INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARÍA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO
CIIDIR IPN UNIDAD DURANGO
INFORME TÉCNICO FINAL DEL PROYECTO
ESTUDIO ESPACIAL DEL COMPLEJO CHAPULÍN EN PASTIZALES DE DURANGO
CLAVE 20060382
DIRECTOR DEL PROYECTO
ISAIAS CHAIREZ HERNÁNDEZ
Resumen
Se realizó un muestreo de la densidad poblacional de chapulines en 35 sitios de muestreo de Junio a Noviembre del 2006 en área de pastizales en Durango México. Se obtuvieron imágenes de satélite de altitud, pendiente, promedios anuales de temperatura y precipitación, índice normal de vegetación, tipo de vegetación, % de herbáceas, % suelo desnudo y tipo de suelo para relacionarlas con la densidad de chapulines. Se llevo a cabo un análisis de correlación entre las especies mas abundantes Phoetaliotes nebrascensis, Melanoplus lakinus y Boopedon nubilum con las variables: altitud, pendiente, temperatura, precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo desnudo. Los resultados mostraron correlación significativa de M. lakinus con índice de vegetación, precipitación y tipo de vegetación, B. nubilum mostró correlación significativa con índice de vegetación y suelo desnudo y P. nebrascensis con índice de vegetación, suelo desnudo y % de herbáceas. Un análisis de regresión por pasos se llevó a cabo tomando al chapulín como variable dependiente y a los factores ecológicos como variables independientes. Los resultados de la regresión para M. lakinus fueron: R=0.82, F(4,27)=14.13 y P=0.000002 y las B’s significativas fueron índice de vegetación, vegetación, altitud y precipitación. Los resultados de B. nubilum fueron: R=0.798, F(5,28)=9.86 y P=0.000016 y los B's significativos fueron índice de vegetación, vegetación, altitud, precipitación y suelo desnudo. Finamente los resultados de P. nebrascensis fueron: R=0.88, F(6,27)=16.06, P=0.0000001 los B's significativos fueron índice de vegetación, altitud, vegetación, precipitación, %de herbáceas y tipo de suelo. De lo anterior se puede notar que las tres especies de chapulines son influenciadas básicamente por índice de vegetación, tipo de vegetación altitud y precipitación.
Palabras clave: chapulín, regresión por pasos, índice de vegetación
Introducción
La densidad población de chapulines varía en los pastizales de acuerdo a las
condiciones de topografía, tipo de pastizales, clima y suelo y esta densidad puede ser
baja o alta y en algunas ocasiones puede llegar a poblaciones extremas que pueden
causar daños a cultivos y pastizales. Los primeros estudios encontraron relación entre
calor, clima seco y número de chapulines (Riley, 1877, 1891) y también se hicieron
intentos de relacionar el número de chapulines con incendios, manchas solares,
temblores y actividades volcánicas con correlación no significativa (USEC 1883,
Criddle 1932). Estudios mas recientes han relacionado la topografía, vegetación, clima
y suelo con la densidad poblacional de chapulines.
Topografía
En esta área Zamietz et. al (2005) realizaron un estudio con la especie
Melanoplus sanguinipes en un gradiente de altitud en laboratorio en California y
encontraron que la movilidad y reposo están determinado por la altitud de origen de los
padres y no por las temperaturas de los tratamientos, a mayor altitud los individuos
tienden a incrementar la temperatura del cuerpo por medio de la movilidad y también
incrementan el reposo.
Vegetación
En relación a la vegetación se han realizado varios estudios, por ejemplo
Capinera y Sechrist (1982) realizaron muestreos de composición de planta y del
complejo chapulín en el rancho de las planicies centrales de los Estados Unidos en el
Noroeste de Colorado y encontraron que el número total de chapulines estaba
significativamente relacionado con pastos de alto contenido de biomasa (sin pastoreo o
con bajo pastoreo), mientras el numero de chapulines de la subfamilia Oedipodinae era
significativamente alto en pastizales de baja biomasa (Pastoreo alto o moderado). El
número de fitófilos en la subfamilia Gomphocerinae y Catantopinae estaban
correlacionados positivamente con pastos y arbustos mientras que el número de deofilos
estaban correlacionados negativamente con los componentes de biomasa. La vegetación
dominante de pastos cortos fue Bouteloua gracilis (H. B. K.) Lag., Buchloe dactyloides
(Nutt.) Engelm. Los pastos predominantes medianos fueron Agropyron smithii Rydb.,
Stipa comata Trin., Sporobolus cryptandrus (Torr.) A. Gray. La única hierba fué Carex
eleocharis Bailey. Los arbustos fueron Sphaeralcea occinea (Pursh), Artemisa frigida
Wild., trigononum effesum Nutt., Telesperma sp. y Cryptantha minima Rydb. Las
malezas dominantes fueron Opuntia polycanthe Haw., Xanthocephalum sarothrae
(Pursh) Brito. y Rugby y Atriplex canascens (Pursh) Nutt. Además, Nerney (1957)
encontró que los habitats preferidos de las especies de chapulín que causan daño estaban
asociados con tierras pobres de pastizales dominadas por un bajo crecimiento de maleza
y las poblaciones de chapulín se incrementaban en los años con precipitación normal o
arriba de lo normal y disminuía en temporada de sequía. De las especies de chapulín en
este estudio se encontraron referencias que indican que; B. nubilum consume grandes
cantidades de blue grama un análisis de las heces fecales reveló que el 57 % consistía de
Bouteloua gracilis (17%), Buchloe dactyloides (9%), Leptoloma cognatum (8%),
bristlegrass 6%, Scleropogon brevifolius 3% y el resto de Bouteloua hirsuta en la
estación de agricultura experimental de North plate Nebrasca (Pfadt, 1997a), P.
nebrascensis se alimenta exclusivamente de pastos y se alimenta principalmente de
Schizachyrium scoparium, Andropogon gerardii y Poa pratensis en los pastizales altos
y en las praderas mixtas se alimenta principalmente de Pascopyrum (Agropyron) smithii
(Pfadt, 1994) y M. lakinus se alimenta principalmente de la familia de Chenopodiaceae,
plantas nativas que incluyen a la especie Atriplex sp. (saltbush) y probablemente otro
genero en esta familia. Las especies nativas hospederas prevalecen en los pastizales y
áreas de arbustos y sostiene pequeñas poblaciones. Se ha encontrado que también se
alimentan de Kochia scoparia y Salsola iberica (Pfadt, 1997b).
Clima
Con respecto al clima varios estudios se han realizado. De acuerdo a Rodell
(1977), la temperatura y la precipitación son considerados los componentes más
importantes que modifican la dinámica poblacional de los chapulines, la temperatura
determina las tazas de desarrollo, oviposición y eclosión en particular esta última esta en
función de la acumulación de unidades calor y la precipitación que esta relacionada con
la humedad del suelo esta relacionada con el desarrollo del embrión y tiene efecto sobre
la cantidad y calidad de las plantas que consumen las ninfas y los adultos. También la
precipitación y la humedad tienen influencia en la mortalidad de los chapulines.
