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REPORTE INFORMATIVO

(Documento para revisión y análisis)

Programa Reducción de Emisiones de la Deforestación y Degradación de Bosques en Centroamérica y República Dominicana

(REDD – CCAD – GTZ)

PPNN 0088..22221111..44--000011..0000

Diseño Técnico de Elementos necesarios para la ejecución de Inventarios Forestales en las formaciones boscosas de Centraoamérica.

Consultor / Consultora:

Patricio Emanuelli. pemanuel@sintec.cl

Antecedentes:

El presente Reporte Informativo tiene como objetivo entregar una visión general del estado de avance de las actividades relacionadas con las Consultorías del suscrito y una reseña de los avances de SINTEC Ltda. en el área del desarrollo de insumos para la temática de los Inventarios Forestales, tanto en lo referido a aspectos teóricos como prácticos. Para cada uno de los 4 productos definidos en los Términos de Referencia de la Consultoría se presentan los avances obtenidos hasta la fecha. En rigor, se cuenta con una gran cantidad de elementos relacionados con la consultoría, los que serán integrados en la siguiente etapa de la consultoría prevista hasta el mes de mayo de 2011.

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CONSULTORÍA PATRICIO EMANUELLI A.

De acuerdo a lo explicitado en los respectivos Términos de Referencia los Objetivos y Productos correspondientes de la Consultoría son los siguientes:

Objetivos:

Preparar las bases técnicas para el análisis de sistema, el desarrollo y la puesta en funcionamiento de una serie de 10 ítems relacionados con funcionalidades del Sistema Analizador de Inventarios Forestales.

Acompañar, evaluar y realizar el control de calidad del trabajo que realizará la empresa informática en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales.

Optimizar y detallar la metodología propuesta de ejecución de inventarios forestales en Centroamérica en base a los aportes de los asistentes a la Mesa de Expertos sobre monitoreo forestal.

Elaborar especificaciones técnicas para la puesta en marcha de una línea de trabajo destinada a la recopilación, evaluación y construcción de funciones de volumen para especies y/o grupos de especies en las distintas formaciones vegetacionales de Centroamérica.

Productos:

Síntesis sobre las especificaciones técnicas de los distintos ítems considerados en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales.

Reporte de evaluación de funcionamiento de los distintos ítems considerados en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales.

Documento optimizado para la planificación, toma de datos, procesamiento y entrega de resultados de inventarios forestales.

Documento Técnico con las especificaciones para la recopilación, evaluación y construcción de funciones de volumen para especies y/o grupos de especies en las distintas formaciones vegetacionales de Centroamérica.

A continuación se muestra una Carta Gantt que permite visualizar el desarrollo previsto de las actividades dentro del periodo de ejecución de la Consultoría.

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1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

1 1. Bases Técnicas Funcionalidades Software Inventarios

2 2. Acompañamiento, evaluación y Control de Calidad.

3 3. Optimización de Metodología Inventarios.

4 4. Especificaciones Técnicas Funciones de Volumen.

Informe Avance al 15 de marzo de 2011

Informe Final al 15 de mayo de 2011

ABRIL MAYO

Cronograma Estimativo Ejecución Consultoría

SISTEMA DE INVENTARIOS FORESTALES EN EL CONTEXTO DE REDD EN LOS PAISES DE CENTROAMERICA Y REPUBLICA DOMINICANA

PROGRAMA REDUCCIÓN DE EMISIONES DE LA DEFORESTACIÓN Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES EN CENTROAMÉRICA Y REPÚBLICA DOMINICANA (REDD – CCAD –

GTZ)

CONSULTOR: PATRICIO EMANUELLI A.

Etapas Básicas de Implementación del SMIeIDuración (MES/Semanas)

ENERO FEBRERO MARZO

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1. Preparar las bases técnicas para el análisis de sistema, el desarrollo y la puesta en funcionamiento de una serie de 10 ítems relacionados con funcionalidades del Sistema Analizador de Inventarios Forestales.

Este producto es el más complejo y detallado de la Consultoría toda vez que requiere de un análisis de detalle de cada uno de los puntos técnicos y de funcionamiento informático del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Durante los meses de enero y febrero de 2011 se ha avanzado tanto en la evaluación de las actuales opciones del señalado sistema, como en el análisis de algunas de las nuevas funcionalidades a incorporar en el sistema, a saber: Dentro de estas funcionalidades se cuentan las siguientes:

Incorporación de unidad de muestreo para maderas muertas (Línea de Transecto)

Al interior de la UMP, deberán materializarse una Línea de Transecto (LT) que permita obtener información cuantificable del volumen de madera muerta existente en el Punto de Muestreo. Esta LT podría tener una longitud de 20 m y ubicarse en el eje longitudinal de la UMP, 10 m en direcciones opuestas del Centro de la UMP sobre el eje de la misma. Se registra el diámetro y longitud de todos los trozos que son tocados por la línea, además de efectuar una clasificación por categoría de densidad (relacionada con el estado de descomposición: sólido, intermedio y podrido). Cálculo de stocks de carbono en maderas muertas Paso 1. Para cada categoría de descomposición (densidad) se estima el volumen de troncos caídos por hectárea utilizando la siguiente fórmula: Volumen (m3/ha) = (π2 x Σ Di2) / (8 x L) Donde: Di : diámetro del tronco “i” localizado en la trayectoria del transecto, en centímetros (cm). L : largo (distancia) del transecto, en metros (m); Paso 2. Cálculo de la densidad para cada categoría pre-definida Densidad (t/m3) = masa / volumen del fuste Donde: Masa : masa de la muestra (fuste) de la categoría seca en el horno, en toneladas (t) Volumen del fuste = π (media del diámetro/2)2 x longitud promedio de la muestra fresca, en m3 Se determina la densidad promedio para obtener un valor único de densidad para cada categoría.

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Paso 3. Cálculo de la biomasa de troncos caídos La cantidad de biomasa de troncos caídos es calculada a partir de la multiplicación del volumen (m3/ha) de todos los troncos caídos (calculado a partir del transecto) por la respectiva densidad: BTC = Σ (Volj x Densj) Donde: BTC: biomasa de troncos caídos (t MS/ha) Volj: es el volumen (m3/ha) de los troncos caídos de la categoría “j” calculado a partir del transecto Densj : densidad (t/m3) de cada categoría Paso 4. Cálculo de la cantidad de carbono en la biomasa de troncos caídos ΔCTC = BTC * CF Donde: ΔCTC: cantidad de carbono en la biomasa de troncos caídos (t C/ha); BTC: biomasa de troncos caídos (t MS/ha); CF: fracción de carbono (t C /t MS). Valor padrón del IPCC = 0,5.

Incorporación de unidad de muestreo para la medición de hojarasca y litera.

