文摘

在墨西哥开设生态系统承受的压力也日益增大,尤其是由于城市和农业的扩张活动。这些发展发生整合生物多样性问题在土地利用规划,导致广泛的碎片和转换的风景。台面中央半干旱地区的特点是使用十precipitation-based指数。利用多元统计和地质统计空间分析技术,这些指数的影响五个土地利用地层是探索。土地利用分析表明五个重要precipitation-based指数的最大值在草原上被发现,农业使用,和灌木;最小值是基质辅助沙漠植被的特征和其他使用。我们的研究结果表明,最大数量的极端降水事件可能发生在开放的生态系统,因此将有一个强大的对景观和土地使用的影响。变异函数分析和地质统计学层需求的注意力从研究机构、政策制定者、研究人员和食品生产商采取适当的和协调的行动提出场景来应对气候变化。这项研究也许能刺激有关研究认为努力旨在促进生物多样性保护计划和规划项目对于减缓气候变化。

1。介绍

气候的结果结合大气因素和环境条件,各级操作(1]。气候变化和极端的指数已经使用了很长一段时间,经常与降水观测评估天高于或低于专门基于阈值(2]。因为全球地表植被覆盖的大部分,它强烈影响land-atmosphere交换能量,动力,和材料(3)通过独特的互动元素的组合,通过景观重复类似的形式;它还影响径流和土壤侵蚀率以及稳定性。大多数半干旱地区遭受严重降雨侵蚀(4];由于水腐蚀的能力高,在这些领域可能出现更多的伤害,因为减少了营养的保护。

气候系统变暖是明确的,自1950年代以来的许多观察到的变化是前所未有的,当看到数十年,甚至几千年(5]。根据曾庆红et al。3),干旱和半干旱地区占主导地位的灌木社区许多亚型。此外,在这些地区的空间限制,异常丰富的生物多样性和惊人的发现各种各样的生物群落;极高的物种多样性和特有现象发生。植物群落空间分布受雨量分布的影响较大,土壤保水率和土壤基质。此外,温度和地貌因素影响植物群落分布格局通过影响蒸发率和太阳日晒。根据Kuyler [6),景观的起源和发展是受到自然过程和人类的影响。土地利用,特别是其强度,被认为是决定因素之一的丰度和丰富的土壤生物种群(7]。土地利用过程的多样性和异质性需要详细分析,因为他们的微分对环境的影响。土地利用退化发生在生态系统不能再生其结构和生态过程(弹性),以恢复其稳定性。大多数的半干旱地区的特点是炎热的夏天,极其有限,空间不稳定的年降水量(小于300毫米)。温度变化和降雨事件得到了研究人员的广泛关注,因为许多地区全球极端气候经历了显著的变化在过去的几十年里(8,9]。降雨的数量和频率以及扩展干旱提高问题,极端气候事件是否真正增加以及是否与气候变化有关。克纳普et al。10)记录越来越多的证据表明在全球、地区和地方水平intra-annual降水机制变得更加极端,在20世纪全球降水记录显示平均增长只有9毫米土地区域,不包括南极洲。因此,根据皮尔逊et al。11),气候数据是必不可少的输入变量为生态建模和动植物分布中扮演重要角色。

气候变化影响进一步的并发症已经要求在干旱和半干旱地区水资源管理的挑战。它对水文过程的影响如渗透、渗透、径流和土壤蓄水高度复杂的(12]。在墨西哥一个问题要求注意力是有限的,往往缺乏连续的气候数据记录在开放生态系统由于缺乏气象设备。随着维护费用高,ground-weather监测站是一个函数的空间表示的区域气候变化,测量网站特点,观察实践(13),和仪器校准的频率标准。一些电视台可能被一个不寻常的强烈影响或改变小气候在他们眼前的环境,因此对大空间尺度上的效用代表气候动力减弱。科学界广为记载的地貌的影响因素(海拔高度、边坡(北、南、东、西面临或水平)),和地形设置(脊顶部,谷等)有偏见的来源记录数据和趋势分析。山附近的一个车站或凹陷,或夜间的排水通道,或受到其他微妙的气候数据记录功能可能会导致错误。关于这个问题,世界气象组织(WMO)认为,开发高质量的数据集数据库必须考虑这些潜在的限制:一般测量和采样错误;非均质性(外部因素会影响记录,例如,新的观测站点附近的树木或建筑物);和实践的统计平均值在大的地理区域,当有限的数据可用来表示这些地区。根据伽玛鲁丁和Suhaimi [14),处理这些问题意味着高成本和绝大数过程,事实上太多。科学家,因此,开发出了一种插值方法保持固有的数据不确定性至少气候的使用,以确保足够的精度分析。

