INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

SECRETARÍA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO

CIIDIR IPN UNIDAD DURANGO

INFORME TÉCNICO FINAL DEL PROYECTO

ESTUDIO ESPACIAL DEL COMPLEJO CHAPULÍN EN PASTIZALES DE DURANGO

CLAVE 20060382

DIRECTOR DEL PROYECTO

ISAIAS CHAIREZ HERNÁNDEZ

Resumen

Se realizó un muestreo de la densidad poblacional de chapulines en 35 sitios de muestreo de Junio a Noviembre del 2006 en área de pastizales en Durango México. Se obtuvieron imágenes de satélite de altitud, pendiente, promedios anuales de temperatura y precipitación, índice normal de vegetación, tipo de vegetación, % de herbáceas, % suelo desnudo y tipo de suelo para relacionarlas con la densidad de chapulines. Se llevo a cabo un análisis de correlación entre las especies mas abundantes Phoetaliotes nebrascensis, Melanoplus lakinus y Boopedon nubilum con las variables: altitud, pendiente, temperatura, precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo desnudo. Los resultados mostraron correlación significativa de M. lakinus con índice de vegetación, precipitación y tipo de vegetación, B. nubilum mostró correlación significativa con índice de vegetación y suelo desnudo y P. nebrascensis con índice de vegetación, suelo desnudo y % de herbáceas. Un análisis de regresión por pasos se llevó a cabo tomando al chapulín como variable dependiente y a los factores ecológicos como variables independientes. Los resultados de la regresión para M. lakinus fueron: R=0.82, F(4,27)=14.13 y P=0.000002 y las B’s significativas fueron índice de vegetación, vegetación, altitud y precipitación. Los resultados de B. nubilum fueron: R=0.798, F(5,28)=9.86 y P=0.000016 y los B's significativos fueron índice de vegetación, vegetación, altitud, precipitación y suelo desnudo. Finamente los resultados de P. nebrascensis fueron: R=0.88, F(6,27)=16.06, P=0.0000001 los B's significativos fueron índice de vegetación, altitud, vegetación, precipitación, %de herbáceas y tipo de suelo. De lo anterior se puede notar que las tres especies de chapulines son influenciadas básicamente por índice de vegetación, tipo de vegetación altitud y precipitación.

Palabras clave: chapulín, regresión por pasos, índice de vegetación

Introducción

La densidad población de chapulines varía en los pastizales de acuerdo a las

condiciones de topografía, tipo de pastizales, clima y suelo y esta densidad puede ser

baja o alta y en algunas ocasiones puede llegar a poblaciones extremas que pueden

causar daños a cultivos y pastizales. Los primeros estudios encontraron relación entre

calor, clima seco y número de chapulines (Riley, 1877, 1891) y también se hicieron

intentos de relacionar el número de chapulines con incendios, manchas solares,

temblores y actividades volcánicas con correlación no significativa (USEC 1883,

Criddle 1932). Estudios mas recientes han relacionado la topografía, vegetación, clima

y suelo con la densidad poblacional de chapulines.

Topografía

En esta área Zamietz et. al (2005) realizaron un estudio con la especie

Melanoplus sanguinipes en un gradiente de altitud en laboratorio en California y

encontraron que la movilidad y reposo están determinado por la altitud de origen de los

padres y no por las temperaturas de los tratamientos, a mayor altitud los individuos

tienden a incrementar la temperatura del cuerpo por medio de la movilidad y también

incrementan el reposo.

Vegetación

En relación a la vegetación se han realizado varios estudios, por ejemplo

Capinera y Sechrist (1982) realizaron muestreos de composición de planta y del

complejo chapulín en el rancho de las planicies centrales de los Estados Unidos en el

Noroeste de Colorado y encontraron que el número total de chapulines estaba

significativamente relacionado con pastos de alto contenido de biomasa (sin pastoreo o

con bajo pastoreo), mientras el numero de chapulines de la subfamilia Oedipodinae era

significativamente alto en pastizales de baja biomasa (Pastoreo alto o moderado). El

número de fitófilos en la subfamilia Gomphocerinae y Catantopinae estaban

correlacionados positivamente con pastos y arbustos mientras que el número de deofilos

estaban correlacionados negativamente con los componentes de biomasa. La vegetación

dominante de pastos cortos fue Bouteloua gracilis (H. B. K.) Lag., Buchloe dactyloides

(Nutt.) Engelm. Los pastos predominantes medianos fueron Agropyron smithii Rydb.,

Stipa comata Trin., Sporobolus cryptandrus (Torr.) A. Gray. La única hierba fué Carex

eleocharis Bailey. Los arbustos fueron Sphaeralcea occinea (Pursh), Artemisa frigida

Wild., trigononum effesum Nutt., Telesperma sp. y Cryptantha minima Rydb. Las

malezas dominantes fueron Opuntia polycanthe Haw., Xanthocephalum sarothrae

(Pursh) Brito. y Rugby y Atriplex canascens (Pursh) Nutt. Además, Nerney (1957)

encontró que los habitats preferidos de las especies de chapulín que causan daño estaban

asociados con tierras pobres de pastizales dominadas por un bajo crecimiento de maleza

y las poblaciones de chapulín se incrementaban en los años con precipitación normal o

arriba de lo normal y disminuía en temporada de sequía. De las especies de chapulín en

este estudio se encontraron referencias que indican que; B. nubilum consume grandes

cantidades de blue grama un análisis de las heces fecales reveló que el 57 % consistía de

Bouteloua gracilis (17%), Buchloe dactyloides (9%), Leptoloma cognatum (8%),

bristlegrass 6%, Scleropogon brevifolius 3% y el resto de Bouteloua hirsuta en la

estación de agricultura experimental de North plate Nebrasca (Pfadt, 1997a), P.

nebrascensis se alimenta exclusivamente de pastos y se alimenta principalmente de

Schizachyrium scoparium, Andropogon gerardii y Poa pratensis en los pastizales altos

y en las praderas mixtas se alimenta principalmente de Pascopyrum (Agropyron) smithii

(Pfadt, 1994) y M. lakinus se alimenta principalmente de la familia de Chenopodiaceae,

plantas nativas que incluyen a la especie Atriplex sp. (saltbush) y probablemente otro

genero en esta familia. Las especies nativas hospederas prevalecen en los pastizales y

áreas de arbustos y sostiene pequeñas poblaciones. Se ha encontrado que también se

alimentan de Kochia scoparia y Salsola iberica (Pfadt, 1997b).

Clima

Con respecto al clima varios estudios se han realizado. De acuerdo a Rodell

(1977), la temperatura y la precipitación son considerados los componentes más

importantes que modifican la dinámica poblacional de los chapulines, la temperatura

determina las tazas de desarrollo, oviposición y eclosión en particular esta última esta en

función de la acumulación de unidades calor y la precipitación que esta relacionada con

la humedad del suelo esta relacionada con el desarrollo del embrión y tiene efecto sobre

la cantidad y calidad de las plantas que consumen las ninfas y los adultos. También la

precipitación y la humedad tienen influencia en la mortalidad de los chapulines.