Suelo
Se han llevado a cabo importantes investigaciones para conocer la relación entre
el suelo y el comportamiento del chapulín. Por ejemplo: Edwards (1965), realizo un
experimento con tres diferentes tipos de suelo; arena, limo y arcilla y tres niveles de
humedad; saturada, intermedia y seca para determinar la preferencia de la hembra de
Melanoplus sanguinipes (Fabricius) para la oviposición cuando se le da a escoger
libremente. La hembra prefirió el suelo arenoso y húmedo a todos los otros sitios y evito
los suelos completamente secos. Cuando se le ofrecían los suelos sin humedad la
hembra prefirió los suelos arenosos a suelos finos. En otra orden de ideas Coffin y
Lauenroth (1994) encontraron que la textura de el suelo era muy importante para la
recuperación de Bouteloua gracilis que es una gramínea relacionada con ciertas
especies de chapulín. La recuperación fue más rápida cuando el suelo contenía mayor
contenido de sal. Esto indica que la población del chapulín está relacionada al suelo a
través de esta gramínea
Se han realizado numerosos estudios descriptivos para relacionar los factores
ecológicos con la población de chapulín y algunos utilizando la regresión lineal por
pasos. Por ejemplo Skinner y Child, (2000) utilizaron la regresión múltiple por pasos
para ver cuales variables de clima y suelo explicaban, mejor la población de chapulín y
encontraron que el contenido de arcilla, materia orgánica, salinidad, tres temperaturas
promedio de meses y cuatro precipitaciones promedio de meses eran los que mas
variaban la población de chapulín . También, Capinera y Horton (1989) Realizaron un
estudio en Montana Wyoming Colorado Y New méxico y utilizaron análisis de
correlación y regresión tomando como variable dependiente a nivel de infestación de
chapulines y como variables independientes temperatura y precipitaciones de Abril,
Mayo, Junio, Julio y Agosto y Septiembre del año pasado y media de tres años de
Mayo, Junio, Julio y Agosto, Calor/precipitación y número de hectáreas con insecticida
el mismo año el año pasado y el número de hace dos años. Los resultados mostraron que
los niveles de infestación estaba relacionadas temperaturas promedios de tres años de
Julio y Agosto en Montana y Agosto. Se encontraron términos significativos en la
regresión para Colorado y New Mexico que relacionaban la infestación de chapulines
con calor/precipitación de primavera y verano
La influencia de los factores ecológicos en la abundancia de los chapulines ha
sido reconocida y estudiada por muchos estudios, a pesar de eso las relaciones e
interacciones no han sido bien entendidas y pueden implicar interacciones muy
complejas. El objetivo de este estudio es relacionar geográficamente la densidad
población de las tres especies mas abundantes de chapulines P. nebrascensis, M.
lakinus y B. nubilum con las variables longitud, latitud, altitud, pendiente, temperatura,
precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo
desnudo utilizando el análisis de correlación y la regresión múltiple por pasos.
Materiales y métodos
El estudio se realizó en la zona denominada los Pastizales del estado de Durango
la cual comprende los municipios de Durango, Canatlán, Panuco de Coronado, Gpe.
Victoria, Nombre de Dios, Vicente Guerrero, Poanas, San Juan del Rió, Rodeo, San
Pedro del Gallo, San Luís del Cordero, Nazas y parte de Peñón Blanco, estos
municipios están localizados en la latitud (23.916°, 25.983°) y longitud (-104.997°, -
104.010°) aproximadamente. Se establecieron en los pastizales del área de estudio 35
sitios de muestreo (Figura 1. y Tabla 1.) es decir un sitio cada 20 Km. que es lo
recomendado por la USDA (United States Department of Agriculture, “Departamento
de Agricultura de Estados Unidos”). En cada uno de estos, se realizo una línea Canfield
y un muestreo cada 15 días a partir del mes de Junio hasta Noviembre del 2006 que es
desde que eclosiona el huevo hasta que muere el chapulín, y donde se midieron las
siguientes variables:
Figura 1. Distribución geográfica de los sitios de muestreo de los sitios de muestreo en
los pastizales del estado de Durango
Chapulín
En cada sitio y fecha de muestreo se realizaron 80 barridos a paso lento con red
entomológica con un diámetro de 50 cm., los chapulines colectados se guardaron en
frascos de plástico de 250 ml. con un contenido de alcohol y agua al 70% y 30%
respectivamente. Los ejemplares capturados se clasificaron y cuantificaron por especie
utilizando las claves de Capinera y Sechrist (1982) y Richman et al. (1993) las especies
más abundantes se clasificaron y cuantificaron por etapa ninfal utilizando el criterio de
la forma y longitud de las alas (Cushing, 2000).
Topografía
En cada sitio de muestreo se determinó la altitud, longitud y latitud por medio de
un geoposicionador satelital (GARMIN, eTrex personal navigator, 2000).
Se obtuvieron del sitio de Internet http://conabioweb.conabio.gob.mx/ los mapas
vectoriales de la República Mexicana de tipo de suelo (SEMARNAP, Subsecretaria de
Recursos Naturales 1998), tipo de vegetación (Comisión Nacional para el Conocimiento
y Uso de Biodiversidad, CONABIO 1999). , isotermas (García y CONABIO 1998) y
precipitación total anual (García y CONABIO 1998), la escala del mapa de tipo de suelo
fue de 1:4 000 000 y el resto de 1:1 000 000. La proyección de los mapas fue Cónica
conforme de Lambert con el Datum de Norte America de 1927 NAD27 y el elipsoide
Clarke 1886 estos archivos tenían un formato SHP, posteriormente se importaron a
IDRISI utilizando el comando SHAPEIDR y los archivos quedaron en formato vector
de IDRISI y luego se trasformaron a un archivo raster. Posteriormente se llevo a cabo
la transformación a la proyección UTM y con la opción WINDOW se seleccionó el área
de estudio (Mapas 1, 2, 3 y 4). En cada sitio se realizó una línea Canfield en el mes de
Septiembre para medir la frecuencia y cobertura de cada especie vegetal.
Se obtuvieron del sitio de Internet http://glcf.umiacs.umd.edu/ los mapas de
índice de vegetación, porcentaje herbáceas y suelo desnudo estos dos últimos mapas se
generaron usando imágenes MODIS con el algoritmo de campos de vegetación
continua.de cada mes de 500 metros de resolución con el propósito de eliminar las
nubes y las sombras de las nubes (Hansen, 2003, 2002, 2002(a) ). Estos últimos dos
mapas tienen una proyección de Goode´s Homolosine sphere con una elipsoide de
esfera de radio 6370997 metros y como Datum la esfera. Estos archivos tenían un
formato TIF y se utilizo el comando TIFIDRISI para importarlo (mapa de
Norteamérica), con la opción WINDOW se seleccionó el área de estudio y luego
tomando como base un mapa del estado de Durango con la proyección UTM se
escogieron los puntos de las cortinas de las presas Guadalupe Victoria, Santiaguillo, Las
Palomas, Peña del Águila y el Palmito se aplico otra transformación de corrección
utilizando el comando RESAMPLE (Mapas 5 y 6).
El mapa de índice de vegetación de 250 metros de resolución se formo al tomar
la diferencia de la banda cerca de infrarrojo (detecta la forma de la planta) y del rojo (lo
absorbe la clorofila) entre la suma de ellos por 200 mas 50 y se usaron 16 días continuos
con el fin de eliminar las nubes. Este archivo tenía una proyección Alber´s Equal Area
Conic Conformal el elipsoide fué el WGS 1984 y el DATUM fue la esfera de 6370997
metros de radio y estaba en formato TIF, fue importado utilizando el comando
TIFIDRISI con la opción WINDOW se seleccionó el área de estudio, despues se
transformo a la proyección UTM y luego tomando como base un mapa de Durango con
la proyección UTM se escogieron los puntos de las cortinas de las presas Guadalupe
Victoria, Santiaguillo, Las Palomas, Peña del Águila y el Palmito se aplico otra
transformación de corrección utilizando el comando RESAMPLE (Mapa 7).
Finalmente del sitio http://www.ngdc.noaa.gov/ se bajo el mapa de elevación del
área de estudio y utilizando los comandos EXPAND y CONTRACT se logró que todos
los mapas tuvieran una resolución de 150x300 pixeles dado que el área de estudio esta
en la latitud (24.0478947, 26.0035961) y longitud (-104.9476515, -103.997292) cada
píxel en los renglones es de 0.006519 grados de latitud y en las columnas de 0,006335
grados de longitud (Mapa 8).
Mapa 1 Tipo de vegetación, Mapa 2 Tipo de suelo, Mapa 3 Isoyetas, Mapa 4 Isotermas,
Mapa 5 Porcentaje de suelo desnudo, Mapa 6 Porcentaje de herbáceas,
Mapa 7 Índice de vegetación y Mapa 8 Altitud.
De los 35 sitios de muestreo se obtuvieron los datos del número de chapulines
capturados para cada sitio para las tres especies de mayor abundancia Phoetaliotes
nebrascensis, Melanoplus lakinus y Boopedon nubilum para la etapa 4ª 5ª y adulta,
longitud (grados), latitud (grados), altitud (m.), pendiente (porcentaje), temperatura
(°C), precipitación (mm.), tipo de vegetación (6=Bosque, 5=Agricultura, 4=Pastizal
mediano, 3=Pastizal amacollado y halófilo 2=Arbusto mediano, 1=Arbusto bajo y
0=Ciudades y cuerpos de agua), tipo de suelo (0=Ciudades y cuerpos de agua,
Rendzina=1, Feozem=2, Litosol=3, Fluvisol=4, Castañozem=5, Regosol=6, Vertisol=7,
PLanosol=8, Xerosol=9, Solonchartico=10, Yermosol=11, Chernozem=12,
Cambisol=13 y Luvisol=14), índice de vegetación )(20050rcirci
+−
+ (ci=cerca del
infrarrojo r=rojo), % herbaceas y % desuelo desnudo para cada uno de los sitios (Tabla
1).
Posteriormente se realizo un análisis de correlación y después un análisis de
regresión por pasos el cual consiste en incluir las variables independientes en la
regresión de tal manera que se incremente de manera significativa el coeficiente de
correlación de ajuste con respecto al anterior y se disminuya la probabilidad de error.
La variable independiente fue el número de chapulines capturados de las especies
Phoetaliotes nebrascensis, Melanoplus lakinus and Boopedon nubilum para la etapa 4ª
5ª y adulta y las variables dependientes fueron: altitud, pendiente, temperatura,
precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo
desnudo.
Este tipo de análisis se utiliza cuando se dispone de un conjunto grande de
posibles variables independientes, una primera pregunta es saber si todas las variables
deben de entrar en el modelo de regresión y, en caso negativo, se quiere saber que
variables deben entrar y que variables no deben entrar en el modelo de regresión.
Intuitivamente parece bueno introducir en el modelo todas las variables independientes
significativas, según el contraste individual de la t al ajustar el modelo con todas las
variables posibles. Pero este procedimiento no es adecuado porque en la varianza del
modelo 1−− kn
SCR influye el número k de variables del modelo, así como la Var ( )iα̂
crece al aumentar el número de variables independientes. Además puede haber
problemas de multicolinealidad cuando hay muchas variables independientes. Bajo la
hipótesis de que la relación entre las variables independientes y la variable dependiente
es lineal existen procedimientos “paso a paso” (setpwise) que permiten elegir el
subconjunto de variables independientes que deben estar en el modelo. El
procedimiento Eliminación progresiva (Backward Stepwise Regression), empieza con
todas las variables independientes y en cada etapa se elimina la variable menos
influyente según el contraste individual de la t (o de F) hasta una cierto criterio de
selección.
El procedimiento de eliminación progresiva tiene los inconvenientes de necesitar
mucha capacidad de cálculo si k es grande y llevar a problemas de multicolinealidad si
las variables están relacionadas. Tiene la ventaja de no eliminar variables significativas.
El procedimiento introducción progresiva (Fordward Stepwise Regression).
Este algoritmo funciona de forma inversa que el anterior, parte del modelo sin ninguna
variable independiente y en cada etapa se introduce la más significativa hasta un cierto
criterio de selección.
El procedimiento de introducción progresiva tiene la ventaja respecto al anterior
de necesitar menos cálculo, pero presenta dos graves inconvenientes, el primero, que
pueden aparecer errores de especificación porque las variables introducidas permanecen
en el modelo aunque el algoritmo en pasos sucesivos introduzca nuevas variables que
aportan la información de las primeras. Se escogió este último algoritmo por utilizar
menos cálculo y por que va introduciendo al modelo las variables independientes en
orden de importancia, los errores de especificación por que las variables introducidas se
analizaran con los coeficientes de correlación. El criterio de entrada fue de F = 1.0
(Millar, 1990, Derkesen y Kesekman, 1992).
Resultados
Se llevo a cabo un análisis de correlación entre el número de chapulines
colectados de las tres especies mas abundantes de chapulines P. nebrascensis, M.
lakinus y B. nubilum (Figura 2) con las variables altitud, pendiente, temperatura,
precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo
desnudo que se obtuvieron de los mapas (Tabla 1, Figura 3).
Figura 2. Especies de chapulín de mayor abundancia Melanoplus lakinus (hembra, sup.
Izq.), Phoetaliotes nebrascensis (hembra y macho, sup. Der.) y Boopedon nubilum
(hembra inf. izq.) y (macho inf. der.)
Tabla 1,. Localidad de sitios de muestreo y los valores de las variables ecológicas.
Sitio Longitud Latitud Alt Pen Tem Pp Veg nvdi Herb Sd S M B P M2
Nicolás Bravo -104.6958 24.3846 1936 0 15 550 4 204 76 14 7 9 3 79 9.3
L Rivera -104.2615 24.4043 2019 2 17 450 4 201 61 34 3 24 28 31 12.6
La Ermita -104.3322 23.8872 1919 2 17 550 4 201 61 34 6 47 6 13 12.6
Madero -104.291 24.2711 1987 1 17 450 4 198 68 28 3 16 85 1109.6
Castillo Najera -104.4948 24.342 1940 2 17 450 4 197 71 17 7 20 58 33 10
Km 188 -104.6121 25.381 1525 2 17 450 2 194 80 18 9 29 28 27 4.8
Km 130 -104.5098 24.9935 1747 7 17 450 2 185 73 25 1 22 20 20 10.5
Las Huertas -104.2896 24.2686 1956 2 17 450 4 182 73 22 9 15 13 20 0
18 de Agosto -104.1513 23.95 1866 0 17 450 3 181 79 33 3 17 10 20 2.5
El Venado -104.2808 23.8656 1756 2 17 450 4 181 79 33 9 20 10 20 5.8
Km 23 -104.4561 24.5146 2128 2 15 550 4 171 59 28 2 16 8 14 2
Km 73 -104.3227 25.1333 1300 13 17 250 4 166 72 21 3 1 0 1 0
Rodríguez I -104.0916 24.31664 2060 1 17 450 4 165 69 32 1 15 0 7 0.3
Berros - Tuitan -104.2728 23.9671 1873 0 17 450 4 165 66 36 3 15 0 0 0
27 de Nov. -104.4939 24.215 1871 0 17 450 3 164 73 37 3 17 0 31 7.3
Km 86 -104.6412 24.7019 1950 2 17 450 4 163 70 29 3 8 4 10 9.6
Morcillo -104.7047 24.1119 2001 1 17 550 4 162 74 30 9 2 0 5 3.5
Km 43 -104.4703 24.6538 1926 2 15 550 4 162 64 34 3 12 0 3 2.3
Zarco- Cieneguilla -104.0363 24.0958 2132 6 17 450 4 157 62 29 1 10 0 9 5.8
Berros - Saltito -104.2846 23.9444 1810 1 17 450 4 154 66 37 9 6 0 1 4.6
Km 36 -104.6992 24.266 1911 0 15 550 4 152 72 23 2 0 0 0 3.1
Zaragoza -104.1558 23.8651 1866 1 17 450 3 152 72 23 3 11 15 21 14.6
Entrada Guadiana -104.3396 23.9522 1910 0 17 450 4 152 67 38 8 1 0 2 3.6
Carlos Real -104.438 24.2714 1872 1 17 450 3 151 63 34 7 15 0 5 4
Km 153 -104.531 25.1165 1341 2 19 350 1 146 59 42 1 8 6 0 8.5
Km 51 -104.1554 25.2072 1264 6 21 250 2 135 49 51 3 1 0 0 0
Km 29 -104.1607 25.3561 1369 0 21 250 1 121 70 28 9 0 0 0 0
Km 237 -104.7488 25.763 1895 1 17 350 2 114 68 31 1 5 1 0 6.5
Km 260 -104.8914 25.9561 1941 1 17 350 2 110 65 34 3 0 0 0 0
Km 84 -104.4198 25.8173 2011 2 19 350 1 98 45 55 9 0 0 0 0
Zarco I -104.066 24.2248 2139 1 17 450 2 74 66 33 1 2 0 0 1.1
Km 61 -104.2923 25.545 1643 1 21 250 1 72 57 42 6 0 0 0 0
Km 104 -104.581 25.791 1986 2 17 350 1 70 67 32 9 3 0 1 0
Km 76 -104.2765 25.6727 1788 2 19 250 1 59 44 56 9 1 0 0 0
Alt=Altitud, Pen=Pendiente, Tem=Temperatura, Pp=Precipitación, Veg=Tipo de
vegetación, nvdi=Ïndice de vegetación normal, Herb=% de herbaceas, Sd=Suelo
desnudo, S=Tipo de suelo, M= Númerro de chapulines de M. lakinus, B=Número de
chapulines de B. nubilum y P=Número de chapulines de P. nebrascensis
M2=chapulines por metro cuadrado
Figura 3. Fotografías de los sitios de muestreo, 27 de noviembre (sup. Izqu.), Castillo
Nájera (sup. Der.), Las Huertas (inf. izqu.) y Fco. I. Madero (inf. der.)
