Lilloa 59 (1): 33-50, 7 de junio de 2022

Artículo original

https://doi.org/10.30550/j.lil/2022.59.1/2022.04.01

Caracteres morfométricos como indicadores de calidad de sitio de Tara spinosa (Leguminosae, Caesalpinioideae) en Cajamarca, Perú

Morphometric characters as indicators of site quality of Tara spinosa (Leguminosae, Caesalpinioideae) in Cajamarca, Peru

Villena Jim J.^{1 *} Pacífico Muñoz Chávarry² Seminario, Juan F.³ Gustavo Martínez Sovero⁴

¹ Universidad Nacional Autónoma de Chota (UNACH). Escuela Profesional de Ingeniería Forestal y Ambiental. Jr. 27 de noviembre, N° 768, Cajamarca, Perú. Escuela de Posgrado de la Universidad Nacional de Cajamarca (UNC), Av. Atahualpa 1050, Cajamarca, Perú.
² Universidad Privada del Norte (UPN). Facultad de Ingeniería. Vía de Evitamiento s/n cuadra 15, Cajamarca, Perú.
³ Programa de Raíces y Tubérculos Andinos, Universidad Nacional de Cajamarca (UNC), Av. Ata- hualpa 1050, Cajamarca, Perú.
⁴ Universidad Nacional Jaén (UNJ). Facultad de Ingeniería Forestal y Ambiental, Jr. Cuzco N° 250, Pueblo Libre Jaén, Cajamarca, Perú.

^* Autor corresponsal: jimjairo@hotmail.com

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Resumen

Tara spinosa (Molina) Britton & Rose [= Caesalpinia spinosa (Molina) Kuntze] (Fa- baceae) es una especie económicamente importante para el Perú y particularmente para el departamento de Cajamarca. Presenta plasticidad adaptativa a gradientes altitudinales (0 a 3000 msnm) y tipos de suelo. Sin embargo, no existen estudios sobre su calidad de sitio, los cuales son importantes para entender los requerimientos ecológicos y de manejo. El objetivo de la presente investigación fue evaluar la expresión de los caracteres morfométricos como indicadores de la calidad de sitio de Tara spinosa, para esto se tomaron muestras procedentes de 15 localidades del departamento de Cajamarca, Perú. De 15 árboles elegidos al azar se midió la altura y se colectaron 50 frutos secos en planta, a las que se les midió el largo, ancho y peso. Alrededor de cada árbol evaluado se extrajo una muestra del suelo del horizonte A, para analizar en laboratorio 17 factores físico-químicos. Los datos climáticos promedio, se obtuvieron de la base del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú. El análisis de varianza indicó que existen diferencias estadísticas entre los materiales y la prueba de Scott-Knott determinó los mejores materiales. El análisis de correlación lineal de Pearson (p < 0,05) entre 21 variables (17 de suelo y cuatro biométricas) identificó el grado de asociación entre las variables edáficas y las de las plantas. Se encontraron diez modelos de regresión lineal que explican el largo y el peso del fruto. Se concluye en que estos dos caracteres son buenos indicadores de la calidad de sitio de Tara spinosa.

Palabras clave: Cajamarca; morfología; sitio forestal; tara; taya.

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Abstract

Tara spinosa (Molina) Britton & Rose [= Caesalpinia spinosa (Molina) Kuntze] (Faba- ceae) is an economically important species for Peru and particularly for the depart- ment of Cajamarca. It presents adaptive plasticity to altitudinal gradients (0 to 3000 m asl) and soil types. However, there are no studies regarding its site quality, which are important to understand both its ecological and management requirements. The objective of this research was to evaluate the expression of morphometric characters as indicators of site quality of Tara spinosa, for this purpose, samples were collected from 15 localities of the department of Cajamarca, Peru. The height of 15 randomly selected trees was measured and 50 dried fruits were collected from the plant, their length, width and weight were also measured. Around each tree evaluated, a soil sample was taken from the A horizon, 17 physicochemical factors were analyzed in the laboratory. The average climatic data were obtained from the Peruvian National Meteorological and Hydrological Service database. The analysis of variance indicated that there are statistical differences among the materials and the Scott-Knott test determined the best materials. Pearson’s linear correlation analysis (p < 0.05) between 21 variables (17 soil and four biometric) identified the degree of association between edaphic and plant variables. Ten linear regression models were found to explain fruit length and weight. It is concluded that these two traits are good indicators of the site quality of Tara spinosa.

Keywords: Cajamarca; morphology; forest site; tara; taya.

Original recibido el 10 de octubre 2021,
aceptado el 1 de abril 2022. Publicado en línea el 20 de abril 2022..

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INTRODUCCIÓN

La evaluación de la productividad de los sitios forestales es un inconveniente silvícola de importancia, debido a la naturaleza de las masas forestales y la necesidad de registrar su cosecha y mortalidad; así como, de captar el efecto de las predisposiciones ontogenéticas (Bontemps y Bouriaud, 2014). En este sentido, la productividad del sitio es una evaluación cuantitativa de su potencial para producir biomasa vegetal (Skovsgaard y Vanclay, 2008) y se origina en el concepto de sitio, el cual se refiere a las características biofísicas locales del entorno forestal, este potencial de producción del sitio se denomina calidad del sitio —CS— (Assmann, 1970). La CS expresa la ca- pacidad de un área para sustentar el crecimiento y desarrollo de una especie; se ana- liza mediante el índice de sitio (IS), que se expresa como la altura máxima alcanzada por los árboles dominantes de un bosque o rodal a una edad determinada (Cornejo et al., 2005; Vargas Larreta el al., 2010; Martínez Salvador el al., 2013). También se ha propuesto predecir IS en función de múltiples indicadores ecológicos (Bontemps y Bouriaud, 2014). La CS forestal puede estimarse con factores indirectos propios de la masa boscosa (alturas dominantes o medias, volúmenes de madera al final del turno y factores externos como los abióticos (climáticos, edáficos, fisiográficos) o factores de la biocenosis (plagas, patógenos, competidores y socios mutualistas o asociaciones indicadoras) (Singh, 2013; Hargreaves el al., 2020).

