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Introducción
Lippia graveolens Kunth (sinonimia Lippia berlandieri Schauer) es una planta silvestre y aromática que se distribuye en al menos 24 entidades de las regiones áridas y semiáridas de México; comúnmente conocido como orégano, oreganillo loco (Villavicencio et al., 2007). Su mayor producción para fines comerciales proviene de poblaciones naturales; es la especie con distribución más amplia en México (Rueda, 2015; Trópicos, 2016).
En la región norte del país, las áreas de aprovechamiento más importantes y con la producción más alta de hoja de orégano, se ubican en los estados de Chihuahua, Coahuila, Durango y Tamaulipas, las cuales suman más de 50 % de las autorizaciones para su recolecta, seguidos por Jalisco, Zacatecas, Querétaro, Hidalgo y Baja California Sur (Huerta, 2002; Conafor, 2017).
El orégano es un recurso forestal no maderable del que se obtienen 6 500 t al año, de ellas 90 % se destina al mercado de exportación, se le conoce comercialmente como orégano mexicano (INFOAGRO, 2006; Villavicencio et al., 2007) y tiene un gran potencial en la cadena agroalimentaria nacional e internacional, si se garantiza una producción uniforme, tanto en cantidad como en calidad (Huerta, 2002, Huerta, 2005). El principal producto derivado de la hoja de esta planta es el aceite esencial, que se utiliza en la industria de alimentos, licores, refresquera, farmacéutica y de cosmetología. El orégano forma parte del grupo de especias y hierbas culinarias, aunque su uso no solo se limita a tales propósitos, sino también es un aditivo de otros productos (FAO y OMS, 2017). El principal mercado del aceite esencial es Estados Unidos de América, seguido de Italia y Japón (Gaby et al., 2003; Conafor, 2009).
En la región semiárida de Coahuila, el aprovechamiento de L. graveolens se realiza en ocho municipios, destacan Parras de la Fuente, General Cepeda y Ramos Arizpe, donde se obtiene la mayor producción (Inafed, 2005; Villavicencio et al., 2010).
L. graveolens es de tipo arbustivo, sus cambios de tamaño y forma se deben a la adaptación de la especie a las condiciones ambientales, lo que genera diferencias en su desarrollo que se reflejan en la variabilidad alométrica, con una relación directamente proporcional entre la altura y el diámetro de la planta (Niklas, 1995). A partir de esta, se pueden realizar análisis dimensionales y, con ello, ajustar modelos de predicción para generar tablas de rendimiento de biomasa individual para cuantificar la producción y promover su aprovechamiento de manera racional y sustentable.
El análisis dimensional es una técnica de estimación confiable, en la cual con base en variables de fácil medición se estima la biomasa y volumen de las plantas (Porté et al., 2000), principalmente, en especies forestales arbóreas de clima templado (Návar, 2010), en taxa tropicales (Wiant y Charton, 1984; Gaillard et al., 2002; Barrios et al., 2014) y, con menor frecuencia, en arbustivas (Laamouri et al., 2002; Guillen et al., 2007).
En especies de zonas áridas, el análisis dimensional se aplica para calcular la biomasa foliar de Larrea tridentata (Sessé & Moc. ex DC.) Coville (gobernadora) (Ludwig et al., 1975), mezquite (Prosopis glandulosa Torr.) (Whisenant y Burzlaff, 1978; Méndez et al., 2012) y acacia (Acacia pennatula (Schltdl. & Cham.) Benth.) (López-Merlín et al., 2003); incluso en palma samandoca (Yucca carnerosana (Trel.) McKelvey) (Villavicencio y Franco, 1992) y lechuguilla (Agave lechuguilla Torr.) (Berlanga et al., 1992). En la determinación del peso del cogollo y proporción de fibra, en sotol (Dasylirion cedrosanum Trel.); para estimar el peso del tallo o “piña” (Cano et al., 2006), en cortadillo (Nolina cespitifera Trel.) (Sáenz y Castillo, 1992) y en arbustos forrajeros como Atriplex canescens (Pursh) Nutt., para calcular el peso seco de la biomasa aérea en pie (Thomson et al., 1998).
