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Introducción
Los incendios forestales emiten gases de efecto invernadero a la atmosfera (Cascio 2018). El efecto más visible de un incendio forestal es el consumo de la masa vegetal viva o muerta mediante un proceso de combustión. La combustión esta influenciada por el combustible, el viento, el paisaje y la geometría del fuego (O’Brien et al. 2018). El incendio se desarrolla por cuatro fases (pre-ignicion, flameante, humeante, residual) con duraciones definidas por los combustibles, tipo de incendio, el tiempo atmosférico y la topografía; con variación de emisión de gases de efecto invernadero en cada una de las fases (Kreye et al. 2014, Ottmar 2014). En un incendio forestal se emiten cientos de compuestos químicos a la atmosfera principalmente monóxido de carbono (CO), dióxido de carbono (CO2), metano (CH4), óxido nitroso (N2O), óxido de nitrógeno (NOx), carbono orgánico volátil (VOC), partículas de carbono (PM) de 2.5 y 10 micras, entre otros (Kreye et al. 2014, Hao y Larkin 2014). Estas emisiones contribuyen al cambio climático y afectan a la salud humana (Fernández-Alonso et al. 2017).
La cantidad de gases de efecto invernadero emitidos aumenta de acuerdo con el tamaño de un incendio forestal y la emisión de GEI afecta la calidad del aire e influye en la presencia de enfermedades respiratorias y cardiovasculares, con mayor efecto en la población local o regional de interfaz urbano-forestal (Reid et al. 2016, Rappold et al. 2017, Cascio 2018). Los efectos de las GEI emitidas resalta la importancia de generar modelos de predicción de las emisiones para mejorar la gestión de incendios, planificación de quemas prescritas, evaluar el impacto de un incendio forestal a la calidad del aire y la salud humana e identificar las áreas de mayor emisión. Sin embargo, generar modelos es complejo debido a que hay que considerar múltiples factores como el tamaño del incendio, la carga de combustibles antes del incendio, el consumo de combustible y las condiciones atmosféricas (Fernandes y Loureiro 2013, Drury et al. 2014, Prichard et al. 2017).
La emisión de GEI en incendios forestales se puede calcular mediante muestras de humo producto de incendios (Yokelson et al. 2009); y de quemas prescritas. De igual manera se puede obtener las emisiones usando el software CONSUME y First Order Effects Model (FOFEM) considerando el tipo de combustible del rodal (Drury et al. 2014). Otra forma es mediante quema de biomasa en laboratorio (Pokhrel et al. 2021), pero, es necesario el uso de ecuaciones. Las cuales consideran la superficie quemada, la carga de combustibles, el factor de consumo, y el contenido medio de carbono como lo señalan las ecuaciones del IPCC (2003), y la mejorada por Russell-Smith et al. (2009) al considerar la gravedad del incendio y una corrección del área quemada, debido a que los incendios presentan parches no quemados que sobrestiman la predicción.
Para ecosistemas mexicanos son pocos los estudios que tratan de emisiones generadas a partir de los incendios forestales o quemas prescritas, tales como Cofer et al. (1993) en selvas tropicales de península de Yucatán; Rodríguez-Trejo et al. (2018, 2020) en encinar tropical, pastizal y sabana en Chiapas; Yokelson et al. (2007, 2009, 2011) en bosques templados del centro del país, pastizales y selvas tropicales de la península de Yucatán; e para incendios forestales de todo México (Corona-Núñez et al. 2020). Los trabajos usan la ecuación del IPCC por lo que el presente trabajo es el primero que usa la ecuación eliminando el área de islas de combustibles no quemadas. Debido a lo anterior, el objetivo fue estimar las emisiones de GEI emitidas en quemas de la capa de hojarasca de tres comunidades arbóreas de la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca, además de usar el programa CONSUME integrado en Fuel Fire Tools para estimar la emisión considerando todos los estratos presentes en el rodal. La premisa fue obtener diferencia entre comunidades arbóreas que sugieran que estas corresponden a diferentes camas de combustibles forestales, la cual es una unidad de paisaje homogéneo con un ambiente único o similar de combustión que determina el comportamiento y efecto del fuego (Ottmar et al. 2007). Esto para identificar si se deben aplicar diferentes manejos de combustibles para la reducción de la carga y emisión de GEI en caso de un incendio forestal.
