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Patrón Distribución de biomasa aérea en un bosque de Pinus patula bajo gestión forestal
en Zacualtipán, Hidalgo
Gregorio Ángeles PérezColegio de Postgraduados
VII Taller de Estimación de Carbono en Ecosistemas Forestales
Estimación de Carbono en Bosques Bajo Producción Maderable17-19 de julio de 2018
Increase 2000-20094.1 Gt C/year
Increase 1990-2000 3.2 Gt C/year
Incremento en la concentración de CO2 en la atmósfera
CO2 Concentration
in 2018
409 ppm40% above pre-industrial
26%
18%
1.4%
12º país emisor
Países con mayor contribución de
emisiones de GEI por quema de
combustible fósil (Agencia Internacional de Energía, 2014)
Fuente: BUR (2015)
Opciones de mitigación en el Sector Forestal
Los bosques y el sector forestal en general NO PUEDEN por si SOLOS resolver el problema de las emisiones de carbono hacia la atmósfera (mitigación), pero SI PUEDENcontribuir a la solución.
Opciones de mitigación en el Sector Forestal
• Aumentar (o mantener) la superficie forestalReducir deforestación, aumentar la aforestación
• Aumentar la densidad de carbono a nivel rodalSilvicultura, sistemas de cosecha con cobertura parcial, evitar la quema de
residuos, reducción en los atrasos en la regeneración, selección de especies, fertilización, programas de mejoramiento genético.
• Aumentar la densidad de carbono a nivel paisajeRotaciones más largas, definición de áreas de conservación, protección contra
fuego y plagas
Existen tecnologías de manejo forestal para las opciones de mitigación que pueden implementarse operacionalmente.
Opciones de mitigación en el Sector Forestal
Las opciones de mitigación incluyen:• Retener por mas tiempo el C en
productos maderables• Aumentar el uso los productos
maderables en lugar de materiales mas demandantes de energía fósil (p.e. el acero)
• Reducir el deshecho de madera en rellenos sanitarios
• Aumentar el uso de combustibles leñosos para sustituir los combustibles fósiles
“Encourages developing country Parties to contribute to mitigationactions in the forest sector by undertaking the following activities,as deemed appropriate by each Party and in accordance withtheir respective capabilities and national circumstances:
Reducing emissions from Deforestation;
Reducing emissions from forest Degradation;
Conservation of forest carbon stocks;
Sustainable management of forests;
Enhancement of forest carbon stocks.”
Source: Maria Sanz (FAO)
+
¿Que es el mecanismo REDD+? y ¿Que actividadesinvolucra?
Esquema de muestreo idealizado para un Sitio Intensivode Monitoreo de Carbono a Escala de Pisaje
•Malla de 3 x 3. Torre de flujo de CO2 en el centro y parcelas de inventario
•Parcelas de inventariotipo INFyS
•Otras mediciones(litterfall, respiración) se llevan acabo en las parcelaspermanentes
•Seensores remotos, inlcuyendo LiDAR
Nearby national forest inventory plot (location hidden)
Flux tower
Landscape monitoring sample location
Validation sample location
3 km
Sitios de Monitoreo Intensivo en México
El establecimiento y mantenimiento de sitios intensivosrequire la colaboraciónde muchos actores
Criterios de selección:a) Representativo de
paisajes con gran contribución al balance neto del carbono (sector USCUSB)
b) Área prioritaria para actividades REDD+
c) Potencial para colaboración multi-institucional para colecta/acceso de datosen el largo plazo
(Nuevo) Sistema selva seca
El enfoque de inventario “Multi-tier”: ObservacionesExtensivas Ligadas a Sitios Intensivos
• Sensores remotos
• Red de parcelas de invetarios nacionales
• Sitios de mediciónintensivo
Todas ligadas con modelosa nivel ecosistema y modelos de contabilidadde C
Birdsey, 2013
Acoplamiento de intensivos, INF y SR
Remote
sensing
Kurz et al., 2013Modified from Golinkoff & Running, 2013
Sitio de Monitoreo Intensivo deCarbono Atopixco, Hidalgo
Torre de Flujo Itzel en Atopixco
-
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78
Pro
po
rció
n d
e B
iom
asa
(%)
Diámetro normal (cm)
-
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60
Diámetro normal (cm)
FOLLAJE
CORTEZA
RAMAS
FUSTE
Patrones de distribución biomasa
Pinus patula
Latifoliadas
Soriano et al., 2015
Bosques bajo aprovechamiento forestal
Escala temporal ?