El método de evaluación depende del sitio a estudiar (López, 2013). Existen métodos directos que se basan en la estimación a partir de los registros históricos de producción, de volúmenes de madera y en datos de altura del rodal; y métodos indirectos que consisten en la estimación de las relaciones entre especies del estrato superior, por las características de la vegetación menor y mediante la evaluación de factores topográficos, climáticos y edáficos. Su aplicación dependerá de la presencia o ausencia de las especies de interés en los sitios a evaluar (Iturre y Araujo, 2006).

Existen muchos estudios sobre CS basados en el IS que, desde una perspectiva ecológica, el IS puede verse como el reflejo de una característica de crecimiento adaptativo de las especies forestales (Bontemps y Bouriaud, 2014). La gran mayoría de estudios se concentran en especies exóticas con potencial maderable tal es el caso de Pinus radiata D. Don. (Afif Khouri el al., 2010; Soto Sánchez, 2019), Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham. (Villena Velásquez, 2007; García Aguilar el al., 2017), Pinus caribaea Morelet (Vásquez y Ugalde, 1995), Pinus montezumae Cordero (Cornejo el al., 2005), Pinus durangensis Martínez (López y Valles, 2009), Pinus cooperi C. E. Blanco (Vargas Larreta el al., 2010), Pinus arizonica Engelm., Pinus engelmannii Carrière (Martínez Salvador el al., 2013) y Pinus occidentalis Sw. (Bueno López el al., 2015) y en especies nativas como Gmelina arborea Roxb., Tectona grandis L.f., Bombacopsis quinatum A. Robyns (Vásquez y Ugalde, 1995; Vallejos Barra, 1996; Montero Mata, 1999), Calycophyllum spruceanum (Benth.) Hook. f. ex K. Schum. (Ugarte Guerra y Domínguez Torrejón, 2010), Caesalpinia gaumeri (Britton) León (Interián Ku el al., 2014) y Cinchona officinalis L. (Villar Cabeza el al., 2015). La mayoría de estudios determinan la CS tomando la altura del árbol a una edad determinada, como IS. Sin embargo, existen investigaciones que encontraron que la CS se puede evaluar con otros índices. Por ejemplo, Squillace y Silen (1962), McDonald el al. (1991) y Gonda y MacAndrews (2001) determinaron que el largo de acículas del Pinus ponderosa Douglas ex C. Lawson está positivamente correlacionado con el crecimiento en altura y la productividad. Andenmatten y Letourneau (1998) encontraron la CS del Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco utilizando como IS el largo de los cinco entrenudos, medidos sobre la altura del pecho (CAP). Por su parte, Björklund el al. (2020) especifican que el azor (Accipiter gentilis Accipitridae) es un indicador de sitio y de hábitat de abeto noruego [Picea abies (L.) H. Karst.], cuando incrementa la población de azor en relación al aumento del volumen con un pico de 220 m 3 /ha -1 del abeto, y con pequeñas cantidades de abedules (Betula spp.) y otros árboles latifoliados.

Tara spinosa (Gagnon el al., 2016) es una especie muy apreciada en el departamento de Cajamarca, debido a la utilidad de sus frutos por los taninos, la goma contenida en su semilla y como fuente de madera. Su uso en Perú data desde hace 5100 años (Villena y Seminario, 2021) y en las últimas décadas es un producto estratégico, de exportación. Las exportaciones de polvo de fruto de tara en el 2019 alcanzaron 33,4 millones de dólares (Ministerio de Agricultura y Riego (MINAGRI), 2019). Su demanda ha incentivado la plantación de grandes extensiones comerciales en la sierra y costa peruanas. T. spinosa es una especie plástica que se adapta a diferentes gradientes altitudinales y tipos de sitios, sin embargo, no se han realizado estudios sobre CS, que permitan comprender los requerimientos de la especie. Por este motivo, el objetivo de la presente investigación fue evaluar los caracteres morfométricos del fruto de T. spinosa y correlacionarlos con factores edáficos y climáticos, con el propósito de establecer si son buenos predictores de la calidad de sitio. Los primeros fueron elegidos porque el fruto es el órgano motivo de cosecha y los factores de clima y suelo evaluados son los más importantes en el crecimiento de la tara, incluyendo los requerimientos nutricionales e hídricos (Meinzer, 2003; LeBauer y Treseder, 2008).

MATERIALES Y MÉTODOS

Localización de la investigación.— La presente investigación se realizó con árboles y frutos de T. spinosa colectadas en bosques y relictos de las provincias de Cajamarca, Cajabamba, Celendín, Contumazá, Chota, Hualgayoc, San Marcos, San Pablo y Santa Cruz (Fig. 1).

Muestreo y toma de datos de caracteres morfométricos y toma de datos.— Se utilizó un muestreo no probabilístico, para lo cual se instaló un transecto de ancho fijo (5 m a cada lado) y longitud variable (Cruzado Jacinto el al., 2019), escogiendo un árbol cada cinco metros de manera intercalada de derecha a izquierda hasta seleccionar 15 individuos. Se colectaron muestras de 50 frutos maduros de la parte intermedia de la copa del árbol. Las muestras fueron codificadas y se guardaron en bolsas de papel. Se evaluaron los siguientes caracteres morfométricos: altura de árbol (AA), usada frecuentemente como indicadora de CS (Bontemps y Bouriaud, 2014), largo de fruto (LV), ancho de fruto (AV) y peso de fruto (PV), estos tres últimos como probables indicadores de calidad de sitio y por ser los caracteres de mayor importancia económica. La AA se midió con el hipsómetro de Suunto, la LV y AV se midieron con pie de rey y el PV se midió en una balanza analítica de dos dígitos de aproximación.