Suelo

Se han llevado a cabo importantes investigaciones para conocer la relación entre

el suelo y el comportamiento del chapulín. Por ejemplo: Edwards (1965), realizo un

experimento con tres diferentes tipos de suelo; arena, limo y arcilla y tres niveles de

humedad; saturada, intermedia y seca para determinar la preferencia de la hembra de

Melanoplus sanguinipes (Fabricius) para la oviposición cuando se le da a escoger

libremente. La hembra prefirió el suelo arenoso y húmedo a todos los otros sitios y evito

los suelos completamente secos. Cuando se le ofrecían los suelos sin humedad la

hembra prefirió los suelos arenosos a suelos finos. En otra orden de ideas Coffin y

Lauenroth (1994) encontraron que la textura de el suelo era muy importante para la

recuperación de Bouteloua gracilis que es una gramínea relacionada con ciertas

especies de chapulín. La recuperación fue más rápida cuando el suelo contenía mayor

contenido de sal. Esto indica que la población del chapulín está relacionada al suelo a

través de esta gramínea

Se han realizado numerosos estudios descriptivos para relacionar los factores

ecológicos con la población de chapulín y algunos utilizando la regresión lineal por

pasos. Por ejemplo Skinner y Child, (2000) utilizaron la regresión múltiple por pasos

para ver cuales variables de clima y suelo explicaban, mejor la población de chapulín y

encontraron que el contenido de arcilla, materia orgánica, salinidad, tres temperaturas

promedio de meses y cuatro precipitaciones promedio de meses eran los que mas

variaban la población de chapulín . También, Capinera y Horton (1989) Realizaron un

estudio en Montana Wyoming Colorado Y New méxico y utilizaron análisis de

correlación y regresión tomando como variable dependiente a nivel de infestación de

chapulines y como variables independientes temperatura y precipitaciones de Abril,

Mayo, Junio, Julio y Agosto y Septiembre del año pasado y media de tres años de

Mayo, Junio, Julio y Agosto, Calor/precipitación y número de hectáreas con insecticida

el mismo año el año pasado y el número de hace dos años. Los resultados mostraron que

los niveles de infestación estaba relacionadas temperaturas promedios de tres años de

Julio y Agosto en Montana y Agosto. Se encontraron términos significativos en la

regresión para Colorado y New Mexico que relacionaban la infestación de chapulines

con calor/precipitación de primavera y verano

La influencia de los factores ecológicos en la abundancia de los chapulines ha

sido reconocida y estudiada por muchos estudios, a pesar de eso las relaciones e

interacciones no han sido bien entendidas y pueden implicar interacciones muy

complejas. El objetivo de este estudio es relacionar geográficamente la densidad

población de las tres especies mas abundantes de chapulines P. nebrascensis, M.

lakinus y B. nubilum con las variables longitud, latitud, altitud, pendiente, temperatura,

precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo

desnudo utilizando el análisis de correlación y la regresión múltiple por pasos.

Materiales y métodos

El estudio se realizó en la zona denominada los Pastizales del estado de Durango

la cual comprende los municipios de Durango, Canatlán, Panuco de Coronado, Gpe.

Victoria, Nombre de Dios, Vicente Guerrero, Poanas, San Juan del Rió, Rodeo, San

Pedro del Gallo, San Luís del Cordero, Nazas y parte de Peñón Blanco, estos

municipios están localizados en la latitud (23.916°, 25.983°) y longitud (-104.997°, -

104.010°) aproximadamente. Se establecieron en los pastizales del área de estudio 35

sitios de muestreo (Figura 1. y Tabla 1.) es decir un sitio cada 20 Km. que es lo

recomendado por la USDA (United States Department of Agriculture, “Departamento

de Agricultura de Estados Unidos”). En cada uno de estos, se realizo una línea Canfield

y un muestreo cada 15 días a partir del mes de Junio hasta Noviembre del 2006 que es

desde que eclosiona el huevo hasta que muere el chapulín, y donde se midieron las

siguientes variables:

Figura 1. Distribución geográfica de los sitios de muestreo de los sitios de muestreo en

los pastizales del estado de Durango

Chapulín

En cada sitio y fecha de muestreo se realizaron 80 barridos a paso lento con red

entomológica con un diámetro de 50 cm., los chapulines colectados se guardaron en

frascos de plástico de 250 ml. con un contenido de alcohol y agua al 70% y 30%

respectivamente. Los ejemplares capturados se clasificaron y cuantificaron por especie

utilizando las claves de Capinera y Sechrist (1982) y Richman et al. (1993) las especies

más abundantes se clasificaron y cuantificaron por etapa ninfal utilizando el criterio de

la forma y longitud de las alas (Cushing, 2000).

Topografía

En cada sitio de muestreo se determinó la altitud, longitud y latitud por medio de

un geoposicionador satelital (GARMIN, eTrex personal navigator, 2000).

Se obtuvieron del sitio de Internet http://conabioweb.conabio.gob.mx/ los mapas

vectoriales de la República Mexicana de tipo de suelo (SEMARNAP, Subsecretaria de

Recursos Naturales 1998), tipo de vegetación (Comisión Nacional para el Conocimiento

y Uso de Biodiversidad, CONABIO 1999). , isotermas (García y CONABIO 1998) y

precipitación total anual (García y CONABIO 1998), la escala del mapa de tipo de suelo

fue de 1:4 000 000 y el resto de 1:1 000 000. La proyección de los mapas fue Cónica

conforme de Lambert con el Datum de Norte America de 1927 NAD27 y el elipsoide

Clarke 1886 estos archivos tenían un formato SHP, posteriormente se importaron a

IDRISI utilizando el comando SHAPEIDR y los archivos quedaron en formato vector

de IDRISI y luego se trasformaron a un archivo raster. Posteriormente se llevo a cabo

la transformación a la proyección UTM y con la opción WINDOW se seleccionó el área

de estudio (Mapas 1, 2, 3 y 4). En cada sitio se realizó una línea Canfield en el mes de

Septiembre para medir la frecuencia y cobertura de cada especie vegetal.

Se obtuvieron del sitio de Internet http://glcf.umiacs.umd.edu/ los mapas de

índice de vegetación, porcentaje herbáceas y suelo desnudo estos dos últimos mapas se

generaron usando imágenes MODIS con el algoritmo de campos de vegetación

continua.de cada mes de 500 metros de resolución con el propósito de eliminar las

nubes y las sombras de las nubes (Hansen, 2003, 2002, 2002(a) ). Estos últimos dos

mapas tienen una proyección de Goode´s Homolosine sphere con una elipsoide de

esfera de radio 6370997 metros y como Datum la esfera. Estos archivos tenían un

formato TIF y se utilizo el comando TIFIDRISI para importarlo (mapa de

Norteamérica), con la opción WINDOW se seleccionó el área de estudio y luego

tomando como base un mapa del estado de Durango con la proyección UTM se

escogieron los puntos de las cortinas de las presas Guadalupe Victoria, Santiaguillo, Las

Palomas, Peña del Águila y el Palmito se aplico otra transformación de corrección

utilizando el comando RESAMPLE (Mapas 5 y 6).

El mapa de índice de vegetación de 250 metros de resolución se formo al tomar

la diferencia de la banda cerca de infrarrojo (detecta la forma de la planta) y del rojo (lo

absorbe la clorofila) entre la suma de ellos por 200 mas 50 y se usaron 16 días continuos

con el fin de eliminar las nubes. Este archivo tenía una proyección Alber´s Equal Area

Conic Conformal el elipsoide fué el WGS 1984 y el DATUM fue la esfera de 6370997

metros de radio y estaba en formato TIF, fue importado utilizando el comando

TIFIDRISI con la opción WINDOW se seleccionó el área de estudio, despues se

transformo a la proyección UTM y luego tomando como base un mapa de Durango con

la proyección UTM se escogieron los puntos de las cortinas de las presas Guadalupe

Victoria, Santiaguillo, Las Palomas, Peña del Águila y el Palmito se aplico otra

transformación de corrección utilizando el comando RESAMPLE (Mapa 7).

Finalmente del sitio http://www.ngdc.noaa.gov/ se bajo el mapa de elevación del

área de estudio y utilizando los comandos EXPAND y CONTRACT se logró que todos

los mapas tuvieran una resolución de 150x300 pixeles dado que el área de estudio esta

en la latitud (24.0478947, 26.0035961) y longitud (-104.9476515, -103.997292) cada

píxel en los renglones es de 0.006519 grados de latitud y en las columnas de 0,006335

grados de longitud (Mapa 8).

Mapa 1 Tipo de vegetación, Mapa 2 Tipo de suelo, Mapa 3 Isoyetas, Mapa 4 Isotermas,

Mapa 5 Porcentaje de suelo desnudo, Mapa 6 Porcentaje de herbáceas,

Mapa 7 Índice de vegetación y Mapa 8 Altitud.