Al momento de la materialización de cada UMP, deberá medirse la profundidad de la hojarasca en cuatro puntos correspondientes a los 4 vértices de la UMP. Con ello será posible realizar una estimación acerca del volumen de material acumulado en la capa superficial del suelo. Para este muestreo se propone utilizar un marco cuadrado de 0,25 m2 (50 cm x 50 cm) en el que se efectúan 3 mediciones (centro y 2 vértices alternos del marco) de la profundidad de la hojarasca. Paso 1. Se calcula el promedio de cada profundidad y se estima el volumen de material acumulado en la capa superficial del suelo por unidad de superficie. Vol HOJ (m3/ha) = 400 x PHOJ prom Donde: Vol LIT: volumen de litera PHOJ prom.: profundidad promedio de hojarasca de las 12 mediciones (cm) Paso 2. Cálculo de la densidad de hojarasca

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Se calcula el volumen de uno de los marcos seleccionado al azar y se colecta todo el material localizado dentro de él. En laboratorio se obtiene el peso seco, y con ello la densidad de la hojarasca. Dens HOJ (t/m3) = masa HOJ/ volumen HOJ Donde: Dens HOJ: densidad hojarasca masa HOJ: masa de la muestra de hojarasca seca en el horno de cada componente, en toneladas (t) volumen HOJ = 0,0025 x P prom HOJ (en m3 con P prom en cm) Paso 3. Cálculo de la biomasa de hojarasca La cantidad de biomasa es calculada a partir de la multiplicación del volumen (m3/ha) de hojarasca por la respectiva densidad: BHOJ = Vol HOJ x Dens HOJ Donde: BHOJ: biomasa de hojarasca (t MS/ha) Vol HOJ: es el volumen (m3/ha) de hojarasca Dens HOJ : densidad (t/m3) de hojarasca Paso 4. Cálculo de la cantidad de carbono en la biomasa de hojarasca y litera ΔCHOJ = BHOJ * CF Donde: ΔCHOJ: cantidad de carbono en la biomasa de hojarasca (t C/ha) BHOJ: biomasa de hojarasca (t MS/ha); CF: fracción de carbono (t C /t MS). Valor padrón del IPCC = 0,5.

Cálculo de árboles muestras para el desarrollo de funciones de volúmenes

La información obtenida en terreno para cada árbol-muestra debe ser la siguiente:

DAP (diámetro a 1,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza

Diámetro de tocón (diámetro a 0,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza

Altura Total

Diámetros a una distancia preestablecida (cada 2 m por ejemplo) o a una

proporción de la altura total del árbol (cada 1/10 H por ejemplo), y los

correspondientes espesores de corteza

Especie

La cubicación de cada árbol-muestra se realiza utilizando la fórmula de Smalian. A través de

esta expresión, se determina el volumen sólido sin corteza de cada trozo generado por la

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medición de diámetros a distintas distancias (o alturas) y, por adición, el volumen total de cada

árbol-muestra, previo descuento de la corteza, lo cual se realiza utilizando los valores de espesor

de corteza medidos. Con este procedimiento es posible calcular el volumen total del fuste o los

volúmenes sólidos sin corteza hasta distintos diámetros límite de utilización según las

posibilidades de los productos a obtener de cada especie.

A partir de este procesamiento se contará con las siguientes variables:

V: volumen (m3) hasta el DLU definido

DAP: diámetro altura del pecho (cm)

H: altura Total (m)

Con ello, será posible realizar los ajustes de regresión correspondientes a través del Método de

Mínimos Cuadrados de manera similar a lo que realiza el Analizador de Inventarios para ajustar

Funciones de Altura Total, Comercial, Cobertura de Copas, etc.

Los modelos a utilizar inicialmente serán los siguientes:

V = b1 DAP2 H

V = b0 + b1 DAP2 + b2 H + b3 DAP

2 H

V = b1 DAP b2

H b3

V = b0 + b1 DAP b2

H b3

V = DAP2 / (b0 + b1 H

-1)

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V = b0 + b1 DAP2 H f

V = b0 + b1 DAP2 + b2 DAP

3+ b3 H + b4 / H

Donde:

V: volumen (m3)

DAP: diámetro altura del pecho (cm)

H: Altura Total (m)

b0, b1, b2, b3 y b4: coeficientes de regresión

Estos modelos deberán ser incorporados al sistema a través del mantenedor de modelos

existente, pero asociándolos a un campo que los identifique como Modelos de Estimación de

Volumen. Los modelos ingresados inicialmente podrán incrementarse de acuerdo a las

necesidades de los usuarios que los podrán definir en esta misma opción.

Al momento del ajuste de los modelos de estimación de volumen, se deberán obtener los

estadígrafos (R, R2, ECM, DIFA, etc.) necesarios para que el usuario pueda seleccionar la mejor

función y aplicarla a los cálculos de volumen correspondientes.

Incorporación de Pesos Específicos y Factores de Carbono asociados a especies, grupos de especies o formaciones vegetacionales.

A nivel de especie se plantea definir los Pesos Específicos y Factores de Carbono para los

distintos elementos relacionados, a saber: Maderas Muertas, Madera en Pie y Copa. Esta

definición se debería materializar en la Opción Tablas Generales-Especies, cuya estructura

cambiará en relación a la existente en el Analizador de Inventarios Actual, agregándose una

serie de campos que servirán además para determinar algunos Índices de Biodiversidad.

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La estructura inicial de la Tabla de especies tendría la siguiente forma:

PE FC PE FC PE FC PE FC PE FC

00001 Tepualia stipularis Tepú Frondosa No 850 0.52 550 0.48 250 0.45 850 0.5 320 0.44

00002 Fitzroya cupressoides Alerce Conífera Sí

00003

00004

00005

00006

00007

Madera en

PieCopa

Código Nombre Científico Nombre comúnConífera /

FrondosaAmenazada

Pesos Específicos (kg/m3) - Factor Carbono (kgC/kg MS)

Sólido Intermedio Descompuesto

Maderas Muertas

Como es de suponer, en buena parte de los casos no se contará con la información detallada de

Pesos Específicos y Factores de Carbono, para lo cual al momento de definir una especie, se

deberán cargar valores por defecto que se mantendrán asociados a la especie para realizar los

cálculos pertinentes en la medida que no sean rectificados por el usuario.

En el caso de la Litera y Hojarasca, no existe una relación directa con la especie, por lo que se

hará necesario realizar el análisis para definir si es necesario definir los Pesos Específicos y

Factores de Carbono en una Tabla ad hoc manteniendo valores por defecto o ingresarlos

directamente como parámetros al momento de procesar el inventario.

Definición e Incorporación de Indicadores de Biodiversidad que sean

factibles de obtener a partir de los datos del Inventario.

