Área de estudio

El estudio se desarrolló en una plantación forestal comercial de G. arborea ubicada en el predio “Las Piñas”, municipio de Tlatlaya, Estado de México (Fig. 1). El clima es (Aw1) cálido subhúmedo con lluvias en verano (^{García, 2004}), temperatura media anual de 18 °C a 28 °C y precipitación anual que fluctúa entre los 1000 mm y los 1500 mm (^{Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática [Inegi], 2009}). Los suelos predominantes son del grupo Regosol (^{Inegi, 2009}).

Figura 1 Ubicación de la PFC de G. arborea establecida en Tlatlaya, Estado de México. 

La toma de datos de campo se realizó en el año 2017 a los tres años de edad de la plantación, la superficie de la plantación fue de ocho hectáreas. Los árboles estaban plantados bajo un arreglo tipológico en tresbolillo con un espaciamiento de 3.10 m × 3.10 m y con una densidad correspondiente a 1040 árboles por hectárea. Se establecieron ocho parcelas permanentes de muestreo de forma circular (400 m²) y a los árboles se les registraron datos de diámetros a 0.30 m sobre el nivel del suelo, diámetro normal (1.30 m) y altura total. Estas mediciones se hicieron con una forcípula Haglof Sweden® y con un hipsómetro Nikon Forestry Pro®. Adicionalmente, se caracterizó el estado fitosanitario y el grado de supervivencia de los árboles. Con los datos obtenidos de este inventario, se generó información de área basal y de volumen fustal con la ecuación de cubicación de ^{Rodríguez y Castañeda (2014)} (Ec. 1).

Donde:

V= Volumen (m3)

D = Diámetro normal (m)

h = Altura total (m)

= Factor de forma (0.46)

Datos edáficos y topográficos

Para determinar las características físico-químicas del suelo, se extrajeron cinco sub-muestras de cada parcela, se distri-buyeron con base en un muestreo diagonal de acuerdo con los puntos cardinales N, S, E y W y una al centro de la parcela hasta una profundidad de 30 cm (^{Barrios et al., 2011}; ^{Salcedo-Pérez et al., 2019}). Con las cinco sub-muestras se procedió a formar una muestra compuesta que fue mez-clada homogéneamente y se dividió en cuatro partes para obtener una muestra final de 500 g, misma que fue rotulada con datos de identificación (^{Salcedo-Pérez et al., 2014}).

Las características físicas analizadas de cada muestra fueron: clase textural, punto de saturación, capacidad de campo, punto de marchitez permanente, conductividad hidráulica, y densidad aparente, con base en los métodos descritos por la NOM-021-RECNAT-2000 (^{Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales [Semarnat], 2002}; ^{Salcedo-Pérez et al., 2019}).

Las características químicas analizadas de cada muestra fueron: MO, P, K, Ca, Mg, Na, hierro (Fe), Zinc (Zn), manganeso (Mn), cobre (Cu), boro (B), aluminio (Al), azufre (S), nitratos (N-NO3), pH, carbonatos totales, salinidad y relación de cationes: Ca/K, Mg/K, Ca+Mg/K, Ca/Mg, CIC, Ca, Mg, K y Na, con base en los métodos descritos por la NOM-021-RECNAT-2000 (^{SEMARNAT, 2002}); conjuntamente se obtuvieron datos topográficos de altitud (m), pendiente (°) y profundidad (cm) (^{Ávila, Murillo, Murillo y Sandoval, 2015}).

Análisis estadístico

Se realizó un análisis de varianza (procedimiento ANOVA) de un factor y, posteriormente, a las variables que presentaron diferencia significativa, se les aplicó la prueba de medias de Tukey (p < 0.05) como comparador múltiple, para verificar posibles diferencias significativas entre las variables (^{Rubio y Berlanga, 2012}): dasométricas, físico-químicas y topográficas (^{Salcedo-Pérez et al., 2014}; ^{González-Rojas, Murillo-Cruz y Ávila-Arias, 2016}; ^{Salcedo-Pérez et al., 2019}).