El aprovechamiento sostenible de las poblaciones naturales de orégano requiere de estimaciones confiables de la producción de hoja seca de las plantas bajo manejo, por ello, los objetivos de este estudio fueron: a) determinar las relaciones alométricas en plantas de orégano para 20 poblaciones naturales distribuidas en los municipios General Cepeda, Parras de la Fuente y Ramos Arizpe, Coahuila; b) seleccionar el modelo de predicción con mejor ajuste para estimar la biomasa foliar seca; y c) generar una tabla de producción de biomasa foliar seca de arbustos en pie de orégano.
Materiales y Métodos
Área de estudio
La investigación se realizó en poblaciones naturales de orégano distribuidas en los municipios General Cepeda, Parras de la Fuente y Ramos Arizpe, ubicados entre las coordenadas 25° 22´41” - 25°26´27 N y 100°57´2” - 102°11´10” O, con un intervalo altitudinal de 1 000 a 1 400 m. Los suelos predominantes son de los tipos Litosol, Xerosol y Yermosol (cálcico y háplico), de textura media sin problemas de salinidad (Inegi, 2005). El clima de la región, según la clasificación de Köeppen modificado por García (2004) e Inegi (2005) es de tipo BS1hw (semiárido-semicálido) y BSohw (muy árido-semicálido), con temperatura media de 18 a 20 °C, y valores extremos desde -4 hasta 45 °C; una precipitación anual de 125 a 400 mm.
El orégano es una planta arbustiva con brotes anuales, asociada a la vegetación de matorral rosetófilo con maguey manso (Agave salmiana Otto ex Salm-Dyck), lechuguilla (Agave lechuguilla Torr.), xoconostle (Opuntia imbricata (Haw.) DC.), candelilla (Euphorbia antisyphilitica Zucc.), sotol (Dasylirion cedrosanum Trel.), nopales (Opuntia spp.), espadín (Agave striata Zucc.) y magueyes (Agave spp.).
En el matorral micrófilo, se asocia con hojasen (Flourencia cernua DC.), escalerilla (Viguiera stenoloba S.F. Blake), mariola (Parthenium incanum Kunth), gobernadora (Larrea tridentata), tasajillo (Opuntia leptocaulis DC.), ocotillo o albarda (Fouquieria splendens Engelm.), guayule (Parthenium argentatum A. Gray), palma samandoca (Yucca carnerosana (Trel.) McKelvey), coyotillo (Karwinskia humboldtiana (Schult.) Zucc.), sangre de drago (Jatropha dioica Sessé), hierba de la virgen (Tiquilia canescens (A. DC.) A.T. Richardson) y Polieria angustifolia (Engelm.) A. Gray.
En ambos tipos de vegetación, el orégano se asocia con cactáceas de diferentes especies y con taxa del estrato arbóreo, como mimbre (Chilopsis linearis (Cav.) Sweet), mezquite (Prosopis sp.) y huizache (Acacia farnesiana (L.) Willd.; Acacia constricta Benth.) (Berlanga et al., 2005).
Levantamiento de datos y diseño de muestreo
La muestra se conformó de 706 individuos distribuidos en 20 poblaciones localizadas en tres municipios del sureste del estado de Coahuila. El muestreo se hizo durante la época de aprovechamiento de la planta (julio a octubre) y cada población fue georreferenciadas, para su ubicación en gabinete (Cuadro 1 y Figura 1).
Cuadro 1 Número de poblaciones y plantas de orégano muestreadas para los municipios de General Cepeda, Parras de la Fuente y Ramos Arizpe, correspondientes al corredor oreganero en Coahuila.
Variables independientes
A cada individuo, con una cinta Truper ® modelo 21601 se le midieron las variables altura total (At, cm); diámetro mayor (DM, cm) y diámetro menor (Dm, cm) de la cobertura arbustiva (Figura 2b, c). Para considerar la variabilidad de crecimiento de la especie se incluyeron todas las categorías de altura y cobertura de los arbustos en pie presentes en las poblaciones. La At de la planta se midió desde la base del suelo, hasta la punta de las ramas más altas (Figura 2a), los DM y Dm se tomaron considerando la cobertura arbustiva (Figura 2b y 2c). A partir de los diámetros mayor y menor se estimó el diámetro promedio (Dp, cm) de la cobertura.
