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Revista mexicana de ciencias forestales

versão impressa ISSN 2007-1132

Resumo

LOPEZ GOMEZ, Víctor et al. Influencia de parámetros climáticos sobre las fluctuaciones poblacionales del complejo Dendroctonus frontalis Zimmerman, 1868 y Dendroctonus mexicanus Hopkins, 1909. Rev. mex. de cienc. forestales [online]. 2017, vol.8, n.41, pp.7-29. ISSN 2007-1132.

Los escarabajos descortezadores son los responsables de la pérdida de masa forestal en México como la segunda causa, por lo que conocer los factores que aumentan la probabilidad de brotes activos ayudará a tomar mejores decisiones para su control. Los objetivos del presente trabajo consistieron en determinar la influencia de ocho parámetros climatológicos sobre las fluctuaciones poblacionales de Dendroctonus frontalis y Dendroctonus mexicanus en dos municipios de la Sierra Gorda de Querétaro; así como elaborar modelos matemáticos de predicción. En un monitoreo de diez meses se observó que sólo seis parámetros (temperatura, precipitación, presión atmosférica, temperatura del viento, sensación térmica y cociente temperatura/humedad) se relacionan con el número de escarabajos de ambas especies, mismas que solo se reconocieron en un solo municipio; mientras que la humedad relativa y velocidad del viento no tuvieron ningún efecto. La sensación térmica y la presión atmosférica influyeron más en el tamaño de las poblaciones de D. frontalis, mientras que la precipitación acumulativa lo hizo para D. mexicanus. Se concluye que existen condiciones atmosféricas que se asocian con las variaciones numéricas de los escarabajos descortezadores, adicionales a las que por lo general se prueban (temperatura y humedad). Los componentes climáticos que explican las diferencias más importantes tienen un efecto particular en función de la especie del coleóptero; finalmente, la distancia de la estación meteorológica que los registra debe considerarse al interpretar tal relación pues puede generar una alta incertidumbre.

Palavras-chave : Bosque templado; escarabajos descortezadores; feromonas de agregación; modelos predictivos; monitoreo; trampas Lindgren.

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