Los resultados para le especie M, lakinus muestran correlación significativa para
tipo de vegetación, precipitación e índice de vegetación para todos los casos,
temperatura, % de herbáceas y % de suelo desnudo en los datos con la transformación
logarítmica y cuando se eliminan los datos extremos temperatura y % de herbáceas.
(Tabla 2.).
Tabla 2. Resultados de las correlaciones de número de M. lakinus con las variables
ecológicas.
Alt Pend Tem Pp Veg nvdi herb s-d suelo
Datos completos
0.16 -0.03 -0.31 0.50 0.37 0.69 0.28 -0.30 -0.04
Logaritmo natural de los datos
0.25 -0.04 -0.46 0.57 0.48 0.73 0.38 -0.38 -0.16
Eliminación de datos extremos (Ermita y Km 188)
0.29 -0.04 -0.39 0.49 0.47 0.72 0.37 -0.34 -0.23
Los resultados para la especie B. nubilum muestran correlación significativa con
el índice de vegetación y % de suelo desnudo y solamente con % de herbáceas con la
transformación logarítmica (Tabla 3.).
Tabla 3. Resultados de las correlaciones de número de B. nubilum con las variables
ecológicas.
Alt Pend Tem Pp Veg nvdi herb s-d suelo
Datos completos
0.10 -0.02 -0.11 0.16 0.21 0.47 0.21 -0.35 -0.02
Logaritmo natural de los datos
0.06 -0.00 -0.21 0.29 0.23 0.63 0.35 -0.46 -0.09
Eliminación de datos extremos (Madero y Castillo Najera)
-0.05 0.08 -0.15 0.22 0.07 0.53 0.32 -0.37 -0.01
Los resultados para la especie P. nebrascensis muestran correlación significativa
con índice de vegetación y % de suelo desnudo para todos los casos, temperatura,
precipitación, tipo de vegetación y % de herbáceas para la transformación logarítmica y
quitando los valores extremos con precipitación y % de herbáceas (Tabla 4.).
Tabla 4. Resultados de las correlaciones de número de P. nebrascensis con las variables
ecológicas.
Alt Pend Tem Pp Veg nvdi herb s-d suelo
Datos completos
0.20 -0.14 -0.29 0.33 0.33 0.56 0.33 -0.34 -0.01
Logaritmo natural de los datos
0.31 -0.05 -0.46 0.56 0.53 0.78 0.51 -0.56 0.01
Eliminación de datos extremos (madero y Nicolás Bravo)
0.17 -0.03 -0.29 0.39 0.33 0.67 0.46 -0.46 0.01
Se seleccionó los datos sin valores extremos para la especie M. lakinus ya que
presentaba correlaciones mas altas que con los datos completos y cercana a la
transformación logarítmica y presentaba una distribución normal, para la especie B.
nubilum y P. nebrascensis se selección la transformación logarítmica por que
presentaba la correlación mas alta pero no presentaba una distribución normal.
Se realizo un análisis de regresión por pasos tomando como variable
dependiente: el densidad poblacional de chapulines para cada una de las especies y
como variables independientes altitud, pendiente, temperatura, precipitación, tipo de
vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo desnudo. Se probo el
supuesto de normalidad para .M. lakinus quitando los datos extremos con la prueba de
Kolmogorov Smirnov con d=0.1597 y P>0.2 de tal manera que se tiene normalidad. Los
resultados de la regresión quitando los valores extremos en el paso número cuatro
fueron R=0.82, F(4,29)=14.13 y P=0.000002 y los coeficientes significativos fueron:
índice de vegetación, tipo de vegetación, altitud y longitud (Tabla 5.).
Tabla 5. Resultados de la regresión por pasos para la especie M. lakinus sin datos
extremos Ermita y km188, R=0.82, F(4, 27)=14.13 y P<0.000002.
Beta Error std. De Beta B Error estándar de B t P
Intersección -40.3304 9.096674 -4.43353 0.000139
nvdi 1.226202 0.209523 0.2371 0.040510 5.85234 0.000003
Altitud 0.522813 0.177414 0.0174 0.005900 2.94685 0.006543
Vegetación -0.532882 0.206203 -3.3716 1.304673 -2.58426 0.015488
Precipit. -0.227511 0.219914 -0.0188 0.018204 -1.03455 0.310058
La especie B. nubilum no cumplió el supuesto de normalidad de tal manera que
se le aplico la transformación logaritmo natural y los resultados de la regresión fueron
en el paso cinco R=0.798, F=9.86 (5, 28) y P=0.000016 y los coeficiente significativos
fueron: índice de vegetación, tipo de vegetación, altitud, Precipitación y suelo desnudo
(Tabla 6.).
Tabla 6. Resultados de la regresión por pasos para la especie B. nubilum con el
logaritmo natural de los datos, R=0.798, F(5, 28)=9.86 y P<0.000016.
Beta Error std. De Beta B Error estándar de B t P
Intersección -4.62178 1.914443 -2.41416 0.022557
nvdi 1.300460 0.228944 0.04107 0.007231 5.68025 0.000004
vegetación -0.735907 0.201342 -0.77764 0.212759 -3.65501 0.001051
Altitud 0.525658 0.186504 0.00289 0.001025 2.81848 0.008756
Precipitación -0.424661 0.227281 -0.00581 0.003110 -1.86844 0.072197
Suelo-desnudo -0.178348 0.142124 -0.02369 0.018877 -1.25487 0.219899
Por último la especie P. nebrascensis no cumplió con el supuesto de normalidad
y se le aplico la transformación del logaritmo natural y los resultados en la paso siete
fueron: R=0.88, F(6,27)=16.06 y P= 0.000001 y los coeficientes significativos fueron:
índice de vegetación, altitud, tipo de vegetación, precipitación, % de herbáceas y tipo de
suelo (Tabla 7.).
Tabla 7. Resultados de la regresión por pasos para la especie P. nebrascensis con el
logaritmo natural de los datos completos, R=0.88, F(6, 27)=16.06 y P<0.000001.
Beta Error std. De Beta B Error estándar de B t P
Intersección -9.32540 1.676630 -5.56199 0.000007
nvdi 1.193367 0.177987 0.04012 0.005984 6.70482 0.000000
Altitud 0.631505 0.149437 0.00370 0.000875 4.22589 0.000243
Vegetación -0.432051 0.159409 -0.48604 0.179330 -2.71034 0.011537
Precipitación -0.349082 0.182751 -0.00509 0.002663 -1.91015 0.066790
Herbaceas 0.165497 0.109980 0.02583 0.017163 1.50479 0.143988
Suelo 0.103735 0.091242 0.04490 0.039492 1.13693 0.265559
Se generaron mapas de 150 * 300 para cada una de las especies con los parámetros
obtenidos en la regresión por pasos para hacer la clasificación.
