Riqueza de especies arbóreas en bosques de montaña de Chiapas: estimaciones a partir de datos de herbarios e inventarios florísticos

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Recientemente, se ha suscitado el interés por proponer estimaciones del número de especies de árboles en los bosques tropicales con un doble fin: 1) establecer una línea de base para dar seguimiento a la variación de la riqueza de especies en función de cambios de ámbitos regional o global provocados por las actividades humanas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185">Hubbell et al., 2008; Slik et al., 2015; Ter-Steege et al., 2013</a>) y, a la vez, 2) profundizar en la naturaleza de los datos y su interacción con los métodos de estimación (por ejemplo, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">Cayuela, Gotelli y Colwell, 2015</a>). De manera general, se recurre al uso de 2 tipos de datos sobre la riqueza de especies de árboles tropicales: los obtenidos de las etiquetas de los especímenes depositados en herbarios y aquellos obtenidos mediante inventarios florísticos (o más a menudo con fines de manejo forestal; <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020">Baraloto et al., 2013; Cayuela et al., 2012</a>). Sin embargo, las estimaciones disponibles con frecuencia no discuten las implicaciones que pueden derivarse del uso de uno u otro tipo de datos. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> resume las principales ventajas y limitaciones inherentes a estos 2 tipos de información.<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>La riqueza de especies (S) es un concepto abstracto, cuya estimación está casi siempre ligada al número de taxones específicos o subespecíficos encontrados por unidad de área (densidad de especies) o al número de individuos muestreados (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145">Gotelli y Colwell, 2001; Peet, 1974</a>). La evaluación de S se ha abordado tradicionalmente con base en inventarios florísticos o forestales sistemáticos, en los cuales se asume que este atributo es espacial y temporalmente comparable (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Gotelli y Colwell, 2001</a>). En el caso de las plantas, se han implementado distintos métodos para inferir patrones emergentes de las comunidades a partir solo de datos sobre la presencia de las especies (incidencia de las especies) o provenientes de la recolección de especímenes depositados en museos o herbarios, que incluso pueden haberse recolectado hace décadas —o inclusive— siglos (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0075">Dorazio, Gotelli y Ellison, 2010; Pyke y Ehrlich, 2010; Garcillán y Ezcurra, 2011; Schmidt, Kreft, Thiombiano y Zizka, 2005; Zaniewski, Lehmann y Overton, 2002</a>). Los métodos para inferir S a partir de este tipo de datos se pueden dividir en 2: los que modelan la distribución potencial de cada especie por separado (modelación de nichos) para luego sobreponer las distribuciones y obtener una estimación de S en un área determinada (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010">Araújo y Guisan, 2006</a>) y los que modelan la riqueza acumulada de los registros (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025">Benito, Cayuela y Albuquerque, 2013; Cayuela et al., 2009; Chapman y Purse, 2011; Elith et al., 2006</a>). Aunque la estimación de S basada en la sobreposición de las distribuciones de los organismos es bastante promisoria, aún existen ciertas restricciones sobre el tipo de datos que esta familia de modelos puede incluir. Por ejemplo, para utilizar información de herbario en estos modelos se ha propuesto que se requieren al menos de 20 a 50 especímenes de la misma especie para modelar su distribución con menor incertidumbre (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Feeley y Silman, 2011</a>). Esta cifra —que parece bastante modesta— está muy lejos de la realidad para la vegetación de muchas localidades tropicales: se ha calculado que el 38% de las especies de plantas de las áreas tropicales de Sudamérica, África y el sureste de Asia están representadas únicamente por un registro o espécimen; la media es de 2 y solo para el 2.3% de las especies se dispone de más de 20 registros (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Feeley y Silman, 2011</a>). Esto quiere decir que 9 de cada 10 especies de plantas tropicales en el mundo están pobremente recolectadas y son «esencialmente invisibles para las herramientas de modelación y conservación» (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Feeley y Silman, 2011</a>).El presente trabajo estima la variación espacial de la riqueza de especies arbóreas en distintos tipos de bosques de montaña del estado de Chiapas a partir de la modelación con 2 fuentes de información complementarias: la proveniente de recolecciones taxonómicas depositadas históricamente en herbarios nacionales y del extranjero, y la disponible a partir de datos de inventarios de la flora leñosa obtenidos en distintas localidades (<a href="http://www.biotreenet.com/">www.biotreenet.com</a>, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Cayuela et al., 2012</a>). Cabe aclarar que el objetivo de este trabajo no consiste en entender las causas de la variación de la riqueza de especies de la región de estudio, sino que solo se plantea evaluar qué tan discrepantes pueden resultar las estimaciones de S en función del conjunto de datos usados por los modelos. Por lo anterior, la hipótesis es que se espera encontrar: 1) un esfuerzo de muestreo diferenciado geográficamente entre inventarios y recolectas de especímenes, con algunas áreas mejor evaluadas que otras y 2) que el conjunto de datos de especímenes botánicos resultará en valores más altos de S debido a la más frecuente incorporación de especies raras o escasas. Con los resultados se pretende conocer el esfuerzo de muestreo (recolección de especímenes o inventarios) efectuado en las regiones de estudio y comparar la similitud o diferencia de las estimaciones que resultan de ambos tipos de datos e identificar cuáles podrían incentivarse para optimizar los esfuerzos de conocimiento botánico y conservación de la riqueza de especies de árboles en las regiones de estudio.Materiales y métodosMediante un modelo digital de elevaciones (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">Inegi, 2013</a>) se identificaron las áreas del estado de Chiapas ubicadas por arriba de 1,500 m de altitud, cota altitudinal que se ha considerado útil para diferenciar la vegetación montana respecto a la tropical lluviosa (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">González-Espinosa y Ramírez-Marcial, 2013</a>); además, en estas áreas coincide la existencia de datos provenientes de especímenes de herbario y de datos de inventarios florísticos o forestales. Se delimitaron 3 polígonos que corresponden a las Montañas del norte, Los Altos de Chiapas y la Reserva de la Biosfera El Triunfo (REBITRI). Las áreas elegidas se encuentran dentro de las regiones fisiográficas definidas por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260">Müllerried (1957)</a> denominadas: sistema de las Montañas del norte, región de la Meseta Central y la Sierra Madre de Chiapas, respectivamente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Los polígonos incluyeron un número variable de celdas de 10km2 de extensión cada una. Las capas de información obtenidas fueron estandarizadas con una proyección de coordenadas métricas para la zona 15 con el Datum WGS 84 y divididas en 617 cuadros o celdas de 10km2 en el programa QGis (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">Quantum GIS, 2009</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>El estado de Chiapas se ubica en la parte más sureña de México y limita con Guatemala, Oaxaca, Veracruz, Tabasco y el océano Pacífico (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Las Montañas del norte de Chiapas son un conjunto de serranías geológicamente complejas. En cuanto a los tipos de vegetación, resalta en las partes altas y húmedas el bosque mesófilo de montaña (BMM) y en las partes bajas los bosques de pino-encino, pino-encino-liquidambar y bosques estacionales perenifolios y subperenifolios (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove, 1981</a>).Al sureste se encuentra la región conocida como Los Altos de Chiapas, la cual ocupa aproximadamente 11,000km2. Esta región muestra el predominio de climas templados y templados-fríos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">García, 1987</a>). Se ha documentado que existen en ambas regiones alrededor de 300 especies de árboles que pueden ser componentes del BMM (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0125">González-Espinosa y Ramírez-Marcial, 2013; González-Espinosa, Meave, Lorea-Hernández, Ibarra-Manrríquez y Newton, 2011</a>). 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Debido a esta amplia heterogeneidad ambiental, diversas clasificaciones como las de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">Miranda y Hernández (1963)</a>, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">Rzedowski (1978)</a>, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove (1981)</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">Pérez-Farrera (2004)</a>, entre otras, han reconocido entre 10 y 11 tipos de vegetación. Destaca por su extensión y riqueza florística el BMM. Actualmente cuenta con 5 zonas núcleo decretadas en 1990 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">Cortina-Villar et al., 2012</a>). Aunque en la región se ha realizado una extensa exploración y recolección botánica, es comparativamente menor la existencia de inventarios florísticos.Se recopiló una base de datos con información de especímenes de especies arbóreas resguardadas en los herbarios MEXU, CAS, DS, XAL, ECOSUR, CHIP y MO (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165">Holmgren, 1990</a>). La información fue obtenida de 3 fuentes: la base de datos recopilada por el grupo académico de conservación y restauración de bosques de El Colegio de la Frontera Sur (ECOSUR), la cual consiste en un compendio de especímenes de especies arbóreas recolectados en Chiapas durante los 150 años previos a 2000 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">González-Espinosa, Rey-Benayas, Ramírez-Marcial, Huston y Golicher, 2004</a>); la información disponible en línea de The Global Biodiversity Information Facility (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105">GBIF, 2013</a>) y la base de datos del herbario Eizi Matuda de la Universidad de Ciencias y Artes de Chiapas, correspondientes a especímenes árboreos recolectados en la Sierra Madre de Chiapas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235">Martínez-Camilo, Pérez-Farrera y Martínez-Meléndez, 2012; Martínez-Meléndez, Pérez-Farrera y Farrera-Sarmiento, 2008; Pérez-Farrera y Gómez-Domínguez, 2010; Pérez-Farrera, Martínez-Camilo, Martínez-Meléndez, Farrera-Sarmiento y Maza-Villalobos, 2012</a>). Se realizó una estandarización de la nomenclatura botánica con ayuda de la rutina Taxonstand (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Cayuela et al., 2012</a>), que identifica errores ortográficos y sinonimias en el ambiente de programación R (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">R Core Team, 2013</a>), al establecer una conexión con The Plant List (<a href="http://www.theplantlist.org/">www.theplantlist.org</a>), base taxonómica de plantas vasculares auspiciada por los Royal Botanic Gardens (Reino Unido) y el Missouri Botanical Garden (EUA). Posteriormente, se eliminaron los registros repetidos. Solo se utilizaron registros de especies arbóreas (individuos monopódicos, con diámetro a la altura del pecho [130cm], dap≥5cm y altura≥4m; <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0125">González-Espinosa y Ramírez-Marcial, 2013; González-Espinosa et al., 2004, 2011; Grandtner, 2005; Parker, 2008</a>) y aquellos que contaban con referencias geográficas explícitas o bien que pudieran ubicarse espacialmente con la información de las etiquetas. En total se utilizaron 7,431 registros (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>) de especímenes que corresponden a 740 especies arbóreas.Se utilizó la información de inventarios disponibles en línea en el proyecto BIOTREE (<a href="http://www.biotreenet.com/espanol/html/">http://www.biotreenet.com/espanol/html/</a>), una red de inventarios forestales del sur de México y Centroamérica (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Cayuela et al., 2012</a>). Para los polígonos de interés, se incluyeron 395 inventarios que, en conjunto, evaluaron a más de 40,000 individuos (dap≥5cm) correspondientes a 367 especies arbóreas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>).Se realizó una recopilación del número total de familias, géneros y especies encontrados por conjunto de datos y polígonos de estudio. Además, los datos se ajustaron a un modelo no lineal o curva de acumulación de especies por conjunto total de datos realizada con el programa EstimateS (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Colwell, 1997</a>) y con el uso de R (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">R Core Team, 2013</a>). Los especímenes se asociaron a las celdas realizadas para cada polígono. Para elegir las celdas informativas (CI), o suficientemente bien recolectadas, solo se utilizaron celdas con más de 40 registros (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">González-Espinosa et al., 2004</a>). En cada una, se calculó una curva de recolección de especímenes, utilizando este número como medida indirecta del esfuerzo de muestreo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">Soberón y Llorente, 1993</a>). Las curvas resultantes fueron ajustadas al modelo exponencial de Clench con un método de iteración quasi-Newton. Después, se calculó el número de registros necesarios para una tasa de incremento de una especie por cada 100 nuevos registros (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo, 2002</a>). De este modo, se eligieron las celdas que poseían igual o mayor número de registros estimados con la fórmula anterior. Estos análisis fueron realizados con los programas EstimateS 9.10 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Colwell, 1997</a>) y Statistica (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">StatSoft, 1998</a>).Para elegir las CI con los datos de inventarios, solo se utilizaron las celdas que contenían parcelas que evaluaron las comunidades forestales con parcelas de 1,000 m2. Para cada celda se construyeron curvas de acumulación con las abundancias de cada especie. Las curvas se ajustaron al modelo de Clench para comparar los resultados obtenidos con base en los especímenes disponibles en herbarios. Para elegir las CI se calculó el número de individuos por celda para representar el 80% de la S total y se eligieron las celdas que contenían este o un mayor número de individuos, con base en la recomendación de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">Jiménez-Valverde y Hortal (2003)</a>.Se utilizaron diferentes estimaciones de S con cada conjunto de datos para la estimación de la riqueza de especies. Con el conjunto de datos de herbario, se encontró que algunas de las estimaciones de S con la función de Clench (SClench) tienden a sobrestimar la riqueza; por ello, se decidió utilizar para la modelación la S observada (Sobs) por celda. En el caso de los inventarios, se decidió utilizar la Sest con el modelo de Clench.Se obtuvieron las variables climáticas y topográficas reproyectadas para México (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>; <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Cuervo-Robayo et al., 2013; Inegi, 2013</a>). Cada capa fue proyectada y muestreada para la resolución del análisis con el método de interpolación bilineal. Se extrajeron los valores por celda con la estandarización de los datos a valores de media igual a cero y varianza igual a uno. La latitud y longitud fueron estandarizadas al restar el valor de la media a cada caso (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo, 2002</a>). Solo se utilizaron variables climáticas y topográficas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>). Se calcularon 3 variables adicionales: la evapotranspiración real anual (ETRA) y la de las épocas seca (ETRS) y húmeda (ETRH) con la fórmula de Turc (1954, «fide» <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">González-Espinosa et al., 2004</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia>Se ajustaron modelos lineales generalizados con una distribución de errores gamma y una función «link» logarítmica (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Cayuela, Rey-Benayas, Justel y Salas-Rey, 2006; Guisan y Edwards, 2002; Hortal y Lobo, 2002</a>), uno para cada tipo de dato. Previamente, se realizó una matriz de correlaciones de las variables predictivas. En cada caso —debido a que la intención de modelar S en este estudio no fue encontrar una relación causal entre las variables predictivas y las explicativas, sino maximizar el ajuste sin considerar la colinearidad de las variables—, se evitó utilizar variables altamente correlacionadas (r ≥ 0.8, <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Cayuela, Rey-Benayas, Justel y Salas-Rey, 2006</a>). Se incorporó en el modelo cada variable y sus funciones cuadrática y cúbica de manera independiente. Se construyó el modelo, primero, con las variables que más explicaban la S y que no estuvieran altamente correlacionadas. Después, se eliminaron de los modelos las variables que tuvieran menos influencia en la devianza total del modelo (selección por pasos hacia atrás, «backwards»). Cuando todas las variables fueron significativas, se añadió el polinomio de 9 términos de las variables espaciales (latitud y longitud; «trend surface analysis», según <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo, 2002</a>) para aminorar la autocorrelación espacial. Estos 9 términos