Estimación de biomasa aérea por componente estructural en Zacualtipán, Hidalgo, México

• Autores: María de los Á. Soriano-Luna, Gregorio Ángeles Pérez, Tomás Martínez Trinidad, F. Ofelia Plascencia Escalante, Ramón Razo Zárate
• Localización: Agrociencia, ISSN 2521-9766, ISSN-e 1405-3195, Vol. 49, Nº. 4, 2015, págs. 423-438
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Abovegroud biomass estimation by structural component in Zacualtipán, Hidalgo, México
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• Resumen
  • español

    Las funciones alométricas basadas en muestreos destructivos proporcionan estimaciones precisas de la biomasa individual y por unidad de superficie. La estimación de biomasa en los bosques representa un proceso clave para el manejo forestal sustentable y en la determinación de los almacenes de carbono (C) forestal. Modelos de predicción de biomasa se generaron por componente estructural (fuste, ramas, follaje y corteza) para Pinus patula y para 11 especies de latifoliadas con importancia ecológica en el bosque mesófilo de montaña en Zacualtipán, Hidalgo, México. Se realizó un muestro destructivo, para seleccionar individuos, que abarcó el intervalo máximo de tamaños; la muestra estuvo formada por 25 árboles de P. patula y 46 árboles de 11 especies de latifoliadas. La proporción mayor de la biomasa total en P. patula se distribuyó en el fuste (68.2 %), le siguieron las ramas (14.3 %), la corteza (9.3 %) y el follaje (8.2 %). Con el tamaño del árbol de conífera, la partición de la biomasa en el fuste y corteza se incrementó, mientras que la proporción de biomasa del follaje disminuyó. Los modelos de biomasa fueron de la forma B = Exp(-β0 )*(dn²*h)β1 donde B es la biomasa por árbol (kg), dn es el diámetro normal (cm) y h es la altura total (m). La inclusión de altura del árbol mejoró la capacidad de predicción de los modelos. El ajuste de los componentes estructurales del árbol con ecuaciones simultáneas por regresión no lineal es adecuado, en él la suma de componentes es la biomasa total. Los estimadores estadísticos permiten afirmar que las ecuaciones son apropiadas para usarse con datos de bosques similares al del área de estudio, para estimar los componentes de biomasa de P. patula y de especies de latifoliadas analizadas.

  • English

    Allometric functions based on destructive samplings provided precise estimations of individual biomass and per surface unit. Forest biomass estimation represents a key process fot sustainable forest management and in the determination of forest carbon stocks (C). Prediction models of biomass were generated by structural component (stem, branches, foliage and bark) for Pinus patula and for 11 broadleaved species with ecological importance in the mountain cloud forest of Zacualtipán, Hidalgo, Mexico. A destructive sampling was made to select individuals which included the maximum interval of sizes; the sample was composed of 25 trees of P.patula and 46 trees of 11 broadleaved species. The highest proportion of the total biomass in P. patula was distributed into the stem (68.2 %), followed by branches (14.3 %), bark (9.3 %) and foliage (8.2 %). With the size of the conifer tree, the allocation of biomass in the stem and bark increased, while the proportion of biomass of the foliage decreased. The biomass models were of the form B = Exp(-β0)*(dn²*h)β1 where B is the biomass per tree (kg), dn is the diameter at breast height (cm) and h is total tree height (m). The inclusion of tree height improved the prediction capability of the models. The fit of the structural components of the tree with non-linear regression simultaneous equations is adequate, in which the sum of components is the total biomass. The statistical estimates make it possible to affirm that the equations are appropriate to be used with data of similar forests to that of the study área, to estimate the biomass components of P. patula and of broadleaved species analyzed.