SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.5 número23Sucesión vegetal en bordes de bosques de pinabete (Abies guatemalensis Rehder) del occidente de GuatemalaEcuaciones y tablas de volumen para dos especies de Pinus de la Sierra Purhépecha, Michoacán índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Revista mexicana de ciencias forestales

versión impresa ISSN 2007-1132

Rev. mex. de cienc. forestales vol.5 no.23 México may./jun. 2014

 

Artículos

 

Crecimiento maderable y biomasa aérea en plantaciones jóvenes de Pinus patula Schiede ex Schltdl. Et Cham. En Zacualpan, Veracruz

 

Wood growth and aerial biomass in young plantations of Pinus patula Schiede ex Schltdl. et Cham. In Zacualpan, Veracruz

 

Domingo Romo Guzmán1, Hermilio Navarro Garza1, Héctor Manuel De los Santos Posadas1, Oliverio Hernández Romero1 y Javier López Upton1

 

1 Colegio de Postgraduados. Correo-e: dromo@colpos.mx

 

Fecha de recepción: 7 de julio de 2010;
Fecha de aceptación: 19 de febrero de 2014

 

RESUMEN

La superficie de bosques nativos a escala mundial disminuye en proporciones alarmantes, pues cada año se deforestan 13 millones de ha, y para México, en particular, se ha calculado una tasa de deforestación anual de 0.25 % para bosques templados y de 0.76 % para selvas. La creciente demanda de productos maderables en el país ha impulsado el establecimiento de plantaciones comerciales forestales. El objetivo del presente trabajo fue analizar un sistema de crecimiento maderable, con variables dasométricas y de edad a partir de los datos tomados en una crono-secuencia en plantaciones de Pinus patula establecidas del 2000 al 2007 en áreas agropecuarias reconvertidas. Se presenta un modelo de índice de sitio con base en una familia de curvas polimórficas generadas con el modelo de Chapman-Richards. En la condición promedio se pueden lograr rendimientos de 15 m3 ha-1año-1 durante los primeros 10 años de crecimiento, mientras que en las mejores condiciones es factible alcanzar hasta 30 m3 ha-1 año-1. La captura de carbono fue estimada en 31.3, 41.2, 51.0 y 60.2 Mg ha-1, respectivamente, para los años 9, 11, 13 y 15. A partir de los resultados de ocho años, y las proyecciones, se infiere que la zona tiene un alto potencial productivo tanto de madera como de captura de CO2.

Palabras clave: Altura dominante, biomasa forestal, carbono, carbono, productividad, productores organizados, servicios ambientales.

 

ABSTRACT

The area of native forests around the world is being reduced at alarming rates, since every year 13 million ha are deforested and particularly in Mexico, an 0.25 % annual deforestation rate for temperate forests and of 0.76 % for tropical forests has been determined. The growing demand of timber products in this country has encouraged the establishment of commercial forest plantations. The aim of this paper was to analyze a wood growth system with mensuration and age variables from the data taken in a chronosequence in Pinus patula plantations established from 2000 to 2007 in recovered agriculture and livestock formerly used areas. A site index model is here presented based upon a polymorphic curve family generated by the Chapman-Richards model. In the average condition can be reached 15 m3 ha-1year-1 yields during the first 10 years, while under the best conditions it is feasible to get as much as 30 m3 ha-1 year-1. Carbon sequestration was estimated as 31.3, 41.2, 51.0 and 60.2 Mg ha-1, respectively, for the 9, 11, 13 and 15 years. From the results of eight years and the projections it is inferred that the zone has a high productive potential both of wood and of carbon sequestration.

Key words: Dominant height, forest biomass, carbon, yield, organized producers, environmental services.

 

INTRODUCCIÓN

La superficie de bosques nativos a escala mundial disminuye en proporciones alarmantes. Anualmente, se deforestan 13 millones de ha, de las cuales 4.3 millones corresponden a Sudamérica, lo que la convierte en la región con mayores pérdidas (FAO, 2005). Mas et al. (2002) consignan una tasa de deforestación anual de 0.25 % para bosques templados y de 0.76 % para selvas en México, como consecuencia de múltiples factores entre los que destacan la expansión de la frontera agrícola y ganadera, y en menor grado la tala ilegal. A lo anterior se suma una demanda creciente de productos maderables a nivel internacional, lo que aumenta la presión sobre los bosques naturales (Furones y Leal, 2006). Se estima que 500 millones de personas, aproximadamente, viven en los bosques y 25 % de la población mundial depende de los mismos para su supervivencia (World Bank, 2005). Ante este problema, las plantaciones forestales adquieren relevancia como sistemas productivos que manejados de manera intensiva y con turnos cortos hacen posible obtener una mayor cantidad de madera de calidad homogénea por unidad de superficie. Por ello representan una alternativa de reconversión productiva, una vez que los usos tradicionales de la tierra, ganadería y agricultura han dejado de ser rentables en el corto plazo.

En 1997 el gobierno federal mexicano creó el Programa Nacional para el Desarrollo de Plantaciones Forestales (Prodeplan), cuya finalidad principal fue apoyar el establecimiento de 875 000 ha de plantaciones forestales comerciales en un periodo de 25 años, con el fin de reducir las importaciones, mediante la creación de opciones de desarrollo sustentable y diversificación productiva. Entre sus estrategias operativas se contemplaba la reconversión al uso forestal de terrenos que alguna vez fueron desmontados con fines agropecuarios, y que se pudieran utilizar para el establecimiento de plantaciones forestales (Conafor, 2005).

La creación y consolidación de la Asociación de Agroproductores Forestales de Zacualpan, Veracruz, se sustentó en plantaciones con Pinus patula Schiede ex Schltdl. et Cham. var. patula y en el impulso que la Comisión Nacional Forestal (Conafor) les dio, así como a la reforestación. La asociación cuenta con un total de 250 integrantes entre fundadores y adherentes, quienes durante el periodo 2000-2007 plantaron 1 443 ha, que representa 4.5 % del total plantado en la entidad; además, cultivaron plantas en los viveros, desarrollaron sistemas de plantación, hicieron podas y controlaron la vegetación competidora. A la fecha, esta agrupación continúa promoviendo nuevas plantaciones, aunque no realizan evaluaciones del rendimiento maderable que sirvan de base para definir un esquema de planeación de la superficie por plantar, así como para estimar la viabilidad financiera de los proyectos en el largo plazo.

El objetivo de la presente investigación fue describir las características del sitio y estimar el crecimiento de los árboles en etapas tempranas, la producción maderable, el almacenamiento de biomasa y carbono en pie en plantaciones de Pinus patula.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

Área de estudio

El municipio Zacualpan, Veracruz, se localiza en la Sierra Madre Oriental, dentro del sistema montañoso de la sierra de Huayacocotla; forma parte de la región de la Huasteca Baja, y está ubicado en la zona oeste del estado. El territorio municipal presenta una variación altitudinal que va desde los 500 m en su parte noroeste, hasta los 2 650 m en la zona suroeste. Su cabecera municipal se localiza a 20° 24' N y 98° 21' O, a una altitud de 1 670 m; limita al norte con los municipios Texcatepec y Huayacocotla; al sur con el estado de Hidalgo; al este con Tlachichilco y al oeste con otra porción del municipio Huayacocotla. Su división político-administrativa es básicamente en congregaciones, que constituyen una comunidad que administra un conjunto de rancherías (Figura 1).

 

Muestreo sobre el sistema territorial de plantaciones forestales

En el año 2000 el grupo inicial de nueve agroproductores plantaron 48.5 ha, con una densidad de 2 500 árboles ha-1. De 2001 a 2007 ambas cifras se incrementaron (Cuadro 1).

Se establecieron 72 sitios de muestreo, cada uno de 100 m2 (intensidad de muestreo de 0.05 %), en donde se realizaron mediciones de marzo a septiembre del 2008 de las variables: diámetro normal medido con una cinta diamétrica de 5 m Perfoparts y un vernier Multitoyo para los árboles con diámetro < 5 cm; la altura total, con estadal acotado y pistola Haga, en función del tamaño de los mismos así como la edad a partir de los años transcurridos desde su plantación. También se registraron datos del sistema de producción, de las condiciones de uso precedente, tecnología de la plantación, y técnicas de manejo: distancia entre árboles e hileras, limpia, poda y aclareo.

