Estimación de la fitomasa forrajera de especies arbustivas típicas del clima mediterráneo árido chileno mediante análisis multicriterio

La relación entre fitomasa forrajera (MS) y variables morfológicas es determinada mediante regresiones logaritmicas cuadráticas para seis especies del matorral semiárido de la IV Región de Chile. Las especies determinadas fueron Adesmia microphylla (Hook. el Arn.) (R2=0,932). Atriplex repanda (Phil. ) (R2=0,994), Bridgesia incisifolia (Bert. ex Cambess) (R2=0,942), Flourensia thurifera(Mol.) DC. (R2=0,970), Gutierrezia resinosa(Hook. etArn.) Blacke. (R2=0,943) y Oxalis gigantea (Darn.) (R2=0,987). El modelo propuesto muestra un buen ajuste general para un conjunto de especies altamente variable tanto taxonómica como ecológicamente por la que podemos suponer que es generalizable. Esta metodología permite simplificar el proceso previo computacional usando un solo tipo de ecuación general independiente de la especie. Las diferencias entre especies vendrían dadas por los diferentes coeficientes de la misma ecuación: log(MS)= E log(X,)+ r [log(X,)]2 + EE1log(X,)*log(X.) +E E,[log(x,)]2"log(x,) +E E1log(X.)*[log(X )]2

Estimación de la fitomasa forrajera de especies arbustivas típicas del clima mediterráneo árido chileno mediante análisis multicriterio

La relación entre fitomasa forrajera (MS) y variables morfológicas es determinada mediante regresiones logaritmicas cuadráticas para seis especies del matorral semiárido de la IV Región de Chile. Las especies determinadas fueron Adesmia microphylla (Hook. el Arn.) (R2=0,932). Atriplex repanda (Phil. ) (R2=0,994), Bridgesia incisifolia (Bert. ex Cambess) (R2=0,942), Flourensia thurifera(Mol.) DC. (R2=0,970), Gutierrezia resinosa(Hook. etArn.) Blacke. (R2=0,943) y Oxalis gigantea (Darn.) (R2=0,987). El modelo propuesto muestra un buen ajuste general para un conjunto de especies altamente variable tanto taxonómica como ecológicamente por la que podemos suponer que es generalizable. Esta metodología permite simplificar el proceso previo computacional usando un solo tipo de ecuación general independiente de la especie. Las diferencias entre especies vendrían dadas por los diferentes coeficientes de la misma ecuación: log(MS)= E log(X,)+ r [log(X,)]2 + EE1log(X,)*log(X.) +E E,[log(x,)]2"log(x,) +E E1log(X.)*[log(X )]2

Physiological, biochemical, and anatomical responses of Araucaria araucana seedlings to controlled water restriction

Water stress triggers acclimation responses and can damage plants, which varies by species and stress levels. Ongoing climate change is projected to result in longer and more intense water stress conditions leading to an alarming increase in drought-induced forest decline. The aim of this study was to evaluate the physiological responses of leaves and stem wood anatomy from Araucaria araucana pot-grown three-year old seedlings, a conifer tree from northwestern Patagonia. Plants were subjected to moderate and severe water restriction regimes and compared to well-watered controls. Severe water stress reduced relative leaf water content and triggered an accumulation of free proline in leaves, regardless of age. Epicuticular wax extrusions increased in apical leaf stomata while photosynthetic pigments decreased, resulting in differential oxidative damage. The concentration of phenolic compounds was not affected by water restrictions. Plants exposed to restricted water regimes showed diminished middle leaf biomass and expansion (~60% of total leaves), increased stem wood density, and experienced 7% and 30% mortality rates under moderate and severe water stress, respectively. Our findings suggest that under moderate water stress, analogous to short-term droughts, A. araucana seedlings activate physiological mechanisms that allow them to withstand short periods of drought, while more severe water stress and longer droughts can be severely harmful.Fil: Papú, Sofía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Berli, Federico Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Biología Agrícola de Mendoza. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Biología Agrícola de Mendoza; ArgentinaFil: Piccoli, Patricia Noemí. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Biología Agrícola de Mendoza. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Biología Agrícola de Mendoza; ArgentinaFil: Patón Domínguez, Daniel. Universidad de Extremadura; EspañaFil: Ortega Rodriguez, D. R.. Universidade de Sao Paulo; BrasilFil: Roig Junent, Fidel Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentin