Disponibilidad de residuos forestales y su potencial para la generación de energía en los bosques templados de El Salto, Durango

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.21829/myb.2018.2431529

Palabras clave:

bioenergía, biomasa, ejido, kW h, programa de manejo

Resumen

Los residuos de la cosecha forestal son una fuente de energía renovable que no ha sido considerada todavía a gran escala en México y para su estimación se requiere de evaluaciones cada vez más precisas. En este estudio se desarrollaron ecuaciones para estimar el volumen de residuos forestales y se cuantificó la disponibilidad de biomasa y su potencial para generar energía eléctrica y reducir emisiones de CO2 en la región de El Salto, Durango. La metodología se dividió en tres fases: i) se obtuvo el volumen total autorizado de los programas de manejo forestal maderable de 20 ejidos de la región; ii) se derribaron y cubicaron 2156 árboles en las áreas de corta de los 20 ejidos para generar ecuaciones de volumen de residuos a escala de árbol individual; y iii) el volumen de residuos fue convertido a toneladas de biomasa empleando los valores de densidad de la madera para posteriormente transformar este valor a unidades de energía eléctrica. Dado que las especies estudiadas constituyen bosques mezclados, manejados con el mismo tratamiento silvícola y edad de rotación, se evaluaron las diferencias entre especies en las ecuaciones de volumen de residuos, utilizando el método de la suma adicional de cuadrados no lineales. Los parámetros de las ecuaciones de volumen de residuos fueron significativamente diferentes entre la mayoría de las especies. La cantidad de residuos a escala de árbol fue mayor en las especies del género Quercus, mientras que la cantidad de residuos forestales disponibles por ciclo de corta fue mayor en las especies del género Pinus. Alrededor de 31 000 Mg año-1 de residuos forestales pueden utilizarse en la región para generar aproximadamente 65.6 GW h año-1, considerando el uso de una tecnología con una eficiencia mínima de 40%.

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Biografía del autor/a

Oscar Alberto Aguirre-Calderón,

Universidad Autónoma de Nuevo León

Profesor-Investigador

Facultad de Ciencias Forestales

Eduardo Javier Treviño-Garza,

Universidad Autónoma de Nuevo León

Profesor-Investigador

Facultad de Ciencias Forestales

Benedicto Vargas-Larreta,

Instituto Tecnológico de El Salto

Profesor-Investigador

Departamento de Posgrado e Investigación

Citas

Bates, D. M., & Watts, D. G. (1988). Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. New York: John Wiley and Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/9780470316757

Borjesson, P. (2000). Economic valuation of the environmental impact of logging residue recovery and nutrient compensation. Biomass and Bioenergy, 19(3), 137-152. doi:10.1016/S0961-9534(00)00028-3 DOI: https://doi.org/10.1016/S0961-9534(00)00028-3

Bouriaud, O., Stefan, G., & Flocea, M. (2013). Predictive models of forest logging residues in Romanian spruce and beech forests. Biomass and Bioenergy, 54, 59-66. doi:10.1016/j.biombioe.2013.03.022 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2013.03.022

Corral-Rivas, J. J., Álvarez-González, J. G., Ruíz, A. D., & v. Gadow, K. (2004). Compatible height and site index models for five pine species in El Salto, Durango (Mexico). Forest Ecology and Management, 201(2-3), 145-160. doi:10.1016/j.foreco.2004.05.060 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2004.05.060

Corral-Rivas, J. J., Diéguez-Aranda, U., Corral-Rivas, S., & Castedo, D. F. (2007). A merchantable volume system for major pine species in El Salto, Durango (Mexico). Forest Ecology and Management, 238(1-3), 118-129. doi:10.1016/j.foreco.2006.09.074 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2006.09.074

Draper, N., & Smith, H. (1981). Applied Regression Analysis (2a ed.) USA: John Wiley & Sons.