CO2Harvesting &
Silvicultural practices
Objetivo
• Cuantificar la biomasa aérea total y determinar elpatrón distribución hacia los diferentescomponentes estructurales del árbol.
• Estimar la Productividad Primaria Neta aérea enuna cronosecuencia de bosque de Pinus patula conaprovechamiento forestal, en la SMIC Atopixco,Hidalgo.
Materialesy Métodos
Área de estudio
Sitio de Monitoreo Intensivo de Carbono Atopixco, Hidalgo
Área: 900 haVegetación: Pino-encino
Especie dominante: Pinuspatula
TMA: 13 °CPP: 2050 mm
Árboles. Establecimiento de parcelas tipo INFyS
,
Parámetro Pinus patula LatifoliadasBiomasa total:0
1
4.5548051.047218
3.1094070.952688
Fuste:0
1
4.6829591.033543
4.1968670.988965
Ramas:0
1
5.5108410.951067
6.6637391.208846
Corteza:0
1
7.4412981.103910
5.6309840.949278
Follaje:0
1
4.7509740.709796
2.4379570.574860
Fuente: Soriano-Luna et al. (2015).
B = Exp (–β0) * (dn2 *h)β1
Donde,BT= Biomasa (kg)dn= Diámetro normal del árbol (cm)h= Altura total del árbol (m)0 y 1 = Parámetros estimadores
Estimación de Biomasa
Chavez-Aguilar et al., 2015
PPN Aérea:
PPN= ΔB + M
ΔB= Σ Inc. de biomasa árboles sobrevivientes + Σ biomasa deárboles incorporados
Donde:
PPN= Productividad Primaria Neta Aérea.
M= Pérdidas anuales de las plantas por mortalidad (hojarasca).
(Clark et al., 2001)
Trampas
0.5 m2
1 m
Producción de hojarasca:
Resultados
0
100
200
a) 2005
d d
cd bcdbcd
abc ab
a
0
50
100
150
200
250b) 2008
cdd
bcdbcd
abcab a
0
50
100
150
200
250
1998 1995 1990 1988 1986 1984 1982 AR
c) 2012
d
dcd
bcd bcd
abc ab
aBio
mas
a aé
rea
(Mg
ha-1
)
Acumulación de biomasa
Chávez et al., 2016
Soriano, (en prep.)
0
20
40
60
80
100
7 10 14 17 21 23 AR
a) 2005Fuste Ramas Corteza Follaje
0
20
40
60
80
100
10 13 17 20 24 26 AR
b)2008
0
20
40
60
80
100
14 17 21 24 28 30 AR
c) 2012
Bio
mas
a aé
rea
(%)
1998 1995 19890 1986 1984 1982 AR
Distribución de biomasa
Chávez et al., 2016
Biomasa en rodales del Ejido Tzincoatlán.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
3 4 5 6 7 8 13 17 18 20 21 22
Pro
po
rció
n d
e b
iom
asa
(%)
Edad del rodal (años)
Follaje
Corteza
Ramas
Fuste
Soriano et al. (en prep.)
