Vol. 26 Núm. 1 (2020): Primavera 2020
Artículos Científicos

Ecuaciones de aditividad para la estimación de biomasa aérea de Pinus cembroides Zucc.

Juan Carlos Cuevas Cruz
Universidad Autónoma Chapingo
Biografía
Martín Aquino Ramírez
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias
Biografía

Publicado 2020-02-17

Palabras clave

  • biomass distribution,
  • Generalized Method of Moments,
  • nonlinear models,
  • destructive sampling,
  • pinyon pine,
  • system of equations
  • ...Más
    Menos
  • distribución de biomasa,
  • Método Generalizado de Momentos,
  • modelos no lineales,
  • muestreo destructivo,
  • pino piñonero,
  • sistema de ecuaciones
  • ...Más
    Menos

Resumen

Las ecuaciones alométricas son una herramienta importante para la estimación precisa de la biomasa aérea de los árboles y de sus componentes. En este documento se presentan ecuaciones de aditividad para estimar la distribución de la biomasa aérea total en árboles de Pinus cembroides Zucc. En octubre de 2017, un total de 21 árboles de distintas clases diamétricas (5 cm a 40 cm) fueron derribados y seccionados en tres componentes estructurales: fuste, ramas y ramillas con hojas, para obtener su biomasa. Se formularon dos sistemas de ecuaciones no lineales, en el que la aditividad se garantizó al establecer a la biomasa aérea total como la suma de las estimaciones de la biomasa de cada componente del árbol. Los sistemas de ecuaciones fueron ajustados simultáneamente con el Método Generalizado de Momentos (GMM, por sus siglas en inglés). El sistema que integró al diámetro normal y la altura total del árbol como variables predictoras explicó más del 92% de la variación observada en los datos de biomasa de los componentes y 98% de variabilidad de la biomasa aérea total. La proporción promedio de biomasa en el fuste, ramas y ramillas con hojas comprendió 43.2%, 41.2% y 15.5% de la biomasa aérea total del árbol, respectivamente. Las ecuaciones generadas en este estudio contribuirán a mejorar la precisión en la estimación de la biomasa e inventarios de carbono en los bosques de P. cembroides.

