| Revista: | Madera y bosques |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000443722 |
| ISSN: | 1405-0471 |
| Autores: | Bueno López, Santiago Wigberto1 García Lucas, Encarnación1 Caraballo Rojas, Luis Rene1 |
| Instituciones: | 1Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra, Santiago de los Caballeros, Santiago. República Dominicana |
| Año: | 2019 |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 3 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Ecuaciones precisas de biomasa son necesarios para cuantificar el potencial de almacenamiento de carbono en el contexto del cambio climático y para una gestión forestal sostenible, sin embargo, siempre ha existido falta de información sobre el contenido de biomasa o carbono para árboles naturales de Pinus occidentalis. Por tanto, los objetivos del estudio fueron desarrollar modelos alométricos específicos de biomasa total aérea para P. occidentalis y evaluar la variación en la concentración de carbono entre los tejidos aéreos empleando análisis químico. Las modelos fueros desarrollados empleando técnicas de regresión lineal y no lineal y evaluados con base en criterios de bondad de ajuste. Dos modelos alométricos produjeron estadísticas de bondad de ajuste similares: El modelo 4, ajustado por mínimos cuadrados no lineales ponderados, B T = 2.327 x 10 5 ( D B H 2 H ) 1.006 y el modelo 6, ajustado mediante un componente de varianza, aplicando el método de máxima verosimilitud, B T = 0.00115 + 2.469 x 10 5 D B H 2 H. La concentración de carbono promedio fue mayor en el tejido de follaje (49.8%), seguido por ramas (46.37%) y por el fuste (45.95%). En promedio, cada árbol individual almacena 175 kg de carbono total aéreo. Esta es la primera vez que se publica la fracción de carbono para esta especie tropical. La fracción de carbono calculada puede incorporarse en la cuantificación de contenido de carbono (C) en los bosques y puede reducir los errores en estas valoraciones que en la actualidad se realizan mediante estimaciones que utilizan estimados globales publicados en otros lugares |
| Resumen en inglés | Although precise species-specific aboveground tree biomass equations are needed in the Dominican Republic to quantify potential carbon storage in the context of climate change and sustainable forest management, there has been a lack of available information concerning total aboveground biomass and/or carbon content for naturally occurring Pinus occidentalis trees. The objectives of the study were to develop species-specific allometric biomass models for P. occidentalis, as well as to assess variation in carbon concentration among stem plus bark, branches and foliage by means of chemical analyses. Predictor variables included diameter at breast height (DBH) and total tree height (H), alone and in combination. Model fitting methods employing linear and nonlinear regression techniques were used and evaluated based on goodness-of-fit criteria. Two competing biomass models produced similar goodness-of-fit statistics: model 4, fitted by the Weighted Non-linear Least Squares technique, B T = 2.327 x 10 5 ( D B H 2 H ) 1.006, and model 6, fitted by modeling the variance component and applying the Maximum Likelihood method, B T = 0.00115 + 2.469 x 10 5 D B H 2 H. Average carbon concentration (%) was highest in foliage tissue (49.8%), followed by branches (46.37%) and, lastly, stem plus bark (45.95%). On average, each individual tree is storing 175 kg of total aboveground carbon. To our knowledge, this is the first account reporting carbon fraction for this tropical species. Calculated wood carbon fractions from the study can be easily incorporated into forest C accounting, and may reduce errors in forest C valuations, which nowadays are performed using global estimates published elsewhere |
| Disciplinas: | Agrociencias |
| Palabras clave: | Silvicultura, Ecuaciones alométricas, Biomasa, Contenido de carbono, Cambio climático, Análisis de varianza (ANOVA) |
| Keyword: | Silviculture, Allometric equations, Biomass, Carbon content, Climate change, Variance analysis (ANOVA) |
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