普通克里格是一个适用于任何规模的插入器由于其精度提高模型的计算误差。在地理信息系统(GIS)环境中它使用统计模型,允许输出各种专题地图,包括预测,预测的标准错误,概率,和分位数(ArcGIS)。使用插值,想法是有距离的估计一个需要旅行之前数据点隔开距离是不相关的15]。这些信息通常以方差图的形式呈现,这是一个函数的半方差与滞后的距离。方差和半方差数据的基本区别是,第一类是由一个数字(标量)和第二个曲线(向量)。

指数,而不是数据的使用是一种更好的方式来让气候变化对景观的影响更明显。索引代表信息来源于数据本身和有用的支持多种气候变化分析。RClimDex是基于R包旨在提供一个用户友好的界面来计算极端气候指数(16]。

本研究努力提供新的信息,集成了一个串行数据集日常降水的直接测量,以获得precipitation-based气候指标,他们的空间映射的解释,和趋势分析。研究区台面中央,半干旱地文学的省。这个地区有高度分散的土地利用和景观对比海拔和地形。足够数量的ground-weather站的逐日降水数据被用来推导气候指标数据集以及估计趋势线方程的斜率。所有的数据集都完全融入GIS项目扩展分析区域范围内,考虑土地利用类别。的目标是提高知识precipitation-based指数可能有助于阐明区域土地利用的方式可能受到气候变化的影响。

2。材料和方法

2.1。研究区域的描述

台面中央是一个地形学的省份,在墨西哥北部高原地区的一部分,覆盖了全国三分之二的干旱和半干旱地区。它位于墨西哥中部(图1),体现了~ 8.6尼古拉斯。它的空间限制最初描述基于形态学和地质特征对比与邻近的地形学的省份(17]。这是一个大面积的褶皱与巨大的洪水平原和山分离故障,成为大型和扩展平盆地的一部分。两本地区地形学的特征:火山锥的半干旱地区隔开高冲积盆地相邻马德雷山脉东方(SMOr),其次,沙漠和半干旱地区内盆地,位于低区中部和东部地区的高原18]。结合粗糙地形起伏和平坦的地区。超过一半的表面是高于1900 masl(图1(一))和内部地形海拔适中,通常形成斜坡,海拔600米或更少。在北部和东部接壤SMOr,马德雷山脉西边的西方(SMOcc)和韩国被称为埃尔希奥的大萧条。空间限制是符合西班牙de Estadistica y Geografia (INEGI)。区域土地利用总类包含五个:农业类,覆盖~ 2.65尼古拉斯(面积的30.81%);灌木茂密的树丛,组成~ 2.76尼古拉斯(32.09%);二次沙漠植被(关闭阀),体现~ 1.89尼古拉斯(22.98%);草原,总计~ 0.86尼古拉斯(10.00%);和其他使用,占其余的研究区域~ 0.44尼古拉斯(5.12%)。农业灌溉和precipitation-dependent政权下活动;灌木类包括crassicaule rosetophyll、小型叶和submountainous物种; the SDV stratum has holm oaks, pine, mesquite, and their associations; the Grassland category incorporates halophytic, along with introduced and native species (Figure1 (b));其他使用层包括水体、人居和裸露的土壤。

因为它的相当大的纬度的大小、省被细分为三个虚拟区域,每个对应纬度~ 175公里的距离。农业类和地区广泛分布。在北部地区的水平空间分布主要是过渡的灌木,关闭阀,和农业类。这个地区还显示一个杰出的对比在海拔从平地(北部)过渡到山峰(东部、中部和西部)。南部地区是一个混合的土地利用地层,类间的过渡并不是专门由任何特定类;然而,一个不同的高程转换。其他使用类位于这个地区,连同其他土地利用地层的重要领域。土地利用分布的中部地区展览模式与北方地区。

