Ecuaciones alométricas para estimar biomasa en especies de encino en Guanajuato, México
DOI:
https://doi.org/10.21829/myb.2019.2521799Palabras clave:
ajuste simultáneo, ecuaciones específicas, ecuaciones por grupo de especies, regresión iterativa aparentemente no relacionada, sesgo porcentualResumen
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.
Descargas
Citas
Acosta-Mireles, M., Vargas-Hernández, J., Velázquez-Martínez, A., & Etchevers-Barra, J. D. (2002). Estimación de la biomasa aérea mediante el uso de relaciones alométricas en seis especies arbóreas en Oaxaca, México. Agrociencia, 36(6),725-736.
Alder D., & Cailliez F. (1980). Estimación del volumen forestal y predicción del rendimiento con referencia especial a los trópicos. Roma, Italia. Estudios FAO Montes 22/2. Vol. 2
Álvarez-González, J. G., Balboa-Murias, M. A., Merino, A., & Rodríguez-Soalleiro, R. (2005). Estimación de la biomasa arbórea de Eucalyptus globulus y Pinus pinaster en Galicia. Recursos Rurais, 1(1), 21-30.
Álvarez-González, J. G., Rodríguez-Soalleir, R., & Rojo-Alboreca, A. (2007). Resolución de problemas del ajuste simultáneo de sistemas de ecuaciones: heterocedasticidad y variables dependientes con distinto número de observaciones. Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales, 23, 35-42. doi: 10.31167/csef.v0i23.9603
Aquino-Ramírez, M., Velázquez-Martínez, A., Castellanos-Bolaños, J. F., De los Santos-Posadas, H. M., & Etchevers-Barra, J. D. (2015). Partición de la biomasa aérea en tres especies arbóreas tropicales. Agrociencia, 49(3), 299-314.
Basuki, T. M., van Laake, P. E., Skidomore, A. K., & Hussin, Y. A. (2009). Allometric equations for estimating the above-ground biomass in tropical lowland dipterocarp forest. Forest Ecology and Management, 257(8), 1684-1694. doi: 10.1016/j.foreco.2009.01.027 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.01.027
Bi, H., Turner, J., & Lambert, M. J. (2004). Additive biomass equations for native eucalypt forest tree of temperate Australia. Trees, 18(4), 467-479. doi: 10.1007/s00468-004-0333-z DOI: https://doi.org/10.1007/s00468-004-0333-z
Birdsey, R., Angeles-Pérez, G., Kurz, W. A., Lister, A., Olguin, M., Pan, Y., …, & Johnson, K. (2013). Approaches to monitoring changes in carbon stocks for REDD+. Carbon Management, 4(5), 519-537. doi: 10.4155/cmt.13.49 DOI: https://doi.org/10.4155/cmt.13.49
Bolaños-González, Y., Bolaños-González, M. A., Paz-Pellat, F., & Ponce-Pulido, J. I. (2017). Estimación de carbono almacenado en bosques de oyamel y ciprés en Texcoco, Estado de México. Terra Latinoamericana, 35(1), 73-86. doi: 10.28940/terra.v35i1.243 DOI: https://doi.org/10.28940/terra.v35i1.243
Burkhart, H. E., & Tomé, M. (2012). Modeling forest trees and stands. Netherlands: Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-90-481-3170-9
Cabrera-Andrade, A., Cabrera-Landeros, J. M., & Cabrera-Landeros, I. (2014). Refrendo de la autorización de aprovechamiento de recursos forestales maderables “Industrial Santa Fé S. de R. L.”. Guanajuato, México: Consultores en Manejo Forestal Sustentable S. C.
Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M. A., Chambers, J. Q., Eamus, D., Föolster, H., …, & Yamakura, T. (2005). Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecology, 145, 87-99. doi: 10.1007/s00442-005-0100-x DOI: https://doi.org/10.1007/s00442-005-0100-x
Chave, J., Réjou-Méchain, M., Búrquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M. S., Delitti, W. B. C., …, & Vieilledent, G. (2014). Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology, 20(10), 3177–3190. doi: 10.1111/gcb.12629 DOI: https://doi.org/10.1111/gcb.12629
Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad [Conabio] (2016). Estrategia nacional sobre la biodiversidad de México (ENBioMex) y plan de acción 2016 – 2030. México: Conabio.
