Water Status of Polylepis Forests Related to Altitudinal Gradient, Microclimate Variables and Slope

• Autorzy: Yaranga Raúl , Arizapana Marco , Orellana Edith , Pariona Victor , Castañeda Italo

Identyfikatory

DOI

10.12911/22998993/132425

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The Polylepis forests in the central Andes of Peru remain in hostile environments due to their location above 4000 meters of altitude. They are home to a great biodiversity with a high level of endemism and are extremely vulnerable to climate change and human pressure. Variations in rainfall and temperature have been affecting plant health. These aspects have led to the analysis of the physiological response of plants through water stress and NDVI, in dry periods and related to altitudinal gradients and slope, of five forests located in the regions of Junin and Lima, where the species Polylepis rodolfo vasquezii, P. canoi and P. flavilpila are found. Seven 15 x 21 m plots and 10 sub-plots were established, distributed in the lower, middle and upper parts of the forest. The water potential of leaflets was measured by a Scholander pressure pump in a Pascale unit, microclimate variations by means of installed soil and air humidity and temperature sensors; the NDVI by means of multispectral images captured by an unmanned airborne vehicle. Water stress was different among species and changed according to the altitudinal gradient, soil hydrological variation and temperature. Leaflet size adaptation related to stress changes and a high correlation of NDVI with plant stress status were observed.

Słowa kluczowe

EN

microclimate; NDVI; Polylepis; water status

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej ; Lublin University of Technology
• Czasopismo: Journal of Ecological Engineering
• Rocznik: 2021
• Tom: Vol. 22, nr 3
• Strony: 151--160
• Opis fizyczny: Bibliogr. 49 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Yaranga Raúl

• Centro de Investigación en Alta Montaña de la Universidad Nacional del Centro del Perú; (064) Av. Mariscal Castilla 3989 – 4089 Huancayo, Perú

autor

Arizapana Marco

• Universidad Nacional Autónoma de Huanta; (054) Jr. Manco Cápac N° 497, El Bosque, Perú

• https://orcid.org/0000-0001-5923-0300

autor

Orellana Edith

• Facultad de Ingeniería forestal y del Ambiente de la Universidad Nacional del Centro del Perú, Av. Mariscal Castilla 3989 – 4089, Huancayo, Perú

autor

Pariona Victor

• Facultad de Ingeniería forestal y del Ambiente de la Universidad Nacional del Centro del Perú, Av. Mariscal Castilla 3989 – 4089, Huancayo, Perú

autor

Castañeda Italo

• Universidad Nacional Autónoma de Huanta; (054) Jr. Manco Cápac N° 497, El Bosque, Perú

