Keywords
Alchornea latifolia Sw.
moisture condensation
Categories
How to Cite
Abstract
The cooling capacity of the vegetation is usually faster than the environment in a forest ecosystem, building up dew on the leaves of the trees that are in the tree canopy; depending on the species, they usually register different temperatures in the stem, in the leaves and branches. In this way, the temperatures of the main shade trees in coffee plantations of Pluma Hidalgo, Oaxaca, were compared in order to obtain which ones cool the fastest and, therefore, condense more atmospheric humidity. The temperatures of the environment, the dew point and stems and leaves of some main tree species were recorded for 24 hours to find the relationship between the cooling of the trees and the ambient temperature. To perform the data analysis, the Generalized Linear Model (GLM) was used with a gamma distribution, by using the Tidyverse, Broom and MuMIn packages, and the Software R version 4.1.2 and RStudio version 2021.09.2+382. As a result, it was found that the palo mujer (Alchornea latifolia Sw.) is the tree that reaches the lowest temperatures at the time the ambient temperature was lowest, which indicates that this tree has the greatest cooling capacity, therefore, in a reforestation project, its use is recommended to develop the function of condensing atmospheric humidity.
References
Álvarez, O. L. R. (2001). Determinación de turnos para las principales especies de coníferas en la región del Cofre de Perote, Veracruz (Tesis de maestría). Universidad Veracruzana. Xalapa, Veracruz. Recuperado de: https://cdigital.uv.mx/bitstream/handle/123456789/47291/AlvarezOsegueraLuisR.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Ayllón, T. (2013). Elementos de meteorología y climatología. México: Trillas.
Barradas, V. L. (1983). Capacidad de captación de agua a partir de la niebla en Pinus montezumae Lambert, de la región de las grandes montañas del estado de Veracruz. Biótica, 8(4), 427-431.
Barry, R. G., y Chorley, R. J. (1999). Atmósfera, tiempo y clima. Barcelona, España: Omega.
Bartón, K. (2019). MuMIn: Multi-Model Inference. Recuperado de: https://CRAN.R project.org/package=MuMIn.
Braojos, J. J., y García, S. E. (2009). Aproximación al cálculo de la lluvia horizontal y a su incidencia en la recarga del Sistema Acuífero de Tenerife. Canarias, Tenerife. ITOP-INCLAM. Recuperado de: https://www.aguastenerife.org/images/pdf/ponenciasdocumentos/CalculoLLuviaHorizontal.pdf
Candel, V. R. (2001). Meteorología. Barcelona, España: Emegé, Industria gráfica.
Cárcamo, R. B., y Noriega, A. G. (2019). Pago por servicios hidrológicos y biodiversidad al café de sombra para la conservación del bosque de niebla en la región Loxicha, Oaxaca. En: V. Hernández-Trejo, R. Valdivia-Alcalá, J. Hernández-Ortiz, P. R. Cruz-Chávez y Cruz-Chávez, G. R. (Eds.), Estudios recientes sobre economía ambiental y agrícola en México (pp. 107-130). México: Universidad Autónoma de Baja California Sur-Universidad Autónoma Chapingo. Recuperado de: https://www.researchgate.net/profile/Victor-Hernandez-Trejo/publication/337935379_Estudios_recientes_sobre_economia_EBOOK/links/5df54b5c92851c83647e76be/Estudios-recientessobre-economia-EBOOK.pdf#page=108
García, E. (1981). Modificaciones al sistema de clasificaciónclimática de Köppen. México: UNAM.
Heuveldop, J., Pardo, T. J., Quirós, C. S. y Espinoza, P. L. (1986). Agroclimatología tropical. EUNED. 378 p.
Reed, D. D., y Mroz, D. G. (1997). Resource assessment in forested landscapes. USA: John Wiley & Sons.
Robinson, D., y Hayes, A. (2020). Broom: Convert Statistical Analysis Objects into Tidy Tibbles. Recuperado de https://CRAN.R-project.org/package=broom.
Rodríguez, J. R. M., Benito, C. A., y Portela, L. A. (2004). Meteorología y climatología. España: Fundación Española para la Ciencia y Tecnología. Recuperado de: https://hopelchen.tecnm.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r120586.PDF
R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Recuperado de: https://www.R-project.org/.
RStudio Team. (2022). RStudio: Integrated Development Environment for R. RStudio, PBC, Boston, MA. Recuperado de http://www.rstudio.com/.
Steubing, L., Godoy, R. y Alberdi, M. (2001). Métodos de ecología vegetal. Editorial Universitaria. Universidad Austral de Chile. Santiago de Chile. Chile.
Tinoco, R. J. A., Toledo, M. M. L., Carrillo, N. I. J. y Monterroso, R. A. I. (2009). Clima y variabilidad climática en los municipios de Hidalgo con presencia de bosque mesófilo de montaña. En: A. I. Monterroso Rivas (Ed). El bosque mesófilo de montaña en el estado de Hidalgo: perspectiva ecológica frente al cambio climático (pp. 71-98). Universidad Autónoma Chapingo. Chapingo. Edo. de México.
Tobón C. y Girleza G. M. E. (2007). Capacidad de interceptación de la niebla por la vegetación de los páramos andinos. Avances en recursos hidráulicos, (15), 35-46. https://www.redalyc.org/pdf/1450/145016897004.pdf
Torres, B. R. A. (2013). Características y funciones hidrológicas de los bosques nublados en la provincia de Zamora Chinchipe. Ecuador: Universidad Nacional de Loja. Recuperado de: https://dspace.unl.edu.ec/jspui/bitstream/123456789/5217/1/CARACTER%C3%8DSTICAS%20Y%20FUNCIONES%20HIDROL%C3%93GICAS.pdf
Wickham, H. (2019). Tidyverse: Easily Install and Load the ’Tidyverse’. Recuperado de: https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse.
Yepes, A., y Silveira, B. M. (2011). Respuestas de las plantas ante los factores ambientales del cambio climático global (Revisión). Colombia Forestal, 14(2), 213-232. Recuperado de: https://www.redalyc.org/pdf/4239/423939616005.pdf
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Copyright (c) 2022 Revista Chapingo Serie Agricultura Tropical