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Revista mexicana de ciencias forestales

Print version ISSN 2007-1132

Rev. mex. de cienc. forestales vol.11 n.58 México Mar./Apr. 2020  Epub June 17, 2020

https://doi.org/10.29298/rmcf.v11i58.642 

Artículo Científico

Modelo para predecir biomasa foliar seca de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez.

Eulalia Edith Villavicencio-Gutiérrez1  * 

Santiago Mendoza-Morales2 

Jorge Méndez Gonzalez2 

1Campo Experimental Saltillo. CIR-Noreste, Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. México.

2Departamento Forestal, Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. México.


Resumen

Litsea parvifolia es un arbusto, perenne de la familia Lauraceae, cuya biomasa foliar es su componente principal. Sus hojas se aprovechan y comercializan en el sureste de Saltillo y alrededores. En fresco, tiene uso culinario y medicinal; en seco, como condimento. Con el propósito de generar información básica para la regulación de su aprovechamiento, se planteó seleccionar un modelo alométrico para predecir la biomasa foliar seca y elaborar una tabla de producción para arbustos en pie. Se evaluaron algunas poblaciones naturales, en las que se registró la altura total (H) y diámetro promedio (Dp) de todos los individuos en pie y se determinó la biomasa foliar seca (Bfs). Se probaron nueve modelos alométricos mediante el procedimiento PROC MODEL en SAS 9.4, para elegir aquel con el mayor coeficiente de determinación ajustado (R2aj.); el valor más bajo en la raíz cuadrada media del error (RCME), en el coeficiente de variación (CV) y en la suma de cuadrados de los residuales (SCR); además de la significancia de sus parámetros (P  0.05). El Dp y la H se correlacionaron con la Bfs. El modelo Schumacher-Hall no lineal es confiable estadísticamente (p < 0.0001), registra los mejores estadísticos, con presencia de heteroscedasticidad, efecto corregido con regresión ponderada con estructura de varianza (Dp 2 H) -0.5 , una R 2 Aj . de 0.82, S xy de 18.41 g y un CV de 44.93 %. El modelo puede usarse para predecir la producción de Bfs en sitios con características ecológicas similares al área de estudio.

Palabras clave Alometría; biomasa; hoja seca; manejo forestal; no maderable; regresión ponderada

Abstract

Litsea parvifolia is an ever-green shrub of the Lauraceae family whose foliar biomass is its main component. Its leaves are harvested and marketed in and around the southeastern region of Saltillo municipality, Coahuila State. Fresh, it has culinary and medicinal use; dry, it is used as condiment. In order to regulate its use and determining its stock, an allometric model was selected to estimate the dry foliar biomass and the elaboration of a production table of the standing shrubs was planned as well. Natural populations were evaluated, recording the total height (H, cm) and mean diameter (Dp, cm) of the shrub crown, considering all categories of height and cover of standing shrubs and dry leaf biomass (Bfs, g). Ten allometric models were evaluated using the PROC MODEL procedure in SAS, version 9.4. Dp and H are correlated with laurel Bfs. The Schumacher-Hall model in its non-linear form is statistically reliable (p <0.0001) as it records the best statistics, with presence of heteroscedasticity, corrected effect with a weighted regression with variance structure (Dp 2 H) -0.5 , obtaining an R 2 aj . of 0.82, S xy of 18.41 g and a CV of 44.93 %. The model can be used to estimate the production of Bfs in places with similar ecological characteristics to the study area.

Key words Allometry; biomass; dry leaf; forest management; non-timber; weighted regression

Introducción

Los productos forestales no maderables (PFNM) son de gran importancia como bienes y servicios, esencialmente en las comunidades rurales, pues tienen diferentes usos: alimenticio, cultural, medicinal e industrial; y, en general, son de alta demanda en el comercio extranjero (Chandrasekharan et al., 1996).

