Es frecuente que los ensayos genéticos forestales evalúen variables espacialmente autocorrelacionadas, lo que supone la violación del requisito de independencia del análisis de varianza convencional. Para absorber parte de la variación espacial del ambiente se recurre a la instalación de dichos ensayos bajo diseños experimentales. Sin embargo, ante autocorrelaciones espaciales intensas y a pequeña escala, éstos pueden no ser suficientes. En el presente trabajo se comprueba la eficiencia estadística de distintos diseños experimentales en referencia a dos técnicas de análisis espacial. Se analiza la altura 2 años después de la plantación en tres ensayos de progenie de Pinus pinaster Ait. situados en tres localidades del noroeste de la península ibérica, instalados bajo un diseño de bloques incompletos resoluble. Los semivariogramas de los residuos revelan una estructura espacial no aleatoria en los tres sitios, comprobándose que el diseño de bloques incompletos mejora la eficiencia estadística del análisis en todos los casos, si bien ante patrones intensos resulta claramente insuficiente. En esta situación, el modelo de errores espacialmente correlacionados mejora notablemente el análisis y en todo caso el procedimiento de ajuste espacial ISA (Iterative Spatial Analysis) muestra ser más eficiente que las técnicas anteriores.

6 páginas, 2 tablas, 1 figura.- Comunicación presentada en la IV Reunión sobre Genética Forestal (2008), celebrada en Pontevedra entre el 27 y el 29 de junio de 2007.

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