Los datos en crono-secuencias para predecir el crecimiento de especies forestales se han usado en México para plantaciones de eucalipto (Gómez et al., 2009) con excelentes resultados de ajuste y proyección. En los inventarios forestales su uso en un bosque natural coetáneo permite definir los estratos con mayor precisión, tanto los volúmenes en pie como la biomasa y el carbono aéreo (Aguirre et al., 2009; Cruz-Martínez, 2007; Cruz-Leyva, 2008).

Una de las variables relevantes para estimar la productividad de las plantaciones forestales es la altura dominante de los árboles. Se utilizaron los estadísticos de orden por sitio, para lo cual se seleccionaron como árboles dominantes los más altos, o iguales al percentil 85 en altura. Los individuos se cubicaron con el sistema desarrollado por Carrillo et al. (2004) para el volumen con corteza; para la estimación de biomasa se usaron las ecuaciones generadas por Figueroa et al. (2010).

Estructura general del modelo de crecimiento y ajuste estadístico

Los datos se procesaron con el programa SAS, versión 9.1 (SAS, 2000), para obtener los totales por sitio, así como los ajustes de los modelos de crecimiento por componente de rodal; se consideraron tres: 1) altura dominante para estimar calidad del sitio; 2) área basal para determinar cambios en densidad; y 3) volumen total con corteza y biomasa aérea por hectárea. Se calcularon los incrementos anuales medios en altura y área basal, además de los volúmenes de madera; asimismo se proyectaron el crecimiento y la acumulación de biomasa aérea y de carbono.

Seleccionadas las estructuras matemáticas que representan cada componente, se ajustaron las ecuaciones como un sistema de fórmulas aparentemente no correlacionadas, a fin de compensar por variaciones contemporáneas entre las variables medidas y optimizar el uso de los datos (Gómez et al., 2009; Galán et al., 2008).

Modelo de crecimiento en altura dominante

El modelo de crecimiento en la variable altura se ajustó mediante una estructura de valor medio esperado de forma polimórfica, en la que es posible limitar la asíntota del modelo (Diéguez et al., 2006). Bajo el ajuste de mínimos cuadrados, este representa tanto la curva guía como la ecuación de índice de sitio y de proyección de altura. Los datos sugieren que tiene ventajas en las estimaciones de índice de sitio a edades tempranas. El modelo es de la siguiente forma:

Donde:

A = Altura dominante promedio del rodal (m) tomada de al menos cinco árboles dominantes por sitio

E = Edad en años

β0 = Asíntota superior del modelo, limitado a 50 m

Y0 y β1 = Parámetros a estimar mediante regresión no lineal

25 = Edad de referencia (años)

 

Modelo del crecimiento del área basal

Para determinar el crecimiento del área basal en m2 ha-1 (ABHA), se utilizó el modelo:

Donde:

A α1= Variable altura dominante

A α2 = Edad

El modelo no es naturalmente asintótico, ya que está ligado a otro que le confiere estas propiedades cuando se proyecta el crecimiento. La naturaleza asintótica se manifiesta cuando se le integran directamente las proyecciones del modelo de altura dominante:

Asi, el crecimiento del área basal depende del crecimiento de la altura dominante, y sigue también un patrón sigmoidal.

Modelo del volumen total y la biomasa por hectárea

Para estimar el crecimiento se optó por un modelo de volumen total ha-1, cuyas variables predictivas fueron el área basal y la altura dominante de modo que sea posible estimar rápidamente las existencias y proyectar el crecimiento mediante las variables de calidad de estación y densidad:

Donde:

VHA = Volumen de corteza en m3 ha-1

γ1 y γ2 = Parámetros por estimar

 

La biomasa ha-1 se calculó con un modelo de proporción directa sobre el volumen total con corteza:

Donde:

B = Biomasa total en Mg-1 ha-1

λ0 = Parámetro de proporcionalidad entre biomasa aérea total y volumen de fuste en pie por estimar

 

Pseudo-datos para acotar el sistema de crecimiento

Al construir el sistema de crecimiento de P. patula se determinó que es posible realizar ajustes aceptables de las variables; sin embargo, al proyectar el crecimiento en edades superiores a 10 años se sobreestima el resultado (800 m3 ha-1) en el año 11. Este resultado difiere de las observaciones en Huayacocotla, Ver. y Zacualtipan, Hgo. (Carrillo et al., 2004; Cruz, 2007). Nasser et al. (1991) registran rendimientos para volumen de fuste de 483 m3 ha-1 a los 22 años (IMA 21.9 m3 ha-1 año-1) en P. patula; en Sudáfrica, Gillespie (1992) cita rendimientos estimados entre 550 y 600 m3 ha-1 a los 25 años en plantaciones de P. patula.

