SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.7 issue36Plant quality of Cedrela odorata L. associated with nursery cultural practicesGrowth of Tabebuia donnell-smithii Rose inoculated with arbuscular mycorrhizal fungi and rhizobacteria author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista mexicana de ciencias forestales

Print version ISSN 2007-1132

Rev. mex. de cienc. forestales vol.7 n.36 México Jul./Aug. 2016

 

Artículos

Distribución potencial de Lophodermium spp. en bosques de coníferas, con escenarios de cambio climáticoa b

Ramiro Pérez Miranda1  * 

Martín Enrique Romero Sánchez1 

Antonio González Hernández1 

Eduardo Pérez Sosa2 

Víctor Javier Arriola Padilla1 

1 Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales, INIFAP. México.

2 Facultad de Filosofía y Letras, Colegio de Geografía, Universidad Nacional Autónoma de México. México.


Resumen:

En los bosques de coníferas de los estados de Puebla, Tlaxcala e Hidalgo, México se han registrado problemas de caída foliar, principalmente, por ataques de Lophodermium spp. Las alteraciones en las condiciones climáticas actuales tendrán un papel importante en la distribución futura del hongo. El objetivo del presente trabajo fue determinar la distribución potencial actual y con escenarios de cambio climático (CC) de Lophodermium spp. en la vegetación de las entidades antes mencionadas. Se aplicó el algoritmo Genetic Algorithm for Rule-set Production (GARP, por sus siglas en inglés) para generar los modelos potenciales de la distribución, a partir de diversas coberturas climáticas (actuales y escenarios de CC), y sitios de presencia del organismo. Los resultados sugieren que las áreas con alto potencial se ubican en la Sierra Norte de Puebla. La superficie de distribución potencial actual con categoría alta es mayor en el periodo de desarrollo (marzo-junio), 83 197 ha, con respecto a la fase de crecimiento (septiembre-diciembre), 74 829 ha. Con el escenario de CC, RCP4.5 (año 2039) la superficie con clase alta se presentó en el periodo de desarrollo, el cual fue de 159 433 ha; en contraste en el escenario RCP8.5 la extensión de la época de crecimiento fue superior, con un valor de 138 810 ha. La etapa de desarrollo del hongo en los escenarios actual y de CC RCP4.5 tuvo superficies con más potencial de presencia del organismo, y en la de crecimiento fue con el escenario RCP8.5.

Palabras clave: Acículas de pino; algoritmo GARP; Bosque de pino; cambio climático; distribuciónactual; Lophodermium spp

Abstract:

In the conifer forests of the states of Puebla, Tlaxcala and Hidalgo, Mexico, leaf fall problems have been registered, mainly due to attack by the Lophodermium spp. fungus. Alterations of the current climate conditions will play a significant role in the future distribution of the fungus. The objective of the present work was to determine the current potential distribution, in climate change (CC) scenarios, of Lophodermium spp. in the vegetation of the states mentioned above. The Genetic Algorithnm for Rule-set Production (GARP) was applied to generate the potential distribution models based on various climate coverages (both current and with CC scenarios), and of sites of occurrence of the fungus. The results suggest that areas with a high potential are located on the Sierra Norte de Puebla. The current potential surface area with a high category is larger during the development period (March-June), with 83 197 ha, compared to the growth phase (September-December), with 74 829 ha. With the CC scenario RCP4.5 (for the year 2039), the high class surface area was presented as in a development stage, with 159 4333 ha. In contrast, with scenario RCP8.5, the surface area during the growth phase was larger, with 138 810 ha. A higher risk of occurrence of the fungus was observed under the current and CC RCP4.5 scenarios in its development phase, and under scenario RCP8.5 in its growth phase.

Key words: Pine needles; GARP algorithm; pine forest; climate change; current distribution; Lophodermium spp

Introducción

Lophodermium pinastri (Schrader) Chev. es conocido como el agente causal de la caída de acículas de pino (Cibrián et al., 2007). Es un hongo que permanece durante todo su ciclo de vida en el árbol, y ataca individuos poco desarrollados y débiles (González, 2004). Las acículas son infectadas a finales de verano u otoño y el patógeno permanece en ellas el invierno de ese año. En la siguiente primavera, el hongo reinicia su crecimiento, en las acículas infectadas que desarrollan manchas pardas con márgenes amarillos, y, al final de la estación, causan la muerte de sus tejidos (Cibrián et al., 2007; French, 1988).

La dispersión se presenta por acción del viento y la lluvia, una vez que se forman los histerotecios, después de que absorben humedad, maduran y descargan sus ascosporas. La infección ocurre, nuevamente, a través del micelio vegetativo en los tejidos de las hojas durante el invierno (Alvarado, 2005; Cordón, 2009). Minter (2015) señala que la distribución de Lophodermium es muy abundante en diversos bosques de pino alrededor del mundo y, generalmente, se presenta donde hay contaminación del aire y en altitudes mayores a 1 800 m Hattemer (1964) y Alvarado (2005) indican que los apotecios se desarrollan, principalmente, en las acículas muertas que caen al suelo, donde liberan esporas que infectan a las hojas verdes.