El área de distribución nativa de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez. (laurel) es el noreste de México, con siete especies reconocidas del género; habita en zonas húmedas, bosques de pino-encino y matorral semidesértico; se desarrolla en altitudes de 1 000 a 3 000 m, pero con distribución restringida en los estados de Coahuila, Nuevo León y Tamaulipas (Van Der Werff y Lorea, 1997; Jiménez-Pérez y Lorea-Hernández, 2009).

De acuerdo con la Comisión del “Código Alimentario” (CODEX Alimentarius) de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) y la Norma Oficial Mexicana PROY-NOM-000-SCFI/SADER-2019, referente a Especias y Hierbas Culinarias o Aromáticas, las hojas secas del laurel, en forma entera, rota, quebrada o molida son de uso culinario por sus propiedades de sabor, aroma y aspecto visual, cuya función primaria es sazonar alimentos en forma fragante, aromática o pungente (CODEX, 2017).

Desde el punto de vista medicinal, se prepara en forma de infusión para aliviar problemas estomacales, como diarrea e indigestión; así como fiebre y el nerviosismo; además, el macerado en alcohol se usa para sanar el reumatismo. En algunos casos la planta se utiliza como ceremonial y ornamental (Jiménez-Pérez et al., 2011).

La biomasa es la cantidad de materia orgánica viva presente en tallos, hojas y corteza (biomasa aérea), así como en las raíces (biomasa subterránea) (Brown, 1997). En el ámbito forestal, la biomasa se emplea para conocer el contenido de carbono por unidad de superficie y de esta manera calcular la capacidad de fijación por los ecosistemas (Ordóñez et al., 2015).

Los modelos alométricos son herramientas para predecir componentes de biomasa de la planta (hojas, ramas, raíces, etcétera), a partir de una o más variables de fácil medición (diámetro, altura) y así, expresar su contenido medio a nivel género o especie (Avery y Burkhart, 1983; Picard et al., 2012; Gaillard et al., 2013). Una tabla de producción resume estos cálculos; sin embargo, su aplicación se restringue a regiones con características ecológicas similares a donde se elaboró (Ramos-Uvilla et al., 2014).

En las zonas áridas se han generado algunos modelos alométricos predictivos para la biomasa de árboles y arbustos como Prosopis glandulosa Torr. (Méndez et al., 2012), Acacia pennatula (Schltdl. & Cham.) Benth. (López-Merlín et al., 2003), Larrea tridentata (DC.) Coville (Ludwig et al., 1975), Atriplex canescens (Pursh) Nutt. var. canescens (Thomson et al., 1998), Lippia graveolens Kunth (Villavicencio et al., 2018); así como en especies productoras de fibra: Yucca carnerosana Trel. (Villavicencio y Franco, 1992), Agave lechuguilla Torr. (Berlanga et al., 1992; Velasco et al., 2009) y Nolina cespitifera Trel. (Sáenz y Castillo, 1992), incluso para predecir el peso del tallo o “piña”, en Dasylirion cedrosanum Trel. (Cano et al., 2006).

Dado que las hojas de L. parvifolia son uno de los componentes más aprovechados y comercializados en las zonas áridas, el objetivo del presente estudio fue determinar la o las variables dasométricas de la planta que están correlacionadas directamente con la biomasa foliar seca de la hoja, a partir de la selección del modelo alométrico que mejor se ajuste para predecir el peso de hoja seca y con base en él elaborar una tabla de producción que sirva para evaluar las poblaciones naturales de laurel existentes en el municipio Saltillo, Coahuila, México.

Materiales y Métodos

Área de estudio

El estudio se realizó en el ejido Cuauhtémoc, Saltillo, Coahuila, ubicado en las coordenadas 25°17'3.61" N y 100°56'57.99" O (RAN, 2018) (Figura 1). El suelo es de tipo Leptosol (Inegi, 2006a); el clima corresponde al BS1kw (Semiárido, templado); la temperatura media anual fluctúa entre 12 y 18 °C y la precipitación de 500 a 800 mm (Inegi, 2006b; Inegi, 2007; Inegi, 2008). La vegetación está compuesta por bosque de coníferas, matorral rosetófilo, matorral submontano y pastizales (Profauna, 2008).