fueron posteriormente sometidos a una selección de pasos hacia atrás hasta que todos los parámetros resultantes fueran significativos.De cada modelo resultante se analizaron los residuos para identificar valores extremos o «outliers». Para los modelos candidatos, se realizó en R con la rutina «ape» (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170">Hortal y Lobo, 2002; Cayuela et al., 2006</a>) una prueba de autocorrelación de la I de Moran sobre los residuos y categorías de distancia geográfica similares a la longitud de las unidades territoriales. Después se realizaron mapas de pronóstico para verificar si el modelo resultaba en datos coherentes en la extrapolación. Con los modelos generados se siguió un procedimiento de validación cruzada. Con ello se estimó el porcentaje de error absoluto de cada modelo con la fórmula 1/n∑(y−yˆ)y×100 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Cayuela et al., 2006</a>) donde y es la Sobsy yˆ es la Sest de cada modelo. El inverso de este número corresponde al poder predictivo del modelo y con base en él y en el criterio de información de Akaike se eligieron los modelos con mayor poder explicativo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo, 2002</a>). Para evaluar qué tan congruente era la información resultante de cada modelo, se realizó la correlación entre las S estimadas en cada celda por ambos modelos para ver las afinidades y discrepancias de los modelos a nivel regional. Al final, se realizó un mapa con el promedio de las celdas de ambos modelos.ResultadosDe las 617 celdas incluidas en este estudio, 104 corresponden al polígono de las Montañas de norte, 361 al de Los Altos de Chiapas y 152 al de la REBITRI. Al sobreponer los puntos de especímenes de herbario e inventarios en el total de celdas que componen los 3 polígonos de estudio (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>), se observó que los exploradores botánicos han visitado al menos una vez el 62.1% de las celdas evaluadas, mientras que los inventarios disponibles solo se encuentran en el 16.5% de las celdas. Los especímenes más antiguos registrados y utilizados en este estudio datan de mediados del siglo xx, mientras que los inventarios más antiguos son de 1995. Aun con estas diferencias espaciales y temporales de los individuos recolectados o inventariados, los grupos que han realizado los inventarios han incluido más de 40,000 registros de presencia de las especies de árboles, en comparación con los 7,431 especímenes recolectados incluidos en la base de datos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>). Cuando se conjuntan ambas fuentes de información para obtener un listado general de especies arbóreas, la riqueza total o diversidad regional incluye 792 especies, de las cuales 740 se encuentran en el listado de especímenes de herbario (93.4%), mientras que los inventarios han reconocido únicamente 367 (46.3%), entre las cuales, sin embargo, se aportan 52 especies nuevas (6%) al total recopilado con ambos conjuntos de datos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>). Cabe aclarar que el hecho de que estas 52 especies no se encuentren dentro del conjunto de datos de especímenes taxonómicos no implica que no se hayan recolectado en otras partes del estado (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">González-Espinosa y Ramírez-Marcial, 2013</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia>En ambos conjuntos de datos, a nivel de región, Los Altos de Chiapas resultó ser el área más extensa y más ampliamente recolectada o inventariada, seguida de la REBITRI y de las Montañas del norte. El número de familias, géneros y especies encontradas en las Montañas del norte fue el menor con ambos tipos de datos. El área con mayor riqueza de familias y géneros fue la REBITRI, tanto a partir de especímenes de herbarios como con información de inventarios. La riqueza de especies encontrada en la REBITRI y en Los Altos fue notablemente similar, independientemente de las diferencias en la extensión del área de ambas regiones y del tipo de datos que la documentan. Con ambas aproximaciones se encontró una diferencia de solo 5 especies (478 vs. 483 con el caso de especímenes) y 1 especie (209 vs. 210 en el caso de los inventarios) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>).A nivel de especies, al modelar una curva de acumulación total para cada conjunto de datos se encontró que el número de especies estimado con los datos de inventarios se acumuló mucho más lentamente que cuando se utilizaron los especímenes de herbario. Con las curvas ajustadas por el modelo de Clench se estimó con el conjunto de datos de herbario el doble de especies esperadas que el correspondiente para los inventarios (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>).<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia>Con el conjunto de datos de especímenes de herbario se encontraron 27 celdas que se pudieron considerar como bien muestreadas, con las que se eligió el modelo de S con base en el criterio de información de Akaike (AIC). El modelo que presentó el valor más bajo de AIC fue:Sobs=exp{4.45 (−0.41ETRTASA)+(−0.85b2)+(0.68b13)+(−0.33Altrng)+(0.33[b6+b62])+(0.27Altmax)+(−0.5ETRS)+(0.4b7)}Este modelo explicó el 85.5% de la devianza, con un poder predictivo de 89.8% y un AIC final de 227 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>). La I de Moran (I=−0.052) mostró que las clases de distancia geográfica con la estructura de los residuos no están espacialmente correlacionadas (p=0.83). El mapa de la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se obtuvo al extrapolar el modelo a las 617 celdas que componen los polígonos de estudio, el cual predice una mayor riqueza de especies al sureste de la REBITRI, al noroeste de la región de Los Altos de Chiapas y al norte de la región de las Montañas del norte. Las variables incorporadas que se relacionaron con la temperatura fueron la amplitud media diurna (−b2), la amplitud media anual de temperatura (+b7) y la ecuación cuadrática de la temperatura del mes más frío (+b6), en orden de aportación al modelo. En cuanto a variables relacionadas con la precipitación, se obtuvo que la precipitación del mes más lluvioso (+b13) fue la que tuvo mayor aportación a la ecuación final. También se integraron la tasa de evapotranspiración real (−ETRTASA) y la evapotranspiración real del mes más seco (−ETRS). Finalmente, la altitud máxima (Altmax) y el intervalo de altitud (−Altrng) fueron las variables con menor poder explicativo en la regresión final (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia>Para este conjunto de datos, se encontraron 28 celdas bien muestreadas con las que el ajuste final del modelo elegido fue:SClench=exp{4.072+(−0.51[b2+b22])+(7.172b17)+(−7.05ETRS)+(0.32Altmax)+(2.282e-10XY)Al omitir 2 datos extremos (N=26), el modelo explicó el 86.1% de la devianza, tuvo un poder predictivo de 79.4% y un AIC final de 204.2. No se encontró evidencia de autocorrelación espacial (I=−0.06, p=0.74). Este modelo tuvo menos términos que el obtenido con los datos de herbarios; 3 de ellos coincidieron con el anterior en cuanto a sus signos, aunque en este caso el término cuadrático de la amplitud media diurna de temperatura (b22) resultó con mayor poder explicativo que la variable a la primera potencia. En el modelo obtenido con datos de inventarios, la variable relacionada con la precipitación que se incorporó fue la del trimestre más seco (b17) y se añadió el término de interacción entre la longitud (X) y latitud (Y) por resultar significativa (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0025">tabla 5</a>). Al extrapolar este modelo en el mapa (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>), se registró mayor riqueza en la parte noreste de la REBITRI. En cuanto a los otros 2 polígonos estudiados, el modelo obtenido con datos de inventarios predijo una mayor riqueza en el noroeste, tanto de Los Altos de Chiapas como de las Montañas del norte.<elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia>Al correlacionar el valor de S de las celdas que resultaron de ambos modelos, se obtuvo una relación muy baja, pero significativa (r=0.18, p<0.001, N=617). Los valores estimados por el modelo derivado de datos de inventarios fueron, en promedio, menores a las estimaciones con los datos de herbarios. En 2 de las 3 regiones estudiadas, se encontró una relación positiva de la riqueza de especies estimada a partir de ambos conjuntos de datos, con r≥0.5. Al contrario, en la región de la REBITRI se observó una r=−0.38 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>). Finalmente, al promediar los valores de S obtenidos en cada celda con ambos modelos, se obtuvo un mapa con valores más conservadores (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>). Resalta la mayor riqueza local promedio de la REBITRI respecto a las otras 2 regiones estudiadas.<elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia>DiscusiónA primera vista, la pregunta parece sencilla ¿cuántas especies arbóreas puede haber en las regiones montañosas de Chiapas? Solo con base en las estimaciones de las curvas de acumulación de las especies calculadas con los datos de inventarios ecológicos, la respuesta hubiera sido: alrededor de 400. Al utilizar los especímenes de recolectas botánicas, este número se duplica. Las 792 especies arbóreas recopiladas con base en ambos conjuntos de datos disponibles en los polígonos de estudio —que en su conjunto son la diversidad regional o gamma conocida— representan el 52.2% de las 1,516 especies arbóreas conocidas para los 17 tipos de vegetación con dominancia de árboles en Chiapas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">González-Espinosa y Ramírez-Marcial, 2013</a>). A su vez, dicha riqueza corresponde al 19.8% de las 4,044 especies de árboles estimadas para todo el país por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">Villaseñor y Ortiz (2013)</a>.Aun cuando los árboles tienen una importancia ecológica como componentes estructurales de los ecosistemas que influyen sobre la diversidad local (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0210">Laurance et al., 2006; Novotny et al., 2006; Pereira et al., 2010; Slik et al., 2015</a>), la realidad es que aún no se pueden realizar estimaciones certeras sobre su riqueza en regiones megadiversas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0110">Gentry, 1992; Slik et al., 2015</a>) y, menos aún, si los métodos de obtención de la información son muy diferentes. Recientemente, se publicó un cálculo de cuántas especies de árboles tropicales hay en el mundo, con base en la extrapolación de las amplitudes de abundancias de las especies obtenidas con inventarios, con lo que se llega a una estimación de entre 43,000 y 53,000 especies, de las cuales solo se observaron 11,371 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">Slik et al., 2015</a>). Específicamente, para la región neotropical se estiman entre 18,000 y 23,000, de las cuales en los inventarios se encuentran solo cerca de 4,000 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">Slik et al., 2015</a>). Esto tiene al menos 2 consecuencias importantes: que hay una gran laguna en el conocimiento respecto a la riqueza e identidad de las especies de árboles tropicales y que, si estas cifras fueran ciertas, hay una proporción de al menos un tercio de la diversidad con especies muy raras y con poblaciones muy pequeñas (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180">Hubbell, 2015; Ter-Steege et al., 2013</a>) que no son ni han sido incluidas en los inventarios ecológicos. Con base en los resultados del presente trabajo, y aún si se considera que en los herbarios se encuentra depositada solo una parte de lo que es la riqueza de especies real, resalta que para estimaciones de tipo regional el uso de información asociada a especímenes taxonómicos es claramente útil. De hecho, con el nivel de conocimiento de la riqueza florística que se tiene en la actualidad, cualquier estimación que no los incorpore carecería de un importante aporte de información. Es un hecho que los estimadores del número de especies, calculados con base en curvas de acumulación, pueden aproximarnos a cuántas especies nos faltan por muestrear, pero no cuáles (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">Gotelli, 2004</a>). Normalmente, se considera que son las especies raras las que estarían en necesidad de una mayor prioridad de atención para su conservación, dado que son las especies con mayores riesgos de extinción en el BMM de México (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120">González-Espinosa et al., 2011</a>). En este estudio se confirma que estas especies escasas no alcanzan a ser incluidas en muestreos ni en inventarios sistemáticos con el nivel de extensión y detalle de los que se han realizado a la fecha. En el análisis de los patrones de diversidad enfocados a especies raras, los conjuntos de información derivada de los herbarios pueden ser más útiles, prácticos y confiables que los inventarios ecológicos o forestales. Con el fin de obtener listas regionales —en este estado incipiente del conocimiento acerca de la diversidad— los acervos museológicos representarían, sobre cualquier otro medio, lo más cercano a reconocer la riqueza regional e identidad de las especies (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">Gotelli, 2004</a>).Las curvas de acumulación de los conjuntos totales de especies obtenidas en el presente estudio permiten ver cómo con los especímenes de herbario la adición de especies nuevas es mucho más rápida al compararla con el conjunto de datos de inventario. ¿Por qué los inventarios efectuados en las regiones de estudio, habiendo evaluado 6 veces el número de individuos que los recolectores botánicos incorporaron a los herbarios, fallan en encontrar la riqueza que estos últimos encuentran? Se ha propuesto que si basamos nuestras estimaciones de la diversidad de especies en las comunidades, en datos de herbarios se obtienen visiones distorsionadas debido a una inadecuada información sobre su estructura (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Funk y Richardson, 2002; Rich y Woodruff, 1992</a>). Ello se debe a que en estos acervos las especies raras están sobrerrepresentadas respecto a las especies comunes y más abundantes (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Funk y Richardson, 2002; Garcillán y Ezcurra, 2011; Guralnick y van-Cleve, 2005; Rich y Woodruff, 1992; Ter-Steege, Haripersaud, Banki y Schieving, 2011</a>). Este patrón no aleatorizado de la distribución espacial de las especies de árboles es especialmente importante en organismos de hábitos sésiles; de ahí la importancia de la aleatoriedad de los muestreos para la evaluación de su diversidad (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140">Gotelli, 2004; Magnussen, 2011</a>) y de la elección de los estimadores de riqueza. Por lo anterior, la mayoría de los índices relacionados con la diversidad requieren de una estimación de «la importancia» de cada especie —dada por su abundancia— para poder caracterizar de una manera más objetiva a una comunidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">Peet, 1974</a>).Los inventarios sistemáticos son necesarios para caracterizar una comunidad a nivel ecológico y acercarnos a dilucidar los patrones y procesos que influyen en la distribución, persistencia y abundancia de las especies. A cuenta de lo anterior, en un estudio en la selva amazónica se calculó una riqueza estimada de alrededor de 16,000 especies de árboles, y se reconoció una hiperdominancia por únicamente 227 especies; esto significa que el 1.4% de las especies son las más comunes y se propone que, al incluir entre ellas más del 50% del total de los árboles individuales en la Amazonia, son responsables de la mayor parte de las funciones ecosistémicas en esa macrorregión (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">Ter-Steege et al., 2013</a>).En este estudio se pretendió aminorar el sesgo de la representatividad de los datos de herbario y de inventarios con el uso solo de la información de las celdas «bien recolectadas» (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175">Hortal, Lobo y Jiménez-Valverde, 2007; Lobo, 2008; Lobo, Castro y Moreno, 2001</a>). Esta elección nos priva de una cantidad de información existente de herbarios e inventarios que, si bien no es útil para un análisis adecuado, nos permite ajustar modelos predictivos de una manera más conservadora y sólida.Con respecto a los modelos presentados en este estudio, es preciso hacer una distinción entre los modelos ecológicos explicativos, cuyo objetivo es entender la contribución de las variables determinantes de los parámetros bajo estudio —en este caso la riqueza de especies—, y los modelos predictivos, que están enfocados a explicar estadísticamente una variable, dada una serie de datos. Los últimos pueden no tener hipótesis previas y están encaminados a buscar modelos sencillos para maximizar el ajuste de los datos a las variables ambientales de diversa índole que se evalúan (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">González-Espinosa et al., 2004; Guisan y Edwards, 2002; Lobo et al., 2001</a>). Es común que los modelos de este tipo no puedan extrapolarse fuera del área del estudio en la que se realiza. En el presente análisis no se encontró un consenso para el área de la REBITRI, ya que cada modelo predice una mayor acumulación de la riqueza de especies de árboles en sitios opuestos. Ante la posibilidad de que los errores pueden concentrarse en las áreas del espectro geográfico y ambiental que han sido muestreados con menor intensidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">Hortal et al., 2007</a>), el área menos inventariada o recolectada entre las consideradas en este estudio fue la de las Montañas del norte. En el área de la REBITRI muchos de los trabajos realizados se han centrado en el llamado polígono i debido a su accesibilidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Long