaron áreas con potencial para establecer Unidades Productoras de Germoplasma Forestal (UPGF) con dos variedades de P. pseudostrobus. Los objetivos fueron (1) modelar la distribución potencial actual de Pinus pseudostrobus var. pseudostrobus y P. pseudostrobus var. apulcensis util...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales
2020
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Materias: | |
Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002020000300277 |
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Sumario: | RESUMEN: Se determinaron áreas con potencial para establecer Unidades Productoras de Germoplasma Forestal (UPGF) con dos variedades de P. pseudostrobus. Los objetivos fueron (1) modelar la distribución potencial actual de Pinus pseudostrobus var. pseudostrobus y P. pseudostrobus var. apulcensis utilizando algoritmos de MaxEnt y (2) proponer áreas para localizar los mejores individuos y establecer UPGF en Michoacán y Oaxaca, México. Se utilizaron 2.451 datos de presencia obtenidos de registros propios en campo, Sistema Biométrico Forestal, Global Biodiversity Information Facility y del Herbario Nacional MEXU, así como 19 variables predictoras. El 75 % de los registros se utilizaron para el entrenamiento y 25 % en la validación. Se evaluó el ajuste y capacidad predictiva de diez modelos, ocho con 1.000 interacciones y dos con 500, a través de pruebas de precisión de AUC (Area Under the Curve), ROC-estándar (Receiver Operating Characteristics) y ROC-parcial. Los modelos indicaron que las dos variedades presentan zonas similares de distribución potencial en una porción del Eje Neovolcánico y la Sierra Madre del Sur, las variables ambientales con mayor contribución al modelo para la variedad pseudostrobus fueron las relacionadas con la temperatura, y para la variedad apulcensis temperatura y precipitación. El establecimiento de UPGF se puede realizar en zonas de crecimiento óptimo, además los datos generados permiten reducir el tiempo y costo para la selección de mejores individuos para ser incluidos en programas de mejoramiento genético. |
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