Variable interlinkages and roles

Para el análisis del efecto del maíz Bt sobre los artrópodos presentes en la parte aérea de la planta y los microartrópodos edáficos se utilizó un modelo de ecuaciones de estimación generalizada (EEG). El análisis EEG es una extensión del modelo lineal generalizado que permite el análisis de medidas repetidas pudiendo no tener las variables una respuesta con distribución normal. En ambos casos la fecha de muestreo (la semana del año para el caso de los artrópodos de la parte aérea de la planta y el mes para los microartrópodos edáficos) se incorporó como un factor de medidas repetidas junto con el año. Los factores fijos fueron el tratamiento (Bt y no-Bt), el año de muestreo

57   

(2009, 2010 y 2011), el bloque (ya que en los tres años su localización en el campo experimental fue la misma), las interacciones tratamiento x año y tratamiento x bloque, y además, debido a que no hubo el mismo número de muestreos en todos los años, se analizó también la fecha de muestreo anidada al año. Para todos los análisis, cuando se encontró una interacción significativa entre los factores año y tratamiento, se analizaron las diferencias entre tratamientos agrupando los datos de los tres años. En el caso de los artrópodos de la parte aérea de la planta se estudiaron las diferencias en la abundancia por trampa de cicadélidos, delfácidos, mimáridos, tricogramátidos, clorópidos y tisanópteros, transformando los datos previamente con el Ln (x+1) para asumir una distribución normal. En las muestras de suelo se analizaron las diferencias en la abundancia de ácaros (del total y de cada suborden) y colémbolos (del total y de las siete especies mayoritarias) por muestra, asumiendo distribuciones de Poisson. En el caso de los colémbolos, se calcularon además la riqueza (número de especies) y dos índices de diversidad de especies (Shannon y Simpson), transformando los datos con el Ln (x+1) para asumir una distribución normal. Las diferencias en la frecuencia de aparición de las siete especies de colémbolos predominantes entre las muestras de parcelas de maíz Bt y no-Bt también fueron analizadas. Para ello, sus abundancias por muestra se transformaron a una distribución binomial en la que el valor 1 representa la presencia de la especie en la muestra y el valor 0 ausencia. Además, también con el modelo EEG se analizaron las diferencias en las capturas de Z. scutellaris y Anagrus spp. entre las trampas adhesivas colocadas a 50 cm y a 150 cm en cada año de estudio por separado, considerándose solo como factor fijo la altura a la que se colocó la trampa. Para este análisis únicamente se tuvieron en cuenta los datos de las fechas en las que se colocaron las trampas a ambas alturas (desde la semana 28 a la 39).

Para identificar los taxones más adecuados para ser utilizados como indicadores de los posibles efectos del maíz Bt con los datos obtenidos con cada método de muestreo (trampas adhesivas y muestras de suelo) es necesario conocer el valor de la potencia de los análisis estadísticos realizados. Para ello, se llevó a cabo un análisis de la varianza (ANOVA) con los factores año (2009, 2010 y 2011), tratamiento (Bt y no-Bt) y bloque, junto con las interacciones tratamiento x año y tratamiento x bloque. De este modo se conseguía incrementar los grados de libertad del test en comparación con el análisis de EEG y aumentar la potencia estadística del análisis. En cada análisis se estudiaron las diferencias en estos factores en la media del número total de artrópodos contabilizados por muestra de suelo o por trampa amarilla. Además, en los colémbolos, se analizaron los valores medios por muestra de la riqueza y de los dos índices de diversidad de

58   

especies (Shannon y Simpson). Debido a que las interacciones tratamiento x año y tratamiento x bloque solo fueron significativas en tres de las variables analizadas se decidió no tener en cuenta estas interacciones para el análisis. Por otro lado, también se realizó un ANOVA de una vía con el factor tratamiento, con las mismas variables dependientes descritas, pero en este caso separando los datos año por año. Para normalizar los datos originales, éstos fueron previamente transformados con el Ln (x+1). Todos los análisis descritos se realizaron con el software SPSS (IBM © SPSS © Estadística, Versión 22, 2013).

A partir de los ANOVAs de abundancia, riqueza y diversidad descritos anteriormente, se calculó la potencia para detectar dos magnitudes de diferencias entre el maíz Bt y no-Bt: una del 50% y otra más restrictiva capaz de detectar diferencias del 25%. Los valores de potencia se estimaron tanto para el análisis combinado con los datos de los tres años, como para los realizados cada año por separado. Los parámetros utilizados en el cálculo de la potencia incluyeron: el tamaño de la muestra, la media obtenida de cada variable estudiada en el maíz Bt y no-Bt, y la suma de cuadrados del término error obtenido en cada análisis. Además, para los datos obtenidos al combinar los tres años, se calculó la capacidad para detectar diferencias (dc) en el maíz Bt en relación a la media del maíz no- Bt, estableciendo una potencia fija del 0,8. El término α fue en todos los casos de 0,05. Los análisis de la potencia se llevaron a cabo mediante el software JMP v.11.1 (SAS, Versión 9.4).

La susceptibilidad de O. nubilalis a la toxina Cry1Ab se determinó por medio de los valores de mortalidad de las larvas. Se calculó la recta de regresión que relaciona el logaritmo de las concentraciones ensayadas y la mortalidad obtenida con la toxina Cry1Ab purificada mediante una análisis probit, con el programa POLO-Plus (LeOra © Software, versión 1.0, 2002-2015). Las diferencias entre la mortalidad observada con la toxina extraída de la MO (1,1 ng Cry1Ab/cm2_{) y la estimada a esa concentración con la} toxina purificada se analizaron mediante la prueba de 2 _{de Pearson, aplicándose la} corrección de Yates para 1 g.l. Se utilizó un nivel de significación de p <0,05 en todos los análisis.

59   

2.3. RESULTADOS

2.3.1. Variables ambientales

El clima en el área de estudio es mediterráneo continental, propio de las localidades de la Meseta Central, con veranos muy calurosos y secos e inviernos fríos. Las temperaturas medias más altas se registraron a partir de mediados de julio hasta finales de agosto, y las mínimas a partir de mediados de noviembre y hasta mediados de marzo. El régimen de precipitaciones fue muy bajo durante el verano, hecho que corresponde con el clima característico del centro de España. Los datos de las temperaturas analizadas en 2009, 2010 y 2011 estuvieron dentro de los IC al 95% obtenidos a partir de promedio de los 6 años anteriores (2003-2008) en la mayoría de los casos. En cambio, en los valores de precipitación acumulada por mes se registró un mayor número de desviaciones con respecto al IC calculado, particularmente desde diciembre de 2009 a marzo de 2010, periodo en el que las precipitaciones fueron más abundantes de lo habitual (Figura 2.6).

60    -20 -10 0 10 20 30 40 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Te m pera tu ra ( C º) Meses   0 20 40 60 80 100 120 140 160 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Pr eci pi taci ón (m m ) Meses

Figura 2.6. Temperatura del aire (ºC) y precipitaciones (mm) mensuales en la parcela experimental en 2009, 2010 y 2011. Las líneas marcan los intervalos de confianza al 95% calculados con los datos desde 2003 a 2008, considerando para el caso de la precipitación los mm acumulados en el mes, y para la temperatura, las mínimas de diciembre-marzo, las máximas de junio-septiembre y la media de abril, mayo, octubre y noviembre.

61   

2.3.2. Efectos del maíz Bt sobre los artrópodos de la parte aérea de la planta