Materiales y métodos
Diseño de cama de combustibles para quemas
Se colectaron aleatoriamente 54 muestras (18 por comunidad arbórea) de 1 m2 de acuerdo con la metodología usada por Sikkink et al. (2017). Las muestras estaban integradas de la capa de hojarasca compuesta de acículas de oyamel (Abies religiosa (Kunth) Schltdl. & Cham.), pino-oyamel (Pinus sp. - A. religiosa) y pino-encino (Pinus sp. - Quercus sp.) distribuidas en la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca. Se omitieron los conos y combustibles leñosos, debido a que el interés fue conocer la emisión para la capa de hojarasca. Las colectas se etiquetaron y colocaron en bolsas para posteriormente transportarlos al Instituto de Investigaciones en Ecosistemas y Sustentabilidad de la UNAM, Campus Morelia, Michoacán para su secado en un horno de secado NOVATECH a 79 °C hasta obtener un peso seco constante de acuerdo con Morfín-Ríos et al. (2012).
Posterior al secado se trasladaron las muestras a las instalaciones del Conafor-Morelia. Las muestras se colocaron sobre una plataforma metálica de 200 x 50 cm (Sikkink et al. 2017), resistente al calor para su quema instalada en un área abierta. Las muestras se extendieron en forma uniforme sobre la plataforma para luego iniciar la quema en un buffer compuesta de acículas. Todas las quemas se realizaron en enero y febrero de 2021 en un horario de 10:00 a 15:00 horas. Durante las quemas no se controló el efecto del viento por lo que se registró la velocidad del viento, la temperatura y la humedad relativa usando un Kestrel 3000. El promedio de las variables ambientales fue de 2 km hr-1 para la velocidad del viento, 29 °C de temperatura y 36% de humedad relativa. Las quemas se grabaron con una cámara digital Nikon D5300, posteriormente usando el programa Kinovea, de acceso libre se midió cada 5 segundos la geometría de la flama (altura, longitud y ángulo) para emplearlas en la generación de ecuaciones de estimación.
Cálculo de consumo y emisiones por quemas de acículas
Después del enfriamiento de la plataforma de quema se recogió y pesó los combustibles no quemados en conjunto con las cenizas producto de la combustión. El consumo resultó de la diferencia entre el peso seco de combustibles antes y después de las quemas. Para obtener la emisión de las quemas se emplearon las fórmulas propuestas por Russell-Smith et al. (2009) definidas en función de las clases de combustible.
Para estimar el CH4, CO, CO2, se aplicó la siguiente formula:
Para estimar el NO2 y NOx, se determinó con la siguiente formula:
Donde: EC= Emisión para CH4, CO, CO2, EN = Emisión para NO2 y NOx, EF = Factor de emisión obtenido de Akagi et al. (2011). 1 637 para CO2, 89 para CO, 3.92 para CH4, 2.51 para NOx, 0.16 para NO2, AP= Área quemada corregida por las islas no quemadas, FL= Carga de combustibles prequemada, CC = Contenido de carbono del combustible, se usó el estándar de 46%, NC = Relación nitrógeno/carbono de combustible (0.011), M = Relación de la masa molecular a la masa elemental por cada especie, y BEF = Factor de eficiencia de combustión
Donde: Mash = Carga residual de combustibles no quemado más carga de ceniza, y Mfuel = Carga de combustibles prequemada.
Predicción de emisión por Fuel Fire Tools
Debido a los resultados de las quemas de la capa de hojarasca, usamos el Sistema de Clasificación de Características de Combustibles (FCCS, por sus siglas en inglés) versión 4.0, y el complemento de CONSUME versión 5.0 integradas en Fuel Fire Tools (FFT) para obtener el consumo y las emisiones de 84 sitios para la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca (28 sitios por comunidad arbórea). Para la predicción se usaron datos de la capa de fermentación, capa de hojarasca, herbáceas, material leñoso caído (MLC), arbustos y dosel; además de la humedad de combustible predeterminada por CONSUME y el porcentaje de consumo por estrato según Fire Emission Production Simulator (FEPS) (Tabla 1). Para cada sitio se obtuvo el consumo y la emisión para cada condición de humedad. Las emisiones obtenidas fueron el monóxido de carbono (CO), dióxido de carbono (CO2), metano (CH4), dióxido de azufre (SO2), amoníaco (NH3), hidrocarburos distintos del metano (NMOC), óxido nítrico (NO), dióxido de nitrógeno (NO2), óxidos de nitrógeno (NOx), partículas de 2.5 micras (PM2.5), partículas de 10 micras (PM10).
Tabla 1 Simulación del consumo de combustibles en el Software CONSUME, bajo diferentes escenarios de contenido de humedad de los combustibles.
| Condiciones de humedad | Humedad en combustibles (%) | Consumo (%)3 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1000 hr1 | Duff2 | Litter2 | Arbustos | Dosel | Apilamientos | |
| Muy baja (D2L1) | 8 | 26 | 15 | 89 | 86 | 99 |
| Baja (D2L2) | 12 | 38 | 25 | 86 | 80 | 95 |
| Moderada (D2L3) | 15 | 42 | 31 | 80 | 63 | 90 |
| Alta (D2L4) | 31 | 97 | 86 | 63 | 40 | 80 |
1obtenidos de Drury et al. (2014), 2obtenidos de muestras de campo, 3obtenido de Fire Emission Production Simulator (FEPS).
Análisis estadístico
Para analizar los datos de la quema de hojarascas se omitió la comunidad arbórea de oyamel ya que solo en tres muestras se obtuvo consumo debido a que el fuego no avanzó por falta de continuidad en los combustibles. Para la predicción en CONSUME se consideraron las tres comunidades arbóreas, primero se obtuvo el consumo y posteriormente la emisión. Los datos obtenidos de las quemas y por CONSUME se trasformaron a logarítmicos cuando no cumplieron los supuestos de normalidad. Para los datos de las quemas se comparó la emisión entre comunidades arbóreas mediante un ANOVA, al igual, para los datos de CONSUME se comparó la emisión entre comunidades arbóreas y escenarios de humedad con un ANOVA. Al obtener diferencias significativas se realizó una prueba post hoc de Tukey. Se consideraron significativos con valor p < 0.05. Se emplearon regresiones lineales para generar modelos empíricos para estimar la emisión en función de la carga de la prequema y geometría del fuego. Todos los análisis estadísticos ser realizaron usando Rstudio (R Core Team 2020).
Resultados
Las muestras quemadas no presentaron variación significativa en emisión entre pino-oyamel y pino-encino; las quemas generaron 647, 437 y 46 gr kg-1 de emisión de gases para pino-oyamel, pino-encino y oyamel, respectivamente, de las cuales el 97% correspondió a CO2 y el 3% a CO, CH4, NO2 y NOx. (Tabla 2). Al no tener variación en emisiones entre pino-oyamel y pino-encino se generaron ecuaciones de estimación aplicables para ambas comunidades arbóreas, donde las variables predictoras fueron significativas (p < 0.05) sin multicolinealidad con valor de inflación de la variancia (VIF) máximo de 1.71. Los predictores significativos de las ecuaciones fueron el porcentaje de consumo, la carga de combustible quemada y la altura de flama (Tabla 3), las cuales indicaron buena tendencia en el ajuste observados y predichos (Figura 1).
Tabla 2 Emisiones obtenidas de las quemas de acículas y por CONSUME en las tres comunidades arbóreas.