La información se sometió a un análisis de componentes principales (ACP) como técnica exploratoria sobre las variables agrupadas por su tipo (edáficas físicas, edáficas químicas y topográficas) para reducir la dimensionalidad de los datos y con el propósito de seleccionar aquellas no correlacionadas entre sí que recogieran la mayor variabilidad de los datos (^{Thiers y Gerding, 2007}).

El ACP se efectuó por grupos de variables ya que se considera que las correlaciones existirán mayoritariamente entre variables del mismo tipo. Ante ello, se tomó como criterio combinado de elección del número de componentes principales a considerar en cada análisis que el conjunto de estas recogiera al menos 45% de la varianza.

La relevancia de las variables en cada componente principal se evaluó a través de su valor de contribución (autovalor), el cual es más significativo en la medida que se aproxima al valor |1| (^{Isebrands y Crow, 1975}; ^{Guisande, Vaamonde y Barreiro, 2013}).

De cada uno de los componentes, se identificó el orden en que las diferentes variables de las parcelas están asociadas con el crecimiento en volumen fustal de G. arborea (^{Thiers y Gerding, 2007}).

Se comprobó la normalidad de las variables seleccionadas a través del ACP mediante la prueba Shapiro-Wilk. Las variables que no presentaban una distribución normal se excluyeron del análisis de regresión lineal múltiple (^{Mariño-Macana y Rodríguez-Melo, 2010}). Se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson para analizar las similitudes existentes entre las variables topográficas y edáficas seleccionadas entre sí (^{Adeboye et al., 2011}; ^{Kumar et al., 2011}; ^{Salcedo-Pérez et al., 2014}). Todos los análisis estadísticos fueron realizados con el paquete estadístico R® versión 3.14 (^{Santana y Farfán, 2014}).

Para verificar el cumplimiento de los supuestos de la regresión, se determinaron la normalidad de los residuos (Shapiro-Wilk), la homogeneidad de varianzas de los residuos (Breusch-Pagan) y la independencia de los residuos (Durbin-Watson).

Se analizó la distribución de los residuales mediante método gráfico de la ecuación de regresión de volumen fustal de G. arborea, para observar la distribución de los residuos, tal como lo recomiendan ^{Álvarez et al. (2003)}.

Análisis de regresión lineal múltiple

Realizado el ACP sobre los tres conjuntos de características estudiadas, se seleccionaron 11 variables: CC, DA, CH, Ca +Mg / K, Mn, Ca / Mg, N - NO3, S, Cu, altitud y pendiente. La prueba de Shapiro-Wilk indicó que las variables presentaban normalidad a un nivel de confianza del 95%, a excepción de la variable S la cual presentó p-valor = 0.004.

En la Tabla 11 se expone la matriz de correlaciones para las 10 variables independientes que fueron seleccionadas con base en el ACP y la variable volumen fustal, estas correlaciones muestran algunas similitudes positivas y significativas. Algunas expresan semejanza, aunque no significativa pero apreciable entre la CC y el volumen fustal.

Las variables introducidas como predictores en el análisis de regresión lineal múltiple se ordenaron de forma jerárquica, es decir de mayor a menor por su valor absoluto obtenido en la correlación. El resultado del análisis de regresión múltiple presentó un valor de R2ajustado = 0.71, lo que significa que este modelo es capaz de explicar 71.6% de la variabilidad observada en el volumen fustal de G. arborea, la prueba de F muestra una significancia de P ≤ 0.0466. Para este tipo de regresión múltiple se satisfacen todas las condiciones; por ello, se considera apropiado para estimar con mayor precisión el volumen fustal en función de las variables CH, N-NO3 y la relación Ca/Mg (Tabla 12).