2.2。数据描述和质量

32 ground-weather站的逐日降水数据(图1和表1)被用来推导precipitation-based指数(表2)。

“”和““列参考坐标数据:北美兰伯特正形圆锥投影,基准面ITRF92。大胆的连续数字表示一个简单的列表对应于车站数字图1。问列指定的年数与数据。列年开始于年结束显示初始的和最终的年的记录数据。海拔高度列中提供的高程数据;数据被点收购从数字高程模型(DEM)中提取~ 30米空间分辨率。串行数据范围是41 > < 86年。海拔从1594年到2310年masl不等。

数据质量是一个优先级,因为指数在车站位置的变化十分的敏感,阳光照射,设备精度和观察者的实践19]。在计算指标,数据集的准备和处理指令RClimDex用户手册之后,张、杨提出(20.确保数据质量。涉及到两个阶段:质量控制(QC)和均匀性测试(HT)。质量控制的目标是识别错误,在日常的数据集可能干扰的正确评估极端;即所有缺失的值(目前编码为−99.9)取代软件识别(即内部代码。NA:不可用);据称,所有异常数据与NA替换代码。质量测试也在逐日降水数据识别异常值。局外人是一个观察以外的统计概率的极限,否则是负的。目前,这些限制被定义为标准偏差()的值;也就是说,(,),站一天,是一种来自用户的输入。这里我们指定的四个方差的阈值。根据文森特et al。21),HT在于气候时间序列变化的检测,通常由于站搬迁,仪器观测实践的变化,以及自动化。

RClimDex用户手册是最好的来源更详细和广泛的描述这些指标;可以在线咨询和下载。

2.3。统计分析

描述性统计是根据契比雪夫定理处理;它正式指出,“观测的比例在下降这些数据的标准差至少意味着这些数字“(22]。这个定理的优势是,它适用于任何数据集的分布形状的数据。计算,连续最大数据被表示为“上限”(1);然后,数据进一步增加(2): 在(1),计算是串行最大数据的标准差除以标准差。简单的说,这个定理给出了最低比例的数据必须躺在一个给定的标准差均值;真实比例中找到指定的地区可能会大于定理保证什么。正确的解释是,至少契比雪夫(百分比)的每个索引值的区间剩下的比例不在这个区间。

地质统计学层表面地图预测了采用普通克里格插值技术。它被认为是优于其他常用插值技术降水估计(23]。这种技术提供了一个无偏内插以最小平方估计误差,它是用于合并区域数据的能力和数据显示本地趋势。它也经常被使用在土壤科学24,25)、水文(26最近在林业[],27)、生态学和气候学(28- - - - - -30.]。它的计算是基于半方差图,一个地质统计学工具,分析了一个变量的空间变化在空间范围内的特定区域。变异函数通常用于模型空间结构在单一变量通过测量统计相关性的强度随着距离的函数。根据Gringarten多伊奇(31日),预期的平方区别两个数据值分离距离向量,h变差函数。的半方差图(h)是一个方差图2的一半(h)。变差函数是衡量可变性;它增加随着样本越来越不同。根据韦伯斯特和奥利弗(32),定义的参数方差图(1)的窗台上,即总方差,代表了变化在缺乏空间相关性;(2)范围,窗台上的距离方差图方法;(3)块效应,结合空间非结构化差异(例如,属性错误)和空间结构在距离短于最小方差测量分离。窗台上减去金块称为部分窗台或结构性差异。

因为缺乏具体的数据校准变异函数运行时,我们使用固定参数运行;的主要变量是precipitation-based指数和covariable高程网格。Run-parameters模型,普通co-Kriging;滞后,2318 .92点;金块,0,0;204168 .71范围;窗台上,1.5631。根据Schabenberger和皮尔斯(33),决定是否包含一个金块效应是很困难的。它包含可能导致一个更合身的模型(34),但考虑到地貌学的研究区域土地利用变化很大而且是不同的和描述1:250000规模,决定把金块值在0,0似乎是合适的。这个决定遵循Schabenberger和皮尔斯的建议(33],金块包容不是必需的。

有几个半方差模型可供选择。根据格洛弗15),线性模型似乎提供了最好的结果,因为数据不支持证据,窗台上或范围;相反,他们似乎增加半方差随着延迟的增加。盖拉多(35)提出了一个经验法则的数量对变异函数代表一个点;它必须大于30。这通常意味着数据空间对象的数量不会少于50。同一个作者提到这个规则作为指导和没有完全遵循。在这项研究中ground-weather站的数量是32,这似乎足够支持研究。