Citas

  1. Acosta-Mireles, M., Vargas-Hernández, J., Velázquez-Martínez, M., & 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, 725-736.
  2. Aquino-Ramírez, M., Velázquez-Martínez, A., Castellanos-Bolaños, J. F., De los Santos-Posadas, H., & Etchevers-Barra, J. D. (2015). Partición de la biomasa aérea en tres especies arbóreas tropicales. Agrociencia, 49(3), 299-314.
  3. Archibald, S. & Bond, W.J., 2003. Growing tall vs growing wide: tree architecture and allometry of Acacia karroo in forest, savanna, and arid environments. Oikos, 102(1), 3-14. doi: 10.1034/j.1600-0706.2003.12181.x
  4. Bi, H., Murphy, S., Volkova, L., Weston, C., Fairman, T., Li, Y., Law, R., Norris, J., Lei, X., & Caccamo, G. (2015). Additive biomass equations based on complete weighing of sample trees for open eucalypt forest species in south-eastern Australia. Forest Ecology Management, 349,106–121. doi: 10.1016/j.foreco.2015.03.007
  5. Bi, H., Turner, J., & Lambert, M. J. (2004). Additive biomass equations for native eucalypt forest trees of temperate Australia. Trees, 18(4), 467-479. doi: 10.1007/s00468-004-0333-z
  6. Carrillo-Anzures, F., Acosta-Mireles, M., Jiménez-Cruz, C. D. R., González-Molina, L., & Etchevers-Barra, J. D. (2016). Ecuaciones alométricas para estimar la biomasa y el carbono de la parte aérea de Pinus hartwegii en el Parque Nacional Ixta-Popo, México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 7(3), 681-691. doi: 10.29312/remexca.v7i3.327
  7. Carvalho, J. P. & Parresol, B. R. (2003). Additivity in tree biomass components of Pyrenean Oak (Quercus pyrenaica Willd.). Forest Ecology Management, 179, 269–276. doi: 10.1016/S0378-1127(02)00549-2
  8. Constante-García, V., Villanueva-Díaz, J., Cenaro-Paredes, J., Cornejo-Oviedo, E. H., & Valencia-Manzo, S. (2009). Dendrocronología de Pinus cembroides Zucc y reconstrucción de precipitación estacional para el sureste de Coahuila. Revista Ciencia Forestal en México, 34(106), 17-39.
  9. Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M.A., Chambers, J.Q., Eamus, D., Fölster, H., Fromard, F., Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J. P., Nelson, B.W., Ogawa, H., Puig, H., Riéra, B., & Yamakura, T. (2005). Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia, 145(1), 87–99. doi: 10.1007/s00442-005-0100-x
  10. Chávez-Aguilar, G., Ángeles-Pérez, G., Pérez-Suárez, M., López-López, M. A., García-Moya, E., & Wayson, C. (2016). Distribución de biomasa aérea en un bosque de Pinus patula bajo gestión forestal en Zacualtipán, Hidalgo, México. Madera y Bosques, 22(3), 23-36. doi: 10.21829/myb.2016.2231454
  11. Chávez-Pascual, E. Y., Rodríguez-Ortiz, G., Enríquez-del Valle, J. R., Velasco-Velasco, V. A. & Gómez-Cárdenas, M. (2017). Compartimentos de biomasa aérea en rodales de Pinus oaxacana bajo tratamientos silvícolas. Madera y Bosques, 23(3), 147-161. doi: 10.21829/myb.2017.2331627
  12. Daryaei, A. & Sohrabi, H. (2016). Additive biomass equations for small diameter trees of temperate mixed deciduous forests. Scandinavian Journal of Forest Research, 31(4), 394-398. doi: 10.1080/02827581.2015.1089932
  13. Díaz-Franco, R., Acosta-Mireles, M., Carrillo-Anzures, F., Buendía-Rodríguez, E., Flores-Ayala, E., & Etchevers-Barra, J. D. (2007). Determinación de ecuaciones alométricas para estimar biomasa y carbono en Pinus patula Schl. et Cham. Madera y Bosques, 13(1), 25-34. doi: 10.21829/myb.2007.1311233
  14. Dong, L., Zhang, L., & Li, F. (2015). Developing additive systems of biomass equations for nine hardwood species in Northeast China. Trees, 29(4), 1149-1163. doi: 10.1007/s00468-015-1196-1
  15. Dong, L., Zhang, L., Li, F. (2014). A compatible system of biomass equations for three conifer species in Northeast, China. Forest Ecology and Management, 329, 306–317. doi: 10.1016/j.foreco.2014.05.050
  16. Douterlungne, D., Herrera-Gorocica, A. M., Ferguson, B. G., Siddique, I., & Soto-Pinto, L. (2013). Ecuaciones alométricas para estimar biomasa y carbono de cuatro especies leñosas neotropicales con potencial para la restauración. Agrociencia, 47(4), 385-397.
  17. Eker, M., Poudel, K. P., & Özçelik, R. (2017). Aboveground biomass equations for small trees of brutian pine in Turkey to facilitate harvesting and management. Forests, 8(12), 477. doi: 10.3390/f8120477