Se analizaron 17 parámetros químicos y físicos de los suelos. Para esto se colectaron cinco submuestras en forma aleatoria en el transecto de elección de los árboles muestreados, luego se mezclaron para obtener un muestra homogénea de suelo por cada localidad (Aertsen el al., 2010; Mendoza y Espinoza, 2017), se tomaron a una profundidad de 0 - 30 cm, considerando que las raíces de los árboles absorben los nutrientes y el agua de los primeros centímetros del suelo (Herrera y Alvarado, 1998; Subedi y Fox, 2016; Mendoza y Espinoza, 2017). Los factores edáficos evaluados fueron: pH, C.E: conductividad eléctrica (dS/M), M.O: materia orgánica (%), P: fósforo (ppm), K: potasio (ppm), A: arena (%), textura, CIC: capacidad de intercambio catiónico (meq/100gr), Ca ⁺² : calcio intercambiable, Mg ⁺² : magnesio intercambiable, K ⁺ : potasio, Na ⁺ : sodio intercambiable, Al ⁺3 + H ⁺ : acidez intercambiable, SC: suma de cationes, SB: suma de bases, Sat. Bases: saturación de bases (%).

Fig. 1. Ubicación de puntos de muestreo de individuos de Tara spinosa en el departamento de Cajamarca, Perú.
Fig. 1. Location of sampling points of Tara spinosa individuals in the department of Cajamarca, Peru.

Las variables climáticas [temperatura máxima (Tmáx), temperatura media (Tmed), temperatura mínima (Tmín), precipitación (PP), humedad relativa (HR)] de los sitios de estudio se obtuvieron de los registros históricos del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI).

Análisis estadístico.— Con los datos de AA, LV, AV y PV se realizó el análisis de varianza (ANOVA) y el análisis de diferencia mínima significativa (Wang el al., 2012) mediante la prueba de Scott-Knott, ( a = 0,05) para determinar las mejores variables biométricas evaluadas, con el propósito de conocer si una de estas cumple como indicador de CS. Los análisis se realizaron con el software Sistemas de Análisis de Varianza - SISVAR (Ferreira, 2011).

Tabla 1. Proincia, localidad, altitud, coordenadas, temperaturas, precipitacón anual promedio y humedad relativa de los sitios de muestreo.
Table 1. Province, locality, altitude, coordinates, temperatures, average annual and realtive humidity of the sampling sites.

RESULTADOS

Caracteres morfométricos como indicadores de calidad de sitio de Tara spinosa.— El análisis de varianza (ANOVA), para el carácter AA de 15 localidades de Cajamarca, no muestran diferencias estadísticas significativas entre estas (Tabla 2). Para LV, AV y PV si se observó diferencias significativas entre localidades. Siendo la localidad de Magdalena estadísticamente superior a todos los demás en LV (12,54 cm), AV (2,61 cm) y PV (6,26 g) seguida por la de Querocoto con 11,19 cm de LV y 4,71 g en PV (Tabla 3).

Influencia de los factores edafoclimáticos sobre los caracteres morfométricos.— Se observaron altas correlaciones entre los factores edáficos y los caracteres escogidos como indicadores de CS para T. spinosa. El Mg ⁺² (0,46) presenta un grado de asociación mediana con AA, para los demás factores no existe correlación significativa. También se observa que L (-0,49) influye negativamente sobre AA. Los factores K ⁺ (0,81) y Mg ⁺² (0,79) muestran alta asociación con el carácter LV, así el factor K ⁺ explicaría el LV (R 2 =0,56). Asimismo, se obtuvo el modelo de regresión lineal con los factores K ⁺ y Mg ⁺² explicada por R 2 =0,61, así estos factores indicarían LV. Con un grado de asociación moderada tenemos A (0,55), SC y SB (0,46). Los factores K ⁺ y A arrojaron un modelo explicado por R 2 =0,79, factores que explicarían LV, finalmente un modelo con tres factores K ⁺ , A y Mg ⁺² con R 2 =0,79.

Tabla 2. Análisis de varianza (Anova) de altura de árbol y medias de fruto de Tara spinosa de 15 localidades del departamento de Cajamarca.
Table 2. Analysis of variance (Anova) of trees height and the mean fruit of Tara spinosa from 15 provenances in the department of Cajamarca.

Tabla 3. Análisis de significancia (p < 0,05) de altura de árbol (AA), largo de fruto (LV), ancho de fruto (AV) y peso de fruto (PV) de Tara spinosa de 15 localidades de Cajamarca.
Table 3. Significance analysis (p < 0,05) of height (HA), pod length (PL), pod width (W) and pod weight (PL) of Tara spinosa from 15 locations in Cajamarca.

Tabla 4. Modelos lineales estimados para largo (LV) y peso de fruto (PV) de Tara spinosa con factores edáficos.
Table 4. Estimated linear models for length (LV) and pod weight (PV) of Tara spinosa with edaphic factors.

Por otro lado, el factor que influye negativamente L (-0,69) sobre el mismo carácter.

El ancho de fruto muestra una asociación moderada con Na ⁺ (0,46), y con el res- to de factores edáficos presenta correlaciones negativas. Por último, PV muestra alta asociación con HR (0,75) y P (0,72), asociación moderada con los factores K (0,69), K ⁺ (0,61), pH (0,55), Ar (0,54) y CE (0,49). Para este carácter PV se obtuvieron seis modelos de regresión, con respecto a los factores edáficos K, K ⁺ , HR y CE explicadas por R 2 =0,68, R 2 = 0,67, R 2 =0,63 y R 2 =0,61 respectivamente, con los factores Ar - K ⁺ explicado por R 2 =0,84 y finalmente con los factores pH - P - K - Ar - K ⁺ - HR con un R 2 = 0,96 (Tabla 4). Concerniente a los factores climáticos sólo HR (0,75) presentó una alta asociación con PV, por su parte Tmáx, Tmed, Tmín y PP no muestran asociación con los caracteres morfométricos AA, LV, AV y PV (Fig. 2).