Hasta el momento se ha analizado la totalidad de los Indicadores de Biodiversidad incluidos en

la propuesta planteada en la Reunión de Expertos de diciembre de 2010, los que se relacionan

con:

1. Tipología de masa forestal

2. Especies arbóreas

3. Distribución por clases diamétricas

4. Estratificación vertical arbórea

5. Cubierta arbustiva

6. Madera muerta

7. Indicadores adicionales de biodiversidad

Sólo el Número 5, aun no es posible definirlo concretamente para el Sistema debido a la

necesidad de definir nuevos campos de ingreso de datos.

Un modelo que muestra los eventuales resultados para la temática de Biodiversidad que podría

ser extraído del Analizador de Inventarios se muestra en la siguiente figura:

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1. Tipología de masa forestal

Shannon H' -176.5801665

2. Especies arbóreas

a) La cantidad de especies arbóreas (riqueza)

1.    Máximo número de especies Nmáx 10

2.    Mínimo número especies N min 3

3.    Media número de especies N medio 6

4.    Varianza número de especies V 0.06789

5.    Intervalo Confianza (95%) número de especies LI 3.5 LS 8.5

6.    Total Especies en cada Hábitat N 15

b) Índices no paramétricos de diversidad

Índice de diversidad de Margaleff D mg= 0.834520502

Índice de diversidad de Menhinick D mn= 120

Índice de diversidad de Berger-Parker B-P= 1.92308E-05

Índice de diversidad de Simpson D= 0.23375

Índice de diversidad de Shannon y Weiner H'= -1.596702948

c) Mezcla de coníferas/frondosas % 33.5%

d) Índice de importancia IVI-1 IVI-2 IVI-3

Especie 1 181%

Especie 2 218%

Especie 3 167%

Especie 4 250%

Especie 5 184%

Especie n

3. Distribución por clases diamétricas

Número

UMP

0 5 2

5.1 10 4

10.1 15 9

15.1 20 3

etc….

4. Estratificación vertical arbórea

a) Porcentaje de parcelas ocupado por masas con subpiso y sin subpiso Con Subpiso Sin Subpiso

40% 60%

b) Clasificación en masas Masa %

Coetánea 20%

Regular 25%

Semiregular 50%

Irregular 5%

5. Cubierta arbustiva

PENDIENTE

6. Madera muerta

130 árboles/ha

120 m3/ha

7. Indicadores adicionales de biodiversidad

a) Riqueza de las especies no leñosas

1.    Máximo número de especies Nmáx 10

2.    Mínimo número especies N min 3

3.    Media número de especies N medio 6

4.    Varianza número de especies V 0.06789

5.    Intervalo Confianza (95%) número de especies LI 3.5 LS 8.5

6.    Total Especies en cada Hábitat N 15

b) Presencia de especies vegetales amenazadas

c) Porcentaje de cobertura del suelo CC 85%

d) Lugares estratégicos Tipo Lugar Presencia

montones de tierra Sí

toperas No

madrigueras No

cuevas Sí

muros No

Clase Diámetro (cm)

Resultados de Biodiversidad

Nº Arboles muertos

Volumen Madera Piso

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Definición e Incorporación de Indicadores/Índices de Degradación que sean factibles de obtener a partir de los datos del Inventario.

Aun no se ha definido en su totalidad. Al momento de tener propuestas concretas serán

validadas con los profesionales de GIZ en el Programa.

Incorporar factores de estimación de biomasa en la copa de los árboles.

Desde el punto de vista práctico, se ha optado por utilizar la metodología asociada a Factores de

de Expansión para determinar la biomasa de ramas y hojas.

La secuencia de obtención de estos factores, de forma experimental, consiste en la obtención de

muestras por especie a las cuales se mide diámetros de rama como variables explicatoria y

Biomasa de Hojas y Ramas como variables dependientes. Con esta información y conociendo el

número de ramas por árbol y el DAP del mismo, se genera una serie de funciones de regresión

que permiten obtener al final del proceso la biomasa de ramas de una superficie por adición de

árboles. Las etapas involucradas en este procedimiento son las siguientes:

a) Biomasa de Hojas a partir de Diámetro de Ramas

b) Biomasa de Ramas a partir de Diámetro de Ramas

c) Número de Ramas a partir de Clase de Diámetro de Ramas

d) Biomasa de Hojas para un árbol a partir del DAP

e) Biomasa de Ramas de un árbol a partir del DAP

f) Biomasa de Hojas por unidad de superficie a partir de la sumatoria de árboles

g) Biomasa de Ramas por unidad de superficie a partir de la sumatoria de árboles

Con estos valores se determinan los factores en función de la biomasa de madera en pie para

una especie o grupo de especies definida.

De cualquier modo, este punto aun se encuentra en análisis para encontrar una metodología lo

más sencilla y de bajo costo de obtención posible.

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2. Acompañar, evaluar y realizar el control de calidad del trabajo que realizará la

empresa informática en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales.

El acompañamiento se ha realizado de forma permanente, interactuando con los profesionales de SINTEC Ltda. en la estructuración y desarrollo del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Dentro de los avances genéricos que es pertinente compartir con los profesionales de GIZ del Programa se cuentan la estructuración del Menú del Sistema y de un Prototipo de WEB para cargar y obtener datos de inventarios. La estructuración inicial del Menú, en relación al sistema analizador original, intenta reagrupar de forma lógica las opciones del sistema, de modo que su utilización por parte de los usuarios sea lo más instintiva posible. En este sentido, sobretodo el Ingreso y Procesamiento de Datos deberían seguir una secuencia que sirva de guía a los usuarios. En la siguiente imagen se aprecian las distintas opciones identificadas hasta el momento ordenadas inicialmente para analizar su funcionamiento práctico. En color rojo se muestran las opciones provenientes de las nuevas funcionalidades del sistema.

Variables

Geográficas

Proceso Definición de

subconjunto de datos a

procesar

Modelos de

Regresión

Resumen Arboles por

EspecieTabla de Rodal y Existencia

Estado

FitosanitarioRegeneración

Combinación

Variables

Variables Edáficas Inventario código y

descripciónEspecies Genéricas

Resumen Datos

SubmuestraResultado volumen por ha

Variables

GeográficasHerbáceas Agregación Rodales

Variables

VegetacionalesMedición en caso de

mediciones repetidas

BD Funciones

Volumen

Resultados Ajuste

VariablesDetalle Vol por Producto Variables Edáficas Cobertura Copas Estudio Tiempo

Especies ArbóreasRegión/Comuna/Pr

edio

Tabla Volumen por

Producto

Informe Funciones

VolumenCarbono por Estrato

Variables

VegetacionalesCrecimiento

Especies HerbáceasSector/Polígono/Ro

dalAjustes de Regresión

Informe Volumen por

especie

Resumen Temático

(Reportes Temáticos)Otras Variables Clases de Copa

Estado Fitosanitario UMP características

generales

Cálculo Variables

Estimadas

Estadígrafos por tipo de

muestreoMaderas Muertas

Calidad UMP árboles

muestra/todosCálculo de Volumen

Funciones Utilizadas en

ProcesoLitera

Clasificación de

Copas

UMP árboles

submuestra/parte

(altura/CC/crecimiento/vol

umen)

Cálculo Volumen

Productos

Resultados Ajuste Fn

VolumenInd. Biodiversidad

Diseño Muestreo UMS regeneración Ajuste Fn Volumen Ind. Degradación

Tabla t-Student UMT herbaceasCálculo Ind

BiodiversidadBiomasa Copas

Productos

MaderablesLínea Transecto

Maderas Muertas

Cálculo Ind

Degradación

Otras Variables Litera Puntos Med LiteraCálculo Mad.