Figura 1 Distribución geográfica de las localidades donde se evaluaron poblaciones de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez., en el municipio Saltillo, Coahuila. 

Diseño de muestreo y obtención de variables

Acorde a un muestreo dirigido, un total de 156 plantas de L. parvifolia fueron seleccionadas, considerando todas las categorías de altura y diámetro de copa. Las variables medidas fueron altura total desde el nivel del suelo (H, cm), diámetro mayor (DM) y menor de la copa (Dm), las cuales se hicieron con un flexómetro profesional Pretul® 21601. El diámetro promedio (Dp) de la cobertura foliar del arbusto se calculó en función de la medición de dos diámetros perpendiculares (DM y Dm) de cada arbusto, ambos expresados en centímetros (cm). Se aplicó un muestreo destructivo, en el que se cortaron los tallos y hojas de cada planta elegida. Las muestras e guardaron en bolsas de papel con su etiqueta correspondiente; posteriormente, se deshidrataron en el invernadero del Campo Experimental Saltillo del Centro de Investigación Regional Noreste del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, a temperatura ambiente durante cinco días; después, los tallos y las hojas secas se separaron. La biomasa foliar seca (Bfs) se determinó con una balanza analítica digital marca ADAM, con una precisión de 0.001 g. De esta manera la variable dependiente fue Bfs y las independientes H y Dp.

Análisis estadístico

Los datos de biomasa foliar seca y las variables altura y diámetro promedio se analizaron con el programa SAS (Statistical Análisis System) versión 9.4, mediante el procedimiento PROC MODEL (SAS, 2017), con regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO); se ajustaron nueve modelos alométricos, que previamente se han evaluado en estudios semejantes con orégano (Villavicencio et al., 2018), lechuguilla (Velasco et al., 2009), mezquite (Méndez et al., 2012) y acacias (López-Merlín et al., 2003) (Cuadro 1); estos modelos describen perfectamente la relación de variables dasométricas con la biomasa.

Cuadro 1 Modelos ajustados para predecir la biomasa foliar seca de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez. en el ejido Cuauhtémoc, Saltillo. Coahuila. 

Modelo Nombre Ecuación
1 Alométrico Bfs=β0DpHβ1
2 Coeficiente mórfico constante Bfs=β1Dp2H
3 Australiano Bfs=β0+β1Dp2+β2H+β3Dp2H
4 Variable combinada lineal Bfs=β0+β1Dp2H
5 Spurr Bfs=β1Dp2Hβ2
6 Schumacher-Hall Bfs=β0Dpβ1Hβ2
7 Potencia Bfs=β0Dpβ1
8 Takata Bfs=Dp2H/β0+β1Dp
9 Thornber Bfs=β0H/Dpβ1Dp2H

Fuente: Segura y Andrade (2008); Picard et al. (2012).

Bfs = Biomasa foliar seca (g); Dp = Diámetro promedio de la copa (cm); H = Altura total (cm); Β 0 ..., β n = Coeficientes de regresión, Exp = Exponencial de la expresión.

Criterios de selección del modelo

Los parámetros estadísticos para la selección del mejor modelo fueron: valor mayor en el coeficiente de determinación ajustado (R2aj.), valor más bajo en la raíz cuadrada media del error (RCME), coeficiente de variación (CV) y en la suma de cuadrados de los residuales (SCR); además de, la significancia de sus parámetros (P  0.05) (Segura y Andrade, 2008; Picard et al., 2012). Se aplicó la prueba Shapiro-Wilk para la verificación de normalidad de los residuales (Pedrosa et al., 2015) y el estadístico (d) de Durbin-Watson para detectar la autocorrelación (Gujarati y Porter, 2010). La presencia de heteroscedasticidad se corrigió realizando una regresión ponderada, a partir del Dp y H en diferentes formas, como estructuras de ponderación (Schreuder y Williams, 1998). La capacidad predictiva del modelo se determinó a través del error medio porcentual (EMP) y de la diferencia agregada (DA) (Cruz y Uranga-Valencia, 2013):