Durante 2015 se detectaron alrededor de 3 000 hectáreas con sintomatología de secamiento de follaje, asociado a Lophodermium sp. en los municipios de Zacatlán, Aquixtla y Tetela de Ocampo, estado de Puebla. De no atenderse esta problemática, el hongo podría extenderse a diferentes estados de la república mexicana.

Por otro lado, el cambio climático producirá en las especies forestales estrés hídrico, mayor incidencia de plagas y enfermedades, disminución en la polinización, baja productividad, entre otros impactos (Allen, 2009; Conafor, 2013; IPCC, 2014). Se prevé que el cambio climático originará movimientos a gran escala de especies hacia nuevas zonas de distribución, por lo que serán necesarias definir estrategias de reordenación forestal para compensar los desfases de adaptación de las poblaciones, para mantener la productividad y la salud de los bosques (Yanchuk y Allard, 2009).

El impacto del cambio climático en las plagas y enfermedades forestales afectará su desarrollo, supervivencia, reproducción, distribución y expansión; además de provocará alteraciones en la fisiología de los organismos; cambios en las relaciones entre plagas, medio ambiente y asociación con otras especies (FAO, 2005; Menéndez, 2007; Moore y Allard, 2008; Samaniego, 2009; Sturrocka et al., 2011).

Los modelos climáticos simulan las complejas interacciones entre la atmósfera, el océano, la superficie terrestre, la nieve y el hielo, el ecosistema global y una variedad de procesos químicos y biológicos (IPCC, 2013). Los escenarios son herramientas para caracterizar las futuras trayectorias socioeconómicas del cambio climático, sus riesgos, y las implicaciones de las políticas por implementar (IPCC, 2014); son representaciones de lo que acontecerá, debido a cambios en las emisiones de Gases Efecto Invernadero (GEI) ocasionados por la influencia humana y fuerzas naturales en el sistema climático (IPCC, 2014).

En el marco de la quinta fase del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados (CMIP5), el nuevo conjunto de escenarios de simulaciones recientes de modelos climáticos son las Trayectorias de Concentración Representativas (RCP, por sus siglas en inglés), los cuales actualizan los modelos generales de circulación atmosférica desarrollados anteriormente (IPCC, 2014). Estos nuevos modelos se dividen en cuatro grupos: RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 y RCP8.5, y se refieren a la radiación global de energía expresada en W m-2 debido al aumento de gases de efecto invernadero (Cavazos et al., 2013).

Derivado de la necesidad de modelar el impacto que el cambio climático tendrá sobre la distribución de plagas y enfermedades forestales y dada la importancia de los hongos fitopatógenos en la Sierra Norte de Puebla, la presente investigación tuvo como objetivo principal determinar la distribución potencial del agente causal de la caída foliar del pino (Lophodermium spp.) bajo escenarios de cambio climático en la Sierra Norte de Puebla y regiones circunvecinas. El algoritmo GARP se utilizó para modelar la distribución potencial de Lophodermium de acuerdo a las condiciones climáticas actuales y futuras. Los escenarios RCP generados por el IPCC sirvieron como base para el modelado de la distribución potencial futura del hongo.

Materiales y Métodos

Área de estudio y descripción física

El área de estudio comprendió los estados de Hidalgo, Puebla y Tlaxcala, que se ubican entre las coordenadas extremas 96°35’00’’ O, 18°05’00’’ N, y 99°30’00’’ O y 21°25’00’’ N (Figura 1).

La vegetación está dominada por bosques de pino (Pinus spp.), encino (Quercus spp.), pino-encino, encino-pino, oyamel (Abies religiosa (Kunth) Schltdl. et Cham.), táscate (Juniperus spp.), así como especies crasicaules (Cervantes et al., 1990).

En general, son tres grandes grupos de clima los presentes en el área de estudio: templado, semicálido y semiárido (García y Conabio, 1998). La temperatura media anual oscila entre 10 y 16 °C, mientras que la precipitación media anual va de los 500 a 1 000 mm, aunque estos valores cambian en función del tipo de clima (Vidal, 1990; Conabio, 2015).

Figura 1 Área de estudio: estados de Hidalgo, Puebla y Tlaxcala. 

Los suelos son variados, de manera general predominan los Acrisoles, Luvisoles, Regosoles y Litosoles (Conabio, 2015).

Generación de coberturas ambientales digitales

Las capas ambientales que se utilizaron en el modelo de distribución potencial de Lophodermium spp. fueron las climáticas mensuales (precipitación acumulada, temperatura media, humedad relativa promedio y evapotranspiración); topográficas (altitud, exposición y pendientes); vegetación (bosques de pino y mixtos); así como de los sitios de presencia del hongo. Todas las coberturas se referenciaron al sistema de coordenadas geográficas Datum WGS84.

Capas climáticas actuales. Se obtuvieron datos históricos (2011 a 2014) de 12 estaciones meteorológicas: seis del estado de Hidalgo, tres de Puebla, tres de Tlaxcala y 12 de Veracruz, proporcionadas por el Sistema Meteorológico Nacional y la Comisión Nacional del Agua. Las bases de datos se analizaron y procesaron para generar capas mensuales de temperatura media, precipitación acumulada, humedad relativa promedio y evapotranspiración. Esta última se estimó mediante la fórmula de Thornthwaite (1948). Se utilizó el programa Visual FoxPro 6.0™ (Microsoft Corporation, 2000) para calcular promedios del periodo 2011 a 2014 e interpolar los datos por medio del método IDW (Inverse Distance Weighted) (ESRI, 2016). La resolución de salida fue de 100 m.