| Oyamel | Pino-oyamel | Pino-encino | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gases | Media ± sd | Rango | Media ± sd | Rango | Media ± sd | Rango |
| Quema de acículas (gr kg-1) | ||||||
| CO2 | 44.85 ± 109.57 | 0 - 328.46 | 624.81 ± 341.52 | 130.00 - 1 445.09 | 421.76 ± 295.93 | 2.69 - 944.24 |
| CO | 1.55 ± 3.79 | 0 - 11.37 | 21.62 ± 11.82 | 4.50 - 50.00 | 14.59 ± 10.24 | 0.09 - 32.67 |
| CH4 | 0.04 ± 0.10 | 0 - 0.29 | 0.55 ± 0.30 | 0.11 - 1.26 | 0.37 ± 0.26 | 0.01 - 0.82 |
| NOX | 0.000 4 ± 0.001 1 | 0 - 0.003 2 | 0.006 2 ± 0.003 4 | 0.001 3 - 0.014 3 | 0.004 2 + 0.003 | 0.000 03 - 0.009 |
| NO2 | 0.000 1 ± 0.000 1 | 0 - 0.000 3 | 0.000 6 ± 0.000 3 | 0.000 12 - 0.001 | 0.000 4 ± 0.000 3 | 0 - 0.000 8 |
| CONSUME (kg ha-1) | ||||||
| CO2 | 93 626 ± 41 259 | 29 921 - 231 781 | 70 802 ± 29 801 | 19 299 - 155 564 | 72 082 ± 33 185 | 23 205 - 190 313 |
| CO | 5 069 ± 2 484 | 1 579 - 14 852 | 3 868 ± 1 726 | 1 052 - 8 938 | 2 386 ± 1 098 | 768 - 6 299 |
| CH4 | 230.28 ± 119.71 | 69.39 - 725.90 | 176.47 ± 81.78 | 47.85 - 417.54 | 101.46 ± 46.71 | 32.66 - 267.88 |
| NO | 104.86 ± 49.84 | 33.27 - 294.55 | 79.82 ± 34.98 | 21.73 - 182.07 | 71.24 ± 32.80 | 22.93 + 188.90 |
| NOx | 80.94 ± 34.70 | 24.87 - 188.37 | 61.30 ± 25.38 | 16.65 - 131.80 | 110.10 ± 50.69 | 35.44 - 290.68 |
| NO2 | 76.36 ± 32.82 | 23.57 - 179.02 | 57.60 ± 23.98 | 15.70 - 124.64 | 66.06 ± 30.41 | 21.26 - 174.42 |
| SO2 | 79.95 ± 36.80 | 25.79 - 213.96 | 60.70 ± 26.13 | 16.53 - 136.43 | 21.16 ± 9.74 | 6.82 - 55.85 |
| NH3 | 55.10 ± 28.20 | 16.76 - 170.49 | 42.18 ± 19.35 | 11.47 - 99.20 | 25.91 ± 11.93 | 8.34 - 68.39 |
| NMOC | 1 531 ± 679 | 493 - 3 838 | 1 158 ± 489 | 316 - 2 554 | 1 165 ± 536 | 375 - 3 075 |
| PM10 | 915.11 ± 432.86 | 291.07 - 2 553.0 | 696.32 ± 304.33 | 189.57 - 1 584.96 | 327.62 ± 150.83 | 105.47 - 865.01 |
| PM2.5 | 823.68 ± 389.61 | 261.99 - 2 297.9 | 626.75 ± 273.93 | 170.63 - 1 426.61 | 294.89 ± 135.76 | 94.94 - 778.56 |
Tabla 3 Ecuaciones para estimar emisión por quemas de acículas para pino-oyamel y pino-encino.
| No. | Ecuación | R | R2 | p |
|---|---|---|---|---|
| 1 | CH4 = -0.462 + 0.009 (PorCons) + 0.726 (wPre) + 0.573 (HF) | 0.74 | 0.71 | <0.001 |
| 2 | CO = -18.328 + 0.367 (PorCons) + 28.78 (wPre) + 22.724 (HF) | 0.74 | 0.72 | <0.001 |
| 3 | CO2 = -529.672 + 10.602 (PorCons) + 831.728 (wPre) + 656.725 (HF) | 0.74 | 0.72 | <0.001 |
| 4 | NO2 = -0.00049 + 0.00001 (PorCons) + 0.00077 (wPre) + 0.000610 (HF) | 0.74 | 0.72 | <0.001 |
| 5 | NOx = -0.00522 + 0.00010 (PorCons) + 0.0082 (wPre) + 0.00647 (HF) | 0.74 | 0.72 | <0.001 |
wPre: Carga de combustible quemada (kg m2), HF: Altura de la flama (m), PorCons: Proporción de combustible quemado (kg m2).
Con el programa CONSUME se obtuvo variación de consumo de combustibles en oyamel, mientras que entre pino-oyamel y pino-encino fueron similares (Tabla 4). Además, el consumo fue mayor en escenario de baja y muy baja humedad.