EMP=1ni=1n(Yi-Yest)Yestx100

DA=1ni=1nYi-Yest

Donde:

EMP = Error medio porcentual

Y i = Valores observados

Y est =Valores estimados

DA = Diferencia agregada

Resultados y Discusión

En el área de estudio, L. parvifolia promedió 40.99 g de biomasa foliar seca por planta, con una variación de 1.80 a 246.32 g; y se evidenció que la variación morfológica y factores como la competencia determinaron su producción (Foroughbakhch et al., 2009), además es indicadora de la productividad del ecosistema forestal como lo refieren Huff et al. (2018) (Cuadro 2).

Cuadro 2 Estadística descriptiva de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez. en el ejido Cuauhtémoc, Saltillo, Coahuila. 

Variable Promedio Mínimo Máximo S CV
H (cm) 71.25 27.00 201.00 26.59 37.32
Dp (cm) 53.54 16.50 120.50 22.09 41.26
Bfs (g) 40.99 1.80 246.32 44.05 107.47

H = Altura total; Dp = Diámetro promedio de copa (DM + Dm) /2; Bfs = Biomasa foliar seca; S = Desviación estándar (g); CV = Coeficiente de variación (%).

Acorde a los resultados de los nueve modelos ajustados: siete tuvieron una R 2 aj. mayor a 0.70, lo cual indica que la variabilidad de biomasa foliar seca de L. parvifolia es explicable 70 % a partir del diámetro de copa promedio y la altura total de la planta. El S xy varió de 17.56 a 25.81 g y el CV fue de 42.84 a 62.96 % g (Cuadro 3). De acuerdo con los criterios de selección, el modelo de Schumacher-Hall (6) fue el que mejor estimó la biomasa foliar de L. parvifolia.

Cuadro 3 Coeficientes de regresión y estadísticos de bondad de ajuste de los modelos para predecir biomasa foliar seca de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez. en el ejido Cuauhtémoc, Saltillo, Coahuila. 

ModelO Coeficiente Estimado Valor de P R 2 aj S xy CV SCR
1 β 0 0.0070 0.062 0.6568 25.81 62.96 93243.4
β 1 1.0482 <0.0001
2 β 1 0.0001 <0.0001 0.6794 24.94 60.86 87731.7
3 β 0 -15.4778 0.0116 0.8391 17.67 43.11 43090.8
β 1 0.0119 <0.0001
β 2 0.1977 0.0206
β 3 0.0000 0.4754
4 β 0 11.6173 <0.0001 0.7206 23.28 56.80 75898.5
β 1 0.0001 <0.0001
5 β 1 0.0039 0.0266 0.7754 20.95 51.11 61452.8
β 2 0.7516 <0.0001
6 β 0 0.0029 0.0174 0.8411 17.56 42.84 42853.1
β 1 2.0836 <0.0001
β 2 0.2512 0.0006
7 β 0 0.0043 0.0196 0.8275 18.29 44.63 46857.4
β 1 2.2459 <0.0001
8 β 0 3767.9430 <0.0001 0.7163 23.46 57.24 77069.7
β 1 44.1444 <0.0001
9 β 0 0.000138 <0.0001 0.7915 20.1176 49.08 56660.5
β 1 -0.704540 <0.0001

R 2 aj = Coeficiente de determinación ajustado; S xy = Error estándar del modelo (g); CV = Coeficiente de variación (%); SCR = Suma cuadrada de los residuales.

El modelo Schumacher-Hall por su simplicidad y por su buen ajuste es de amplio uso para predecir el volumen, contenido de carbono (Cruz et al., 2016) y biomasa foliar en taxones arbustivos (Villavicencio et al., 2018). En modelos generados para especies aromáticas como orégano (Villavicencio et al., 2018) y tomillo (Belmonte y López, 2003), las variables altura y diámetro también son las mejores predictoras de la biomasa, como ocurrió con L. parvifolia.