De los 35 sitios de muestreo se obtuvieron los datos del número de chapulines

capturados para cada sitio para las tres especies de mayor abundancia Phoetaliotes

nebrascensis, Melanoplus lakinus y Boopedon nubilum para la etapa 4ª 5ª y adulta,

longitud (grados), latitud (grados), altitud (m.), pendiente (porcentaje), temperatura

(°C), precipitación (mm.), tipo de vegetación (6=Bosque, 5=Agricultura, 4=Pastizal

mediano, 3=Pastizal amacollado y halófilo 2=Arbusto mediano, 1=Arbusto bajo y

0=Ciudades y cuerpos de agua), tipo de suelo (0=Ciudades y cuerpos de agua,

Rendzina=1, Feozem=2, Litosol=3, Fluvisol=4, Castañozem=5, Regosol=6, Vertisol=7,

PLanosol=8, Xerosol=9, Solonchartico=10, Yermosol=11, Chernozem=12,

Cambisol=13 y Luvisol=14), índice de vegetación )(20050rcirci

+−

+ (ci=cerca del

infrarrojo r=rojo), % herbaceas y % desuelo desnudo para cada uno de los sitios (Tabla

1).

Posteriormente se realizo un análisis de correlación y después un análisis de

regresión por pasos el cual consiste en incluir las variables independientes en la

regresión de tal manera que se incremente de manera significativa el coeficiente de

correlación de ajuste con respecto al anterior y se disminuya la probabilidad de error.

La variable independiente fue el número de chapulines capturados de las especies

Phoetaliotes nebrascensis, Melanoplus lakinus and Boopedon nubilum para la etapa 4ª

5ª y adulta y las variables dependientes fueron: altitud, pendiente, temperatura,

precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo

desnudo.

Este tipo de análisis se utiliza cuando se dispone de un conjunto grande de

posibles variables independientes, una primera pregunta es saber si todas las variables

deben de entrar en el modelo de regresión y, en caso negativo, se quiere saber que

variables deben entrar y que variables no deben entrar en el modelo de regresión.

Intuitivamente parece bueno introducir en el modelo todas las variables independientes

significativas, según el contraste individual de la t al ajustar el modelo con todas las

variables posibles. Pero este procedimiento no es adecuado porque en la varianza del

modelo 1−− kn

SCR influye el número k de variables del modelo, así como la Var ( )iα̂

crece al aumentar el número de variables independientes. Además puede haber

problemas de multicolinealidad cuando hay muchas variables independientes. Bajo la

hipótesis de que la relación entre las variables independientes y la variable dependiente

es lineal existen procedimientos “paso a paso” (setpwise) que permiten elegir el

subconjunto de variables independientes que deben estar en el modelo. El

procedimiento Eliminación progresiva (Backward Stepwise Regression), empieza con

todas las variables independientes y en cada etapa se elimina la variable menos

influyente según el contraste individual de la t (o de F) hasta una cierto criterio de

selección.

El procedimiento de eliminación progresiva tiene los inconvenientes de necesitar

mucha capacidad de cálculo si k es grande y llevar a problemas de multicolinealidad si

las variables están relacionadas. Tiene la ventaja de no eliminar variables significativas.

El procedimiento introducción progresiva (Fordward Stepwise Regression).

Este algoritmo funciona de forma inversa que el anterior, parte del modelo sin ninguna

variable independiente y en cada etapa se introduce la más significativa hasta un cierto

criterio de selección.

El procedimiento de introducción progresiva tiene la ventaja respecto al anterior

de necesitar menos cálculo, pero presenta dos graves inconvenientes, el primero, que

pueden aparecer errores de especificación porque las variables introducidas permanecen

en el modelo aunque el algoritmo en pasos sucesivos introduzca nuevas variables que

aportan la información de las primeras. Se escogió este último algoritmo por utilizar

menos cálculo y por que va introduciendo al modelo las variables independientes en

orden de importancia, los errores de especificación por que las variables introducidas se

analizaran con los coeficientes de correlación. El criterio de entrada fue de F = 1.0

(Millar, 1990, Derkesen y Kesekman, 1992).

Resultados

Se llevo a cabo un análisis de correlación entre el número de chapulines

colectados de las tres especies mas abundantes de chapulines P. nebrascensis, M.

lakinus y B. nubilum (Figura 2) con las variables altitud, pendiente, temperatura,

precipitación, tipo de vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo

desnudo que se obtuvieron de los mapas (Tabla 1, Figura 3).

Figura 2. Especies de chapulín de mayor abundancia Melanoplus lakinus (hembra, sup.

Izq.), Phoetaliotes nebrascensis (hembra y macho, sup. Der.) y Boopedon nubilum

(hembra inf. izq.) y (macho inf. der.)

Tabla 1,. Localidad de sitios de muestreo y los valores de las variables ecológicas.

Sitio Longitud Latitud Alt Pen Tem Pp Veg nvdi Herb Sd S M B P M2

Nicolás Bravo -104.6958 24.3846 1936 0 15 550 4 204 76 14 7 9 3 79 9.3

L Rivera -104.2615 24.4043 2019 2 17 450 4 201 61 34 3 24 28 31 12.6

La Ermita -104.3322 23.8872 1919 2 17 550 4 201 61 34 6 47 6 13 12.6

Madero -104.291 24.2711 1987 1 17 450 4 198 68 28 3 16 85 1109.6

Castillo Najera -104.4948 24.342 1940 2 17 450 4 197 71 17 7 20 58 33 10

Km 188 -104.6121 25.381 1525 2 17 450 2 194 80 18 9 29 28 27 4.8

Km 130 -104.5098 24.9935 1747 7 17 450 2 185 73 25 1 22 20 20 10.5

Las Huertas -104.2896 24.2686 1956 2 17 450 4 182 73 22 9 15 13 20 0

18 de Agosto -104.1513 23.95 1866 0 17 450 3 181 79 33 3 17 10 20 2.5

El Venado -104.2808 23.8656 1756 2 17 450 4 181 79 33 9 20 10 20 5.8

Km 23 -104.4561 24.5146 2128 2 15 550 4 171 59 28 2 16 8 14 2

Km 73 -104.3227 25.1333 1300 13 17 250 4 166 72 21 3 1 0 1 0

Rodríguez I -104.0916 24.31664 2060 1 17 450 4 165 69 32 1 15 0 7 0.3

Berros - Tuitan -104.2728 23.9671 1873 0 17 450 4 165 66 36 3 15 0 0 0

27 de Nov. -104.4939 24.215 1871 0 17 450 3 164 73 37 3 17 0 31 7.3

Km 86 -104.6412 24.7019 1950 2 17 450 4 163 70 29 3 8 4 10 9.6

Morcillo -104.7047 24.1119 2001 1 17 550 4 162 74 30 9 2 0 5 3.5

Km 43 -104.4703 24.6538 1926 2 15 550 4 162 64 34 3 12 0 3 2.3

Zarco- Cieneguilla -104.0363 24.0958 2132 6 17 450 4 157 62 29 1 10 0 9 5.8

Berros - Saltito -104.2846 23.9444 1810 1 17 450 4 154 66 37 9 6 0 1 4.6

Km 36 -104.6992 24.266 1911 0 15 550 4 152 72 23 2 0 0 0 3.1

Zaragoza -104.1558 23.8651 1866 1 17 450 3 152 72 23 3 11 15 21 14.6

Entrada Guadiana -104.3396 23.9522 1910 0 17 450 4 152 67 38 8 1 0 2 3.6

Carlos Real -104.438 24.2714 1872 1 17 450 3 151 63 34 7 15 0 5 4

Km 153 -104.531 25.1165 1341 2 19 350 1 146 59 42 1 8 6 0 8.5

Km 51 -104.1554 25.2072 1264 6 21 250 2 135 49 51 3 1 0 0 0

Km 29 -104.1607 25.3561 1369 0 21 250 1 121 70 28 9 0 0 0 0

Km 237 -104.7488 25.763 1895 1 17 350 2 114 68 31 1 5 1 0 6.5

Km 260 -104.8914 25.9561 1941 1 17 350 2 110 65 34 3 0 0 0 0

Km 84 -104.4198 25.8173 2011 2 19 350 1 98 45 55 9 0 0 0 0

Zarco I -104.066 24.2248 2139 1 17 450 2 74 66 33 1 2 0 0 1.1

Km 61 -104.2923 25.545 1643 1 21 250 1 72 57 42 6 0 0 0 0

Km 104 -104.581 25.791 1986 2 17 350 1 70 67 32 9 3 0 1 0

Km 76 -104.2765 25.6727 1788 2 19 250 1 59 44 56 9 1 0 0 0

Alt=Altitud, Pen=Pendiente, Tem=Temperatura, Pp=Precipitación, Veg=Tipo de

vegetación, nvdi=Ïndice de vegetación normal, Herb=% de herbaceas, Sd=Suelo

desnudo, S=Tipo de suelo, M= Númerro de chapulines de M. lakinus, B=Número de

chapulines de B. nubilum y P=Número de chapulines de P. nebrascensis

M2=chapulines por metro cuadrado

Figura 3. Fotografías de los sitios de muestreo, 27 de noviembre (sup. Izqu.), Castillo

Nájera (sup. Der.), Las Huertas (inf. izqu.) y Fco. I. Madero (inf. der.)