Una vez examinado el cumplimiento de los supuestos de la regresión en el modelo, la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk, mostró un valor de 0.96 (Tabla 13). Los porcentajes de frecuencias relativas acumuladas de los residuales muestran una relación cercana a una línea recta (Fig. 5). Respecto a la probabilidad de la distribución normal, los porcentajes tienden a formar una campana de Gauss. La dispersión de los residuos, respecto a los valores estimados de volumen del modelo (Fig. 6) no presenta evidencia de alguna deficiencia. La prueba de Breusch-Pagan obtuvo un valor de 3.36 (Tabla 13), el cual no es significativo en los residuales (Pr > ChiSq = 0.3392), no existe evidencia estadística significativa de heterocedasticidad. El estadístico Durbin-Watson de independencia de la frecuencia de los residuos demuestra que no hay colinealidad entre variables (Tabla 13).

FIGURA 5 Porcentajes acumulados de los residuales frente a la distribución normal para el modelo ajustado para la plantación de G. arborea establecida en el Estado de México. 

FIGURA 6 Distribución de residuos del modelo ajustado de volumen fustal de la plantación de G. arborea establecida en el Estado de México. 

Del proceso de selección dentro del análisis de regresión lineal múltiple, el mejor modelo resultante para la estimación del volumen fustal queda definido como:

Donde:

V= Volumen fustal (m3)

CH= Conductividad Hidráulica (cm h-1)

NNO3= Nitratos de Nitrógeno (ppm)

CaMg= Relación Calcio/Magnesio (meq/100 g)

Características edáficas físicas

Autores como ^{Alfaro, de Camino y Varmola (2002)} y ^{Martinez (2015)} mencionan que altos porcentajes de arcilla se constituyen como uno de los principales limitantes en el desarrollo de G. arborea, mientras que, ^{Rojas y Murillo (2004)} recomiendan establecer plantaciones sobre suelos con texturas francas, franca arcillosa y bien aireadas. Los suelos de las parcelas de estudio donde se desarrolla G. arborea presentaron diferente textura (francosa, franco-arcillosa y franco arcillo-arenosa); esta característica tiene importancia en el crecimiento forestal, determina en gran medida la capacidad de retención de agua y nutrientes, así como la aireación del suelo (^{Martínez et al., 2008}).

La densidad aparente por su parte suele variar entre 0.2 g cm^-3 en las capas orgánicas y 1.92 g cm-3 en arenas gruesas (^{Binkley y Fisher, 1999}); de esta manera la porosidad media de los suelos forestales varía entre 35% y 65% (^{Pritchett, 1986}); por lo tanto, se trata de suelos compactos o poco porosos, lo cual puede provocar anegamientos, en consecuencia el crecimiento de G. arborea se reduce cuando los suelos están compactados (DA > 0.9 g m3) (^{Martínez, 2015}). Si las condiciones del suelo son adversas, sus individuos crecen de manera defectuosa: fustes torcidos, poca altura, muy ramificados y aspecto arbustivo (^{Ruiz-Blandon et al., 2020}); lo anterior concuerda con los valores que aquí se determinaron para la DA que presentó un valor promedio de 1.26 g cm^-3.

La conductividad hidráulica se encuentra en el intervalo observado por ^{Mariño-Macana y Rodríguez-Melo (2010)}, en una plantación clonal de G. arborea establecida en Zambrano, Colombia a una altitud de 20 m s.n.m., dichos autores obtuvieron una categoría de 0.05 cm h-1 a 6.10 cm h-1. La capacidad de campo es una medida útil para calcular dosis de riego de los cultivos y da una idea real de las características hídricas del suelo (^{Garrido, 1971}), se trata de suelos con CC de nivel medio bajo (12% - 20%).

Características edáficas químicas

^{Adekunle, Alo y Adekayode (2011)} evaluaron suelos que van de neutros a alcalinos (pH entre 6.47 y 7.47) en plantaciones de G. arborea en Nigeria; ^{Adeboye et al. (2011)} obtuvieron un valor de pH de 6.9 en profundidades de 5 cm - 10 cm en plantaciones de G. arborea establecidas en Nigeria, el resultado es superior a lo obtenido en la plantación de estudio. ^{Kumar et al. (2011)} obtuvo un valor de pH de 6.67 a una profundidad de 20 cm a 30 cm en el bosque seco tropical en India donde crece de forma natural G. arborea; ^{Barrios et al. (2011)} obtuvieron resultados de pH de 6.9 que es moderadamente alcalino en una plantación de G. arborea de 4 años de edad establecida en Tolima, Colombia a 317 m s.n.m., sobre suelos de origen aluvial de textura franco arenosos a profundidades de 0 cm - 30 cm y con una pendiente de 7°.

