Modelación de biomasa y carbono arbóreo aéreo en bosques del estado de Durango

Los ecosistemas forestales son particularmente importantes como reservorio de carbono, porque los árboles retienen altas cantidades de ese elemento por unidad de área, en comparación con otros tipos de vegetación. En este contexto, se trabajó en bosques del estado de Durango con el propósito de cuantificar los almacenes de carbono en diferentes sistemas evaluados, de 5 a 60 años; modelar espacialmente la biomasa y carbono arbóreo aéreo, mediante el uso de imágenes de satélite; generar mapas de biomasa (Mg ha-1) y carbono arbóreo aéreo (Mg ha-1) de las áreas de seleccionadas. El estudio presenta las relaciones entre los datos espectrales obtenidos con el sensor Landsat TM (Thematic Mapper) y las variables de biomasa y carbono porque los datos obtenidos por medio de la percepción remota pueden ser útiles para la estimación indirecta del valor de la biomasa/carbono. Para las relaciones y estimaciones se utilizó el método de regresión lineal múltiple. Los resultados indican una buena correlación entre las variables forestales y los índices espectrales relacionados con la humedad de la vegetación. Los modelos generados para la estimación de biomasa y cuantificación de carbono arbóreo aéreo presentaron los mejores ajustes y menores errores; para la primera, la raíz del error medio cuadrático fue de RMSE = 54.74 Mg ha-1, B = 334.69 -12.83(B2) +107.13(B3) + 8 250.39(NDVI) - 8 265.91(NDVI41) + 6 548.72(NDVI43); y para carbono un RMSE = 26.87 Mg ha-1, C =164.71 - 55.23(B2) + 52.54(B3) + 4 052.05(NDVI) - 4 059.76(NDVI41) + 3 215.18(NDVI43). Se concluye que las imágenes Landsat TM proveen información valiosa para la estimación de biomasa y cuantificación de carbono arbóreo aéreo

Productividad y estructura vertical de un bosque templado con incidencia de incendios forestales

Se evaluaron las afectaciones ocasionadas por un incendio forestal, la estructura vertical y la asociación de las especies arbóreas y su relación con la productividad a través de variables dasométricas. Se trabajó en dos áreas, una incendiada y otra no incendiada, en las que se establecieron 36 sitios circulares de 11.28 m de radio y de 400 m2. Mediante el índice de Pretzsch, se hizo una clasificación de tres estratos: estrato I (80-100 %), estrato II (50-80 %) y estrato III (0-50 %). Se determinó la productividad utilizando datos dasométricos como densidad individual (ha-1), área basal (m2 ha-1), área de copa (m2 ha-1) y volumen (m3 ha-1). Se hizo un análisis estadístico en el programa r-Studio® (Ver. 3.1.1), mediante una comparación de medias entre grupos independientes de los parámetros dasométricos. El análisis de la estructura vertical se realizó mediante el índice A de Pretzsch, reveló que el área incendiada fue mayor con Amax de 2.71 contra 2.20 de la no incendiada. El estrato II fue el que concentró mayor número de individuos por hectárea, en las dos áreas (50 % y 33 %), con una altura máxima de 23.9 y 26 m, respectivamente. La productividad fue superior en el área incendiada, lo que se atribuye a la abundancia de Pinus pseudostrobus; mientras que la no incendiada registró menos individuos por hectárea, diferido a menor proporcionalidad en volumen (m3 ha-1). Se concluye que existen beneficios en la estructural y productividad en un bosque sometido a incendio

Dinámica de la biomasa aérea derivada de un programa de reforestación en San Luis Potosí

determinó el impacto del programa de reforestación ejecutado por la Comisión Nacional Forestal en la Unidad de Manejo Forestal 2404. Para realizar este análisis se calculó la diferencia en la cantidad de biomasa aérea existente en el año 2000, 2010 y el 2015. Para la biomasa se desarrolló un modelo que relaciona la información de imágenes de satélite con la obtenida en campo. Se utilizaron imágenes Landsat 5 TM para los años 2000 y 2010 y Landsat 8 OLI para 2015. En ellas se generó el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Posteriormente se estimó la cantidad de biomasa de las especies registradas en 44 conglomerados del Inventario Nacional Forestal y de Suelos empleando ecuaciones alométricas. Para determinar la relación entre los datos obtenidos entre ambos métodos se calculó el coeficiente de correlación de Pearson (0.69, 0.65 y 0.64, para 2000, 2010 y 2015, respectivamente). Con estos datos se probaron tres tipos de modelos: lineal, exponencial y polinomial de segundo orden para cada año, seleccionando el modelo polinomial para modelar la biomasa en los tres años. Con la aplicación del modelo en los mosaicos de imágenes en los tres periodos, se obtuvo que de 2000 a 2015 hubo un incremento importante tanto en la cantidad de biomasa como en el área con vegetación. Se concluye que el programa de reforestación si ha tenido impacto positivo en la zona de estudio