Los resultados para le especie M, lakinus muestran correlación significativa para

tipo de vegetación, precipitación e índice de vegetación para todos los casos,

temperatura, % de herbáceas y % de suelo desnudo en los datos con la transformación

logarítmica y cuando se eliminan los datos extremos temperatura y % de herbáceas.

(Tabla 2.).

Tabla 2. Resultados de las correlaciones de número de M. lakinus con las variables

ecológicas.

Alt Pend Tem Pp Veg nvdi herb s-d suelo

Datos completos

0.16 -0.03 -0.31 0.50 0.37 0.69 0.28 -0.30 -0.04

Logaritmo natural de los datos

0.25 -0.04 -0.46 0.57 0.48 0.73 0.38 -0.38 -0.16

Eliminación de datos extremos (Ermita y Km 188)

0.29 -0.04 -0.39 0.49 0.47 0.72 0.37 -0.34 -0.23

Los resultados para la especie B. nubilum muestran correlación significativa con

el índice de vegetación y % de suelo desnudo y solamente con % de herbáceas con la

transformación logarítmica (Tabla 3.).

Tabla 3. Resultados de las correlaciones de número de B. nubilum con las variables

ecológicas.

Alt Pend Tem Pp Veg nvdi herb s-d suelo

Datos completos

0.10 -0.02 -0.11 0.16 0.21 0.47 0.21 -0.35 -0.02

Logaritmo natural de los datos

0.06 -0.00 -0.21 0.29 0.23 0.63 0.35 -0.46 -0.09

Eliminación de datos extremos (Madero y Castillo Najera)

-0.05 0.08 -0.15 0.22 0.07 0.53 0.32 -0.37 -0.01

Los resultados para la especie P. nebrascensis muestran correlación significativa

con índice de vegetación y % de suelo desnudo para todos los casos, temperatura,

precipitación, tipo de vegetación y % de herbáceas para la transformación logarítmica y

quitando los valores extremos con precipitación y % de herbáceas (Tabla 4.).

Tabla 4. Resultados de las correlaciones de número de P. nebrascensis con las variables

ecológicas.

Alt Pend Tem Pp Veg nvdi herb s-d suelo

Datos completos

0.20 -0.14 -0.29 0.33 0.33 0.56 0.33 -0.34 -0.01

Logaritmo natural de los datos

0.31 -0.05 -0.46 0.56 0.53 0.78 0.51 -0.56 0.01

Eliminación de datos extremos (madero y Nicolás Bravo)

0.17 -0.03 -0.29 0.39 0.33 0.67 0.46 -0.46 0.01

Se seleccionó los datos sin valores extremos para la especie M. lakinus ya que

presentaba correlaciones mas altas que con los datos completos y cercana a la

transformación logarítmica y presentaba una distribución normal, para la especie B.

nubilum y P. nebrascensis se selección la transformación logarítmica por que

presentaba la correlación mas alta pero no presentaba una distribución normal.

Se realizo un análisis de regresión por pasos tomando como variable

dependiente: el densidad poblacional de chapulines para cada una de las especies y

como variables independientes altitud, pendiente, temperatura, precipitación, tipo de

vegetación, tipo de suelo, índice de vegetación, herbáceas y suelo desnudo. Se probo el

supuesto de normalidad para .M. lakinus quitando los datos extremos con la prueba de

Kolmogorov Smirnov con d=0.1597 y P>0.2 de tal manera que se tiene normalidad. Los

resultados de la regresión quitando los valores extremos en el paso número cuatro

fueron R=0.82, F(4,29)=14.13 y P=0.000002 y los coeficientes significativos fueron:

índice de vegetación, tipo de vegetación, altitud y longitud (Tabla 5.).

Tabla 5. Resultados de la regresión por pasos para la especie M. lakinus sin datos

extremos Ermita y km188, R=0.82, F(4, 27)=14.13 y P<0.000002.

Beta Error std. De Beta B Error estándar de B t P

Intersección -40.3304 9.096674 -4.43353 0.000139

nvdi 1.226202 0.209523 0.2371 0.040510 5.85234 0.000003

Altitud 0.522813 0.177414 0.0174 0.005900 2.94685 0.006543

Vegetación -0.532882 0.206203 -3.3716 1.304673 -2.58426 0.015488

Precipit. -0.227511 0.219914 -0.0188 0.018204 -1.03455 0.310058

La especie B. nubilum no cumplió el supuesto de normalidad de tal manera que

se le aplico la transformación logaritmo natural y los resultados de la regresión fueron

en el paso cinco R=0.798, F=9.86 (5, 28) y P=0.000016 y los coeficiente significativos

fueron: índice de vegetación, tipo de vegetación, altitud, Precipitación y suelo desnudo

(Tabla 6.).

Tabla 6. Resultados de la regresión por pasos para la especie B. nubilum con el

logaritmo natural de los datos, R=0.798, F(5, 28)=9.86 y P<0.000016.

Beta Error std. De Beta B Error estándar de B t P

Intersección -4.62178 1.914443 -2.41416 0.022557

nvdi 1.300460 0.228944 0.04107 0.007231 5.68025 0.000004

vegetación -0.735907 0.201342 -0.77764 0.212759 -3.65501 0.001051

Altitud 0.525658 0.186504 0.00289 0.001025 2.81848 0.008756

Precipitación -0.424661 0.227281 -0.00581 0.003110 -1.86844 0.072197

Suelo-desnudo -0.178348 0.142124 -0.02369 0.018877 -1.25487 0.219899

Por último la especie P. nebrascensis no cumplió con el supuesto de normalidad

y se le aplico la transformación del logaritmo natural y los resultados en la paso siete

fueron: R=0.88, F(6,27)=16.06 y P= 0.000001 y los coeficientes significativos fueron:

índice de vegetación, altitud, tipo de vegetación, precipitación, % de herbáceas y tipo de

suelo (Tabla 7.).

Tabla 7. Resultados de la regresión por pasos para la especie P. nebrascensis con el

logaritmo natural de los datos completos, R=0.88, F(6, 27)=16.06 y P<0.000001.

Beta Error std. De Beta B Error estándar de B t P

Intersección -9.32540 1.676630 -5.56199 0.000007

nvdi 1.193367 0.177987 0.04012 0.005984 6.70482 0.000000

Altitud 0.631505 0.149437 0.00370 0.000875 4.22589 0.000243

Vegetación -0.432051 0.159409 -0.48604 0.179330 -2.71034 0.011537

Precipitación -0.349082 0.182751 -0.00509 0.002663 -1.91015 0.066790

Herbaceas 0.165497 0.109980 0.02583 0.017163 1.50479 0.143988

Suelo 0.103735 0.091242 0.04490 0.039492 1.13693 0.265559

Se generaron mapas de 150 * 300 para cada una de las especies con los parámetros

obtenidos en la regresión por pasos para hacer la clasificación.