Se ha registrado que el intervalo de pH del suelo en el cual se ven favorecidos el crecimiento en diámetro normal, la altura total y el volumen total es entre 5 y 6.4 (^{Vásquez y Ugalde, 1996}; ^{Vallejos, 1996}; ^{Rojas y Murillo, 2004}); por su parte, ^{Martínez (2015)} demuestra que altos crecimientos se procuran en suelos con pH arriba de 6.0, G. arborea crece vigorosamente en suelos con capas superficiales alcalinas o ligeramente ácidas, donde encuentran una amplia gama de nutrimentos disponibles, no obstante, fracasará en suelos ácidos muy lixiviados donde puede prosperar el género Pinus.

La salinidad obtenida en las parcelas de estudio es inferior a lo observado por ^{Salcedo-Pérez et al. (2014)} sobre una plantación de T. grandis establecida en Nayarit de dos años de edad sobre suelos de textura arenosa con pH que oscila de 5.3 a 6.1. Estos autores obtuvieron valores que fluctúan entre 0.51 dS m-1 y 0.59 dS m-1, lo cual indica que es una variable edáfica de suma importancia que se relaciona con la absorción de nutrimentos y agua; por su parte, ^{Garrido (1971)} muestra que los cultivos presentan un buen desarrollo en suelos con valores de CE < 500 dS m-1.

El resultado de MO es afín a lo hallado por ^{Adekunle et al. (2011)}, quienes determinaron un contenido de MO de 2.65% en una plantación de G. arborea de 14 años de edad en Nigeria e inferior a lo obtenido por ^{Ruiz-Blandon et al. (2020)} en plantaciones de G. arborea establecidas en Nayarit, estos últimos autores registraron un contenido de MO de 3.2% en suelos con textura franco-arcillosa; ^{Garrido (1971)} recomienda elevar el contenido de MO a 3% cuando la productividad es baja o existe riesgo de erosión.

l resultado de P de las parcelas de estudio difiere con ^{Salcedo-Pérez et al. (2014)}, quienes obtuvieron valores de 18 ppm a 42 ppm en profundidades de 40 cm en plantaciones de T. grandis de dos años de edad establecidas en Nayarit. Se alude que este elemento repercute en el crecimiento de los árboles específicamente sobre el desarrollo de las raíces (^{Garrido, 1971}). ^{Espinoza, Slaton y Mozaffari (2012)} exponen que concentraciones menores de 16 ppm de P en suelos, el potencial de crecimiento es de 65%.

El resultado de K de las parcelas de estudio se encuentra dentro del intervalo 91 ppm - 130 ppm, de acuerdo con ^{Espinoza et al. (2012)}, esas concentraciones de K en el suelo el potencial de crecimiento es de 85% a 95%. Con respecto al Ca, concentraciones ≤ 400 ppm en el suelo corresponden a un nivel bajo, por esta razón, el potencial de crecimiento es de 65% a 85% (^{Espinoza et al., 2012}); ^{Espinoza et al. (2012)} determinaron que concentraciones ≤ 30 ppm de Mg en el suelo representan a un nivel bajo, el potencial de crecimiento es de 65% a 85%. Con relación al elemento Fe, el resultado obtenido en las parcelas de estudio es alto, al aumentar la acidez del suelo, se incrementa la actividad del Fe, que puede resultar tóxico.

Concentraciones ≤ 1.6 ppm de Zn en el suelo son de nivel bajo, así pues, el potencial de crecimiento es < 65% (^{Espinoza et al., 2012}). Respecto al elemento Cu, ^{Barrios et al. (2011)} observaron 0.20 ppm de este elemento; ^{Espinoza et al. (2012)} refieren que concentraciones ≤ 1.0 ppm de Cu en el suelo es de nivel bajo, por ende el potencial de crecimiento es de 65% a 85%.