El estadístico (d) de Durbin-Watson (2.03) con una n de 142, k = 3, a = 0.05, dL=1.6 (límite inferior) y dU=1.7 (límite superior) demostró que los residuales del modelo Schumacher-Hall no presentaron autocorrelación, lo que no sucedió con la normalidad, ni con la homogeneidad de varianza (Cuadro 4); por lo que se procedió a realizar una regresión ponderada con este mismo modelo de acuerdo a lo propuesto por Walpole et al. (2012).

Cuadro 4 Factores de ponderación para el modelo de Schumacher-Hall, pruebas de homocedasticidad y de normalidad de los residuales. 

F.P Variable Sxy R2aj. DW Heteroscedasticidad Normalidad
X2 p>X2 W p>W
DpC Bfs 17.75 0.8376 2.15 53.39 <0.0001 0.96 0.0006
Resid. 0.97
Dp*Hc Bfs 17.83 0.8361 2.25 55.45 <0.0001 0.96 0.0002
Resid. 0.98
k*Dpc Bfs 18.82 0.8174 1.81 5.69 0.7702 0.95 <0.0001
Resid. 1.02
k*(Dp*H)C Bfs 19.26 0.8089 1.95 14.81 0.0962 0.94 <0.0001
Resid. 1.02
Dp Bfs 17.63 0.8399 2.19 61.28 <0.0001 0.96 0.0002
Resid. 2.01
Dp*H Bfs 18.04 0.8324 2.19 40.90 <0.0001 0.96 0.0008
Resid. 0.23
Dp2*H Bfs 18.42 0.8252 2.03 16.20 0.0629 0.97 0.0011
Resid. 0.03
Dp2*HC Bfs 17.79 0.8368 2.22 54.88 <0.0001 0.96 0.0004
Resid. 0.98
k*Dp2*HC Bfs 19.23 0.8094 1.87 6.42 0.6977 0.94 <0.0001
Resid. 1.02

F. P. = Factor de ponderación; Dp = Diámetro promedio de cobertura foliar del arbusto; H = Altura total; c y k = Parámetros del modelo de varianza; Resid. = Residuales; Bfs = Biomasa foliar seca.

Regresión ponderada con estructura de varianza

Para corregir la heteroscedasticidad del modelo de Schumacher-Hall se probaron varios factores de ponderación de acuerdo con Álvarez-González (2007), Gómez-García (2013) y Pedrosa et al., (2015); para ello se emplearon las variables (Dp y H) como factor de ponderación (F.P.) con la herramienta PROC MODEL del programa SAS, y se demostró que el término (Dp2*H) corrige satisfactoriamente la heteroscedasticidad del modelo. El R 2 aj y Sxy, fueron similares con y sin ponderación (Cuadros 3 y 4). El estadístico W aumentó al ponderarse, lo cual sugirió que los residuales se acercan más a una distribución normal (Cuadro 4). Los residuales muestran heteroscedasticidad cuando el modelo no es ponderado (Figura 2c) y homosedasticidad, si lo es (Figura 2d).

Figura 2 Biomasa foliar seca de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez. estimada sin ponderación (a) y con ponderación (b); residuales calculados sin ponderación (c) y con factor de ponderación (d). 

Se observaron diferencias entre los valores predichos ponderados y sin ponderar, en términos absolutos (observados menos predichos). El primero sobreestima en 9.5 g; mientras que el segundo solo en 6.3 g, menos de 0.10 % de la biomasa foliar total. No obstante, el cumplimiento de los supuestos de los modelos de regresión (para el caso del modelo ponderado) es preferible, puesto que asegura que las predicciones sean eficientes. Dado que el modelo Schumacher-Hall corrige totalmente la heteroscedasticidad y es confiable estadísticamente (P < 0.0001), puede ser usado para predecir la producción de biomasa foliar seca de L. parvifolia.

