SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.27 número3Ecuación dinámica para estimar el crecimiento en diámetro de Pinus montezumae Lamb. en Puebla, MéxicoCambios en la cubierta terrestre a través de los mapas ESA-CCI-LC (2000-2015), Ixtacamaxtitlán, Puebla índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO

Compartilhar


Madera y bosques

versão On-line ISSN 2448-7597versão impressa ISSN 1405-0471

Resumo

CORREA-DIAZ, Arian; GOMEZ-GUERRERO, Armando  e  VELASCO-BAUTISTA, Efraín. Un acercamiento a la temperatura y humedad diaria en dos bosques mexicanos de alta montaña. Madera bosques [online]. 2021, vol.27, n.3, e2732206.  Epub 28-Mar-2022. ISSN 2448-7597.  https://doi.org/10.21829/myb.2021.2732206.

La escasez de estaciones meteorológicas y la necesidad de información climática en bosques de alta montaña implica el uso de algoritmos climáticos a gran escala, pero la falta de información in situ produce una alta incertidumbre en su idoneidad. En este estudio, se usaron modelos lineares mixtos para estudiar el efecto de la topografía (elevación y exposición) y tiempo (de nivel hora a mensual) en temperatura (T) y humedad relativa (RH) en una base de datos instrumental de cinco años. Además, se comparó información climática de un algoritmo geográfico y una base de datos in situ. Los datos incluyeron dos montañas (Tláloc-TLA and Jocotitlán-JOC, Estado de México), cuatro niveles altitudinales (de 3500 m a 3900 m s.n.m.) y dos exposiciones (Noroeste y Suroeste). Se encontraron diferencias para temperatura promedio (TLA = 7.56 °C ± 0.03 °C and JOC = 6.98 °C ± 0.02 °C), y humedad relativa entre montañas (TLA = 69.3% ± 0.12% and JOC = 72.5% ± 0.13%). Las variables más importantes que explicaron T fueron la elevación (Δ= -0.36 °C cada 100 m) y exposición, mientras que la exposición para RH. Mayo fue el mes más caluroso (9.50 °C ± 0.10 °C para temperatura promedio) mientras que septiembre, el más húmedo para ambas montañas (85.1% ± 0.30% y 87.4% ± 0.25% RH, respectivamente). A pesar de las altas correlaciones entre fuentes de información climática (hasta r = 0.83), el algoritmo geográfico sobreestima T y subestima RH. Se propone que cuando la información climática proveniente de algoritmos geográficos sea usada en bosques de alta montaña, es necesaria una calibración con información in situ cuando sea posible.

Palavras-chave : Pinus hartwegii; humedad relativa; temperatura.

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )