Estimación de biomasa y carbono en árboles de Cupressus lusitanica Mill. en Costa Rica

William Fonseca González, Marilyn Rojas Vargas, Ronny Villalobos Chacón, Federico Alice Guier
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Abstract

[Introducción]: Las plantaciones forestales son importantes sumideros y reservorios de carbono, además aportan a la sociedad variedad de bienes y servicios ambientales. [Objetivo]: El objetivo de la investigación fue desarrollar modelos para estimar la biomasa y el carbono del árbol y de sus componentes o fracciones, en plantaciones de Cupressus lusitanica Mill en Costa Rica, [Metodología]: a partir del muestreo destructivo de 43 árboles mediante muestreo destructivo. En el campo se tomó una muestra de cada fracción para determinar la materia seca. Los modelos se construyeron a través del método de mínimos cuadrados ordinarios en regresión simple, usando el diámetro normal como variable independiente y fueron seleccionados por medio de la sumatoria ponderada de los estadísticos calculados y el análisis gráfico de los residuos. [Resultados]: El coeficiente de determinación (R2) fue superior a 83.8 % y el error de estimación o sesgo inferior a 7.2 %. La fracción de hojas y raíz fue más difícil de modelar, presentaron menor ajuste y error más alto. El fuste posee el 61.7 % de la biomasa total del árbol, las ramas 17.1 % y la raíz 9.1 %. El factor de expansión de biomasa aérea fue de 1.54 (1.3 y 1.24 para ramas y follaje) y de 1.12 para la raíz. [Conclusiones]: Los modelos alométricos predicen con precisión la biomasa y el carbono, son fáciles de usar y se convierten en herramientas útiles para cuantificar la mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero con baja la inversión.
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卢西塔尼亚柏树生物量和碳的估计。在哥斯达黎加
[简介]:森林人工林是重要的碳汇和储存库,为社会提供各种环境产品和服务。[目的]:本研究的目的是建立模型来估计哥斯达黎加卢西塔尼卡柏树种植园的树木生物量和碳及其组分或组分。[方法]:通过破坏性抽样对43棵树进行破坏性抽样。在田间,每个馏分都取一个样品来测定干物质。本研究的目的是评估在墨西哥恰加斯病(恰加斯病)和墨西哥恰加斯病(恰加斯病)发病率较高的墨西哥恰加斯病(恰加斯病)发病率较高的墨西哥恰加斯病(恰加斯病)发病率较高的墨西哥恰加斯病(恰加斯病)发病率。[结果]:决定系数(R2)大于83.8%,估计误差或偏差小于7.2%。叶片和根的比例较难建模,拟合度较低,误差较高。树干生物量占树木总生物量的61.7%,分枝生物量占17.1%,根生物量占9.1%。在本研究中,我们分析了在不同条件下,在不同条件下,茎和叶的生物量膨胀因子分别为1.54和1.24,根的生物量膨胀因子分别为1.12。[结论]:异速生长模型准确预测生物量和碳,易于使用,是量化低投资温室气体减排的有用工具。
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