Tabla 4 Consumo de combustibles (t ha-1) por quema de acículas y predichas por CONSUME en tres comunidades arbóreas.
| Cama de combustible | Escenario de humedad | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (p < 0.001, F2, 324 = 18.924) | (p < 0.001, F3, 324 = 27.427) | ||||||
| Oyamel | Pino-oyamel | Pino-encino | Alta | Moderada | Baja | Muy baja | |
| Media ± sd | 56.75 ± 25.17 | 42.94 ± 18.13 | 43.18 ± 19.88 | 33.16 ± 14.45 | 45.34 ± 18.85 | 54.14 ± 22.30 | 57.84 ± 23.60 |
| Rango | 18.3 - 142.3 | 11.7 - 94.7 | 13.9 - 114.0 | 11.7 - 104.5 | 14.4 - 123.5 | 16.4 - 136.8 | 17.6 - 142.3 |
| Grupo | a | b | b | c | b | a | a |
El total de emisión fue mayor en oyamel, seguida por pino-oyamel y pino-encino con 77 628.66, 76 652.11 y 102 591.98 kg ha-1, respectivamente (Tabla 2). La mayor emisión predicha corresponde al dosel. Del total de emisiones el 94% corresponden al CO2 y el resto a CO, CH4, NH3, NO, NO2, NOx, SO2, PM10, PM2.5 y NMOC. En cuando a los escenarios de humedad, hubo una variación del 43% de emisión de gases entre el escenario de alta humedad a la humedad muy baja (Tabla 5).
Tabla 5 Valores de emisiones predichas por CONSUME en los escenarios de humedad para la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca. IC95%= Intervalo de confianza de 95%.
| Alta | Moderada | Baja | Muy Baja | |
|---|---|---|---|---|
| CH4 (p < 0.001, F3, 324 = 26.280) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 121.16 ± 78.57a | 161.68 ± 93.66b | 190.63 ± 105.27ab | 204.14 ± 110.46a |
| CI95% | 104.11 - 138.21 | 141.36 - 182.01 | 167.79 - 213.48 | 180.16 - 228.11 |
| CO (p < 0.001, F3, 324 = 28.205) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 2 674 ± 1 586c | 3 599 ± 1 939b | 4 262 ± 2 213ab | 4 561 ± 2 329a |
| CI95% | 2 329 - 3 018 | 3 178 - 4 019 | 3 782 - 4 742 | 4 055 - 5 066 |
| CO2 (p < 0.001, F3, 324 = 32.351) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 54 826 ± 23 602c | 75 053 ± 30 945b | 89 675 ± 36 707a | 95 793 ± 38 871a |
| CI95% | 49 703 - 59 947 | 68 337 - 81 768 | 81 709 - 97.641 | 87 357 - 104 228 |
| NH3 (p < 0.001, F3, 324 = 26.771) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 29.29 ± 18.25c | 39.18 ± 21.86b | 46.26 ± 24.65ab | 49.52 ± 25.88a |
| CI95% | 25.33 - 33.25 | 34.44 - 43.93 | 40.91 - 51.61 | 43.91 - 55.14 |
| NMOC (p < 0.001, F3, 324 = 32.058) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 894 ± 390c | 1 223 ± 508b | 1 461 ± 601a | 1 560 ± 637a |
| CI95% | 809 - 978 | 1 112 - 1 333 | 1 329 - 1 591 | 1 422 - 1 698 |
| NO (p < 0.001, F3, 324 = 29.290 | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 60.08 ± 29.87c | 81.31 ± 37.03b | 96.57 ± 42.69a | 103.28 ± 44.93a |
| CI95% | 53.6 - 66.56 | 73.27 - 89.34 | 87.31 - 105.84 | 93.52 - 113.03 |
| NO2 (p < 0.001, F3, 324 = 33.559) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 46.15 ± 18.81c | 63.45 ± 25.28b | 75.97 ± 30.33a | 81.12 ± 32.21a |
| CI95% | 42.07 - 50.23 | 57.96 - 68.93 | 69.39 - 82.55 | 74.13 - 88.11 |
| NOx (p < 0.001, F3, 324 = 33.716) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 58.18 ± 27.14c | 79.95 ± 37.11b | 95.73 ± 44.70a | 102.23 ± 47.66a |
| CI95% | 52.29 - 64.07 | 71.90 - 88.01 | 86.03 - 105.43 | 91.89 - 112.57 |
| SO2 (p < 0.001, F3, 324 = 30.497) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 37.85 ± 25.51c | 51.39 ± 32.74b | 61.14 ± 38.22a | 65.36 ± 40.49a |
| CI95% | 32.31 - 43.38 | 44.29 - 58.5 | 52.85 - 69.44 | 56.57 - 74.14 |
| PM10 (p < 0.001, F3, 324 = 29.463) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 455.63 ± 286.98c | 616.11 ± 360.26b | 731.45 ± 416.41ab | 782.21 ± 439.88a |
| CI95% | 393.35 - 517.91 | 537.93 - 694.29 | 641.08 - 821.81 | 686.75 - 877.67 |
| PM2.5 (p < 0.001, F3, 324 = 29.463) | ||||
| Media ± sd (kg ha-1) | 410.11 ± 258.31c | 554.56 ± 324.27b | 658.37 ± 374.80ab | 704.06 ± 395.93a |
| CI95% | 354.05 - 466.16 | 484.19 - 624.93 | 577.03 - 39.71 | 618.14 - 798.98 |
a,b,c = Grupos de variaciones significativas (Tukey p ≤ 0.05).
Discusión
La altura de la flama de las quemas se correlacionó de forma positiva y significativa con las emisiones, las cuales tuvieron relación positiva con el consumo de combustibles, y con la carga de combustible. La mayor carga de combustibles en la comunidad arbórea de oyamel influyó en mayor consumo de combustibles, lo que indica que el consumo y la emisión están en función de la carga de combustible, pero también de la altura de la flama. Comparativamente, las quemas realizadas emitieron poca emisión respecto a los bosques templados durante un incendio forestal emiten en promedio 1 637, 89, 3.92, 0.16, 2.51 g kg-1 de CO2, CO, CH4, NO2, NOx, respectivamente (Akagi et al. 2011). Para zonas montañosas de la Ciudad de México, Yokelson et al. (2007, 2011) encontraron emisiones de 1 662 y 1 603, 82.9 y 102.6, 4.96 y 5.70, 5.03 y 3.19, 7.44 y 3.66 g kg-1, respectivamente, para cada gas mencionado anteriormente. Para quemas prescritas de bosque de pino con sotobosque la emisión encontrada por Yokelson et al. (2013) fue de 1 668, 72.2, 3.01, 2.55, 2.68, g kg-1 para CO2, CO, CH4, NO2, NOx, respectivamente, y de manera similar Akagi et al. (2014) encontró emisiones de 1 646.9, 100.6, y 2.68 g kg-1 para CO2, CO, y CH4, respectivamente. Por otra parte, para la capa de hojarasca y el suelo orgánico la emisión encontrada por Urbasnki (2014) fue de 1 305, 271, 7.47, 0.67 g kg-1 en CO2, CO, CH4, NOx, respectivamente.
La variación de gases emitidos indica que los tipos de vegetación, las comunidades arbóreas y los estratos presentes en el sotobosque influyen en la cantidad de GEI emitidos a la atmosfera durante un incendio. La baja emisión de N2O y NOx se debe a que la capa orgánica del suelo emite menor cantidad de gases en comparación con la vegetación del sotobosque y el dosel en quemas prescritas o incendios forestales de acuerdo con los resultados de Yokelson et al. (2013), Urbanski (2014) y Paton-Walsh et al. (2014).
Las emisiones obtenidas por las quemas son bajas por kilogramo quemado. Por lo que, al no encontrar variación de emisión entre dominancias arbóreas por la quema de hojarascas, se puede considerar que estas al estar integrada de acículas de pino en ambas comunidades arbóreas pudo influir en el consumo y emisión similar. Por lo que CONSUME al considerar los estratos del sotobosque, indica que la emisión puede variar de acuerdo con los estratos considerados, la carga de combustible disponible a consumirse y la humedad de los combustibles.
Durante un incendio forestal la emisión es mayormente de CO2 debido a la pérdida significativamente del almacenamiento de carbono por el consumo, principalmente de las plántulas, arbustos, material leñoso caído y capa orgánica (Miesel et al. 2018). Por ejemplo, Rodríguez-Trejo et al. (2020) encontraron variación de consumo y emisión de CO2 en quemas prescritas realizadas en pastizal y sábana en Chiapas; con diferentes emisiones por estrato de combustible y comportamiento del fuego de acuerdo con la pendiente y viento. Las quemas de hojarasca indicaron que estas emiten menos del 3% de las emisiones, en comparación al dosel que emite más del 70% seguida por el MLC y arbustos.
Además, es importante conocer la dirección del penacho de humo generado de un incendio forestal y evaluar la concentración de las emisiones respecto a la distancia del incendio. Debido a que la emisión puede variar de acuerdo a la distancia entre un incendio forestal con una población urbana, como encontró Yokelson et al. (2011) para NOx y NH3 que fueron mayores en incendios forestales más cercanos a las zonas urbanas. Además de las emisiones de gases, es importante conocer la emisión de partículas (PM) de 10 y 2.5 micras ya que influyen en problemas respiratorios y cardiovasculares fuertes a muy fuertes como se ha encontrado en incendios de Norte América y Europa (Rappold et al. 2017, Cascio 2018).
