Introducción
Actualmente existe una preocupación mundial por el calentamiento global y uno de los principales retos ambientales es la mitigación del cambio climático (Acosta-Mireles et al, 2002; Salinas y Hernández, 2008). El calentamiento global ha sido resultado del aumento del efecto invernadero, principalmente el bióxido de carbono (CO2) el cual se incrementa considerablemente por las actividades humanas (Acosta et al, 2001); para ello, las Naciones Unidas han introducido el mecanismo REDD+para reducir las emisiones de contaminantes (Manuri et al., 2014).
A pesar de que los árboles en términos de fotosíntesis neta tienen una productividad menor que muchas plantas anuales, son considerados como sumidero de carbono a nivel global por la magnitud y longevidad de sus individuos y extensión que ocupan los ecosistemas forestales (Dixon et al., 1994). Los bosques a nivel global, fijan y almacenan grandes cantidades de carbono durante su vida y pueden llegar a controlar hasta 90% del flujo anual de carbono entre la atmósfera y la superficie terrestre (Apps et al., 1993; Ordoñez et al., 2011). Los árboles en particular, almacenan grandes cantidades de carbono durante toda su vida, aun cuando también pudieran representa una fuente neta de emisión de CO2 (Dixon et al, 1994; Masera, 2002).
IEE (2006) y SEMARNAT (2001) reportan que el uso de suelo, el cambio en el uso de suelo y la silvicultura (USCUSS) en México, durante el período 1993 a 2002 presentaron 14% (89, 854 Gg CO2 equivalente) de la emisión de CO2, por lo tanto su rol como sumidero de carbono requiere de mayor investigación. La estimación de biomasa en los bosques es un tema relevante en relación con el problema del calentamiento global del planeta. En años recientes se han incrementado el interés por estudiar el papel de los bosques en los ciclos biogeoquímicos, especialmente del carbono, y su relación con los gases de efecto invernadero. Se parte del principio de que aproximadamente 50% de la biomasa estimada es carbono y por lo tanto, puede ser adicionada a la atmósfera como dióxido de carbono (CO2) cuando se corta y se quema (Morrissey y Justus, 1998).
La estimación de reservas de carbono en un ecosistema se puede determinar con la cantidad de biomasa arbórea aérea y subterránea, del suelo, mantillo, capa de fermentación, hierbas y arbustos. Existen métodos directos e indirectos para estimar la biomasa aérea de un bosque. El método directo consiste en cortar el árbol y pesar la biomasa directamente. Otra forma es calcular la biomasa aérea de manera indirecta a través de ecuaciones y modelos matemáticos, obtenidos por análisis de regresión entre las variables colectadas en campo y en inventarios forestales (Brown, 1997).
Debido al alto costo y tiempo, se han empleado métodos simples, como es el caso de la aplicación de factores de expansión de biomasa (FEB), los cuales consisten en transformar el volumen fustal por árbol o por unidad de superficie en densidad de C por árbol o por la misma unidad de superficie por cada tipo de vegetación. Estos facilitan los cálculos de la densidad de C a partir de las existencias reales en un bosque. El objetivo de este estudio fue determinar modelos alométricos de volumen maderable, biomasa y FEB variables para los compartimentos aéreos de Pinus ayacahuite var. veitchii Shaw de rodales naturales bajo manejo en Ixtlán, Oaxaca.
Materiales y métodos
Área de estudio
El área de estudio se ubica en la parte noroeste del estado de Oaxaca, en la región Sierra Norte. Pinus ayacahuite se encuentra entre 96° 27' 31.278" latitud norte y 17° 24' 01.286" longitud oeste en la comunidad de Ixtlán de Juárez, Oaxaca. Su distribución comprende 1 137 ha en altitudes de 2 680 a 2 960 m y está asociado con P.patula Schl. et Cham, P. pseudostrobus Lindl y Quercus sp.
En 2013 se establecieron 12 sitios circulares de (400 m2) de manera aleatoria y dirigida a rodales con densidad de arbolado y métodos de aprovechamiento forestal diferentes en todo el área de estudio. En las unidades muestrales se realizó el inventario del arbolado para obtener la estructura diamétrica y de altura, lo cual sirvió para distribuir la muestra de árboles a derribar de manera proporcional a la frecuencia relativa.