y Heath, 1991</a>), aunque ya desde hace más de 60 años Matuda, así como Miranda y Hernández obtuvieron especímenes de herbario en el cerro Ovando (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove, 1981</a>), y recientemente se han publicado inventarios florísticos de áreas dentro de los polígonos iii y iv (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235">Martínez-Camilo et al., 2012; Martínez-Meléndez et al., 2008; Pérez-Farrera y Gómez-Domínguez, 2010; Pérez-Farrera et al., 2012</a>). Lo anterior y la amplia heterogeneidad y riqueza arbórea del sitio —donde se ha estimado una densidad arbórea de más de 1,900 individuos por hectárea (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115">Gómez-Velasco et al., 2004</a>)— pueden haber provocado estas discrepancias.Estos modelos predictivos tampoco pretenden dar una explicación causal de la riqueza de especies asociada a variables ambientales. Sin embargo, estudios que sí han estado encaminados a entender los procesos indican que algunas de las variables predictivas que resultaron significativas en los modelos están relacionadas con la riqueza de especies, tales como la altitud (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">Lobo et al., 2001</a>), la evapotranspiración (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Alba-López, González-Espinosa, Ramírez-Marcial y Castillo-Santiago, 2003; González-Espinosa et al., 2004</a>), así como otros atributos climáticos relacionados con la dinámica de la precipitación y la disponibilidad de la energía (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">O’Brien, 2000</a>). Esta riqueza es consecuencia directa de la interacción de factores bióticos y físicos dados por la heterogeneidad e historia geológica, que se traducen en una alta variedad de formaciones forestales en el estado (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Breedlove, 1981; González-Espinosa, Ramírez-Marcial, Méndez-Dewar, Galindo-Jaimes y Golicher, 2005</a>). La instantánea de la riqueza de especies de árboles obtenida en este estudio también tiene que ver —en menor medida— con el nivel de esfuerzo de muestreo dado por la recopilación de cada tipo de datos en cada área considerada. La región más rica en especies arbóreas que se señala con ambos tipos de datos es la REBITRI, la cual no es ni la más extensa ni la más ampliamente explorada. En su conjunto, las regiones de estudio son lugares con una alta riqueza arbórea en términos relativos para sistemas con climas templados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove, 1981</a>) y presentan una alta diversidad regional asociada a valores de diversidad alfa o S local de magnitud variable. Al respecto, ambos modelos indicaron valores estimados de magnitud parecida, aunque no en la misma proporción, ya que con los datos de herbario se reconocen más celdas con mayor riqueza. Para este tipo de comparaciones sería deseable ajustar un tercer modelo en el que se conjunten los datos de inventario a manera de incidencias junto con los de colectas para obtener otro conjunto de CI y ajustar la Sobs con otras variables (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo, 2002</a>), que por razones de tiempo disponible no se realizó en este estudio. Sin embargo, en el mapa de los promedios de ambos modelos ajustados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>), aunque se reportan menores valores de riqueza, se identifican más áreas con más especies y se alcanza un mayor consenso.La modelación de la riqueza de especies con base en los especímenes depositados en herbarios muestra ventajas para su aplicación en regiones de alta diversidad, particularmente cuando las especies han sido poco recolectadas, y puede complementar la información sobre la distribución potencial para los taxones mejor conocidos. Los datos de herbario permiten acercarse a la composición y estructura de las comunidades al incluir especies raras, mientras que la información derivada de inventarios representa una «instantánea» de la equidad o dominancia de las especies en comunidades reales y permite acercarse a aspectos funcionales de la diversidad. Las 2 fuentes de información resultaron en estimaciones ampliamente discrepantes en cada una de las 3 áreas estudiadas, no obstante el considerable esfuerzo previo para su recopilación. El desarrollo de estimadores de S con ambas fuentes de información podría traducirse en valores más realistas sobre la riqueza de especies arbóreas y su distribución. El presente trabajo contrasta la complejidad del uso de ambos conjuntos de datos y apunta a la necesidad de contar con mejores estimaciones de la riqueza que resulten más fáciles de interpretar por quienes toman decisiones. Esta información es esencial para la implementación de políticas de aprovechamiento forestal y de conservación que incluyan el análisis de la pérdida de cobertura arbórea, los procesos de degradación en la composición de especies y el manejo y uso de los bosques por la población. Las discrepancias detectadas en este estudio dejan ver la necesidad de definir y exigir de manera explícita el origen de la información usada en las estimaciones de riqueza de especies de árboles en estudios de impacto ambiental, así como en los planes de manejo de áreas naturales protegidas y de unidades de aprovechamiento. Por ende, esta definición debiera incorporarse en los documentos normativos para la aplicación de políticas públicas sobre conservación y desarrollo y valorarse la conveniencia de aprovechar ambos tipos de información." 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De manera reciente, la disponibilidad en línea de datos de herbario ha permitido otras aproximaciones. ¿Qué tan comparables son estas estimaciones de S? Ajustamos modelos lineales generalizados (GLM) a estimaciones con ambos tipos de datos en 3 regiones montañosas de Chiapas (altitud>1,500 m), relativamente bien conocidas desde una perspectiva florística y para las cuales se dispone de un significativo número de parcelas de inventarios. Se detectó con ambos tipos de datos un total de 792 especies arbóreas. El modelo de Clench estimó con datos de herbarios un total de 862 especies y 425 con inventarios. Los modelos GLM elegidos con los 2 tipos de datos mostraron una correlación positiva de S en 2 de las regiones, pero no en aquella con mayor riqueza. Los inventarios brindan una instantánea de la equidad entre especies en muestras reales de comunidades y representan un acervo útil para entender la estructuración de la diversidad. Los datos de herbario muestran que en la estructura de la diversidad obtenida con inventarios aún pueden estar presentes numerosas especies raras o de distribución restringida. Parece conveniente usar ambos tipos de datos de manera complementaria para evaluar la S en bosques tropicales, en especial cuando son pobremente conocidos." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "Estimates of tree species richness (S) have usually been approached with systematic surveys. More recently, with the increasing on-line availability of digital herbaria data, alternative S estimates are possible. How comparable are these two estimates? We fitted generalized linear models (GLM) to obtain estimates of S with both data types from three different mountain regions in Chiapas (>1,500 elevation) for which substantial numbers of both herbarium vouchers and survey plots are available. A total number of 792 tree species were detected with both types of data. Clench's model estimated 862 and 425 tree species with herbarium and survey data, respectively. The selected GLM models rendered S estimates that were positively correlated in two out of the three studied regions (not in the most species-rich region). Systematic surveys provide a snap-shot of species equitability among real samples of forest communities, and therefore, represent a useful set of data to approach the understanding of tree diversity structure. On the other hand, herbarium vouchers allow estimates of how many rare or restricted species may still be absent in the survey-based inventory. It seems convenient to make complementary use of both types of data in order to estimate S in poorly known tropical forests." ] ] "NotaPie" => array:1 [ 0 => array:1 [ "nota" => "La revisión por pares es responsabilidad de la Universidad Nacional Autónoma de México." ] ] "multimedia" => array:10 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 3333 "Ancho" => 2327 "Tamanyo" => 360579 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Ubicación de los polígonos estudiados en 3 regiones de Chiapas y la ubicación de Chiapas respecto al resto de México: a) Montañas del norte, b) Los Altos, c) la REBITRI. Se muestra la distribución espacial de las localidades donde se recolectaron los especímenes de herbario de las especies arbóreas (puntos negros) y la ubicación de los inventarios (círculos blancos) utilizados en el estudio." ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1069 "Ancho" => 1535 "Tamanyo" => 65888 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Curvas de acumulación suavizadas obtenidas con bases de datos de especímenes de herbario (negro) e inventarios (gris). Las líneas punteadas representan el ajuste del modelo de Clench con información de inventarios (Sn=0.17n/1+[0.0004n], N=41,591, a/b=425) y especímenes de herbarios (Sn=0.69n/1+[0.0008n], N=7,431, a/b=862.2). Véase <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">Soberón y Llorente (1993)</a> para detalles y bases teóricas de la derivación del modelo de Clench." ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 2080 "Ancho" => 2926 "Tamanyo" => 270993 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Predicción de la distribución espacial de la riqueza de especies en celdas de 10km2 estimada con datos de especímenes de herbarios (izquierda) o de inventarios (derecha) en 3 regiones de Chiapas (México): a) Montañas del norte, b) Los Altos, c) REBITRI." ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 2364 "Ancho" => 2502 "Tamanyo" => 294885 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Diagrama de dispersión de la riqueza de especies estimada con datos de inventarios vs. número de especímenes de herbario. Montañas del Norte: r=0.59 (t=7.4, p>0.05); Los Altos: r=0.51 (t=11.28, p>0.05); REBITRI: r=−0.38 (t=−5.1, p>0.05)." ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "fig0025" "etiqueta" => "Figura 5" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr5.jpeg" "Alto" => 3333 "Ancho" => 2325 "Tamanyo" => 262132 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Predicción de la distribución espacial de la riqueza de especies en celdas de 10km2 en 3 regiones de Chiapas (México) con base en el promedio de 2 modelos, uno basado en especímenes de herbario y el otro derivado de datos de parcelas de inventarios. a) Montañas del norte, b) Los Altos, c) REBITRI." ] ] 5 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Herbarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Inventarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010">b</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " rowspan="4" align="left" valign="top">Ventajas</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Proveen una línea de base del conocimiento botánico en áreas geográficas determinadas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Revelan propiedades emergentes de las comunidades (diversidad, rareza, estructura, equidad, etc.) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Ahorran costos mediante el acceso electrónico a gran cantidad de información disponible mundialmente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Estiman S con algoritmos que proveen una aproximación al problema de los levantamientos aún incompletos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Brindan certidumbre taxonómica, en especial si los especímenes son revisados periódicamente por especialistas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Identifican cambios temporales locales en la estructura y composición de las especies \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Ofrecen registros disponibles para escalas temporales y espaciales amplias \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Comparan información sobre escalas amplias si los muestreos se efectúan de manera similar a lo largo del espacio y el tiempo. Definen de manera precisa el tamaño mínimo utilizado para incluir «especies arbóreas» (5 o 10cm de dap [aprox. 130 cm]) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " rowspan="2" align="left" valign="top">Desventajas</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Introducen sesgos temporales, taxonómicos y geográficos propios del recolector de cada subconjunto de los datos disponibles \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Cubren a menudo una menor área que la cubierta por los recolectores botánicos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Pueden incluir errores de nomenclatura persistentes por un periodo prolongado. Pueden carecer de detalles en la información geográfica de las localidades. Pueden omitir la recolección de un número variable de especies presentes en una localidad dada. Pueden incurrir en errores de inclusión de «especies arbóreas» para cuyos especímenes los recolectores pueden no brindar suficiente información sobre el diámetro, la altura y el hábito. Pueden subestimar la riqueza local cuando se obtiene mediante la sobreposición de los polígonos de las «áreas de distribución» derivadas de los especímenes disponibles \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Impiden comparaciones directas entre proyectos independientes por carencia de un protocolo estandarizado. Pueden diferir en los sistemas o procesos para la identificación de especies. Pueden representar con frecuencia altos niveles de esfuerzo y costo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1620938.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085">Feeley y Silman, 2011; Garcillán y Ezcurra, 2011; Hortal et al., 2007; Küper, Sommer, Lovet y Barthlott, 2006; Ter-Steege et al., 2013</a>." ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "b" "nota" => "<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035">Cayuela et al., 2012; Gotelli y Colwell, 2001; Mao y Colwell, 2005</a>." ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Ventajas y desventajas del uso de datos de especímenes de herbario e inventarios para la estimación de la riqueza de especies arbóreas." ] ] 6 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top">Variables geográficas</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">LAT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Latitud \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">LONG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Longitud \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top">Variables topográficas</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Altmax \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Altitud máxima (m) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Alt_med \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Altitud media (m) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Alt_min \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Altitud mínima (m) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Altrng \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Intervalo de altitud (m) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Pend \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Exposición de la pendiente (grados) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top">Variables climáticas</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">ETRA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Evapotranspiración real anual (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">ETRS \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Evapotranspiración real de la época seca (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">ETRH \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Evapotranspiración real de la época húmeda (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">ETRTASA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Tasa estacional de evapotranspiración \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura media anual (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Amplitud media diurna (media mensual [temperatura máx-temperatura min]) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Isotermalidad (b2/b7)(100) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Estacionalidad de la temperatura (coeficiente de variación) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura máxima del mes más cálido (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura mínima del mes más frío (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Amplitud de temperatura anual (b5-b6) (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre más húmedo (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre más seco (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre más caliente (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre más frío (°C) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación anual (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación del mes más lluvioso (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación del mes más seco (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Estacionalidad de la precipitación (coeficiente de variación) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación del trimestre más húmedo (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación del trimestre más seco (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación del trimestre más caliente (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">b19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Precipitación del trimestre más frío (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1620939.