Muertas

Cálculo Vol Litera

Cálculo Biomasa

Copas

Cálculo de Carbono

Resultados

Específicos

Herramientas

Análisis

Resumen de Opciones Analizador de Inventarios Forestales

Tablas

Generales

Ingreso de

Datos

Procesamiento

DatosReportes Operación Reportes Resultados

Reportes

Temáticos

Dentro de este cuadro resumen, faltaría incorporar algunas opciones de administración como la importación y exportación de datos, la carga de datos a partir de planillas Excel, entre otras. Asimismo, se resumirán los reportes a objeto de obtener una mayor claridad al momento de las consultas. En lo referente a la Aplicación WEB de Carga y Consultas de Inventarios procesados a través del Analizador, se cuenta a la fecha con un Prototipo de

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prueba que permitirá evaluar el funcionamiento técnico e informático de esta herramienta. Este prototipo contempla una página inicial para la solicitud de usuario y clave de acceso para ingresar al sistema.

Posteriormente se muestra una Página Principal en la cual se selecciona el Proceso a revisar (correspondiente a 1 o más inventarios ya procesados).

Seleccionado el Proceso a revisar es necesario parametrizar (definir los parámetros o ámbito para consultar) lo que incluye Inventario-Zona-Sector-Unidad Muestra principalmente.

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Luego de la parametrización en una pestaña independiente se solicita él o los reportes requeridos los cuales son generados en formato pdf.

Adicionalmente, la parametrización puede ser utilizada para obtener los datos directamente en una planilla Excel en dónde el usuario podrá realizar otro tipo de análisis de acuerdo a sus necesidades.

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El Prototipo en comento se encuentra alojado en la URL: http://200.111.141.13/Inventario-gtz/faces/inicio.jsp y se puede ingresar utilizando el Usuario: MASTER y la Clave de acceso: 1.

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3. Optimizar y detallar la metodología propuesta de ejecución de inventarios

forestales en Centroamérica en base a los aportes de los asistentes a la Mesa de Expertos sobre monitoreo forestal.

Durante la tercera semana del mes de febrero de 2011, se inició el análisis de la documentación y de los acuerdos de la Mesa de Expertos realizada en San Salvador en diciembre de 2010 a objeto de incorporar las sugerencias en el trabajo de optimización de la metodología de inventarios. De acuerdo a los análisis iniciales, se concluye que de las Recomendaciones para Inventarios forestales surgidas de la citada Mesa de Expertos, la totalidad de los puntos estarían previstos en la propuesta a excepción del Punto 1.1 y 1.8 que son genéricos y no directamente asociados a la propuesta concreta para aplicación de inventarios. 1.1 Definir un sistema de clasificación estándar de la cobertura forestal que

contenga requisitos mínimos y opcionales para ser aplicado según las condiciones de cada país.

Si bien es de absoluta relevancia contar con una definición única respecto de la cobertura forestal con los requisitos necesarios para poder ser adoptado por cada país. Para efectos de las guías metodológicas de Inventarios Forestales que se están desarrollando a través de esta Consultoría, esta temática no tiene implicaciones prácticas inmediatas ya que la metodología parte justamente donde termina la definición de coberturas boscosas. En términos prácticos, para comenzar la planificación de un inventario forestal, sea cual sea su objetivo, se requiere conocer cuáles son las superficies a inventariar con su cartografía respectiva de acuerdo a la definición propia de bosque o cobertura forestal, a partir de la cual se inicia la definición de método e intensidad de muestreo, forma y tamaño de unidades muestrales y variables a medir. 1.2 Definir los objetivos de los inventarios forestales teniendo en cuenta que

la información generada debe ser un soporte para las actividades de manejo de bosques y no solamente para los reportes de REDD.

Las guías metodológicas en desarrollo incluyen la incorporación de una serie de variables y procesos destinados a complementar la implementación de un Inventario Forestal Tradicional con los requerimientos básicos para los Reportes REDD. En este sentido, será posible sin realizar variaciones metodológicas aplicar los inventarios de acuerdo al objetivo que se trace inicialmente y recoger en la campaña de terreno las variables que se requieran para su cumplimiento. Como ejemplo, de acuerdo a la metodología en desarrollo, será posible definir la intensidad de muestreo, el tamaño y distribución de las Unidades Muestrales Primarias e incluso las variables a medir en función del objetivo buscado. De esta forma, se deja la libertad a los usuarios para planificar el inventario, sin que ello implique que los resultados no sean comparables en los niveles de detalle superiores.

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1.3 Priorizar los depósitos de carbono que presentan el mayor contenido de

biomasa y donde se presenten los mayores cambios. La metodología en desarrollo contempla el registro de antecedentes destinados a la determinación de Carbono en los siguientes componentes:

Madera en pie Madera Muerta Hojarasca y Litera Ramas y Copa Estrato arbustivo (sotobosque)

Cada uno de estos componentes con una metodología ad hoc que permitirá una estimación sistemática de sus cambios en el tiempo. En consecuencia, esta recomendación –al parecer- se encuentra absolutamente incorporada en el concepto metodológico de detalle. A nivel de masas forestales a inventariar en una región, país o zona geográfica determinada, será más bien una definición política, estratégica o económica en relación a que masas son más o menos prioritarias de medir. 1.4 Partir de los diseños actuales de los inventarios nacionales forestales

(INFs) realizados en Centroamérica, evaluarlos y adaptarlos a las nuevas necesidades de REDD+.

La base para el desarrollo de la metodología en comento, tiene su base justamente en la propuesta de Inventarios Nacionales elaborada por FAO y pretende básicamente optimizar los elementos “mejorables” e incorporar algunas nuevas opciones para complementar los requerimientos para su utilización en la definición de medidas de manejo. 1.5 Planificar los inventarios forestales considerando que para el control de

calidad se propone monitorear el mismo inventario (paralelo a la ejecución en terreno).