Variable dependiente
La biomasa foliar seca (Bfs, g) se calculó mediante un muestreo destructivo de los individuos evaluados; para ello, se realizó la cosecha total de la parte aérea de la planta (tallos y hojas), la cual se depositó en bolsas de papel para su almacenamiento. Posteriormente, las muestras se deshidrataron in situ a temperatura ambiente durante cinco días, método de secado empleado por el productor. Enseguida la biomasa aérea seca se separó por componente: tallos y hojas. El peso de hoja seca por muestra se determinó en una balanza analítica marca Schientech con una precisión de 0.001 g. De este modo, se obtuvo la Bfs por planta, que representa componente aprovechable y de importancia comercial.
Análisis estadístico
El conjunto de datos de Bfs y las variables alométricas de At, DM y Dm se analizaron, primero, mediante una prueba de correlación de Pearson (SAS, 2015), para elegir las variables más relacionadas con la Bfs, que se usaron para ajustar modelos de regresión lineal y no lineal (Cuadro 2).
Cuadro 2 Modelos ajustados para estimar la biomasa foliar seca en poblaciones naturales de Lippia graveolens Kunth de los municipios General Cepeda, Parras de la Fuente y Ramos Arizpe, Coahuila.
Dp = Diámetro promedio de cobertura (cm); At = Altura total (cm); B n = Parámetros del modelo; e = Exponencial de la expresión.
La base de datos empleada para el análisis de regresión se depuró, mediante la detección de Outlier; con la programación r-influence de SAS 9.4 (SAS, 2015), con el propósito de eliminar posibles errores en la base de datos que podrían afectar los estadísticos de regresión. El modelo seleccionado fue el que presentó los valores mayores de coeficiente de determinación ajustado (R2 aju) y el más bajo de la Raíz del Error Cuadrático Medio (RCME), además de la significancia de sus parámetros (P ≤ 0.001). La verificación de los supuestos de regresión se hizo con las pruebas de Shapiro-Wilk para la normalidad; la prueba de White, para detectar heterocedasticidad, que por la naturaleza de los datos se asumió y se aplicó una corrección por ponderación de residuales de la forma 1 Dp∗At que eliminó este problema; por último, la prueba de Durbin-Watson, para la prueba de colinealidad entre variables. Los modelos de regresión se ajustaron con el PROC MODEL para generar estimadores consistentes (SAS, 2015).
Resultados y Discusión
Ecuación para estimar la Bfs
La prueba de correlación determinó que las variables Dp, At y la interacción entre ambas presentan una relación significativa con la Bfs (p≤ 0.001) de 0.82, 0.53 y 0.83, respectivamente con respecto al resto de las variables evaluadas; por lo que se utilizaron como base para el ajuste de los modelos. El ajuste estadístico fue similar para todos los modelos; destacaron el 3 y el 6 con valores de R2 aju superiores e inferiores de RCME. Sin embargo, estos tuvieron problemas de heterocedasticidad, por lo que se corrigieron y se obtuvo la correlación solo para el modelo 6, por ello y por los valores de ajuste de R2 aju (0.81) y de la RCME (21.5256), este se eligió para estimar la Bfs de orégano.
La estructura del modelo elegido corresponde al de Schumacher-Hall, de tipo sigmoidal (Cuadro 3); además utiliza el Dp y At, que caracterizan la forma del arbusto de orégano y que permiten generar una tabla de doble entrada para que los productores primarios estimen los Bfs.
Cuadro 3 Estadísticos de ajuste y valores de los parámetros de los modelos analizados para estimar biomasa foliar seca de Lippia graveolens Kunth.