Evans, A., Strezov, V., & Evans, T. J. (2010). Sustainability considerations for electricity generation from biomass. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(5), 1419-1427. doi:10.1016/j.rser.2010.01.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.01.010

Fang, Z., & Bailey, R. L. (2001). Nonlinear mixed effects modeling for slash pine dominant height growth following intensive silvicultural treatments. Forest Science, 47(3), 287-300. doi:10.1093/forestscience/47.3.287

Fassola, H., Crechi, E., Barth, S., Keller, A., Pinazo, M., Martiarena, R., Von Wallis A., & Figueredo, I. (2008). Relación entre la biomasa aérea y la sección transversal en la base de copa viva de Pinus taeda L. en el norte de la provincia de Misiones, Argentina. XIII Jornadas Técnicas Forestales y Ambientales. Facultad de Ciencias Forestales, UNAM-EEA Montecarlo, INTA. doi:10.13140/2.1.4631.8889

Ferranti, F. (2014). Energy wood: A challenge for European forests potentials, environmental implications, policy integration and related conflicts. European Forest Institute. Recuperado de http://www.efi.int/files/attachments/publications/efi_tr_95_ferranti_2014.pdf

Gan, J., & Smith, C. T. (2006). A comparative analysis of woody biomass and coal for electricity generation under various CO2 emission reductions and taxes. Biomass and Bioenergy, 30(4), 296-303. doi:10.1016/j.biombioe.2005.07.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2005.07.006

Hamelinck, C. N., Van Hooijdonk, G., & Faaij, A. P. (2005). Ethanol from lignocellulosic biomass: techno-economic performance in short-, middle- and long-term. Biomass and Bioenergy, 28(4), 384-410. doi:10.1016/j.biombioe.2004.09.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2004.09.002

Hammerschlag, R. (2006). Ethanol’s energy return on investment: a survey of the literature 1990-present. Environmental Science and Technology, 40(6), 1744-50. doi:10.1021/es052024h DOI: https://doi.org/10.1021/es052024h

Harvey, A. C. (1976). Estimating regression models with multiplicative heteroscedasticity. Econometrica, 44(3), 461–465. doi:10.2307/1913974 DOI: https://doi.org/10.2307/1913974

Hauglin, M. Gobakken, T. Lien, V. Bollandsas, O. M., & Naesset, E. (2012). Estimating potential logging residues in a boreal forest by airborne laser scanning. Biomass and Bioenergy, 36, 356-365. doi:10.1016/j.biombioe.2011.11.004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2011.11.004

Islas, j. Manzini, F., & Masera, O. (2007). A prospective study of bioenergy use in México. Energy, 32(12), 2306-2320. doi:10.1016/j.energy.2007.07.012 DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2007.07.012

Johnson, T. M., Alatorre, C. Romo, Z., & Liu, F. (2009). México: estudio sobre la disminución de emisiones de carbón (MEEDEC). México: Mayol Ediciones S.A. Recuperado de http://awsassets.panda.org/downloads/estudio_sobre_la_disminucion_de_emisiones_de_carbono.pdf DOI: https://doi.org/10.1596/978-9-5883-0775-6

Jonckheere, I., Muys, B., & Copping, P. (2005). Allometry and evaluation of in situ optical LAI determination in Scots pine: a case study in Belgium. Tree Physiology, 25(6), 723-732. doi:10.1093/treephys/25.6.723 DOI: https://doi.org/10.1093/treephys/25.6.723

Kennedy, M. (2008). Assessment of Potential for Emission Reduction Credits in Durango, Mexico. The Pembina Institute. p 30.

Masera, O., Aguillón, J. Arvizu, J. Fuentes, A. Ghilardi, A. Riegelhaupt, E. Saldaña, R. Best, G. Gómez, I. Díaz, R. Gamiño, R. Berrueta, V. Islas, J. Manzini, F., & Rodríguez, O. (2006). La bioenergía en México un catalizador del desarrollo sustentable. Comisión Nacional Forestal. 80 p. Recuperado de http://rembio.org.mx/wp-content/uploads/2014/10/libro-blanco-bioenergia-2006.pdf

Montgomery, D., & Peck, E. (1982). Introduction to linear regression analysis. New York: John Wiley & Sons.