Discusión

De los resultados anteriores se puede deducir que las variaciones en la densidad

poblacional de chapulín de las tres especies son afectadas por índice de vegetación,

altitud, tipo de vegetación y precipitación donde el índice de vegetación y altitud tienen

coeficientes positivos en la regresión y el tipo de vegetación y precipitación con

coeficientes negativos. Es decir, a mayor índice de vegetación mayor población de

chapulín. Se reclasifico el mapa de índice de vegetación en intervalos de 50 para hacer

el análisis categórico. En el caso de las especies B. nubilum el 49.24 % se encuentra en

la categoría de captura de chapulines de 0-10 y de estos el 45.59% se encuentran en la

categoría de índice de vegetación de 101-200, en la categoría de 11-20 se tiene el

13.89% y de estos, el 12.92% se encuentra en la categoría de índice de vegetación de

151-200 en las categorías posteriores de captura de chapulín el mayor porcentaje se

acumula en la categoría de 101-150 a excepción de las últimas dos categorías de

población de chapulín en donde el mayor porcentaje se encuentra en la categoría de

índice de vegetación de 201-250, considerando nada mas el índice de vegetación el

mayor porcentaje 55.64% se encuentra en la categoría de 151-200. En la especie P.

nebrascesnsis el 48.06 % se encuentra en la categoría de captura de chapulines de 0-10

y de estos el 44.35% se encuentran en la categoría de índice de vegetación de 101-200,

en la categoría de 11-20 se tiene el 13.66% y de estos, el 12.21% se encuentra en la

categoría de índice de vegetación de 150-200 en las categorías posteriores de captura de

chapulín el mayor porcentaje se acumula en la categoría de 101-150 a excepción de las

últimas dos categorías de población de chapulín en donde el mayor porcentaje se

encuentra en la categoría de índice de vegetación de 200-250, considerando nada mas el

índice de vegetación el mayor porcentaje 55.64% se encuentra en la categoría de 150-

200 (Gráfica 1). Las dos especies señaladas anteriormente tienen una distribución

espacial muy parecida la variable índice de vegetación es la que mas hace variar la

población de chapulín y los coeficientes en la regresión por pasos son los mas

significativos y parecidos 1.3004 y 1.1933 para B. nubilum y P. nebrascensis (Tabla 6 y

7 y Gráfica 1).

La especie M. lakinus muestra una distribución mas dispersa espacialmente que

las otras dos especies, las dos primeras categorías de chapulines capturados representan

el 73.37% y el 67.63% se encuentra en el nivel de índice de vegetación de 101-200, en

las categorías de 21-30 y 31-40 la mayor proporción se encuentra en la categoría de

índice de vegetación de 150-250 (Gráfica 1). También en esta especie el índice de

vegetación presento el coeficiente de regresión mas significativo de 1.2262 (Tabla 5 y

Gráfica 1).

Gráfica 1.- Porcentaje de número chapulines capturados vs. Índice de vegetación para la especie B. nubilum (A), M. lakinus (B) y P. nebrascensis (B).

En la variable altitud la especie B. nubilum en la categoría de 0-10 presenta un

porcentaje de 49.24%, la mayoría de los sitios se dispersan en un rango de 1400 a 2200

msnm con un 46.24% y el rango de altitud de mayor número de chapulines capturados

fue el de 1800 a 2000 msnm con un 17.19%. La distribución en categorías posteriores

de número de chapulines capturados, se encuentra entre 1800 y 2400 msnm (Gráfica 2).

Conforme la altitud se incrementa el número de chapulines aumenta en un rango de

1200 a 2400 metros y el coeficiente de regresión de altitud en esta especie es el tercero

en orden de significancia con un valor de 0.5256 (Tabla 6). En la especie P.

nebrascensis la categoría de 0-10 presenta un porcentaje de 48.06%, la mayoría de los

sitios se dispersan en un rango de 1400 a 2200 con un 45.55% y el rango de altitud de

mayor número de chapulines capturados fue el de 1800 a 2000 con un 17.04%. La

distribución en categorías posteriores de número de chapulines capturados, se encuentra

entra 1800 y 2400 msnm (Gráfica 2). Conforme la altitud se incrementa el número de

chapulines aumenta en un rango de 1200 a 2400 metros y el coeficiente de regresión de

altitud en esta especie es el segundo en orden de significancia con un valor de 0.6315

(Tabla 7). Finalmente, la especie M. lakinus la población se encuentra mas dispersa y

las tres primeras categorías de chapulines capturados conforman un 97.33% de la

población total. En la primera categoría el 30.05% se encuentra entre 1400 y 2000

msnm y en categorías posteriores se encuentra entre 1800 y 2200 msnm. El coeficiente

de regresión es el segundo en orden de signicancia con un valor de 0.5228 (Tabla 5).

Gráfica 2. Porcentaje de número de chapulines capturados vs. altitud msnm para la especie B. nubilum (A), M. lakinus (B) y P. nebrascensis (C)

La relación con las precipitación es negativa es decir valores bajos de

precipitación corresponden a valores numero de chapulines capturados. Los mayores

porcentajes se encuentran en 450 mm. luego en 350 mm. y por último en 550 mm. En

450 mm., en la categoría de 0 a 30 individuos se tiene 37.21% para B. nubilum, 37.17%

para M. lakinus y 34.25% para P. nebrascensis, en 350 mm. B. nubilum representa el

22.73%, M. lakinus el 24.25% y P. nebrascensis el 23.11% y en 550 mm. B. nubilum

representa el 18.27%, M. lakinus el 21.15% y P. nebrascensis el 17.58%. En la

categoría de 0 a 30 para los tres niveles de precipitación 350, 450 y 5550 mm. la especie

B. nubilum tiene un porcentaje de 78.21%, donde el 65.02% corresponde al nivel de

densidad de 0 a 10 y 10.39% al nivel de 11 a 20, la especie M. lakinus tiene un

porcentaje de 88.57% con un porcentaje de 48.03% en el nivel de 0 a 10 y 29.95% del

11 a 20 y 10.9% del 21 al 30. Por último P. nebrascensis tiene un porcentaje en la

densidad de 0 a 20 y en los tres niveles de precipitación de 74.94% donde el 57.57%

corresponden a la densidad 0 a 10 y 11.96% en la densidad de 11 a 20 (Gráficas 14). En

las tres especies el coeficiente de regresión en orden de significancia es el cuarto y fue

de -0.4246, -0.2275 y -0.3490 para las especies B. nubilum, M. lakinus y P.

nebrascensis respectivamente (Tabla 5, 6 y 7, y Gráfica 3).

P. nebrascensis (C) de número de chapulines chapulines capturados vs. precipitación anual.

La relación con el tipo de vegetación es negativa, de acuerdo al número dado a

cada tipo de vegetación, densidades altas están asociadas con pastizal mediano y

arbustos bajo y en tierras dedicadas a la agricultura. Por ejemplo en pastizal mediano en

la densidad de 0 a 29 se tiene B. nubilum (28.09%), M. lakinus (28.72%) y P.

nebrascensis (26.06%) en arbusto bajo se tiene B. nubilum (19.79%), M. lakinus

(18.89%) y P. nebrascensis (27.37%) y en tierras de cultivo B. nubilum (15.73%), M.

lakinus (16.18%) y P. nebrascensis (15.6%). Además la densidad de 0 a 9 representa los

mayores porcentajes para B. nubilum y P. nebrascensis mientras que para M. lakinus los

mayores porcentajes están en las densidades de 0 a 9 y de 10 a 19. Capinera y Sechrist,

(1992) encontraron que el número de fitófilos en la subfamilia Gomphocerinae y

Catantopinae estaban correlacionados positivamente con pastos y arbustos, lo cual es

congruente con los resultados de este estudio donde B. nubilum pertenece a la

subfamilia Gomphocerinae y M. lakinus y P. nebrascensis que pertenecen al género

melanoplus que están dentro de la subfamilia Catantopinae y los porcentaje mayores

pertenecen a los pastizales medianos y los arbustos bajos donde la vegetación

predominante en este estudio fue Bouteloua curtipendula, Bouteloua gracilis,

Rynchelytrom roseum, Andropogon barbinodis, Chloris virgata, Sporobolus airoides,

Lycurus phleoides, Bidens leucantha, Bidens odorata , Prosopis juliflora, Opuntial

leucotricha y Salsola iberica (Tabla12) y coincide con la vegetación dominante en

Bouteloa gracilis y Sporobolus spp. encontrada por Capinera y Sechrist (1992). Por otro

lado la especie B. nubilum esta asociada al complejo de la vegetación en particular a una

de las especies predominantes Bouteloua gracilis lo cual coincide con lo reportado por

Pfadt (1997a) que la especie B. nubilum se alimenta en su mayoría de Bouteloa gracilis.

Pfatd (1994) reporta que la especie P. nebrascesnsis se alimenta básicamente de

Schizachyrium scoparium, Andropogon gerardii y Poa pratensis en los pastizales altos

y en las praderas mixtas se alimenta principalmente de Pascopyrum (Agropyron) smithii

y en este estudio esta especie esta asociada con Andropogon gerardii (Gráfica 4).