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Variables geográficas, topográficas y climáticas utilizadas para generar los modelos ambientales." ] ] 7 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Especímenes de herbario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Especímenes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Familias \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Géneros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Especies \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Montañas del Norte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,065 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">73 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">153 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">266 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Los Altos de Chiapas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">4,522 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">82 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">233 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">478 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">REBITRI \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,844 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">236 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">483 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">7,431 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">312 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">740 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Inventarios \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Registros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Familias \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Géneros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Especímenes de herbario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Montañas del Norte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">4,069 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">73 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">116 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Los Altos de Chiapas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">29, 938 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">133 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">209 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">REBITRI \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">7, 584 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">132 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">210 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">41,591 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">198 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">367 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">331 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">792 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1620940.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Número de registros y las familias, géneros y especies que se encuentran representados en los 2 conjuntos de datos de cada región." ] ] 8 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "AIC: criterio de información de Akaike; D2: devianza residual; gl: grados de libertad." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Devianza \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">F \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">gl \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">D2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AIC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Signo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Modelo nulo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3.016 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">266.47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Tasa de evapotranspiración estacional \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2.64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">17.4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">12.29 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.0005 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">264.68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Amplitud media diurna (mensual Tmax-Tmin) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2.00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">29.5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">33.55 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.00003 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">258.84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Precipitación del mes más lluvioso \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1.49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">23.6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">50.49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.0001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">252.52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">+ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Intervalo de altitud \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1.38 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">54.15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.0376 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">252.4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Temperatura mínima del mes más frío \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1.08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">13.9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">64.31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.0014 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">247.49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Altitud máxima \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.025 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">245.93 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">+ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Evapotranspiración de la época seca \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">74.13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.0107 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">242.31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Amplitud de temperatura anual \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">16.2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">85.54 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.0007 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">227.65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">+ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1620941.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Ajuste de modelos de variables ambientales para explicar Sobs con los datos de especímenes de herbarios." ] ] 9 => array:8 [ "identificador" => "tbl0025" "etiqueta" => "Tabla 5" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at5" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "AIC: criterio de información de Akaike; D2: devianza residual; gl: grados de libertad." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Devianza \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">F \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">gl \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">D2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AIC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Signo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Modelo nulo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">7.23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">244 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Amplitud media diurna (mensual Tmax-Tmin) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3.58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">65.4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">50.48 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><0.0000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">227.54 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Precipitación del trimestre más seco \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2.35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21.94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">67.5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.00014 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">218.43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">+ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Evapotranspiración de la época seca \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2.12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">4.03 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">70.7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.053 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">212.78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">− \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Altitud máxima \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1.64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">8.68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">77.31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.007 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">212.97 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">+ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Latitud×longitud \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1.08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">9.9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">85.06 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0.005 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">204.19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">+ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1620942.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Ajuste de variables ambientales para explicar la S obtenida del modelo SClench con los datos de inventarios." ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Referencias" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:73 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "Alba-López et al., 2003" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Determinantes de la distribución de Pinus spp. en la Altiplanicie-Central de Chiapas" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "M.P. 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Guisan" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Journal of Biogeography" "fecha" => "2006" "volumen" => "33" "paginaInicial" => "1677" "paginaFinal" => "1688" ] ] ] ] ] ] 2 => array:3 [ "identificador" => "bib0015" "etiqueta" => "Arreola-Muñoz et al., 2004" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "El medio físico y geográfico de la Reserva de la Biosfera, El Triunfo, Chiapas" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:5 [ 0 => "A. Arreola-Muñoz" 1 => "G. Cuevas-García" 2 => "R. Becerril-Macal" 3 => "L. Noble-Camargo" 4 => "M. Altamirano" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "LibroEditado" => array:4 [ "titulo" => "La Reserva de la Biosfera El Triunfo, tras una década de conservación" "paginaInicial" => "117" "paginaFinal" => "119" "serieFecha" => "2004" ] ] ] ] ] ] 3 => array:3 [ "identificador" => "bib0020" "etiqueta" => "Baraloto et al., 2013" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Rapid simultaneous estimation of aboveground biomass and tree diversity across Neotropical forests: a comparison of field inventory methods" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "C. Baraloto" 1 => "Q. Molto" 2 => "S. Rabaud" 3 => "B. Hérault" 4 => "R. Valencia" 5 => "L. 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Estadísticas

Ecología

Tree species richness in tropical montane forests of Chiapas: estimates from herbaria data and floristic surveys

Elizabeth Campos-Sáncheza, Mario González-Espinosaa,

Autor para correspondencia

mgonzale@ecosur.mx

Autor para correspondencia.

, Neptalí Ramírez-Marciala, Darío Alejandro Navarrete-Gutiérrezb, Miguel Ángel Pérez-Farrerac

a Departamento de Conservación de la Biodiversidad, El Colegio de la Frontera Sur, Carretera Panamericana y Periférico Sur s/n, 29290 San Cristóbal de las Casas, Chiapas, México

b Laboratorio de Información Geográfica y Estadística, El Colegio de la Frontera Sur, Carretera Panamericana y Periférico Sur s/n, 29290 San Cristóbal de las Casas, Chiapas, México

c Herbario Eizi Matuda (HEM), Facultad de Ciencias Biológicas, Universidad de Ciencias y Artes de Chiapas, Libramiento Norte Poniente Núm. 1150, Colonia Lajas Maciel, 29039 Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México

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2008&#59; Slik et al&#46;&#44; 2015&#59; Ter-Steege et al&#46;&#44; 2013</a>&#41; y&#44; a la vez&#44; <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> profundizar en la naturaleza de los datos y su interacci&#243;n con los m&#233;todos de estimaci&#243;n &#40;por ejemplo&#44; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">Cayuela&#44; Gotelli y Colwell&#44; 2015</a>&#41;&#46; De manera general&#44; se recurre al uso de 2 tipos de datos sobre la riqueza de especies de &#225;rboles tropicales&#58; los obtenidos de las etiquetas de los espec&#237;menes depositados en herbarios y aquellos obtenidos mediante inventarios flor&#237;sticos &#40;o m&#225;s a menudo con fines de manejo forestal&#59; <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020">Baraloto et al&#46;&#44; 2013&#59; Cayuela et al&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#46; Sin embargo&#44; las estimaciones disponibles con frecuencia no discuten las implicaciones que pueden derivarse del uso de uno u otro tipo de datos&#46; La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> resume las principales ventajas y limitaciones inherentes a estos 2 tipos de informaci&#243;n&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La riqueza de especies &#40;<span class="elsevierStyleItalic">S</span>&#41; es un concepto abstracto&#44; cuya estimaci&#243;n est&#225; casi siempre ligada al n&#250;mero de taxones espec&#237;ficos o subespec&#237;ficos encontrados por unidad de &#225;rea &#40;densidad de especies&#41; o al n&#250;mero de individuos muestreados &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145">Gotelli y Colwell&#44; 2001&#59; Peet&#44; 1974</a>&#41;&#46; La evaluaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> se ha abordado tradicionalmente con base en inventarios flor&#237;sticos o forestales sistem&#225;ticos&#44; en los cuales se asume que este atributo es espacial y temporalmente comparable &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145">Gotelli y Colwell&#44; 2001</a>&#41;&#46; En el caso de las plantas&#44; se han implementado distintos m&#233;todos para inferir patrones emergentes de las comunidades a partir solo de datos sobre la presencia de las especies &#40;incidencia de las especies&#41; o provenientes de la recolecci&#243;n de espec&#237;menes depositados en museos o herbarios&#44; que incluso pueden haberse recolectado hace d&#233;cadas &#8212;o inclusive&#8212; siglos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0075">Dorazio&#44; Gotelli y Ellison&#44; 2010&#59; Pyke y Ehrlich&#44; 2010&#59; Garcill&#225;n y Ezcurra&#44; 2011&#59; Schmidt&#44; Kreft&#44; Thiombiano y Zizka&#44; 2005&#59; Zaniewski&#44; Lehmann y Overton&#44; 2002</a>&#41;&#46; Los m&#233;todos para inferir <span class="elsevierStyleItalic">S</span> a partir de este tipo de datos se pueden dividir en 2&#58; los que modelan la distribuci&#243;n potencial de cada especie por separado &#40;modelaci&#243;n de nichos&#41; para luego sobreponer las distribuciones y obtener una estimaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> en un &#225;rea determinada &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010">Ara&#250;jo y Guisan&#44; 2006</a>&#41; y los que modelan la riqueza acumulada de los registros &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025">Benito&#44; Cayuela y Albuquerque&#44; 2013&#59; Cayuela et al&#46;&#44; 2009&#59; Chapman y Purse&#44; 2011&#59; Elith et al&#46;&#44; 2006</a>&#41;&#46; Aunque la estimaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> basada en la sobreposici&#243;n de las distribuciones de los organismos es bastante promisoria&#44; a&#250;n existen ciertas restricciones sobre el tipo de datos que esta familia de modelos puede incluir&#46; Por ejemplo&#44; para utilizar informaci&#243;n de herbario en estos modelos se ha propuesto que se requieren al menos de 20 a 50 espec&#237;menes de la misma especie para modelar su distribuci&#243;n con menor incertidumbre &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Feeley y Silman&#44; 2011</a>&#41;&#46; Esta cifra &#8212;que parece bastante modesta&#8212; est&#225; muy lejos de la realidad para la vegetaci&#243;n de muchas localidades tropicales&#58; se ha calculado que el 38&#37; de las especies de plantas de las &#225;reas tropicales de Sudam&#233;rica&#44; &#193;frica y el sureste de Asia est&#225;n representadas &#250;nicamente por un registro o esp&#233;cimen&#59; la media es de 2 y solo para el 2&#46;3&#37; de las especies se dispone de m&#225;s de 20 registros &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Feeley y Silman&#44; 2011</a>&#41;&#46; Esto quiere decir que 9 de cada 10 especies de plantas tropicales en el mundo est&#225;n pobremente recolectadas y son &#171;esencialmente invisibles para las herramientas de modelaci&#243;n y conservaci&#243;n&#187; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Feeley y Silman&#44; 2011</a>&#41;&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente trabajo estima la variaci&#243;n espacial de la riqueza de especies arb&#243;reas en distintos tipos de bosques de monta&#241;a del estado de Chiapas a partir de la modelaci&#243;n con 2 fuentes de informaci&#243;n complementarias&#58; la proveniente de recolecciones taxon&#243;micas depositadas hist&#243;ricamente en herbarios nacionales y del extranjero&#44; y la disponible a partir de datos de inventarios de la flora le&#241;osa obtenidos en distintas localidades &#40;<a href="http://www.biotreenet.com/">www&#46;biotreenet&#46;com</a>&#44; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Cayuela et al&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#46; Cabe aclarar que el objetivo de este trabajo no consiste en entender las causas de la variaci&#243;n de la riqueza de especies de la regi&#243;n de estudio&#44; sino que solo se plantea evaluar qu&#233; tan discrepantes pueden resultar las estimaciones de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> en funci&#243;n del conjunto de datos usados por los modelos&#46; Por lo anterior&#44; la hip&#243;tesis es que se espera encontrar&#58; <span class="elsevierStyleItalic">1&#41;</span> un esfuerzo de muestreo diferenciado geogr&#225;ficamente entre inventarios y recolectas de espec&#237;menes&#44; con algunas &#225;reas mejor evaluadas que otras y <span class="elsevierStyleItalic">2&#41;</span> que el conjunto de datos de espec&#237;menes bot&#225;nicos resultar&#225; en valores m&#225;s altos de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> debido a la m&#225;s frecuente incorporaci&#243;n de especies raras o escasas&#46; Con los resultados se pretende conocer el esfuerzo de muestreo &#40;recolecci&#243;n de espec&#237;menes o inventarios&#41; efectuado en las regiones de estudio y comparar la similitud o diferencia de las estimaciones que resultan de ambos tipos de datos e identificar cu&#225;les podr&#237;an incentivarse para optimizar los esfuerzos de conocimiento bot&#225;nico y conservaci&#243;n de la riqueza de especies de &#225;rboles en las regiones de estudio&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Materiales y m&#233;todos</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mediante un modelo digital de elevaciones &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">Inegi&#44; 2013</a>&#41; se identificaron las &#225;reas del estado de Chiapas ubicadas por arriba de 1&#44;500 m de altitud&#44; cota altitudinal que se ha considerado &#250;til para diferenciar la vegetaci&#243;n montana respecto a la tropical lluviosa &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">Gonz&#225;lez-Espinosa y Ram&#237;rez-Marcial&#44; 2013</a>&#41;&#59; adem&#225;s&#44; en estas &#225;reas coincide la existencia de datos provenientes de espec&#237;menes de herbario y de datos de inventarios flor&#237;sticos o forestales&#46; Se delimitaron 3 pol&#237;gonos que corresponden a las Monta&#241;as del norte&#44; Los Altos de Chiapas y la Reserva de la Biosfera El Triunfo &#40;REBITRI&#41;&#46; Las &#225;reas elegidas se encuentran dentro de las regiones fisiogr&#225;ficas definidas por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260">M&#252;llerried &#40;1957&#41;</a> denominadas&#58; sistema de las Monta&#241;as del norte&#44; regi&#243;n de la Meseta Central y la Sierra Madre de Chiapas&#44; respectivamente &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; Los pol&#237;gonos incluyeron un n&#250;mero variable de celdas de 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span> de extensi&#243;n cada una&#46; Las capas de informaci&#243;n obtenidas fueron estandarizadas con una proyecci&#243;n de coordenadas m&#233;tricas para la zona 15 con el <span class="elsevierStyleItalic">Datum</span> WGS 84 y divididas en 617 cuadros o celdas de 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span> en el programa <span class="elsevierStyleItalic">QGis</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">Quantum GIS&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estado de Chiapas se ubica en la parte m&#225;s sure&#241;a de M&#233;xico y limita con Guatemala&#44; Oaxaca&#44; Veracruz&#44; Tabasco y el oc&#233;ano Pac&#237;fico &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; Las Monta&#241;as del norte de Chiapas son un conjunto de serran&#237;as geol&#243;gicamente complejas&#46; En cuanto a los tipos de vegetaci&#243;n&#44; resalta en las partes altas y h&#250;medas el bosque mes&#243;filo de monta&#241;a &#40;BMM&#41; y en las partes bajas los bosques de pino-encino&#44; pino-encino-liquidambar y bosques estacionales perenifolios y subperenifolios &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove&#44; 1981</a>&#41;&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al sureste se encuentra la regi&#243;n conocida como Los Altos de Chiapas&#44; la cual ocupa aproximadamente 11&#44;000<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; Esta regi&#243;n muestra el predominio de climas templados y templados-fr&#237;os &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Garc&#237;a&#44; 1987</a>&#41;&#46; Se ha documentado que existen en ambas regiones alrededor de 300 especies de &#225;rboles que pueden ser componentes del BMM &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0125">Gonz&#225;lez-Espinosa y Ram&#237;rez-Marcial&#44; 2013&#59; Gonz&#225;lez-Espinosa&#44; Meave&#44; Lorea-Hern&#225;ndez&#44; Ibarra-Manrr&#237;quez y Newton&#44; 2011</a>&#41;&#46; La vegetaci&#243;n de ambas regiones ha sido afectada de forma severa por las actividades humanas y originalmente inclu&#237;a asociaciones de bosques de encino&#44; bosques de pino-encino y BMM &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Breedlove&#44; 1981&#59; Gonz&#225;lez-Espinosa y Ram&#237;rez-Marcial&#44; 2013&#59; Miranda&#44; 1952</a>&#41;&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por su parte&#44; la REBITRI posee una superficie de 1&#44;192<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015">Arreola-Mu&#241;oz&#44; Cuevas-Garc&#237;a&#44; Becerril-Macal&#44; Noble-Camargo y Altamirano&#44; 2004&#59; Cortina-Villar et al&#46;&#44; 2012</a>&#41; y se inserta dentro de los l&#237;mites del norte de la regi&#243;n del Soconusco&#46; Presenta un gradiente altitudinal desde los 460 hasta los 2&#44;500 m&#44; lo que da lugar a que se presenten al menos 4 tipos de clima&#44; que van desde el c&#225;lido h&#250;medo hasta el templado h&#250;medo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Garc&#237;a&#44; 1987</a>&#41;&#46; Debido a esta amplia heterogeneidad ambiental&#44; diversas clasificaciones como las de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">Miranda y Hern&#225;ndez &#40;1963&#41;</a>&#44; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">Rzedowski &#40;1978&#41;</a>&#44; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove &#40;1981&#41;</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">P&#233;rez-Farrera &#40;2004&#41;</a>&#44; entre otras&#44; han reconocido entre 10 y 11 tipos de vegetaci&#243;n&#46; Destaca por su extensi&#243;n y riqueza flor&#237;stica el BMM&#46; Actualmente cuenta con 5 zonas n&#250;cleo decretadas en 1990 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">Cortina-Villar et al&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#46; Aunque en la regi&#243;n se ha realizado una extensa exploraci&#243;n y recolecci&#243;n bot&#225;nica&#44; es comparativamente menor la existencia de inventarios flor&#237;sticos&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recopil&#243; una base de datos con informaci&#243;n de espec&#237;menes de especies arb&#243;reas resguardadas en los herbarios MEXU&#44; CAS&#44; DS&#44; XAL&#44; ECOSUR&#44; CHIP y MO &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165">Holmgren&#44; 1990</a>&#41;&#46; La informaci&#243;n fue obtenida de 3 fuentes&#58; la base de datos recopilada por el grupo acad&#233;mico de conservaci&#243;n y restauraci&#243;n de bosques de El Colegio de la Frontera Sur &#40;ECOSUR&#41;&#44; la cual consiste en un compendio de espec&#237;menes de especies arb&#243;reas recolectados en Chiapas durante los 150 a&#241;os previos a 2000 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">Gonz&#225;lez-Espinosa&#44; Rey-Benayas&#44; Ram&#237;rez-Marcial&#44; Huston y Golicher&#44; 2004</a>&#41;&#59; la informaci&#243;n disponible en l&#237;nea de <span class="elsevierStyleItalic">The Global Biodiversity Information Facility</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105">GBIF&#44; 2013</a>&#41; y la base de datos del herbario Eizi Matuda de la Universidad de Ciencias y Artes de Chiapas&#44; correspondientes a espec&#237;menes &#225;rboreos recolectados en la Sierra Madre de Chiapas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235">Mart&#237;nez-Camilo&#44; P&#233;rez-Farrera y Mart&#237;nez-Mel&#233;ndez&#44; 2012&#59; Mart&#237;nez-Mel&#233;ndez&#44; P&#233;rez-Farrera y Farrera-Sarmiento&#44; 2008&#59; P&#233;rez-Farrera y G&#243;mez-Dom&#237;nguez&#44; 2010&#59; P&#233;rez-Farrera&#44; Mart&#237;nez-Camilo&#44; Mart&#237;nez-Mel&#233;ndez&#44; Farrera-Sarmiento y Maza-Villalobos&#44; 2012</a>&#41;&#46; Se realiz&#243; una estandarizaci&#243;n de la nomenclatura bot&#225;nica con ayuda de la rutina <span class="elsevierStyleItalic">Taxonstand</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Cayuela et al&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#44; que identifica errores ortogr&#225;ficos y sinonimias en el ambiente de programaci&#243;n R &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">R Core Team&#44; 2013</a>&#41;&#44; al establecer una conexi&#243;n con The Plant List &#40;<a href="http://www.theplantlist.org/">www&#46;theplantlist&#46;org</a>&#41;&#44; base taxon&#243;mica de plantas vasculares auspiciada por los Royal Botanic Gardens &#40;Reino Unido&#41; y el Missouri Botanical Garden &#40;EUA&#41;&#46; Posteriormente&#44; se eliminaron los registros repetidos&#46; Solo se utilizaron registros de especies arb&#243;reas &#40;individuos monop&#243;dicos&#44; con di&#225;metro a la altura del pecho &#91;130<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm&#93;&#44; dap<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8805;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm y altura<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8805;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>m&#59; <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0125">Gonz&#225;lez-Espinosa y Ram&#237;rez-Marcial&#44; 2013&#59; Gonz&#225;lez-Espinosa et al&#46;&#44; 2004&#44; 2011&#59; Grandtner&#44; 2005&#59; Parker&#44; 2008</a>&#41; y aquellos que contaban con referencias geogr&#225;ficas expl&#237;citas o bien que pudieran ubicarse espacialmente con la informaci&#243;n de las etiquetas&#46; En total se utilizaron 7&#44;431 registros &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41; de espec&#237;menes que corresponden a 740 especies arb&#243;reas&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utiliz&#243; la informaci&#243;n de inventarios disponibles en l&#237;nea en el proyecto BIOTREE &#40;<a href="http://www.biotreenet.com/espanol/html/">http&#58;&#47;&#47;www&#46;biotreenet&#46;com&#47;espanol&#47;html&#47;</a>&#41;&#44; una red de inventarios forestales del sur de M&#233;xico y Centroam&#233;rica &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Cayuela et al&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#46; Para los pol&#237;gonos de inter&#233;s&#44; se incluyeron 395 inventarios que&#44; en conjunto&#44; evaluaron a m&#225;s de 40&#44;000 individuos &#40;dap<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8805;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm&#41; correspondientes a 367 especies arb&#243;reas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realiz&#243; una recopilaci&#243;n del n&#250;mero total de familias&#44; g&#233;neros y especies encontrados por conjunto de datos y pol&#237;gonos de estudio&#46; Adem&#225;s&#44; los datos se ajustaron a un modelo no lineal o curva de acumulaci&#243;n de especies por conjunto total de datos realizada con el programa EstimateS &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Colwell&#44; 1997</a>&#41; y con el uso de R &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">R Core Team&#44; 2013</a>&#41;&#46; Los espec&#237;menes se asociaron a las celdas realizadas para cada pol&#237;gono&#46; Para elegir las celdas informativas &#40;CI&#41;&#44; o suficientemente bien recolectadas&#44; solo se utilizaron celdas con m&#225;s de 40 registros &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">Gonz&#225;lez-Espinosa et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#46; En cada una&#44; se calcul&#243; una curva de recolecci&#243;n de espec&#237;menes&#44; utilizando este n&#250;mero como medida indirecta del esfuerzo de muestreo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">Sober&#243;n y Llorente&#44; 1993</a>&#41;&#46; Las curvas resultantes fueron ajustadas al modelo exponencial de Clench con un m&#233;todo de iteraci&#243;n quasi-Newton&#46; Despu&#233;s&#44; se calcul&#243; el n&#250;mero de registros necesarios para una tasa de incremento de una especie por cada 100 nuevos registros &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo&#44; 2002</a>&#41;&#46; De este modo&#44; se eligieron las celdas que pose&#237;an igual o mayor n&#250;mero de registros estimados con la f&#243;rmula anterior&#46; Estos an&#225;lisis fueron realizados con los programas EstimateS 9&#46;10 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Colwell&#44; 1997</a>&#41; y Statistica &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">StatSoft&#44; 1998</a>&#41;&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para elegir las CI con los datos de inventarios&#44; solo se utilizaron las celdas que conten&#237;an parcelas que evaluaron las comunidades forestales con parcelas de 1&#44;000 m<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46; Para cada celda se construyeron curvas de acumulaci&#243;n con las abundancias de cada especie&#46; Las curvas se ajustaron al modelo de Clench para comparar los resultados obtenidos con base en los espec&#237;menes disponibles en herbarios&#46; Para elegir las CI se calcul&#243; el n&#250;mero de individuos por celda para representar el 80&#37; de la <span class="elsevierStyleItalic">S</span> total y se eligieron las celdas que conten&#237;an este o un mayor n&#250;mero de individuos&#44; con base en la recomendaci&#243;n de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">Jim&#233;nez-Valverde y Hortal &#40;2003&#41;</a>&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizaron diferentes estimaciones de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> con cada conjunto de datos para la estimaci&#243;n de la riqueza de especies&#46; Con el conjunto de datos de herbario&#44; se encontr&#243; que algunas de las estimaciones de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> con la funci&#243;n de Clench &#40;<span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">Clench</span></span>&#41; tienden a sobrestimar la riqueza&#59; por ello&#44; se decidi&#243; utilizar para la modelaci&#243;n la <span class="elsevierStyleItalic">S</span> observada &#40;<span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">obs</span></span>&#41; por celda&#46; En el caso de los inventarios&#44; se decidi&#243; utilizar la <span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">est</span></span> con el modelo de Clench&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se obtuvieron las variables clim&#225;ticas y topogr&#225;ficas reproyectadas para M&#233;xico &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#59; <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070">Cuervo-Robayo et al&#46;&#44; 2013&#59; Inegi&#44; 2013</a>&#41;&#46; Cada capa fue proyectada y muestreada para la resoluci&#243;n del an&#225;lisis con el m&#233;todo de interpolaci&#243;n bilineal&#46; Se extrajeron los valores por celda con la estandarizaci&#243;n de los datos a valores de media igual a cero y varianza igual a uno&#46; La latitud y longitud fueron estandarizadas al restar el valor de la media a cada caso &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo&#44; 2002</a>&#41;&#46; Solo se utilizaron variables clim&#225;ticas y topogr&#225;ficas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46; Se calcularon 3 variables adicionales&#58; la evapotranspiraci&#243;n real anual &#40;ETR<span class="elsevierStyleInf">A</span>&#41; y la de las &#233;pocas seca &#40;ETR<span class="elsevierStyleInf">S</span>&#41; y h&#250;meda &#40;ETR<span class="elsevierStyleInf">H</span>&#41; con la f&#243;rmula de Turc &#40;1954&#44; &#171;fide&#187; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135">Gonz&#225;lez-Espinosa et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ajustaron modelos lineales generalizados con una distribuci&#243;n de errores gamma y una funci&#243;n &#171;link&#187; logar&#237;tmica &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0050">Cayuela&#44; Rey-Benayas&#44; Justel y Salas-Rey&#44; 2006&#59; Guisan y Edwards&#44; 2002&#59; Hortal y Lobo&#44; 2002</a>&#41;&#44; uno para cada tipo de dato&#46; Previamente&#44; se realiz&#243; una matriz de correlaciones de las variables predictivas&#46; En cada caso <span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span>debido a que la intenci&#243;n de modelar <span class="elsevierStyleItalic">S</span> en este estudio no fue encontrar una relaci&#243;n causal entre las variables predictivas y las explicativas&#44; sino maximizar el ajuste sin considerar la colinearidad de las variables<span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span>&#44; se evit&#243; utilizar variables altamente correlacionadas &#40;<span class="elsevierStyleItalic">r</span>&#160;&#8805;&#160;0&#46;8&#44; <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Cayuela&#44; Rey-Benayas&#44; Justel y Salas-Rey&#44; 2006</a>&#41;&#46; Se incorpor&#243; en el modelo cada variable y sus funciones cuadr&#225;tica y c&#250;bica de manera independiente&#46; Se construy&#243; el modelo&#44; primero&#44; con las variables que m&#225;s explicaban la <span class="elsevierStyleItalic">S</span> y que no estuvieran altamente correlacionadas&#46; Despu&#233;s&#44; se eliminaron de los modelos las variables que tuvieran menos