Inst it ut o Nacional de Tecnologa AgropecuariaEdicionesTcnicas de Medicin en Ecofisiologa VegetalConceptos y ProcedimientosEditores: Mara Elena Fernndez, Javier E. GyengeNo se permit e la reproduccin t ot al o parcial de est e libro, ni su almacenamient o en un sist ema inf ormt ico, ni su t rasmisin en cualquier f ormat o o por cualquier medio, elect rnico, mecnico, f ot ocopia u ot ros mt odos, sin el permiso previo del edit or.EDICIONES INTAGerencia de Comunicacine Imagen Inst it ucionalChile 460 2 piso C.P. 1098 Bs. As.CopyrightINTA, Agost o de 2010Tirada: 1.000 ejemplares581.1 Tcnicas en medicin en ecof isiologa veget al : concept os yT22 procedimient os/ edit or es: Mara Elena Fernndez, Javier E.Gyenge. Buenos Aires : Ediciones INTA, 2010. 140 p. : il. ISBN N 978-987-1623-76-1 FISIOLOGIA VEGETALECOLOGIA MEDICION SENSORES CONDUCTANCIA HIDRAULICA DE RAICESINTERCAMBIO DE GASES FOTOSINTESIS INTA- DDIB 1 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalTcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalConceptos y ProcedimientosEditores: Mara Elena Fernndez, Javier E. Gyenge2 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal3 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalNDICE GENERAL TCNICAS DE MEDICIN EN ECOFISIOLOGA VEGETAL: CONCEPTOS Y PROCEDIMIENTOS Prlogo de editores........................................................................................................................Prlogo de invitados........................................................................................................................Agradecimientos de los editores.....................................................................................................Listado de autores...........................................................................................................................Listado de revisores........................................................................................................................ Captulo 1: Control versus realismo en estudios ecofsiolgicos: opciones de diseo y procedimientos en experimentos de sequa.................................................................................... 1. Introduccin..................................................................................................................... 2. Preguntas, diseo y compromisos.................................................................................. 2.1. Los objetivos de la investigacin...................................................................... 2.2. Compromisos de diseo: estadstica y tipos de variable.................................. 3. Experimentos de sequa: del plan general al detalle....................................................... 3.1. Tipos de experimentos...................................................................................... 3.2. Control de la disponibilidad de agua.................................................................3.3. Variables, cosechas y duracin........................................................................ 3.4. Macetas: sustrato, volumen y consumo de agua............................................. 3.5. Planifcacin y gestin del experimento............................................................ 4. Conclusin....................................................................................................................... 5. Bibliografa....................................................................................................................... Captulo 2: Introduccin al uso de colectores de datos y sensores................................................. 1. Introduccin..................................................................................................................... 2. Algunas defniciones a tener en cuenta........................................................................... 3. Tipos de colectores de datos........................................................................................... 4. Capacidad de almacenamiento de datos........................................................................ 5. Tipos de puerto de los colectores de datos..................................................................... 6. Tipos de sensores segn su seal.................................................................................. 7. Algunos principios de funcionamiento de sensores de mayor uso en el campo de la ecofsiologa vegetal............................................................................................................ 7.1. Contenido de agua en el suelo......................................................................... 7.2. Contenido volumtrico de agua en el suelo...................................................... 7.3. Contenido de humedad en el aire..................................................................... 7.4. Viento................................................................................................................ 7.5. Radiacin solar................................................................................................. 7.6. Temperatura...................................................................................................... 7.7. Precipitacin..................................................................................................... 8. Programacin.................................................................................................................. Captulo 3. Flujo de savia mediante el mtodo de disipacin de calor............................................ 1. Introduccin..................................................................................................................... 1.1. Circulacin del agua en un rbol...................................................................... 1.2. Xilema activo....................................................................................................2.Descripcin de algunos mtodos de estimacin de fujo de savia.................................. 2.1. Mtodo de disipacin de calor.......................................................................... 2.2. Mtodo de pulso de calor (Pulse heat velocity)................................................ 2.3. Mtodo de balance de calor (Thermal heat balance).................................... 3. Funcionamiento de una termocupla............................................................................... 7910101113131313151616171819202123252525262728282929303031313232333535353536363636374 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal4. Armado de los sensores................................................................................................. 5. Determinacin de la cantidad de corriente segn la resistencia del sensor.................. 6. Armado de sistema de alimentacin elctrico................................................................ 6.1. Conexin a un sistema elctrico domiciliario (110 o 220volts)........................ 6.2. Conexin del equipo a paneles solares.......................................................... 7. Instalacin del sistema en el campo.............................................................................. 7.1. Instalacin del sistema de 12V........................................................................ 7.2. Instalacin de los sensores en los rboles 7.3. Instalacin de cables de los sensores al regulador de tensin y al colector de datos o al multiplicador de canales........................................................................ 8. Clculo de fujo de savia................................................................................................ 9. Relleno de series temporales......................................................................................... 9.1. Identifcacin de huecos temporales en los datos........................................... 9.2. Identifcacin de perodos de datos con errores............................................. 9.3. Llenado de datos faltantes y errores............................................................... 10. Posibles problemas durante la instalacin en el campo (cortocircuitos, falta de seal, temperatura en el tronco)................................................................................................... 11. Listado de equipamiento y herramientas tiles............................................................ 12. Algunas soluciones prcticas (distintos tipos de termocuplas, sistema de promedio de seal)............................................................................................................................. 12.1. Sensores de longitud variable para medir la densidad de fujo de savia a distintas profundidades.......................................................................................... 12.2. Mtodo de medicin de fujo de savia para promediar los valores de distintos sensores................................................................................................... 12.3. Mtodo de medicin con energa no continua para estimar los fujos naturales de temperatura....................................................................................... 13. Cambio de escala de rbol a rodal............................................................................... 14. Grupo de trabajo de fujo de savia............................................................................... 15. Bibliografa................................................................................................................... Captulo 4. Conductancia y conductividad hidrulica...................................................................... 1. Introduccin.................................................................................................................... 2. Defniciones.................................................................................................................... 2.1. Ecuacin de Darcy.......................................................................................... 2.2. Conductancia hidrulica (K)............................................................................ 2.3. Conductancia hidrulica total entre el suelo y las hojas (Kplanta)...................... 2.4. Conductividad hidrulica (k o kh).................................................................... 2.5. Conductividad hidrulica especfca (ks)......................................................... 2.6. Conductividad hidrulica foliar especfca (kl)................................................. 3. Estimacin terica de la conductividad hidrulica.......................................................... 4. Mediciones en tallos fnos o ramas (segmentos de madera con corteza)..................... 4.1. Conductmetro para medir varias muestras a la vez (multicanal)................... 4.2. Perfusionador de alta presin......................................................................... 4.3. Medicin del rea de xilema activo................................................................. 5. Mediciones en trozos de madera sin corteza (trozo de un tallo).................................... 6. Medicin de conductividad hidrulica especfca localizada (en anillos de crecimiento)7. Consideraciones al colectar el material en el campo..................................................... 8. Conductancia hidrulica en sistemas radicales............................................................. 9. Conductancia hidrulica en hojas.................................................................................. 9.1. Conductancia a nivel de hoja (Khoja)................................................................ 9.2. Conductancia de la lmina.............................................................................. 9.3. Conductividad del pecolo...............................................................................10. Otros mtodos para medir conductividad hidrulica...................................................... 10.1. Medidor de fujo de alta presin (HPFM)....................................................... 10.2. Mtodo de fujo evaporativo.......................................................................... 10.3. Medidor de conductividad mediante la utilizacin de cmaras de vaco..... 373940404041414143444546464749505050505151515153535353535454545454555658585860616162626262626263635 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal11. Bibliografa...............................................................................................................Anexo 1..........................................................................................................................Anexo 2 .........................................................................................................................Captulo 5. Curvas de vulnerabilidad a la cavitacin.................................................................... 1. Introduccin................................................................................................................. 2. Defnicin de curva de vulnerabilidad a la cavitacin................................................. 3. Construccin de una curva de vulnerabilidad a la cavitacin..................................... 3.1. Clculo de la prdida porcentual de conductividad hidrulica (PCH).......... 3.2. Clculo de conductividad mxima (kmax).................................................... 3.3. Medicin en segmentos simples o apareados............................................. 3.4. Mtodos de generacin de embolismos (deshidratacin natural, inyeccin de aire cmara de doble entrada, fuerza centrfuga, etc.).............................4. Ejemplos de medicin de curvas de vulnerabilidad en otros rganos de las plantas 4.1. Medicin en races....................................................................................... 4.2. Medicin en leo.......................................................................................... 4.3. Medicin en pecolos...................................................................................5. Bibliografa.................................................................................................................. Captulo 6. Curvas presin-volumen para estimacin de parmetros hdricos........................... 1. Introduccin................................................................................................................. 2. Metodologa para la construccin de las curvas PV................................................... 2.1. Obtencin de los datos................................................................................ 2.2 Construccin de la curva PV......................................................................... 3. Precauciones y normas de seguridad......................................................................... 4. Bibliografa.................................................................................................................. Captulo 7. Sistemas IRGA en la medicin de intercambio gaseoso.......................................... 1. Introduccin................................................................................................................. 2. Anlisis infrarrojo de gases......................................................................................... 2.1. Sistemas de medicin de intercambio de gases..........................................2.2. Sistemas abiertos......................................................................................... 3. Descripcin de dos analizadores de gases porttiles................................................. 3.1. Sistema abierto LI-6400 (Li-Cor Inc., Nebraska, EEUU).............................. 3.2. Sistema abierto CIRAS-2 (PP Systems, Massachusetts, EEUU)................ 4. Consideraciones fnales.............................................................................................. 5. Bibliografa.................................................................................................................. Captulo 8. Tcnicas de medicin de intercambio de gases en plantas: curvas de respuesta de la fotosntesis a la luz y al CO2....................................................................................................1. Introduccin............................................................................................................... 2. Curvas de fotosntesis versus luz (PPFD) .................................................................. 2.1. Fundamentos y parmetros......................................................................... 2.2. Algunas aclaraciones respecto de las curvas de fotosntesis vs PPFD....... 2.3. Obtencin de la curva An/ PPFD................................................................. 3. Curvas de respuesta An versus CO2........................................................................... 3.1. Fundamentos y parmetros derivados........................................................ 3.2. Realizacin de la curva................................................................................ 4. Manipulacin del nivel de oxgeno (condiciones no-fotorrespiratorias)..................... 5. Bibliografa................................................................................................................. Captulo 9. La fuorescencia modulada de la clorofla: mtodo del pulso saturante................... 1. Introduccin................................................................................................................ 2. Fundamentos.............................................................................................................. 3. Fluorescencia modulada y mtodo del pulso saturante.............................................. 6365666969697171717171757575767779798080828686898991929295951021071081091091101101111111131131141151151191191191206 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal3.1. Parmetros y coefcientes bsicos de fuorescencia..................................... 3.2. Procedimiento operativo para la evaluacin de los distintos parmetros...... 4. Algunas consideraciones y precauciones importantes a tener en cuenta.................... 5. Coefcientes recomendados segn el objetivo de estudio............................................ 6. Bibliografa.................................................................................................................... Captulo 10. Uso de istopos estables como marcadores de procesos ecolgicos...................... 1. Introduccin.................................................................................................................. 2. Uso de istopos estables del carbono (13C/12C) para determinar la efciencia en el uso del agua de las plantas..................................................................................................... 2.1 Muestreo para estudios con 13C .....................................................................3. Uso de istopos estables del hidrgeno (D/1H) y oxgeno (18O/16O) para determinar fuentes de agua e interacciones planta-planta................................................................. 3.1. Muestreo para estudios con 18O y D.............................................................. 3.2. Modelos de mezclas y cuantifcacin de aportes de distintas fuentes........... 4. Otros usos de los istopos estables en ciencias ambientales...................................... 5. Bibliografa.................................................................................................................... 1211241241261261291291301321341341381381397 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalPRLOGO DE LOS EDITORES Esta es la primera versin de un libro que nace sabiendo que debe crecer y actualizarse permanente-mente. Se origina intentando satisfacer una necesidad de todo aquel que intenta formar ecofsiolgos o intenta por s mismo empezar a trabajar en esta apasionante disciplina. Como ecofsilogos autodidactas (no en referencia a lo conceptual, pero s en lo metodolgico), formndonos en el contexto de la ciencia argentina, es decir, sin un tcnico-idneo en electrnica que nos asistiera, sufrimos la ausencia de un ma-nual al que consultar para armar ciertos equipos y manejar otros (en particular, cmo medir fujo de savia de rboles, vulnerabilidad a la cavitacin, fotosntesis, etc), y debimos dedicar meses enteros a descifrar un lenguaje que muchas veces se hace incomprensible para los bilogos u otros profesionales de las cien-cias ambientales. Bien, recordando esos tiempos (no tan viejos) es que pensamos en reunir la experiencia de nosotros y de otros como nosotros, tratando de allanar el camino de las nuevas generaciones y de esa manera, hacer ms efciente el uso del tiempo dedicado a la generacin de conocimiento. En general, las tcnicasaquexpuestasnohansidoinventadasporlosautoresdelosdistintoscaptulos(aveces,s mejoradas), sino que fueron aprendidas a partir de contactos con profesionales en otros pases, lectura debibliografadispersaeinclusive,charlasdecaf.Eslaintencindeestelibroreunirlainformacin existente en torno a distintas tcnicas para que quede plasmada de manera formal, sujeta a