La mayor emisión de CO2 se debe también a que el consumo es mayor en la fase de flama, en la cual se libera mayor cantidad de CO2 (Akagi et al. 2011, Paton-Walsh et al. 2014). Para el caso de la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca las áreas dominadas por Abies religiosa y Pinus sp. es mayor el carbono aéreo que en áreas con Quercus sp. (Ramírez et al. 2019). Estas áreas coinciden con ser las que mayor consumo y emisión tendrían en caso de un incendio de acuerdo con lo obtenido por CONSUME por la carga de combustibles disponible.
En áreas de mayor acumulación de combustibles como las áreas protegidas, un incendio forestal puede reducir significativamente la carga, tal como encontró Ruíz-Corzo et al. (2022) en bosques de Pinus oocarpa de Chiapas, donde un incendio forestal disminuyó la capa de hojarasca y mantillo a más del 50%, y en menor cantidad en el material leñoso de 100 y 1 000 horas. Por lo que un incendio forestal podría afectar en una alta mortalidad, daños en el follaje del dosel por el calor radiactivo y convección generando dosel carbonizado. Teniendo en cuenta que la carga de combustibles varía de acuerdo a los combustibles del sotobosque y que estos influyen en la emisión de gases, se requiere conocer la carga por estrato, la humedad de combustible e incluso la topografía como mencionan Kasischke y Hoy (2012) y Fernandes y Loureiro (2013).
Las ecuaciones de predicción de emisión de la capa de hojarasca obtenidos consideran la carga de combustible antes de la quema, el porcentaje de consumo y la altura de la flama. Esta última es una variable que puede definir la intensidad de calor liberado en la línea de fuego y tiene alta correlación con el consumo (r= 0.77, p< 0.001), por lo que su integración en la ecuación aumenta la adopción del uso del modelo. La generación de las ecuaciones indicó la importancia de conocer con precisión el consumo de combustible para estimar las emisiones. Por lo que, para mayor precisión de predicción de emisiones es indispensable realizar quemas en campo donde se pueda evaluar la relación del tiempo atmosférico, la topografía con el consumo de combustibles. Pero, es complicado realizar pruebas en áreas protegidas por el limitado manejo de combustible y uso del fuego, lo cual aumenta la carga de combustibles e incrementa el potencial del fuego (Bentley y Penman 2017). Por lo que, realizar quemas con muestras de los combustibles del sotobosque permite obtener las emisiones y generar ecuaciones de predicción de estas.
La variación de consumo y emisión varían de acuerdo a la región y clima, por lo que es necesario tener ecuaciones regionales de predicción (Prichard et al. 2017). Las ecuaciones al ser empíricas deben considerarse conservadoras al no integrar otros factores y estratos del sotobosque, y ser aplicables en condiciones similares a la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca o que estén en el rango de los datos de este trabajo. Por lo que los resultados son un indicador de grandes emisiones en caso de un incendio forestal de gran magnitud en la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca. Para reducir las emisiones se debe considerar tratamiento de manejo de combustibles forestales de acuerdo con la dominancia arbórea, esto para disminuir el potencial del fuego y las emisiones en caso de un incendio forestal.
Conclusiones
Los resultados de las quemas mostraron que las emisiones de la capa de hojarasca entre pino-oyamel y pino-encino son similares. Al considerar todos los combustibles del sotobosque, se predijo que el consumo y las emisiones aumentaron en relación con la carga de combustible disponible en las comunidades arbóreas y la humedad de los combustibles. La comunidad arbórea de oyamel presentó el mayor consumo y emisión, seguida por pino-oyamel y pino-encino. Con las emisiones obtenidas, es necesario implementar estrategias de manejo y tratamiento de reducción de combustibles específicas para cada comunidad arbórea, debido a que hay evidencias de que estas pueden corresponder a diferentes capas de combustible. Se recomienda reducir la carga de combustibles en áreas de oyamel, seguidas de áreas con pino, lo cual permitirá disminuir el potencial del fuego y el avance vertical del fuego hacia la copa de los árboles en caso de un incendio forestal.