^{Barrios et al. (2011)} obtuvieron un contenido de Mn de 14.00 ppm; ^{Espinoza et al. (2012)} expresan que concentraciones ≤ 40 ppm de Mn en el suelo es de nivel bajo, de manera que el potencial de crecimiento es de 65% a 85%. Con respecto al B, ^{Barrios et al. (2011)} mencionan un promedio de 1.0 ppm. El N aprovechable por las plantas es en forma de N-NO3 depende de la cantidad de nitrógeno amoniacal presente, ya sea que provenga de MO o de sales inorgánicas de amonio (^{Garrido, 1971}).

La CIC definida como la capacidad del suelo para retener e intercambiar diferentes elementos minerales, aumenta proporcionalmente a la cantidad de MO, la cual es la base en la fertilidad del suelo (^{Fernández y Rojas, 2006}), de acuerdo con ^{Garrido (1971)} se trata de suelos con nivel bajo (10 meq/100 g - 20 meq/100 g) que requieren aporte de MO.

En relación con los cationes intercambiables de Ca, ^{Adeboye et al. (2011)} obtuvieron un valor de 2.80 meq/100g a profundidades de 5 cm - 10 cm en plantaciones de G. arborea establecidas en Nigeria. Por su parte ^{Barrios et al. (2011)} determinaron un valor de 11 meq/100g; ^{Rojas y Murillo (2004)} recomiendan que los contenidos de Ca deben ser mayores de 10 meq/100g, el intervalo del contenido de Ca en el que G. arborea crece normalmente oscila entre 6.0 y 22.3 meq/100g (^{Vallejos, 1996}), a medida que se pierde el calcio intercambiable del suelo por agotamiento aumenta gradualmente la acidez.

El resultado de Mg es superior a lo obtenido por ^{Adeboye et al. (2011)} en profundidades de 5 cm - 10 cm en plantaciones de G. arborea establecidas en Nigeria (2.40 meq/100 g) y a lo observado por ^{Barrios et al. (2011)} (0.80 meq/100 g); ^{Rojas y Murillo (2004)} recomiendan que los contenidos de Mg deben ser mayores de 6 meq/100g. G. arborea crece normalmente cuando el contenido de Mg es de entre 1.6 meq/100 g y 6.7 meq/100 g (^{Vallejos, 1996}), conforme se pierde el magnesio intercambiable del suelo por agotamiento aumenta gradualmente la acidez.

El resultado de K es mayor con respecto a lo observado por ^{Barrios et al. (2011)}, quienes determinaron un valor de 0.11 meq/100g, y menor con respecto a lo obtenido por ^{Adeboye et al. (2011)}, quienes hallaron un valor de 1.96 meq/100g en profundidades de 5 cm - 10 cm. Esta especie crece normalmente en sitios donde el contenido de K oscila entre 0.5 y 0.7 meq/100g de acuerdo con ^{Vallejos (1996)}.

Con respecto a la relación Ca/K debe variar entre 15 me/100 g y 30 me/100 g (^{Gómez, 2005}), por lo anterior, se deriva que existe deficiencia de K debido a que el resultado es > 30. En la relación Mg/K, el valor ideal es de entre 10 me/100 g y 15 me 100g (^{Gómez, 2005}), en el presente estudio el resultado se encuentra en un intervalo aceptable, además es similar a lo obtenido por ^{Adekunle et al. (2011)} quienes determinaron un valor de 12.32 me 100 g en una plantación de G. arborea de 10 años de edad establecida en Nigeria.

Sobre la relación Ca+Mg/K, el valor ideal es de 20 me 100 g y 40 me 100 g (^{Gómez, 2005}), se infiere que existe deficiencia de K debido a que el resultado es > 40. En la relación Ca/Mg, el valor ideal es de entre 3 me 100g y 6 me 100g (^{Gómez, 2005}); en las parcelas de estudio, ésta relación se encuentra en el intervalo ideal.