futuros an-lisis, discusin y actualizacin. La formalidad de los captulos no excluye, sin embargo, aquellas recetas de cocina que muchas veces son determinantes del xito en el empleo y aplicacin de una determinada tcnica. Estas pocas veces aparecen en las publicaciones especializadas, salvo en el desarrollo inicial de las mismas, y en ocasiones quedan lejos de poder ser aplicadas en primera instancia por grupos alejados de la vanguardia cientfca que las vio nacer.Por supuesto, el desarrollo de tcnicas de cuantifcacin y anlisis de variables biolgicas est en per-manente avance, yendo a veces ms rpido an que el desarrollo de los conceptos tericos relativos a losprincipiosbiofsicosdelasvariablesqueseintentanmedir.Poreso,lavocacindeestelibroesir avanzando a medida que se sumen los esfuerzos y la generosidad de distintos profesionales que, desin-teresadamente, deseen aportar su experiencia en el uso de tcnicas de medicin.Alguien mencion que este libro podra tener como precursor a o ms ambicioso an, ser el sucesor de-elfamosolibrorosa(PlantPhysiologicalEcology:FieldMethodsandInstrumentation,editadopor RW Pearcy, J Elheringer, HA Mooney y PW Rundel, 1991). Nosotros somos ms humildes. Ese libro es excelente y difcil de igualar por la calidad cientfca y tcnica de aquellos que fueron sus autores. Este otro intenta abarcar temticas que en dicha obra no son abordadas, y en el caso de incurrir en la repeticin de algn tpico, se ha escrito desde una visin muy prctica, apuntando al profesional en formacin, que podr consultar otras fuentes para ampliar el fundamento terico de la misma tcnica.Por qu elegimos los temas que elegimos? Los temas surgieron de la experiencia personal en el cam-po de la ecologa funcional, y de la experiencia de profesionales de ste u otros campos de la investigacin con los que tenemos un intercambio frecuente de ideas. Asimismo, este libro es el fruto de la planifcacin deunproyectodeinvestigacinfnanciadoporelINTA(InstitutoNacionaldeTecnologa Agropecuaria, Proyecto Especfco Bases ecofsiolgicas para la silvicultura de implantacin y conduccin), que involu-cra cierto contexto conceptual y recursos humanos. Si bien los temas y autores de los captulos exceden ampliamente el mbito de dicho proyecto, de ninguna manera pretendimos cubrir todos los aspectos que un libro as pudiera abordar, ni convocamos a todos los excelentes profesionales que la propia ciencia ar-gentina, y del resto del mundo hispano-hablante, podran haber proporcionado. Queremos remarcar este aspecto enfatizando que no se excluy adrede a absolutamente a nadie, ni a ningn tema; por el contrario, queda abierta la convocatoria a todo aquel que quiera sumarse en las prximas ediciones de actualizacin que debe tener todo libro nacido con vocacin de ayudar en los aspectos prcticos del desarrollo de una disciplinacientfca.Talycomoest,ellibrocomprendediezcaptulosque,anuestroentender,tienen una buena cobertura (aunque no exhaustiva) de temas referidos a aspectos tan variados de la ecologa funcionalcomoelintercambiogaseosodeCO2yagua,cuestionesrelativasalahidrulicadeespecies leosas y de relaciones hdricas en general, el diseo experimental relativo al control de la intensidad y 8 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetaltasa de imposicin de la sequa, e instrumental cientfco especfco para la monitorizacin ambiental y la recoleccin de datos que existen en general. Quedanparafuturasedicionestpicosmsrelacionadosconinterceptacinderadiacinynutricin, adems de posibles actualizaciones o tcnicas alternativas para medir variables ya cubiertas en esta ver-sin. Para nosotros es un orgullo presentar este libro, y es nuestro deseo que sirva como una herramienta de trabajo e inspiracin para todos aquellos profesionales de la investigacin interesados en los aspectos ms prcticos de la ecofsiologa. Deseamos expresar nuestro agradecimiento a todos los autores y revi-sores de los distintos captulos, sin cuya valiosa labor este libro no hubiera podido ver la luz. Esperemos que esa luz ilumine la tarea diaria de muchos profesionales de habla hispana, principales destinatarios de este esfuerzo. Mara Elena Fernndez y Javier Gyenge CONICET-INTA EEA Bariloche San Carlos de Bariloche, abril de 2010. 9 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalPRLOGO INVITADO La ecofsiologa vegetal est experimentando un marcado desarrollo en los ltimos aos en el pas, con valiosos aportes a diversas cadenas productivas. El INTA cuenta con un rea Estratgica en esta disciplina que tiene como misin la consolidacin, mediante redes, de las capacidades y acciones de investigacin ecofsiolgica,tantodentrocomofueradelaInstitucin,quecontribuyana:i)mejorarlaproduccinen cantidad y calidad, ii) producir de manera efciente y sustentable, iii) asistir al mejoramiento gentico vege-tal a travs de la identifcacin de rasgos morfo-fsiolgicos relevantes y iv) proveer un marco conceptual para el desarrollo de modelos para estudios de los sistemas de produccin. Adems, el rea Estratgica fjcomoobjetivoprioritariolatareadeconsolidacindegruposreferentesenlatemticaqueacten como nodos de capacitacin y formacin de recursos humanos en la disciplina para las distintas regiones del pas. En el mbito forestal, la EEA Bariloche de INTA posee un grupo de investigacin de referencia con ecofsilogos formados que desarrollan importantes actividades de investigacin en ecofsiologa de forestales y acreditan una profusa produccin cientfca de calidad. Dicho equipo de trabajo viene desarro-llando tambin una valiosa tarea de formacin de recursos humanos en estrecha interaccin con unidades acadmicas de jerarqua a travs de la direccin y asesoramiento de estudiantes de postgrado de distintas localidades del pas y el dictado de cursos en la especialidad. Esta obra titulada Tcnicas de medicin en ecofsiologa vegetal: Conceptos y procedimientos y editada por los investigadores Maria Elena Fernn-dez y Javier Gyenge, ambos pertenecientes al grupo de ecofsiologa de forestales de la EEA Bariloche, constituye otro claro ejemplo del signifcativo aporte de dicho equipo de trabajo al Area Estratgica en lo referente a investigacin y capacitacin de investigadores en la disciplina. Los editores de esta obra han logrado convocar e integrar investigadores de distintas regiones del pas que han desarrollado capacida-des y habilidades en el manejo de las tcnicas relacionadas con la ecofsiologa de cultivos. El libro rene nutrida informacin sobre tcnicas y mtodos de utilidad para estudios de ecofsiologa vegetal y ecologa funcional. Los distintos captulos de esta obra tratan sobre el diseo de procedimientos y mtodos para la imposicin de sequa, el uso de colectores de datos y sensores, la medicin del fujo de savia mediante el mtodo de disipacin de calor, las tcnicas de medicin de conductancia y conductividad hidrulica y de intercambio de CO2, la obtencin de las curvas de vulnerabilidad a la cavitacin y de presin-volumen para estimacin de parmetros hdricos, las curvas de respuesta de la fotosntesis a la luz y al CO2, la medicin defuorescenciamoduladadelacloroflayelusodeistoposestablescomomarcadoresdeprocesos ecolgicos. Por su contenido, la obra trasciende el mbito forestal y es aplicable a todas las cadenas pro-ductivas que involucran la ecofsiologa vegetal. Tal como mencionan los editores, el libro se expandir y actualizar continuamente en futuras ediciones, sumando aportes de distintos investigadores que puedan desarrollar experiencias y conocimientos en tcnicas relacionadas con la disciplina. Dada la proyeccin esperada en el rea Estratgica de INTA en cuanto a consolidacin y formacin de grupos de investigacin en distintas regiones del pas, esos futuros aportes estarn garantizados. Los editores expresan el deseo de que este libro sirva como una herramienta de trabajo e inspiracin para todos aquellos profesionales de la investigacin interesados en aspectos prcticos de la ecofsiologa vegetal. Con los grupos de investiga-cin que se estn consolidando y dada la gran cantidad de jvenes que actualmente estn capacitndose enladisciplina,estedeseosindudassecumplir.Estaobravaaserseguramenteobjetodeconsulta recurrente por parte de los numerosos y entusiastas investigadores en la disciplina. Felicitaciones a los editores por la inspiracin, la calidad del trabajo y la vocacin de servicio, no slo plasmadas en esta obra, sino tambin en los cursos de capacitacin y en las actividades de direccin y asesoramiento de jvenes profesionales que vienen desarrollando. Felicitaciones tambin a todos aquellos que han contribuido para que esta iniciativa se concrete. Fernando AndradeAlfredo Cirilo Coordinador AE Ecof VegetalCoordinador PPR AE Ecof. Vegetal Instituto Nacional de Tecnologa Agropecuaria-Argentina 10 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalAGRADECIMIENTOS DE LOS EDITORES Ambos Editores queremos expresar nuestra gratitud al Instituto Nacional de Tecnologa Agropecuaria (INTA) y al Consejo Nacional de Investigaciones Cientfcas y Tcnicas (CONICET) de Argentina. Siendo el primer lugar que nos alberg al inicio de nuestras carreras profesionales, sentimos al INTA como nuestra casa. A pesar de las sucesivas crisis econmicas y sociales por las que ha atravesado nuestro pas en sus ltimos aos, dicha institucin nos brind la posibilidad fsica que permiti desarrollarnos profesionalmente, hasta alcanzar los mritos para ingresar a la Carrera del Investigador Cientfco del CONICET, institucin que ha sabido reconocer nuestro esfuerzo (y retribuirlo, ms all de las palabras, pagando nuestro salario). Como toda estructura, de nada vale sin el corazn de las personas. Por ello, tambin queremos expre-sar nuestro ms sincero agradecimiento para nuestro director, Toms Schlichter, quien con su esfuerzo y dedicacin casi paternal, nos gui en esta maravillosa aventura de conocer los mecanismos por los cuales la naturaleza se expresa. Hoy, fruto de la semilla sembrada, la gua oportuna y del esfuerzo compartido con autores y revisores, nace este libro que esperamos, se alce como una herramienta generadora de nuevos aventureros. AUTORES (en orden alfabtico) Caball, Gonzalo INTA Estacin Experimental Agropecuaria Ba-riloche CC277, (8400) San Carlos de Barilo-che, Ro Negro, Argentina Correo electrnico: gcaballe@bariloche.inta.gov.ar Curetti, Mariela INTA-Estacin Experimental Agropecuaria Alto Valle Ruta Nacional 22 Km 1190, Allen, Ro Negro, Argentina Correo electrnico:mcuretti@correo.inta.gov.ar Dalla Salda, Guillermina INTA-Estacin Experimental Agropecuaria Ba-riloche CC277, (8400) San Carlos de Barilo-che, Ro Negro, Argentina Correo electrnico: gdsalda@bariloche.inta.gov.ar Fernndez, Mara Elena CONICET-INTA