Adaptation of crops to climate change has motivated an increasing interest in the potential value of novel traits from wild species; maize wild relatives, the teosintes, harbor traits that may be useful to maize breeding. To study the ecogeographic distribution of teosinte we constructed a robust database of 2363 teosinte occurrences from published sources for the period 1842–2016. A geographical information system integrating 216 environmental variables was created for Mexico and Central America and was used to characterize the environment of each teosinte occurrence site. The natural geographic distribution of teosinte extends from the Western Sierra Madre of the State of Chihuahua, Mexico to the Pacific coast of Nicaragua and Costa Rica, including practically the entire western part of Mesoamerica. The Mexican annuals Zea mays ssp. parviglumis and Zea mays ssp. mexicana show a wide distribution in Mexico, while Zea diploperennis, Zea luxurians, Zea perennis, Zea mays ssp. huehuetenangensis, Zea vespertilio and Zea nicaraguensis had more restricted and distinct ranges, representing less than 20% of the total occurrences. Only 11.2% of teosinte populations are found in Protected Natural Areas in Mexico and Central America. Ecogeographical analysis showed that teosinte can cope with extreme levels of precipitation and temperatures during growing season. Modelling teosinte geographic distribution demonstrated congruence between actual and potential distributions; however, some areas with no occurrences appear to be within the range of adaptation of teosintes. Field surveys should be prioritized to such regions to accelerate the discovery of unknown populations. Potential areas for teosintes Zea mays ssp. mexicana races Chalco, Nobogame, and Durango, Zea mays ssp. huehuetenangensis, Zea luxurians, Zea diploperennis and Zea nicaraguensis are geographically separated; however, partial overlapping occurs between Zea mays ssp. parviglumis and Zea perennis, between Zea mays ssp. parviglumis and Zea diploperennis, and between Zea mays ssp. mexicana race Chalco and Zea mays ssp. mexicana race Central Plateau. Assessing priority of collecting for conservation showed that permanent monitoring programs and in-situ conservation projects with participation of local farmer communities are critically needed; Zea mays ssp. mexicana (races Durango and Nobogame), Zea luxurians, Zea diploperennis, Zea perennis and Zea vespertilio should be considered as the highest priority taxa.
El objetivo de la presente investigación fue regionalizar patrones de cambio climático para la República Mexicana con base en valores de cambio térmico y pluvial de 708 celdas de tamaño 0.5 x 0.5° de arco. Los valores de cambio térmico y pluvial se establecieron al restar la climatología año 2050 Rcp4.5 de la climatología de referencia 1961-2010, considerando las variables temperatura máxima media (Tx) temperatura mínima media (Ti), temperatura media (Tm), oscilación térmica (OT) y precipitación (P) de los períodos primavera-verano (PV, que abarcó de mayo a octubre), otoño-invierno (OI, que abarcó de noviembre a abril) y anual. La climatología año 2050 Rcp4.5 se derivó de un modelo ensamble a partir del valor de la mediana de 11 modelos de circulación general (MCG) reducidos en escala, calibrados y pertenecientes al inter-comparación de modelos acoplados fase 5 (CMIP5), reportados en la 5a entrega del IPCC: BCC- CSM1-1, CCSM4, GISS-E2-R, HadGEM2-AO, HadGEM2- ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, MIROC-ESM, MIROC5,MRI-CGCM3,NorESM1-M.Losvaloresdecambio térmico y pluvial de las 708 celdas se sometieron a un análisis multivariado que incluyó un análisis de agrupamiento (Método de Ward) y de componentes principales (ACP). Para estimar el número óptimo de grupos se usó la validación contenida en el programa Clustan Graphics V8, utilizando 200 repeticiones. Posteriormente, se llevó a cabo un análisis discriminante para minimizar clasif icaciones erróneas en los agrupamientos de las 708 celdas. Este análisis se llevó a cabo con base en el sistema de análisis estadístico (SAS). Los resultados mostraron que la variación en los valores de cambio climático de la República Mexicana para el año 2050 puede ser explicada por dos componentes principales, los cuales en conjunto explican un poco más de 84% de la variación. El CP1 estuvo integrado por variables referidas a valores de cambio térmico y el CP2 por variables relacionadas con valores de cambio pluvial. En el análisis de agrupamiento se reportó la formación de 11 grupos de celdas con características de cambio climático estadísticamente distintas, las cuales incluyen desde niveles de enfriamiento somero (-1 a 0 °C) a niveles de calentamiento severo (>3 °C); niveles de humidificación muy somera (0 a +10 mm de precipitación estacional) a niveles de desecación severa (-300 a -150 mm de precipitación estacional); y, niveles de tropicalización muy somera (-0.5 a 0 °C) a niveles de continentalización moderada (1 a 1.5 °C). No obstante, que los resultados obtenidos representan una primera aproximación en esta temática, poseen un sustento estadístico robusto que permite utilizar el agrupamiento obtenido para fines de planeación agrícola.