Muestreo de biomasa
La obtención de biomasa de cada compartimento aéreo se efectuó siguiendo la metodología propuesta por Rodríguez-Ortiz et al. (2012). La muestra destructiva fue de 30 árboles, sin deformidades, representativos de la categorías de diámetro y altura; en cada árbol se midieron diversas variables de inventario (diámetro normal (DN), altura total (AT), longitud de fuste limpio (LFL), longitud de copa viva (LCV), diámetro de copa (DC) y diámetro de tocón (DT)). El diámetro fue obtenido con cinta diamétrica (modelo 283D/20F, Jackson, MS, USA), las longitudes con longímetro® y la altura con clinómetro electrónico (Haglóf EC II, Suecia). Los árboles fueron derribados, troceados y separados por componentes (ramas, follaje y madera con corteza), utilizando para ello motosierra (Husqvarna® de 50 cm).
Estimación de biomasa de ramas y hojas
Se tomaron nueve muestras por árbol (tres en cada sección de la copa), en las cuales se separaron hojas y ramas colocándolas en bolsas de papel debidamente identificadas con números progresivos de árbol y rama; se obtuvo peso verde (PV, en g) de ambos componentes con ayuda de una báscula modelo Dhaus CS con capacidad de 5 000 g.
Las muestras de hojas y ramas se secaron en una estufa modelo MemmertBeschichung/Loading-Moll 100 -800 a una temperatura promedio de 75 °C hasta obtener su peso constante. Con la báscula modelo DHAUS CS con capacidad de 5 000 g se registró peso seco (PS, en gr) constante correspondiente de cada muestra de hojas y ramas. En total se obtuvieron 3 0 muestras de cada componente. La estimación de biomasa de ramas y hojas a nivel rama y árbol se obtuvo mediante ajustes de modelos de regresión no lineal usando el procedimiento Nlin Method= Dud del paquete estadístico SAS (SAS Institute Inc., 2004).
Estimación de biomasa en madera con corteza
Después de separar ramas y hojas de los 30 árboles derribados, cada tallo se seccionó en trozas comerciales de 2.57 y 1.25 m de longitud dependiendo de la calidad de cada producto. Antes de medir cada troza comercial se obtuvieron tres rodajas de 10 cm promedio de espesor como muestra de cada árbol, las cuales fueron identificadas y pesadas al instante para obtener su peso verde (PV, g). En cada rodaja se midió con vernier marca Scala 222A® con aproximación de milímetro, espesor y diámetro en diferentes ejes (cm) para obtener volumen fresco (VV, cm3). Para obtener su peso seco constante (PS, g) se llevó a la estufa de secado a una temperatura promedio de 105 °C. Con estos datos se obtuvo la gravedad específica (GE= PS/VV, g cm-3), cuyo producto con el volumen de cada troza, generó la biomasa fustal de cada troza e individuo.
La estimación de biomasa del componente madera+corteza a nivel árbol se realizó mediante modelos de regresión no lineal, usando el mismo procedimiento y paquete estadístico, empleando variables de fácil medición en campo.
Obtención de tablas de volumen y factor de expansión de biomasa
Para la obtención de la tabla de volumen con y sin corteza, se ajustaron con regresión modelos que ayudaron a predecir los diferentes volúmenes de los árboles, en función de las variables de fácil medición en campo (diámetro normal, DN) y altura total, AT).
Los modelos fueron ajustados mediante técnicas de regresión lineal mediante el procedimiento GML del paquete estadístico SAS (SAS Institute Inc., 2004); evaluadas a través de sus valores estadísticos, coeficiente de determinación R2, suma de residuales, cuadrado medio del error (CME) y la dispersión de residuales. Los factores de expansión de biomasa se obtuvieron mediante el coeficiente de biomasa total aérea y volumen total árbol con corteza.
Resultados y discusión
Modelos de volumen con y sin corteza
El modelo del volumen con y sin corteza por árbol (VTcc y VTsc) para Pinus ayacahuite presentó un buen ajuste en sus parámetros de predicción, con un coeficiente de determinación (R2) de 0.99 en ambas variables, CME de 0.034 en VTcc y 0.035 en VTsc y coeficiente de variación de 13.7 y 15.9%, respectivamente. Ambos parámetros de la ecuación mostraron significancia de p≤ 0.0001. La relación existente entre ambos volúmenes y el diámetro de los árboles se puede describir mediante una función lineal cuadrática (Figura 1).