统计分析、多变量方差分析(MANOVA)一起事后Bonferroni测试均匀组织应用。做出适合一般MANOVA分析模型的数据库,一个接受分类变量,数据增强了两种分类预测:虚拟的三个地区(北、中部、南部)和五个土地利用类。重采样的地质统计学表面地图层随机分布的数据集提供的3569对协调土地利用分析。每个数据点都是一个n -维向量的坐标一次()[36]。所需数量的点,连同他们的分布,确定了通过应用随机分布函数和限制200点之间的距离。因为土地使用最初描述1:250000规模,也分为5个明显的地层在这项研究中,似乎必须选择一个最小数量的点类。计算一个适当的样本大小依赖于某些因素的主观选择,有时粗糙的估计;结果,这一结果似乎相当人工。然而,在最坏的情况下,这是一个猜测,这是比完全任意的选择[更有用37]。

3所示。结果与讨论

3.1。RClimdex

统计学意义的变化趋势是明显的。的十个precipitation-based指数,五个被视为重要的():PRCPTOT R10 mm, R20 mm, R25 mm, SDII。因此,结果的讨论和分析这些指数将是有限的。

选择指标用于映射和统计分析,以及考虑意义,我们分离指数通过应用两个额外的标准:至少5 ground-weather站得结果的重要指数及其空间分布不能集中在减少地区。320年计算的趋势线(32 ground-weather电台×10指数),一个积极的趋势观察38(~ 12%),而负面趋势被认为~ 5% (15);剩下的趋势线方程,267(~ 83%),被视为不重要的()。这些结果似乎强调区域空间分布频率和强度降水事件缺乏同质性;他们也似乎表明,某些地区可能比其他人更容易受强烈地形的影响。这些地区提供了一个很好的目标研究关注土地利用和气候变化的影响将植物群落和这可能如何影响空间景观。观察表3指标,提出的标准和结识的一个积极的趋势是那些大雨(R10毫米)、总降水量(PRCPTOT),天雨≥25毫米(R25毫米),和SDII;唯一的指数显示负面趋势是R20毫米。以下结果和讨论这五个指标将是有限的。

3.2。表面分析

气候的变化和趋势指数以及观察到的变异函数必须被理解为可靠的解释和建模。表面预测地图在图2代表每个索引的个人空间变异性以及每个ground-weather站的正/负趋势。地质统计学的传说(类)表面层是区域土地利用空间分布符合。迪格雷戈里奥和詹森38)土地利用空间分布定义为生命的空间排列形式(如树木、灌木、草原、等)在一个给定的地区。土地利用空间分布反映了植被的生态或进化方面(例如,分散在干旱地区植被、农业侵占森林地区内部,由于过度放牧和退化)。在定义一个特定的分类设计在特定区域两个概念是:最低Mapable区域(MMA)和混合映射单元(MMU)。迪格雷戈里奥和詹森38]提到MMA应用制图者在解决最小的区域,可以在地图上显示;是scale-dependant而不是与分类有关。相同的作者提到,MMA制图相关。土地利用分类器可以自由决定是否意味着一个类的复杂混合物,显然没有一个类占主导地位。我们的研究地区被认为是一种空间独立的实体(例如,每层内土地利用所有的补丁)在一个复杂的混合物(农作物、灌木和草地)。在空间上分开两个或两个以上的实体类,我们跟着迪格雷戈里奥和詹森提出的通用标准38),每个类的封面必须超过20%(因此不到80%)映射单元。根据这些标准,我们定义为所有重要指数四个主要的类。

PRCPTOT指数显示明显的对模型性能的影响,因为中国政府强大的影响力,空间自相关范围。尽管它指示为零,轻微的金块效应(表中观察到的两个位置4)。块效应和斜率的起源是最重要的特性拟合变异函数(39)和金块的效果也是最不可预测的,因为缺乏更紧密的样本数据集。