Estacin Experimental Agrope-cuaria Bariloche CC277, (8400) San Carlos de Bariloche, Ro Negro, Argentina Correo elec-trnico: mefernandez@bariloche.inta.gov.ar Fernndez , Roberto J. CONICET-Facultad de Agronoma, Univer-sidad de Buenos Aires. Av. San Martn 4453 (C1417DSE), ciudad de Buenos Aires, Argenti-na Correo electrnico: fernandez@agro.uba.arGraciano, Corina CONICET-Instituto de Fisiologa Vegetal, Centro Cientfco Tecnolgico CONICET -Universidad Nacional de La Plata Calle 55 entre 13 y 14 N910, (1900) La Plata, Bue-nos Aires, Argentina Correo electrnico: corinagraciano@yahoo.com Gyenge, Javier Enrique CONICET-Estacin Experimental Agropecua-ria Bariloche CC277, (8400) San Carlos de Bariloche, Ro Negro, Argentina Correo elec-trnico: jgyenge@bariloche.inta.gov.ar Keller, Aldo INTA-Estacin Experimental Agropecuaria Montecarlo Av. Libertador 2472, (3384) Monte-carlo, Misiones , Argentina Correo electrnico: akeller@montecarlo.inta.gov.ar Licata, Julin INTA-Estacin Experimental Agropecua-ria Concordia CC 34 (3200) Concordia, Entre Ros, Argentina Correo electrnico: julianlicata@lifetime.oregonstate.edu 11 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalPortela, Jos A. INTA-Estacin Experimental Agropecuaria La Consulta Ex -ruta 40 km 96, La Consulta. (5567), Mendoza, Argentina Correo electrni-co: jportela@laconsulta.inta.gov.ar Tambussi, Eduardo CONICET-Instituto de Fisiologa Vegetal, Centro Cientfco Tecnolgico CONICET Universidad Nacional de La Plata Calle 55 entre 13 y 14 N910, (1900) La Plata, Bue-nos Aires, Argentina Correo electrnico:tambussi35@yahoo.es Tesn, Natalia INTA-Estacin Experimental Agropecua-ria Concordia CC 34 (3200) Concordia, Entre Ros, Argentina Correo electrnico: nteson@correo.inta.gov.ar Varela, SantiagoINTA- Estacin ExperimentalAgropecuaria BarilocheCC277, (8400) San Carlos de Bariloche,Ro Negro, Argentina Correo electrnico:svarela@bariloche.inta.gov.arREVISORES (en orden alfabtico)Este libro cont con la colaboracin de los siguientes revisores que contribuyeron a mejorar signifcativamente los contenidos y presentacin de los distintos captulos.Andrade, FernandoCONICET- INTA EEA BalcarceFacultad de Ciencias AgrariasUniversidad Nacional de Mar del PlataArgentinaAranda, IsmaelCentro de Investigacin ForestalInstituto Nacional de Investigacin yTecnologa Agraria y Alimentaria (INIA)EspaaBucci, SandraCONICET- Dto.de Biologa, Facultad deCiencias Naturales - Sede Comodoro -Universidad Nacional de la Patagonia"San Juan Bosco"ArgentinaCampanello, PaulaCONICET- Dto. de Ecologa yConservacinFacultad de Ciencias ForestalesUniversidad Nacional de MisionesArgentinaDaz, DianaINTA EEA ConcordiaArgentinaFaustino, LauraCONICET-Instituto de Fisiologa VegetalCentro Cientfco Tecnolgico CONICETLa PlataArgentinaFernndez, EstebanFacultad de AgronomaUniversidad de Buenos Aires,ArgentinaGuarnaschelli, AnaFacultad de AgronomaUniversidad de Buenos Aires,ArgentinaInsausti, PedroFacultad de AgronomaUniversidad de Buenos Aires,ArgentinaJobbgy, EstebanCONICET-Instituto de MatemticaAplicada de San LuisCentro Cientfco Tecnolgico CONICETSan LuisArgentinaMartnez Vilalta, JordiCREAF Unidad de EcologaUniversitat Autnoma de BarcelonaEspaaMarqus, BeatrizSan Carlos de BarilocheE.mail: beatrizmarques@speedy.com.arNogus Mestres, SalvadorFacultad de BiologaUniversitat de BarcelonaEspaa12 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalStecconi, MarinaCONICET-Instituto de Investigaciones enBiodiversidad y MedioambienteCentro Cientfco Tecnolgico CONICETComahueArgentinaVidela, CeciliaFacultad de Ciencias AgrariasUniversidad Nacional de Mar del Plata,ArgentinaVillagra, PabloCONICET-Instituto Argentino deNivologa, Glaciologa y CienciasAmbientalesCentro Cientfco Tecnolgico CONICETMendozaArgentinaNosetto, MarceloCONICET- Instituto de MatemticaAplicada de San LuisCentro Cientfco Tecnolgico CONICETSan LuisArgentinaPloschuk, EdmundoFacultad de AgronomaUniversidad de Buenos Aires,ArgentinaRousseaux, CeciliaCONICET-Centro de InvestigacionesCientfcas y Transferencia Tecnolgicade Anillaco, La RiojaCONICET, ArgentinaScholz, FabinCONICET- Dto.de Biologa, Facultad deCiencias Naturales - Sede Comodoro -Universidad Nacional de la Patagonia"San Juan Bosco"ArgentinaREVISIN DE ESTILO Y FORMATO:Marqus, BeatrizSan Carlos de BarilocheE.mail: beatrizmarques@speedy.com.ar13 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalCAPTuLO 1 CONTROL VERSUS REALISMO EN ESTUDIOS ECOFISIOLGICOS:Opciones de Diseo y Procedimientos en Experimentos de Sequa Autor: Roberto J. Fernndez Consejo Nacional de Investigaciones Cientfcas y Tcnicas, IFEVA-Facultad de Agronoma, Universidad de Buenos Aires. 1. Introduccin Laspreguntasposiblesparalosestudiosecof-siolgicosenplantasabarcanunaescalacasitan amplia como la de los niveles de organizacin bio-lgica (Lambers et al., 2008): van desde las relacio-nadas con la activacin de genes y cambios meta-blicos a nivel celular frente al estrs, pasando por el comportamiento de las hojas en respuesta al au-mento de la temperatura durante el da, los ajus-tesfsiolgicosestacionales,loscambiosanat-micosymorfolgicosdeindividuosgenticamente similarescreciendoensitioscondistintaofertade recursos,hastalasadaptacionesdiferencialesde ecotiposyespeciescomoproductodelaevolucin (por ej. Wright et al., 2004). Unprincipioorganizadormuytil,relacionado conlaescaladelapregunta,eseleje controlvs. realismo propuesto por Diamond (1986) en el con-textodelosexperimentosenecologadecomuni-dades. Siguiendo a ese autor, usaremos la palabra experimentoensentidoamplio,incluyendotodo tipo de observaciones con propsitos de investiga-cinynosloensayosmanipulativos.Elplanteo esquenoexisteuntipodeexperimentoperfecto paratodoslosobjetivos,sinoquehaycompromi-sos,determinadosbsicamenteporlaescala.En unextremo,estnlosexperimentosdelaborato-rioqueaseguranunbuencontroldelosfactores causales(porejemplo,lasinfuenciasdellargo deldaenunacmaradecrecimiento),yenel otrolosexperimentosnaturalesqueaseguran elmayorgradoposiblederealismo(porejemplo, observaciones en el campo durante una dcada de lluvias escasas). A medida que nos movemos de estudios del primer tipo hacia los del segundo, au-menta el grado de autenticidad de las conclusiones (aunquenosiempresugeneralidad),perodis-minuyelaposibilidaddecontarconrepeticiones y testigos (en ingls, controles) apropiados, y lo que es ms importante, con niveles precisos del trata-miento que queremos imponer. Como a lo largo de ese eje control realismo la escala espacial ytemporalsueleampliarse,aigualgradode esfuerzotambintiendeadisminuirelnmerode variables que pueden estudiarse y la frecuencia de observaciones. Enestecaptulosedetallanlasconsideraciones msgeneralesatenerencuentaenlosestudios ecofsiolgicos, destacando los compromisos de diseo(ensentidoamplio,nosloestadstico),y enfatizandolasventajasdeunaplanifcacintem-pranadelusodeltiempo,laayudatcnicaylos equipos.Estassugerenciasseejemplifcanluego conmayordetalleparalosexperimentosdese-qua, especialmente aquellos a escala planta y en macetas. 2. Preguntas, diseo y compromisos 2.1. Los objetivos de la investigacin Cmodisearunexperimentoecofsiolgico es una pregunta casi tan amplia como la de cmo hacerinvestigacinencualquiertema.Enambos casos,larespuestaeslamisma:nuncaserde-masiado el esfuerzo que se ponga en explicitar los objetivosdelproyecto.Enotraspalabras,siempre el nfasis inicial, antes deldiseo, debe estar en la delimitacin del problema o las preguntas a abordar. Sedaporsentadoquelaintencinesgenerar resultadospotencialmentepublicablesenunare-vista cientfca de buen nivel, an cuando se trate de investigacin fnanciada con fondos privados que, por motivos empresariales, se decida no publicar. Laspautasestndardelabibliografainter-nacionalnosonunacuestindemodaouna maneradehacercurriculum;tampocounamani-festacindecolonialismocultural.Sonunagua deprocedimientosquemaximizanlaefciencia de uso de los recursos de investigacin, ya sean deorigenprivadoopblico,losqueningunaper-sonaresponsablequerrmalgastar.Unaversin muybreveeilustrativadeesaguaesladada 14 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalporlaprestigiosa revista Nature para el prrafo-re-sumendesustrabajos:Unaodosoracionesque provean una introduccin bsica al asunto, redac-tadasdeunmodocomprensibleparacualquier cientfco;dosotresoracionesconantecedentes msdetallados,comprensiblesparaloscientf-cosdelasdisciplinasmsafnes;yunaoracin presentandoclaramenteelproblemagene-ralconsideradoporestetrabajoenparticular. Ntesequeestedesarrollodebeserinclui-dodentrodelas250palabrasquelarevista reserva en total para el resumen, antecediendo a los mtodos,resultadosyconclusiones,loquedauna clara idea de la importancia que se le debe asignar al planteo del problema y su contexto. Paradarunejemplorelacionadoconlasequa, la comparacin de respuestas al estrs (de dos o ms especies o genotipos de supuesto distinto gra-do de tolerancia) no es hoy justifcacin sufciente paraunexperimento,menosansiesacompa-racinnoincluyealgunamedidaderelevanciadi-rectaparaelrendimientoforestaloagronmicoo laaptituddarwiniana(ftnessysuscomponentes: fecundidadysupervivencia).Puedesertiltener presentelaantipticapreguntadeunrevisoran-nimo: Les dieron poca agua y las plantas crecie-ronmenos:sowhat?.Todalaenergaquese puedaponerparacontestarlaantesdeiniciarel trabajofsicoestarbienempleada,ydespus nohabranlisis,porsofsticadoquesea,capaz deextraerdelexperimentoinformacinqueste no haya estado preparado para brindar. Hay dos aspectos a los que es necesario pres-taratencin.Unodeelloseseldiseoestadsti-co,delquenosocupamosenlaseccinsiguiente, peroelmsimportantedetodoseselotro:lal-gicaargumentativadelplanteo(loquePlencovich etal.,[2008]llamanitinerarioslgicosymeto-dolgicos),ydentrodeellalaclaraidentifca-cindelproblema.Yaseaqueelobjetivosepre-senteentrminosderesponderunapreguntao deponerapruebaunahiptesis,resul-taimprescindibleimaginarsequresultados deberan formar parte de la mejor respuesta o cu-les determinaran un claro rechazo de la hiptesis. Quiz, el mejor signo de que este paso se ha cum-plidoexitosamenteeselplanteodeunesquema ogrfcoconlasdistintasrespuestasposibles. Pocascosasresultanmsdainasyfrustrantes que darse cuenta, despus, que lo que a priori se consideraba el grupo exhaustivo de respuestas po-sibles era slo un subconjunto de ellas (Platt, 1964). El problema no es que esto pueda generar una sorpresa,sinoqueprobablementedejelaspre-guntas sin contestar y el problema irresuelto. Unaprcticasanaycasisiempreeducativa(no sloparalosmsjvenes)esladiscusindelas publicaciones,propiasodeotrosgrupos,quesir-ven como antecedentes al trabajo que se piensa llevaradelanteseasteslounexperimen-tootodounproyectodeinvestigacin.Porotro