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Ecosistemas y recursos agropecuarios

versión On-line ISSN 2007-901Xversión impresa ISSN 2007-9028

Resumen

HERNANDEZ-HERRERA, José Antonio; MORENO-RESENDEZ, Alejandro; VALENZUELA-NUNEZ, Luis Manuel  y  MARTINEZ-SALVADOR, Martín. Modelación de la presencia de Euphorbia antisyphilitica Zucc mediante propiedades físicas y químicas del suelo. Ecosistemas y recur. agropecuarios [online]. 2019, vol.6, n.18, pp.499-511.  Epub 20-Feb-2020. ISSN 2007-901X.  https://doi.org/10.19136/era.a6n18.1910.

México es el único productor y exportador a nivel mundial de la cera de candelilla, pero el mercado internacional se establecieron restricciones con la finalidad de disminuir la presión sobre el recurso natural por la sobreexplotación, por lo que actualmente se encuentra incluida en la lista de la Convención Internacional sobre el Comercio de Especies Amenazadas de Fauna y Flora (CITES). El objetivo fue identificar las propiedades del suelo que favorecen la distribución de la candelilla, mediante el método de máxima entropía, buscando promover su manejo y aprovechamiento sustentable. El área de estudio fueron dos localidades de los municipios de Cuatro Ciénegas y Viesca, Coahuila. Se obtuvieron 102 y 72 sitios de muestreo en los que se registraron las coordenadas, los datos biométricos de los ejemplares, las condiciones del hábitat, del relieve y del tipo de suelo. Se seleccionaron nueve propiedades edáficas, para lo que se descargaron los archivos de la base de datos Soilgrid, la modelación se realizó en el programa Maxent. Como resultados el área bajo la curva en cada localidad con valores 0.927 y 0.973, se considera como un modelo adecuado para determinar la distribución actual de la especie. En el suelo, los factores físicos que fueron determinantes para favorecer la presencia de candelilla fueron: densidad aparente, profundidad y pedregosidad, mientras que los factores químicos: capacidad de intercambio catiónico y el contenido de carbono orgánico.

Palabras llave : Candelilla; cerote; distribución; entropía; modelos de predicción; zonas áridas.

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