VTCC= 0.0004670490 (DN2)+0.0000088023 (DN2xAT)
VTSC= 0.000376587 (DN2)+0.0000092893 (DN2 x AT)
Donde: VTCCC SC= volumen total con corteza y sin corteza (m3), DN= diámetro normal (cm), AT= altura total (m).
Los coeficientes de ajuste y otros estadísticos de los modelos de volumen se mejoraron substancialmente al involucrar, además del DN, la AT generando ecuaciones altamente confiables (R2= 0.99).Al igual que P. ayacahuite, muchas especies del bosque mesófilo de montaña (Acosta et al., 2011), Pinus cooperi Blanco (Arroyo y Paredes, 2006) y P. chiapensis (Chávez-Pascual et al., 2013) han mostrado esta mejora en sus estimaciones.
Modelos para estimar biomasa por compartimento aéreo
El modelo de regresión que presentó un buen ajuste en sus diferentes parámetros de predicción de biomasa a nivel rama fue el modelo no lineal (1 y 2), con pseudo-R2= 0.81 en hojas y 0.74 en ramas mostrando significancia (p≤ 0.0001) en ambos modelos (Cuadro 1).
BT= biomasa total aérea (kg); BH= biomasa en hojas (kg); BR= biomasa en ramas (kg) y BF= biomasa en tallo con corteza (kg). DC= diámetro de copa (m); AT= altura total (m); DN= diámetro normal (cm), ß0,1,2= coeficientes de regresión.
La estimación de biomasa a nivel árbol de acuerdo a sus compartimentos, según los modelos de regresión presentó alto p-R2 (0.91) en hojas y ramas y de 0.97 para biomasa en fuste y total aérea (Cuadro 2).
BT= biomasa total aérea (kg); BH= biomasa en hojas (kg); BR= biomasa en ramas (kg) y BF= biomasa en tallo con corteza (kg). DC= diámetro de copa (m); AT= altura total (m); DN= diámetro normal (cm), ß0,1,2= coeficientes de regresión.
El modelo de biomasa total que mejor se ajustó a los datos fue el que consideró el diámetro normal y la altura del árbol como variables independientes para este estudio. Estos concuerdan con Figueroa-Navarro et al. (2009), quienes indican que al utilizar ambas variables de inventario se mejoran los estimadores estadísticos de las ecuaciones.
Distribución de biomasa por compartimentos y factores de expansión de biomasa (FEB)
La distribución promedio de biomasa aérea por compartimento en Pinus ayacahuite para tallo fue de 81%, para ramas 14% y para hojas 5%. Los resultados muestran que a mayor diámetro mayor acumulación de biomasa en cualquiera de los compartimentos considerados; sin embargo, los árboles pequeños tienden a asignar una mayor cantidad a los compartimentos de hojas y ramas.
La cantidad de biomasa total aérea que se estimó para Pinus ayacahuite está en un rango entre 26.95 y 147.57 t ha1, que generan en el área de estudio (1 137 ha) entre 30 644.49 y 167 788.36 tB. La mayor proporción de biomasa está en el tallo (72.81 t ha-1) y la menor en el follaje (3.3 t ha-1) (Cuadro 3).
El estudio demuestra que en el fuste se encuentra la mayor parte (81%) de la biomasa aérea del árbol, varió de acuerdo al tamaño del árbol. Díaz-Franco et al. (2007) reportan valores similares (82% de biomasa en fuste) y Figueroa-Navarro et al. (2009), encontraron n rango de 36 a 85% para Pinus patula Schl. et Cham. Algunos valores de biomasa reportados en otras especies como es el caso de Pinus pseudostrobus Lindl. (plantaciones comerciales), se encuentran en un rango de 65.7 a 82%, dependiendo de la localidad y la edad del rodal (Méndez- González et al, 2011).
Jiménez (2010) encontró un promedio de 65.31% de biomasa en fuste en P. hartwegii Lindl. y Pacheco (2011), reporta valores similares (63.25%). Sin embargo, esta distribución es baja en comparación con otros estudios, por ejemplo; Avendaño et al. (2007) encontraron que en Abies religiosa Kunt Schltdl. et Cham., el promedio de biomasa en fuste es de 81.27%, al igual que González (2008) determinó 87.6% de biomasa de fuste para árboles de 6 a 67.2 cm de diámetro normal en P. maximinoi H. E. Moore, estos valores reportados son similares a P. ayacahuite bajo estudio.
