Predicción de biomasa en plantaciones clonales de Tectona grandis L. f y Gmelina arborea Roxb. en Costa Rica

El cambio climático es catalogado como el principal problema que enfrenta la humanidad, paralelo a ello se les reconoce a los ecosistemas forestales la función como sumidero de carbono. El objetivo del trabajo fue desarrollar modelos predictivos de biomasa por unidad de área (hectárea) para Tectona...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Fonseca-González, William, Murillo-Cruz, Rafael, ´Ávila-Arias, Carlos, Benavidez-Fallas, Rodrigo, Arce-Ledezma, Víctor, Carmona-Solís, Randall, Ulloa-Saborío, Gerardo, Salazar-Ruiz, Ana Gabriela, Carvajal-Arroyo, David
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Editorial Tecnológica de Costa Rica 2022
Acceso en línea:https://revistas.tec.ac.cr/index.php/kuru/article/view/6104
Descripción
Sumario:El cambio climático es catalogado como el principal problema que enfrenta la humanidad, paralelo a ello se les reconoce a los ecosistemas forestales la función como sumidero de carbono. El objetivo del trabajo fue desarrollar modelos predictivos de biomasa por unidad de área (hectárea) para Tectona grandis y Gmelina arborea, establecidas en plantaciones comerciales a partir de material clonal. La biomasa para cada componente del árbol (hojas, ramas, raíz, fuste) se calculó mediante modelos alométricos desarrollados para ambas especies en estudios anteriores. La información para aplicar dichos modelos se obtuvo de bases de datos sobre mediciones de árboles en parcelas permanentes de muestreo y para cada parcela permanente se calculó la biomasa y el área basal, que luego fueron extrapolados a hectárea. Posteriormente se desarrollaron modelos agregados para la biomasa por hectárea de hojas, ramas, raíces, fuste, para la biomasa leñosa y biomasa total. Todos los modelos mostraron un ajuste (R2) superior al 85 %, con cifras de RCME y EMA inferiores 0,23 y con errores o sesgos de estimación inferior a 2,5 %. Los modelos elegidos se caracterizan por su robustez, precisión y practicidad para su uso, convirtiéndolos en una herramienta muy útil para la predicción de la biomasa.