Dicha situación es por el intervalo de los datos (de 1 a 8 años de edad), como con las condiciones de mortalidad son prácticamente nulas, lo que impide compensar el crecimiento en área basal a edades mayores de 10 años.

Para compensar los ajustes se utilizaron pseudo-datos o datos de acotamiento, que se obtuvieron utilizando las proyecciones propuestas por Santiago (2009) en Zacualtipán, quien se basó en 43 sitios de muestreo permanente de 400 m2 en una cronosecuencia de P. patula de 10 a 25 años y en los resultados de Nasser et al. (1991) y Gillespie (1992). De esta forma es posible situar cuatro puntos teóricos de referencia con árboles de 20 años de edad, con aproximaciones en los componentes de altura dominante, área basal y volumen con corteza. A esos sitios de referencia se les denomina "pseudo-datos". Este grupo se incluye en el ajuste a fin de acotar con mayor precisión las proyecciones de rendimiento. El ejercicio pretende reforzar el ajuste y no sustituir los datos observados.

 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Ajuste de los datos de las variables para el sistema de crecimiento

En el Cuadro 2 se presentan los resultados de ajuste del sistema de crecimiento propuesto con pseudo-datos, y sin ellos bajo el enfoque de regresión aparentemente no correlacionada. La proporción de biomasa total-volumen de fuste establecido por el parámetro λ0 es de 503 kg-1 m-3, menor al consignado por Cruz-Martínez (2007), cuya fracción es de 600 kg-1 m-3. Diferencia que se atribuye, en parte, a que los rodales en Zacualpan provienen de plantaciones y los resultados presentados por dicho autor se obtuvieron de rodales naturales, en donde el manejo de la densidad es más difícil, y gran parte de su biomasa se concentra en las ramas. En rodales con alta densidad no es raro, ya que la cantidad de biomasa (ramas y hojas) es mucho menor por efecto de la competencia. Otro factor relevante es la poda como práctica silvícola utilizada en la región, la cual disminuye la cantidad de biomasa en la copa y mejora el ahusamiento de los árboles.

En la Figura 2 se comparan las proyecciones obtenidas con pseudo-datos y sin ellos.

Si bien la adecuación no acotada produce un ajuste favorable para la variable volumen total, dentro del intervalo de los datos es poco probable que mantenga la tendencia cuasi-exponencial observada después del año 10.

Con base en la proyección específica por índice de sitio (Figura 3) y el rendimiento esperado (Cuadro 3, Figura 4) con pseudo-datos, se evidencia que la inclusión de estos permite obtener proyecciones que tienden a un crecimiento asintótico.

Si bien este ajuste puede considerarse "artificial" por la inclusión de los pseudo-datos, el valor estimado 158.3 t ha-1 de biomasa a los 20 años (Cuadro 4) es similar a lo registrado en rodales naturales puros de 21 años (de 166 Mg ha-1)-de P. patula en Zacualtipan, Hgo. (Figueroa, 2010).

De otra forma, y con los datos sin acotar, la productividad estimada a los 20 años hubiera sido superior a 3 000 Mg ha-1, la cual es una estimación falsa.

Si se usa la concentración promedio de carbono sugerida por Figueroa (2010) de 50.77 % por unidad de biomasa, es posible estimar la cantidad de carbono en pie (Cuadro 4). Resultados similares se han obtenido para rodales naturales de Pinus patula en Zacualtipan, Hgo. (Aguirre et al., 2009; Cruz-Leyva, 2008, Figueroa et al., 2010). Durante la construcción de modelos siempre es caso, los pseudo-datos tuvieron doble finalidad, por un lado, acotar el modelo, y por otro hacerlo útil como herramienta de manejo.

El sistema de crecimiento presentado es una versión preliminar de lo que deberá ser un modelo que incluya el efecto de las prácticas silvícolas aplicadas en la región: limpias, podas y aclareos. El sistema permite realizar inferencias sobre el potencial de la zona para el establecimiento de plantaciones de Pinus patula, si se considera que el incremento promedio para volumen total con corteza alcanza 15 m3 ha-1 año-1; mientras que para los mejores sitios el valor es de 30 m3 ha-1 año-1.