Dado que Lophodermium spp. tiene dos fases biológicas importantes: una de crecimiento, conocida como de infestación (finales de verano y otoño); y otra de desarrollo (en primavera) (Cibrián et al., 2007), se generaron coberturas para ambas; la primera correspondió de septiembre a diciembre y la segunda de marzo a junio.

Capas climáticas bajo escenarios de cambio climático. Las coberturas para escenarios de cambio climático se obtuvieron a partir de proyecciones de 15 modelos de circulación global (MCG) a futuro cercano (2015-2039) y futuro lejano (2075-2099) para México (Cavazos et al., 2013). Se usaron los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 para el horizonte 2039, disponibles en el portal electrónico del Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (http://escenarios.inecc.gob.mx).

Capas temáticas. Las capas temáticas (topografía y vegetación) proceden del sitio electrónico del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi, 2013). A partir del modelo de elevación digital se generaron las capas de altitud, exposición y pendiente, la resolución de salida fue de 100 m.

Capa de registro de presencia. Los registros de Lophodermium spp. se hicieron con base en muestreos en campo; para ello, se ubicaron, geográficamente, los árboles con sintomatología del agente causal de la caída foliar en pinos por medio de un geoposicionador marca Garmin™ GPSMAP 64s. Además, se incluyeron otros de áreas afectadas por Lophodermium spp. proporcionados por la Gerencia Estatal de Conafor en Puebla. Todos (127) fueron convertidos a formato vectorial (*.shp) para su integración y procesamiento con el modelo GARP.

Modelado en GARP

Para los modelos de distribución potencial actual y bajo escenarios de cambio climático se emplearon soluciones estocásticas generadas por el modelado en GARP. Para la optimización paramétrica de los modelos se estableció el límite de convergencia a 0.001 y 1 000 iteraciones como máximo; en caso de que el valor de límite de convergencia sea cero, el modelo se detendrá hasta alcanzar el valor máximo de iteraciones. Las iteraciones se refieren a las generaciones, en las que los conjuntos de reglas son probadas, reproducidas y mutadas (Martínez, 2010). Del total de puntos de presencias (127), 50 % se usó para el entrenamiento y el resto para realizar la validación de los modelos.

Los modelos de distribución se generaron a partir de las coberturas de temperatura media, precipitación acumulada, humedad relativa promedio, evapotranspiración de los periodos marzo-junio y septiembre a diciembre; además de las coberturas de altitud, pendiente y exposición. El análisis GARP concluyó con un análisis espacial predictivo de la distribución del hongo. Cada predicción deriva de la aplicación de distintos algoritmos. Se siguió lo descrito por Anderson et al. (2003), y se tomaron en cuenta los mejores 10 modelos de un total de 100 generados para identificar el patrón de áreas de manera estable.

Los 10 mejores modelos se integraron en un mapa de consenso con 10 categorías, en las que el número máximo corresponde al área con mayor probabilidad de presencia del hongo. El mapa se clasificó en categorías de potencialidad: baja donde convergen de 1 a 3 modelos; media, de 4 a 7; alta de 8 a 10, ordenados de mejor a menor grado de ajuste. El último paso fue la modelación espacial de la distribución potencial, en los periodos de marzo a junio y de septiembre a diciembre. Las áreas de posible distribución de Lophodermium fueron restringidas a bosques templados con ayuda de la cobertura de vegetación Serie IV de Inegi.

Ajuste y selección de modelos

Se calcularon los errores de comisión y omisión de cada modelo comparando los puntos de prueba con los modelos generados. Los errores de comisión son errores tolerados, ya que pueden implicar que el área predicha es adecuada para la especie, pero está ausente por otro tipo de factores (como error de muestreo, barreras, competencia, etcétera), aunque también queda la posibilidad del verdadero error de comisión por ser el área predicha no adecuada para el taxón. Se eligieron los 10 mejores modelos basados en la distribución óptima del error para cada réplica individual de los mismos y los menores errores de omisión. Los modelos con un valor predeterminado de error de omisión con una tolerancia de 20 % (Stockwell y Peters, 1999; Anderson et al., 2003; Paredes et al., 2011) se usaron para crear el mapa final.

Resultados y Discusión

Caracterización climática actual

Los valores actuales de las variables temperatura, precipitación, evapotranspiración humedad relativa correspondientes a las etapas de crecimiento y de desarrollo de Lophodermium spp. se muestran en el Cuadro 1. En promedio, la temperatura fue superior a 3.5 °C en el periodo de desarrollo, al igual que la evapotranspiración (35.05 mm), con respecto a la de crecimiento; en esta, la precipitación es mayor con 199.45 mm y la humedad relativa con 15.75 %.

Cuadro 1 Caracterización climática actual de las fases de crecimiento y desarrollo de Lophodermium spp. 