Bibliografia

• 1. Acg drone. 2016. Sequoia: Cámara con sensor multibanda para agricultura – ACG Drone. Obtenido de Sequoia: Cámara con sensor multibanda para agricultura en linea, disponible en: https://www.google.com.pe/search?q=uso+de+la+camara+multiespectral+para+deternimr+el+indice+dnvi&oq=uso+de+la+camara+multiespectral+para+deternimr+el+indice+dnvi&aqs=chome..69i57.18608j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8
• 2. Aguilar, C., Zinnert, J., Polo, M. and Young, D. 2012. NDVI as an indicator for changes in water availability to woody vegetation. Ecological Indicators, vol. 23, pp. 290–300, 2012. DOI 10.1016/j.ecolind.
• 3. Ana. 2016. Proyecto de Recuperacion de Suelos, Mejoramiento de Carreteras y Defensas Ribereñas. Ministerio de Economía y Finanzas [en línea], Disponible en: http://ofi5.mef.gob.pe/appFs/Download.aspx?f=17718_OPIMDPACA_20161111_101912. pdf.
• 4. Aranda, I., Vilagrosa, A. and Peguero-Pina, J. 2005. El continuo suelo-planta-atmósfera como un modelo integrador de la ecofisiología forestal. Ivest Agrar: Sist Recur For, 14(3), 358–370
• 5. Armas, C., Pugnaire, F. and Sala, O. 2008. Patch structure dynamics and mechanisms of cyclical succession in a Patagonian steppe (Argentina). Journal of Arid Environments, vol. 72, no. 9, pp. 1552–1561, 2008. DOI 10.1016/j.jaridenv.2008.03.002.
• 6. Arroyo, S.J. 2015. Morfología y fisiología de tres especies de Polylepis microphylla (Wedd.) Bitter, P. racemosa Ruiz & Pav. y P. subsericans J.F. Macbr. (Rosaceae) en tres niveles altitudinales, en Yanacocha, Urubamba – Cusco. S.l.: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco.
• 7. Aybar, C. and Lavado, W. 2017. Atlas de zonas de vida del Perú. Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). Dirección de Hidrología [en línea]. Disponible en: https://www.senamhi.gob.pe/load/file/01402SENA-9.pdf.
• 8. Azócar, A., Rada, F. and García, C. 2007. Functional characteristics of the arborescent genus polylepis along a latitudinal gradient in the high andes. Interciencia, 32(10), 663–668.
• 9. Belgorodski, N., Schueller, K., Kristin and Tolksdorf. 2017. Fitting Distributions to Given Data or Known Quantiles, Package ‘rriskDistributions’ [en línea], Disponible en: https://cran.r-project.org/web/packages/rriskDistributions/rriskDistributions.pdf.
• 10. Bidwell, R.G. 1979. Fisiología vegetal. Canadá.
• 11. Braun, G. 1997. The Use of Digital Methods in Assessing Forest Patterns in an Andean Environment: The Polylepis Example. Mountain Research and Development [en línea], 17(3), 253. DOI 10.2307/3673852.
• 12. Bucci, S.J., Scholz, F.G., Iogna, P.A. and Goldstein, G. 2011. Economia del agua de especies arbustivas de las estepas Patagonicas. Ecologia Austral [en línea], 21(1), 43–60, 2011.
• 13. Esperón-Rodríguez, M., and Barradas, V. L. 2016. Stomatal responses of tree species from the cloud forest in central Veracruz, México. Botanical Sciences, 94(2), 311–321, https://doi.org/10.17129/botsci.490
• 14. Castro, A. and Flores, M. 2015. Caracterización de un bosque de queñual (Plylepis ssp) ubicadoen el distrito de Huasta, provincia de Bolognesi (Ancash, Perú). Ecologia Aplicada, 14(1), 1–9.
• 15. García, C., Rada, F., Boero, C., Gallardo, M., Hilal, M., and Prado, F. 2004. Leaf gas exchange and water relations in Polylepis tarapacana at extreme altitudes in the Bolivian Andes. Photosynthetica, 42(1), 133–138. https://doi.org/https://doi.org/10.1023/B:PHOT.0000040581.94641.ed
• 16. Gareca, E.E., Hermy, M., Fjeldsa, J. and Hhonnay, O. 2010. Polylepis woodland remnants as biodiversity islands in the Bolivian high Andes. Biodiversity and Conservation, 19(12), 3327–3346. DOI 10.1007/s10531–010–9895–9.
• 17. Gonzalez, J., Pastenes, C., and Horton, P. 2001. Efecto de la temperatura, el estrés hidrico y luminosa sobre la heterogeneidad del fotosistema II en cuatro varibles de poroto (Phaseolus vulgaris L.). Revista Chilena de Historia Natural, 74, 779–791. https://doi.org/10.4067/S0716–078X2001000400006
• 18. Hernández, Y. and Medina, H. 2002. Estimación de la humedad del suelo mediante técnicas de asimilación de datos. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 21(4), 30–35.
• 19. Himada, S.S., Unatsuka, E.F., Oda, M.O., Akyu, M.T., Ujikawa, T.F. and Oyoda, H.T. 2012. Developing the Monitoring Method for Plant Water Stress Using Spectral Reflectance Measurement. Journal of Arid Land Studies, 22(1), 251–254.
• 20. Inrena. 2003. Evaluación y Ordenamiento de los Recursos Hídricos en la Cuenca del Río Cañete. Instituto Nacional de Recursos Naturales – INRENA. [en línea] Disponible en: http://www.ana.gob.pe/media/293414/estudio_hidrologico_chicama.pdf.
• 21. Kar, R.K. 2011. Plant responses to water stress: Role of reactive oxygen species. Plant Signaling & Behavior, 6(11), 1741–1745. DOI 10.4161/psb.6.11.17729.
• 22. Kessler, M. and Schmidt-Lebuhn, A.N. 2005. Taxonomical and distributional notes on Polylepis (Rosaceae). Organisms Diversity and Evolution, 6(1), 67–69. DOI 10.1016/j.ode.2005.04.001.
• 23. Kessler, M., Toivonen, J., Sylvester, S., Kluge, J. and Hertel, D. 2014. Elevational patterns of Polylepis tree height (Rosaceae) in the high Andes of Peru: Role of human impact and climatic conditions. Frontiers in Plant Science, 5, 1–12, 2014. DOI 10.3389/fpls.2014.00194.