Gráfica 4. Proporción de las especies B. nubilum, M. lakinus y P. nebrascensis por

densidad poblacional y tipo de vegetación.

La especie P. nebrascensis tiene una relación directa con el tipo de suelo donde

la densidad de 0 a 29 individuos mostró los siguientes porcentajes: Rendzina (12.11%),

Feozem (14.42%), Litosol (29.11%) y Xerosol (18.14). El tipo de suelo Rendzina y

Feozem tienen una capa superficial rica en materia orgánica y entre los dos dan un

26.53%, el Litosol es un suelo de distribución muy amplia, se encuentran en todos los

climas y con muy diversos tipos de vegetación, son suelos sin desarrollo, con

profundidad menor de 10cm. El Xerosol tiene una capa superficial de color claro y

pobre en materia orgánica, debajo puede haber un subsuelo rico en arcilla carbonatos

muy parecidos a la capa superior, presentan cristales de yeso o caliche. Lo anterior

indica que esta especie se distribuye sobre los tipos de suelo Rendzina, Feozem y

Liotsol, y puede estar relacionado con la preferencia de las hembras a depositar sus

huevesillos sobre suelo con materia orgánica (Edwards, 1965) (Gráfica 5). Esta especie

también mostró una relación directa con el porcentaje de herbáceas en la Gráfica 6.

existe una relación creciente de 0 a 20 en la densidad y de 0 a 80 luego presenta un

comportamiento asintótica en 80 para densidades mayores de 20 y tiene una relación

directa con índice de vegetación.

Gráfica 5. Proporción de la especie P. nebrascensis por densidad poblacional y tipo de

suelo.

Gráfica 6. Densidad poblacional de chapulín vs. % de herbáceas para la especie P.

nebrascensis.

Con el objeto de conocer la relación entre la suma chapulines capturados de las

tres especies y el número de chapulines por metro cuadrado se realizo una regresión

lineal y se obtuvo la ecuación y=1.745+0.0993x, con R=0.706, F=30.92 y probabilidad

del error de 0.000004 donde y=número de chapulines por metro cuadrado (M2) y

x=suma de chapulines capturados de la tres especies (M+B+P) (Tabla 1). Con el

paquete IDRISI, se obtuvo el mapa de la suma de las tres especies y posteriormente el

mapa de chapulines por metro cuadrado utilizando la ecuación anterior (Mapa 9). Se

categorizaron los mapas con el propósito de identificar zonas de bajo medio y alto

riesgo en relación a índice de vegetación, altitud, precipitación y tipo de vegetación.

Para categorizar el mapa de chapulines por metro cuadrado, se tomo en cuenta que el

umbral económico es de nueve chapulines por metro cuadrado así que el mapa se

dividió en tres categorías de 0 a 7, 8 a 12 y de 13 en adelante bajo, medio y alto,

(McLeod, 1997). Se consideraron solo los mapas de índice de vegetación, altitud,

precipitación y tipo de vegetación por que fueron los más significativos en la regresión

por pasos. El mapa de índice de vegetación se dividió en intervalos de 100 ya que la

mayor concentración se encuentra en el rango de 101 a 200 (Gráfica 1). El mapa de

altitud se dividió en intervalos de 400 msnm. por que la mayor concentración se

encuentra en el rango de 1800 a 2200 msnm y las divisiones fueron de <1400, 1401 a

1800, 1801 a 2200 y >2200 msnm (Gráfica 2). El mapa de isoyetas se dividió en

rangos 200 mm. ya que el rango de 250 a 350 mm. contenía el mayor porcentaje y las

divisiones fueron de <250, de 250 a 350 y >351 mm.(Gráfica 3). Por último el mapa de

vegetación se categegorizo de acuerdo al tipo de vegetación descrito en la metodología.

Los índices de cada mapa se representaran por Ch(j), I(j), A(j), P(j) y V(j) los cuales

denotaran chapulín por metro cuadrado, índice de vegetación, altitud, precipitación y

tipo de vegetación y el índice j representa la categoría. El siguiente paso fue crear mapas

compuestos del mapa de chapulines por metro cuadrado con índice de vegetación,

altitud, isoyetas y tipo de vegetación, para esto se utilizo el comando de CROSSTAB

(Tabulación cruzada). En la tabulación cruzada las categorías con menos de 0.055 de

proporción se añadirán la categoría mas cercana en orden de importancia. La tabulación

de chapulines por metro cuadrado con índice de vegetación la categoría (Ch(1),I(3)) se

suma a la categoría (Ch(1),I(2))las categorías (Ch(2),I(1)) y (Ch(2),I(3)) se suman a la

categoría (Ch(2),I(2)) y las categorías (Ch(3),I(1)) y (Ch(3),I(3)) se suma a la categoría

(Ch(3),I(2)) por lo tanto solo quedan cuatro categorías(Ch(1),I(1)), (Ch(1),I(2)),

(Ch(2),I(2)) y (Ch(3),I(2)) (Tabla 8) y con estas se hizo una tabulación cruzada con la

variable altitud que es la siguiente en orden de importancia en el análisis de regresión

(Tabla 9).

Tabla 8. Proporciones de la tabulación cruzada de las categorias de chapulines por metro cuadrado e índice de vegetación.

Ch(1) Ch(2) Ch(3) Total

I(1) *0.0714 0.0004 0.0000 0.0718

I(2) *0.5465. *0.1767 *0.1494 0.8726

I(3) 0.0002 0.0021 0.0533 0.0556

Total 0.6181 0.1791 0.2028 1.0000

* proporción significativa

En la Tabla 9 en la primera columna todos los valores son menores que 0.55 por

lo tanto se suma (Ch(1),I(1),A(1)), (Ch(1),I(1),A(2)), (Ch(1),I(2),A(1)) con

(Ch(1),I(2),A(2)) y se suma (Ch(1),I(1),A(3)), (Ch(1),I(1),A(4)) y (Ch(1),I(2),A(4)) con

(Ch(1),I(2),A(3)). Por otro lado, en las columnas tres y cuatro solo el renglon tres es

mayor qu 0.55, por lo tanto las categorías (Ch(2),I(2),A(1)), (Ch(2),I(2),A(2)) y

(Ch(2),I(2),A(4)) se suman con (Ch(2),I(2),A(3)) y las categorías (Ch(3),I(2),A(1)),

(Ch(3),I(2),A(2)) y (Ch(3),I(2),A(4)) se suman con (Ch(3),I(2),A(3)) por lo tanto solo

quedan las categorías (Ch(1),I(2),A(2)), (Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y

(Ch(3),I(2),A(3)) (Tabla 19, Mapa 10). Con estas categorías se hizo una tabulación

cruzada con las variables preipitación y tipo de vegetación que son las siguientes en

orden de importancia en el análisis de regresión.

Tabla 9. Proporciones de la tabulación cruzada con de las categorias (Ch(1),I(1)), (Ch(1),I(2)), (Ch(2),I(2)) y (Ch(3),I(2)) con altitud.

(Ch(1),I(1)) (Ch(1),I(2)) (Ch(2),I(2)) (Ch(3),I(2)) Total

A(1) 0.0016 0.0176 0.000 0.000 0.0192

A(2) 0.0286 *0.2202 0.0121 0.0020 0.2629

A(3) 0.0329 *0.2957 *0.1348 *0.1377 0.6010

A(4) 0.0083 0.0132 0.0323 0.0631 0.1169

Total 0.0714 0.5467 0.1791 0.2028 1.000

*Proporción significativa

Mapa 9. Número de chapulines pormetro cuadrado (Superior Izquierdo), Categorías de riesgo (Superior derecho) y las categorías obtenidas de la tabulación cruzada (Ch(1),I(2),A(2)) (1), (Ch(1),I(2),A(3)) (2), (Ch(2),I(2),A(3)) (3) y (Ch(3),I(2),A(3)) (4).

En la Tabla 10 se observa que todos las proporciones son menores 0.055 excepto

para (Ch(1),I(2),A(2))P(1) y para las categorías de precipitación P(2) que da un total de

0.90406. Ya que las proporciones se encuentran concentradas en P(2) y repartidas de

manera homogénea en la categorías de las columnas se considera que las categorías de

las columnas están en su mayoría en la categoría P(2) por lo tanto no es adecuado hacer

mas categorías con la precipitación.

