Establecimiento del ensayo y material biológico

En el otoño del 2014 se estableció un ensayo de progenies con 90 familias de polinización libre de P. greggii var. australis en terrenos de la comunidad San Miguel Achiutla, Oaxaca. El lugar presenta clima semicálido templado subhúmedo (A)C(w₁), precipitación y temperatura media anual de 700 mm y 18.1 °C, sin presencia de heladas (^{Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2005}). El ensayo fue conformado por dos sitios con separación de 1 km (sitio 1: 17.29° N y 97.48° O, 1 924 m de elevación, exposición oeste; sitio 2: 17.29° N y 97.47° O, 1 915 m de elevación, exposición este), ambos con erosión leve y suelo somero con pH 8.4. El suelo del sitio 2 presentó niveles mayores de nitrógeno (0.6 vs. 0.3 mg∙kg^-1), hierro (2.7 vs. 2.2 mg∙kg^-1), cobre (0.5 vs. 0.2 mg∙kg^-1), zinc (0.3 vs. 0.2 mg∙kg^-1), menos sodio (15.8 vs. 20.7 mg∙kg^-1), igual cantidad de fósforo (1.1 vs. 1.1 mg∙kg^-1) y mayor porcentaje de arcilla que el sitio 1. Las concentraciones de N se determinaron por el método micro-Kjeldahl y las de P, K, Fe, Cu y Zn por espectrometría de emisión óptica de inducción de plasma acoplado (ICP-OES modelo 725, Agilent; Mulgrave, Australia) (^{Alcántar & Sandoval, 1999}). Se empleó un diseño experimental de bloques completos al azar en cada sitio, 20 repeticiones para cada familia, en parcelas de un árbol a espaciamiento de 3 x 3 m (1 800 árboles por sitio). Se estableció una hilera de árboles de la misma especie en todo el perímetro de ambas plantaciones, para asegurar una competencia completa entre plantas.

Variables evaluadas

A los cinco años (invierno del 2019) se evaluó la supervivencia, la altura total con un estadal graduado, diámetro a la altura de 1 m del suelo con un vernier digital, número de verticilos con dos o más ramas y conformación del árbol en una escala del 1 al 5 (1 = mayor rectitud y ramas con ángulos llanos, 5 = fuste sinuoso y ramas con ángulos agudos). La conformación del árbol se determinó por dos observadores independientes para evitar sesgo en la apreciación (^{Reyes de la Barra, Ponce-Donoso, Vallejo-Barra, Daniluk-Mosquera, & Coelho-Duarte, 2018}) y se obtuvo el promedio. En el verticilo más cercano a la altura de 1 m, el ángulo se obtuvo con un transportador graduado, considerando el promedio de la rama más gruesa y su opuesta (^{Bustillos-Aguirre, Vargas-Hernández, López-Upton, & Ramírez-Valverde, 2018}; ^{Escobar-Sandoval, Vargas-Hernández, López-Upton, Espinosa-Zaragoza, & Borja de la Rosa, 2018}). El diámetro se midió en las mismas ramas donde se evaluó el ángulo, obteniendo un promedio. La rectitud de fuste se evaluó con dos criterios: rectitud 1, la del fuste completo con una escala de 1 (fuste recto) a 5 (con torceduras pronunciadas) (^{Gutiérrez-Vázquez, Cornejo-Oviedo, Zermeño-González, Valencia-Manzo, & Mendoza-Villarreal, 2010}); y rectitud 2, el valor promedio de la rectitud de tres secciones iguales del fuste, cada una calificada en escala 1 = recto, 2 = con una curva simple y 3 = con dos curvaturas (^{Sierra de Grado, Diez-Barra, & Alia-Miranda, 1999}). El volumen del tronco (dm³) se calculó como V = 0.0003*diámetro²*altura (^{Dvorak, Kietzka, Donahue, Hodge, & Stanger, 2000}).

Análisis estadístico y estimación de parámetros genéticos

El análisis conjunto de los dos sitios de evaluación mostró diferencias significativas entre todas las variables; por lo tanto, se decidió el análisis por cada ensayo de evaluación. El análisis de la varianza para cada sitio se realizó con el procedimiento MIXED de SAS (^{Littell, Milliken, Stroup, Wolfinger, & Schabenberger, 2006}) y los componentes de varianza se obtuvieron a través del método de máxima verosimilitud restringida. El modelo del diseño experimental en bloques completamente al azar fue:

donde,

Y_jk = valor observado del individuo de la k-ésima familia, dentro del j-ésimo bloque (repetición)

µ = media poblacional

B_j = efecto fijo de bloque

F_k = efecto aleatorio de la k-ésima familia ∼ NID (0, σ² _f)

e_jk = error asociado a dichos efectos ∼ NID (0, σ ² _e )

j = 1, 2..., 20 bloques

k = 1, 2..., 90 familias.