变异函数的不连续的起源可以视为无稽之谈自景观的现实情况(40)和环境条件可能被视为一个连续的表面。根据克拉克和哈珀(41],变异函数的不连续的起源不应该发生在大多数空间环境过程因为空间通常是连续的;然而,一些个体过程在自然界中,金矿化等例外模式。然而,半方差图应该是连续的在原点。“我们的一个基本假设是物理现象的连续性测量”(41]。PRCPTOT指数明显,金块效果显示不稳定的行为非常短的距离还有相当大的变化在距离小于指定的延迟间隔或采样间隔。这将意味着,“完美”抽样将完全消除块效应,但这项研究的方法论和应用分析技术是有限的和外切ground-weather站的数量;这种限制提示我们考虑块效应的结果值是不确定的。此外,一个关键问题是给定的插值方法组输入数据(42]。特别是那些对比等地形(山区),在数据收集比较分散和测量对于给定变量可能显著差异(即使在相对减少的空间尺度上43]。Burrough和麦克唐奈(42]国家,当数据最丰富的插值技术给类似的结果。数据稀疏时,基本假设的变化可能不同采样点和插值方法的选择和参数可能会变得至关重要。空间插值的结果包含一定程度的错误,这错误有时是可衡量的(44]。在这项研究中,明显的在这个半干旱地区土地利用高度分散,本地站的数量似乎是足够的;这是著名的中央地区。根据Ahrens [45),车站发散的地域代表性,但这不是系统高度依赖站。因为这不是解决地理距离加权和的知识沉淀与海拔高度增加,预计降水插值将tendencially高估了在这些地区崎岖的地形。一个限制,据报道在使用地质统计空间分析是底层随机概念依赖于均值的平稳性和空间上的分布和协方差(46]。一些研究使用规定的数据转换:例如,舒尔曼et al。47)使用一个平方根变换应用丰富的日常降雨的情况;Verworn和Haberlandt48)使用日志转换为选定的洪水情况。然而,在我们的研究区域降水事件是不稳定的,甚至缺席;据我们所知的应用转换并不是一个常见的做法,和转换的影响以及角色的转换选择到目前为止还没有系统的研究。尽管如此,这一特性为未来的研究建议进一步探索研究和可能建议将额外的数据集遥感净短波和长波辐射,潜在和显热通量,地表和地下径流。

这些结果似乎支持那些报道瓦格纳et al。49)表明,在协变量的插值方案的选择有显著影响估计降水和径流。我们的研究结果表明,海拔网格作为协变量的公司应该改进和提高的空间代表性ground-weather站数据集。欧那密et al。50]提到协变量的值的插入位置将类似的实际位置。根据Gringarten多伊奇(31日)在某一尺度的过程是高度非线性和混乱,导致没有空间关联结构的变化。通常,只有少量的变化是由随机行为。这似乎验证结果不稳定分布和随机性降水事件的半干旱地区。

所有半变异表明,空间相关性与分离距离高度降低。所有指数的大小范围的相关规模取决于方向;,相关的垂直距离是远低于水平范围由于横向站之间的距离就越大。

地质统计学层导致的解释意味着所有指标的差异。A和B的表面几乎导致了类似的空间分布具有明显的纬度梯度,北部地区的最低的区域开始,延伸到南部地区最高的区域。在图2 (c),所有的北地区和中部地区的大部分从根本上最低数量的暴雨天。地质统计学层D,日子一年的最大数量与降水≥25毫米仅限于一个小区域在南方地区的大多数其他用类。层E,结果表明,平均降水在潮湿天(6.8 - -8.3)本质上是均匀沿着中央北/南的研究领域。

3.3。土地使用

基于切比雪夫定理似乎明显,北方地区最大的分散在土地利用地层和重要指标表明观测的比例平均(> 41%比例< 82%)。这是特别明显的其他使用和灌木类,但是这是相反的最接近值区域显示的意思是,在观测到的图形> 1.2< 2.4(图3)。一致,中部地区导致周围的比例最高(72 - 91%),但在对比范围内最高的(1.6 - -3.4);南地区受到SDII指数的值导致一个较小的比例意味着(47 - 66%),但最近的范围从均值(> 1.4< 1.7)(图3)。这些结果强调地层的纬度梯度之间的变化和土地利用。

重要指标之一PRCPTOT表示其他用地层的最小值。这个结果可能显示的证据表明,人为活动影响的水文循环影响的区域内降水总量。雅各布森和考夫曼51]报道在加州的降水减少由于人为气溶胶粒子和前体气体排放;也就是说,人为_x,没有_x,在北半球₃种有机气体,但不是公司₂,CH₄,或者N₂o .这个特性值得进一步的研究和扩展研究,但它是超出了这个项目的范围。