Discusión
De los resultados anteriores se puede deducir que las variaciones en la densidad
poblacional de chapulín de las tres especies son afectadas por índice de vegetación,
altitud, tipo de vegetación y precipitación donde el índice de vegetación y altitud tienen
coeficientes positivos en la regresión y el tipo de vegetación y precipitación con
coeficientes negativos. Es decir, a mayor índice de vegetación mayor población de
chapulín. Se reclasifico el mapa de índice de vegetación en intervalos de 50 para hacer
el análisis categórico. En el caso de las especies B. nubilum el 49.24 % se encuentra en
la categoría de captura de chapulines de 0-10 y de estos el 45.59% se encuentran en la
categoría de índice de vegetación de 101-200, en la categoría de 11-20 se tiene el
13.89% y de estos, el 12.92% se encuentra en la categoría de índice de vegetación de
151-200 en las categorías posteriores de captura de chapulín el mayor porcentaje se
acumula en la categoría de 101-150 a excepción de las últimas dos categorías de
población de chapulín en donde el mayor porcentaje se encuentra en la categoría de
índice de vegetación de 201-250, considerando nada mas el índice de vegetación el
mayor porcentaje 55.64% se encuentra en la categoría de 151-200. En la especie P.
nebrascesnsis el 48.06 % se encuentra en la categoría de captura de chapulines de 0-10
y de estos el 44.35% se encuentran en la categoría de índice de vegetación de 101-200,
en la categoría de 11-20 se tiene el 13.66% y de estos, el 12.21% se encuentra en la
categoría de índice de vegetación de 150-200 en las categorías posteriores de captura de
chapulín el mayor porcentaje se acumula en la categoría de 101-150 a excepción de las
últimas dos categorías de población de chapulín en donde el mayor porcentaje se
encuentra en la categoría de índice de vegetación de 200-250, considerando nada mas el
índice de vegetación el mayor porcentaje 55.64% se encuentra en la categoría de 150-
200 (Gráfica 1). Las dos especies señaladas anteriormente tienen una distribución
espacial muy parecida la variable índice de vegetación es la que mas hace variar la
población de chapulín y los coeficientes en la regresión por pasos son los mas
significativos y parecidos 1.3004 y 1.1933 para B. nubilum y P. nebrascensis (Tabla 6 y
7 y Gráfica 1).
La especie M. lakinus muestra una distribución mas dispersa espacialmente que
las otras dos especies, las dos primeras categorías de chapulines capturados representan
el 73.37% y el 67.63% se encuentra en el nivel de índice de vegetación de 101-200, en
las categorías de 21-30 y 31-40 la mayor proporción se encuentra en la categoría de
índice de vegetación de 150-250 (Gráfica 1). También en esta especie el índice de
vegetación presento el coeficiente de regresión mas significativo de 1.2262 (Tabla 5 y
Gráfica 1).
Gráfica 1.- Porcentaje de número chapulines capturados vs. Índice de vegetación para la especie B. nubilum (A), M. lakinus (B) y P. nebrascensis (B).
En la variable altitud la especie B. nubilum en la categoría de 0-10 presenta un
porcentaje de 49.24%, la mayoría de los sitios se dispersan en un rango de 1400 a 2200
msnm con un 46.24% y el rango de altitud de mayor número de chapulines capturados
fue el de 1800 a 2000 msnm con un 17.19%. La distribución en categorías posteriores
de número de chapulines capturados, se encuentra entre 1800 y 2400 msnm (Gráfica 2).
Conforme la altitud se incrementa el número de chapulines aumenta en un rango de
1200 a 2400 metros y el coeficiente de regresión de altitud en esta especie es el tercero
en orden de significancia con un valor de 0.5256 (Tabla 6). En la especie P.
nebrascensis la categoría de 0-10 presenta un porcentaje de 48.06%, la mayoría de los
sitios se dispersan en un rango de 1400 a 2200 con un 45.55% y el rango de altitud de
mayor número de chapulines capturados fue el de 1800 a 2000 con un 17.04%. La
distribución en categorías posteriores de número de chapulines capturados, se encuentra
entra 1800 y 2400 msnm (Gráfica 2). Conforme la altitud se incrementa el número de
chapulines aumenta en un rango de 1200 a 2400 metros y el coeficiente de regresión de
altitud en esta especie es el segundo en orden de significancia con un valor de 0.6315
(Tabla 7). Finalmente, la especie M. lakinus la población se encuentra mas dispersa y
las tres primeras categorías de chapulines capturados conforman un 97.33% de la
población total. En la primera categoría el 30.05% se encuentra entre 1400 y 2000
msnm y en categorías posteriores se encuentra entre 1800 y 2200 msnm. El coeficiente
de regresión es el segundo en orden de signicancia con un valor de 0.5228 (Tabla 5).
Gráfica 2. Porcentaje de número de chapulines capturados vs. altitud msnm para la especie B. nubilum (A), M. lakinus (B) y P. nebrascensis (C)
La relación con las precipitación es negativa es decir valores bajos de
precipitación corresponden a valores numero de chapulines capturados. Los mayores
porcentajes se encuentran en 450 mm. luego en 350 mm. y por último en 550 mm. En
450 mm., en la categoría de 0 a 30 individuos se tiene 37.21% para B. nubilum, 37.17%
para M. lakinus y 34.25% para P. nebrascensis, en 350 mm. B. nubilum representa el
22.73%, M. lakinus el 24.25% y P. nebrascensis el 23.11% y en 550 mm. B. nubilum
representa el 18.27%, M. lakinus el 21.15% y P. nebrascensis el 17.58%. En la
categoría de 0 a 30 para los tres niveles de precipitación 350, 450 y 5550 mm. la especie
B. nubilum tiene un porcentaje de 78.21%, donde el 65.02% corresponde al nivel de
densidad de 0 a 10 y 10.39% al nivel de 11 a 20, la especie M. lakinus tiene un
porcentaje de 88.57% con un porcentaje de 48.03% en el nivel de 0 a 10 y 29.95% del
11 a 20 y 10.9% del 21 al 30. Por último P. nebrascensis tiene un porcentaje en la
densidad de 0 a 20 y en los tres niveles de precipitación de 74.94% donde el 57.57%
corresponden a la densidad 0 a 10 y 11.96% en la densidad de 11 a 20 (Gráficas 14). En
las tres especies el coeficiente de regresión en orden de significancia es el cuarto y fue
de -0.4246, -0.2275 y -0.3490 para las especies B. nubilum, M. lakinus y P.
nebrascensis respectivamente (Tabla 5, 6 y 7, y Gráfica 3).
P. nebrascensis (C) de número de chapulines chapulines capturados vs. precipitación anual.
La relación con el tipo de vegetación es negativa, de acuerdo al número dado a
cada tipo de vegetación, densidades altas están asociadas con pastizal mediano y
arbustos bajo y en tierras dedicadas a la agricultura. Por ejemplo en pastizal mediano en
la densidad de 0 a 29 se tiene B. nubilum (28.09%), M. lakinus (28.72%) y P.
nebrascensis (26.06%) en arbusto bajo se tiene B. nubilum (19.79%), M. lakinus
(18.89%) y P. nebrascensis (27.37%) y en tierras de cultivo B. nubilum (15.73%), M.
lakinus (16.18%) y P. nebrascensis (15.6%). Además la densidad de 0 a 9 representa los
mayores porcentajes para B. nubilum y P. nebrascensis mientras que para M. lakinus los
mayores porcentajes están en las densidades de 0 a 9 y de 10 a 19. Capinera y Sechrist,
(1992) encontraron que el número de fitófilos en la subfamilia Gomphocerinae y
Catantopinae estaban correlacionados positivamente con pastos y arbustos, lo cual es
congruente con los resultados de este estudio donde B. nubilum pertenece a la
subfamilia Gomphocerinae y M. lakinus y P. nebrascensis que pertenecen al género
melanoplus que están dentro de la subfamilia Catantopinae y los porcentaje mayores
pertenecen a los pastizales medianos y los arbustos bajos donde la vegetación
predominante en este estudio fue Bouteloua curtipendula, Bouteloua gracilis,
Rynchelytrom roseum, Andropogon barbinodis, Chloris virgata, Sporobolus airoides,
Lycurus phleoides, Bidens leucantha, Bidens odorata , Prosopis juliflora, Opuntial
leucotricha y Salsola iberica (Tabla12) y coincide con la vegetación dominante en
Bouteloa gracilis y Sporobolus spp. encontrada por Capinera y Sechrist (1992). Por otro
lado la especie B. nubilum esta asociada al complejo de la vegetación en particular a una
de las especies predominantes Bouteloua gracilis lo cual coincide con lo reportado por
Pfadt (1997a) que la especie B. nubilum se alimenta en su mayoría de Bouteloa gracilis.