lado, se debe evitar a toda costa medir algo porque otroslohanhechoo,loqueespeor,simplemen-teporquesepuede:elerrordevertodoslospro-blemascomoclavoscuandoslosedisponede unmartillo.Estomuchasvecesocurrecuandose cuenta con equipos sofsticados tales como espec-trmetros de masa o sistemas de medicin de fo-tosntesis. La ventaja de estos equipos reside en quenospermitencontestarpreguntasquesin ellosnopodramos,peronuestrotrabajoes encontrar(comodecaLuisFedericoLeloir)cules de ellas valen la pena. Aveces,resultatilplantearlapreguntaohi-ptesis en trminos de dicotomas tales como to-lerancia vs. evitacin del estrs, o clasifcaciones deltipodelasestrategiaso,mejor,sndromes ecofsiolgicos. Por ejemplo, que una especie tenga mayor sensibilidad estomtica al estrs hdrico que otra no nos indica en verdad cul de las dos es ms resistente a la sequa, ya que eso depende del con-texto ambiental la de comportamiento estomtico mssensible(yaparentementemenosresisten-te) puede terminar ahorrando ms agua del suelo y prolongando su actividad estacional. En otras pala-bras, en este ejemplo una especie poco tolerante re-sult ser la ms resistente por la va de evitar mejor la sequa. Peters (1991), sin embargo, ha alertado sobre los riesgos del uso acrtico de tales catego-ras, las que pueden ser tiles como herramien-tas conceptuales en la medida que se defnan en el contexto de hiptesis y predicciones claramen-te explicitadas a priori. De otro modo, se cae en el riesgo de que casi cualquier resultado resulte igual-mente aceptable a travs de su encasillamiento en las categoras adecuadas, lo que evidentemente no es de ningn modo informativo. 15 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal2.2. Compromisos de diseo: estadstica y tipos de variable Comoyasedijo,paraquelosresultadosdeun experimento lleven a conclusiones inequvocas hay que respetar los principios bsicos del diseo en tr-minosestadsticos.Lomsimportanteesquelas inferencias que se hagan a partir de los resultados sean vlidas, para lo que es indispensable que se prevea a qu tipo de anlisis se los someter. El modelo de anlisis, a su vez, requerir el cum-plimientodeunaseriedesupuestos,elmsim-portante de los cuales es la independencia de los errores en los distintos tratamientos, lo que slo se asegura con una adecuada aleatorizacin y rplicas (repeticionesverdaderas).Disponerdemuchas plantasdentrodeuninvernculosometidoaalta temperatura para compararlas con las de otro a me-nor temperatura no signifca contar con repeticiones sino con submuestras, ya que este esquema no per-mite distinguir si las posibles diferencias se deben al efecto de la temperatura o a otras causas (por ej. di-ferencias de iluminacin entre los invernculos). Un ejemplo anlogo de pseudorplicas sera la comparacin de individuos de dos especies, cada unadelascualesocupaenelcampounrea separada de la otra; aunque se midan muchos individuos,seestarnconfundiendolosefectosde especie con los de sitio. Unavezdecididoslostratamientosqueper-mitendistinguirmejorlasdistintaspredicciones (los que en el caso de experimentos factoriales surgendelascombinacionesposiblesentrelos factoresdeinters),debeprestarseatencina la conveniencia de trabajar en bloques. Aunque hay variantesmscomplejas,engeneralcadabloque agrupa en el espacio o en el tiempo una repeticin completa del experimento, de modo que la variabi-lidad de los factores que no estn siendo objeto del estudiosealamenorposible.Otraherramienta metodolgica, que puede estar combinada con la de los bloques, es la de las llamadas parcelas divi-didas.stasseusancuandoexistelaconvenien-cia de aplicar un tratamiento en unidades mayores (como la temperatura en los invernculos del ejem-plo del prrafo de ms arriba); a stas se las consi-dera parcelas principales, dentro de las cuales luegosealeatorizanlosotrostratamientosen subparcelas(porejemplo,losnivelesdesequa). Estadsticamente, la mayor ventaja del diseo en parcelas divididas es que confere una alta po-tenciaestadstica(menorprobabilidaddeerrorde tipo II; por ej. Toft y Shea, 1983) al factor asignado a las subparcelas y sus interacciones. Hay dos compromisos directamente relacionados con la necesidad de contar con repeticiones. Ambos derivan de las limitaciones impuestas por los recur-sos disponibles, y por lo tanto del esfuerzo y tiempo necesariosparahacerlasobservaciones.Porun lado, existe competencia entre el nmero de re-peticiones y el nmero de tratamientos: a igualdad de medios y esfuerzo, cada pregunta o tratamiento adicionalimpactasobrelasrepeticionesposibles. Debe evaluarse, entonces, an si se trata de una pregunta que vale efectivamente la pena, el riesgo de no poder contestarla (y de no contestar tampoco la pregunta central del estudio) por falta de poten-cia estadstica. Por otro lado, hay un compromiso entre el nmero de repeticiones (y tratamientos) y elnmerodevariablesquepuedenincluirseenel experimento. Cabe aqu hacer una distincin importante entre dosgruposdevariablesusadasparaevaluarlas respuestas de las plantas, a las que llamaremos estructurales vs. funcionales. Ejemplos de las pri-meras son biomasa area de las plantas, rea foliar o longitud de races (en todos los casos, expresadas porindividuooporunidaddereadelsuelo).Ge-neralmente, se las considera destructivas, porque su determinacin requiere la toma de muestras fsi-cas de las plantas. An cuando algunas se puedan determinar no destructivamente (por ej., el rea de cada hoja a travs de su largo y ancho), de todos modosprimerorequierenundoblemuestreo,que incluyelatomademuestrasenalgunosrganoso individuos, para establecer las relaciones de inters (ecuaciones de regresin y su grado de ajuste). Lo quenoestanobvioparaestasvariablesestruc-turales,ysinembargoescrucialdesdeelpunto de vista de la planifcacin del experimento, es que la mayora permite, con las precauciones del caso, un almacenamiento de las muestras (ya sea secas, bajo fro o con lquidos conservantes). Laimportanciadeestoresideenqueel tiempodeprocesamientoparalaobtencin de los datos fnales, que generalmente es mucho 16 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalmayorqueelquellevalatomademuestras,no necesariamentedebepresupuestarsedentrodel lapsodelexperimentoens.Enotraspalabras, escomosisetratasededatosdeobtencin postergable.Enesto,lasvariablesestructurales se diferencian de las funcionales, que son ms pe-recederasypuedenserdeobtencinmslenta. Algunasvariablesfuncionalesestndaraesca-ladeplantasonelintercambiodegases(agua, dixidodecarbono)enlashojasyelpotencialh-drico (W) en distintos puntos del continuum suelo-planta.Algunosavancestcnicos,enparticularla existenciadeaparatosderegistrodedatos,han permitidoreducireltiempodeobtencindeciertas variables funcionales, pero paralasvariablesfun-cionalesdeobtencinmslentaquedaparticu-larmenteclaralarelacinentrelasposibilidades experimentalesylosrecursos,especialmentela disponibilidad de instrumental y el personal con expe-riencia tcnica. Hay otra categora de variables que, si bien puede abarcar en principio tanto a las estructurales como alasfuncionales,tienenotropropsito.Nose trata de datos recolectados con el objetivo de eva-luar el efecto de los tratamientos sobre las plantas, sinoconeldeevaluarlamagnitudmismadelos tratamientos. Por ejemplo, si stos son de estrs, sonlasvariablesquedocumentanelgradode estrs; a stas podemos llamarlas variables de documentacin (en este caso, de la sequa). Los datos ms simples de este tipo caracterizan direc-tamentealambiente;porejemplo,ladiferenciade precipitacin o dfcit de presin de vapor entre dos localidades, o la diferencia en potencial hdri-codelsueloadeterminadaprofundidadentredos tratamientos.Paraestosregistros,secuentacon la invalorable ayuda de los sensores ambientales compatiblesconregistradoresautomticos(verca-ptulo 2). Experimentos de sequa: del plan general al detalle Enestasegundapartedelcaptuloilustrare-mosloscompromisosplanteadosusandocomo ejemplo los experimentos de sequa. Se seguir la secuenciapresentadaenlafgura1,focalizndo-nos en los estudios a escala planta y brindando re-comendacionesparticularesparaexperimentosen maceta. 3.1. Tipos de experimentos Las opciones generales disponibles para estudios desequa,ordenadassegnelcompromisoplan-teado en la Introduccin, de mayor a menor realis-mo (y por lo tanto de menor a mayor control), son: Sitioscondistintaprecipitacin,ocondife-rentebalancehdricoportenersuelosdedistinta textura o profundidad; Ciclo natural de sequa en el campo (por ej. fase hmeda vs. seca de un ciclo Nio/Nia); Parcelas experimentales regadas vs. no rega-das; Exclusin total de lluvia por cubierta permanen-te o estacional (ver, por ej. Reynolds et al., 1999);Exclusinparcialdelluviaporcubiertasque evitan la llegada de una proporcin del agua al sue-lo (Yahdjian y Sala, 2002; Nepstad et al., 2007); Exclusin de lluvia por cubierta corrediza, ya sea manual o automtica (rainout shelters, por ej., English et al., 2005). Invernaderoconmayoromenorgradode controlambiental(enunextremo,equivalentea exclusin de lluvia por cubierta permanente, y en el otroacmarasdecrecimientoconiluminacinna-tural); Cmarasdecrecimientoconiluminacinarti-fcial; Medios de cultivo hidropnicos o soluciones de riego con distintos potenciales. Los tres ltimos tipos de manipulacin estn aso-ciadoscasisiemprecontrabajoenmacetas(tr-minousadoaquparatodotipoderecipiente),y lostresprimeroscasisiemprecontrabajoenpar-celas, pero esto no es para nada rgido y, de hecho, nisiquieraestascategorasdeberanversecomo totalmenteexcluyentesentres.Porejemplo,uno podraregarparcelasconsolucionesdedistinto potencial hdrico, o hacer experimentos de riego a lolargodeungradientenaturaldeprecipitacin eincluirenlacomparacinparcelascercanas no regadas. Las cmaras de crecimiento suelen albergarplantasaisladas,perotambinseusan paraexperimentosdecomunidadesenmicrocos-17 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalmos.Lostrasplantesrecprocosdiseadospara mejorarlaevaluacindelosefectosgenotpi-cosvs.losefectosambientalesodesitiosonotro ejemplodelacombinacindemsdeunadees-tasaproximaciones(porej.Quirogaetal.,2010). A los mtodos en los que se agrega agua se los hallamadodemanipulacinactiva,enoposi-cin a los pasivos, en los que se evita la llega-dadeagua(Hanson,2000),peroenlaprctica puedencombinarse,porejemplomanteniendo plantasbajounacubiertaenlaqueseimponen distintostratamientos,incluyendoelagregadode agua(ver,porejemplo,TrilloyFernndez,2005; Yahdjian y Sala 2006). lacantidadydisponibilidaddeagua(fgura1).Una primera decisin suele ser si los distintos tratamien-tossebasarnendiferentesfrecuenciasoendife-rentes volmenes de riego. Est claro que no es lo mismoduplicarlaprecipitacinnaturaldeunsitio