Los estadísticos de bondad de ajuste corregidos fueron: R 2 aj . de 0.8252, error de estimación de 18.42 g (Cuadro 4) y significancia estadística en todos los parámetros (P ≤ 0.05). Estos resultados se ajustan a lo requerido por Picard et al. (2012) para la selección de un modelo; además, están dentro del intervalo citado por Návar et al. (2002) y Návar et al. (2004) para 18 especies arbustivas del matorral tamaulipeco, en donde se generaron modelos de predicción de biomasa foliar con una R 2 de 0.56 a 0.93, error entre 0.026 a 0.396 kg y C.V. de 14 a 81 %. Valores similares también se han documentado para taxones arbustivos de uso forrajero, leña y medicinal, en los que la R 2 varía de 0.45 a 0.99 (Foroughbakhch et al., 2005; Foroughbakhch et al., 2009). Huff et al. (2018) consignan una S xy de 33.2 a 441.9 g para arbustos. En la mayoría de los casos, el diámetro y cobertura fueron las variables independientes utilizadas para predecir la producción de biomasa foliar; en el presente estudio se corrigió la heteroscedasticidad con la inclusión de la variable altura.

Ante la falta de normalidad y presencia de heteroscedasticidad, como se presentó en L. parvifolia, autores como Gómez-García (2013) realizaron una regresión ponderada con modelo de varianza, a partir del diámetro, la altura (D2) y (D2H)-C en Betula pubescens Ehrh. y Quercus robur L. Flores et al. (2018) utilizaron la altura (H) y FP en Arbutus arizonica (A.Gray) Sarg.; Schreuder y Williams, (1998) sugirieron utilizar en especies arbóreas indistintamente las variables diámetro y altura [D2 y (D2H)], ya que proporcionan resultados similares. En plantas arbustivas aromáticas, como orégano (Lippia graveolens), Villavicencio et al. (2018) usaron el diámetro y la altura (Dp*At).

Modelo para predecir biomasa foliar seca de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez.

Modelo Schumacher-Hall sin ponderación:

Bfs=0.002887Dp2.083566(H)0.251239 1)

Modelo Schumacher-Hall corregido por factor de ponderación:

Bfs=0.00147Dp1.993821(H)0.492306 2)

Los resultados evidenciaron una diferencia agregada (DA) de 0.06 g de error promedio en la estimación de la biomasa foliar seca por planta, con un error medio porcentual (EMP) de 0.16 %. De acuerdo con Prodan et al. (1997) una EMP menor a 1 % asegura la validez del modelo; por lo que el Modelo Schumacher-Hall es adecuado para el intervalo de valores observados, y cumple estadísticamente para predecir la biomasa foliar seca de L. parvifolia.

A partir de las variables seleccionadas en el modelo Schumacher-Hall se construyó una tabla de doble entrada, cuyo intervalo de operación es de 5 a 120 cm, para ambas variables independientes (H y Dp). Dentro de este existen intervalos cada 5 cm, en los que es factible predecir la biomasa foliar seca (Bfs) (g) de plantas en pie de L. parvifolia (Cuadro 5). Dicha tabla de predicción facilita la cuantificación en el campo y es de fácil uso.

Cuadro 5 Biomasa foliar seca (g) Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez. para rodales naturales del ejido Cuauhtémoc, municipio Saltillo, Coahuila, México. 

