Resumen
La arquitectura vegetal consiste en datos morfológicos específicos de una especie que confiere la estructura u organización de la misma. El interés del estudio fue analizar si los arbustos de la familia Piperaceae siguen el patrón de ramificación de los árboles en sotobosques. Se localizaron 30 individuos de la familia Piperaceae, en Sarapiquí, a cada uno se le midió el porcentaje de cobertura vegetal, se le contaron el número de ramas y se calculó el área y volumen de la copa. La variable mejor relacionada con el porcentaje de cobertura vegetal fue el número de ramas, obteniendo una correlación positiva moderada (0,52) de manera significativa. Por lo tanto, el número de ramas presentan una relación directamente proporcional con el porcentaje de cobertura vegetal y estas, a su vez, están determinadas por la luz que puede percibir el arbusto.
Introducción
La morfología de la planta en tiempo y espacio tiene implicaciones ecológicas y de manejo agronómico muy importantes. La arquitectura vegetal consiste en datos morfológicos específicos de una especie que confiere la estructura u organización de la misma, además, está altamentente correlacionada con la ontogenia, visto como un rasgo intrínseco de la planta con el fin de equilibrar la misma con los factores ambientales. El número, tamaño y disposición relativa de los ejes vegetativos aéreos y subterráneos son factores claros que definen su arquitectura y a su vez determina el hábitat (Perreta & Vegetti, 2005).
Por otra parte, el modelo arquitectural es un componente fundamental de la arquitectura vegetal. Representa las estructuras espaciales formadas por la planta durante su crecimiento, entre ellas, el tipo de crecimiento, la ramificación y la distribución de las ramas (Perreta & Vegetti, 2005).
El patrón de ramificación de los ejes es uno de los componentes de la arquitectura de una planta que posee mayor valor adaptativo, y se puede analizar en función de su crecimiento y tamaño (Puntieri et al.2013). Además, la disponibilidad de la luz es un factor sumamente influyente en la comunidad vegetal, por ende, también está relacionado con los procesos de ramificación. Los haces de luz al interaccionar con la vegetación se dispersan fuertemente dentro de los tejidos vegetales y pigmentos de las hojas generando adaptaciones de las plantas que les permitan sobrevivir (Ballare & Scopel, 1994).
Analizar si los arbustos de la familia Piperaceae siguen el patrón de ramificación de los árboles en sotobosques constituye el objetivo clave, tratando también de corroborar cual variable es la más apropiada de relacionar en cuanto a la cobertura vegetal. Además, es importante para demostrar la influencia de las condiciones ambientales sobre la planta.
Materiales y Métodos
Se localizaron 30 individuos de la familia Piperaceae, a cada uno de los individuos se le midió la cobertura del dosel de bosque bajo el que se encontraban utilizando un densiómetro y se les conto el número de ramas. Se procedió a calcular la altura de la copa por medio de la diferencia entre la altura total del arbusto y la altura a la que se encontraba la primera hoja variables que fueron medidas con cinta métrica. También se midió el ancho de la copa, este dato se tomó con dos medidas, la primera se realizó determinado la longitud entre las hojas más alejadas entre sí, la segunda medida se estableció precisando la longitud entre las hojas más alejadas entre sí en una línea perpendicular con respecto a la primera medición. Finalmente se utilizaron estos datos para calcular el volumen de la copa y área con la formula matemática de un elipse y se analizaron las variables por medio de una regresión lineal y correlación. Se elaboró un gráfico para evidenciar la relación entre las variables que presentaron un mejor modelo.
Resultados
Se obtuvo que el mejor modelo para hacer una regresión lineal fue el número de ramas con respecto al porcentaje de cobertura vegetal, de manera significativa (p-value=0.003121).
De acuerdo al modelo seleccionado, se aplicó una correlación lineal (cor=0.52)
El modelo explicó el 27% de la varianza.
El modelo no explicó el 73% de la varianza.
Los residuos de los datos resultaron normales (p>0.05)
Las varianzas de los datos resultaron homogéneas.
El gráfico demuestró la mejor línea de ajuste para el modelo seleccionado.