• 24. Klepper, B. 1968. Diurnal pattern of water potencial in woody plants. Plant Physiology, 43, 1931–1934. DOI doi.org/10.1104/pp.43.12.1931.
• 25. Körner, C. 2007. The use of «altitude» in ecological research. Trends in Ecology and Evolution, 22(11), 569–574. DOI 10.1016/j.tree.2007.09.006.
• 26. Lira, R.H. 1994. Fisiología Vegetal. Trillas, S. Mexico, ISBN 968–24–4803–4.
• 27. Llamas, L. 2016. Medir la humedad con arduino e higrómetro. Ingeniería, informática y diseño.
• 28. Llamas, L. 2017a. Medir temperatura y humedad con arduino y sensor DHT11-DHT22. Ingeniería, informática y diseño.
• 29. Llamas, L. 2017b. Medir temperaturas de líquidos y gases con arduino. Ingeniería, informática y diseño.
• 30. Luna, W., Estrada, H., Jiménez, J. and Pinzón-lópez, L. 2012. Efecto del estrés hídrico sobre el crecimiento y eficiencia del uso de agua en plántulas de tres especies arbóreas caducifolias. Terra Latinoamericana, 30(4), 12.
• 31. Macek, P., Macková, J. and De Bello, F. 2009. Morphological and ecophysiological traits shaping altitudinal distribution of three Polylepis treeline species in the dry tropical Andes. Acta Oecologica, 35(6), 778–785. https://doi.org/10.1016/j.actao.2009.08.013
• 32. Markesteijn, L. and Poorter, L. 2011. Hydraulics and life history of tropical dry forest tree species: Coordination of species drought and shade tolerance. New Phytologist, 191(2), 480–495. DOI 10.1111/j.1469–8137.2011.03708.x.
• 33. Marusig, D., Petruzzellis, F., Tomasella, M., Napolitano, R., Altobelli, A., and Nardini, A. 2020. Correlation of field-measured and remotely sensed plant water status as a tool to monitor the risk of droughtinduced forest decline. Forests, 11(1), 1–13. https://doi.org/10.3390/f11010077
• 34. Miranda, A., Lara, A., Altamirano, A., Di Bella, C., González, M. and Camarero, J. 2020. Forest browning trends in response to drought in a highly threatened Mediterranean landscape of South America. Ecological Indicators, 115(1), 1–10. DOI 10.1016/j.ecolind.2020.106401.
• 35. Morales, M., Villalba, R., Grau, H. and Paolini, L., 2004. Rainfall-Controlled Tree Growth in High-Elevation Subtropical Treelines. Ecología, 85(11), 3080–3089.
• 36. Moreno, P. 2009. Plant Response to Water-deficit Stress. Encyclopedia of Life Sciences, 27(2), 179–191. DOI 10.1038/npg.els.0001298.
• 37. Morgan, J.M. 1984. Osmoregulation and Water Stress in Higher Plants. Annual Review of Plant Physiology, 35(1), 299–319. DOI 10.1146/annurev.pp.35.060184.001503.
• 38. Rada, F., Azózar, A., Briceño, B., Gonzáles, J., and García Nuñez, C. 1996. Carbon and water balance in Polylepis sericea, a tropical treeline species. Trees, 10(1), 218–222. DOI https://doi.org/10.1007/BF02185672
• 39. Rada, F., Squeo, F., Azocar, A. and Cabrera, H. 1999. Water and carbon relations in the genus Adesmia (Papilionaceace) at different altitudes in the high northcentral Chilean Andes. Revista Chilena de Historia Natural, 72(1), 201–211. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/230777461_Water_and_carbon_relations_in_the_genus_Adesmia_DC_Papilionaceae_at_different_altitudes_in_the_high_north-central_Chilean_Andes
• 40. Romero, M.B. 2016. Evaluacion del Indice de Vegetacion de Diferencia Normalizada para determinar el estado de conservación del bosque de ceja andina sur occidental del parque nacional Sagay, Parroquia Achupallas, Canton Alaisi, provincia de Chimbotazo. S.l.: Escuela Superior Politécnica de Chimbotazo.
• 41. Shimada, Y., Hirano, M., Nishimura. and Tanaka, T. 2012. High-Throughput Fluorescence-Based Assay System for Appetite-Regulating Gene and Drug Screening. PLoS ONE 7(12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0052549
• 42. Sparacino, J., Renison, D., Devegili, A. and Suarez, R. 2020. Wind protection rather than soil water availability contributes to the restriction of highmountain forest to ravines. New Forests, 51(1), 101–117. DOI 10.1007/s11056–019–09722-z.
• 43. Tito, R., Vasconcelos, H. and Feeley, K. 2020. Mountain Ecosystems as Natural Laboratories for Climate Change Experiments. Frontiers in Forests and Global Change, 3(1), 1–8. DOI 10.3389/ffgc.2020.00038.
• 44. Toivonen, J.M. 2014. Determinants of Polylepis ( Rosaceae ) Forest Distribution and Treeline Formation in the High Andes [en línea]. S.l: University of Turku. Disponible en: https://www.utupub.fi/bitstream/handle/10024/96622/AnnalesAII288Toivonen.pdf?sequence=2&isAllowed=y.
• 45. Trueba, S. 2017. Análisis de imágenes multiespectrales aéreas de vegetación Analysis of multispectral aerial images of vegetation. S.l.: Universidad de Cantabria.
• 46. Tucker, C.J. 1979. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–150. DOI 10.1016/0034–4257(79)90013–0.
• 47. Urribarri, L., Araujo, B. and Villalobos, R. 1996. Una metodologia para la estimacion del estres hidrico en plantas de lima “Tahiti” (Citrus x tahiti). Revista de Agronomia, 13, 49–60.
• 48. Zutta, B. and Rundel, P. 2017. Modeled shifts in Polylepis species ranges in the Andes from the last glacial maximum to the present. Forests, 8(7), 1–16. DOI 10.3390/f8070232.
• 49. Zutta, B., Rundel, P., Saatchi, S., Casana, J., Gauthier, P., Soto, A., Velazco. and Buermann, W. 2012. Prediciendo la distribución de Polylepis: bosques Andinos vulnerables y cada vez más importantes. Revista Peruana de Biologia, 19(2), 205–212, 2012. DOI 10.15381/rpb.v19i2.849.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).