Esta opción será incorporada en la metodología. En general se contempla el seguimiento de la aplicación en terreno del inventario a través del replanteo de entre un 5 y 10% del número de Unidades Muestrales. Luego, se plantearán errores máximos admisibles en las variables claves del inventario, por ejemplo:

Número de árboles: 0% Área Basal: 5% Altura: 10% Volumen: 10%

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1.6 En el diseño de los inventarios vincular diferentes niveles de ejecución utilizando mallas de muestreo de diferentes densidades en cada nivel de ejecución.

La modularidad de la metodología y su flexibilidad en cuanto a los parámetros básicos de planificación de inventarios, permitirá cumplir a cabalidad con este requerimiento. 1.7 Para la medición de la biodiversidad, definir las variables que se

medirán dentro de la parcelas y las que requerirán mediciones independientes.

En el trabajo relacionado con la adecuación del Sistema Analizador de Inventarios Forestales, ya se cuenta con una aproximación relativamente detallada de las variables posibles de extraer de la toma de datos del Inventario para que puedan ser utilizadas en la construcción de Indicadores de Biodiversidad. En el documento metodológico para la aplicación de inventarios, se detallarán estos Indicadores y las variables que intervienen en cada uno de ellos. 1.8 Recopilar los datos existentes identificando instituciones y centros con

roles estratégicos en la región. Este punto no aplica directamente a la definición de metodologías de inventarios forestales, si no que se relaciona más bien con la estrategia de obtención, sistematización y utilización de información relacionada con inventarios ya realizados. 1.9 Generar resúmenes con los datos de los inventarios forestales que han

sido levantados en Centroamérica, para hacerlos públicos en la plataforma regional una vez obtenida la autorización de los servicios forestales de los países.

Uno de los problemas más recurrentes en la temática de inventarios forestales tiene que ver justamente con la presentación de los resultados de los mismos. En este sentido, existen ejemplos de presentación de resultados de inventarios nacionales a la forma de documentos en Suiza y República Checa que utilizan un diseño gráfico muy desarrollado que permite su difusión a un público menos especializado. Dentro de la metodología se propondrá algunos elementos y ejemplos para la presentación de resultados. Se espera que este punto se desarrolle en el transcurso del periodo previsto para la Consultoría, siendo el último en culminarse en mayo de 2011.

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4. Elaborar especificaciones técnicas para la puesta en marcha de una línea de

trabajo destinada a la recopilación, evaluación y construcción de funciones de volumen para especies y/o grupos de especies en las distintas formaciones vegetacionales de Centroamérica.

Se ha iniciado en este periodo el desarrollo de este punto que contempla un componente teórico

relacionado con las definiciones de los conceptos y otro relacionado con las acciones prácticas

para la construcción de funciones de volumen. Al final de este punto se presenta una primera

aproximación al documento base

Asimismo, se considera incorporar un procedimiento básico de registro y de comprobación de

cálculo de funciones existentes de manera que en cada una de las funciones recopiladas se

incluya la información asociada disponible, a objeto de que su uso sea más confiable o se tenga

en consideración las probables limitaciones o restricciones de utilización.

Desde el punto de vista práctico, la recopilación de información de funciones debería considerar

como mínimo los siguientes tipos:

Funciones de Volumen de Arboles Individuales

Funciones de Volumen agregado

Funciones de Volumen por troza

Funciones de Ahusamiento (Modelos Fustales)

Funciones de Crecimiento

Funciones de Biomasa

Factores de Forma

En las siguientes figuras se muestra el resultado de una recopilación de funciones de estos

distintos tipos realizada para especies nativas en Chile. Lo importante de esto, radica en la

muestra de la información de que se dispone en cada caso, lo cual hará más o menos confiables

los resultados emanados de su utilización.

Especie(s)

Ubicación Geográfica de Construcción y Aplicación

Tipo de Recurso Boscoso

Localidad específica de toma de muestras

Tamaño de La muestra

Fecha de construcción

Diámetro Límite de Utilización (DLU)

Rango diamétrico de aplicación

Rango de altura de aplicación

Tipo de Volumen resultante (pe. con o sin corteza)

Coeficiente de Determinación (R2)

Error Estándar de Estimación (EEE)

Error Cuadrático Medio (ECM%)

Fuente de Información

Modelo de Regresión

Tabla de Volumen asociada

Descripción de Variable Independientes utilizadas

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Dentro de la evaluación de las funciones se requiere la aplicación efectiva del modelo ajustado

para los rangos definidos, los que muchas veces no se encuentran disponibles. Con esto es

posible construir la Tabla de Volumen correspondiente y visualizar los resultados para distintos

valores de cada una de las variables independientes que contenga el modelo.

En este sentido, una de las sugerencias para sistematizar y disponibilizar de mejor manera las

funciones, sería construir una Base de Datos que quede disponible en una WEB y en dónde se

almacenen las funciones que se logren recopilar y posteriormente aquellas que se construyan.

Funciones de Volumen de Arboles Individuales

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Funciones de Volumen agregado

22

Función de Volumen por troza

Funciones de Ahusamiento

23

Funciones de Crecimiento

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Función de Biomasa

Factor de Forma

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TEXTO BASE PARA CONSTRUCCIÓN DE FUNCIONES DE VOLUMEN

INTRODUCCIÓN

El manual de la FAO (1981), citado por Prodan et al. (1997), sobre inventarios forestales

presenta diversas definiciones de tipos de volúmenes, a saber:

Volumen bruto: Es el volumen de una parte especifica de un árbol sin corteza y sin

deducción por defectos; cuando se usa, el término debe calificarse por una palabra o

declaración especificando la porción del árbol a la que se refiere.

Volumen neto: Volumen de una parte especifica de un árbol sin corteza, hechas las

deducciones por defecto o partes no útiles; este término también se calificará de acuerdo

con la porción del árbol a la que se refiere.

Volumen total: Volumen correspondiente al fuste principal de un árbol; para los

árboles de forma delicuescente, hasta el punto de inicio de la copa; para los árboles de

forma excurrente, hasta la punta del árbol.

Volumen de ramas: Para los árboles de forma excurrente, el volumen de todas las

ramas; para los árboles de forma delicuescente, el volumen por encima del punto de

inicio de la copa (y algunas ramas que puedan salir más abajo).

Volumen industrial: El volumen neto potencialmente útil de madera rolliza, sin

deducción por pérdidas debidas a la utilización de tipos de corta y procesos de

manufactura; es igual a la suma de los volúmenes de trozas más otros volúmenes

aprovechables.

Volumen de productos: Volumen neto de un árbol, considerado apropiado para trozas

para chapas, trozas de aserrío, trozas para durmientes, pilotes y postes; este volumen se

puede identificar también como madera pulpable, para tableros de partículas u otros

usos industriales.

Las mediciones necesarias para cubicar un árbol y calcular su volumen son costosas y lentas.