DISCUSIÓN

Caracteres morfométricos como indicadores de calidad de sitio de Tara spinosa.— Las alturas de los árboles (AA) de T. spinosa evaluados no muestran diferencias significativas entre las localidades estudiadas; asimismo, no existe asociación significativa con los factores edafoclimáticos. Quizá esto responda a que AA de esta especie en bosques naturales observados presentan una media de 5,16 m siendo una característica propia de la misma, probablemente controlado por factores genéticos, considerando que la diferenciación genética es controlada principalmente por condiciones no severas del clima (Rehfeldt, 1995) y que el genotipo es aproximadamente un tercio más importante que el medio ambiente para determinar la variación feno- típica en la altura en rodales naturales (Monserud y Rehfeldt, 1990), esto permite visualizar una homogeneidad en AA de bosques de T. spinosa; y si se compara con otras especies con potencial maderable caso los 17 m de Alnus acuminata Kunth (Reynel el al., 2006), 12,5 de Cinchona officinalis L. (Villar Cabeza el al., 2015), 30 m de Pinus radiata D. Don (Watt el al., 2010; Soto Sánchez, 2019), 18 m de Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham. (Villena Velásquez, 2007), y 14 m de Cupressus macro- carpa Hartw. ex Gord. (Vásquez el al., 2021) cuyas características genéticas y de sitio son mucho más favorables en comparación con los sitios donde crece T. spinosa.

Fig. 2. Grado de correlación de los caracteres morfométricos altura de árbol (AA), largo de fruto (LV), ancho de fruto (AV) y peso de fruto (PV) con los factores edafoclimáticos, donde se puede observar que el color azul en diferentes tonalidades refleja el grado de asociación positiva, el azul intenso altamente significativo cercano a 1, siendo todo lo contrario cercano a 0. Del mismo modo sucede con la tonalidad del rojo, siendo esta asociación negativa. pH, C.E: Salinidad (dS/M), M.O: Materia orgánica (%), P: Fósforo (ppm), K: Potasio (ppm), A: Arena (%), L: Limo (%), Ar: Arcilla (%), CIC: Capacidad de intercambio catiónico, Ca ⁺² : Calcio intercambiable, Mg ⁺² : Magnesio intercambiable, K ⁺ : Potasio, Na ⁺ : Sodio intercambiable, Al ⁺3 + H ⁺ : Acidez intercambiable, SC: Suma de cationes, SB: Suma de bases, SB: Saturación de bases (%), Tmáx: Temperatura máxima, Tmed: Temperatura media, Tmín: Temperatura mínima, PP: Precipitación, HR: Humedad relativa, Alt: Altitud, AA: Altura de árbol, LV: Largo de fruto, AV: Ancho de fruto, PS: Peso de fruto. (*) significativo (p < 0,05).
Fig. 2. Degree of correlation of the morphometric characters tree height (AA), fruit length (LV), fruit width (AV), and fruit weight (PV) with the edaphoclimatic factors, where it can be observed that the different tonalities of blue reflect the degree of positive association, the intense blue highly significant close to 1, being the opposite close to 0. In the same way, it happens with the red tonality being this association negative. pH, S.C: Salinity (dS/M), M. O: Organic matter (%), P: Phosphorus (ppm), K: Potassium (ppm), A: Sand (%), L: Silt (%), Ar: Clay (%), CEC: Cation exchange capacity, Ca ⁺² : Exchangeable calcium, Mg ⁺² : Exchangeable magnesium, K ⁺ : Potassium, Na+: Exchangeable sodium, Al ⁺3 + H ⁺ : Exchangeable acid- ity, SC: Sum of cations, SB: Sum of bases, SB: Base saturation (%), Tmax: Maximum temperature, Tmed: Mean temperature, Tmin: Minimum temperature, PP: Precipitation, RH: Relative humidity, Alt: Altitude, AA: Tree height, LV: Fruit length, AV: Fruit width, PS: Fruit weight. (*) significant (p < 0.05).

Las diferencias estadísticas significativas (p < 0,05) en LV, AV y PV entre los materiales de Magdalena y materiales de diferentes localidades en estudio, fueron superiores, estos resultados son similares a los reportados por Villena y Seminario (2021) y Villena el al. (2019) en materiales de T. spinosa de nueve provincias de Cajamarca, que les permitió definir morfotipos; sin embargo, en poblaciones naturales de Yauyos (Lima) y Huamanga en Ayacucho, se encontraron diferencias significativas entre las variables AV y PV, pero no en LV (Bonilla el al., 2016).

Influencia de los factores edafoclimáticos sobre los caracteres morfométricos.— La elección de un conjunto estándar de propiedades específicas del suelo como indicadores de la calidad, son complejas y varían entre ecosistemas forestales, las propiedades como materia orgánica, la capacidad de suministro de nutrientes, pH, la densidad aparente, la porosidad, pueden ejercer diferentes niveles de influencia en la ponderación en los modelos de índices de calidad (Schoenholtza el al., 2000). Según la correlación de Pearson (p < 0,05) el factor Mg ⁺² presentó un grado de asociación mediana positiva y L una asociación negativa con el carácter AA. Los factores edafológicos K ⁺ y Mg ⁺² mostraron gran asociación con respecto a LV. Pietrzykowski (2010) encontró correlaciones importantes entre las fuentes de nutrientes y los elementos K, Ca y Mg acumulados en la biomasa, afirmando la relación estrecha entre el suelo y la vegetación. En ese sentido, K ⁺ es importante debido a que interviene en la osmo-regulación y actividad enzimática y el Mg ⁺² como constituyente de órganos estructurales y participa en funciones catalizadoras (Maathuis, 2009). Por su parte Anda el al. (2015) y Emamgolizadeh el al. (2015) indican que existe relación entre la disponibilidad de Mg ⁺² y K ⁺ con micronutrientes del suelo, y propiedades químicas como CIC, pH y contenido de arcillas. Para Cajamarca, se reporta que la incorporación de abono aumenta las características de LV de ±2,8 cm, con la aplicación de 5,76 t/ha -1 de guano de isla en bosques naturales de T. spinosa (Acosta Chilcón, 2013).