根据Gringarten多伊奇(31日),空间相关性的程度随距离分离,直到达到一个遥远的地方不存在空间相关性。几乎所有的气候关系传授影响土地利用的趋势。通过例子,配水高地或降低系统的储层质量从近端到远端位置可能影响生态系统的集成过程,气体交换,和功能;同样,地貌学施加重大影响太阳辐射事件的数量在一个表面上,由于辐射随坡度和坡角的函数方面;海拔影响土壤湿度的空间分布,生物植物群落组成,成土的过程中,和径流。高度复杂的地形地貌,这尤其重要,在地形阴影一般对能量平衡有重要的影响。夜间变暖的原因和能量平衡的变化归因于大气水汽的变化,云层,喷气式飞机和表面特征的变化,如土地覆盖和土地利用52- - - - - -54]。等当地影响城市增长、灌溉、沙漠化、和当地土地利用的变化可以影响湿度分布,尤其是在城市地区。大规模的气候影响地区湿度分布可能包括增加云量、表面蒸发冷却从降水、温室气体,对流层气溶胶(52),和极端气象事件,以及含氢的能量不平衡。这反过来可能影响径流,泥沙运输、地下水补给,当然土地利用构象。

3.4。统计分析

数据分析进行样本数据集点添加了土地利用分类变量和地区。MANOVA模型提供了重要的结果(分类预测)。正如预期的那样,大多数在土地利用变化(Wilkλ= 0.18,,)和地区(Wilkλ= 0.96,,)。的事后Bonferroni测试显示显著差异()区域和指标,除了PRCPTOT没有意义()是观察之间的中部和北部地区(表5)。最突出的结果是土地使用中发现的。

PRCPTOT指数表示显著不同的结果()配对灌木的时候,草原与关闭阀和农业类指标层。剩余的配对关联,没有意义()观察(表5)。R10 mm, R20毫米,SDII指标,结果数对类似PRCPTOT指数;一个显著的例外是R25 mm指数,这表明两个定义良好的组。第一组包括关闭阀、灌木和农业地层;第二个包含其他的使用和草原地层。

通过观察纬度梯度区域差异明显。南方地区持续收到年降水量最高,最大数量的极端降水事件,每年最多的湿天(SDII指数)。土地利用分析表明两个定义良好的组对所有指标,除了最极端的指数(R25毫米)。地区的灌木,农业使用,草原地层在所有指数排名最高,显示年度总降水,最大数量的暴雨天,最大数量的潮湿的天。相比之下,关闭阀层在所有指数排名最低。

一般来说,文档显示在台面中央地区precipitation-based指数表明一个明确的集成和纬度梯度对土地利用的影响。马哈茂德et al。55)表明,土地覆盖的变化发挥了重要作用在大气温度的变化中,湿度、云量、环流和降水。这些变化从本地和区域范围内产生影响次大陆甚至全球尺度;它们影响农业、森林砍伐/造林、沙漠化和城市化。从这个角度看拜慈et al。56)表明,土地覆盖变化可以影响气候通过修改陆地表面的物理性质。

4所示。结论

这项研究中,使用多元统计和地质统计空间分析技术,探索不同的半干旱地区土地利用地层台面中央应对十precipitation-based指数。本研究的第一个结论是,空间自相关,通过观察分析指标的插值地质统计学层,减少变异函数的位置不确定性和减少距离。金块值出现在PRCPTOT提示其他数据集的公司,特别是那些间接注册太阳日晒,土壤湿度和径流。这些数据将有助于衡量土壤覆盖降水的响应和潮湿的条件。

第二个结论是关于高程作为色散的作用影响因素的比例从均值观测;分散在北方地区比在中部和南部地区的台面中央;但这色散与观测接近的数量意味着(> 1.2< 2.4),并建议进一步的研究计划。

最后的结论是基于半变异的解释和预测表面,以及指标的趋势。值得考虑了地质统计学的空间解释层作为一个重要的步骤在定义项目生物多样性保护和土地使用规划,在设计减缓气候变化计划,在追求碳封存和生物质生产研究。因此,这项研究提供了基础,可以自信地用于未来的研究为探索这些重要问题。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者希望表达他们的感谢西班牙de Investigaciones受影响,阿格里科拉y Pecuarias (INIFAP)和Centro de Investigacion Cientifica y de Educacion优越德恩塞纳达港(CICESE)为他们的资金和技术支持。这种感激是扩展到马里奥•萨拉查Jaime Luevano和Eulogio洛佩兹的援助和技术评论。特殊识别→沃利Weerts咨询英语语法和结构。