La biomasa en hojas para P. ayacahuite (especie de interés) representó 5% de la biomasa total aérea, con un comportamiento constante respecto al diámetro del árbol (alrededor de la categoría diamétrica de 15 en adelante). Este valor es diferente al que reporta Rodríguez-Ortiz et al. (2012) de 2.4% debido a que el estudio fue realizado en rodales jóvenes.
La biomasa foliar en árboles de edades menores reportan 18% en Pinus patula (Díaz-Franco et al., 2007). En el Salto, Durango; Pachec et al. (2007), encontraron 25% de biomasa foliar en una plantación de P. greggii Engelm de 6 años de edad. González (2008) reporta una distribución de biomasa en ramas de 8.49% para P. maximinoi y de 11.20% para P. oocarpa Shiede, estos valores son cercanos o iguales para P. ayacahuite (especie bajo estudio). Otros estudios encontraron resultados altos, ejemplo Jiménez (2010) determinó 23.79 % en P. hartwegii y Pacheco (2011) encontró 23.49% para P. patula.
Gayoso et al. (2002) mencionan que la distribución proporcional de la biomasa en los componentes arbóreos, está asociada a las características de los árboles según las especies, el estado de desarrollo y el grado de intervenciones silvícolas a que son expuestos los individuos.
La biomasa aérea de la especie de interés mostró un rango de 26.95 a 147.57 t ha-1. Resultados similares 29.4 a 122.1 y promedio (39.36 57t ha-1) se reportaron para P pseudostrobus Lindl. (Méndez-González et al, 2011). A su vez, Gutiérrez y Lopera (2001) estimaron 87.2 y 446 tB ha-1 en plantaciones comerciales de P. patula de 6 y 29 años, respectivamente. Al respecto Rodríguez-Laguna et al. (2007) encontraron una proporción de biomasa de 546.90 kg en árboles de diámetro normal de 5 a 42 cm para P. pseudostrobus.
Esta variación entre P. ayacahuite, P. patula yP. pseudostrobus, ocurre en virtud de que tales valores son de especies, edades, localización geográfica y metodologías diferentes a las empleadas para este estudio. Lo anterior, indica que en las plantaciones comerciales de rápido crecimiento el proceso de acumulación de biomasa, es más acelerado que en bosques naturales. El incremento de biomasa depende principalmente de las condiciones edafológicas y climáticas que incluyen en la tasa de rendimiento y dependiendo de la capacidad de respuesta que presentan los árboles, será su crecimiento y por lo tanto su biomasa en relación a la captura de carbono (Acosta et al, 2001).
Con el modelo resultante del factor de expansión de biomasa (FEB) es posible conocer la biomasa total aérea acumulada de un árbol, conociendo está en función de la altura y el diámetro normal. En este estudio el FEB presentó un valor de 470.9 kg m-3 para un diámetro normal promedio de 17.92 cm y una altura de 16.2 m.
Donde: FEB=factor de expansión de biomasa (kg m-3); AT= altura total (m); DN= diámetro normal (cm).
El factor de expansión de biomasa (obtenido en el inventario), proporcionó una estimación de biomasa total aérea del árbol de 470.9 kg por árbol promedio en un (diámetro 17.92 cm y altura total 16.2 m) en la especie de interés. Estos valores concuerdan con Chávez-Pascual et al. (2013) que determinaron 444.14 kg/árbol promedio con dimensiones de diámetro normal de 27.7 cm y altura total de 23.3 m en P. chiapensis (Martínez) Andresen. Por otro lado, Silva-Arredondo y Návar-Cháidez (2010) obtuvieron de 0.55 a 0.98 t por árbol en Pinus sp.
Conclusiones
El factor de expansión de biomasa para Pinus ayacahuite corresponde a 470.9 kg m-3 para un árbol con diámetro normal promedio de 17.92 cm y una altura de 16.2 m. Por lo consiguiente, los modelos obtenidos para predecir biomasa a nivel rama y árbol en esta especie pueden ser utilizados en los inventarios para la estimación de biomasa aérea en rodales naturales, conociendo diámetro normal (DN), altura total (AT) y diámetro de copa (DC).
Pinus ayacahuite presenta una partición de biomasa aérea de 81, 14 y 5% en tallo+corteza, ramas y hojas, de tal manera que en árboles maduros la concentración de biomasa es mucho mayor en el tallo, teniendo el mayor potencial para almacenar biomasa y, por ende, carbono en todos sus compartimentos.