Es de interés entonces el poder estimar el volumen indirectamente a través de variables más

fáciles de medir, como el DAP y la altura. Las relaciones matemáticas que permiten lograr esto

son las funciones de volumen por árbol, llamadas también tablas por razones históricas (García,

1995).

Las funciones de volumen se obtienen por regresión, usando una muestra de árboles en los que

se mide el volumen y las variables predictoras. Teniendo la función el volumen de otros árboles

se puede estimar conociendo solo el valor de los predictores (García, 1995). Según Cancino

(2006) hay dos principios básicos involucrados en la construcción de funciones de volumen: el

primero asume que el volumen del árbol depende del diámetro, la altura y la forma del fustal; el

segundo asume que una función que determine correctamente el volumen de un árbol también

es válida para otros árboles de igual diámetro, altura y forma. Existe una variedad de modelos

posibles para ajustar funciones de volumen individual, para decidir cuál de ellos usar deben

considerarse aspectos de simplicidad, objetividad y precisión.

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Dependiendo de la estructura del modelo usado para ajustar la relación entre el volumen del

árbol y otras variables de más fácil medición, las funciones obtenidas pueden clasificarse en

(Cancino, 2006):

i)funciones de volumen local, que incorporan el DAP como única variable independiente;

ii) funciones de volumen general, cuyas variables independientes son el DAP y la altura; y

iii) funciones de volumen con clase de forma, que incorporan el DAP, la altura y la forma como

variables independientes.

Funciones de volumen local o tarifas.

Las funciones de volumen local relacionan el volumen del árbol con sólo una variable

dependiente, generalmente el diámetro normal o de referencia (DAP) o transformaciones y

potencias de esta misma variable. Son útiles cuando la altura y forma fustal son constantes o

presentan una variabilidad baja. El calificativo de local se debe a que estas funciones son de

aplicación limitada al área, para la cual es aplicable la relación diámetro / altura implícita en el

modelo de volumen; generalmente una cierta clase de edad y un mismo sitio (Prodan et al.,

1997).

Los modelos de volumen local son simples y algunos de uso corriente se entregan a

continuación (Prodan et al., 1997):

Dissescu-Stanescu (1956) V = b0 + b1 DAP2

Hohenadl, Krenn (1944) V = b0 + b1 DAP + b2 DAP2

Kopezki-Gerhardt (1899) V = b0 + b1 g

Donde:

V: volumen (m3)

DAP: diámetro altura del pecho (cm)

g: área basal del árbol (m2)

b0, b1 y b2: coeficientes de regresión

El modelo local de volumen que emplea como variable independiente el área basal del árbol (g)

se denomina línea de volumen, debido a que esta transformación linealiza la relación volumen-

diámetro y su diagrama de dispersión se muestra como una línea recta.

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Otro modelo comúnmente usado es el de Berkhout: V= b0 DAP b1

Que al linealizarse queda: log V = b0+ b1 log DAP

Funciones de volumen general

Se denominan funciones generales de volumen los modelos que estiman el volumen con dos o

más dimensiones del árbol, por lo general el diámetro y la altura y en algunos casos una

expresión de la forma. Este último tipo de ecuaciones de volumen se denominan funciones de

volumen de clase de forma; corrientemente se utilizan en Estados Unidos e incluyen como

predictor, además del diámetro y la altura, el cuociente de forma de Girard (Prodan et al., 1997).

Las funciones generales de volumen son de aplicación más amplia que las locales, debido a que

la relación diámetro-altura está explícita en el modelo, lo que facilita su uso para clases de edad

y sitio diferentes. Muchos de los modelos de volumen general incluyen como predictores sólo

el diámetro de referencia y alguna expresión de la altura; las razones que apoyan este tipo de

formulación son citadas en Clutter et al (1983), citado por Prodan et al. (1997):

Mediciones de diámetros en altura son difíciles de realizar.

Variaciones en la forma de los árboles: éstas tienen un impacto menor en el volumen que la

variación en altura o diámetro.

Para algunas especies, la forma es relativamente constante e independiente del tamaño.

En algunas especies, la forma de los árboles está a menudo correlacionada con el tamaño de

los árboles; de modo que diámetro y altura generalmente explican gran parte de la variación

del volumen causada por la forma.

La función de volumen más conocida es la denominada de variables combinadas (Spurr, 1952;

citado por Prodan et al., 1997):

V= b0 + b1 DAP2 H

Este modelo, ajustado sin intercepto, se denomina de factor de forma constante, dado que la

expresión DAP2

H, al ser multiplicada por la constante π / 40.000, representa el volumen de un

cilindro; de esta manera, en el modelo sin término constante, el coeficiente de regresión b1

representaría el factor de forma falso que reduce el cilindro para transformarlo en volumen del

árbol (Prodan et al., 1997).

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Algunos modelos de volumen general, comúnmente utilizados son (Prodan, 1997):

Factor de forma constante V = b1 DAP2 H

Variables combinadas generalizadas V = b0 + b1 DAP2 + b2 H + b3 DAP

2 H

Logarítmico sin intercepto V = b1 DAP b2

H b3

Logarítmico con intercepto V = b0 + b1 DAP b2

H b3

Variables transformadas de Honer V = DAP2 / (b0 + b1 H

-1)

Clase de forma (f) V = b0 + b1 DAP2 H f

Australiana de Stoat V = b0 + b1 DAP2 + b2 DAP

3+ b3 H + b4 / H

Donde:

V: volumen (m3)

DAP: diámetro altura del pecho (cm)

H: altura Total (m)

b0, b1, b2, b3 y b4: coeficientes de regresión

Los modelos de volumen individual incluyen modelos lineales y no lineales en los parámetros.

Los primeros se ajustan mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios o ponderados,

dependiendo del comportamiento de la varianza del volumen; el segundo tipo requiere de

métodos de ajuste no lineales. Algunos modelos no lineales pueden linealizarse mediante

logaritmos para facilitar su ajuste y/o homogeneizar la varianza. Los modelos pueden servir para

representar el volumen del árbol independiente de la unidad utilizada para expresarlo o del tipo

de volumen que se trate (total, comercial, fuste, ramas, etc) (Cancino, 2006).

Además, la forma de relación entre el volumen y otras variables del árbol se puede detectar

fácilmente mediante análisis gráfico. En general, la relación entre el volumen y variables

simples como DAP, altura y clase de forma es no lineal; variables derivadas de las variables

simples permiten linealizar la relación y reducir la varianza residual del volumen.

Existen, además, las funciones de volumen agregado, desarrolladas para estimar directamente el

volumen por unidad de superficie en base a valores promedios de parámetros de rodal como

DAP promedio, altura media, diámetro cuadrático medio o área basal (Cancino, 1999)

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PASOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE FUNCIONES DE VOLUMEN

1. Obtención de los datos básicos

La primera interrogante a resolver en esta etapa está relacionada con la elección de la muestra.