Feldpausch, T. R., Lloyd, J., Lewis, S. L., Brienen, R. J. W., Gloor, M., Monteagudo M. A., …, & Phillips, O. L. (2012). Tree height integrated into pantropical forest biomass estimates. Biogeosciences, 9(8), 3381–3403. doi: 10.5194/bg-9-3381-2012. DOI: https://doi.org/10.5194/bg-9-3381-2012
Figueroa-Navarro, C. F., Ángeles-Pérez, G., Velázquez-Martínez, A., & De los Santos-Posadas, H. M. (2010). Estimación de biomasa en un bosque bajo manejo de Pinus patula Schltdl. et Cham. en Zacualtipán, Hidalgo. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 1(1), 105-112. DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v1i1.658
Forrester, D. I., Tachauer, I. H. H., Annughoefer, P., Barbeito, I., Pretzch, H., Ruiz-Peinado, R., …, & Sileshi, G. W. (2017). Generalized biomass and leaf area allometric equations for European tree species incorporating stand structure, tree age and climate. Forest Ecology and Management, 396, 160–175. http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2017.04.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.04.011
Gómez-Díaz, J. D., Etchevers-Barra, J. D., Monterroso-Rivas, A. I., Campo-Alvez, J., & Tinoco-Rueda, A. (2011). Ecuaciones alométricas para estimar biomasa y carbono en Quercus magnoliaefolia. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 17(2), 261-272. doi: 10.5154/r.rchscfa.2010.11.117 DOI: https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2010.11.117
Gómez-García, E., & Pérez-Rodríguez., F. (2015). Evolución de la biomasa y del carbono acumulado por Quercus robur en Galicia (España). Bosque, 36(2), 255-264. doi: 10.4067/S0717-92002015000200011 DOI: https://doi.org/10.4067/S0717-92002015000200011
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
Henry, M., Besnard, A., Asante, W. A., Eshun, J., Adu-Bredu, S., Bernoux, M., Saint-André L., & Valentini, R. (2010). Wood density, phytomass variations within and among trees, and allometric equations in a tropical rainforest of Africa. Forest Ecology and Management, 260(8), 1375–1388. doi: 10.1016/j.foreco.2010.07.040 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2010.07.040
Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2008). Conjunto de datos vectoriales escala 1: 1000000. Unidades climáticas. http://www.beta.inegi.org.mx/temas/mapas/climatologia/ (Consulta: septiembre de 2017)
Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2014). Conjunto de datos vectorial edafológico escala 1: 250000 Serie II (Continuo Nacional). http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/recnat/edafologia/vectorial_serieii.aspx. (Consulta: septiembre de 2017)
Martínez-Cruz, J., & Téllez-Valdés, O. (2004). Listado florístico de la sierra de Santa Rosa, Guanajuato, México. Boletín de la Sociedad Botánica de México, 74, 31-49. doi: 10.17129/botsci.1685 DOI: https://doi.org/10.17129/botsci.1685
Montgomery, D. C., & Peck, E. A. (1982). Introduction to linear regression analysis. New York: Wiley.
Nam, V. T., van Kuijk M., & Anten, N. P. R. (2016). Allometric equations for aboveground and belowground biomass estimations in an evergreen forest in Vietnam. PloS ONE, 11(6), 1-19. doi: 10.1371/journal.pone.0156827 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0156827
Návar, J. (2009). Allometric equations for tree species and carbon stocks for forests of northwestern Mexico. Forest Ecology and Management, 257(2), 427-434. doi: 10.1016/j.foreco.2008.09.028 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.09.028
Lima, A. J. M., Suwa, R., de Mello Ribeiro, G. H. P., Kajimoto, T., dos Santos, J., da Silva, R. P. ,..., & Higuchi, N. (2012). Allometric models for estimating above- and below-ground biomass in Amazonian forests at São Gabriel da Cachoeira in the upper Rio Negro, Brazil. Forest Ecology and Management, 277, 163–172. doi: 10.1016/j.foreco.2012.04.028 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.04.028
Pan, Y., Birdsey, R. A., Fang, J., Houghton, R., Kupppi, P. E., Kurz, W. A., ,…, & Hayes, D. (2011). A large and persistent carbon sink in the world’s forests. Science, 333(6045), 988–993. doi: 10.1126/science.1201609 DOI: https://doi.org/10.1126/science.1201609
Parresol, B. R. (1999). Assessing tree and stand biomass: a review with examples and critical comparisons. Forest Science, 45(4), 573-593.