Pfatd (1994) reporta que la especie P. nebrascesnsis se alimenta básicamente de
Schizachyrium scoparium, Andropogon gerardii y Poa pratensis en los pastizales altos
y en las praderas mixtas se alimenta principalmente de Pascopyrum (Agropyron) smithii
y en este estudio esta especie esta asociada con Andropogon gerardii (Gráfica 4).
Gráfica 4. Proporción de las especies B. nubilum, M. lakinus y P. nebrascensis por
densidad poblacional y tipo de vegetación.
La especie P. nebrascensis tiene una relación directa con el tipo de suelo donde
la densidad de 0 a 29 individuos mostró los siguientes porcentajes: Rendzina (12.11%),
Feozem (14.42%), Litosol (29.11%) y Xerosol (18.14). El tipo de suelo Rendzina y
Feozem tienen una capa superficial rica en materia orgánica y entre los dos dan un
26.53%, el Litosol es un suelo de distribución muy amplia, se encuentran en todos los
climas y con muy diversos tipos de vegetación, son suelos sin desarrollo, con
profundidad menor de 10cm. El Xerosol tiene una capa superficial de color claro y
pobre en materia orgánica, debajo puede haber un subsuelo rico en arcilla carbonatos
muy parecidos a la capa superior, presentan cristales de yeso o caliche. Lo anterior
indica que esta especie se distribuye sobre los tipos de suelo Rendzina, Feozem y
Liotsol, y puede estar relacionado con la preferencia de las hembras a depositar sus
huevesillos sobre suelo con materia orgánica (Edwards, 1965) (Gráfica 5). Esta especie
también mostró una relación directa con el porcentaje de herbáceas en la Gráfica 6.
existe una relación creciente de 0 a 20 en la densidad y de 0 a 80 luego presenta un
comportamiento asintótica en 80 para densidades mayores de 20 y tiene una relación
directa con índice de vegetación.
Gráfica 5. Proporción de la especie P. nebrascensis por densidad poblacional y tipo de
suelo.
Gráfica 6. Densidad poblacional de chapulín vs. % de herbáceas para la especie P.
nebrascensis.
Con el objeto de conocer la relación entre la suma chapulines capturados de las
tres especies y el número de chapulines por metro cuadrado se realizo una regresión
lineal y se obtuvo la ecuación y=1.745+0.0993x, con R=0.706, F=30.92 y probabilidad
del error de 0.000004 donde y=número de chapulines por metro cuadrado (M2) y
x=suma de chapulines capturados de la tres especies (M+B+P) (Tabla 1). Con el
paquete IDRISI, se obtuvo el mapa de la suma de las tres especies y posteriormente el
mapa de chapulines por metro cuadrado utilizando la ecuación anterior (Mapa 9). Se
categorizaron los mapas con el propósito de identificar zonas de bajo medio y alto
riesgo en relación a índice de vegetación, altitud, precipitación y tipo de vegetación.
Para categorizar el mapa de chapulines por metro cuadrado, se tomo en cuenta que el
umbral económico es de nueve chapulines por metro cuadrado así que el mapa se
dividió en tres categorías de 0 a 7, 8 a 12 y de 13 en adelante bajo, medio y alto,
(McLeod, 1997). Se consideraron solo los mapas de índice de vegetación, altitud,
precipitación y tipo de vegetación por que fueron los más significativos en la regresión
por pasos. El mapa de índice de vegetación se dividió en intervalos de 100 ya que la
mayor concentración se encuentra en el rango de 101 a 200 (Gráfica 1). El mapa de
altitud se dividió en intervalos de 400 msnm. por que la mayor concentración se
encuentra en el rango de 1800 a 2200 msnm y las divisiones fueron de <1400, 1401 a
1800, 1801 a 2200 y >2200 msnm (Gráfica 2). El mapa de isoyetas se dividió en
rangos 200 mm. ya que el rango de 250 a 350 mm. contenía el mayor porcentaje y las
divisiones fueron de <250, de 250 a 350 y >351 mm.(Gráfica 3). Por último el mapa de
vegetación se categegorizo de acuerdo al tipo de vegetación descrito en la metodología.
Los índices de cada mapa se representaran por Ch(j), I(j), A(j), P(j) y V(j) los cuales
denotaran chapulín por metro cuadrado, índice de vegetación, altitud, precipitación y
tipo de vegetación y el índice j representa la categoría. El siguiente paso fue crear mapas
compuestos del mapa de chapulines por metro cuadrado con índice de vegetación,
altitud, isoyetas y tipo de vegetación, para esto se utilizo el comando de CROSSTAB
(Tabulación cruzada). En la tabulación cruzada las categorías con menos de 0.055 de
proporción se añadirán la categoría mas cercana en orden de importancia. La tabulación
de chapulines por metro cuadrado con índice de vegetación la categoría (Ch(1),I(3)) se
suma a la categoría (Ch(1),I(2))las categorías (Ch(2),I(1)) y (Ch(2),I(3)) se suman a la
categoría (Ch(2),I(2)) y las categorías (Ch(3),I(1)) y (Ch(3),I(3)) se suma a la categoría
(Ch(3),I(2)) por lo tanto solo quedan cuatro categorías(Ch(1),I(1)), (Ch(1),I(2)),
(Ch(2),I(2)) y (Ch(3),I(2)) (Tabla 8) y con estas se hizo una tabulación cruzada con la
variable altitud que es la siguiente en orden de importancia en el análisis de regresión
(Tabla 9).
Tabla 8. Proporciones de la tabulación cruzada de las categorias de chapulines por metro cuadrado e índice de vegetación.
Ch(1) Ch(2) Ch(3) Total
I(1) *0.0714 0.0004 0.0000 0.0718
I(2) *0.5465. *0.1767 *0.1494 0.8726
I(3) 0.0002 0.0021 0.0533 0.0556
Total 0.6181 0.1791 0.2028 1.0000
* proporción significativa
En la Tabla 9 en la primera columna todos los valores son menores que 0.55 por
lo tanto se suma (Ch(1),I(1),A(1)), (Ch(1),I(1),A(2)), (Ch(1),I(2),A(1)) con
(Ch(1),I(2),A(2)) y se suma (Ch(1),I(1),A(3)), (Ch(1),I(1),A(4)) y (Ch(1),I(2),A(4)) con
(Ch(1),I(2),A(3)). Por otro lado, en las columnas tres y cuatro solo el renglon tres es
mayor qu 0.55, por lo tanto las categorías (Ch(2),I(2),A(1)), (Ch(2),I(2),A(2)) y
(Ch(2),I(2),A(4)) se suman con (Ch(2),I(2),A(3)) y las categorías (Ch(3),I(2),A(1)),
(Ch(3),I(2),A(2)) y (Ch(3),I(2),A(4)) se suman con (Ch(3),I(2),A(3)) por lo tanto solo
quedan las categorías (Ch(1),I(2),A(2)), (Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y
(Ch(3),I(2),A(3)) (Tabla 19, Mapa 10). Con estas categorías se hizo una tabulación
cruzada con las variables preipitación y tipo de vegetación que son las siguientes en
orden de importancia en el análisis de regresión.
Tabla 9. Proporciones de la tabulación cruzada con de las categorias (Ch(1),I(1)), (Ch(1),I(2)), (Ch(2),I(2)) y (Ch(3),I(2)) con altitud.
(Ch(1),I(1)) (Ch(1),I(2)) (Ch(2),I(2)) (Ch(3),I(2)) Total
A(1) 0.0016 0.0176 0.000 0.000 0.0192
A(2) 0.0286 *0.2202 0.0121 0.0020 0.2629
A(3) 0.0329 *0.2957 *0.1348 *0.1377 0.6010
A(4) 0.0083 0.0132 0.0323 0.0631 0.1169
Total 0.0714 0.5467 0.1791 0.2028 1.000
*Proporción significativa
Mapa 9. Número de chapulines pormetro cuadrado (Superior Izquierdo), Categorías de riesgo (Superior derecho) y las categorías obtenidas de la tabulación cruzada (Ch(1),I(2),A(2)) (1), (Ch(1),I(2),A(3)) (2), (Ch(2),I(2),A(3)) (3) y (Ch(3),I(2),A(3)) (4).