Se observó una alta asociación de P con respecto al PV. Scott el al. (1992) reportan altas concentraciones de P en flores y frutos, siendo menor en hojas y madera. En tal sentido, P es importante como refiere Fernández (2007) porque forma parte de los compuestos orgánicos en los diferentes procesos metabólicos y reacciones enzimáticas claves, ejerciendo la función de control en los procesos fotosintéticos y metabólicos de carbohidratos, y su intervención en la maduración de los frutos. Se debe mencionar que un compuesto orgánico importante del P es la fitina, que en las semillas ocurren como sales de Ca y Mg del ácido fítico y se procesan durante la conformación de las semillas. Se indica que después de ocurrida la polinización existe un aumento en el transporte de P hacia las semillas jóvenes en desarrollo (Mengel y Kirkby, 2000), otras correlaciones con asociación moderada son K y K ⁺ . Anotaciones de Scott el al. (1992) reportan concentraciones muy altos de K en las flores y frutos. Kayahara el al. (1995) encontraron correlación de K extraíble (-0,56) y (-0,64) del suelo mineral y suelo del bosque respectivamente con el IS de Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg. Siendo K importante debido a que suscita la translocación de fotosintatos recién sintetizados, causando un beneficio en la movilización de las proteínas almacenadas en hojas y tallos, promueve la translocación de compuestos de degradación nitrogenados hacia los granos, aumentando la velocidad de crecimiento (Fairhurst, 1999; Mengel y Kirkby, 2000). Para Cajamarca, se reporta un incremento en el peso de fruto de ±0.86 g con la aplicación de 5,76 t/ha -1 de guano de isla en bosques naturales de T. spinosa (Acosta Chilcón, 2013).

La visión analítica de la CS es sustancialmente explicativa, y supone que los índices biofísicos retenidos en los modelos estadísticos pertinentes reflejan relaciones causales entre los principales factores ecológicos y el indicador de CS evaluado (Shipley, 2002). Considerando que un modelo nos permite realizar una estimación cuantitativa de la variable estudiada, tomando como hipótesis simple, que las condiciones del sitio y del producto forestal son constantes (Gadow el al., 2007). Para el presente estudio se obtuvieron diez modelos lineales con respecto a la LV y PV con factores edáficos. Siendo para LV un modelo de regresión lineal con un factor edáfico (K ⁺ , R 2 =0,56), dos modelos con dos factores edáficos (K ⁺ - Mg ⁺² , R 2 =0,61) y (K ⁺ - A, R 2 =0,79) y un modelo con tres factores (K ⁺ - A - Mg ⁺² , R 2 =0,79).

Para peso de vaina (PV) se obtuvo cuatro modelos de regresión lineal con un factor edáfico (K, R 2 =0,68), (K ⁺ , R 2 =0,67), (HR, R 2 =0,63) y (CE, R 2 =0,61), un modelo con dos factores (AR - K ⁺ , R 2 =0,84), finalmente un modelo con seis factores (pH - P - K - Ar - K ⁺ - HR, R 2 =0,96). Estos resultados son similares a los hallados en Pinus taeda L. donde se encontró que el 74% de la variación en el IS era explica por el modelo que incluía Ca, K y A (Subedi y Fox, 2016), en Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg. Kayahara el al. (1995) encontraron los modelos IS=44,4 - 3,24 (K extraíble) 0,5 con R 2 =0,33, SEE=7,2 para el suelo mineral e IS=32,8 - 0,000021 (K extraíble) 2 con R 2 =0,43, SEE=7,7 para el suelo de bosque, Farrelly el al. (2011) anotaron que pH, P, K, Mg, NO 3 disponibles son indicadores de CS de Picea sitchensis (Bong.) Carr. con R 2 =0,32, SEE=4,19; y otros estudios de CS y propiedades edáficas en especies como Populus tremuloides Michx (Pinno el al., 2009), Picea abies (L.) Karst. (Seynave el al., 2005), Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns y Poggenb. y Pinus pinea L. (Hamel et al., 2004), Pinus brutia Ten., Pinus nigra J.F.Arnold y Cedrus libani A.Rich. (Aertsen el al., 2010). Finalmente se debe mencionar que, las propiedades físicas y químicas, esencialmente basadas en mediciones locales, normalmente crean modelos de IS con una bondad de ajuste de regular a alta, con valores de R 2 que oscilan entre el 50% al 80% (Bontemps y Bouriaud, 2014).

Caracterización de sitio de Tara spinosa.— Tara spinosa en el departamento de Cajamarca se encuentra desde los 1396 a 2904 m snm., con temperaturas de 6,17 a 27,5 °C, con precipitaciones de 394 mm a 1029 mm, humedad relativa entre 58% a 85%. En suelos compuestos por arena de 30% a 54%, limo de 24% a 38%, arcilla 18% a 40%, los mismo que presentan las clases texturales arenosos (A), francos (Fr), francos arenosos (FrA), franco arcillosos (FrAr) hasta suelos pedregosos, con pH neutros a ligeramente alcalinos (6,6 - 7,8), materia orgánica de 0,16 % hasta 2,43 %, fosforo de 1,4 hasta 16,2 ppm, potasio de 40 hasta 172 ppm, con un CIC de 12 hasta 20, con distribución de cationes: Ca ⁺² entre 2,87 a 4,73 meq/100 g, K ⁺ de 0,05 a 0,51 meq/100 g, Na ⁺ entre 0,1 a 0,8 meq/100 g, Al ⁺3 + H ⁺ de 0,0 a 2,2 meq/100 g, con suma de cationes y bases de 11,69 a 20, con una saturación de bases de 77 a 100 % y en suelos muy ligeramente salinos 0,07 a 0,24 C.E (dS/M).

CONCLUSIONES

Los materiales de Magdalena (Cajamarca) superaron significativamente (p < 0,05) en largo, ancho y peso de fruto al resto de materiales de otras localidades. La variable morfológica largo de fruto mostró una alta asociación con los factores K ⁺ , Mg ⁺² y moderada con A, por su parte peso de fruto con HR, P, K, K ⁺ y pH. Asimismo, a través de los modelos lineales se determinó que el largo y el peso del fruto son buenos indicadores de calidad de sitio de Tara spinosa.

A Marco Alexander Zafra Villena por su apoyo en la elaboración del mapa de la localización de la zona de estudio. A Junior Nerio Villena por la adecuación de figuras.

AGRADECIMIENTOS

A Marco Alexander Zafra Villena por su apoyo en la elaboración del mapa de la localización de la zona de estudio. A Junior Nerio Villena por la adecuación de figuras.