duplicando el volumen de agua cado en cada lluvia quereduciendoalamitadlosintervalospromedios entrelluvias(porej.Heisleretal.,2008).Desdeel punto de vista puramente fsico, la profundidad a la queelaguallegaencadacasoserdiferente(ver msabajo),yporlotantoeldesarrolloderaces probablemente tambin. Dentro de los mtodos que controlan la frecuencia de riego, a su vez, uno debe decidirsimantendresasfrecuenciasfjas(porej. semanal vs. quincenal), o si el momento del riego es-tar determinado por cierto umbral de disponibilidad de agua. sta puede ser evaluada por el agua en el suelo (por ej. ver Trillo y Fernndez, 2005; Yahdjian y Sala, 2006) o, tomando ciertas precauciones, a tra-vs de alguna medida tomada en las plantas, como por ejemplo el potencial hdrico de las hojas al medio-da (esto ltimo se desarrolla ms abajo). Dentro de los mtodos que controlan el volumen de riego, algunos mantienen los volmenes constan-tes dentro de cada tratamiento y otros aplican distin-tas proporciones de la demanda (estimada meteoro-lgicamente o a travs del consumo del tratamiento testigo). Cuando con los riegos se rehidrata toda la maceta, suele decirse que se reg hasta capacidad de campo, lo que es casi una tautologa: por mto-dos normales no se puede regar un suelo a medias. Uno inevitablemente repone agua hasta capacidad de campo; lo que vara con el volumen de agua agregado es hasta qu profundidad alcanzar el agua a ser repuesta (ver caja 1). Algunos mtodos que podran considerarse ms artifciales (y con mayor grado de control, sensu Dia-mond1986)reemplazanelaguaderiegoolaso-lucinhidropnicaporsustanciasosmticamente activas del tipo del polietilenglicol (PEG), o la sumi-nistran a travs de dispositivos que de algn modo modifcan su disponibilidad. Kramer y Boyer (1995) discuten la historia de los mtodos que han intentado mantener la disponibilidad del agua del suelo cons-tante; los que han tenido mayor grado de xito en general slo son tiles para volmenes de sue-lo pequeos. Un mtodo de este tipo es el de subirrigacin propuesto por Snow y Tingey (1985), PREGUNTA:objetivos investigacinRECURSOS:fsicos y humanosEscala de tiempo y espacio;posibilidades manipulaci nAPROXIMACIN:Parcelas, macetasMtodo imposicin sequaInstalaciones, instrumental,know-howPLANIFICACIN/GESTINl Tamao / edad plantasl Diseo espacial y estadsticol Variables de respuestal Nmero cosechasl Frecuencia observacionesl Datos perecederos vs.almacenablesl Prioridades vs. variables nocentralesFigura1:Resumendelasconsideracionesgenerales dediseo,ejemplifcadaseneltextoparaelcasodeex-perimentos de sequa. 3.2. Control de la disponibilidad de agua Una vez decidida la aproximacin o tipo de expe-rimento, la pregunta siguiente es cmo se controlar 18 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalque ha mostrado ser capaz de suministrar agua a potencial constante independizndose de la tasa de consumo y, en cierto grado, tambin del volumen de la maceta (ver fgura 2 y Fernndez y Reynolds, 2000).Otro grupo de mtodos aplica el agua slo a una parte del volumen del sistema radical, por ejem-plo mediante jeringas o dividindolo entre macetas diferentes; la tcnica de Bertiller et al. (1996) lo lo-gra mediante el auxilio de bandas de celulosa que a modo de mechas, transportan el agua hacia slo una parte del sistema radical. Por ltimo, y como ejemplo de un mtodo muy elegante y hasta cierto punto extremo, se puede citar la tcnica de centrifugado (ver captulo 5). Se trata de someter rganos aislados (tpicamente sec-ciones de tallos o races leosos) a una alta veloci-dad de rotacin. As, centrando el tejido en un ro-tor diseado al efecto, se puede lograr un preciso control del nivel de estrs a travs de la frecuen-cia de rotacin, que puede alcanzar varios miles de revoluciones por minuto (obviamente, una situacin alejadsimadetodorealismo).Estossegmentos luego pueden ser sometidos a distintos tipos de mediciones, tales como evaluacin de potencial h-drico(porej.paravalidarlatcnicademedicin; Holbrook et al., 1995) o de prdida de conductividad hidrulica, repitiendo las mediciones sobre el mis-mo tallo para la construccin de curvas de vul-nerabilidad (Pockman et al., 1995), e incluso ms deunavezparaevaluacindelaposiblefatiga (Hacke et al., 2001). 3.3. Variables, cosechas y duracin En el resto de este libro se desarrollan en deta-lle algunos de los mtodos ms sofsticados usa-dos en ecofsiologa vegetal. En esta seccin se describenalgunasvariablesque,aunquepueden serevaluadassinnecesidaddeinstrumentalcos-toso,noporelloresultanmenosimportantesque aqullas y muchas veces proveen una referencia ne-cesariaparainterpretarlas.Comosedestacms arriba,lomsimportantealdecidirlasvariables de respuesta principales del experimento es ver queseajustenalapreguntaplanteada,yaque deesemodopodrnestablecerseconclaridad lasprioridades.Porejemplo,siseintentaevaluar larespuestaenlaproduccindebiomasadeva-riasespeciesforrajerasfrenteadiferentesofertas deagua,unestudiodetalladodelaconductancia estomtica y sus controles (aunque pueda contribuir a explicar la respuesta fnal) difcilmente sea til, ysencambioloseraunadescripcindela produccin estacional de macollos y su crecimiento y demografa. Con la misma pregunta y menos recur-sos, datos de biomasa/m2 en el pico de la estacin decrecimientosernprobablementesufcientes para una primera evaluacin. Parapreguntasaescalaplanta,algunasde las variables estructurales ms comunes y tiles sonlabiomasatotal(areamssubterrnea),ya sea fnal o en distintos momentos (cosechas), la particin de la biomasa en esas dos fracciones (porej.,relacinvstago/raz)yotras(porej., entrehojasytallos),elreafoliaryelreao longitud de races. Con algo ms de detalle, podra-mosestarinteresadosenlarelacinentreelrea delashojasysupesoseco(reafoliarespecf-ca= SLA), entre la longitud de las races y su peso (longitud radical especfca= SRL), las propiedades SolucinNutritivaMalla en el fondo+ALTURA=+SEQUASLIDOPOROSOFigura 2: Sistema de subirrigacin, basado en Snow y Tingey (1985). La distancia entre la base de la maceta y el nivel de agua determina los tratamientos: un testigo tpico corresponde a 1-5 cm; sequa moderada unos 10-15 cm y sequa fuerte alrededor de 20-25 cm. Diagrama gentileza de Pablo Maseda. 19 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalanatmicas(porej.proporcindereaocupada porvasosxilemticosysudimetroindividual)y lacomposicinqumicadelostejidos(nitrgeno total,carbohidratossolubles,contenidodetaninos olignina).Unalistadevariablesderespuestafun-cionalesestndaralaescaladeparcelayplanta incluye: fujo de savia, consumo de agua por balan-cehdrico(incluyendolaevaluacindelcambiode peso de las macetas), intercambio de gases (agua, dixidodecarbono)enlashojasyatravsde lasuperfciedelsuelo,ypotencialhdricoen distintospuntosdelcontinuumsuelo-planta (usando bomba de Scholander o psicrmetros). Paradocumentarlasequasuelenregistrarse variablesmicrometeorolgicas.Aveces,pueden usarse datos de las plantas mismas, tales como pro-duccindebiomasaodesemillas(porej.,porcen-tajedereduccinconrespectoaltestigoenelpro-mediodelasespeciesestudiadas),peroelusode variables ms funcionales entraa algunos riesgos. Anexistiendounefectodelasequa,elpotencial hdrico diurno mnimo puede no diferir entre trata-mientosoespeciessisetratadeplantascon fuertecontrolestomtico(isohdricas;verTar-dieu y Simmoneau, 1998), las que por otro lado s manifestarn claras diferencias en conductan-ciaestomtica.Locontrariosucederenplantas anisohdricas,porloquenoconvieneconfaren una sola de estas medidas salvo que exista buena informacinprevia.Enrelacinalaguayotrosre-cursos del suelo, se debe tener clara la distincin entreefectosyrespuestassobrelaquehaaler-tado Goldberg (1990): su disponiblidad determina las respuestas de las plantas, pero a su vez est infuenciada por el efecto de su consumo. Luegodedecididalapregunta,laescaladeles-tudio y los tratamientos necesarios, hay un punto de la planifcacin que impacta en varias cuestiones de diseo y es el de la duracin del experimento. Por ejemplo, al analizar las repeticiones deseables y po-sibles para cada variable, debe decidirse cuntas cosechasseharnparalasvariablesdestructi-vas: si cada fecha se analizar independientemente, el nmero de repeticiones efectivas deber multipli-carse por el nmero de cosechas. (En los estudios llamadosdeanlisisdecrecimiento,encambio, se usan ecuaciones de regresin que resumen el cambio de las variables a lo largo del tiempo; Hunt, 1982). Adems, debe tenerse en cuenta que hay uncompromisoentreladuracindelexperimen-toylaintensidaddelasequaaplicada:sifuese demasiadointensapodradebilitarohastamatar las plantas, pero si fuese demasiado suave podra tomardemasiadotiempoenexpresarse.Tambin, en general, cuanto ms largo sea elexperimento, mayores difcultades habr por el excesivo creci-miento de los testigos. En relacin con esto, un factor poco tenido en cuenta es el de los cambios de forma o alomtricos, es decir en las dimensiones relativasdelosdistintosrganos(porej.vstago vs. sistema radical). Como la forma cambia en fun-cindeltamaodelosindividuos,ylaaplicacin de estrs modifca la velocidad de crecimiento, es importante no confundir los efectos del tamao conlosdelestrs(MasedayFernndez,2006). Esto puede hacerse a travs del descuento de los efectosalomtricoscomounacovariable(porej. Gebauer et al., 1996), o a travs del anlisis de sus cambios en funcin del tamao y no del tiempo (por ej. Fernndez et al., 2002). Sibienpococomunes,nodeberadejarsede ladolaposibilidaddeexperimentosqueevalen los efectospoblacionales de lasequa (y otros factores del ambiente abitico). Si adems de fe-cundidadseplaneaevaluarsupervivencia,lain-tensidad del estrs y el nmero de repeticiones de-bern exceder los normalmente considerados para experimentos ecofsiolgicos. 