  18. Flores-Medina, F., Vega-Nieva, D., Corral-Rivas, J., Álvarez-González, J., Ruiz-González, A., López-Sánchez, C., & Carillo Parra, A. (2018). Desarrollo de ecuaciones alométricas de biomasa para la regeneración de cuatro especies en Durango, México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 9(46). doi: 10.29298/rmcf.v9i46.119
  19. García, E. (2004). Modificaciones al sistema de clasificación climática de Koppen (5a ed.). México: UNAM.
  20. Greene, W. H. (1999). Econometric Analysis (4a ed.). Upper Saddle River, N.J,: Prentice Hall.
  21. Grier, C. C., Elliott, J. K., & McCullough, G. D. (1992). Biomass distribution and productivity of Pinus edulis-Juniperus monosperma woodlands of north-central Arizona. Forest Ecology and Management, 50(1992), 331-350. Recuperado de https://www.srs.fs.usda.gov/pubs/ja/ja_grier001.pdf
  22. Hunter, M. O., Keller, M., Victoria, D., & Morton, D. C. (2013). Tree height and tropical forest biomass estimation. Biogeosciences, 10(12), 8385-8399. doi: 10.5194/bg-10-8385-2013
  23. Larjavaara, M., & Muller‐Landau, H. C. (2013). Measuring tree height: a quantitative comparison of two common field methods in a moist tropical forest. Methods in Ecology and Evolution,4(9), 793-801. doi: 10.1111/2041-210X.12071
  24. Li, H., & Zhao, P. (2013). Improving the accuracy of tree-level aboveground biomass equations with height classification at a large regional scale. Forest Ecology and Management, 289, 153-163. doi: 10.1016/j.foreco.2012.10.002
  25. Lin, K., Lyu, M., Jiang, M., Chen, Y., Li, Y., Chen, G., Xie, J., & Yang, Y. (2017). Improved allometric equations for estimating biomass of the three Castanopsis carlesii H. forest types in subtropical China. New Forest, 48(1), 115-135. doi: 10.1007/s11056‐016‐9559‐z
  26. Loveall, M. & Harrington, J. T. (2008). Description and prediction of individual tree biomass on pinon (Pinus edulis) in northern New Mexico. In G. J. Gottfried, J. D. Shaw, & P. L. Ford (Comps.), Ecology, management, and restoration of piñon juniper and ponderosa pine ecosystems: Combined proceedings of the 2005 St. George, Utah and 2006 Albuquerque, New Mexico workshops (pp. 28-34) (Proc. Pap. RMRS-P-51). Rocky Mountain Research Station, Fort Collins, CO: USDA For. Serv. Recuperado de https://www.fs.fed.us/rm/pubs/rmrs_p051/rmrs_p051_028_034.pdf
  27. Luna-Cavazos, M., Romero-Manzanares, A., & García-Moya, E. (2008). Afinidades en la flora genérica de piñonares del norte y centro de México: un análisis fenético. Revista Mexicana de Biodiversidad, 79(2), 449-458.
  28. Meng, S., Liu Q., Zhou, G., Jia. Q., Zhuang, H., & Zhou, H. (2017). Aboveground tree additive biomass equations for two dominant deciduous tree species in Daxing’anling, northernmost China. Journal of Forest Research, 22(4), 233-240. doi: 10.1080/13416979.2017.1333277
  29. Mensah, S., Veldtman, R., & Seifert, T. (2017): Allometric models for height and aboveground biomass of dominant tree species in South African Mistbelt forests. Southern Forests: a Journal of Forest Science, 79(1), 19-30. doi: 10.2989/20702620.2016.1225187
  30. Monroy-Rivera, C., & Navar-Cháidez, J. de J. (2004). Ecuaciones de aditividad para estimar componentes de biomasa de Hevea brasiliensis Muell. Arg. en Veracruz, México. Madera y Bosques, 10(2), 29-43. doi: 10.21829/myb.2004.1021273
  31. Návar, J. (2011). Plasticity of biomass component allocation patterns in semiarid Tamaulipan thornscrub and dry temperate pine species of northeastern Mexico. Polibotanica, 31, 121-141. Recuperado de http://polibotanica.mx/pages/en/index/31-40/num.-31.php?lang=EN
  32. Návar, C. J. J., González, B. N., Graciano, L. J. J., Dale, V., & Parresol, B. (2004). Additive biomass equations for pine species of forest plantations of Durango, Mexico. Madera y Bosques, 10(2), 17-28. doi: 10.21829/myb.2004.1021272
  33. Nogueira, E. M., Fearnside, P. M., Nelson, B. W., Barbosa, R. I., & Keizer, E. W. H. (2008). Estimates of forest biomass in the Brazilian Amazon: new allometric equations and adjustments to biomass from wood-volume inventories. Forest Ecology and Management, 256(11), 1853-1867. doi: 10.1016/j.foreco.2008.07.022