El coeficiente de variación genética aditiva se estimó con la relación: CVGA = (σ² _A)^1/2/ *100.

La heredabilidad en sentido estricto a nivel individual (h² _i) y de medias de familias (h² _f), para todas las variables por sitio, se calculó con los componentes de varianza mediante las ecuaciones siguientes (^{Falconer, 2017}):

donde,

σ² _f = varianza de familias

σ² _e = varianza del error

b = media armónica del número de plantas por familia para cada sitio.

Para no sobrestimar la varianza aditiva (σ² _A = 3σ² _f) y la heredabilidad se utilizó un coeficiente de determinación genética de 3.

El error estándar de la heredabilidad individual [EE(h²i)] se estimó con la ecuación de ^{Falconer (2017}):

donde,

nf = número de familias

na = número de árboles por familia.

Las correlaciones fenotípicas entre pares de variables se evaluaron con base en el coeficiente de correlación de Pearson, mientras que las correlaciones genéticas (r_{g (XY)}) por cada sitio se obtuvieron con la ecuación descrita por ^{Falconer (2017}):

donde,

COV_f(X,Y) = covarianza de familias entre los caracteres X y Y

σ² _f(X) y σ² _f(Y) = varianzas de familias para esas mismas características.

COV_{f (X,Y)} se estimó a partir de la suma de los caracteres X y Y (^{Rice, 1988}): COVf(X,Y)= [σf(X + Y)2-σfX2* σfY2] / 2, donde σ² _{f (X+Y)} es la varianza de familias de la variable X + Y.

El error estándar de las correlaciones genéticas [EE(rg)] se calculó de acuerdo con el procedimiento descrito por ^{Falconer (2017}):

Control genético de las características evaluadas

El Cuadro 2 muestra que las heredabilidades individuales (h² _i) en ambos sitios se clasificaron como bajos (^{Cornelius, 1994}); las heredabilidades de familia (h² _f) del sitio 2 fueron ligeramente mayores. La altura, volumen, número de verticilos y rectitud 1 obtuvieron las mayores heredabilidades individuales y de medias de familia en ambos sitios de evaluación; en el sitio 1 también lo obtuvo el ángulo de ramas y en el sitio 2 la conformación del fuste, quizá por la diferencia ambiental de fertilidad y textura en el suelo. En ensayos realizados en Pinus patula Schiede ex Schltd. et Cham. se han determinaron diferencias de heredabilidad entre sitios con valores que doblan la cifra de un ensayo a otro (^{Salaya-Domínguez, López-Upton, & Vargas-Hernández, 2012}; ^{Morales González, López-Upton, Vargas-Hernández, Ramírez-Herrera, & Gil-Muñoz, 2013}).

En general, en especies forestales, las heredabilidades de las características de interés como rectitud del fuste, altura, diámetro normal y volumen por árbol están en el rango de 0.1 a 0.3 (^{Bustillos-Aguirre et al., 2018}; ^{Escobar-Sandoval et al., 2018}; ^{Mora & Zamudio, 2006}; ^{Morales-González et al., 2013}; ^{Sánchez-Vargas, Cambrón-Sandoval, Sáenz-Romero, & Vargas-Hernández, 2014}). Por lo tanto, los valores obtenidos en este ensayo también se encuentran dentro del rango de valores realistas y son conservadores para dichas variables.

Los valores h² _i y h² _f en el diámetro son menores que el de altura y volumen; dicha tendencia se ha presentado en otros estudios con valores en diámetro de 0.10 < h² _i < 0.30 en comparación con la altura y volumen (0.10 < h² _i < 0.35) en P. pinaster Ait. (^{Zas-Arregui, Merlo, & Fernández-López, 2004}) y en P. patula (^{Bustillos-Aguirre et al., 2018}; ^{Escobar-Sandoval et al., 2018}; ^{Salaya-Domínguez et al., 2012}). En P. greggii se han reportado valores de h² _i = 0.28 para diámetro y de h² _i = 0.25 de altura, pero menores que el volumen (h² _i = 0.32) (^{Azamar-Oviedo, López-Upton, Vargas-Hernández, & Plancarte-Barrera, 2000}). La altura y el diámetro son sensibles a los efectos microambientales y a la competencia entre árboles (Vargas-Hernández, Adams, & Joyce, 2003).