Características topográficas

Respecto a la distribución altitudinal G. arborea exhibe mayor crecimiento entre 0 m y 900 m s.n.m., como lo señalaron ^{Rojas y Murillo (2004)}; de acuerdo con estos autores, las parcelas de este estudio se encuentran en este intervalo adecuado de altitud, aunque no muestran mejores crecimientos como lo señala ^{Martínez (2015)}, quien indica que los mejores crecimientos se producen debajo de los 300 m s.n.m. Con respecto a la pendiente, ^{Rojas y Murillo (2004)} y ^{Martínez (2015)} indican que G. arborea demuestra un buen crecimiento en sitios no superiores a 16 °, además señalan que las plantaciones de G. arborea no prosperan en suelos erosionados o compactados. En esas condiciones biofísicas los árboles pueden mostrar características como fustes inclinados, poca altura, ser ramificados y tener aspecto arbustivo, por esta razón, se sugiere plantar esta especie en suelos profundos, húmedos, pero bien drenados y sin obstáculos de desarrollo radical. Con base en lo anterior, ^{Rojas y Murillo (2004)} y ^{Martínez (2015)} sugieren que los mejores sitios para G. arborea se ubican en las partes bajas de los terrenos, donde por lo general tienen mayor disponibilidad de agua y nutrientes, y los sitios con buenos contenidos de calcio y magnesio y los ubicados en áreas donde el uso anterior eran cultivos agrícolas.

^{Ávila et al. (2015)} establecieron una clasificación de sitios (I, II, III, IV) para plantaciones clonales de G. arborea establecidas en Costa Rica con base en parámetros edafoclimáticos de la zona Pacífico Sur. Considerando esa clasificación, las características edáficas y topográficas de este estudio, la ubican en las clases III y IV, pues la topografía es ondulada, la pendiente de 40%, la precipitación es menor a 2000 mm año-1, la textura es franca arcillo arenosa, la capacidad de intercambio catiónico se encuentra en el intervalo 11% - 25%; únicamente el pH (6.5) ubica al sitio en la clase I.

Variables dasométricas

^{Ávila et al. (2015)} estudiaron la interacción genotipo-sitio de dos plantaciones clonales de G. arborea de dos años de edad, en el Pacífico Sur de Costa Rica en suelos de tipo inceptisoles, con una pendiente de 1°, altitud de 26 m; el diámetro normal promedio de la procedencia zona sur fue de 15.87 cm y 17.08 cm y la procedencia zona norte mostró un diámetro normal de 17.20 cm y 16.10 cm; estos resultados son superiores a los obtenidos en la plantación en estudio e indican que la productividad del sitio es el resultado de complejas interacciones que ocurren entre distintos factores, dentro de los que destacan los edafo-climáticos, prácticas silviculturales y la genética del árbol.

El coeficiente de variación del diámetro normal fue de 4% en la plantación de estudio que, de acuerdo con ^{Murillo, Hernández y Murillo (1996)}, indica una plantación homogénea, pues tiene un coeficiente de variación menor a 10%. Este resultado refleja que se han realizado podas oportunas conforme crecen los árboles.

Análisis de regresión lineal múltiple

^{Adekunle et al. (2011)} determinaron correlaciones significativas negativas entre el contenido de K, la relación Mg / K y, en menor grado, el contenido de Ca con el volumen fustal en plantaciones de diferentes edades en Nigeria. Se deduce que la variación de volumen fustal está fuertemente asociada a algunas características físicas y químicas del suelo donde se encuentra establecida G. arborea. Esto concuerda con lo observado por ^{Kumar et al. (2011)}, quienes determinaron que las diferencias de estructura y composición del bosque seco tropical donde crece G. arborea de forma natural están correlacionadas significativamente con la variación de las propiedades del suelo; estos mismos autores indican que las propiedades el suelo tienen una influencia sustancial en la composición del bosque subtropical.

Los resultados de CH obtenidos concuerdan con los de ^{Mariño-Macana y Rodríguez-Melo, (2010)} quienes generaron un modelo para establecer el PMP en plantaciones de G. arborea establecidas en Colombia a una altitud de 20 m s n m, estos autores utilizaron ocho propiedades fisicoquímicas como variables predictoras entre las que destacan DA y DR.