Diámetro (cm) Altura (cm)
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120
5 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2
10 0.3 0.5 0.5 0.6 0.7 0.8
15 0.7 1.0 1.2 1.4 1.6 1.7
20 2.2 2.5 2.8 3.1 3.3 3.5
25 3.9 4.4 4.8 5.2 5.5 5.9
30 6.3 6.9 7.5 8.0 8.4 8.9 9.3 9.7 10.1
35 9.4 10.1 10.8 11.5 12.1 12.7 13.2 13.8 14.3 14.8 15.2
40 12.3 13.2 14.1 15.0 15.8 16.5 17.3 17.9 18.6 19.3 19.9 20.5 21.1
45 15.5 16.7 17.9 18.9 19.9 20.9 21.8 22.7 23.5 24.4 25.1 25.9 26.6 27.4 28.1
50 20.6 22.1 23.4 24.6 25.8 26.9 28.0 29.0 30.1 31.0 32.0 32.9 33.8 34.6 35.5 36.3 37.1 37.9
55 25.0 26.7 28.3 29.8 31.2 32.6 33.9 35.1 36.3 37.5 38.7 39.8 40.8 41.9 42.9 43.9 44.9 45.8
60 31.7 33.6 35.4 37.1 38.7 40.3 41.8 43.2 44.6 46.0 47.3 48.6 49.8 51.0 52.2 53.3 54.5
65 39.4 41.5 43.5 45.4 47.3 49.0 50.7 52.3 53.9 55.5 57.0 58.4 59.8 61.2 62.6 63.9
70 45.7 48.1 50.5 52.7 54.8 56.8 58.8 60.7 62.5 64.3 66.0 67.7 69.4 71.0 72.5 74.1
75 52.4 55.2 57.9 60.4 62.9 65.2 67.4 69.6 71.7 73.8 75.8 77.7 79.6 81.4 83.2 85.0
80 59.7 62.8 65.8 68.7 71.5 74.1 76.7 79.2 81.6 83.9 86.2 88.4 90.5 92.6 94.7 96.7
85 70.9 74.3 77.6 80.7 83.7 86.6 89.4 92.1 94.7 97.2 99.7 102.2 104.5 106.8 109.1
90 83.3 86.9 90.4 93.8 97.0 100.1 103.2 106.1 109.0 111.8 114.5 117.1 119.7 122.3
95 96.8 100.7 104.4 108.1 111.5 114.9 118.2 121.4 124.5 127.5 130.5 133.4 136.2
100 115.7 119.7 123.6 127.3 130.9 134.5 137.9 141.3 144.5 147.7 150.9
105 136.2 140.3 144.3 148.2 152.0 155.7 159.3 162.8 166.3
110 153.9 158.3 162.6 166.8 170.8 174.8 178.6 182.4
115 177.7 182.2 186.6 191.0 195.2 199.3
120 198.4 203.2 207.9 212.5 217.0

Conclusiones

El modelo de Schumacher-Hall es el que mejor predice la biomasa foliar seca de los arbustos en pie de Litsea parvifolia (Hemsl.) Mez., a partir mediciones sencillas de variables como el diámetro promedio de la copa y altura total del arbusto. La tabla de predicción de doble entrada generada es aplicable en zonas que posean plantas de esta especie con estructuras de diámetro, altura y condiciones climáticas similares a las observadas en este estudio.

Agradecimientos

Al fondo Sectorial Conafor-Conacyt por el apoyo al proyecto con registro SIGI: 13271734312 titulado: “Desarrollo e implementación de dos sistemas de procesamiento para a) extracción de aceites esenciales y b) extracción de fibra de ixtle: generación de productos de alta calidad”. Al Campo Experimental Saltillo CIRNE-INIFAP por el apoyo complementario para la realización del mismo y a la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro por la facilidad para la formación de recursos humanos.

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Recibido: 12 de Agosto de 2019; Aprobado: 29 de Enero de 2020

*Autor por correspondencia; correo-e: villavicencio.edith@inifap.gob.mx

Conflicto de intereses

Los autores declarar no tener conflicto de intereses.

Contribución por autor

Eulalia Edith Villavicencio-Gutiérrez: toma de datos campo, elaboración del escrito, análisis de los resultados, revisión y corrección del documento; Santiago Mendoza-Morales: investigación bibliográfica y modelación de los resultados; Jorge Méndez González: análisis de resultados, revisión y corrección del documento.

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