La conformación y rectitud 1 tuvieron heredabilidad ligeramente mayor que los rasgos medidos de forma más precisa (diámetro y ángulo de ramas y rectitud 2) como lo reportaron ^{Haapanen, Velling, y Annala (1997}), a excepción del ángulo de ramas en sitio 1. Los informes sobre heredabilidades para la rectitud de fuste muestran gran variabilidad y las diferencias tanto en las edades como en el material utilizado, los ambientes y los métodos de evaluación pueden estar influyendo en tales discrepancias (^{Sierra de Grado et al., 1999}; ^{Zas-Arregui et al., 2004}).

^{Bustillos-Aguirre et al. (2018}) reportaron valores de control genético de bajo a moderado de 0.00 < h² _i < 0.23 y de 0.00 < h² _f < 0.42 en características de ramificación de P. patula. En la presente investigación, el ángulo y el diámetro de las ramas presentaron menor control genético que el número de verticilos. Las bajas heredabilidades en diámetro de las ramas coinciden con los resultados obtenidos por Bustillos-Aguirre et al. (2018) en P. patula, y ^{Jansons, Baumanis, y Haapanen (2009}) en P. sylvestris L., quienes señalan que el tamaño de las ramas es débilmente heredable (reducida varianza aditiva) y está influenciada en mayor medida por los factores ambientales. Las características de ramaje tienen efecto importante en la calidad de la madera (^{Lowell et al., 2014}) y su evaluación debe incorporase como criterio de selección a largo plazo. Por practicidad, se evaluaron dos ramas en el verticilo más cercano a la altura del punto donde se midió el diámetro de fuste; sin embargo, en campo se observó una alta variabilidad dentro y entre verticilos, por lo que la obtención de los datos en un solo verticilo puede no ser el mejor indicador de la calidad del ramaje. En este sentido, para la selección resultó mejor tomar en cuenta el número de verticilos, debido a que posee mayor heredabilidad y resulta más práctico su medición en campo, como recomiendan ^{Zas-Arregui et al. (2004}).

El número de verticilos, el cual se relaciona con el patrón de crecimiento anual del brote terminal y con la velocidad de crecimiento en altura, tuvo un control genético de moderado a alto. ^{Jansons et al. (2009}) indican que cuando los interverticilos son más largos se obtiene mayor cantidad de madera libre de nudos.

La variabilidad genética aditiva (CV_GA) fue considerable en la mayoría de las variables. En el caso de Pinus, valores de CV_GA cercanos al 10 % indican ganancias sustanciales por selección, siendo comunes valores entre 5 y 15 % para las variables de crecimiento (^{Cornelius, 1994}). El volumen obtuvo los mayores valores de CV_GA (46 y 27.6 % para los sitios 1 y 2, respectivamente). Estos resultados fueron menores que los reportados en P. patula por ^{Salaya-Domínguez et al. (2012}), donde el diámetro, altura y volumen alcanzaron rangos de 24 a 39 %, 19 a 30 % y 55 a 80 %, respectivamente.

Correlaciones fenotípicas y genéticas entre variables

Las correlaciones genéticas fueron altas y positivas entre las características de crecimiento (r_g ≥ 0.776, Cuadros 3 y 4). Con base en las correlaciones será apropiado el uso del diámetro como criterio de clasificación, debido a la facilidad y precisión de su medición, contrario a lo que ocurre con la altura de árboles mayores de 7 m si las ramas dificultan la observación de la punta del árbol. Los valores altos de r_g se atribuyen a la presencia de genes comunes que influyen sobre las características y al efecto de ligamiento entre genes cercanos (^{Falconer, 2017}).

Las correlaciones genéticas entre el diámetro de ramas y las características de crecimiento fueron altas (r_g ≥ 0.85) en el sitio 1. Al seleccionar árboles altos, de diámetro de fuste y volumen mayores, su progenie tendrá ramas de diámetros mayores, pero solo en este sitio, ya que en el sitio 2 casi no hay correlación genética entre estas variables. En ambos sitios, las correlaciones genéticas fueron positivas entre conformación y rectitud 2 (promedio de tres secciones del fuste); los árboles con valores óptimos de conformación también presentarán los mejores valores de rectitud. Asimismo, las correlaciones del diámetro de ramas con la conformación y rectitud del fuste total fueron positivas de nivel medio (0.38 < r_g < 0.70), por lo que al seleccionar árboles con diámetros menores se estaría mejorando moderadamente la conformación y rectitud de fuste (considerando la escala de medición).