3.4.Macetas:sustrato,volumenyconsumode agua Paralosexperimentosenmaceta,unadecisin muy importante es la del volumen del recipiente y el tipo de sustrato (Passioura, 2006). En cuanto a esto ltimo, hay dos puntos a tener en cuenta. El primero esquesedebefavorecerunbuendrenaje,porlo que adems de prever orifcios de salida del posible excesodeagua,enlamayoradeloscasoscon-viene usar una textura algo ms gruesa que aqu-lla en la que crecen las plantas en el campo. Esto puede hacerse mezclando buena tierra de jardn (o del sitio original de recoleccin) con una parte equi-valente de arena (1:1; o 1:2 2:1). El otro punto es que cuanto ms heterognea sea la composicin de partculas del sustrato mayor ser su capacidad 20 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalde retencin hdrica (texturas francas); en otras pa-labras, si se usase tierra pasada a travs de un ta-miz fno y uniforme se estara asegurando que toda elaguaestdisponibleaprcticamenteelmismo potencial hdrico, y por lo tanto slo durante un lap-so demasiado breve (ver Fernndez y Trillo, 2005). Elagregadodemateriaorgnicasufcientemente descompuesta (por ej. resaca) suele contribuir po-sitivamentetantoaunmejordrenaje(entexturas fnas)comoaunamayorcapacidadderetencin hdrica(entexturasgruesas).Paraestoltimo,a veces se agrega algn elemento inerte del tipo de la vermiculita. Elvolumendelamacetaausardependede variascuestiones.Porunlado,cuantomsgran-dessean,aigualdaddeduracindelexperimento menoressernlosproblemasdesdeelpuntode vistadelbuendesarrollodelsistemaradical.En ingls,lasplantascuyocrecimientoestlimitado porelespaciorecibenunnombreparticular:pot bound;Passioura(2002),entrminosmsfami-liares,sereferealefectobonsai.Untestgene-raldelaexistenciadelimitacionesalcrecimien-to,porvolumendemacetauotrosfactores,esla desviacindelarelacinlog(biomasa)vs.tiempo con respecto a una recta. Por otra parte, un menor tamao ahorra espacio, y cuando ste sea limitan-te, como por ejemplo en un invernculo o cmara, puedepermitirunmayornmeroderepeticiones. Desdeotropuntodevista,debetenerseen cuentaque,paraunsustratodado,elvolumen de la maceta determina el volumen de agua dispo-nible. As, las macetas chicas pueden hacer que la sequasedesarrolledemasiadorpidamente(de unmodoquenoocurreenlanaturalezayporlo tanto impide la aclimatacin), y las macetas dema-siado grandes en relacin al tamao de las plantas puedendemoraryhastaevitarlaaparicindela sequa. Estos extremos pueden evitarse haciendo un ensayo piloto (en el que se combinen distintos volmenes de maceta, frecuencias o volmenes de riego, etc.), estudiando los antecedentes biblio-grfcos con especies similares, o a travs del cl-culo previo del consumo esperable. Para plantas creciendo en una parcela al aire li-bre, el consumo de agua mximo posible (con rea foliar bien desarrollada y suelo sin restricciones) escercanoalademandaatmosfrica.Como datoorientativo,enveranostapuedeserde 1 a 5 milmetros por da, lo que equivale a 0.001-0.005m3/m2,1-5litros/m2,,y10-50m3/ha.Para plantas creciendo en macetas, la relacin rea foliar/ rea de suelo puede ser mayor que en el campo, y la lmina puede no ser una buena referencia (e incorrecta en recipientes de caras laterales no ver-ticales). En estos casos, habra dos aproximaciones tilesparaunaestimacinpreliminardelasne-cesidades de agua: una a travs de la estimacin del rea foliar, y otra a travs de la estimacin del crecimiento. En el primer caso, puede preverse un consumomximodealrededorde10-20gdm-2 da-1 en el segundo, de unos 300 a 1.000 g de agua porgramodemateriasecaproducida. Apartirde estos datos y el almacenaje esperable por volu-mendesuelo(vercaja1)podrdecidirse el vo-lumen de maceta ms adecuado a los objetivos del experimento. Dosprecaucionesrelativasalaguaderiego. Unanlisispreviodesuspropiedadesfsicoqu-micas nunca est de ms: an el agua de red per-fectamenteaptaparaelconsumohumanopuede tenerpropiedades(porej.pH)inadecuadaspara lasplantas.Tambindebeprestarseatencina sutemperatura:ambosextremospuedencausar estrs; el agua de pozo puede estar demasiado fra para su aplicacin directa. 3.5. Planifcacin y gestin del experimento Unavezdecididoeldiseo,incluyendoel modo de aleatorizacin y arreglo espacial de las unidades experimentales, es menester hacer una buena planifcacin, incluyendo cierto margen para imprevistos. Un cmputo del tiempo que llevar cada tarea(unpresupuestodetiempo),aunquesea aproximado,puedellevararevisarlosobjetivos iniciales, muchas veces planteados ms en fun-cin de los deseos que las posibilidades reales de ayuda tcnica y equipos. Como ya se plante en la seccin sobre diseo, la inclusin de una variable independiente nueva (un factor causal ms) en un experimento factorial especie x sequa (por ejemplo, dos niveles de nitrgeno) conlleva el costo de dupli-car el tamao del experimento. Si la pregunta referi-da a ese factor (por ej. nitrgeno) o a su interaccin conlasequaeslamsimportantedelproyecto, 21 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalentonces habr que considerar trabajar con menos factores o menos niveles de los dems factores (por ej. menos especies o menos grados de sequa). Ademsdelosfactorescausales,enestemo-mento debern decidirse las variables de respues-ta,lasquecomoyasedijopuedendividirsealos efectosprcticosenestructurales(muchasveces destructivasyhastaciertopuntoalmacenables),y funcionales.Parastas,eltiempoquellevacada medicinyelcasisiempreinevitablecambioen lascondicionesambientalesalolargodelasme-dicionessonmuchasvecesfactorescondicionan-tes del nmero de repeticiones posibles cada da. Porlotanto,sedeberevaluarhastaqupunto es deseable o permisible extender las mediciones en bloques temporales (ver seccin Compromisos dediseo).Paralasmedicionesestructurales,el presupuestodetiempopuedeayudarapreverlos momentoscrticos(porej.trasplante,cosechaf-nal),paralosque,agendadaconsufcientean-telacin,quizpuedaconseguirseayudaextra. Porltimo,debepreverseelusodeequiposy personalparaelregistrodelasvariablesquedo-cumentarnladuracineintensidaddelasequa, incluyendo si fuese necesario repeticiones extra para hacerlo (por ej. medidas destructivas de agua en el suelo o potencial hdrico en las plantas). Si el experimento es sufcientemente grande o complejo, para cada tarea o variable podrn asig-narse responsables, cada uno de los cuales debera estar al tanto de los objetivos generales del expe-rimento, y por lo tanto de cules son las variables de mayor importancia para el anlisis fnal y cu-les las accesorias. En cualquier tipo y tamao de experimento, los momentos de cosecha requieren una organizacin de ese tipo. De otro modo, no se-ra raro, por ejemplo, que las submuestras de ho-jas tomadas para determinar su rea foliar espe-cfca terminen sin rotular y se pierda no slo esa variable sino tambin la contribucin de esas partes a la biomasa foliar total. 4. Conclusin Estecaptulobrindaunaorientacingeneral sobreeldiseo,laorganizacinyejecucinde experimentosenecofsiologavegetal,sobre todo aquellos a escala de parcela e individuo. El nfasis se ha puesto en destacar los compromi-sos, el ms importante de los cuales es el que se da entre el grado de control de las variables bajo estudio y el realismo y relevancia de los datos ob-tenidos.Otroscompromisosdediseosonaque-llos entre el nmero de tratamientos y el nmero de repeticiones(quedeterminanelnmerototalde unidades experimentales a evaluar) y, quiz me-nos obviamente, entre el nmero de unidades expe-rimentales y el nmero y tipo de variables a evaluar. Dentro de stas, se hace una distincin entre aqu-llasdemsomenosrpidaevaluacinduranteel experimento(porej.,cosechasdebiomasaarea queluegoserprocesadaenellaboratoriocon ms tiempo) y aqullas ms restrictivas por su determinacin necesariamente ms lenta (como por ejemplomuchasmedicionesfsiolgicas).Parael caso particular de los experimentos a escala planta que evalan la respuesta al estrs hdrico, se desta-ca el compromiso entre la duracin del experimento y la intensidad de la sequa, y las interacciones entre estos dos factores y el volumen de las macetas. Sesubrayalaimportanciadetenerclaras desde un principio cules son las preguntas que se quieren investigar. Slo as se podr decidir qu aspectos de ellas son factibles de ser respondidas en el marco de las restricciones impuestas por los recursos materiales y humanos disponibles (fgura 1).Tambinseexplicacmolaspreguntasyob-jetivos de la investigacin, al determinar el nivel de organizacin(escalaespacial,porejemplohoja vs.plantaentera)ydeesemodolaescalade tiempo, en gran medida defnen las posibilidades demanipulacinyrestringenlasopcionesmeto-dolgicas. Ya que en la en la bibliografa no parece haber ninguna gua de este tipo, se dan sufcientes detallescomoparaservirderecursoaquienes seinicianeneltema,proponiendounesquema de organizacin del trabajo que, siendo fexible, permiteorientarsobrelamarchalasdecisiones frente a imprevistos de modo de no perder de vista losobjetivoscentrales.Deesemodo,seplantea que, con algo de organizacin y previsin, podrn obtenerse mejores datos a igualdad de esfuerzo. Agradecimientos:Granpartedelasideasy procedimientos presentados surgieron de las dis-22 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa VegetalcusionesrelacionadasconeltrabajodePablo Maseda,Nicols Trillo,LucianaCousoyEsteban Fernndez,fnanciadoporlaUBA,elCONICET,la Caja 1: Medidas de contenido de agua en el suelo La cantidad de agua contenida en el suelo se puede expresar de varias formas, pero las ms comu-nes son tres: como fraccin del volumen de suelo (contenido volumtrico), como fraccin del peso de suelo (contenido gravimtrico), o como lmina (volumen por unidad de rea de suelo). El contenido volumtrico es la relacin entre el volumen de agua y el volumen de suelo que la contiene, y puede expresarse en porcentaje o como fraccin (en tanto por uno); en este ltimo caso, suele simbolizarse con la letra griega . Las mediciones de algunos instrumentos, tal como la sonda de neutrones y los que operan por el principio de TDR o similares (por ej. FDR), se correlacionan directamente con . En otros casos, el dato se obtiene multiplicando el contenido gravimtrico por la densidad aparente del suelo (1,1 a 1,5 g cm-3). El contenido gravimtrico es el ms fcil de obtener, ya que no requiere ningn instrumental es-pecial en el campo, y en el laboratorio slo una balanza y una estufa de secado (reemplazable por cualquier superfcie sufcientemente caliente). Se determina luego de pesar las muestras de suelo hmedo y compararlas con las del suelo seco (tpicamente, secado durante 24-48 h a 105oC).El contenido se expresa como gramos de agua cada 100 g de suelo seco. Para ser obtenido a partir de , sta debe ser dividida por la densidad aparente (suponiendo 1,2-1,3 g cm-3 si no se dispone de otro dato). La tercera forma de expresin tiene unidades de distancia, ya que representa el volumen de agua por unidad de rea de suelo (por ej. m3 m-2, m).Esta expresin brinda la lmina equivalente de agua almacenada, y es independiente del rea considerada. Quiz el modo ms simple de visua-lizar su signifcado sea pensar en un suelo imaginario sin slidos, en el que por lo tanto por metro de profundidad podra almacenarse un metro de agua (=1.000 mm). Los suelos reales tienen aproximada-mente la mitad de su volumen ocupado por slidos y la otra mitad por poros. Por lo tanto, cuan-do stos estn completamente ocupados por agua (por ej. suelo saturado), la lmina almacenada es de ca. 500 mm por metro de perfl, y en todas las dems situaciones se almacenan lminas menores. Una ventaja de esta forma de expresin es que los mm almacenados por distintos estratos son directamente aditivos. La conversin a se efecta dividiendo la lmina por la profundidad en la que est contenida; por ejemplo, 20 mm almacenados en 20 cm de perfl equivalen a =0,1, o sea 10% de humedad volumtrica promedio. Al agregar agua a un suelo, ste inicialmente se satura pero luego de 1-2 das el exceso percola en profundidad y se llega a un valor aproximadamente en equilibrio con la gravedad llamado capacidad de campo (CC). ste equivale a un contenido hdrico volumtrico de 5 a 7% en suelos arenosos, 20-30% en suelos francos, y hasta 40% en los arcillosos. Por lo tanto, si se encontrasen inicialmente secos, para mojarlos totalmente hasta un metro de profundidad haran falta unos 60, 250, y 400 mm ( litros/m2,),respectivamente.Estosvolmenes,sinembargo,nopuedenseraprovechadosenigual proporcin por las plantas, por lo que se debe descontar en cada caso el agua residual o en el punto de marchitez permanente (PMP), que es de aproximadamente 0,5-2, 10-15 y 25% (o unos 10, 120 y 250 mm/metro). La llamada agua til, o diferencia entre CC y PMP, es una estimacin del consumo mximo que tendran las plantas si no se volviese a regar; sta es mxima en texturas medias a fnas. ANPCyT,yelIAI.Elcaptuloseenriquecicon losaportesycomentariosdePabloVillagray Esteban Jobbgy. 