ABSTRACT
Resumen Dentro de las estrategias de evaluación de especies forestales nativas por parte de la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria - AGROSAVIA, se encuentra la caracterización fenotípica. Con el propósito de validar el uso de descriptores morfológicos y determinar la variabilidad fenotípica de la colección de trabajo del Centro de Investigación La Libertad ubicado en el piedemonte llanero (Villavicencio, Meta); se evaluaron 121 individuos de machaco (Simarouba amara Aubl.) de 6.2 años de edad, por medio de 34 descriptores de planta, hoja y fruto. Los datos cualitativos y cuantitativos se analizaron mediante análisis de correspondencias múltiples y análisis de componentes principales respectivamente, con el fin de reducir la dimensionalidad de los datos, seguido de análisis de conglomerados, utilizando el algoritmo de WARD para el agrupamiento de los individuos. Los resultados obtenidos permitieron identificar que el volumen de tronco presentó la mayor variabilidad (31.13%) y las variables cuantitativas asociadas al tamaño y diámetro de la copa, diámetro de fuste, volumen del tronco, longitud y ancho de la hoja, altura total y de copa presentaron las mayores correlaciones con los tres primeros componentes principales (57.82%). Se obtuvieron nueve conglomerados que reúnen el 95.73% de la variabilidad original y en los cuales se encontraron individuos potencialmente útiles con fines maderables, arboricultura y sistemas agroforestales. La forma del fuste, la altura de ramificación y de bifurcación, el tipo de corteza y el hábito de fructificación presentaron mínima variación en los individuos, contrario a la rectitud del fuste y la forma de la copa.
Abstract Phenotyping is one of the strategies used by Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA) for evaluating native forest species. One hundred and twenty-one 6.2 year-old mountain damson/stavewood/bitterwood/paradise trees (Simarouba amara Aubl. commonly known as machaco in Colombia) were evaluated using 34 plant, leaf and fruit descriptors to validate the use of morphological descriptors and determine the phenotype variability of AGROSAVIA's La Libertad Research Centre's working collection. The centre is located in the foothills of Colombia's eastern plains (Villavicencio, Meta). Multiple correspondence analysis (MCA) was used for analysing qualitative data and principal component analysis (PCA) for +data to reduce dataset dimensionality; this was followed by cluster analysis, using Ward's method (minimum variance method or Ward's minimum - agglomerative algorithm) for hierarchical cluster analysis for grouping the trees. The results led to identifying that the wood volume descriptor had the greatest variability (31.13%) and the quantitative variables associated with crown size and diameter, stem diameter, trunk volume, leaf length and width, total and crown height had the greatest correlation with the first three components (57.82%). Nine clusters were obtained (accounting for 95.73% of original variability) and in which trees were found for timber, arboriculture and agroforestry system purposes. The trees' stem shape, branch height and bifurcation, the type of bark and fruiting habits had minimum variation, contrary to the that found regarding stem straightness and crown shape.
Resumo Dentro das estratégias de avaliação de espécies florestais nativas pela Colombian Agricultural Research Corporation - AGROSAVIA, está a caracterização fenotípica. A fim de validar o uso de descritores morfológicos e determinar a variabilidade fenotípica da coleção de trabalhos do Centro de Pesquisa La Libertad localizado no sopé da planície, (Villavicencio, Meta); 121 indivíduos de machaco (Simarouba amara Aubl.) de 6,2 anos de idade foram avaliados por meio de 34 descritores de planta, folha e fruto. Os dados qualitativos e quantitativos foram analisados por meio da análise de correspondência múltipla e da análise de componentes principais, respectivamente, a fim de reduzir a dimensionalidade dos dados, seguida da análise de cluster, por meio do algoritmo WARD, para agrupamento dos indivíduos. Os resultados obtidos permitiram identificar que o volume do tronco apresentou a maior variabilidade (31,13%) e as variáveis quantitativas associadas ao tamanho e diâmetro da copa, diâmetro do caule, volume do tronco, comprimento e largura da folha, total a altura e a copa apresentaram as maiores correlações com os três primeiros componentes principais (57,82%). Foram obtidos nove aglomerados que atendem a 95,73% da variabilidade original e nos quais foram encontrados indivíduos potencialmente úteis para fins madeireiros, arboricultura e sistemas agroflorestais. O formato do caule, a altura da ramificação e bifurcação, o tipo de casca e o hábito de frutificação apresentaram variação mínima nos indivíduos, ao contrário da retidão do caule e do formato da copa.