BIBLIOGRAFÍA

Acosta Chilcón, G. (2013). Influencia de diferentes dosis de abonos orgánicos en el rendimiento de Caesalpinia spinosa (Molina) Kuntze en la provincia de San Marcos, región Cajamarca. Tesis Pregrado, Universidad Nacional de Cajamarca. Perú         [ Links ].

Aertsen, W., Kint, V., van Orshoven, J., Özkan, K. y Muys, B. (2010). Comparison and ranking of different modelling techniques for prediction of site index in Mediterranean mountain forests. Ecological Modelling 221 (8): 1119-1130. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2010.01.007         [ Links ]

Afif Khouri, E., Cámara Obregón, M. A., Oliveira Prendes, J. A., Gorgoso Varela, J. J. y Canga Líbano, E. (2010). Relationship among soil parameters, tree nutrition and site index of Pinus radiata D. Don in Asturias, NW Spain. Forest Systems 19 (1): 77-88. https://doi.org/10.5424/FS/2010191-01169         [ Links ]

Andenmatten, E. y Letourneau, F. (1998). Curvas de índice de sitio y crecimiento en altura para pino oregón (Pseudotsuga menziesii) (Mirb.) Franco de aplicación en la región andino patagónica de las provincias de Río Negro y Chubut, Argentina. Revista de la Facultad de Agronomía, La Plata 103 (1): 69-75.         [ Links ]

Assmann, E. (1970). Section d: Structure, increment and yield of stands in relation to silvicultural treatment. In the principles of forest yield study. pp. 240-433. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-006658-5.50008-X         [ Links ]

Björklund, H., Parkkinen, A., Hakkari, T., Heikkinen, R. K., Virkkala, R. y Lensu, A. (2020). Predicting valuable forest habitats using an indicator species for biodiversity. Biological Conservation 249: 108682. https://doi.org/10.1016/J.BIOCON.2020.108682         [ Links ]

Bonilla, H., López, A., Carbajal, Y. y Siles, M. (2016). Análisis de variables morfométricas de frutos de “tara” provenientes de Yauyos y Ayacucho para identificar caracteres agromorfológicos de interés. Scientia Agropecuaria 7 (3): 157-164. https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2016.03.01         [ Links ]

Bontemps, J. D. y Bouriaud, O. (2014). Predictive approaches to forest site productivity: recent trends, challenges and future perspectives. Forestry: An International Journal of Forest Research 87 (1): 109-128. https://doi.org/10.1093/FORESTRY/CPT034         [ Links ]

Bueno López, S., Torres Herrera, J. y García, M. (2015). Factores edáficos-fisiográficos y calidad de sitio del Pinus occidentalis Sw. Madera y Bosques 21 (3): 83-93. https://doi.org/10.21829/myb.2015.213458         [ Links ]

Cornejo, E., Pereyra, A., Mares, O., Valencia, S. y Flores, C. (2005). Índice de sitio para Pinus montezumae Lamb. en la región de cd. Hidalgo, Michoacán. Revista Fitotecnia Mexicana 28 (3): 213-219. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61028305%0ACómo         [ Links ]

Cruzado Jacinto, L., Chávez Villavicencio, C. y Charcape Ravelo, M. (2019). Uso y selección de las partes aéreas del algarrobo Prosopis pallida (Fabaceae) por reptiles, aves y mamíferos en Sechura (Piura - Perú). Revista Peruana de Biología 26 (1): 81-86. http://dx.doi.org/10.15381/rpb.v26i1.15417         [ Links ]

Emamgolizadeh, S., Bateni, S. M., Shahsavani, D., Ashrafi, T. y Ghorbani, H. (2015). Estimation of soil cation exchange capacity using genetic expression programming (GEP) and multivariate adaptive regression splines (MARS). Journal of Hydrology 529: 1590-1600. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.08.025         [ Links ]

Fairhurst, T. (1999). Nutrient use efficiency in oil palm: measurement and management. The Planter 75: 173-177. https://agris.fao.org/agris-search/search.do?recordID=MY2000000070         [ Links ]

Farrelly, N., Ní Dhubháin, Á. y Nieuwenhuis, M. (2011). Site index of Sitka spruce (Picea sitchensis) in relation to different measures of site quality in Ireland. Canadian Journal of Forest Research 41 (2): 265-278. https://doi.org/10.1139/X10-203         [ Links ]

Fernández, M. (2007). Fósforo: amigo o enemigo. ICIDCA 2: 50-57. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=223114970009%0ACómo         [ Links ]

Ferre, M. E. (2019). Fundamentos estadísticos para investigación, introducción a R: Modelos de regresión. Universidad de Murcia, España, 69 pp.         [ Links ]

Ferreira, D. F. (2011). Sisvar: a computer statistical analysis system. Ciência e Agrotecnologia 35 (6): 1039-1042. https://doi.org/10.1590/S1413-70542011000600001         [ Links ]

Gadow, K., Sánchez Orois, S. y Álvarez González, J. G. (2007). Estructura y crecimiento del bosque. IUFRO World Series 12, 242 p. http://www.iww.forst.unigoettingen.de/doc/kgadow/lit/kvgestructura_y_crecimiento_del_bosque.pdf         [ Links ]

Gagnon, E., Bruneau, A., Hughes, C. E., de Queiroz, L. y Lewis, G. P. (2016). A new generic system for the pantropical Caesalpinia group (Leguminosae). PhytoKeys 71: 1-160. https://doi.org/10.3897/phytokeys.71.9203         [ Links ]

García Aguilar, J. Á., Velasco Velasco, V., Rodríguez Ortiz, G. y Enríquez del Valle, J. (2017). Influence of site index on the growth of Pinus patula Schltdl. et Cham. plantations. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 8 (44): 132-154. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-11322017000600132&lng=en&nrm=iso&tlng=en         [ Links ]

Gonda, H. y MacAndrews, M. (2001). El largo de las acículas como indicador de la calidad de sitio en plantaciones de pino ponderosa en Neuquén: Altura-diámetro, volumen total sin corteza, calidad de sitio en base al largo de entrenudos o acículas, productividad para densidades variables. Ficha Técnica. CIEFAP - Patagonia Forestal VIII (1): 7-10.         [ Links ]