Tabla 10. Proporciones de la tabulación cruzada de las categorias (Ch(1),I(2),A(2)), (Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y (Ch(3),I(2),A(3)) y precipitación. (Ch(1),I(2),A(2)) (Ch(1),I(2),A(3)) (Ch(2),I(2),A(3)) (Ch(3),I(2),A(3)) Total

P(1) *0.0623 0.0235 0.0026 0.0004 0.0888

P(2) *0.2058 *0.3260 *0.1735 *0.1993 0.90406

P(3) 0.000 0.0005 0.0030 0.0031 0.0066

Total 0.2680 0.3501 0.1791 0.2028 1.000

* proporción signifactiva

En la Tabla 11 se observa que las proporciones mayores de 0.055 son para el

tipo de vegetación arbusto bajo, pastizal mediano y agricultura y en lo totales las

proporciones mas grandes son para arbusto bajo y pastizal mediano y después para

agricultura y arbusto mediano. Sin embargo las proporciones estan dispersan en todos

los tipos de vegetación por lo que no se considera adecuado hacer otra clasificación con

la vegetación. Se encontraron cuatro categorías fundamentales (Ch(1),I(2),A(2)),

(Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y (Ch(3),I(2),A(3)), las dos primeras son del nivel

bajo de 0 a 7 chapulines por metro cuadrado, de índice de vegetación de 101 a 200 con

altitud 2 que es de 1400 a 1800 msnm y con altitud 3 de 1801 a 2200 es decir los

noveles bajos de chapulines por metro cuadrado se asocian con índice de vegetación de

101 a 200 y con altitud e 1400 a 2200 msnm. La categoría (Ch(2),I(2),A(3)) es el nivel

medio de chapulines capturados que incluye el umbral económico de 9 chapulines por

metro cuadrado se encuentra en el índice de vegetación de 101 a 200 y a una altitud de

1800 a 2200 y la categoría (Ch(3),I(2),A(3)) es el nivel que sobrepasa el umbral de 9

chapulines por metro cuadrado. De tal manera que los niveles medios y altos de

chapulines capturados se relacionan con niveles de índice de vegetación de 101 a 200 y

altitud de 11800 a 2200 msnm.

Tabla 11. Proporciones de la tabulación cruzada de las categorias (Ch(1),I(2),A(2)), (Ch(1),I(2),A(3)), (Ch(2),I(2),A(3)) y (Ch(3),I(2),A(3)) y tipo de vegetación.

(Ch(1),I(2),A(2)) (Ch(1),I(2),A(3)) (Ch(2),I(2),A(3)) (Ch(3),I(2),A(3)) Total

V(0) 0.0022 0.0289 0.0194 0.0203 0.0717

V(1) *0.1821 *0.0934 0.0118 0.0018 0.2891

V(2) 0.0210 0.0304 0.0220 0.0378 0.1112

V(3) 0.0000 0.0048 0.0042 0.0069 0.0159

V(4) 0.0294 *0.1352 *0.0638 *0.0591 0.2875

V(5) 0.0332 0.0386 0.0430 *0.0591 0.01667

V(6) 0.0001 0.0178 0.0150 0.0250 0.058

Total 0.2680 0.0351 0.1791 0.2028 1.0000

* proporción signifactiva

Tabla 12.Composición botánica de los sitios de muestreo. Sitio de muestreo Nombre Comun Nombre Cientifico E. Pred. Morcillo Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii E. Pred. Morcillo Zacate banderilla Boutelova curtipendula Morcillo Zacate navajita Boutelova gracilis Morcillo Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Morcillo Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Carr-Parr-km-36 Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Carr-Parr-km-36 Romerillo Bidens leucantha Carr-Parr-km-36 Gordolobo Heliantus palmeris Carr-Parr-km-36 Zacate tigrillo Bromus laciniatus Carr-Parr-km-36 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Parr-km-36 Hierbaniz Carr-Parr-km-36 Zacate mota Chloris virgata Carr- Parr-km-86 Cabezona Carr- Parr-km-86 Gordolobo Heliantus palmeris Carr- Parr-km-86 Romerillo Bidens leucantha Carr- Parr-km-86 Escoba china Stipa spartea Carr- Parr-km-86 Zacate navajita Boutelova gracilis Carr- Parr-km-86 Zacate rosado Rynchelytrom roseum Carr- Parr-km-86 Zacate de agua Paspalum notatum Carr- Parr-km-86 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr- Parr-km-86 Hediondilla Verbesina encelioides Carr- Parr-km-86 Nopal duraznillo Opuntial leucotricha Carr-Parr-km-130 Zacate torito Cenchus pauciflorus Carr-Parr-km-130 Zacate banderilla Boutelova gracilis E. Pred. Carr-Parr-km-130 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Parr-km-130 Zacate flechita Stipia neesiana Carr-Parr-km-130 Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Carr-Parr-km-130 Zacate tigrillo Bromus laciniatus Carr-Parr-km-130 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Carr-Parr-km-130 Zacate pegaropa Setaria leucophilia Carr-Parr-km-130 Trompillo Solanum elaeagnifolum Carr-Parr-km-130 Mezquitillo Acacia constricta Carr-Par-km-153 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii E. Pred. Carr-Par-km-153 Zacate navajita Boutelova gracilis Carr-Par-km-153 Zacate lobero Lycurus phleoides Carr-Par-km-153 Sangre de drago Jatropha dioica E. Pred. Carr-Par-km-153 Ocotillo Fouquieria splendeis E. Pred. Carr-Par-km-153 Arnica Machaenthera pinnatifida Carr-Par-km-153 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Carr-Par-km-153 Gatuño Mimosa biuncifera Carr-Par-km-153 Tasajillo Opuntia leptocaulis

Carr-Par-km-153 Mezquite Prosopis juliflora Carr-Par-km-153 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Par-km-153 Chicoria Cichorium intybus Carr-Parr-km-214 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Carr-Parr-km-214 Zacate mota Chloris virgata Carr-Parr-km-214 Zacate agrarista Cynodon dactylon Carr-Parr-km-214 Zacate navajita Boutelova gracilis Carr-Parr-km-214 Zacate popoton Andropogon barbinodis Carr-Parr-km-214 Zacate Banderilla Boutelova curtipendula Carr-Parr-km-214 Zacate pajon Sporobus airoides Carr-Parr-km-214 Cavalillo Carr-Parr-km-214 Mancamula Solanum rostratum Carr-Parr-km-214 Guardalobo Heliantus spp. 18 de Agosto Zacate pajon Sporobus airoides E. Pred. 18 de Agosto Zacate mota Chloris virgata 18 de Agosto Zacate navajita Boutelova gracilis 18 de Agosto Zacate liendrilla Agostis tenuis 18 de Agosto Mezquite Prosopis juliflora 18 de Agosto Huizache Acacia tortuoso 18 de Agosto Cempoalito Anacyclus radiatus 18 de Agosto Nopal duraznillo Opuntial leucotricha Nicolás Bravo Zacate bahia Paspalum notatum Nicolás Bravo Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Nicolás Bravo Zacate navajita Boutelova gracilis E. Pred. Nicolás Bravo Zacate mota Chloris virgata Nicolás Bravo Tronadora Crotalina pumila Nicolás Bravo Mal de ojo Cymbopogon nardus Nicolás Bravo Mezquitillo Acacia constricta Nicolás Bravo Cempoalito Anacyclus radiatus SPG-Km-61 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii SPG-Km-61 Trompillo Solanum elaeagnifolum SPG-Km-61 Moradilla Glandularia mendocina SPG-Km-61 Mal de ojo Cymbopogon nardus SPG-Km-61 Arnica Machaenthera pinnatifida SPG-Km-61 Tasajillo Opuntia leptocaulis SPG-Km-61 Mezquite Prosopis juliflora SPG-Km-61 Huizache Acacia tortuoso SPG-Km-61 Salvilla Salvia officianalis SPG-Km-61 Mancamula Solanum rostratum SPG-Km-61 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. SPG-Km-61 Mezquitillo Acacia constricta E. Pred. SPG-Km-61 Gatuño Mimosa biuncifera SPG-Km-61 Cardenche Opuntia imbricata SPG-Km-61 Lampotillo Bermejillo-km-84 Hierba arbustiva # 1 E. Pred. Bermejillo-km-84 Mezquitillo Acacia constricta E. Pred.