influencia en la devianza total del modelo &#40;selecci&#243;n por pasos hacia atr&#225;s&#44; &#171;backwards&#187;&#41;&#46; Cuando todas las variables fueron significativas&#44; se a&#241;adi&#243; el polinomio de 9 t&#233;rminos de las variables espaciales &#40;latitud y longitud&#59; &#171;trend surface analysis&#187;&#44; seg&#250;n <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo&#44; 2002</a>&#41; para aminorar la autocorrelaci&#243;n espacial&#46; Estos 9 t&#233;rminos fueron posteriormente sometidos a una selecci&#243;n de pasos hacia atr&#225;s hasta que todos los par&#225;metros resultantes fueran significativos&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De cada modelo resultante se analizaron los residuos para identificar valores extremos o &#171;outliers&#187;&#46; Para los modelos candidatos&#44; se realiz&#243; en <span class="elsevierStyleItalic">R</span> con la rutina &#171;ape&#187; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170">Hortal y Lobo&#44; 2002&#59; Cayuela et al&#46;&#44; 2006</a>&#41; una prueba de autocorrelaci&#243;n de la <span class="elsevierStyleItalic">I</span> de Moran sobre los residuos y categor&#237;as de distancia geogr&#225;fica similares a la longitud de las unidades territoriales&#46; Despu&#233;s se realizaron mapas de pron&#243;stico para verificar si el modelo resultaba en datos coherentes en la extrapolaci&#243;n&#46; Con los modelos generados se sigui&#243; un procedimiento de validaci&#243;n cruzada&#46; Con ello se estim&#243; el porcentaje de error absoluto de cada modelo con la f&#243;rmula 1&#47;n&#8721;&#40;y&#8722;y&#710;&#41;y&#215;100 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Cayuela et al&#46;&#44; 2006</a>&#41; donde y es la <span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">obs</span></span>y&#8201;y&#710; es la <span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">est</span></span> de cada modelo&#46; El inverso de este n&#250;mero corresponde al poder predictivo del modelo y con base en &#233;l y en el criterio de informaci&#243;n de Akaike se eligieron los modelos con mayor poder explicativo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo&#44; 2002</a>&#41;&#46; Para evaluar qu&#233; tan congruente era la informaci&#243;n resultante de cada modelo&#44; se realiz&#243; la correlaci&#243;n entre las <span class="elsevierStyleItalic">S</span> estimadas en cada celda por ambos modelos para ver las afinidades y discrepancias de los modelos a nivel regional&#46; Al final&#44; se realiz&#243; un mapa con el promedio de las celdas de ambos modelos&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Resultados</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De las 617 celdas incluidas en este estudio&#44; 104 corresponden al pol&#237;gono de las Monta&#241;as de norte&#44; 361 al de Los Altos de Chiapas y 152 al de la REBITRI&#46; Al sobreponer los puntos de espec&#237;menes de herbario e inventarios en el total de celdas que componen los 3 pol&#237;gonos de estudio &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#44; se observ&#243; que los exploradores bot&#225;nicos han visitado al menos una vez el 62&#46;1&#37; de las celdas evaluadas&#44; mientras que los inventarios disponibles solo se encuentran en el 16&#46;5&#37; de las celdas&#46; Los espec&#237;menes m&#225;s antiguos registrados y utilizados en este estudio datan de mediados del siglo <span class="elsevierStyleSmallCaps">xx</span>&#44; mientras que los inventarios m&#225;s antiguos son de 1995&#46; Aun con estas diferencias espaciales y temporales de los individuos recolectados o inventariados&#44; los grupos que han realizado los inventarios han incluido m&#225;s de 40&#44;000 registros de presencia de las especies de &#225;rboles&#44; en comparaci&#243;n con los 7&#44;431 espec&#237;menes recolectados incluidos en la base de datos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; Cuando se conjuntan ambas fuentes de informaci&#243;n para obtener un listado general de especies arb&#243;reas&#44; la riqueza total o diversidad regional incluye 792 especies&#44; de las cuales 740 se encuentran en el listado de espec&#237;menes de herbario &#40;93&#46;4&#37;&#41;&#44; mientras que los inventarios han reconocido &#250;nicamente 367 &#40;46&#46;3&#37;&#41;&#44; entre las cuales&#44; sin embargo&#44; se aportan 52 especies nuevas &#40;6&#37;&#41; al total recopilado con ambos conjuntos de datos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46; Cabe aclarar que el hecho de que estas 52 especies no se encuentren dentro del conjunto de datos de espec&#237;menes taxon&#243;micos no implica que no se hayan recolectado en otras partes del estado &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">Gonz&#225;lez-Espinosa y Ram&#237;rez-Marcial&#44; 2013</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En ambos conjuntos de datos&#44; a nivel de regi&#243;n&#44; Los Altos de Chiapas result&#243; ser el &#225;rea m&#225;s extensa y m&#225;s ampliamente recolectada o inventariada&#44; seguida de la REBITRI y de las Monta&#241;as del norte&#46; El n&#250;mero de familias&#44; g&#233;neros y especies encontradas en las Monta&#241;as del norte fue el menor con ambos tipos de datos&#46; El &#225;rea con mayor riqueza de familias y g&#233;neros fue la REBITRI&#44; tanto a partir de espec&#237;menes de herbarios como con informaci&#243;n de inventarios&#46; La riqueza de especies encontrada en la REBITRI y en Los Altos fue notablemente similar&#44; independientemente de las diferencias en la extensi&#243;n del &#225;rea de ambas regiones y del tipo de datos que la documentan&#46; Con ambas aproximaciones se encontr&#243; una diferencia de solo 5 especies &#40;478 vs&#46; 483 con el caso de espec&#237;menes&#41; y 1 especie &#40;209 vs&#46; 210 en el caso de los inventarios&#41; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>&#41;&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A nivel de especies&#44; al modelar una curva de acumulaci&#243;n total para cada conjunto de datos se encontr&#243; que el n&#250;mero de especies estimado con los datos de inventarios se acumul&#243; mucho m&#225;s lentamente que cuando se utilizaron los espec&#237;menes de herbario&#46; Con las curvas ajustadas por el modelo de Clench se estim&#243; con el conjunto de datos de herbario el doble de especies esperadas que el correspondiente para los inventarios &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig&#46; 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el conjunto de datos de espec&#237;menes de herbario se encontraron 27 celdas que se pudieron considerar como bien muestreadas&#44; con las que se eligi&#243; el modelo de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> con base en el criterio de informaci&#243;n de Akaike &#40;AIC&#41;&#46; El modelo que present&#243; el valor m&#225;s bajo de AIC fue&#58;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">obs</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>exp&#123;4&#46;45 &#40;&#8722;0&#46;41<span class="elsevierStyleItalic">ETR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">TASA</span></span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;&#8722;0&#46;85<span class="elsevierStyleItalic">b2</span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;0&#46;68<span class="elsevierStyleItalic">b13</span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;&#8722;0&#46;33<span class="elsevierStyleItalic">Alt</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">rng</span></span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;0&#46;33&#91;<span class="elsevierStyleItalic">b6</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">b6</span><span class="elsevierStyleSup">2</span>&#93;&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;0&#46;27<span class="elsevierStyleItalic">Alt</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">max</span></span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;&#8722;0&#46;5<span class="elsevierStyleItalic">ETR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">S</span></span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;0&#46;4<span class="elsevierStyleItalic">b7</span>&#41;&#125;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este modelo explic&#243; el 85&#46;5&#37; de la devianza&#44; con un poder predictivo de 89&#46;8&#37; y un AIC final de 227 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>&#41;&#46; La <span class="elsevierStyleItalic">I</span> de Moran &#40;<span class="elsevierStyleItalic">I</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#46;052&#41; mostr&#243; que las clases de distancia geogr&#225;fica con la estructura de los residuos no est&#225;n espacialmente correlacionadas &#40;<span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#46;83&#41;&#46; El mapa de la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se obtuvo al extrapolar el modelo a las 617 celdas que componen los pol&#237;gonos de estudio&#44; el cual predice una mayor riqueza de especies al sureste de la REBITRI&#44; al noroeste de la regi&#243;n de Los Altos de Chiapas y al norte de la regi&#243;n de las Monta&#241;as del norte&#46; Las variables incorporadas que se relacionaron con la temperatura fueron la amplitud media diurna &#40;&#8722;<span class="elsevierStyleItalic">b2</span>&#41;&#44; la amplitud media anual de temperatura &#40;&#43;<span class="elsevierStyleItalic">b7</span>&#41; y la ecuaci&#243;n cuadr&#225;tica de la temperatura del mes m&#225;s fr&#237;o &#40;&#43;<span class="elsevierStyleItalic">b6</span>&#41;&#44; en orden de aportaci&#243;n al modelo&#46; En cuanto a variables relacionadas con la precipitaci&#243;n&#44; se obtuvo que la precipitaci&#243;n del mes m&#225;s lluvioso &#40;&#43;<span class="elsevierStyleItalic">b13</span>&#41; fue la que tuvo mayor aportaci&#243;n a la ecuaci&#243;n final&#46; Tambi&#233;n se integraron la tasa de evapotranspiraci&#243;n real &#40;&#8722;<span class="elsevierStyleItalic">ETR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">TASA</span></span>&#41; y la evapotranspiraci&#243;n real del mes m&#225;s seco &#40;&#8722;<span class="elsevierStyleItalic">ETR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">S</span></span>&#41;&#46; Finalmente&#44; la altitud m&#225;xima &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Alt</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">max</span></span>&#41; y el intervalo de altitud &#40;&#8722;<span class="elsevierStyleItalic">Alt</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">rng</span></span>&#41; fueron las variables con menor poder explicativo en la regresi&#243;n final &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para este conjunto de datos&#44; se encontraron 28 celdas bien muestreadas con las que el ajuste final del modelo elegido fue&#58;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">Clench</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#61;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>exp&#123;4&#46;072<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;&#8722;0&#46;51&#91;<span class="elsevierStyleItalic">b2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">&#43;</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">b2</span><span class="elsevierStyleSup">2</span>&#93;&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;7&#46;172<span class="elsevierStyleItalic">b17</span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;&#8722;7&#46;05<span class="elsevierStyleItalic">ETR</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">S</span></span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;0&#46;32<span class="elsevierStyleItalic">Alt</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">max</span></span>&#41;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#43;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#40;2&#46;282e<span class="elsevierStyleSup">-10</span><span class="elsevierStyleItalic">XY</span>&#41;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al omitir 2 datos extremos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">N</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>26&#41;&#44; el modelo explic&#243; el 86&#46;1&#37; de la devianza&#44; tuvo un poder predictivo de 79&#46;4&#37; y un AIC final de 204&#46;2&#46; No se encontr&#243; evidencia de autocorrelaci&#243;n espacial &#40;<span class="elsevierStyleItalic">I</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#46;06&#44; <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#46;74&#41;&#46; Este modelo tuvo menos t&#233;rminos que el obtenido con los datos de herbarios&#59; 3 de ellos coincidieron con el anterior en cuanto a sus signos&#44; aunque en este caso el t&#233;rmino cuadr&#225;tico de la amplitud media diurna de temperatura &#40;<span class="elsevierStyleItalic">b2</span><span class="elsevierStyleSup">2</span>&#41; result&#243; con mayor poder explicativo que la variable a la primera potencia&#46; En el modelo obtenido con datos de inventarios&#44; la variable relacionada con la precipitaci&#243;n que se incorpor&#243; fue la del trimestre m&#225;s seco &#40;<span class="elsevierStyleItalic">b17</span>&#41; y se a&#241;adi&#243; el t&#233;rmino de interacci&#243;n entre la longitud &#40;<span class="elsevierStyleItalic">X</span>&#41; y latitud &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Y</span>&#41; por resultar significativa &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0025">tabla 5</a>&#41;&#46; Al extrapolar este modelo en el mapa &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig&#46; 3</a>&#41;&#44; se registr&#243; mayor riqueza en la parte noreste de la REBITRI&#46; En cuanto a los otros 2 pol&#237;gonos estudiados&#44; el modelo obtenido con datos de inventarios predijo una mayor riqueza en el noroeste&#44; tanto de Los Altos de Chiapas como de las Monta&#241;as del norte&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al correlacionar el valor de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> de las celdas que resultaron de ambos modelos&#44; se obtuvo una relaci&#243;n muy baja&#44; pero significativa &#40;<span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#46;18&#44; <span class="elsevierStyleItalic">p</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#46;001&#44; <span class="elsevierStyleItalic">N</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>617&#41;&#46; Los valores estimados por el modelo derivado de datos de inventarios fueron&#44; en promedio&#44; menores a las estimaciones con los datos de herbarios&#46; En 2 de las 3 regiones estudiadas&#44; se encontr&#243; una relaci&#243;n positiva de la riqueza de especies estimada a partir de ambos conjuntos de datos&#44; con <span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8805;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#46;5&#46; Al contrario&#44; en la regi&#243;n de la REBITRI se observ&#243; una <span class="elsevierStyleItalic">r</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#8722;0&#46;38 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig&#46; 4</a>&#41;&#46; Finalmente&#44; al promediar los valores de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> obtenidos en cada celda con ambos modelos&#44; se obtuvo un mapa con valores m&#225;s conservadores &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig&#46; 5</a>&#41;&#46; Resalta la mayor riqueza local promedio de la REBITRI respecto a las otras 2 regiones estudiadas&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Discusi&#243;n</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A primera vista&#44; la pregunta parece sencilla &#191;cu&#225;ntas especies arb&#243;reas puede haber en las regiones monta&#241;osas de Chiapas&#63; Solo con base en las estimaciones de las curvas de acumulaci&#243;n de las especies calculadas con los datos de inventarios ecol&#243;gicos&#44; la respuesta hubiera sido&#58; alrededor de 400&#46; Al utilizar los espec&#237;menes de recolectas bot&#225;nicas&#44; este n&#250;mero se duplica&#46; Las 792 especies arb&#243;reas recopiladas con base en ambos conjuntos de datos disponibles en los pol&#237;gonos de estudio &#8212;que en su conjunto son la diversidad regional o gamma conocida&#8212; representan el 52&#46;2&#37; de las 1&#44;516 especies arb&#243;reas conocidas para los 17 tipos de vegetaci&#243;n con dominancia de &#225;rboles en Chiapas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125">Gonz&#225;lez-Espinosa y Ram&#237;rez-Marcial&#44; 2013</a>&#41;&#46; A su vez&#44; dicha riqueza corresponde al 19&#46;8&#37; de las 4&#44;044 especies de &#225;rboles estimadas para todo el pa&#237;s por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">Villase&#241;or y Ortiz &#40;2013&#41;</a>&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aun cuando los &#225;rboles tienen una importancia ecol&#243;gica como componentes estructurales de los ecosistemas que influyen sobre la diversidad local &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0210">Laurance et al&#46;&#44; 2006&#59; Novotny et al&#46;&#44; 2006&#59; Pereira et al&#46;&#44; 2010&#59; Slik et al&#46;&#44; 2015</a>&#41;&#44; la realidad es que a&#250;n no se pueden realizar estimaciones certeras sobre su riqueza en regiones megadiversas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0110">Gentry&#44; 1992&#59; Slik et al&#46;&#44; 2015</a>&#41; y&#44; menos a&#250;n&#44; si los m&#233;todos de obtenci&#243;n de la informaci&#243;n son muy diferentes&#46; Recientemente&#44; se public&#243; un c&#225;lculo de cu&#225;ntas especies de &#225;rboles tropicales hay en el mundo&#44; con base en la extrapolaci&#243;n de las amplitudes de abundancias de las especies obtenidas con inventarios&#44; con lo que se llega a una estimaci&#243;n de entre 43&#44;000 y 53&#44;000 especies&#44; de las cuales solo se observaron 11&#44;371 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">Slik et al&#46;&#44; 2015</a>&#41;&#46; Espec&#237;ficamente&#44; para la regi&#243;n