Resumen de Modelos de biomasa y carbono para árboles de Gmelina arborea en plantaciones clonales

William Fonseca, Rafael Murillo Cruz, Carlos Ávila Arias, Marilyn Rojas, Manuel Spínola Parallada

• español

  [Introducción]: La evaluación de la biomasa y el desarrollo de modelos es un elemento clave para determinar el potencial de mitigación del cambio climático de los ecosistemas forestales. Los bosques plantados año tras año ocupan mayor área, también adquieren mayor relevancia en el almacenamiento de carbono, pero existe poca información sobre la cuantificación de biomasa y carbono para la diversidad de especies, sitios y grado de manejo. [Objetivo]: El objetivo del estudio fue evaluar la biomasa de los distintos componentes o fracciones (hojas, ramas, fuste, raíz) del árbol. [Metodología]: Por medio del método destructivo e indirecto, para construir modelos predictivos de biomasa y carbono para los distintos componentes del árbol. Los modelos se desarrollaron por medio del método de mínimos cuadrados ordinarios que utiliza como variable predictora el diámetro normal. [Resultados]: Estas ecuaciones explicaron más del 92 % de la variabilidad observada en biomasa y el carbono, con errores de estimados inferiores a 8.5 %, excepto para el carbono en hojas con menor ajuste (R2= 78.2) y mayor error (10.9 %). El fuste representó el 65.6 % de biomasa total del árbol, tiene 37 % de materia seca y 0.48 de fracción de carbono. [Conclusiones]: El aporte del follaje a la biomasa y carbono total del árbol es mínimo, por lo cual debería justificarse muy bien la asignación de tiempo y recursos para evaluar este componente. Los modelos elegidos son muy prácticos de usar porque requieren solo del diámetro como variable predictora.  

• português

  [Introdução]: A avaliação da biomassa e o desenvolvimento de modelos é um elemento-chave para determinar o potencial de mitigação da mudança climática dos ecossistemas florestais. O reflorestamento ano após ano ocupa maior área e também adquire maior relevância no armazenamento de carbono, porém existe pouca informação sobre a quantificação de biomassa e carbono para a diversidade de espécies, lugares e grau de manejo. [Objetivo]: O objetivo do estudo foi avaliar a biomassa dos distintos componentes ou frações (folhas, galhos, fuste, raiz) da árvore. [Metodologia]: Mediante método destrutivo e indireto para construir modelos preditivos de biomassa e carbono para os distintos componentes da árvore. Os modelos foram desenvolvidos por meio do método de mínimos quadrados ordinários que utiliza como variável preditiva o diâmetro normal. [Resultados]: Estas equações explicaram mais de 92% da variabilidade observada em biomassa e do carbono, com erros de estimativas inferiores a 8,5%, exceto para o carbono em folhas com menor ajuste (R2= 78,2) e maior erro (10,9%). O fuste representou 65,6% da biomassa total da árvore, possui 37% de matéria seca e 0,48 de fração de carbono. [Conclusões]: A contribuição da folhagem para a biomassa e o carbono total da árvore é mínima e, consequentemente, deveria justificar-se muito bem a destinação de tempo e recursos para avaliar esse componente. Os modelos eleitos são muito práticos de usar porque precisam somente do diâmetro como variável preditiva.  

• English

  Abstract  [Introduction]: Assessing biomass and model development is key in determining the mitigation potential of climate change in forest ecosystems. Forests planted year after year occupy a greater area and are becoming more relevant for carbon storage; however, there is little information about biomass and carbon quantification for the diversity of species, sites, and management degree. [Objective]: The objective of the study was to evaluate the biomass of the different tree components (leaves, branches, stem, root). [Methodology]: The study used the destructive and indirect method to build predictive models of biomass and carbon for the different tree components. Models were developed with the ordinary least squares method using the normal diameter as a predictor variable. [Results]: These equations explained more than 92 % of the variability observed in biomass and carbon, with errors of the estimates below 8.5 %, except for carbon in leaves, which had less adjustment (R2 = 78.2) and greater error (10.9 %). Stem represented 65.6 % of the tree's total biomass, with 37 % dry matter and 0.48 carbon fraction. [Conclusions]: Foliage contribution to total tree biomass and carbon is minimal; consequently, allocating time and resources to evaluate this component should be well justified. The models chosen are very practical to use because they only require the diameter as a predictor variable.