Los pseudo-datos se han utilizado en estudios relacionados con la construcción de modelos de índice de sitio (Cieszewski, 2003; Cieszewski et al., 2007) y es una forma alternativa para probar modelos teóricos y nuevas ecuaciones.

Para lograr estimaciones precisas a nivel local es necesario contar con un sistema de crecimiento, cuyos datos procedan de sitios de remediciones, los cuales son caros y de difícil mantenimiento. Sirva como ejemplo que, a partir de los datos de la crono-secuencia es posible obtener el inventario de las 1 443 ha. En este caso, bajo inventario estratificado por edad (Shiver y Borders, 1996) se estiman 38 169 m3 de madera en pie, con una precisión de 95 % de confiabilidad estadística. Dicha información se puede actualizar mediante un inventario con mayor intensidad, con remediaciones o con el uso de un sistema de crecimiento. Las dos últimas opciones son más económicas y rápidas, a pesar de que se requiere personal capacitado en el manejo de datos

La superficie de plantaciones de Pinus patula en Zacualpan aumenta anualmente; por lo tanto es urgente disponer de herramientas para su manejo que favorezcan la incorporación de prácticas silvícolas sencillas de evaluar y de fácil seguimiento para los técnicos.

Los resultados del ajuste del sistema de crecimiento con pseudo-datos contribuyen en forma empírica, apoyándose con parámetros de referencia para la definición del modelo de crecimiento más pertinente.

La proyección de la producción de biomasa a 25 años, con 188.3 t ha-1, es aproximada a la registrada en plantaciones vecinas (166.6 t ha-1) (Cuadro 4).

La estimación del almacenaje de carbono a 25 años fue de 95.6 t ha-1; esta información es útil para valorar la importancia ambiental de esta función, así mismo un elemento concreto para procurar financiamiento por servicios ambientales.

El uso de los pseudo-datos para la construcción del modelo tuvieron una doble finalidad, por un lado acotarlo, y por otro hacerlo útil. Los resultados de crecimiento son considerados aceptables y base para un buen potencial. El trabajo de investigación es pionero en la región para la generación de información de referencia para proyectos similares en marcha y futuros.

 

CONCLUSIONES

Los resultados obtenidos al ajustar la crono-secuencia sugieren que la región de Zacualpan tiene un alto potencial de producción de madera de pino a partir de plantaciones forestales comerciales (PFC). Si se toma en cuenta que entre los planes de la CIFZA está una superficie meta de 8 000 ha de PFC para 2020, esta superficie es capaz de producir de acuerdo con el presente estudio un total de 120 000 m3 de madera en rollo al año. La capacidad instalada actual de la industria regional absorbe entre 90 y 150 m3 al día.

Finalmente, se busca que las herramientas generadas sean utilizadas por tomadores de decisiones para establecer las mejores estrategias de política y empresariales en la región. De otra forma se corre el riesgo de que la inversión de recursos y tiempo quede subutilizada con las consecuentes pérdidas que ello implica.

 

AGRADECIMIENTOS

A la Asociación de Agroproductores Forestales de Zacualpan, S. P .R. de R. L. y de la Cadena Integradora Forestal de Zacualpan, S. A de R. L., quienes proporcionaron apoyos para la elaboración del trabajo de investigación. A los propietarios de las plantaciones por el apoyo brindado para realizar la presente investigación.

 

REFERENCIAS

Aguirre S., C. A., J. R. Valdez L., G. Ángeles P., H. M. De los Santos P., R. Haapanen y A. I. Aguirre S. 2009. Mapeo de carbono arbóreo aéreo en bosques manejados de Pinus patula en Hidalgo, México. Agrociencia 43: 209-220.         [ Links ]

Carrillo A., F., M. Acosta M., G. Tenorio G. y F. Becerra L. 2004. Tabla de volumen para Pinus patula Schl. et Cham. en el estado de Hidalgo. INIFAP, Campo Experimental Valle de México. Folleto Técnico No. 2. Texcoco, Edo. de Méx. México.16 p.         [ Links ]

Cieszewski, C. J. 2003. Developing a well-behaved dynamic site equation using a modified Hossfeld IV function Y3 = (axm)/(c + xm–1), a simplified Mixed-model and scant subalpine Fir data. For. Sci. 49 (4): 539-554.         [ Links ]