Al respecto Romahn de la Vega et al (1994) señalan algunas condiciones prácticas a tener en

consideración:

La muestra debe ser plenamente representativa de la población considerada: así, por

ejemplo, si la masa en estudio está constituida por arbolado maduro una muestra

conformada por árboles jóvenes llevará la estimación sesgada del volumen.

El área de distribución de la muestra debe coincidir con el de la población: si la masa

arbolada para la cual se ha de construir la función de volumen ocupa una amplia

superficie, una muestra de árboles escogidos todos en una zona aislada muy pequeña

conducirá a errores pues reflejará efectos estrictamente locales que no pueden ser

extrapolados a toda la población.

La muestra debe incluir sujetos de todas las categorías diamétricas ocurrentes:

principalmente porque las funciones obtenidas por análisis de regresión son útiles para

la interpolación y no para la extrapolación en las estimaciones que se realizan con ellas.

El número de árboles que se requiere para asegurar la obtención de una buena función

de volumen aumenta con la amplitud en la variación del diámetro y la altura. A mayor

variabilidad mayor será el número de árboles necesarios para cumplir con una precisión

preestablecida, fijada de acuerdo a los objetivos del análisis y las restricciones

presupuestarias que puedan existir.

Las mediciones de campo pueden realizarse de dos maneras: sobre árboles volteados (método

destructivo) o sobre árboles en pie (método no destructivo).

En ambos casos, la información obtenida en terreno para cada árbol-muestra debe ser, como

mínimo, la siguiente:

DAP (diámetro a 1,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza

Diámetro de tocón (diámetro a 0,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza

Altura Total

Diámetros a una distancia preestableciada (cada 2 m por ejemplo) o a una

proporción de la altura total del árbol (cada 1/10 H por ejemplo), y los

correspondientes espesores de corteza

Especie

La cubicación de cada árbol-muestra se realiza utilizando la fórmula de Smalian (Cailliez,

1980). A través de esta expresión, se determina el volumen sólido sin corteza de cada trozo

generado por la medición de diámetros a distintas distancias (o alturas) y, por adición, el

volumen total de cada árbol-muestra, previo descuento de la corteza, lo cual se realizó

utilizando los valores de espesor de corteza medidos. Con este procedimiento es posible

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calcular el volumen total del fuste o los volúmenes sólidos sin corteza hasta distintos diámetros

límite de utilización según las posibilidades de los productos a obtener de cada especie.

Para la aplicación del método no destructivo es posible utilizar instrumentos ópticos o

electrónicos conocidos como dendrómetros. Un caso de aplicación de estos es el del Inventario

de la Reserva Nacional Valdivia en Chile (Emanuelli, 1999) en donde las mediciones de los

árboles-muestra necesarios para la construcción de las funciones de volumen se realizaron con

el instrumento LEDHA-GEO, el cual fue diseñado para la medición e inspección de árboles en

el bosque, empleando una moderna tecnología láser. El instrumento, permite medir variables

como distancias, diámetros y ángulos, además de contar con 10 programas de medición. Posee

una computadora integral que puede calcular parámetros del árbol por correlación de datos

integrados por los diversos sensores incorporados, tales como reflectores, brújula electrónica y

sensor angular. El instrumento favorece particularmente tareas de inventarios de un bosque,

investigaciones científicas o la permanencia de madera en pie de un área boscosa.

El LEDHA-GEO se puede utilizar como un par de binoculares dejando retenidas las teclas para

el posterior ingreso de datos. El instrumento -en resumen- provee la siguiente información del

árbol:

Azimut de un árbol, medición que realiza con la brújula electrónica interna.

Distancia entre el instrumento y el fuste de un árbol, a través de reflectores.

Altura del árbol, la que se realiza con la lectura en tres puntos del árbol:

Base, Fuste y Cima del árbol.

Diámetro del árbol (puede almacenar hasta 5 diámetros de un árbol), con

resultados precisos al centímetro. La determinación del diámetro se realiza

ingresando datos de acuerdo a una escala interna del instrumento, es decir,

se posiciona el instrumento a una distancia determinada de un árbol, se

ingresan los valores referenciales y combinado con el trabajo del láser

interno, se obtiene el diámetro del árbol. La distancia máxima entre el árbol

y el instrumento es de 100 m.

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Otros instrumentos similares disponibles hoy en el mercado son el dendrómetro Criterion RD

1000 (http://www.gisiberica.com/Relascopios/relascopio.htm) y el dendrómetro LaserACE 3D

(http://www.cartex.es/HS200_laserace_3d.pdf)

2. Ajuste de modelos

Teniendo los datos básicos (volumen y variables predictoras para cada árbol) y previo al ajuste,

de acuerdo a lo que indica Gujarati (1981), se debe verificar los supuestos básicos del ajuste por

análisis de regresión mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. Esto es docimar el

supuesto de normalidad, homocedasticidad y autocorrelación de residuos.

Para ello algunas pruebas a realizar son:

Prueba de Kolmogorov – Smirnov para detectar la existencia de normalidad

de los residuos (Gujarati, 1992).

Test de Bartlett (Steel y Torrie, 1997), sobre los datos de volumen de la

muestra test permite trabajar con tamaños distintos de unidades muestrales,

o prueba de Rango de Spearman para evidenciar la existencia de

homogeneidad de varianza sobre los residuos (Gujarati, 1992). Spearman,

utiliza los residuos del modelo en análisis para determinar la presencia de

heterocedasticidad en cada una de sus variables explicatorias. Otra

alternativa para verificar el supuesto de homogeneidad de varianzas.es el

Test de White para verificar el supuesto de homogeneidad de varianzas.

Prueba de Durbin – Watson para verificar la no existencia de

autocorrelación (Gujarati, 1992).

Verificados los supuestos se realizan los ajustes de los modelos. El ajuste se realiza a través del

Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, el cual busca minimizar la suma de cuadrados de las

diferencias existentes entre los puntos del diagrama de dispersión y determinados puntos de la

familia de curvas elegidas (Muxica, 1963).

De no verificarse alguno de los supuestos se procede a realizar transformaciones de las variables

dependiente e independiente para todos los modelos.

3. Preselección de modelos

Para preseleccionar el mejor modelo, se docima la existencia de relación lineal entre las

variables realizando la prueba “R”, la significancia estadística de los modelos a través de la

prueba "F" y la significancia estadística de los coeficientes de regresión a través del test "t" para

cada modelo ajustado (Gujarati, 1992).

Al no existir una relación lineal entre las variables, como también la presencia de coeficientes

de regresión no significativos, o la ausencia de significancia del estadígrafo "F", es causa de

eliminación de los modelos del análisis (Gujarati, 1992).