De acuerdo con González (2004), quien realizó un estudio de incidencia y severidad del Lophodermium sp en Pinus oocarpa Schiede ex Schltdl. y Pinus maximinoi H.E. Moore en Guatemala, agosto 2003 a enero 2004, registró que un valor alto de humedad relativa (87 a 89 %) favoreció el desarrollo del patógeno. Además, sugirió que temperaturas bajas (< 14 °C) y humedad relativa alta son factores determinantes para la maduración y liberación de esporas, lo cual aumenta el riesgo de infección en los árboles de pinos. Por su parte, Prihatini et al. (2015), en Tasmania, identificaron una comunidad de hongos asociados a Lophodermium en las acículas de Pinus radiata D. Don con precipitaciones entre 714 a 1 439 mm anuales, y temperaturas de 5.3 a 8.6 °C. Las precipitaciones abundantes (>400 y < 1 000 mm y humedades relativas altas propician el crecimiento del hongo (González, 2004; Prihatini et al., 2015), lo anterior concuerda con las características de los sitios con presencia del patógeno registrados en el presente estudio.

Distribución potencial actual del hongo Lophodermium spp.

De acuerdo a los resultados, los requerimientos climáticos de Lophodermium spp. existen en la Sierra Norte de Puebla, por lo que el patógeno tiene un gran potencial de presentarse y extenderse a nuevos rodales de coníferas, tanto en Puebla como en Tlaxcala e Hidalgo. En la Figura 2 se observa que la distribución potencial alta se localiza, fundamentalmente, en la Sierra Norte de Puebla y en el estado de Hidalgo.

Las superficies que corresponden a las probabilidades alta, media y baja de distribución potencial actual de la especie se muestran en el Cuadro 2.

Cuadro 2 Distribución potencial actual (ha) de Lophodermium spp. para las dos etapas del ciclo biológico. 

Periodo de crecimiento (sept-dic) = Growth period (Sept.-Dec.); Periodo de desarrollo (mar-jun) = Development period (March-June).

Figura 2 Distribución potencial actual de Lophodermium spp. en su etapa de crecimiento y desarrollo en el área de estudio. 

Para la etapa de crecimiento, 56.6 % de la superficie fue catalogada con baja presencia del hongo y distribución en los estados de Puebla e Hidalgo. La probabilidad media de presencia de Lophodermium spp. correspondió a 13.7 % de la superficie; mientras que 29.6 % tiene una alta probabilidad, localizada, en su mayoría, en la Sierra Norte de Puebla y en menor medida en el sureste de Hidalgo.

En la etapa de desarrollo, 58.0 % de la superficie se estimó con baja probabilidad de presencia y se distribuyó, principalmente, en áreas de los estados de Puebla, Tlaxcala e Hidalgo. La distribución potencial media representa 21.8 % de la superficie y se extiende en Puebla e Hidalgo; la probabilidad de presencia alta fue de 20.1 % y se ubica, sobre todo en la Sierra Norte y centro de Puebla.

La superficie de la distribución potencial actual en etapa de desarrollo correspondió a 60.9 %, del total y 39.1 % a la de crecimiento. Estos resultados sugieren que las condiciones de mayor temperatura y evapotranspiración, así como la menor precipitación y humedad relativa propician el desarrollo de Lophodermium. No obstante, en la fase de crecimiento, las condiciones húmedas y de menor temperatura también son adecuadas para su propagación (González, 2004; Alvarado, 2005). Las condiciones frescas y húmedas, además de la alta densidad de plantas favorecen al hongo; asimismo, la presencia de lluvia proporciona humedad suficiente para la apertura de los histerotecios, aunque en condiciones secas igual ocurre (González, 2004; Alvarado, 2005). Lo anterior explica por qué las condiciones climáticas de la Sierra Norte de Puebla, Hidalgo y Tlaxcala son favorables para el crecimiento del hongo, en un periodo más húmedo y fresco, así como su desarrollo cuando el ambiente es más cálido y menos húmedo.

Distribución potencial bajo escenarios de cambio climático de Lophodermium spp

Las proyecciones climáticas para el 2039 indican que los valores de las variables en los bosques de coníferas se modificarán, lo cual beneficiará la presencia del hongo en los rodales de la Sierra Norte de Puebla, y municipios de los estados vecinos. Por consiguiente, el hongo tendrá mayores posibilidades de distribuirse en nuevas áreas cubiertas por coníferas, más allá de sus límites actuales.

Condiciones climáticas al 2039 bajo escenario RCP4.5

La temperatura, precipitación y evapotranspiración proyectadas al 2039 bajo el escenario RCP4.5 se resumen en el Cuadro 3. Se observan los contrastes en las diferentes etapas, puesto que uno es periodo húmedo y el otro seco.

Cuadro 3 Caracterización climática bajo escenario de cambio climático RCP4.5 (año 2039) de las etapas de crecimiento y desarrollo del hongo. 

En el periodo de crecimiento del hongo las diferencias, en promedio, de las variables del tiempo actual al año 2039 con escenario del cambio climático RCP4.5 son notables: cambios positivos en temperatura y humedad relativa de 6.35 °C y 12.3 %, respectivamente; mientras que cambios negativos se observarán en la precipitación (194 mm) y evapotranspiración (225 mm).

En el periodo de desarrollo del hongo, las diferencias en promedio de las variables del tiempo actual al año 2039 serán de igual magnitud. Asimismo, se observarán aumentos en temperatura (6.0 °C) y humedad relativa (12.3 %), y disminuciones en precipitación (196 mm) y evapotranspiración (235 mm).