  34. Parresol, B. R. (2001). Additivity of nonlinear biomass equations. Canadian Journal Forest Research, 31(5), 865–878. doi: 10.1139/x00-202
  35. Picard, N, Saint-Andre L., & Henry, M. (2012). Manual for building tree volume and biomass allometric equations from field measurement to prediction. Montpellier: Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome, and Centre Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement,
  36. Pompa-García, M. & Yerena-Yamalliel, J. I. (2014). Concentración de carbono en Pinus cembroides Zucc: Fuente potencial de mitigación del calentamiento global. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 20(3), 169-175. doi: 10.5154/r.rchscfa.2014.04.014
  37. Quiñonez-Barraza, G., Zhao, D., de los Santos-Posadas, H. M., Santiago-García, W., Tamarit-Urias, J. C., & Nájera-Luna, J. A. (2019). Sistema compatible de ahusamiento, volumen, peso verde, biomasa y concentración de carbono para Quercus sideroxyla Bonpl. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 25(1), 49-69. doi: 10.5154/r.rchscfa.2018.06.050
  38. Riofrío, J., Herrero, C., Grijalva, J., & Bravo, F. (2015). Aboveground tree additive biomass models in Ecuadorian highland agroforestry systems. Biomass and Bioenergy, 80, 252-259. doi: 10.1016/j.biombioe.2015.05.026
  39. Ríos C., E. de los, De Hoogh, R., & Navar C., J. J. (2008). Ensayo de especies con pinos piñoneros en el nordeste de México. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 14(2), 97-104. Recuperado de https://chapingo.mx/revistas/forestales/contenido.php?section=article&id_articulo=496&doi=0000
  40. Rojas-García, F., De Jong, B. H., 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
  41. Rosas-Chavoya, M., Granados-Sánchez, D., Granados-Victorino, R. L., & Esparza-Govea, S. (2016). Clasificación y ordenación de bosques de pino piñonero del estado de Querétaro. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 7(33), 52-73. doi: 10.29298/rmcf.v7i33.90
  42. SAS Institute Inc. 2004. SAS/ETS® 9.1 User’s Guide. Cary, NC. 2416 p.
  43. Skovsgaard, J. P. & Vanclay, J. K. (2013). Forest site productivity: a review of spatial and temporal variability in natural site conditions. Forestry, 86(3), 305-315. doi: 10.1093/forestry/cpt010
  44. Sullivan, M. J., Lewis, S. L., Hubau, W., Qie, L., Baker, T. R., Banin, L. F., …., & Phillips, O. L.(2018). Field methods for sampling tree height for tropical forest biomass estimation. Methods in ecology and evolution, 9(5), 1179-1189. doi: 10.1111/2041-210X.12962
  45. Temesgen, H., Affleck, D., Poudel, K., Gray, A., & Sessions, J. (2015). A review of the challenges and opportunities in estimating above ground forest biomass using tree-level models. Scandinavian Journal of Forest Research, 30(4), 326-335. doi: 10.1080/02827581.2015.1012114
  46. Tesfaye, M. A., Bravo-Oviedo, A., Bravo, F., & Ruiz-Peinado, R. (2015). Aboveground biomass equations for sustainable production of fuelwood in a native dry tropical afro-montane forest of Ethiopia. Annals of Forest Science, 73(2), 411-423. doi: 10.1007/s13595-015-0533
  47. 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
  48. Wang, X., Bi, H., Ximenes, F., Ramos, J., & Li, Y. (2017). Product and residue biomass equations for individual trees in rotation age Pinus radiata stands under three thinning regimes in New South Wales, Australia. Forests, 8(11), 439. doi: 10.3390/f8110439
  49. Zhang, Q., Wang, C., Wang, X., & Quan, X. (2009). Carbon concentration variability of 10 Chinese temperate tree species. Forest Ecology Management, 258(5), 722-727. doi: 10.1016/j.foreco.2009.05.009
  50. Zhao, D. H., Kane, M., Markewitz, D., Teskey, R., & Clutter, M. (2015). Additive tree biomass equations for Midrotation loblolly pine plantations. Forest Science, 61(4), 613-623. doi: 10.5849/forsci.14-193
  51. Zhou, X, Brandle, J. R., Schoeneberger, M. M., & Awada, T. (2007). Developing above-ground woody biomass equations for open-grown, multiple-stemmed tree species: shelterbelt-grown Russian-olive. Ecological Modelling, 202(3-4), 311-323. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2006.10.024