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Entre los modelos que cumplen los test anteriores, se ven todos aquellos que tengan la misma

variable dependiente y se preselecciona aquel que tenga el mayor coeficiente de determinación

(R²)(Coeficiente de Determinación Ajustado (R2aj), cuando los modelos consideran distinto

número de variables explicatorias), y el menor error estándar de estimación (EEE).

4. Selección de modelos

Posteriormente, entre los modelos preseleccionados de acuerdo a la metodología expuesta

anteriormente, se realiza la selección del mejor modelo ajustado, en base al indicador Error

Cuadrático Medio (ECM) (Prodan et al, 1997; Leiva, 1999) o Diferencia Agregada (DIFA)

(Cancino, 2006).

BIBLIOGRAFÍA

CAILLIEZ, F. 1980. Estimación del volumen forestal y predicción del rendimiento, con

referencia especial a los trópicos. FAO MONTES 1 (22).

CANCINO, J. 2006. Dendrometría Básica. Proyecto de Desarrollo de la Docencia, Nº 04-034.

Facultad de Ciencias Forestales, Universidad de Concepción. 171 p.

GARCÍA, O. 1995. Apuntes de Mensura Forestal I. Estática. Catedra de Mesura Forestal.

Instituto de Manejo. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Austral de Chile.

GUJARATI, D. 1992. Econometría Básica. McGraw-Hill. Latinoamericana S. A. Bogotá,

Colombia. 597 p.

EMANUELLI, P. 1999. Funciones generales de volumen para la Reserva Nacional Valdivia.

Proyecto Manejo Sustentable del Bosque Nativo (CONAF-GTZ). Santiago, Chile. 22 p.

LEIVA, J. 1999. Revisión del método de los mínimos cuadrados ordinarios (M. C. O.) en el

análisis de la regresión y su utilización en la construcción de una función de volumen para

Álamo negro (Populus nigra). Seminario de Título de Ingeniería de Ejecución Forestal. Unidad

Académica Los Ángeles. Universidad de Concepción, Los Ángeles, Chile. 87 p.

Muxica, 1963.

PRODAN, M.; PETERS, R.; COX F. y P. REAL. 1997. Mensura Forestal. Serie Investigación y

Educación en Desarrollo Sostenible Proyecto IICA/GTZ. San José, Costa Rica, 561 p.

ROMAHN DE LA VEGA, C.; RAMÍREZ, H. Y J. TREVIÑO. 1994. Dendrometría.

Universidad Autónoma Chapingo. México. 354 p.

Steel y Torrie, 1997

Montgomery, D. 1991. Diseño y análisis de experimentos. Iberoamericana S.A. México. 589 p.

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SEGUIMIENTO CONSULTORÍA SINTEC L TDA.

Los Términos de Referencia asociados a la Consultoría indican como objetivo y sus productos

los siguientes:

Objetivo:

Realizar el análisis de sistema, el desarrollo y la puesta en funcionamiento de una serie de 9 ítems relacionados con funcionalidades del Sistema Analizador de Inventarios Forestales, destinado a procesar información básica proveniente de campañas de terreno para la ejecución de inventarios nacionales en Centroamérica.

Productos:

Instalador del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Sitio WEB para carga de datos de Inventarios y generación de reportes Guía de Instalación y uso del Sistema con ejemplos claros y aplicables.

A continuación se muestra una Carta Gantt que permite visualizar el desarrollo previsto de las actividades dentro del periodo de ejecución de la Consultoría de SINTEC Ltda.

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1. Migrar la aplicación de Delphi 3 a Delphi 5. Reporte 28 febrero 2011: Esta actividad se realizó durante el mes de enero de 2011 por lo que se encuentra concluida. A partir de ello, las nuevas funcionalidades se desarrollarán directamente en Delphi 5. Reporte 15 marzo 2011: Terminado

2. Carga de datos de parcelas desde planillas Excel. Reporte 28 febrero 2011: La metodología técnica-informática para la implementación de esta funcionalidad se encuentra ya desarrollada. En la práctica, la aplicación definitiva de esta metodología al sistema se realizará en el mes de abril de 2011 cuando se cuente con las estructuras finales de ingreso de datos. Reporte 15 marzo 2011: Abril 2011 aplicación al sistema con estructura de Base de Datos definitiva.

3. Realizar mejoras en los filtros de información en la generación de las salidas Reporte 28 febrero 2011: En términos internos del sistema y su base de datos, esta tarea se realizó en el mes de enero de 2011. Esto permitirá una mayor rapidez en la generación de los reportes de salida del sistema. Reporte 15 marzo 2011: Terminado.

4. Sintetizar los actuales informes en otros más optimizados Reporte 28 febrero 2011: Se prevé su inicio para la tercera semana de marzo cuando se cuente con las funcionalidades adicionales que se desarrollan para el sistema. Reporte 15 marzo 2011: De acuerdo a lo programado.

5. Generación de salidas a planillas Excel Reporte 28 febrero 2011: Se ha programado para el mes de abril de 2011 con las estructuras de datos definidas. Reporte 15 marzo 2011: De acuerdo a lo programado.

6. Crear una salida de los resultados para que se conecte con un SIG Reporte 28 febrero 2011: Se ha programado para el mes de abril de 2011 con las estructuras de datos definidas. Reporte 15 marzo 2011: De acuerdo a lo programado.

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7. Nuevas funcionalidades Reporte 28 febrero 2011: Se inició el análisis y desarrollo en la tercera semana de febrero de 2011 y se espera concluir en la segunda semana del mes de abril de 2011. La metodología de implementación requiere de los insumos técnicos del suscrito para luego realizar el análisis informático, su posterior desarrollo y la realización de las pruebas de funcionamiento respectivas. Reporte 15 marzo 2011: De acuerdo a lo programado. Falta definir básicamente la biomasa de copas.

8. WEB que permita subir los datos y hacer consultas en ellos Reporte 28 febrero 2011: Se encuentra en desarrollo a la fecha. La idea base es que a partir de esta página se pueda acceder a la información de inventarios procesados a través del Sistema Analizador de Inventarios Forestales a la forma de reportes y de una base de datos procesada exportable a Excel de manera que los usuarios puedan hacer análisis específicos. Reporte 15 marzo 2011: Se cuenta con un prototipo de prueba.

9. Cambio de interface Reporte 28 febrero 2011: Se desarrolló entre los meses de enero y febrero de 2011 y se aplicará a la totalidad del sistema en la medida de su desarrollo. Reporte 15 marzo 2011: De acuerdo a lo programado.

10. Traducción a una versión inglés Reporte 28 febrero 2011: Se desarrolló entre los meses de enero y febrero de 2011 y se aplicará a la totalidad del sistema en la medida de su desarrollo. Reporte 15 marzo 2011: La funcionalidad está concluida. Luego de contar con la totalidad de las opciones será necesario realizar las traducciones.