neotropical se estiman entre 18&#44;000 y 23&#44;000&#44; de las cuales en los inventarios se encuentran solo cerca de 4&#44;000 &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">Slik et al&#46;&#44; 2015</a>&#41;&#46; Esto tiene al menos 2 consecuencias importantes&#58; que hay una gran laguna en el conocimiento respecto a la riqueza e identidad de las especies de &#225;rboles tropicales y que&#44; si estas cifras fueran ciertas&#44; hay una proporci&#243;n de al menos un tercio de la diversidad con especies muy raras y con poblaciones muy peque&#241;as &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180">Hubbell&#44; 2015&#59; Ter-Steege et al&#46;&#44; 2013</a>&#41; que no son ni han sido incluidas en los inventarios ecol&#243;gicos&#46; Con base en los resultados del presente trabajo&#44; y a&#250;n si se considera que en los herbarios se encuentra depositada solo una parte de lo que es la riqueza de especies real&#44; resalta que para estimaciones de tipo regional el uso de informaci&#243;n asociada a espec&#237;menes taxon&#243;micos es claramente &#250;til&#46; De hecho&#44; con el nivel de conocimiento de la riqueza flor&#237;stica que se tiene en la actualidad&#44; cualquier estimaci&#243;n que no los incorpore carecer&#237;a de un importante aporte de informaci&#243;n&#46; Es un hecho que los estimadores del n&#250;mero de especies&#44; calculados con base en curvas de acumulaci&#243;n&#44; pueden aproximarnos a cu&#225;ntas especies nos faltan por muestrear&#44; pero no cu&#225;les &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">Gotelli&#44; 2004</a>&#41;&#46; Normalmente&#44; se considera que son las especies raras las que estar&#237;an en necesidad de una mayor prioridad de atenci&#243;n para su conservaci&#243;n&#44; dado que son las especies con mayores riesgos de extinci&#243;n en el BMM de M&#233;xico &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120">Gonz&#225;lez-Espinosa et al&#46;&#44; 2011</a>&#41;&#46; En este estudio se confirma que estas especies escasas no alcanzan a ser incluidas en muestreos ni en inventarios sistem&#225;ticos con el nivel de extensi&#243;n y detalle de los que se han realizado a la fecha&#46; En el an&#225;lisis de los patrones de diversidad enfocados a especies raras&#44; los conjuntos de informaci&#243;n derivada de los herbarios pueden ser m&#225;s &#250;tiles&#44; pr&#225;cticos y confiables que los inventarios ecol&#243;gicos o forestales&#46; Con el fin de obtener listas regionales &#8212;en este estado incipiente del conocimiento acerca de la diversidad<span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span> los acervos museol&#243;gicos representar&#237;an&#44; sobre cualquier otro medio&#44; lo m&#225;s cercano a reconocer la riqueza regional e identidad de las especies &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140">Gotelli&#44; 2004</a>&#41;&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las curvas de acumulaci&#243;n de los conjuntos totales de especies obtenidas en el presente estudio permiten ver c&#243;mo con los espec&#237;menes de herbario la adici&#243;n de especies nuevas es mucho m&#225;s r&#225;pida al compararla con el conjunto de datos de inventario&#46; &#191;Por qu&#233; los inventarios efectuados en las regiones de estudio&#44; habiendo evaluado 6 veces el n&#250;mero de individuos que los recolectores bot&#225;nicos incorporaron a los herbarios&#44; fallan en encontrar la riqueza que estos &#250;ltimos encuentran&#63; Se ha propuesto que si basamos nuestras estimaciones de la diversidad de especies en las comunidades&#44; en datos de herbarios se obtienen visiones distorsionadas debido a una inadecuada informaci&#243;n sobre su estructura &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Funk y Richardson&#44; 2002&#59; Rich y Woodruff&#44; 1992</a>&#41;&#46; Ello se debe a que en estos acervos las especies raras est&#225;n sobrerrepresentadas respecto a las especies comunes y m&#225;s abundantes &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090">Funk y Richardson&#44; 2002&#59; Garcill&#225;n y Ezcurra&#44; 2011&#59; Guralnick y van-Cleve&#44; 2005&#59; Rich y Woodruff&#44; 1992&#59; Ter-Steege&#44; Haripersaud&#44; Banki y Schieving&#44; 2011</a>&#41;&#46; Este patr&#243;n no aleatorizado de la distribuci&#243;n espacial de las especies de &#225;rboles es especialmente importante en organismos de h&#225;bitos s&#233;siles&#59; de ah&#237; la importancia de la aleatoriedad de los muestreos para la evaluaci&#243;n de su diversidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140">Gotelli&#44; 2004&#59; Magnussen&#44; 2011</a>&#41; y de la elecci&#243;n de los estimadores de riqueza&#46; Por lo anterior&#44; la mayor&#237;a de los &#237;ndices relacionados con la diversidad requieren de una estimaci&#243;n de &#171;la importancia&#187; de cada especie &#8212;dada por su abundancia&#8212; para poder caracterizar de una manera m&#225;s objetiva a una comunidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">Peet&#44; 1974</a>&#41;&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los inventarios sistem&#225;ticos son necesarios para caracterizar una comunidad a nivel ecol&#243;gico y acercarnos a dilucidar los patrones y procesos que influyen en la distribuci&#243;n&#44; persistencia y abundancia de las especies&#46; A cuenta de lo anterior&#44; en un estudio en la selva amaz&#243;nica se calcul&#243; una riqueza estimada de alrededor de 16&#44;000 especies de &#225;rboles&#44; y se reconoci&#243; una hiperdominancia por &#250;nicamente 227 especies&#59; esto significa que el 1&#46;4&#37; de las especies son las m&#225;s comunes y se propone que&#44; al incluir entre ellas m&#225;s del 50&#37; del total de los &#225;rboles individuales en la Amazonia&#44; son responsables de la mayor parte de las funciones ecosist&#233;micas en esa macrorregi&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">Ter-Steege et al&#46;&#44; 2013</a>&#41;&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio se pretendi&#243; aminorar el sesgo de la representatividad de los datos de herbario y de inventarios con el uso solo de la informaci&#243;n de las celdas &#171;bien recolectadas&#187; &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175">Hortal&#44; Lobo y Jim&#233;nez-Valverde&#44; 2007&#59; Lobo&#44; 2008&#59; Lobo&#44; Castro y Moreno&#44; 2001</a>&#41;&#46; Esta elecci&#243;n nos priva de una cantidad de informaci&#243;n existente de herbarios e inventarios que&#44; si bien no es &#250;til para un an&#225;lisis adecuado&#44; nos permite ajustar modelos predictivos de una manera m&#225;s conservadora y s&#243;lida&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con respecto a los modelos presentados en este estudio&#44; es preciso hacer una distinci&#243;n entre los modelos ecol&#243;gicos explicativos&#44; cuyo objetivo es entender la contribuci&#243;n de las variables determinantes de los par&#225;metros bajo estudio <span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span>en este caso la riqueza de especies<span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span>&#44; y los modelos predictivos&#44; que est&#225;n enfocados a explicar estad&#237;sticamente una variable&#44; dada una serie de datos&#46; Los &#250;ltimos pueden no tener hip&#243;tesis previas y est&#225;n encaminados a buscar modelos sencillos para maximizar el ajuste de los datos a las variables ambientales de diversa &#237;ndole que se eval&#250;an &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135">Gonz&#225;lez-Espinosa et al&#46;&#44; 2004&#59; Guisan y Edwards&#44; 2002&#59; Lobo et al&#46;&#44; 2001</a>&#41;&#46; Es com&#250;n que los modelos de este tipo no puedan extrapolarse fuera del &#225;rea del estudio en la que se realiza&#46; En el presente an&#225;lisis no se encontr&#243; un consenso para el &#225;rea de la REBITRI&#44; ya que cada modelo predice una mayor acumulaci&#243;n de la riqueza de especies de &#225;rboles en sitios opuestos&#46; Ante la posibilidad de que los errores pueden concentrarse en las &#225;reas del espectro geogr&#225;fico y ambiental que han sido muestreados con menor intensidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175">Hortal et al&#46;&#44; 2007</a>&#41;&#44; el &#225;rea menos inventariada o recolectada entre las consideradas en este estudio fue la de las Monta&#241;as del norte&#46; En el &#225;rea de la REBITRI muchos de los trabajos realizados se han centrado en el llamado pol&#237;gono <span class="elsevierStyleSmallCaps">i</span> debido a su accesibilidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">Long y Heath&#44; 1991</a>&#41;&#44; aunque ya desde hace m&#225;s de 60 a&#241;os Matuda&#44; as&#237; como Miranda y Hern&#225;ndez obtuvieron espec&#237;menes de herbario en el cerro Ovando &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove&#44; 1981</a>&#41;&#44; y recientemente se han publicado inventarios flor&#237;sticos de &#225;reas dentro de los pol&#237;gonos <span class="elsevierStyleSmallCaps">iii</span> y <span class="elsevierStyleSmallCaps">iv</span> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235">Mart&#237;nez-Camilo et al&#46;&#44; 2012&#59; Mart&#237;nez-Mel&#233;ndez et al&#46;&#44; 2008&#59; P&#233;rez-Farrera y G&#243;mez-Dom&#237;nguez&#44; 2010&#59; P&#233;rez-Farrera et al&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#46; Lo anterior y la amplia heterogeneidad y riqueza arb&#243;rea del sitio <span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span>donde se ha estimado una densidad arb&#243;rea de m&#225;s de 1&#44;900 individuos por hect&#225;rea &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115">G&#243;mez-Velasco et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;<span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span> pueden haber provocado estas discrepancias&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos modelos predictivos tampoco pretenden dar una explicaci&#243;n causal de la riqueza de especies asociada a variables ambientales&#46; Sin embargo&#44; estudios que s&#237; han estado encaminados a entender los procesos indican que algunas de las variables predictivas que resultaron significativas en los modelos est&#225;n relacionadas con la riqueza de especies&#44; tales como la altitud &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">Lobo et al&#46;&#44; 2001</a>&#41;&#44; la evapotranspiraci&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005">Alba-L&#243;pez&#44; Gonz&#225;lez-Espinosa&#44; Ram&#237;rez-Marcial y Castillo-Santiago&#44; 2003&#59; Gonz&#225;lez-Espinosa et al&#46;&#44; 2004</a>&#41;&#44; as&#237; como otros atributos clim&#225;ticos relacionados con la din&#225;mica de la precipitaci&#243;n y la disponibilidad de la energ&#237;a &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">O&#8217;Brien&#44; 2000</a>&#41;&#46; Esta riqueza es consecuencia directa de la interacci&#243;n de factores bi&#243;ticos y f&#237;sicos dados por la heterogeneidad e historia geol&#243;gica&#44; que se traducen en una alta variedad de formaciones forestales en el estado &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030">Breedlove&#44; 1981&#59; Gonz&#225;lez-Espinosa&#44; Ram&#237;rez-Marcial&#44; M&#233;ndez-Dewar&#44; Galindo-Jaimes y Golicher&#44; 2005</a>&#41;&#46; La instant&#225;nea de la riqueza de especies de &#225;rboles obtenida en este estudio tambi&#233;n tiene que ver &#8212;en menor medida<span class="elsevierStyleItalic">&#8212;</span> con el nivel de esfuerzo de muestreo dado por la recopilaci&#243;n de cada tipo de datos en cada &#225;rea considerada&#46; La regi&#243;n m&#225;s rica en especies arb&#243;reas que se se&#241;ala con ambos tipos de datos es la REBITRI&#44; la cual no es ni la m&#225;s extensa ni la m&#225;s ampliamente explorada&#46; En su conjunto&#44; las regiones de estudio son lugares con una alta riqueza arb&#243;rea en t&#233;rminos relativos para sistemas con climas templados &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Breedlove&#44; 1981</a>&#41; y presentan una alta diversidad regional asociada a valores de diversidad alfa o <span class="elsevierStyleItalic">S</span> local de magnitud variable&#46; Al respecto&#44; ambos modelos indicaron valores estimados de magnitud parecida&#44; aunque no en la misma proporci&#243;n&#44; ya que con los datos de herbario se reconocen m&#225;s celdas con mayor riqueza&#46; Para este tipo de comparaciones ser&#237;a deseable ajustar un tercer modelo en el que se conjunten los datos de inventario a manera de incidencias junto con los de colectas para obtener otro conjunto de CI y ajustar la <span class="elsevierStyleItalic">S</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">obs</span></span> con otras variables &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170">Hortal y Lobo&#44; 2002</a>&#41;&#44; que por razones de tiempo disponible no se realiz&#243; en este estudio&#46; Sin embargo&#44; en el mapa de los promedios de ambos modelos ajustados &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig&#46; 5</a>&#41;&#44; aunque se reportan menores valores de riqueza&#44; se identifican m&#225;s &#225;reas con m&#225;s especies y se alcanza un mayor consenso&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La modelaci&#243;n de la riqueza de especies con base en los espec&#237;menes depositados en herbarios muestra ventajas para su aplicaci&#243;n en regiones de alta diversidad&#44; particularmente cuando las especies han sido poco recolectadas&#44; y puede complementar la informaci&#243;n sobre la distribuci&#243;n potencial para los taxones mejor conocidos&#46; Los datos de herbario permiten acercarse a la composici&#243;n y estructura de las comunidades al incluir especies raras&#44; mientras que la informaci&#243;n derivada de inventarios representa una &#171;instant&#225;nea&#187; de la equidad o dominancia de las especies en comunidades reales y permite acercarse a aspectos funcionales de la diversidad&#46; Las 2 fuentes de informaci&#243;n resultaron en estimaciones ampliamente discrepantes en cada una de las 3 &#225;reas estudiadas&#44; no obstante el considerable esfuerzo previo para su recopilaci&#243;n&#46; El desarrollo de estimadores de <span class="elsevierStyleItalic">S</span> con ambas fuentes de informaci&#243;n podr&#237;a traducirse en valores m&#225;s realistas sobre la riqueza de especies arb&#243;reas y su distribuci&#243;n&#46; El presente trabajo contrasta la complejidad del uso de ambos conjuntos de datos y apunta a la necesidad de contar con mejores estimaciones de la riqueza que resulten m&#225;s f&#225;ciles de interpretar por quienes toman decisiones&#46; Esta informaci&#243;n es esencial para la implementaci&#243;n de pol&#237;ticas de aprovechamiento forestal y de conservaci&#243;n que incluyan el an&#225;lisis de la p&#233;rdida de cobertura arb&#243;rea&#44; los procesos de degradaci&#243;n en la composici&#243;n de especies y el manejo y uso de los bosques por la poblaci&#243;n&#46; Las discrepancias detectadas en este estudio dejan ver la necesidad de definir y exigir de manera expl&#237;cita el origen de la informaci&#243;n usada en las estimaciones de riqueza de especies de &#225;rboles en estudios de impacto ambiental&#44; as&#237; como en los planes de manejo de &#225;reas naturales protegidas y de unidades de aprovechamiento&#46; Por ende&#44; esta definici&#243;n debiera incorporarse en los documentos normativos para la aplicaci&#243;n de pol&#237;ticas p&#250;blicas sobre conservaci&#243;n y desarrollo y valorarse la conveniencia de aprovechar ambos tipos de informaci&#243;n&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Herbarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Inventarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " rowspan="4" align="left" valign="top">Ventajas</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Proveen una l&#237;nea de base del conocimiento bot&#225;nico en &#225;reas geogr&#225;ficas determinadas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Revelan propiedades emergentes de las comunidades &#40;diversidad&#44; rareza&#44; estructura&#44; equidad&#44; etc&#46;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Ahorran costos mediante el acceso electr&#243;nico a gran cantidad de informaci&#243;n disponible mundialmente&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Estiman <span class="elsevierStyleItalic">S</span> con algoritmos que proveen una aproximaci&#243;n al problema de los levantamientos a&#250;n incompletos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Brindan certidumbre taxon&#243;mica&#44; en especial si los espec&#237;menes son revisados peri&#243;dicamente por especialistas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Identifican cambios temporales locales en la estructura y composici&#243;n de las especies&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Ofrecen registros disponibles para escalas temporales y espaciales amplias&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Comparan informaci&#243;n sobre escalas amplias si los muestreos se efect&#250;an de manera similar a lo largo del espacio y el tiempo&#46;<br>Definen de manera precisa el tama&#241;o m&#237;nimo utilizado para incluir &#171;especies arb&#243;reas&#187; &#40;5 o 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm de dap &#91;aprox&#46; 130 cm&#93;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " rowspan="2" align="left" valign="top">Desventajas</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Introducen sesgos temporales&#44; taxon&#243;micos y geogr&#225;ficos propios del recolector de cada subconjunto de los datos disponibles&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Cubren a menudo una menor &#225;rea que la cubierta por los recolectores bot&#225;nicos&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Pueden incluir errores de nomenclatura persistentes por un periodo prolongado&#46;<br>Pueden carecer de detalles en la informaci&#243;n geogr&#225;fica de las