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura [FAO] (2010). W hat woodfuels can do to mitigate climate change? Roma. Recuperado de http://www.fao.org/docrep/013/i1756e/i1756e00.htm

Peltola, S. Kilpelainen, H., & Asikainen, A. (2011). Recovery rates of logging residue harvesting in Norway spruce (Picea abies (L.) Karsten) dominated stands. Biomass and Bioenergy, 35(4), 1545-1551. doi:10.1016/j.biombioe.2010.12.032 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2010.12.032

Pérez-Verdín, G., Navar-Chaidez, J. Grebner, D., & Soto-Álvarez, C. (2012). Disponibilidad y costos de producción de biomasa forestal como materia prima para la producción de bioetanol. Forest systems, 21(3), 526-537. doi:10.5424/fs/2012213-02636 DOI: https://doi.org/10.5424/fs/2012213-02636

Pro Floresta, S. C. (2008). Estudio Regional Forestal UMAFOR 1008, Pueblo Nuevo, Durango. 397 p.

Rodríguez-Ortiz, G., De Los Santos-Posadas, H. M. González-Hernández, V., Aldrete, A. Gómez-Guerrero, A., & Fierros-González, A. (2012). Modelos de biomasa aérea y foliar en una plantación de pino de rápido crecimiento en Oaxaca. Madera y Bosques, 18(1), 25–41. doi: 10.21829/myb.2012.1811116 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2012.1811116

Statistical Analysis System [SAS] (2011). SAS/ETS® 9.3 User’s Guide. Cary, NC: SAS Institute Inc.

Scarlat, N. Blujdea, V., & Dallemand, J. F. (2011). Assessment of the availability of agricultural and forest residues for bioenergy production in Romania. Biomass and Bioenergy, 35(5), 1995-2005. doi:10.1016/j.biombioe.2011.01.057 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2011.01.057

Simangusong, B. C. H., Sitanggang, V. J., Manurung, E. G. T., Rahmadi, A., Moore, G. A., Aye, L., & Tambunan, A. H. (2017). Potential forest biomass resource as feedstock for bioenergy and its economic value in Indonesia. Forest Policy and Economics, 81, 10-17. doi.org/10.1016/j.forpol.2017.03.022 DOI: https://doi.org/10.1016/j.forpol.2017.03.022

Simental-Cano, B., López-Sánchez, C. A., Wehenkel, C., Vargas-Larreta, B., Álvarez-González, J. G., & Corral-Rivas, J. J. (2016). Modelos de volumen específicos y regionales para 12 especies forestales en el estado de Durango, México. Revista Chapingo. Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 23(2), 155-171. doi.org/10.5154/r.rchscfa.2016.01.004 DOI: https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2016.01.004

Smeets, E. M., & Faaij, A. P. (2007). Bioenergy potentials from forestry in 2050. Climatic Change, 81(3-4), 353-390. doi:10.1007/s10584-006-9163-x DOI: https://doi.org/10.1007/s10584-006-9163-x

Weisberg, S. (1980). Applied Linear Regression (3a ed.), New York: John Wiley & Sons.

World Wildlife Fund, & Hogan, M. (2013). Sierra Madre Occidental pine-oak forests. Encyclopedia of Earth, National Council for Science and the Environment. Washington DC: Rodney L. H. Recuperado de http://eol.org/data_objects/27361823.

Wright, L., Boundy, B., Perlack, B., Davis, S., & Saulsbury, B. (2006). Biomass energy data book (Vol. 1). US Department of Energy Publications. University of Nebraska. Publication No. 4. DOI: https://doi.org/10.2172/930823

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Publicado

2018-11-01

Cómo citar

Villela-Suárez, J. M., Aguirre-Calderón, O. A., Treviño-Garza, E. J., & Vargas-Larreta, B. (2018). Disponibilidad de residuos forestales y su potencial para la generación de energía en los bosques templados de El Salto, Durango. Madera Y Bosques, 24(3). https://doi.org/10.21829/myb.2018.2431529
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