Cieszewski, C. J., M Strub and M. Zasada. 2007. New dynamic site equation that fits best the Schwappach data for Scotts pine (Pinus sylvestris L.) in Central Europe. For. Ecol. and Manage. 243 (1): 83-93.         [ Links ]

Comisión Nacional Forestal (Conafor). 2005. Plan Estratégico Forestal para México 2025. Guadalajara, Jal. México pp. 35-38.         [ Links ]

Cruz L., I. A. 2008. Modelado espacial de los recursos forestales en el ejido de Atopixco, estado de Hidalgo. Tesis de Maestría en Ciencias. Colegio de Postgraduados. Montecillo, Edo. de Méx. México. 116 p.         [ Links ]

Cruz M., Z. 2007. Sistema de ecuaciones para estimación y partición de biomasa aérea en Atopixco, Zacualtipan, Hidalgo, México. Tesis de Maestría en Ciencias. Universidad Autónoma Chapingo. Texcoco, Edo. de Méx. México. 39 p.         [ Links ]

Diéguez A., U., H. E. Burkhart and R. L. Amateis. 2006. Dynamic site model for loblolly pine (Pinus taeda L.) plantations in the United States. For. Sci. 52 (3): 262-272.         [ Links ]

Food and Agriculture Organization (FAO). 2005. Evaluación de los recursos forestales mundiales: 15 resultados clave. Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. Roma, Italia. 160 p.         [ Links ]

Figueroa N., C. M., A. Velázquez-Martínez, G. Ángeles-Pérez, y H. M. de los Santos-Posadas. 2010. Estimación de la biomasa en un bosque bajo manejo de Pinus patula Schl. et Cham. en Zacualtipán, Hidalgo. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 1 (1): 105-112.         [ Links ]

Furones F., L. y L. Leal R. 2006. Bosques y sociedad en países en desarrollo. Centro Tecnológico Forestal de Catalunya, Solsona. Cataluña, España. 150 p.         [ Links ]

Galán L., R., H. M. De los Santos P. y J. I. Valdez H. 2008. Crecimiento y rendimiento maderable de Cedrela odorata L. y Tabebuia donell-smithii Rose en Santiago Chacalapa, Pochutla, Oaxaca. Madera y Bosques 14(2): 65-82.         [ Links ]

Gillespie, A. J. R. 1992. Pinus patula Schiede and Deppe. Patula pine. Pinaceae. Pine family. USDA. SO-ITF-SM-54. Forest Service, Southern Forest Experiment Station, Institute of Tropical Forestry. New Orleans, LA. 5 p.         [ Links ]

Gómez T., J., H. M. De los Santos P., A. M. Fierros G. y J. R. Valdez L. 2009. Modelos de crecimiento en altura dominante para Eucalyptus grandis y E. urophylla en María Lombardo, Oaxaca, México. Fitotecnia Mexicana 31(2): 161-169.         [ Links ]

Mas, J. F., A. Velázquez, J. L. Palacio, G. Bocco, A. Peralta and J. Prado. 2002. Assessing forest resources in Mexico. Wall-to-wall land use/cover mapping. Photogramm. Eng. Rem. S. 68(10): 966-968.         [ Links ]

Nasser, S. M., S. A. O. Chamshama and S. Iddi. 1991. Survival, growth, yield and wood density of three Pinus patula provenances at Lushoto, Tanzania. J. Trop. For. Sci. 5 (3): 353-360.         [ Links ]

Santiago G., W. 2009. Sistema de crecimiento y rendimiento para Pinus patula de Zacualtipán, Hidalgo, México. Tesis de Maestría en Ciencias. Programa Forestal. Colegio de Postgraduados. Montecillos, Edo. de Méx. México. 98 p.         [ Links ]

Shiver, B. D and B. E. Borders. 1996. Sampling techniques for forest resource inventories. John Wiley & Sons. New York, NY. USA. 356 p.         [ Links ]

Statistics Analysis System (SAS). 2000. Version 9.1 software. SAS Institute Inc., Cary, NC. USA. s/p.         [ Links ]

World Bank (ed.). 2005 The World's Forests. Finance and Development. Washington, DC. USA. p. 31.         [ Links ]

Creative Commons License Todo el contenido de esta revista, excepto dónde está identificado, está bajo una Licencia Creative Commons