Los cambios en las variables climáticas a futuro, descritos anteriormente, tendrán repercusión en la distribución potencial de Lophodermium spp. para el año 2039, ya que se espera que las condiciones ambientales le serán favorables; en consecuencia, aumentará el riesgo de infección por el hongo en los bosques de coníferas bajo estudio.

Distribución espacial bajo escenario RCP4.5 (año 2039) de Lophodermium spp.

La vulnerabilidad de los bosques al ataque del patógeno en los bosques de coníferas en la región bajo estudio es factible, de acuerdo a los resultados obtenidos con el escenario RCP4.5 de cambio climático. Los mapas de distribución potencial para el año 2039, con el escenario RCP4.5 correspondientes a las etapas de crecimiento y desarrollo se presentan en la Figura 3. Se observa que la distribución potencial alta se localiza en la Sierra Norte de Puebla, con dirección al noroeste.

Las superficies que corresponden a las distribuciones potenciales alta, media y baja con escenario de cambio climático RCP4.5 (año 2039) se consignan en el Cuadro 4.

Cuadro 4 Distribución potencial (ha) de Lophodermium spp. para el año 2039 bajo escenario RCP4.5 para las dos etapas del ciclo biológico. 

Periodo de crecimiento (sept-dic) = Growth period (Sept.-Dec.); Periodo de desarrollo (mar-jun) = Development period (March-June).

Figura 3 Distribución potencial de Lophodermium spp. en sus etapas de crecimiento y desarrollo para el año 2039 con escenario RCP4.5, en el área de estudio. 

Durante la fase de crecimiento, 69.4 % de la superficie total de distribución del hongo tendrá una probabilidad de presencia baja, dispersa en los tres estados; mientras que la distribución potencial media y alta será de 6.2 % y 24.3 %, respectivamente. Por otra parte, para la fase de desarrollo, la distribución potencial aumenta en la categoría alta y media, pero disminuye en la baja con relación a la fase de crecimiento (Cuadro 4). Las áreas de distribución se mantienen, de acuerdo a los resultados, en la Sierra Norte de Puebla y en la parte central de Hidalgo.

La importancia del riesgo alto por la presencia del patógeno, según el escenario RCP4.5 a nivel municipal en su época de desarrollo, estarán presentes de la siguiente manera: Hidalgo en Meztitlán (27 714 ha), Nicolás Flores (17 033 ha), Atotonilco (16 412 ha) y otros; Puebla en Ixtacamaxtitlán (55 690 ha), Aquixtla (53 191 ha), Tepetzintla (48 744 ha) y Zautla (46 926 ha); y Tlaxcala en Altzayanca (3 016 ha), Huamantla (2 607 ha), Terrenate (1 338 ha). En la época de crecimiento corresponden a Hidalgo: Eloxochitlán (16 257 ha), Tlahuiltepa (15 235 ha), Metztitlán (15 213 ha), San Agustín Metzquititlán (10 653 ha), Zacualtipán (10 653 ha); en Puebla: Ixtacamaxtitlán (55 014 ha), Aquixtla (43 932 ha), Zacapoaxtla (40 143 ha), Zautla (39 225 ha); y en Tlaxcala no habrá áreas de riesgo alto de presencia.

Condiciones climáticas al 2039 bajo escenario RCP8.5

Los valores de temperatura, precipitación y evapotranspiración proyectados al 2039 bajo el escenario RCP8.5 se resumen en el Cuadro 5.

Cuadro 5 Caracterización climática bajo escenario de cambio climático RCP8.5 (año 2039) de las etapas de crecimiento y desarrollo del hongo. 

En el periodo de crecimiento las diferencias, en promedio, de las variables del tiempo actual al año 2039 son observables: la temperatura tendrá un cambio adicional de 6.95 °C, la precipitación de 148 mm menos, la evapotranspiración de 225 mm menor y la humedad relativa de 17.25.

De la misma manera, en el periodo de desarrollo del hongo, las diferencias en promedio de las variables del tiempo actual al año 2039 son considerables, la temperatura tendrá un cambio de 6.75 °C, la precipitación de 170 mm menos, la evapotranspiración de 235 mm menor y la humedad relativa de 26 %.

Distribución espacial bajo escenario RCP8.5 (año 2039) de Lophodermium spp.

En el escenario RCP8.5, los bosques de pino serán altamente vulnerables debido al ataque del hongo en la región bajo estudio, de acuerdo a los resultados obtenidos. Los mapas de distribución potencial para el año 2039 con el escenario RCP8.5, de Lophodermium spp. en las etapas de crecimiento y desarrollo se presentan en la Figura 4. De manera general, la distribución potencial alta y media se localizan en la Sierra Norte de Puebla con dirección al noroeste; mientras que la distribución potencial baja se ubica, principalmente, al centro del área de estudio.

Las superficies que corresponden a las probabilidades de alta, media y baja distribución bajo escenario de cambio climático RCP8.5 (año 2039) se integran en el Cuadro 6.

Periodo de crecimiento (sept-dic) = Growth period (Sept.-Dec.); Periodo de desarrollo (mar-jun) = Development period (March-June).