datos<-read.table(file="C:/Users/David/Documents/Bioestadistica/directorio/datos.txt", header=T, sep = "")#Modelos lineales de las variables numero de ramas,volumen y area de copa respecto al porcentaje de cobertura vegetal
reg1 <- lm(Numeroderamas~Porcentajedecoberturavegetal, data=datos)
reg2 <- lm(Volumendelacopa~Porcentajedecoberturavegetal, data=datos)
reg3 <- lm(Areadelacopa~Porcentajedecoberturavegetal, data=datos)
aic <- AIC(reg1,reg2,reg3) #Comparacion de los modelos lineales
cor.test(datos$Numeroderamas,datos$Porcentajedecoberturavegetal) #Modelo de correlacion lineal
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: datos$Numeroderamas and datos$Porcentajedecoberturavegetal
## t = 3.2343, df = 28, p-value = 0.003121
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.1985603 0.7423185
## sample estimates:
## cor
## 0.5215224
0.5215224^2 # Varianza explicada del modelo
## [1] 0.2719856
1-(0.5215224^2)# Varianza no explicada
## [1] 0.7280144
shapiro.test(residuals(reg1)) #Prueba de normalidad de los residuos
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(reg1)
## W = 0.9362, p-value = 0.07177
library(car)
ncvTest(reg1) #Prueba de homogeneidad de varianzas
## Non-constant Variance Score Test
## Variance formula: ~ fitted.values
## Chisquare = 0.3408238 Df = 1 p = 0.5593541
Modelos lineales de las variables numero de ramas,volumen y area de copa respecto al porcentaje de cobertura vegetal
Porcentajedecobertura<-c(0,8.32,6.24,0,7.28,17.68,14.56,3.12,5.2,10.4,15.6,3.12,9.36,24.96,0,0,0,2.08,0,1.04,0,12.48,49.92,90.48,10.4,20.8,28.08,42.64,88.4,94.64)
Porcentajedecobertura
## [1] 0.00 8.32 6.24 0.00 7.28 17.68 14.56 3.12 5.20 10.40 15.60
## [12] 3.12 9.36 24.96 0.00 0.00 0.00 2.08 0.00 1.04 0.00 12.48
## [23] 49.92 90.48 10.40 20.80 28.08 42.64 88.40 94.64
Numeroderamas<-c(7,7,4,5,8,4,3,3,5,4,4,3,3,6,3,2,2,7,3,5,3,1,7,6,4,5,3,6,11,6)
Numeroderamas
## [1] 7 7 4 5 8 4 3 3 5 4 4 3 3 6 3 2 2 7 3 5 3 1 7
## [24] 6 4 5 3 6 11 6
data.frame(Porcentajedecobertura,Numeroderamas)->z #Generar un cuadro
library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.1.3
ggplot(z, aes(x=Porcentajedecobertura, y=Numeroderamas)) +geom_point(shape=1) + geom_smooth(method=lm) #Grafica con intervalo de confianza
Figura 1. Interacción de Porcentaje de cobertura con Número de ramas.
Discusión
El modelo lineal del número de ramas respecto al porcentaje de cobertura vegetal fue el mejor en comparación con los modelos de área y volumen de la copa, con un AIC de 126, por lo tanto menor entropía que en los demás modelos, lo que concuerda a lo establecido por Puntieri et al. (2013), ya que la arquitectura de una planta está determinada mayormente por la disposición y cantidad de ramas. El área y el volumen de la copa se ven afectados por mayor cantidad de factores en su desarrollo y no tanto por la cantidad de luz que pueden percibir (Díaz, 2000).
El porcentaje de cobertura vegetal presentó una correlación positiva moderada con el número de ramas (cor=0.52), lo cual indica que a mayor porcentaje de cobertura vegetal del dosel, los arbustos reciben menor cantidad de luz, y como resultado se obtienen tallos más cortos y con menor cantidad de ramas (Chang, 2009).
El modelo escogido (p-value= 0.003121) presentó una varianza no explicada de 73%, la cual se obtuvo porque no se tomaron en cuenta otros factores que afectan la arquitectura de los arbustos, tales como fitohormonas, potencial hídrico, temperatura, humedad o distintas condiciones de estrés.
Conclusiones
El número de ramas presenta una relación directamente proporcional con el porcentaje de cobertura vegetal.
Hay otros factores, tanto endógenos como exógenos, que influyen en la arquitectura de la planta, no solamente la disposición de luz.
El número de ramas está determinado por la luz que puede percibir el arbusto.
Referencias
Ballare, C. & Scopel, A. (1994). Planta y fotomorfogénesis y crecimiento canopy. Lighting International en Controlado taller Entornos.
Chang, X. (2009). Efectos de la luz sobre las plantas de albahaca. Journal of hortícolas y forestales.
Díaz, E. & Gonzáles, B. (2000). Influencia de la luz en el comportamiento del ácido indolacetico de las plantas, Barcelona, U.E. Nuestra Señora de la Paz.
Perreta, M. & Vegetti, A. (2005). Patrones estructurales en las plantas vasculares: revisión. Gayana Bot. 62(1):9-19.
Puntieri, J., Torres, C. & Ghirardi, S. (2013). Crecimiento y ramificación de Nothofagus alpina y Nothofagus obliqua (Nothofagaceae) bajo diferentes condiciones lumínicas. Bol.Soc.Argent.Bot. 48(2).