Resumen

Pterocarpus erinaceus Poir. (Fabaceae), también llamada Vène o palisandro de África Occidental, es una especie forestal endémica polivalente de las sabanas y bosques sahelo-sudaneses y sudano-guineanos de África Occidental. En Togo, la especie está sobreexplotada, lo que dificulta peligrosamente su supervivencia. La necesidad y la urgencia de restaurar los rodales en declive, utilizando semillas o material de propagación, sugiere una evaluación de su variabilidad morfológica. El propósito de este estudio es identificar los descriptores morfológicos discriminantes, que nos permitan describir y también caracterizar la especie. Se evaluaron cinco procedencias distribuidas por toda el área de distribución geográfica en Togo para los rasgos de hoja (7 descriptores), fruto (4 descriptores) y semilla (4 descriptores). Para evaluar la variabilidad entre las poblaciones arbóreas se utilizaron el coeficiente de variación (CV) y el análisis de componentes principales (ACP). Los resultados muestran que los descriptores morfológicos discriminantes para P. erinaceus en Togo son la anchura de la hoja y del foliolo terminal, la longitud y la anchura del fruto, y la longitud y el peso de la semilla. Estas seis variables principales pertinentes permiten discriminar tres grupos morfológicos de la población de P. erinaceus.

• Materias:Fisiología vegetal Ecosistema forestal Secuestro de carbono Morfología vegetal Gestión forestal
• Subjects:Plant physiology Forest ecosystem Carbon sequestration Plant morphology Forest management
• Palabras claves:Togo, descriptores, descriptores morfológicos, especie forestal endémica polivalente, área de distribución geográfica completa, población de P. erinaceus, Pterocarpus erinaceus Poir, palo de rosa de África Occidental, principales variables pertinentes, análisis de componentes principales.
• Keywords:Togo, descriptors, morphological descriptors, multipurpose endemic forest species, whole geographical distribution area, P. erinaceus population, Pterocarpus erinaceus Poir, West African rosewood, main relevant variables, principal component analysis