Bermejillo-km-84 Zacate navajita Boutelova gracilis Bermejillo-km-84 Zacate mota Chloris virgata Bermejillo-km-84 Zacate pajon Sporobus airoides Bermejillo-km-84 Garambullo Myrtillocactus geometrizans Bermejillo-km-84 Mancamula Solanum rostratum Bermejillo-km-84 Agrito Bermejillo-km-84 Arbusto desconocido SPG-km-76 Hierba desconocida # 2 E. Pred. SPG-km-76 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. SPG-km-76 Mezquitillo Acacia constricta SPG-km-76 Ocotillo Fouquieria splendeis SPG-km-76 Zacate navajita Boutelova gracilis SPG-km-76 Gatuño Mimosa biuncifera SPG-km-76 Guaco SPG-km-76 Agrito SPG-km-76 Varadulce SLC-Km-29 Tasajillo Opuntia leptocaulis SLC-Km-29 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. SLC-Km-29 Quelite Heliantus palmeris SLC-Km-29 Ocotillo Fouquieria splendeis SLC-Km-29 Manto Ipomea purpurea SLC-Km-29 Cardenche Opuntia imbricata SLC-Km-29 Sangre de drago Jatropha dioica E. Pred. SLC-Km-29 Siempre viva SLC-Km-29 Hediondilla Verbesina encelioides SLC-Km-29 Biznaga Ferocactus spp. Nazas-Km-51 Sangre de drago Jatropha dioica Nazas-Km-51 Gobernadora Larrea tridentada Nazas-Km-51 Mezquitillo Acacia constricta Nazas-Km-51 Mariola Partenium inacanum Nazas-Km-51 Tasajillo Nazas-Km-51 Cardenche Opuntia imbricata Nazas-Km-51 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Nazas-Km-51 Zacate navajita Boutelova gracilis Nazas-Km-51 Arnica Machaenthera pinnatifida Nazas-Km-51 Zacate salado Distlidis spicata Nazas-Km-51 Zacate bobero Lycurus phleoides Nazas-Km-51 Trompillo Solanum elaeagnifolum Nazas-Km-51 Zacate mota Chloris virgata Nazas-km-72 Huizachillo Nazas-km-72 Mezquitillo Acacia constricta E. Pred. Nazas-km-72 Sangre de drago Jatropha dioica Nazas-km-72 Chicoria Cichorium intybus Nazas-km-72 Gobernadora Larrea tridentada E. Pred. Nazas-km-72 Encinilla Nazas-km-72 Zacate banderita Boutelova curtipendula

Nazas-km-72 Tasajillo Opuntia leptocaulis Nazas-km-72 Zacate salado Distlidis spicata Nazas-km-72 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Nazas-km-72 Zacate borregero Erioneuron pulchellum Nazas-km-72 Nopal cegador Opuntia migrodasys Nazas-km-72 Ocotillo Fouquieria splendeis E. Pred. Nazas-km-72 Yuca Tucca filifera Nazas-km-72 Mezquite Prosopis juliflora Nazas-km-72 Cardenche Opuntia imbricata Madero-km-43 Zacate popoton Andropogon barbinodis Madero-km-43 Zacate flechita Stipia neesiana E. Pred. Madero-km-43 Zacate banderilla Boutelova curtipendula Madero-km-43 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii E. Pred. Madero-km-43 Zacate mota Chloris virgata E. Pred. Madero-km-43 Zacate navajita Boutelova gracilis Madero-km-43 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Madero-km-43 Cempoalito Anacyclus radiatus Madero-km-43 Oreja de raton Cerastium glomeratum Madero-km-43 Guardalobo Heliantus spp. Madero-km-43 Tabacon Madero-km-43 Zacate lobero Lycurus phleoides Madero-km-43 Cardo Centaurea calcitrapa Madero-km-43 Encinilla Madero-km-43 Romerillo Bidens lacinatus Madero-km-43 Huizache Acacea farnesiana Madero-km-43 Mezquite Prosopis juliflora Madero-km-23 Chayotillo Madero-km-23 Zacate navajita Boutelova gracilis Madero-km-23 Zacate mota Chloris virgata Madero-km-23 Lampotillo Madero-km-23 Guardalobo Heliantus spp. Madero-km-23 Zacate tres puntas Aristidas adsencionis Madero-km-23 Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. Alamillo-km-188 Hierba ceniza E. Pred. Alamillo-km-188 Zacate navajita Boutelova gracilis E. Pred. Alamillo-km-188 Sangre de drago Jatropha dioica Alamillo-km-188 Zacate banderita Boutelova curtipendula Alamillo-km-188 Ocotillo Fouquieria splendeis Alamillo-km-188 Nopal rastrero Opuntilla rastrera Alamillo-km-188 Mariola Partenium inacanum Alamillo-km-188 Zacate cola de zorra Enneapagon desvauxii Alamillo-km-188 Oregano Lantana camara Alamillo-km-188 Mezquite Prosopis juliflora Alamillo-km-188 Cardenche Opuntia imbricata Alamillo-km-188 Grangel Cetis pallida Alamillo-km-188 Tasajillo Opuntia leptocaulis

Alamillo-km-188 Garambullo Myrtillocactus geometrizans Alamillo-km-188 Manto Ipomea purpurea La Ermita Zacate rosado Rynchelytrom roseum E. Pred. La Ermita Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. La Ermita Zacate agrarista Cynodon dactylon La Ermita Zacate navajita Boutelova gracilis La Ermita Zacate torito Cenchus pauciflorus La Ermita Zacate liendrilla Agostis tenuis La Ermita Mancamula Solanum rostratum La Ermita Gatuño Mimosa biuncifera La Ermita Mezquite Prosopis juliflora La Ermita Huizache Acacia tortuoso La Ermita Cempoalito Anacyclus radiatus La Ermita Zacate mota Chloris virgata La Ermita Mal de ojo Cymbopogon nardus Castillo Najera Zacate mota Chloris virgata E. Pred. Castillo Najera Zacate navajita Boutelova gracilis E. Pred. Castillo Najera Cempoalito Anacyclus radiatus Castillo Najera Mal de ojo Cymbopogon nardus Castillo Najera Quelite Amaranthus palmeris Castillo Najera Hierba de la golondrina Euphoria micromera Castillo Najera Manto Ipomea purpurea Castillo Najera Guardalobo Heliantus spp. Castillo Najera Mancamula Solanum rostratum Castillo Najera Tomate de perro Physalis philadelphila Castillo Najera Arnica Machaenthera pinnatifida Castillo Najera Trompillo Solanum elaeagnifolum Castillo Najera Mezquite Prosopis juliflora Castillo Najera Huizache Acacea tortuosa Castillo Najera Nopal duraznillo Opuntia leucotricha Castillo Najera Torito Librado Rivera Zacate mota Chloris virgata E. Pred. Librado Rivera Zacate tres puntas Aristidas adsencionis E. Pred. Librado Rivera Zacate navajita Boutelova gracilis Librado Rivera Cempoalito Anacyclus radiatus Librado Rivera Guardalobo Heliantus spp. Librado Rivera Salvilla Librado Rivera Quelite Amaranthus palmeris Librado Rivera Hierba de la golondrina Euphoria micromera Librado Rivera Mal de ojo Cymbopogon nardus Librado Rivera Zacate pajon Sporobus airoides Librado Rivera Zacate popoton Andropogon barbinodis Librado Rivera Trompillo Solanum elaeagnifolum Librado Rivera Romerillo Bidens leucantha Librado Rivera Aceitilla Bidens leucantha Librado Rivera Cardenche Opuntia imbricata

Librado Rivera Nopal rastrero Opuntia rastrera Librado Rivera Zacate rosado Rynchelytrom roseum

Impacto

Este proyecto permitirá conocer con un alto nivel de probabilidad, la densidad

poblacional de las especies más abundantes de los pastizales de Durango en base al

índice normal de vegetación, altitud, Tipo de vegetación y precipitación. Esto permitirá

identificar las áreas de mayor infestación y así poder tomar medidas de control cuando

las poblaciones pasen los umbrales económicos.

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