En la Tabla 10 se observa que todos las proporciones son menores 0.055 excepto
para (Ch(1),I(2),A(2))P(1) y para las categorías de precipitación P(2) que da un total de
0.90406. Ya que las proporciones se encuentran concentradas en P(2) y repartidas de
manera homogénea en la categorías de las columnas se considera que las categorías de
las columnas están en su mayoría en la categoría P(2) por lo tanto no es adecuado hacer
mas categorías con la precipitación.
Tabla 10. Proporciones de la tabulación cruzada de las categorias (Ch(1),I(2),A(2)), (Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y (Ch(3),I(2),A(3)) y precipitación. (Ch(1),I(2),A(2)) (Ch(1),I(2),A(3)) (Ch(2),I(2),A(3)) (Ch(3),I(2),A(3)) Total
P(1) *0.0623 0.0235 0.0026 0.0004 0.0888
P(2) *0.2058 *0.3260 *0.1735 *0.1993 0.90406
P(3) 0.000 0.0005 0.0030 0.0031 0.0066
Total 0.2680 0.3501 0.1791 0.2028 1.000
* proporción signifactiva
En la Tabla 11 se observa que las proporciones mayores de 0.055 son para el
tipo de vegetación arbusto bajo, pastizal mediano y agricultura y en lo totales las
proporciones mas grandes son para arbusto bajo y pastizal mediano y después para
agricultura y arbusto mediano. Sin embargo las proporciones estan dispersan en todos
los tipos de vegetación por lo que no se considera adecuado hacer otra clasificación con
la vegetación. Se encontraron cuatro categorías fundamentales (Ch(1),I(2),A(2)),
(Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y (Ch(3),I(2),A(3)), las dos primeras son del nivel
bajo de 0 a 7 chapulines por metro cuadrado, de índice de vegetación de 101 a 200 con
altitud 2 que es de 1400 a 1800 msnm y con altitud 3 de 1801 a 2200 es decir los
noveles bajos de chapulines por metro cuadrado se asocian con índice de vegetación de
101 a 200 y con altitud e 1400 a 2200 msnm. La categoría (Ch(2),I(2),A(3)) es el nivel
medio de chapulines capturados que incluye el umbral económico de 9 chapulines por
metro cuadrado se encuentra en el índice de vegetación de 101 a 200 y a una altitud de
1800 a 2200 y la categoría (Ch(3),I(2),A(3)) es el nivel que sobrepasa el umbral de 9
chapulines por metro cuadrado. De tal manera que los niveles medios y altos de
chapulines capturados se relacionan con niveles de índice de vegetación de 101 a 200 y
altitud de 11800 a 2200 msnm.
Tabla 11. Proporciones de la tabulación cruzada de las categorias (Ch(1),I(2),A(2)), (Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y (Ch(3),I(2),A(3)) y tipo de vegetación.
(Ch(1),I(2),A(2)) (Ch(1),I(2),A(3)) (Ch(2),I(2),A(3)) (Ch(3),I(2),A(3)) Total
V(0) 0.0022 0.0289 0.0194 0.0203 0.0717
V(1) *0.1821 *0.0934 0.0118 0.0018 0.2891
V(2) 0.0210 0.0304 0.0220 0.0378 0.1112
V(3) 0.0000 0.0048 0.0042 0.0069 0.0159
V(4) 0.0294 *0.1352 *0.0638 *0.0591 0.2875
V(5) 0.0332 0.0386 0.0430 *0.0591 0.01667
V(6) 0.0001 0.0178 0.0150 0.0250 0.058
Total 0.2680 0.0351 0.1791 0.2028 1.0000
* proporción signifactiva
Tabla 12.Composición botánica de los sitios de muestreo. Sitio de muestreo Nombre Comun Nombre Cientifico E. Pred. Morcillo Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii E. Pred. Morcillo Zacate banderilla Boutelova curtipendula Morcillo Zacate navajita Boutelova gracilis Morcillo Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Morcillo Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Carr-Parr-km-36 Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Carr-Parr-km-36 Romerillo Bidens leucantha Carr-Parr-km-36 Gordolobo Heliantus palmeris Carr-Parr-km-36 Zacate tigrillo Bromus laciniatus Carr-Parr-km-36 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Parr-km-36 Hierbaniz Carr-Parr-km-36 Zacate mota Chloris virgata Carr- Parr-km-86 Cabezona Carr- Parr-km-86 Gordolobo Heliantus palmeris Carr- Parr-km-86 Romerillo Bidens leucantha Carr- Parr-km-86 Escoba china Stipa spartea Carr- Parr-km-86 Zacate navajita Boutelova gracilis Carr- Parr-km-86 Zacate rosado Rynchelytrom roseum Carr- Parr-km-86 Zacate de agua Paspalum notatum Carr- Parr-km-86 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr- Parr-km-86 Hediondilla Verbesina encelioides Carr- Parr-km-86 Nopal duraznillo Opuntial leucotricha Carr-Parr-km-130 Zacate torito Cenchus pauciflorus Carr-Parr-km-130 Zacate banderilla Boutelova gracilis E. Pred. Carr-Parr-km-130 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Parr-km-130 Zacate flechita Stipia neesiana Carr-Parr-km-130 Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Carr-Parr-km-130 Zacate tigrillo Bromus laciniatus Carr-Parr-km-130 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Carr-Parr-km-130 Zacate pegaropa Setaria leucophilia Carr-Parr-km-130 Trompillo Solanum elaeagnifolum Carr-Parr-km-130 Mezquitillo Acacia constricta Carr-Par-km-153 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii E. Pred. Carr-Par-km-153 Zacate navajita Boutelova gracilis Carr-Par-km-153 Zacate lobero Lycurus phleoides Carr-Par-km-153 Sangre de drago Jatropha dioica E. Pred. Carr-Par-km-153 Ocotillo Fouquieria splendeis E. Pred. Carr-Par-km-153 Arnica Machaenthera pinnatifida Carr-Par-km-153 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Carr-Par-km-153 Gatuño Mimosa biuncifera Carr-Par-km-153 Tasajillo Opuntia leptocaulis
Carr-Par-km-153 Mezquite Prosopis juliflora Carr-Par-km-153 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Par-km-153 Chicoria Cichorium intybus Carr-Parr-km-214 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Carr-Parr-km-214 Zacate mota Chloris virgata Carr-Parr-km-214 Zacate agrarista Cynodon dactylon Carr-Parr-km-214 Zacate navajita Boutelova gracilis Carr-Parr-km-214 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Parr-km-214 Zacate Banderilla Boutelova curtipendula Carr-Parr-km-214 Zacate pajon Sporobus airoides Carr-Parr-km-214 Cavalillo Carr-Parr-km-214 Mancamula Solanum rostratum Carr-Parr-km-214 Guardalobo Heliantus spp. 18 de Agosto Zacate pajon Sporobus airoides E. Pred. 18 de Agosto Zacate mota Chloris virgata 18 de Agosto Zacate navajita Boutelova gracilis 18 de Agosto Zacate liendrilla Agostis tenuis 18 de Agosto Mezquite Prosopis juliflora 18 de Agosto Huizache Acacia tortuoso 18 de Agosto Cempoalito Anacyclus radiatus 18 de Agosto Nopal duraznillo Opuntial leucotricha Nicolás Bravo Zacate bahia Paspalum notatum Nicolás Bravo Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Nicolás Bravo Zacate navajita Boutelova gracilis E. Pred. Nicolás Bravo Zacate mota Chloris virgata Nicolás Bravo Tronadora Crotalina pumila Nicolás Bravo Mal de ojo Cymbopogon nardus Nicolás Bravo Mezquitillo Acacia constricta Nicolás Bravo Cempoalito Anacyclus radiatus SPG-Km-61 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii SPG-Km-61 Trompillo Solanum elaeagnifolum SPG-Km-61 Moradilla Glandularia mendocina SPG-Km-61 Mal de ojo Cymbopogon nardus SPG-Km-61 Arnica Machaenthera pinnatifida SPG-Km-61 Tasajillo Opuntia leptocaulis SPG-Km-61 Mezquite Prosopis juliflora SPG-Km-61 Huizache Acacia tortuoso SPG-Km-61 Salvilla Salvia officianalis SPG-Km-61 Mancamula Solanum rostratum SPG-Km-61 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. SPG-Km-61 Mezquitillo Acacia constricta E. Pred. SPG-Km-61 Gatuño Mimosa biuncifera SPG-Km-61 Cardenche Opuntia imbricata SPG-Km-61 Lampotillo Bermejillo-km-84 Hierba arbustiva # 1 E. Pred. Bermejillo-km-84 Mezquitillo Acacia constricta E. Pred.
