Ecuaciones alométricas para estimar biomasa en especies de encino en Guanajuato, México

Abstract

Los bosques de encino son importantes en el equilibrio de los ecosistemas donde estos cohabitan, ya que son un grupo de especies con mayor capacidad para fijar y almacenar carbono atmosférico. El objetivo de este trabajo fue desarrollar ecuaciones alométricas para estimar biomasa aérea de seis especies de encino (Quercus rugosa, Q. obtusata, Q. sideroxyla, Q. coccolobifolia, Q. laurina y Q. candicans) con un muestreo destructivo de 165 árboles. Se ajustaron ecuaciones para estimar biomasa por componentes estructurales (fuste, ramas y follaje), y de forma aditiva se estimó la biomasa total, así como una ecuación generalizada para las seis especies, y ecuaciones para estas divididas en dos grupos. Para mejorar la capacidad predictiva de las ecuaciones se ajustaron modelos que incluyen las variables de diámetro normal, altura total y densidad de la madera. El mayor porcentaje de biomasa se concentró en el fuste con 60.6%, mientras que ramas y follaje representaron 36.1% y 3.28%, respectivamente. Las ecuaciones ajustadas explicaron más de 95% de la variabilidad en la biomasa total del árbol y, comparadas con ecuaciones desarrolladas en otros lugares para el mismo género, presentaron un menor sesgo porcentual. Las ecuaciones alométricas generadas pueden ser utilizadas para la región, así como en bosques con características estructurales y de crecimiento similares a las de las comunidades de encino de la sierra de Guanajuato.

Estimation of the biomass and carbon in Cupressus lusitanica Mill. trees in Costa Rica

“…La precisión y validación de los modelos tomó en consideración: a) el método gráfico de dispersión entre los observados vs. predichos (Puc et al, 2019) y b) el error absoluto promedio porcentual o sesgo: EAPP = 1/n*(Σ(P-O)/O)*100)) (Chave et al, 2014;Forrester et al, 2017;Cortés et al, 2019;Puc et al, 2019), donde: P, la biomasa o carbono predicho o simulado; O, la biomasa o carbono observado y n, el total de datos.…”

“…Adicionalmente, se calculó el estadístico Durbin Watson (DW) que mide la independencia de los datos (Ramos et al, 2014), el índice de Furnival (IF) para comparar modelos lineales con aquellos en los que la variable dependiente es transformada (Segura y Andrade, 2008), el criterio de información de Akaike (AIC) como medida relativa de la calidad del modelo y el error del modelo o sesgo (E %) (Chave et al, 2014;Bueno et al, 2019;Cortés et al, 2019), el error cuadrático medio (ECM) y la diferencia agregada (DA).…”

“…La biomasa se determina de forma directa, mediante análisis destructivo del árbol, o por métodos indirectos: a) a través de volumen complementado con la densidad específica de la madera y factores de expansión de biomasa (Chave et al, 2014;Cifuentes et al, 2015), b) o por modelaje estadístico (Chave et al, 2014;Puc et al 2019), las también llamadas ecuaciones alométricas, que describen la relación existente entre las diferentes partes o componentes de un árbol. En la construcción de estos modelos, se usan variables de los árboles de fácil acceso, como el diámetro a la altura del pecho, la altura comercial o total y la densidad específica de la madera (Aquino et al, 2015;Cortés et al, 2019;Puc et al, 2019). El diámetro es la variable que mejor se correlaciona y predice la biomasa (Jiménez et al, 2018;Gutiérrez y Flores, 2019), pero se ha demostrado que la incorporación de otras como la altura y la densidad de la madera mejora la capacidad predictiva de modelo.…”

Allometric Equations for Predicting Agave lechuguilla Torr. Aboveground Biomass in Mexico

“…Aquino et al [56] applied this type of dummy variable to differentiate groups of species (Cupania dentata DC., Alchornea latifolia Sw. and Inga punctata Willd) when they estimated AGB in southern Oaxaca, Mexico. Also, Cortés et al [57] estimated AGB in six species of the genus Quercus in Guanajuato, Mexico.…”

“…0.971) for estimating aboveground biomass of Quercus sp. in Guanajuato, Mexico, using diameter at breast height (Dbh) and H as predictors [57], as with tropical species (Cupania dentata DC., Alchornea latifolia Sw. and Inga punctata Willd) with R 2 adj. > 0.98 [56].…”