localidades&#46;<br>Pueden omitir la recolecci&#243;n de un n&#250;mero variable de especies presentes en una localidad dada&#46;<br>Pueden incurrir en errores de inclusi&#243;n de &#171;especies arb&#243;reas&#187; para cuyos espec&#237;menes los recolectores pueden no brindar suficiente informaci&#243;n sobre el di&#225;metro&#44; la altura y el h&#225;bito&#46;<br>Pueden subestimar la riqueza local cuando se obtiene mediante la sobreposici&#243;n de los pol&#237;gonos de las &#171;&#225;reas de distribuci&#243;n&#187; derivadas de los espec&#237;menes disponibles&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Impiden comparaciones directas entre proyectos independientes por carencia de un protocolo estandarizado&#46;<br>Pueden diferir en los sistemas o procesos para la identificaci&#243;n de especies&#46;<br>Pueden representar con frecuencia altos niveles de esfuerzo y costo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="2" align="left" valign="top">Variables geogr&#225;ficas</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>LAT&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Latitud&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>LONG&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Longitud&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="2" align="left" valign="top">Variables topogr&#225;ficas</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Altmax&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Altitud m&#225;xima &#40;m&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Alt&#95;med&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Altitud media &#40;m&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Alt&#95;min&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Altitud m&#237;nima &#40;m&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Altrng&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Intervalo de altitud &#40;m&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Pend&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Exposici&#243;n de la pendiente &#40;grados&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " colspan="2" align="left" valign="top">Variables clim&#225;ticas</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ETR<span class="elsevierStyleInf">A</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Evapotranspiraci&#243;n real anual &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ETR<span class="elsevierStyleInf">S</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Evapotranspiraci&#243;n real de la &#233;poca seca &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ETR<span class="elsevierStyleInf">H</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Evapotranspiraci&#243;n real de la &#233;poca h&#250;meda &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ETR<span class="elsevierStyleInf">TASA</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Tasa estacional de evapotranspiraci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura media anual &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Amplitud media diurna &#40;media mensual &#91;temperatura m&#225;x-temperatura min&#93;&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Isotermalidad &#40;b2&#47;b7&#41;&#40;100&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Estacionalidad de la temperatura &#40;coeficiente de variaci&#243;n&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura m&#225;xima del mes m&#225;s c&#225;lido &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura m&#237;nima del mes m&#225;s fr&#237;o &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Amplitud de temperatura anual &#40;b5-b6&#41; &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre m&#225;s h&#250;medo &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre m&#225;s seco &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre m&#225;s caliente &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b11&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Temperatura media del trimestre m&#225;s fr&#237;o &#40;&#176;C&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b12&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n anual &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b13&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del mes m&#225;s lluvioso &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b14&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del mes m&#225;s seco &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b15&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Estacionalidad de la precipitaci&#243;n &#40;coeficiente de variaci&#243;n&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del trimestre m&#225;s h&#250;medo &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b17&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del trimestre m&#225;s seco &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b18&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del trimestre m&#225;s caliente &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>b19&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del trimestre m&#225;s fr&#237;o &#40;mm&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Espec&#237;menes de herbario&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Espec&#237;menes&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Familias&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">G&#233;neros&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Especies&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Monta&#241;as del Norte&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;065&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">73&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">153&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">266&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Los Altos de Chiapas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">4&#44;522&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">82&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">233&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">478&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">REBITRI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#44;844&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">87&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">236&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">483&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Total&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">7&#44;431&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">312&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">740&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Inventarios&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Registros&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Familias&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">G&#233;neros&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Espec&#237;menes de herbario&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Monta&#241;as del Norte&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">4&#44;069&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">49&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">73&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">116&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Los Altos de Chiapas&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">29&#44; 938&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">65&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">133&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">209&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">REBITRI&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">7&#44; 584&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">64&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">132&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">210&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">Total&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">41&#44;591&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">78&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">198&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">367&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Total&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">98&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">331&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">792&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Devianza&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">F</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">gl&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">D</span><span class="elsevierStyleSup">2</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">p</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AIC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Signo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Modelo nulo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">3&#46;016&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">27&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">266&#46;47&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Tasa de evapotranspiraci&#243;n estacional&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#46;64&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">17&#46;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">26&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">12&#46;29&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;0005&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">264&#46;68&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#8722;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Amplitud media diurna &#40;mensual <span class="elsevierStyleItalic">T</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">max</span></span><span class="elsevierStyleItalic">-T</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">min</span></span>&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#46;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">29&#46;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">25&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">33&#46;55&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;00003&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">258&#46;84&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#8722;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del mes m&#225;s lluvioso&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#46;49&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">23&#46;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">24&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">50&#46;49&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;0001&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">252&#46;52&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#43;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Intervalo de altitud&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#46;38&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">23&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">54&#46;15&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;0376&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">252&#46;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#8722;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Temperatura m&#237;nima del mes m&#225;s fr&#237;o&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#46;08&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">13&#46;9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">22&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">64&#46;31&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;0014&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">247&#46;49&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#8722;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Altitud m&#225;xima&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;95&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">21&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;68&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;025&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">245&#46;93&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#43;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Evapotranspiraci&#243;n de la &#233;poca seca&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;78&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">8&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">20&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">74&#46;13&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;0107&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">242&#46;31&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#8722;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Amplitud de temperatura anual&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;43&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">16&#46;2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">19&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">85&#46;54&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;0007&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">227&#46;65&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Devianza&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">F</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">gl&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">D</span><span class="elsevierStyleSup">2</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"><span class="elsevierStyleItalic">p</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AIC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head  " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Signo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Modelo nulo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">7&#46;23&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">25&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">244&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="" valign="top">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Amplitud media diurna &#40;mensual <span class="elsevierStyleItalic">T</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">max</span></span><span class="elsevierStyleItalic">-T</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">min</span></span>&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">3&#46;58&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">65&#46;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">24&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">50&#46;48&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#60;0&#46;0000&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">227&#46;54&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#8722;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Precipitaci&#243;n del trimestre m&#225;s seco&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#46;35&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">21&#46;94&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">23&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">67&#46;5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">0&#46;00014&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">218&#46;43&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#43;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Evapotranspiraci&#243;n de la &#233;poca seca&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">2&#46;12&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">4&#46;03&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Altitud m&#225;xima&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#46;64&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">77&#46;31&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">&#43;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Latitud<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#215;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>longitud&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="left" valign="top">1&#46;08&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 18703453
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.rmb.2017.10.015

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2024 Octubre	18	4	22
2024 Septiembre	21	8	29
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2024 Mayo	37	7	44
2024 Abril	24	8	32
2024 Marzo	39	8	47
2024 Febrero	66	17	83
2024 Enero	37	7	44
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2023 Noviembre	43	14	57
2023 Octubre	55	7	62
2023 Septiembre	89	15	104
2023 Agosto	30	7	37
2023 Julio	38	6	44
2023 Junio	42	4	46
2023 Mayo	54	15	69
2023 Abril	34	5	39
2023 Marzo	61	16	77
2023 Febrero	47	9	56
2023 Enero	41	10	51
2022 Diciembre	52	19	71
2022 Noviembre	45	17	62
2022 Octubre	41	21	62
2022 Septiembre	39	22	61
2022 Agosto	48	21	69
2022 Julio	37	20	57
2022 Junio	49	14	63
2022 Mayo	56	18	74
2022 Abril	37	22	59
2022 Marzo	95	29	124
2022 Febrero	89	11	100
2022 Enero	72	24	96
2021 Diciembre	55	31	86
2021 Noviembre	59	21	80
2021 Octubre	65	27	92
2021 Septiembre	75	25	100
2021 Agosto	43	13	56
2021 Julio	20	14	34
2021 Junio	36	8	44
2021 Mayo	47	19	66
2021 Abril	148	15	163
2021 Marzo	116	19	135
2021 Febrero	68	16	84
2021 Enero	56	18	74
2020 Diciembre	55	16	71
2020 Noviembre	93	16	109
2020 Octubre	82	15	97
2020 Septiembre	54	19	73
2020 Agosto	54	19	73
2020 Julio	45	30	75
2020 Junio	47	12	59
2020 Mayo	59	16	75
2020 Abril	122	20	142
2020 Marzo	136	14	150
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2019 Octubre	99	13	112
2019 Septiembre	65	6	71
2019 Agosto	30	7	37
2019 Julio	41	8	49
2019 Junio	75	23	98
2019 Mayo	54	28	82
2019 Abril	90	27	117
2019 Marzo	90	10	100
2019 Febrero	41	10	51
2019 Enero	44	13	57
2018 Diciembre	22	6	28
2018 Noviembre	45	15	60
2018 Octubre	78	16	94
2018 Septiembre	57	16	73
2018 Agosto	32	10	42
2018 Julio	30	8	38
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2018 Abril	28	1	29
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