Bermejillo-km-84 Zacate navajita Boutelova gracilis Bermejillo-km-84 Zacate mota Chloris virgata Bermejillo-km-84 Zacate pajon Sporobus airoides Bermejillo-km-84 Garambullo Myrtillocactus geometrizans Bermejillo-km-84 Mancamula Solanum rostratum Bermejillo-km-84 Agrito Bermejillo-km-84 Arbusto desconocido SPG-km-76 Hierba desconocida # 2 E. Pred. SPG-km-76 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. SPG-km-76 Mezquitillo Acacia constricta SPG-km-76 Ocotillo Fouquieria splendeis SPG-km-76 Zacate navajita Boutelova gracilis SPG-km-76 Gatuño Mimosa biuncifera SPG-km-76 Guaco SPG-km-76 Agrito SPG-km-76 Varadulce SLC-Km-29 Tasajillo Opuntia leptocaulis SLC-Km-29 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. SLC-Km-29 Quelite Heliantus palmeris SLC-Km-29 Ocotillo Fouquieria splendeis SLC-Km-29 Manto Ipomea purpurea SLC-Km-29 Cardenche Opuntia imbricata SLC-Km-29 Sangre de drago Jatropha dioica E. Pred. SLC-Km-29 Siempre viva SLC-Km-29 Hediondilla Verbesina encelioides SLC-Km-29 Biznaga Ferocactus spp. Nazas-Km-51 Sangre de drago Jatropha dioica Nazas-Km-51 Gobernadora Larrea tridentada Nazas-Km-51 Mezquitillo Acacia constricta Nazas-Km-51 Mariola Partenium inacanum Nazas-Km-51 Tasajillo Nazas-Km-51 Cardenche Opuntia imbricata Nazas-Km-51 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Nazas-Km-51 Zacate navajita Boutelova gracilis Nazas-Km-51 Arnica Machaenthera pinnatifida Nazas-Km-51 Zacate salado Distlidis spicata Nazas-Km-51 Zacate bobero Lycurus phleoides Nazas-Km-51 Trompillo Solanum elaeagnifolum Nazas-Km-51 Zacate mota Chloris virgata Nazas-km-72 Huizachillo Nazas-km-72 Mezquitillo Acacia constricta E. Pred. Nazas-km-72 Sangre de drago Jatropha dioica Nazas-km-72 Chicoria Cichorium intybus Nazas-km-72 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. Nazas-km-72 Encinilla Nazas-km-72 Zacate banderita Boutelova curtipendula
Nazas-km-72 Tasajillo Opuntia leptocaulis Nazas-km-72 Zacate salado Distlidis spicata Nazas-km-72 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Nazas-km-72 Zacate borregero Erioneuron pulchellum Nazas-km-72 Nopal cegador Opuntia migrodasys Nazas-km-72 Ocotillo Fouquieria splendeis E. Pred. Nazas-km-72 Yuca Tucca filifera Nazas-km-72 Mezquite Prosopis juliflora Nazas-km-72 Cardenche Opuntia imbricata Madero-km-43 Zacate popoton Andropogon barbinodis Madero-km-43 Zacate flechita Stipia neesiana E. Pred. Madero-km-43 Zacate banderilla Boutelova curtipendula Madero-km-43 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii E. Pred. Madero-km-43 Zacate mota Chloris virgata E. Pred. Madero-km-43 Zacate navajita Boutelova gracilis Madero-km-43 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Madero-km-43 Cempoalito Anacyclus radiatus Madero-km-43 Oreja de raton Cerastium glomeratum Madero-km-43 Guardalobo Heliantus spp. Madero-km-43 Tabacon Madero-km-43 Zacate lobero Lycurus phleoides Madero-km-43 Cardo Centaurea calcitrapa Madero-km-43 Encinilla Madero-km-43 Romerillo Bidens lacinatus Madero-km-43 Huizache Acacea farnesiana Madero-km-43 Mezquite Prosopis juliflora Madero-km-23 Chayotillo Madero-km-23 Zacate navajita Boutelova gracilis Madero-km-23 Zacate mota Chloris virgata Madero-km-23 Lampotillo Madero-km-23 Guardalobo Heliantus spp. Madero-km-23 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Madero-km-23 Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Alamillo-km-188 Hierba ceniza E. Pred. Alamillo-km-188 Zacate navajita Boutelova gracilis E. Pred. Alamillo-km-188 Sangre de drago Jatropha dioica Alamillo-km-188 Zacate banderita Boutelova curtipendula Alamillo-km-188 Ocotillo Fouquieria splendeis Alamillo-km-188 Nopal rastrero Opuntilla rastrera Alamillo-km-188 Mariola Partenium inacanum Alamillo-km-188 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii Alamillo-km-188 Oregano Lantana camara Alamillo-km-188 Mezquite Prosopis juliflora Alamillo-km-188 Cardenche Opuntia imbricata Alamillo-km-188 Grangel Cetis pallida Alamillo-km-188 Tasajillo Opuntia leptocaulis
Alamillo-km-188 Garambullo Myrtillocactus geometrizans Alamillo-km-188 Manto Ipomea purpurea La Ermita Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. La Ermita Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. La Ermita Zacate agrarista Cynodon dactylon La Ermita Zacate navajita Boutelova gracilis La Ermita Zacate torito Cenchus pauciflorus La Ermita Zacate liendrilla Agostis tenuis La Ermita Mancamula Solanum rostratum La Ermita Gatuño Mimosa biuncifera La Ermita Mezquite Prosopis juliflora La Ermita Huizache Acacia tortuoso La Ermita Cempoalito Anacyclus radiatus La Ermita Zacate mota Chloris virgata La Ermita Mal de ojo Cymbopogon nardus Castillo Najera Zacate mota Chloris virgata E. Pred. Castillo Najera Zacate navajita Boutelova gracilis E. Pred. Castillo Najera Cempoalito Anacyclus radiatus Castillo Najera Mal de ojo Cymbopogon nardus Castillo Najera Quelite Amaranthus palmeris Castillo Najera Hierba de la golondrina Euphoria micromera Castillo Najera Manto Ipomea purpurea Castillo Najera Guardalobo Heliantus spp. Castillo Najera Mancamula Solanum rostratum Castillo Najera Tomate de perro Physalis philadelphila Castillo Najera Arnica Machaenthera pinnatifida Castillo Najera Trompillo Solanum elaeagnifolum Castillo Najera Mezquite Prosopis juliflora Castillo Najera Huizache Acacea tortuosa Castillo Najera Nopal duraznillo Opuntia leucotricha Castillo Najera Torito Librado Rivera Zacate mota Chloris virgata E. Pred. Librado Rivera Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Librado Rivera Zacate navajita Boutelova gracilis Librado Rivera Cempoalito Anacyclus radiatus Librado Rivera Guardalobo Heliantus spp. Librado Rivera Salvilla Librado Rivera Quelite Amaranthus palmeris Librado Rivera Hierba de la golondrina Euphoria micromera Librado Rivera Mal de ojo Cymbopogon nardus Librado Rivera Zacate pajon Sporobus airoides Librado Rivera Zacate popoton Andropogon barbinodis Librado Rivera Trompillo Solanum elaeagnifolum Librado Rivera Romerillo Bidens leucantha Librado Rivera Aceitilla Bidens leucantha Librado Rivera Cardenche Opuntia imbricata
Librado Rivera Nopal rastrero Opuntia rastrera Librado Rivera Zacate rosado Rynchelytrom roseum
Impacto
Este proyecto permitirá conocer con un alto nivel de probabilidad, la densidad
poblacional de las especies más abundantes de los pastizales de Durango en base al
índice normal de vegetación, altitud, Tipo de vegetación y precipitación. Esto permitirá
identificar las áreas de mayor infestación y así poder tomar medidas de control cuando
las poblaciones pasen los umbrales económicos.
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