Hamel, B., Bélanger, N. y Paré, D. (2004). Productivity of black spruce and Jack pine stands in Quebec as related to climate, site biological features and soil properties. Forest Ecology and Management 191 (1-3): 239-51. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2003.12.004         [ Links ]

Hargreaves, A. L., Germain, R. M., Bontrager, M., Persi, J. y Angert, A. L. (2020). Local adaptation to biotic interactions: a meta-analysis across latitudes. The American Naturalist 195 (3): 395-411. https://doi.org/doi: 10.1086/707323         [ Links ]

Herrera, B. y Alvarado, A. (1998). Calidad de sitio y factores ambientales en bosques de Centro América. Agronomía Costarricense 22 (1): 99-117.         [ Links ]

Interián Ku, V. M., Vaquera Huerta, H., Valdez Hernández, J. I., García Moya, E., Romero Manzanares, A. y Borja De La Rosa, A. (2014). Influencia de factores morfológicos y ambientales sobre el crecimiento en diámetro de Caesalpinia gaumeri Greenm en un bosque tropical caducifolio, en México. Revista Chapingo, Serie Ciencias Forestales y del Ambiente 20 (3): 255-270. https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2013.05.018         [ Links ]

Iturre, M. y Araujo, P. (2006). Crecimiento y producción del rodal regular. Serie didáctica N°. 23. Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Nacional de Santiago del Estero. 76 pp.         [ Links ]

Kayahara, G. J., Carter, R. E. y Klinka, K. (1995). Site index of western hemlock (Tsuga heterophylla) in relation to soil nutrient and foliar chemical measures. Forest Ecology and Management 74 (1-3): 161-169. https://doi.org/10.1016/0378-1127(94)03493-G         [ Links ]

LeBauer, D. y Treseder, K. K. (2008). Nitrogen limitation of net primary productivity in terrestrial ecosystems is globally distributed. Ecology 89 (2): 371-379. https://doi.org/10.1890/06-2057.1         [ Links ]

López, J. (2013). Identificación de zonas aptas para la recuperación del bosque de alta montaña del estado de México. Tesis Magister. Universidad Autónoma del Estado de México.         [ Links ]

López, J. y Valles, A. (2009). Modelos para la estimación del índice de sitio para Pinus durangensis Martínez en San Dimas, Durango. Ciencia Forestal en México 34 (105): 185-196.         [ Links ]

Louw, J. H. y Scholes, M. C. (2006). Site index functions using site descriptors for Pinus patula plantations in South Africa. Forest Ecology and Management 225: 94-103. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005.12.048         [ Links ]

Maathuis, F. J. (2009). Physiological functions of mineral macronutrients. Current Opinion in Plant Biology 12 (3): 250-258. https://doi.org/10.1016/j.pbi.2009.04.003         [ Links ]

Martínez Salvador, M., Valdez Cepeda, R. y García Pompa, M. (2013). Influencia de variables físicas en la productividad de Pinus arizonica y Pinus engelmannii en el Sur de Chihuahua, México. Madera y Bosques 19 (3): 35-49. https://doi.org/10.21829/myb.2013.193326         [ Links ]

McDonald, P. M., Skinner, C. N. y Fiddler, G. O. (1991). Ponderosa pine needle length: an early indicator of release treatment effectiveness. Canadian Journal of Forest Research 22: 761-764. https://doi.org/https://doi.org/10.1139/x92-103         [ Links ]

Meinzer, F. C. (2003). Functional convergence in plant responses to the environment. Oecologia 134: 1-11.         [ Links ]

Mendoza, R. y Espinoza, A. (2017). Guía técnica para muestreo de suelos. Universidad Nacional Agraria (UNA), y el programa de Agricultura, Suelo y Agua (ASA), financiado por la Fundación Haward Buffett (HGBF) y ejecutado por el Catholic Relief Services (CRS) Managua, Nicaragua. 56 pp. http://repositorio.una.edu.ni/3613/1/P33M539.pdf         [ Links ]

Mengel, K. y Kirkby, E. (2000). Principios de nutrición vegetal (4 Ed. (1 E). Instituto Internacional de la Potasa, Basilea, Suiza. 597 pp.         [ Links ]

Ministerio de Agricultura y Riego (MINAGRI). (2019). Producción y comercio de la tara en el Perú. http://www.siicex.gob.pe/siicex/documentosportal/alertas/documento/doc/168510289radF57F7.pdf         [ Links ]

Monserud, R. A. y Rehfeldt, G. E. (1990). Genetic and environmental components of variation of site index in Inland Douglas-Fir. Forest Science 36 (1): 1-9. https://academic.oup.com/forestscience/article-abstract/36/1/1/4642527         [ Links ]

Montero Mata, M. (1999). Factores de sitio que influyen en el crecimiento de Tectona grandis L. F. y Bombacopsis quinata (Jacq.) Dugand, en Costa Rica. Tesis Magister. Universidad Autras de Chile. Valdivia. Chile.         [ Links ]

Pietrzykowski, M. (2010). Scots pine (Pinus sylvestris L.) ecosystem macronutrients budget on reclaimed mine sites-stand trees supply and stability. Natural Science 2 (6): 590-599. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.4236/ns.2010.26074         [ Links ]

Pinno, B. D., Paré, D., Guindon, L. y Bélanger, N. (2009). Predicting productivity of trembling aspen in the Boreal Shield ecozone of Quebec using different sources of soil and site information. Forest Ecology and Management 257 (3): 782-789. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.09.058         [ Links ]

Rehfeldt, G. E. (1995). Genetic variation, climate models and the ecological genetics of Larix occidentalis. Forest Ecology and Management 78 (1-3): 21-37. https://doi.org/10.1016/0378-1127(95)03602-4         [ Links ]

Reynel, C., Pennington, T. D., Pennington, R. T., Marcelo, J. y Daza, A. (2006). Árboles útiles del Ande peruano: una guía de identificación, ecología y propagación de las especies de la Sierra y los Bosques Montanos en el Perú. Herbario de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional Agraria - La Molina, Royal Botanic Gardens Kew, Royal Botanic Gardens Edinburgh, APRODES. 463 pp.         [ Links ]

