El fitomejoramiento es la aplicación de principios genéticos, de biología reproductiva y económicos al mejoramiento genético y el manejo de los árboles forestales. En contraste con la cría selectiva de ganado, cultivos herbáceos y flores hortícolas durante los últimos siglos, la cría de árboles, con la excepción de árboles frutales, es un hecho relativamente reciente.
Un programa típico de mejoramiento de árboles forestales comienza con la selección de fenotipos superiores (más árboles) en un bosque natural o plantado, a menudo en función de la tasa de crecimiento, la forma del árbol y los rasgos de adaptación al lugar. Esta aplicación de selección masiva mejora el rendimiento medio del bosque. La descendencia se obtiene de árboles seleccionados y se cultiva en plantaciones de prueba que actúan como ensayos genéticos. Sobre la base de estas pruebas, se pueden seleccionar los mejores genotipos entre los padres. Los árboles seleccionados generalmente se multiplican por semillas o injertos y huertos de semillas.se establecen cuando la producción preferida es semilla mejorada. Alternativamente, los mejores genotipos pueden propagarse directamente mediante esquejes o métodos in vitro y usarse directamente en plantaciones clonales. El primer sistema se utiliza con frecuencia en pinos y otras coníferas, mientras que el segundo es típico en algunas frondosas (chopos, eucaliptos y otros). Los objetivos de un programa de mejoramiento de árboles van desde la mejora del rendimiento y la adaptación a condiciones particulares hasta la resistencia a plagas y enfermedades, las propiedades de la madera, etc. Actualmente, el mejoramiento de árboles está comenzando a aprovechar el rápido desarrollo de la genética y genómica de plantas.
Mejoramiento
Los criadores de árboles se esfuerzan por lograr que sus operaciones sean eficientes optimizando la reproducción de árboles. Los científicos desarrollan herramientas destinadas a mejorar la eficiencia de los programas de mejoramiento genético de árboles. Optimizar puede significar adaptar estrategias y métodos a determinadas especies, grupos de poblaciones, estructura de variación genética y modo de herencia de los rasgos importantes para obtener el mayor beneficio por unidad de tiempo. La optimización generalmente se lleva a cabo en los siguientes niveles: estrategia de reproducción (intensidad apropiada de reproducción, estructura y tamaño de la población de reproducción, plan para el mantenimiento de la diversidad genética), métodos de reproducción ( tipo de apareamiento , métodos de prueba y selección, tamaño y tiempo de la población de prueba) y métodos de despliegue del material genéticamente mejorado ( huertos semilleros [1] y silvicultura clonal: contribución genética, tamaño). Los simuladores informáticos se utilizan con frecuencia: estocásticos: basados en algoritmos definidos y aleatorios; y determinista - basado en algoritmos definidos.
Se han comparado las estrategias de selección para determinar el progreso anual en el mejoramiento a largo plazo a un costo anual dado, considerando la ganancia genética, la diversidad genética, los componentes del costo y los componentes del tiempo. Para el abeto de Noruega parece favorable clonar familias de hermanos completos y luego seleccionar en función del rendimiento clonal [2], mientras que para el pino silvestre parece mejor una estrategia de dos etapas, primero la preselección fenotípica y luego la prueba de progenie de las selecciones. [3]
Mejora de árboles
Una población genéticamente variable y un método de selección de individuos genéticamente superiores proporcionan la base para la mejora de los árboles mediante la reproducción. En esencia, un programa de mejoramiento de árboles se propone aislar y evaluar el componente genético de la variación en uno o más caracteres de interés. En el procedimiento más simple, los ciclos de selección reducen la población disponible en una dirección particular para mejorar los rasgos deseables, luego se reproducen a partir de selecciones para expandir la población con características mejoradas. Las estrategias de reproducción varían según la especie y los objetivos, pero todas utilizan diseños de apareamiento para generar información y material nuevo. La elección de una estrategia de cría y un diseño de apareamiento adecuados es una decisión clave en cualquier programa de cría. Kiss (1986) [4] utilizó un diseño de 2 niveles en la Columbia Británica para estudiar la variación dentro y entre poblaciones separadas de abeto blanco , tanto dentro de la Columbia Británica como del este de América del Norte.
El programa de mejoramiento de la picea blanca iniciado en 1986 por el Servicio Forestal Canadiense en las Islas Marítimas empleó 2 tipos de apareamiento: policross, para probar los clones para determinar la capacidad general de combinación; y apareamiento por parejas, para generar material para selecciones de segunda generación (Fowler et al. 1988). [5]
La revisión sistemática de Newton (2003) [6] de las respuestas de rendimiento de la picea blanca y otras 3 coníferas de América del Norte a las prácticas de mejora de los árboles forestales indicó que la selección correcta de la procedencia y la progenie podría producir ganancias de crecimiento en altura de los juveniles de alrededor del 12% a los 20 años para la picea blanca. y una ganancia correspondiente en la productividad comercial (incremento medio del volumen comercial anual) del 26% a los 50 años para las plantaciones establecidas a densidades iniciales nominales en sitios de calidad media a buena. Además, las estimaciones preliminares derivadas de estudios de casos individuales indicaron que las estrategias de selección de primera generación para el abeto blanco podrían aumentar la productividad comercial en aproximadamente un 20% a los 45 años.
Ver también
Referencias
- ^ Lindgren, D. y Prescher, F. 2005. Número de clones óptimo para huertos semilleros con clones probados. Silvae Genetica 54: 80-92.
- ^ Danusevičius D & Lindgren D 2002. Eficiencia de la selección basada en pruebas de fenotipo, clon y progenie en la reproducción a largo plazo. Silvae Genetica 51: 19-26.
- ^ Danusevičius D & Lindgren D 2002. Estrategias de selección de dos etapas en el mejoramiento de árboles considerando ganancia, diversidad, tiempo y costo. Genética forestal. 9: 145-157.
- ^ Kiss, GK 1986. Mejora genética del abeto blanco y de Engelmann en Columbia Británica 1983–85. pag. 191-193 en Yeatman, CW; Boyle, TJB (Eds.), Proc. 20º Encuentro. Lata. Improvisación de árboles. Assoc. Parte 1, QC de Quebec.
- ^ Fowler, DP, Bonga, JM, Park, YS, Simpson, JD y Smith, RF 1988. Mejora de árboles en el Servicio Forestal Canadiense - Maritimes 1985 y 1986. p. 31-36 en Morgenstern, EK; Boyle, TJB (Eds.). Simposios de Mejoramiento de Árboles - Progresando Juntos, Truro NS, agosto de 1987. Proc. Parte 1, 21a reunión. Lata. Improvisación de árboles. Assoc.
- ^ Newton, PF 2003. Revisión sistemática de las respuestas de rendimiento de cuatro coníferas norteamericanas a las prácticas de mejora de árboles forestales. Para. Ecol. Gestionar. 172: 29–51.
Bibliografía seleccionada
- White, TL, Adams, WT y Neale, DB 2007. Forest Genetics, CABI. ISBN 978-0-85199-348-5
- 2007 Gösta Eriksson, Inger Ekberg y David Clapham. Introducción a la genética forestal. ISBN 91-576-7190-7 [1]
- 1984. Mejoramiento aplicado de árboles forestales. Bruce Zobel, John Talbert, Universidad Estatal de Carolina del Norte, John Wiley and Sons, Inc, ISBN 0-471-09682-2