23 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal5. Bibliografa Bertiller MB, P Zaixso, MP Irisarri y ER Brevedan (1996) The establishment of Festuca pallescens in arid grasslands in Patagonia (Argentina): the effect of soil water stress. Journal of Arid Environ. 32: 161-171. Diamond,J(1986)Overview:laboratory experiments,feldexperiments,andnatural experiments.En:CommunityEcology.Diamond J, TJ Case (Ed.), Harper y Row. pp. 3-22. EnglishNB,JFWeltzin,AFravolini,LThomasy DGWilliams(2005) Theinfuenceofsoiltexture andvegetationonsoilmoistureunderrainout sheltersinasemi-desertgrassland.Journalof Arid Envron.63:324-343. Fernndez,RJyJFReynolds(2000)Potential growthanddroughttoleranceofeightdesert grasses:Lackofatrade-off?Oecologia.123:90-98. 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Sin embargo, an se comercializan colectores de datos los cuales deben ser programados (por ejemplo, los colecto-resdedatosfabricadosporCampbellScientifc Inc o Delta-T Devices Ltd, entre otros) que poseen la cualidad distintiva de su versatilidad a la hora de la necesidad de trabajar con un amplio abanico de sensores. El objetivo de este captulo es el de con-tribuir para cubrir el vaco de informacin entre uno yotroextremo,ofreciendoinformacinaaquellas personas con escaso conocimiento de electrnica y que necesitan decidir la utilizacin de un sistema de medicin. Esimportanteresaltarquelasolamencinde lasdistintasmarcasymodelosnosignifca que se est realizando propaganda o recomendacin algu-na sobre su uso y slo son brindadas a manera de ejemplosporserlosmsfrecuentementeutiliza-dosporlosecofsilogosenelmundo. Asimismo, queremosdestacarquenotodoslostemasestn cubiertos con el mismo nivel de detalle. As como tampoco se tocan todos los tpicos posibles dentro de la amplia temtica que abarca ste captulo. Un anlisis exhaustivo de todos los equipos y su fun-cionamiento sera motivo de varios libros los que asuvez,deberanseractualizadosdeforma continua,debidoalavancepermanentedela electrnica y la informtica. 2. Algunas defniciones a tener en cuenta Colectordedatos:instrumentoquetraducelas sealesdelossensoresylosconvierteendatos olecturas,losquesonalmacenadosenal-gnelementodememoriaparaposteriormen-tesertransferidosaunacomputadora.Adife-renciadeunainterfase,loscolectoresdedatos puedenfuncionarindependientementedela computadora.Sibienexistencolectoresdeda-tosinteligentesquereconocenlasealdeal-gnsensoryseautoprograman(porejemplo,las estacionesmeteorolgicasHOBO),tambinse utilizanasiduamentecolectoresalosqueseles deberingresarlainformacinconrespectoala seal electrnica que recibirn por un determi-nado puerto, adems de la tasa deadquisicin yalmacenamientodeldato(porej.,elcolectorde datos CR10X de Campbell Scientifc Inc.). Sensor:Esundispositivoqueconvierteuna cantidad fsica o qumica en una seal, general-menteelctrica,quepuedeserinterpretadaporel colector. Si bien se detallan enelpunto6elprin-cipio bsico de funcionamiento de distintos sen-sores,unejemploprcticoysencillodetraduc-cindesealesladeltermmetrodemercurio. El mismo indica la temperatura del aire gracias a la capacidad de dilatarse o contraerse del mismo. As, una vez que se determina la escala en C, las perso-nas pueden medir la temperatura mirando la escala graduada. Otro ejemplo est dado por el cambio de temperatura de un cuerpo negro en relacin a la ra-diacin solar (en este caso no se mide la radiacin, sinoelcambiodetemperaturadelobjeto).De esta manera, el colector de datos tomar la seal (cambiosenlaconductividadelctrica)ylacon-vertir (o no, dependiendo de su programacin)a las unidades de medicin correspondiente (por ejem-plo, de mV a W m-2) aplicando la escala correspon-diente (por ejemplo, una ecuacin de la recta). Exactitud:esladiferenciaentreelvalorque transmiteelsensoryelverdaderovalordelame-dida.Estapuededebersealfuncionamientodel instrumentooafallasdecalibracin.Eneste 26 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalsentido,esimportanteexigiruncertifcado decalibracinalafbricaenlaadquisicindel mismo,yaque,delocontrario,elusuariodeber recalibrarelsensor.Esposiblerealizarlacalibra-cindeunsensorporcomparacinconlaseal de otro sensor calibrado; o bien producir volun-tariamenteelestmulosobreelsensoracali-braryobservarlalecturaparaluegotraducir-laalverdaderovalor(porejemplo,calibrarun pluvimetro mediante la medicin de un volumen co-nocido de agua). Precisin:sereferealadispersinenlares-puestadeunsensoranteunestmulodeigual magnitud. De esta manera, es posible que un sensor sea preciso pero inexacto. Estabilidad:Algunossensorespuedenvariar surespuestaporinterferenciadeotrosfactores, como por ejemplo, la temperatura. Esto deber te-nerse en cuenta a la hora de calibrar el sensor o de analizar los resultados de las mediciones.Sensibilidad: se refere al mnimo estmulo al cual responde el sensor. Por ejemplo, los anemmetros comienzan a girar a partir de una determinada ve-locidad de viento dado por el rozamiento de sus ele-mentos. Resolucin:Sereferealamenordivisinenla escala. En este sentido, un equipo puede tener una alta resolucin y sensibilidad, pero baja exactitud. Tiempo de respuesta: Se refere al tiempo que necesita un sensor para detectar un cambio de la magnituddelestmulo.Elmismodependedelsen-sor, por ejemplo, el tiempo de respuesta del sensor de radiacin LI-COR LI-190SA es de 10 segun-dos mientras que el piranmetro LP02 de Campbell Scientifc Inc. es de 18 segundos. 3. Tipos de colectores de datos Sibiennoexisteunaclasifcacinformal,pode-mossepararlossegncapacidadesyprestaciones en: Con o sin sensores incorporados: Existen una gran cantidad de modelos; algunos se comerciali-zanconsensoresincorporados(sensoresinternos; porejemplodetemperaturaodehumedadrelativa del aire; fgura 1), mientras que otros poseen entra-das o puertos a los que se pueden adosar los distin-tos sensores (sensores externos; fgura 1). El usua-riodeberentonces,informarsesobrelostipos desensoresquepuedenconectarsealcolector de datos. A la vez, los colectores de datos que poseen sen-sores externos pueden dividirse en: Especfcos:Algunoscolectoresdedatoses-tnespecfcamentedesarrolladosparaaceptar undeterminadotipoymodelodesensor.Deesta manera,elusuarioslodeberprogramarlatasa de toma de datos ya que el colector de datos se en-cuentrapreviamenteprogramadoparatransformar una determinada seal. Entre muchos modelos po-demos nombrar por ejemplo, los colectores HOBO H8, los que poseen 4 canales para conectar sondas de temperatura (fgura 1 a la derecha). Noespecfcos:Sonaquelloscolectoresdeda-tosqueposeenunaseriedeentradasopuertos enlosqueelusuariodeberindicarcmotrans-formar la seal del sensor para obtener una lectu-ra.Sontpicosaquelloscolectoresdedatosdise-adosparaconstruirunaestacinmeteorolgica yaqueposeenpuertosenlosquepodrconectar Figura1:Colectoresdedatosconsensores HOBO(OnsetComputerCorportation).Alaizquieda modelo Pro Series con sensores de temperatura y hu-medad relativa del aire internos. A la derecha, modelo H8Outdoor/Industrial 4 channel external con sensores de temperaturaexternosconsistentes determistores encapsuladosen acero inoxidable. 27 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetalsensores que respondan a distintos estmulos (luz, temperatura, etc.; fgura 2). Algunas empresas de-sarrollaron sistemas de colectores de datos y sen-soresinteligentes.Enestecaso,elcolectorde datosdetectaeltipodesensorconectadoeins-trumentalasecuacionesnecesariasparatransfor-mar la seal. As, el usuario slo deber programar latasadetomadedatos(Lafgura3muestrael colectordedatosinteligenteSmartLoggerdela frmaICTInternacionalquereconocedetermina-dos tipos de sensores, por ejemplo meteorolgicos ydemedicindevariablestalescomoladensi-daddefujodesaviaenelxilemadelosrboles). Otrosmodelos,comoelcolectordedatosCR10X deCampbell(fgura3,arriba),sibienposeepuer-tosespecfcosparadeterminadotipodeseales (analgicas,digitales,pulsos,etc.)admiteuna amplia gama de sensores o sondas de medicin. 4. Capacidad de almacenamiento de datos Dentro de la memoria o capacidad de almace-najedeundispositivo,unaletra,nmeroosigno de puntuacin equivale a 1 byte. Por lo tanto, un sis-tema de memoria de 1kilobyte (K, mil bytes en el sistemaSIo1024bytesenelsistemabinario) permitiraguardarunosmilelementos(1024bytes en el sistema binario). Ejemplo de clculo de capacidad de memoria de un colector de datos: Seposeen4sensoresconectadosaunco-lector. El sistema est programado para guardar datos de 4 dgitos a una tasa de almacenamien-to de uno cada 5 minutos Cunta memoriade-bertenernuestrocolectorpararecabartodala informacin generada en 7 das? Figura2:EstacinmeteorolgicaDavisInstruments modelo WizardIII lacualconstadesensorespara medirla velocidad del viento (anemmetro) y su direc-cin,precipitacin(pluvimetro),radiacinsolar(radi-metro), y temperatura y humedad relativa del aire. Figura 3: Colectores de datos. Arriba, modelo CR10X de Campbell Scientifc, Inc. Abajo, Smart Logger de ICT International. 28 Tcnicas de Medicin en Ecofsiologa Vegetal4sensoresx4bytes=16(cantidaddebytesen cada toma de datos). 60 minutos / 5 minutos = 12 (cantidad de veces que guardamos por hora) 12vecesx16bytes=192(cantidaddebytespor hora que guardamos de informacin) 192 bytes x 24 horas = 4608 (cantidad de bytes por da que guardamos de informacin) 4608 bytes x 7 das = 32256 bytes. Porejemplo,undispositivode128Kbytespodra almacenar los datos anteriores que se generen d