Anualidad
Productividad Primaria Neta área
Mg ha-1 año-1 %**
1998 14.7 77
1995 16.1 84
1990 13.9 73
1986 14.3 75
1982 16.5 87
AR* 19.1 100 * AR= es un área de referencia (80 años de edad) ** Porcentaje respecto al AR
Chávez et al., 2016
Modelo EcuaciónValor de los parámetros
MSE SCE R2 P<0.05
Chapman-Richards
𝐵𝑎
= 𝛽0 (1 − 𝑒−𝛽1𝑡)𝛽20=244.42191=0.04072=1.2962
834.9 85990.9 0.7588 <0.00010.0001
<0.0001
Holling type III𝐵𝑎 =
𝛽0 𝑡2
𝛽12 + 𝑡2 0=213.12371=17.5395
899.1 93506.5 0.7377 <0.0001<0.0001
Schumacher𝐵𝑎 = 𝛽0 𝔢
−𝛽1𝑡
0=251.37551=14.7470
940.4 97800.7 0.7257 <0.0001<0.0001
Ba= Biomasa aérea, t=edad del rodal, βi= parámetros estimados, MSE= Cuadrado Medio del Error y SCE= Suma de Cuadrados del Error.
Chavez-Aguilar et al., 2015
Anualidad
Área basal (m2 ha-1) Densidad (árboles.ha-1)
2005 2008 2012 2005 2008 2012
1998 21.3 35.7 25.7 4692 4100 1708
1995 14.8 27.5 34.5 2292 2208 1917
1991 17.9 23.5 27.9 733 733 700
1988 24.5 30.4 31.4 1133 1100 592
1984 32.6 31.4 34.9 2308 1908 1808
1982 36.1 39.7 39.9 4083 3908 3583
AN* 36.7 .** 38.2 2150 . 1867
* AN= área sin aprovechamiento forestal de aproximadamente 80 años de edad.** Los puntos e las celdas indican que no se realizó medición en ese año.
Chavez-Aguilar et al., 2015
0
1
2
3
4
5
6
7
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110
Incre
me
nto
s e
n b
iom
asa
aére
a
(Mg
ha
-1añ
o-1
)
Edad del rodal (años)
IMA
ICA
Chavez-Aguilar et al., 2015
Índice de Sitio
Funciones de mortalidad
Santiago et al, 2013.
0
50
100
150
200
250
300
0 10 20 30 40 50
Bio
mas
a (M
g h
a-1)
Edad (años)
0% hojosas
4% Hojosas
IS 25
0
50
100
150
200
250
300
0 10 20 30 40 50
Bio
mas
a (M
g h
a-1)
Edad (años)
0% hojosas
4% Hojosas
IS 20
0
50
100
150
200
250
300
0 10 20 30 40 50
Bio
mas
a (M
g h
a-1)
Edad (años)
0% hojosas
4% Hojosas
IS 30
0
50
100
150
200
250
300
0 10 20 30 40 50
Bio
mas
a (M
g h
a-1)
Edad (años)
0% hojosas
4% Hojosas
IS 35
Crecimiento en Biomasa
Palacios et al., 2018 (en rev.)
Ortiz et al. 2013. En prep.
Estimación de biomasa con LiDAR
Conclusiones
• La biomasa aérea total presentó aumentó con laedad del rodal.
• La biomasa aérea de un rodal de ≈30 añospresentó valores muy cercanos a los del AR, porlo que los tratamientos silvícolas aplicados en elbosque de P. patula están contribuyendo, alograr altos rendimientos de producción porunidad de área en un menor tiempo.
• La gestión forestal presentó efectos positivos sobre laproducción de biomasa aérea y su asignación hacia losdiferentes componentes estructurales (fuste, hojas, ramasy corteza). Se favoreció la asignación de biomasa aéreahacia el fuste (producción maderable).
• Los valores de PPNA obtenidos en este estudio seencontraron por arriba de otros estudios similares enbosques templados.
• La PPNA debiera ser considerada como un criterio parallevar a cabo un aprovechamiento forestal sostenible ycomo una alternativa en la mitigación del cambioclimático.
La contribución de los bosques bajo manejo para la producción maderable, SOLO se verá potenciada si utilizamos la madera cosechada en productos de larga vida.
Comentario Final
Proyecto: Reducing Greenhouse Gas Emissions and Improving Forest Management in Mexico
Financiado por USAID-Forest Service