Parresol, B. R. (2001). Additivity of nonlinear biomass equations. Canadian Journal of Forest Research, 3(5)1, 865-878. DOI: https://doi.org/10.1139/x00-202
Picard, N., Saint-André, L., & Henry, M. (2012). Manual de construcción de ecuaciones alométricas para estimar el volumen y la biomasa de los árboles: del trabajo de campo a la predicción. Roma, Italia. Montpellier, Francia: Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement.
Rojas-García, F., De Jong, B. H. J., Martínez-Zurimendí, P., & Paz-Pellat, F. (2015). Database of 478 allometric equations to estimate biomass for Mexican trees and forests. Annals of Forest Science, 72(6), 835-864. doi: 10.1007/s13595-015-0456-y DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-015-0456-y
Ruiz-Aquino, F., Valdez-Hernández, J. H., Manzano-Méndez, F., Rodríguez-Ortiz, G., Romero-Manzanares, A., & Fuentes-López, M. E. (2014). Ecuaciones de biomasa aérea para Quercus laurina y Q. crassifolia en Oaxaca, México. Madera y Bosques, 20(2), 33-48. doi: 10.21829/myb.2014.202162 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2014.202162
Sanquetta, C. R., Behling, A., Dalla C., A. P., Péllico N., S., Schikowski, A. B., & do Amaral, M. K. (2015). Simultaneous estimation as alternative to independent modeling of tree biomass. Annals of Forest Science, 72(8), 1099–1112. doi: 10.1007/s13595-015-0497-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-015-0497-2
SAS Institute Inc. (2011). SAS/STAT® 9.3. User’s Guide. Cary, NC. SAS Institute Inc.
Schumacher, E. X., & Hall, F. D. S. (1933). Logarithmic expression of timber-tree volume. Journal of Agricultural Research, 4(9), 719-734.
Sileshi, G. W. (2014). A critical of forest biomass estimation models, common mistakes and corrective measures. Forest Ecology and Management, 329, 237-254. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2014.06.026
Soriano-Luna, M. A., Ángeles-Pérez, G., Martínez-Trinidad, T., Plascencia-Escalante, F.O., & Razo-Zárate, R. (2015). Estimación de biomasa aérea por componente estructural en Zacualtipán, Hidalgo, México. Agrociencia, 49(4), 423-438.
Sotomayor C., J. R. (2015). Comportamiento elástico de la madera. Morelia, Michoacán, México. Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. doi: 10.13140/RG.2.1.2972.7848
Spurr, H. (1952). Forest inventory. Nueva York, EUA: Ronald Press.
Van Breugel, M., Ransijn, V., Craven, D., Bongers, F., & Hall, J. S. (2011). Estimating carbon stock in secondary forests: decisions and uncertainties associated with allometric biomass models. Forest Ecology and Management, 262(8),1648-1657. doi: 10.1016/j.foreco.2011.07.018 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.07.018
Vargas-Larreta, B., López-Sánchez, C. A., Corral-Rivas, J. J., López-Martínez, J. O., Aguirre-Calderón, C. G., & Álvarez-González, J. G. (2017). Allometric Equations for Estimating Biomass and Carbon Stocks in the Temperate Forests of North-Western Mexico. Forests, 8(8), 269. doi: 10.3390/f8080269 DOI: https://doi.org/10.3390/f8080269
Wang, C. (2006). Biomass allometric equations for 10 co-occurring tree species in Chinese temperate forests. Forest Ecology and Management, 222(1), 9–16. doi: 10.1016/j.foreco.2005.10.074 DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005.10.074
Zhang, X., Co, Q.V., Xiang, C., Duan, A., & Zhang, J. (2017). Predicting total and component biomass of Chinese fir using a forecast combination method. iForest - Biogeosciences and Forestry, 10(4), 687-691. doi: 10.3832/ifor2243-010 DOI: https://doi.org/10.3832/ifor2243-010
Publicado
Cómo citar
-
Resumen1500
-
PDF789
-
LENS132
Número
Sección
Licencia
Madera y Bosques por Instituto de Ecología, A.C. se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.