Figura 4 Distribución potencial de Lophodermium spp. en sus etapas de crecimiento y desarrollo para el año 2039 con escenario RCP8.5, en el área de estudio. 

Cuadro 6 Distribución potencial (ha) de Lophodermium spp. para el año 2039 bajo escenario RCP8.5 para las dos etapas del ciclo biológico. 

Durante la fase de crecimiento, con el escenario de cambio de climático RCP8.5, 46.3 % de la superficie total tendrá una probabilidad de presencia del hongo baja, mientras que la categoría alta y media representan 32.9 % y 20.8 %, respectivamente. En el caso de la fase de desarrollo de Lophodermium spp. la superficie se reduce en la categoría alta y media, y aumenta en la baja con respecto a la fase de crecimiento, como se aprecia en el Cuadro 6.

El escenario RCP8.5 indica que habrá condiciones climáticas adecuadas para la presencia de Lophodermium spp. La humedad relativa es cercana y la temperatura superior a las que cita González (2004), 87 % y 14 °C, respectivamente, con un porcentaje de severidad de 42 %.

La importancia del riesgo alto por la presencia del hongo, con el escenario RCP8.5, a nivel municipal en la época de desarrollo del patógeno, estarán dispuestos de la siguiente forma: en Hidalgo, Metztitlán (23 728 ha), Tulancingo (12 730 ha), Atotonilco (11 281 ha), Cuautepec (10 415 ha); en Puebla, Aquixtla (45 242 ha), Ixtacamaxtitlán (41 562 ha), Tepetzintla (39 060 ha), Zautla (36 895 ha), Tetela de Ocampo (36 461 ha), y en Tlaxcala, Altzayanca (3 016 ha), Huamantla (2 607 ha), Terrenate (1 338 ha) y Españita (952 ha). En la época de crecimiento, en Hidalgo: San Agustín Metzquititlán (23 575 ha), Zacualtipán (23 575 ha), Tlahuiltepa (18 887 ha), Metztitlán (18 629 ha) y Eloxochitlán (15 475 ha); en Puebla: Ixtacamaxtitlán (62 242 ha), Aquixtla (45 032 ha), Zacapoaxtla (41 738 ha), Zautla (41 333 ha), Xochiapulco (41 103 ha) y Tetela de Ocampo (38 670 ha), y en Tlaxcala no habrá alta probabilidad de presencia.

Con base en los resultados de la modelación de la distribución de Lophodermium spp. con los escenarios RCP4.5 y 8.5, las condiciones ambientales proyectadas serán favorables para el hongo a finales de la década de los 30, pues habrá un aumento de los bosques de pinos afectados. Las diferencias de superficies entre etapas de desarrollo y crecimiento y entre escenarios, es porcentualmente baja. Lo anterior indica que las variables climáticas de humedad relativa, temperatura y precipitación pronosticadas con los escenarios RCP4.5 y 8.5 son similares a los registrados por González (2004), quien señala una alta incidencia y severidad del hongo.

Los valores obtenidos en este trabajo coinciden con lo documentado por Tchebakova et al. (2016), autores que registran, en el corto plazo (año 2020), una mayor cantidad de áreas forestales dañadas por Lophodermium ssp. Aunque, se utilizaron escenarios de cambio climático diferentes al presente estudio (B1 y A2: modelo HadCm3), citan una tendencia a condiciones favorables para el desarrollo de Lophodermium ssp. Si bien, no hay comparación para el largo plazo con este trabajo, es importante hacer mención que, según estos autores, para el 2080 habrá una reducción de los bosques dañados, debido a las particularidades del área de estudio que utilizaron.

Por otro lado, los modelos predictivos de distribución de especies han ido en aumento, ya que son una herramienta que permite realizar estimaciones a futuro de manera relativamente precisa (Martínez et al., 2004 citado por Paredes et al., 2011). Dichos modelos generan un área intermedia entre la que ocupa la especie y la potencial (Jiménez-Valverde et al., 2008), o lo que podría ser una aproximación al área de distribución.

El algoritmo GARP para la distribución de Lophodermium spp. determinó que las áreas donde está presente y las que tienen condiciones óptimas para su desarrollo tienen similitud espacial, e.g. la región Sierra Norte de Puebla para ambas etapas en el periodo actual. Por otro lado, bajo escenarios de cambio climático, los resultados sugieren que el área cuyas condiciones ambientales son favorables para la presencia y desarrollo del hongo serán más amplias. Los escenarios climáticos futuros prevén que la disponibilidad de humedad en los bosques será fuertemente afectada, lo cual tendrá un impacto directo en el ciclo de vida de Lophodermium. Esto podría explicarse, a partir de que las temperaturas más cálidas producen mayores pérdidas de agua por evapotranspiración y reducen la capacidad de las plantas para hacer un uso más eficiente del vital líquido (Mortsch, 2006).

Conclusiones

Lophodermium tendrá una distribución potencial amplia en el futuro cercano, debido a los cambios climáticos. Los resultados evidencian que nuevas áreas de bosques de pino serán afectadas, ya que los factores climáticos favorecerán el crecimiento y desarrollo del hongo más allá de donde se distribuye actualmente. Los factores climáticos más importantes que determinan la presencia del hongo en los pinos son las precipitaciones moderadas, temperaturas frías y humedades relativas alta.

