Predicción de biomasa y carbono en plantaciones clonales de <i>Tectona grandis</i> L.f.

Abstract

Los modelos matemáticos para predecir biomasa son en la actualidad una opción que facilita y mejora el cálculo de la capacidad de mitigación del cambio climático de un ecosistema, pues generan información fundamental para establecer índices nacionales de almacenamiento de carbono. El objetivo de este estudio fue evaluar la biomasa de los distintos componentes del árbol (hojas, ramas, fuste, raíz) por medio de método destructivo e indirecto para construir modelos predictivos de biomasa y carbono, generados por medio del método de mínimos cuadrados ordinarios, cuyo diámetro normal fue la variable regresora. Las ecuaciones seleccionadas explicaron más del 94 % de la variabilidad observada en biomasa o carbono, con errores de estimados inferiores al 5 %. El fuste aportó el 57.4 % a la biomasa total del árbol y las hojas el 5 %. La fracción de carbono fue muy similar entre los componentes leñosos (ramas-fuste-raíz), variando de 44.9 % a 45.7 % y en las hojas alcanzó el 40.7 %.

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

“…Por ejemplo, Carrillo et al (2014), para Pinus montezumae, mencionan 50.5 % en el fuste, 51.0 y 50.4 % para ramas y follaje, respectivamente, y 46.4, 45.8 y 44.9 % en los componentes antes citados de Alnus jorullensis, mientras Vigil (2010), para Cupressus lindleyi Klotzsch ex endl, encontró cifras más altas de contenido de carbono en el follaje, todas mayores al 50 %, con una media de 50.7 %, así como más bajos en las ramas (48.9 %) y en el fuste (49.9 %). Fonseca et al (2021a), en Tectona grandis, determinaron valores similares en los componentes leñosos (ramas-fuste-raíz), que variaron de 44.9 y 45.7 % y de 40.7 % en las hojas.…”

“…En los modelos probados y elegidos, desarrollados a partir de la regresión simple, se utilizó como variable predictora el diámetro normal, porque ha demostrado alta correlación con la biomasa del árbol y de sus componentes (Gutiérrez y Flores, 2019;Jiménez et al, 2018), hecho que lo convierte en la variable más utilizada, con excelente predicción en variedad de estudios en gimnospermas (Gutiérrez y Flores, 2019) y angiospermas en plantación (Fonseca et al, 2021a;Fonseca et al, 2021b;Jiménez et al, 2018;Montes de Oca, 2020), en sistemas silvopastoriles (Jiménez et al, 2019) o en bosque natural (Chou y Gutiérrez, 2013;Fonseca et al, 2019;Fonseca et al, 2020). Además, tiene la ventaja de que su medición es sencilla, precisa, objetiva y el equipo usado para realizarla es simple y económico, si se compara con la medición de la altura o de otras variables del árbol.…”