Proposal of two visual tree risk assessment methods for urban parks in Montevideo, Uruguay



Document title: Proposal of two visual tree risk assessment methods for urban parks in Montevideo, Uruguay
Journal: Bosque (Valdivia)
Database: PERIÓDICA
System number: 000452023
ISSN: 0304-8799
Authors: 1
1
1
2
3
3
Institutions: 1Universidad de la República, Facultad de Agronomía, Montevideo. Uruguay
2Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, Tacuarembó. Uruguay
3Universidad de Talca, Escuela de Ingeniería Forestal, Talca. Chile
Year:
Volumen: 42
Number: 2
Pages: 259-268
Country: Chile
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Analítico, prospectivo
Spanish abstract La evaluación del riesgo de los árboles urbanos es un desafío que numerosas ciudades deben abordar, en consideración a su climatología, gestión y heterogeneidad espacial, debido al hecho que el arbolado se encuentra en etapas de envejecimiento, sumado a malas praxis, inadecuada selección y establecimiento, entre otras, que están propiciando su eliminación temprana y, por ende, la pérdida de los servicios ecosistémicos que proveen. Por ello se desarrollaron dos métodos de evaluación del riesgo de árboles para ser aplicados complementariamente en parques urbanos, uno visual básico (VB) y otro visual detallado (VD), estructurados con las componentes de probabilidad de falla, probabilidad de impacto, consecuencia y clasificación de riesgo, siendo analizados cualitativa y cuantitativamente. Los métodos fueron aplicados en 24 árboles de los géneros Eucalyptus y Tipuana por dos grupos de evaluadores, con experiencia y sin experiencia, totalizando 192 evaluaciones. Los resultados se analizaron con un modelo lineal mixto (MLMiX), que mostró diferencias entre ambos métodos para la probabilidad de falla, donde la valoración de las ramas secundarias resultaron ser el atributo de mayor impacto. Los métodos demostraron ser adecuados para ser usados complementariamente, ya que el VB resulta ser eficaz cuando se requiere evaluar gran cantidad de árboles, mientras que el VD resultó ser más efectivo, pues fue capaz de identificar de forma más precisa los atributos del árbol que deben ser considerados para una adecuada mitigación y gestión del riesgo. Por lo anterior, se recomienda su uso combinado para la evaluación del riesgo en árboles establecidos en parques
English abstract The risk assessment of urban trees is a challenge that must be addressed by many cities, in consideration of their climatology, management and spatial heterogeneity. Since these trees are in stages of aging, added to bad practices, inadequate selection and establishment, amongst others, their early elimination, and hence the loss of the ecosystem services they provide, is being promoted. For this reason, two tree risk assessment methods were developed to be applied in a complementary manner in urban parks, one basic visual (BV) and the other detailed visual (DV), both structured with the components of likelihood of failure, likelihood of impact, consequence and risk rating, being analyzed qualitatively and semi quantitatively. The methods were applied in 24 trees of Eucalyptus and Tipuana genus by two groups of assessors, experienced and inexperienced, totaling 192 assessments. Results were analyzed with a linear mixed model (LMM), which showed differences between both methods for the likelihood of failure, where the assessment of branches turned out to be the attribute with the highest impact. The methods proved to be suitable to be used in a complementary manner, since BV turns out to be efficient when it is necessary to assess a large number of trees. DV turned out to be more effective, since it was able to identify more precisely the attributes of the tree that must be considered for adequate risk mitigation and management. Therefore, their combined use is recommended for risk assessment in trees established in parks
Disciplines: Biología
Keyword: Ecología,
Parques urbanos,
Uruguay,
Evaluación,
Arboles urbanos,
Peligro,
Modelo lineal mixto
Keyword: Ecology,
Urban parks,
Uruguay,
Evaluation,
Urban trees,
Danger,
Linear mixed model
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