El objetivo de la presente investigación fue evaluar el impacto que tendrá el cambio climático del presente siglo sobre la estación de crecimiento (EC) en el estado de Jalisco, México. Para ello se determinó la EC en 134 estaciones meteorológicas del estado con valores probabilísticos de lluvia y el valor promedio de la ETP estimada con el método Penman-Monteith a través del programa ETo Calculator. Estas determinaciones se utilizaron para modelar los parámetros de la EC para los períodos 2041-2060 (año promedio 2050) Rcp 4.5, 2061-2080 (año promedio 2070) Rcp 4.5, y 1961-2010 (climatología de referencia). Como insumo de las climatologías 2050 y 2070 se utilizaron los valores promedio mensuales de precipitación y temperatura media derivados de la implementación de un modelo que incluye el ensamble de 11 modelos de circulación global (MCG). Los resultados mostraron que en el estado de Jalisco existen diferencias inter-regionales para la fecha de inicio, fecha de finalización y duración de la estación de crecimiento. Además el cambio climático provocará que la duración de la estación de crecimiento (DEC) se reduzca entre -1 y -21 días en 2050 y entre -1 y -35 días en 2070, con respecto a la DEC de la climatología de referencia.
Se obtuvo un sistema de información conformado por imágenes raster mensuales, estacionales y anuales, correspondientes a parámetros climáticos y agroclimáticos para la región México-Centroamérica. Este logro involucró procesos de conformación de bases de datos climáticos diarios y mensuales para el período 1961-2010, revisión de información para eliminar datos aberrantes y estimar datos perdidos; interpolación geográfica mediante el método Anusplin para generar imágenes raster mensuales de variables climáticas básicas (temperatura máxima, temperatura mínima, precipitación), álgebra de mapas y análisis espacial para generar parámetros agroclimáticos derivados de las variables climáticas básicas; utilización de información climática de una red de estaciones agrometeorológicas automatizadas para estimar parámetros ajustados al método de referencia; estimación de parámetros agroclimáticos mediante métodos indirectos y utilización de información derivada de modelos de asimilación de datos para la generación de parámetros agroclimáticos complementarios. Los resultados mostraron la obtención de un sistema de información compuesto de imágenes raster que representan el valor promedio para el período 1961-2010 de 144 variables mensuales (temperatura máxima Tx, temperatura mínima Ti, temperatura media Tm, rango térmico RT, suma térmica ST, grados-día desarrollo acumulados GDD, fotoperíodo F, precipitación P, evapotranspiración potencial ETP, índice de humedad IH, radiación solar Rs y humedad relativa HR); 41 variables estacionales correspondientes a la estación de crecimiento (las variables anteriores más duración de la estación de crecimiento DEC, y número de mese húmedos MH= P≥ETP); 13 variables anuales (mismas variables mensuales más número de meses húmedos) y la variable altitud. Las imágenes raster están referidas en el sistema WGS, pueden ser utilizadas en cualquier sistema de información geográfica (SIG) y cuentan con una resolución de 30” arco. El sistema es potencialmente útil para caracterizar la variación de las condiciones agroclimáticas de México y Centroamérica.
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