El uso del algoritmo GARP permite la determinación cuantitativa de las probabilidades de presencia de Lophodermium, actual y con escenarios futuros. Este trabajo representa un esfuerzo para modelar la distribución potencial de Lophodermium, a fin de planear con tiempo medidas para mitigar el impacto de este hongo en los recursos forestales del área bajo estudio.

Agradecimientos

A la Comisión Nacional Forestal por el financiamiento del proyecto “Determinación, distribución y control del agente causal denominado Caída Foliar del Pino en Puebla” y al Sistema Meteorológico Nacional y a la Comisión Nacional del Agua por las facilidades de proporcionar las bases de datos de las estaciones meteorológicas.

Referencias

Alvarado, R. D. 2005. Enfermedades y agentes abióticos en árboles en México; conceptos, diagnosis y manejo. Colegio de Postgraduados. Montecillos, Edo. de Méx., México. 275 p. [ Links ]

Allen, C. D. 2009. Muerte regresiva del bosque inducida por el clima: ¿un fenómeno mundial en aumento? Unasylva 60(231-232):43-49. [ Links ]

Anderson, R. P., D. Lewc and A. Townsend P. 2003. Evaluating predictive models of species’ distributions: criteria for selecting optimal models. Ecological Modelling 162:211-232. [ Links ]

Cavazos, T., J. A. Salinas, B. Martínez, G. Colorado, P. de Grau, R. Prieto G., A. C. Conde Á., A. Quintanar I., J. S. Santana S., R. Romero C., M. E. Maya M., J. G.Rosario de La C., M. del R. Ayala E., H. Carrillo T., O. Santiesteban y M. E. Bravo. 2013. Actualización de escenarios de cambio climático para México como parte de los productos de la Quinta Comunicación Nacional. Informe Final del Proyecto al INECC. http://escenarios.inecc.gob.mx/index2.html (2 de diciembre de 2015). [ Links ]

Cervantes Z., Y., S. L. Cornejo O., R. Lucero M., J. M. Espinoza R., E. Miranda V. y A. Pineda V.1990 Provincias Fisiográficas de México. Extraído de Clasificación de Regiones Naturales de México II, IV.10.2. Atlas Nacional de México. Vol. II. Vectorial (shp). Escala 1:4000000. Instituto de Geografía, UNAM. México, D.F., México. [ Links ]

Cibrián T., D., D. Alvarado R. y S. E. García D. 2007. Enfermedades forestales en México. Forest diseases in Mexico. Universidad Autónoma Chapingo: CONAFOR-SEMARNAT, México; Foresty Service USDA, EUA; NRCAN Forest Service, Canadá y Comisión Forestal de América del Norte, COFAN, FAO. Chapingo, Edo. de Méx., México. 587 p. [ Links ]

Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio). 2015. Temperatura media anual en México (1910-2009), escala: 1:1000000. Vectorial (shp) Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad. México, D. F., México. s/p. [ Links ]

Comisión Nacional Forestal (Conafor). 2013. Bosques, cambio climático y REDD+ en México. Guía Básica. Área de Proyectos y Mercados Forestales de Carbono. Zapopan, Jal., México. 87 p. [ Links ]

Cordón C., P. R. 2009. Caracterización fitosanitaria de las plantaciones del Programa de Incentivos Forestales (PINFOR) en los Departamentos de Alta Verapaz y el Petén, Guatemala. Tesis Maestría. Programa de Fitosanidad. Colegio de Postgraduados. Montecillo. Texcoco, Edo. de Méx., México. 57 p. [ Links ]

Environmental Systems Research Institute (ESRI). 2016. ArcGIS Desktop. http://www.esri.com/software/arcgis/arcgis-for-desktop . (10 de enero de 2016). [ Links ]

French, D. W. 1988. Forest and Shade Tree Pathology. University of Minnesota. Department of Plant Pathology. St. Paul, MN, USA. 271 p. [ Links ]

García, E. y Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio). 1998. Climas (clasificación de Köppen, modificado por García). Vectorial (shp). Escala 1:1000000, México. D. F., México. s/p. [ Links ]

González S., M. L. 2004. Caracterización del complejo de patógenos causales del tizón de la acícula del pino en la Finca Saquichai, Cobán, Alta Verapaz. Facultad de Agronomía. Universidad de San Carlos. Guatemala, Guatemala. 42 p. [ Links ]

Hattemer, H. H. 1964. Geographic variation of resistance to Lophodermium pinastri in scots pine. In: Gerhold, H. D., R. E. Mcdermott and E. J. Schreiner (ed.). Breeding Pest-Resistant Trees: Proceedings of a NATO and N. S. F. Pennsylvania State University. Philadelphia, PA, USA. pp. 97-102. [ Links ]

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (Inegi). 2013. Conjunto de datos vectoriales de uso del suelo y vegetación escala 1:250 000, Serie V (Capa Unión). http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/recnat/usosuelo/Default.aspx (26 de enero de 2016). [ Links ]

Jiménez-Valverde, A., J. M. Lobo and J. Hortal. 2008. Not as good as they seen: the importance of concept in species distribution modeling. Diversity and Distributions 14:885-890. [ Links ]

Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). 2005. Adaptation of forest ecosystems and the forest sector to climate change. Forests and Climate Change Working Paper Num. 2. Rome, Italy. 87 p. [ Links ]