Schoenholtza, S. H., Miegroetb, H. Van. y Burger, J. A. (2000). A review of chemical and physical properties as indicators of forest soil quality: challenges and opportunities. Forest Ecology and Management 138: 335-356. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0378-1127(00)00423-0         [ Links ]

Scott, D. A., Proctor, J. y Thompson, J. (1992). Ecological studies on a lowland evergreen rain forest on Maraca Island, Roraima, Brazil. II. Litter and nutrient cycling. Journal of Ecology 80 (4): 705-717. https://doi.org/https://doi.org/10.2307/2260861         [ Links ]

Seynave, I., Gégout, J. C., Hervé, J. C., Dhôte, J. F., Drapier, J., Bruno, E. y Dumé, G. (2005). Picea abies site index prediction by environmental factors and understorey vegetation: A two-scale approach based on survey databases. Canadian Journal of Forest Research 35 (7): 1669-1678. https://doi.org/10.1139/x05-088         [ Links ]

Shipley, B. (2002). Cause and correlation in Biology: A user’s guide to path analysis, structural equations and causal inference. Cambridge University Press, 317 pp. https://doi.org/doi:10.1017/CBO9780511605949         [ Links ]

Singh, K. (2013). Estimating potential productivity of forests (Chapter 14). In Capacity building for the planning, assessment and systematic observations of forests. In Environmental Science and Ingeniering. https://ibook.pub/estimating-potential-productivity-of-forests.html         [ Links ]

Skovsgaard, J. P. y Vanclay, J. K. (2008). Forest site productivity: a review of the evolution of dendrometric concepts for even-aged stands. Forestry: An International Journal of Forest Research 81 (1): 13-31. https://doi.org/10.1093/FORESTRY/CPM041         [ Links ]

Soto Sánchez, S. (2019). Influencia de la calidad de sitio en la producción maderable del Pinus radiata D. Don, en el parque forestal Cumbe Mayo, Cajamarca. Tesis Magister. Universidad Nacional de Cajamarca. Cajamarca. Perú         [ Links ].

Squillace, A. E. y Silen, R. R. (1962). Racial variation in ponderosa pine. Forest Science-Monograph 2: 1-26.         [ Links ]

Subedi, S. y Fox, T. (2016). Predicting loblolly pine site index from soil properties using partial least-squares regression. Forest Science 62 (4): 449-456. https://doi.org/10.5849/FORSCI.15-127         [ Links ]

Ugarte Guerra, L. y Domínguez Torrejón, G. (2010). Índice de sitio (IS) de Calycophyllum spruceanum Benth. en relación con la altura dominante del rodal en ensayos de plantación en la cuenca del Aguytía, Ucayali, Perú. Ecología Aplicada 9 (2): 101-111.         [ Links ]

Vallejos Barra, O. (1996). Productividad y relaciones del índice de sitio con variables fisiográficas, edafoclimáticas y foliares para Tectona grandis L.F., Bombacopsis quinatum (Jacq.) Dugand y Gmelina arborea Roxb. en Costa Rica. Tesis Doctoral. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza. Costa Rica.         [ Links ]

Vargas Larreta, B., Álvarez González, J. G., Corral Rivas, J. J. y Aguirre Calderón, Ó. (2010). Construcción de curvas dinámicas de índices de sitio para Pinus cooperi Blanco. Revista Fitotecnia Mexicana 33 (4): 343-351.         [ Links ]

Vásquez, H. V., Valqui, L., Bobadilla, L. G., Arbizu, C. I., Alegre, J. C. y Maicelo, J. L. (2021). Influence of arboreal components on the physical-chemical characteristics of the soil under four silvopastoral systems in northeastern Peru. Heliyon 7 (8): e07725. https://doi.org/10.1016/J.HELIYON.2021.E07725         [ Links ]

Vásquez, W. y Ugalde, L. (1995). Rendimiento y calidad de sitio para Gmelina arborea, Tectona grandis, Bombacopsis quinatum y Pinus caribaea en Guanacaste. Informe Técnico. En: Serie Técnica N° 256. Turrialba. Costa Rica. CATIE, 33 pp.         [ Links ]

Villar Cabeza, M., Marcelo Bazán, F. y Vaselli, R. (2015). Calidad de sitio de la Cinchona officinalis L. In Estudio silvicultural de la Cinchona officinalis L. (pp. 123-155). Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), Cajamarca. Perú         [ Links ].

Villena, J. J. y Seminario, J. (2021). Origen y domesticación de Tara spinosa (Legu- minosae, Caesalpinioideae). Lilloa 58 (2): 131-159. https://doi.org/10.30550/j.lil/2021.58.2/2021.11.14         [ Links ]

Villena, J. J., Seminario, J. F. y Valderrama, M. (2019). Variabilidad morfológica de la “tara” Caesalpinia spinosa (Molina.) Kuntze (Fabaceae), en poblaciones naturales de Cajamarca: descriptores de fruto y semilla. Arnaldoa 26 (2): 555-574.         [ Links ]

Villena Velásquez, J. J. (2007). Determinación de la calidad de sitio para Pinus patula en la Cooperativa Atahualpa Jerusalén Granja Porcón - Cajamarca. Tesis Pregrado. Universidad Nacional de Cajamarca, Perú         [ Links ].

Wang, S., Wang, X. y Ouyang, Z. (2012). Effects of land use, climate, topography and soil properties on regional soil organic carbon and total nitrogen in the Upstream Watershed of Miyun Reservoir, North China. Journal of Environmental Sciences 24 (3): 387-395. https://doi.org/10.1016/S1001-0742(11)60789-4         [ Links ]

Watt, M. S., Palmer, D. J., Kimberley, M. O., Höck, B. K., Payn, T. W. y Lowe, D. J. (2010). Development of models to predict Pinus radiata productivity throughout New Zealand. Canadian Journal of Forest Research 40 (3): 488-499. https://doi.org/10.1139/X09-207         [ Links ]