Regresión con variables dummy para predecir fibra seca de Agave lechuguilla Torr., en dos zonas bioclimáticas de gran escala en México

Abstract

"Agave lechuguilla Torr., de la familia Agavaceae, es una de las especies más representativas de las zonas áridas y semiáridas; se distribuye desde el sureste de Estados Unidos hasta el sur de México, de ella se extrae fibra, para múltiples usos. El objetivo de este estudio fue generar un modelo de regresión, para predecir de forma rápida, sencilla y de bajo costo, fibra seca (PSF) de esta especie. Se empleó un modelo de potencia en su forma lineal y zonas bioclimáticas como variables dummy. El entrenamiento, generación (80 %) y validación (20 %) del modelo se hizo a través de machinelearning con el paquete ‘caret’ de R. Mediante análisis de correspondencia canónica (CCA) se evaluó la relación de PSF con variables bioclimáticas. El ACP generó dos zonas bioclimáticas, ambas de diferente productividad de A. lechuguilla. Se evaluaron 499 individuos en cuatro estados del país. El diámetro de copa (Cd) de esta especie, predice adecuadamente el peso seco de fibra (R2 = 0.6327; p < 0.05). El intercepto (𝛽0), pendiente [lnCd (𝛽1)], Zona [(𝛽2)] e interacción [lnCd:Zona (𝛽3)] del modelo con variables dummy resultaron estadísticamente significativas (p < 0.05), dando origen a una ecuación para cada zona bioclimática. El CCA indica una correlación positiva entre temperatura mínima del mes más frío (Bio 6) y PSF (r = 0.84 y p < 0.05). En conclusión, por el decremento de Bio 6, en más de 0.5 °C al 2050, la especie podría ser vulnerable al cambio climático, la producción de fibra de A. lechuguilla podría ser afectada de forma gradual en los próximos años"