| Núm. | SCE | RCME | R 2 aju | B | Parámetro | Pr>|t| |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 455 776 | 25.8894 | 0.7253 | B 0 | 0.000306 | <0.0001 |
| B 1 | 1.424362 | <0.0001 | ||||
| 2 | 349 222 | 22.6452 | 0.7898 | B 1 | 0.000167 | <0.0001 |
| 3 | 306 415 | 21.2589 | 0.8148 | B 0 | 11.10985 | 0.0913 |
| B 1 | 0.006091 | <0.0001 | ||||
| B 2 | -0.22978 | 0.0047 | ||||
| B 3 | 0.000117 | <0.0001 | ||||
| 4 | 338 318 | 22.3053 | 0.7961 | B 0 | 5.405543 | 0.0007 |
| B 1 | 0.000158 | <0.0001 | ||||
| 5 | 345 907 | 22.5541 | 0.7915 | B 1 | 0.000344 | <0.0001 |
| B 2 | 0.946499 | <0.0001 | ||||
| 6 | 314 615 | 21.5256 | 0.8101 | B 0 | 0.005990 | 0.0005 |
| B 1 | 1.935454 | <0.0001 | ||||
| B 2 | 0.256803 | 0.0009 | ||||
| 7 | 381 556 | 23.6878 | 0.7700 | B 0 | 1204.998 | <0.0001 |
| B 1 | -197.942 | <0.0001 | ||||
| 8 | 318 768 | 21.6513 | 0.8079 | B 0 | 0.001766 | <0.0001 |
| B 1 | 2.484405 | <0.0001 | ||||
| 9 | 348 731 | 22.646 | 0.7898 | B 1 | 6309.38 | <0.0001 |
| B 2 | -3.69086 | 0.1018 | ||||
| 10 | 318 285 | 21.6349 | 0.8081 | B 0 | 0.000173 | <0.0001 |
| B 1 | -0.44604 | <0.0001 |
SCE = Suma de cuadrados del error; RCME = Raíz del cuadrado medio del error; R2 aju = Coeficiente de determinación ajustado por el número de parámetros; B = Parámetro del modelo; Pr>|t| = Significancia (p<0.005).
El modelo Schumacher-Hall es aplicable para las condiciones y sitios de estudio, este tipo de modelo se ha usado para predecir el volumen maderable de especies templadas, así como su biomasa total y por componentes (Velasco et al., 2007; Ramos-Uvilla et al., 2014), mientras que el modelo potencia se ha utilizado en Acacia pennatula y Guazuma ulmifolia Lam. para predecir la biomasa forrajera y producción de leña, en el que se consideró como variable al diámetro basal (López-Merlín et al., 2003).
Los resultados evidencian que la conformación del arbusto influye en las relaciones alométricas de la planta; la At y Dp son variables relacionadas que muestran una plasticidad fenotípica que responde a la heterogeneidad ambiental con ajustes morfológicos y fisiológicos (Camargo et al., 2008). Las mismas variables también fueron consideradas en Lysiloma divaricatum (Jacq.) J.F.Macbr. (Breceda y Ortiz, 2005) y en Cercidium floridum Benth. ex A.Gray (planta forrajera) para predecir la producción de forraje (Guillen et al., 2007); por lo que se consideran variables fáciles de medir en campo y pueden ayudar a evaluar las poblaciones de orégano, para su aprovechamiento.
El modelo de Schumacher-Hall para estimar la Bfs quedó estructurado como se indica a continuación:
El Dp y la At están correlacionados de manera importante con la biomasa foliar seca de orégano; por lo tanto, sus estimaciones son confiables y los Prestadores de Servicios Profesionales (PSP) lo pueden utilizar para estimar la biomasa foliar seca en la región de los tres municipios considerados. Gráficamente, se observa una buena dispersión de los datos estimados contra los observados, y un buen ajuste (Figura 3).
Tabla de producción de hoja seca (g) de Lippia graveolens Kunth
A partir del modelo de Schumacher-Hall, se elaboró una tabla de doble entrada para estimar la Bfs del orégano para tres municipios de Coahuila. Las variables de medición que sirven de entrada son la altura y diámetro promedio de cobertura del arbusto, ambas expresadas en centímetros. A partir de ellas, se puede determinar el peso en gramos de hoja seca en plantas en pie, sin necesidad de cortar el arbusto (Cuadro 4).
Conclusiones
Las variables alométricas diámetro promedio de la copa y altura total de la planta tienen una mayor relación para estimar la biomasa foliar seca de Lippia graveolens en los municipios General Cepeda, Parras de la Fuente y Ramos Arizpe, en Coahuila.
El modelo de Schumacher-Hall es el que mejor predice la biomasa foliar seca (Bfs) de los arbustos en pie de orégano y puede utilizarse para calcular la biomasa aprovechable en los predios oreganeros de la región sureste de Coahuila.