En el sitio 1, el ángulo de rama mostró correlación positiva, aunque moderada (0.27 < r_g < 0.46), con las características de crecimiento y rectitud del fuste total. Esto implica que los genotipos con ramas más horizontales serán los de mayor productividad (^{Escobar-Sandoval et al., 2018}), pero serán propensos a generar fustes sinuosos (valores más altos en escala de rectitud). Por otra parte, el número de verticilos se correlacionó negativamente con la conformación y la rectitud de las tres secciones del fuste (-0.67 < r_g < -0.54), indicando que habrá mejor conformación y fustes rectos cuando el número de verticilos sea mayor. En el caso del sitio 2 se observan correlaciones genéticas negativas entre la conformación, las variables de crecimiento y el número de verticilos (-0.67< r_g < -0.29), por lo que los árboles con una mejor conformación generarán progenies con mayor crecimiento y con número mayor de verticilos (^{Bustillos-Aguirre et al., 2018}).

Ciertas correlaciones genéticas difirieron contrastantemente entre los sitios 1 y 2; por ejemplo, los pares de caracteres en donde r_g fueron positivos (altos y moderados) en el sitio 1, pero negativos (moderados) en el sitio 2, fueron diámetro vs. conformación, y ángulo vs. diámetro de ramas. Las correlaciones entre diámetro de ramas vs. diámetro de fuste y altura mostraron valores positivos en ambos sitios, pero con magnitudes diferentes, ya que en el sitio 1 fueron altas. Por el contrario, el ángulo de la rama vs. conformación obtuvo correlación genética negativa (alta) en el sitio 1, mientras que en el sitio 2 obtuvo correlación positiva (moderada o nula). Las diferencias entre sitios pueden ser porque el ambiente influye en las correlaciones a través de mecanismos fisiológicos diferentes (^{Falconer, 2017}); en este caso, las diferencias de fertilidad y la textura del suelo. Las correlaciones genéticas dependen de las frecuencias génicas, de forma que también varían por los diferentes medios hermanos de la misma familia entre los sitios (^{Valencia-Manzo & Vargas-Hernández, 2001}).

En cuanto a los coeficientes de correlación fenotípicas, en ambos sitios se obtuvieron valores altos y positivos entre las características de crecimiento (r_p > 0.85), así como entre diámetro de ramas y las características de crecimiento (r_p > 0.61). Al respecto, ^{Vargas-Hernández et al. (2003}) indican que los árboles de mayor productividad son los que regularmente poseen menor cantidad de ramas con tamaño reducido y entrenudos largos, y su madera es de mayor calidad.

Para llevar a cabo la selección de genotipos se deben tomar en cuenta las correlaciones genéticas, de lo contrario resultaría en un deterioro severo de la calidad del fuste y del crecimiento, así como la consiguiente pérdida de ganancia económica (^{Haapanen et al., 1997}). Los informes sobre las correlaciones genéticas entre los caracteres de crecimiento y de fuste muestran gran variabilidad (^{Zas-Arregui et al., 2004}). Los resultados del presente estudio sugieren que, si bien, al mejorar el crecimiento no habrá detrimento en la calidad de fuste, tampoco se obtendrá mejora simultánea de ambos.

Las familias con mayor volumen del fuste, las cuales representan 20 %, tienen un promedio general de 1.55 dm³; 1.14 dm³ en el sitio 1 y 1.95 dm³ en el sitio 2. El promedio general del ensayo resultó de 1.13 dm³ con un promedio de 0.80 dm³ en el sitio 1 y 1.46 dm³ en el sitio 2. Esto es un diferencial de selección a cinco años en volumen de 0.42 dm³ en promedio general y de 0.34 dm³ y 0.49 dm³ para el sitio 1 y 2, respectivamente. Aunque falta considerar la selección de los mejores individuos dentro de familias, es posible comprender el avance que puede lograrse en un primer ciclo de mejoramiento, y con base en las correlaciones genéticas observadas, obtener ganancias para la mayoría de las variables evaluadas. Usualmente, la selección en pinos de rápido crecimiento se ha efectuado hasta la edad de ocho años (^{Dvorak et al., 2000}). A esta edad es posible conseguir los mejores progenitores a través de la selección de las mejores familias, así como a los mejores individuos de estas, y aprovechar la precocidad de la especie para la recolección de semillas con el fin de obtener árboles más productivos para la zona.