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). 2013. Bases físicas. Resumen técnico. http://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg1/WG1AR5_SummaryVolume_FINAL_SPANISH.pdf (20 de marzo de 2016). [ Links ]

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). 2014. Cambio Climático 2014. Impactos, adaptación y vulnerabilidad. Contribución del Grupo de trabajo II al Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/wg2/ar5_wgII_spm_es.pdf (3 de marzo de 2016). [ Links ]

Martínez M., E., A. T. Peterson and W. W. Hargrove. 2004. Ecological niches as stable distributional constraints on mammal species, with implications for Pleistocene extinctions and climate change projections for biodiversity. Global Ecology and Biogeography 13:305-314. [ Links ]

Martínez, N. 2010. Apuntes sobre modelación de nichos ecológicos. Laboratorio de Evolución Molecular y Experimental, del Instituto de Ecología de la UNAM. ftp://148.231.212.8/Backups/Eaton/BiblioTesis/Modelado%20de%20nichos/Apuntes_ENM_W.pdf . (17 de diciembre de 2015). [ Links ]

Menéndez, R. 2007. How are insects responding to global warming? Tijdschrift voor Entomologie 150: 335-365. [ Links ]

Microsoft Corporation. 2000. Manual del programador, Parte 1: Programación en Visual FoxPro 6.0. Redmond, WA, USA. 83p. [ Links ]

Minter, D. W. 2015. Fungi of Ukraine, Rhytismatales. CABI Bioscience, Bakeham Lane, Egham, Surrey. UK. http://www.cybertruffle.org.uk/papers/rhytukra/index.htm#abs (11 de enero de 2016). [ Links ]

Moore, B. y G. Allard. 2008. Los impactos del cambio climático en la sanidad forestal. Sanidad y Bioseguridad Forestal. FAO. Roma, Italia. 42 p. [ Links ]

Mortsch, L. D. 2006. Impact of climate change on agriculture, forestry and wetlands. In: Bhatti, J. S., R. Lal, M. J. Apps and M. A. Price (eds.). Climate change and managed ecosystems. Taylor and Francis, CRC Press. Boca Ratón, FL, USA. pp. 45-67. [ Links ]

Paredes G., D. M., A. Ramírez B. and M. A. Martínez M. 2011. Distribución y representatividad de las especies del género Crotalus en las áreas naturales protegidas de México. Revista Mexicana de Biodiversidad 82(2): 689-700. [ Links ]

Prihatini, I., M. Glen, T. J. Wardlaw, D. A. Ratkowsky and C. L. Mohammed. 2015. Needle fungi in young Tasmanian Pinus radiata plantations in relation to elevation and rainfall. New Zealand Journal of Forestry Science. 45:25. DOI: 10.1186/s40490-015-0055-6. [ Links ]

Samaniego, J. L. 2009. Cambio climático y desarrollo en América Latina y el Caribe: una reseña. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). Santiago de Chile, Chile. 148 p. [ Links ]

Stockwell, D. R. B. and D. P. Peters. 1999. The GARP modelling system: problems and solutions to automated spatial prediction. International Journal of Geographic Information Systems 13:143-158. [ Links ]

Sturrocka, R. N., S. J. Frankelb, A. V. Brownc, P. E. Hennond, J. T. Kliejunasb, K. J. Lewise, J. J. Worrallf and A. J. Woodsg. 2011. Climate change and forest diseases. Plant Pathology 60: 133-149. [ Links ]

Tchebakova, N. M., N. A. Kuzmina, E. I. Parfenova, V. A. Senashova and S. R. Kuzmin 2016. Potential climate-induced distributions of Lophodermium needle cast across central Siberia in the 21 century. Web Ecology 16: 37-39. [ Links ]

Thornthwaite, C. W. 1948. An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review 38 (1): 55-94. [ Links ]

Vidal Z., R. 1990. Precipitación media anual. En Precipitación, IV.4.6. Atlas Nacional de México. Vol II. Escala 1:4000000. (shp). Instituto de Geografía, UNAM. México, D.F., México. s/p. [ Links ]

Yanchuk A. y Allard G. 2009. Los programas de mejoramiento de árboles para la salud de los bosques: ¿pueden seguir el mismo ritmo de los cambios climáticos? Unasylva 60(231/232):50-56. [ Links ]

Recibido: 18 de Mayo de 2016; Aprobado: 13 de Agosto de 2016

* Autor por correspondencia: perez.ramiro@inifap.gob.mx.

a

Conflicto de interés: Los autores declaran no tener conflicto de interés alguno.

b

Contribución por autor: Ramiro Pérez Miranda: dirección y desarrollo de la investigación, participación en la elaboración del manuscrito; Martín Enrique Romero Sánchez: desarrollo y supervisión del análisis con el modelo GARP, elaboración y revisión del manuscrito; Antonio González Hernández: elaboración de la cartografía base y desarrollo de las capas de información a partir de escenarios de cambio climático; Eduardo Pérez Sosa: desarrollo de los análisis y síntesis de la información, elaboración del manuscrito; Víctor Javier Arriola Padilla: definición de los requerimientos ecológicos del hongo, revisión y análisis de los resultados; así como la elaboración y revisión del escrito.

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons