Ajuste de modelos para la estimación de biomasa y carbono en plantaciones de Eucalyptus dunnii

Faller Suárez, Eliana - Mañana Diz, Matías - Olaso Roure, Pilar

Supervisor(es): Schinato, Franco - Baietto Álvarez, Sergio Andrés

Resumen:

Las plantaciones comerciales de Eucalyptus dunnii han ido incrementando su superficie a lo largo del territorio nacional, impulsado por el aumento en la demanda de materia prima para la producción de celulosa. Estas coberturas se caracterizan por presentar elevada productividad primaria, acumulando biomasa y promoviendo el secuestro del carbono. Sin embargo, la cuantificación directa de los stocks de biomasa y carbono presenta limitantes debido a los elevados esfuerzos y tiempo necesarios para su determinación. De esta manera, el ajuste de modelos predictivos es una forma eficiente de obtener información relevante para la gestión sustentable de las plantaciones forestales. Este estudio tiene como objetivo ajustar modelos para la estimación de biomasa y cuantificar el stock de carbono, en poblaciones de 3 y 7 años de E. dunnii en suelos del grupo CONEAT 2. A partir de estas características fueron definidos 4 estratos, en donde se realizaron 48 parcelas de inventario forestal, distribuidas en igual número entre los estratos. Estos datos fueron utilizados para seleccionar 58 árboles para evaluación destructiva, seccionando la biomasa aérea total (BMT) en las fracciones fuste (BF), ramas gruesas (BRG), ramas finas (BRF) y hojas (BH). Inicialmente fueron ajustados modelos de regresión no lineales independientes para cada fracción y para la biomasa total de ambas edades. Los modelos seleccionados fueron finalmente ajustados en forma simultánea para la obtención de modelos aditivos entre las fracciones, mediante el proceso de regresión no lineal aparentemente no relacionada (NSUR, por su sigla en inglés). La estimación de los stocks de carbono de las poblaciones fue realizada a partir de la biomasa aérea estimada y de las concentraciones de carbono de las fracciones. Entre los resultados obtenidos, se verificó el siguiente orden de calidad de ajuste de los modelos para las variables de la biomasa: BMT > BF > BRG > BH > BRF. Los modelos de BF y BMT presentaron una elevada capacidad predictiva, con valores de coeficiente de determinación (R² ajustado) superiores al 95%. A su vez, los modelos de las fracciones BRG, BRF y BH presentaron mayor variabilidad en las estimaciones respecto a los de BF y BMT, sin embargo, se obtuvieron modelos con valores de R² ajustado superiores al 70%. En cuanto a la productividad de las plantaciones, estas fueron similares entre los estratos de 3 años y con mayor diferencia en los de 7 años, lo que puede estar asociado a la calidad de los sitios y competencia entre los árboles. Los stocks de biomasa total para las poblaciones de 3 y 7 años fueron 65,93 y 119,51 Mg ha⁻¹, respectivamente. En las fracciones BRG, BRF y BH, la población de 3 años presentó valores absolutos y relativos superiores a los de 7 años, indicando un aumento en la asignación de la biomasa en el fuste y reducción de la copa a edades más avanzadas. Los resultados obtenidos muestran una estimación eficiente y precisa de la biomasa forestal, y los valores de productividad verificados en las plantaciones indican su elevado potencial para el secuestro de carbono.


Detalles Bibliográficos
2023
Forestación sustentable
Modelos aditivos
Ajuste simultáneo
Stock de carbono forestal
EUCALYPTUS
PLANTACION FORESTAL
CARBONO
Español
Universidad de la República
COLIBRI
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Acceso abierto
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Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial (CC - By-NC 4.0)Forestación sustentableModelos aditivosAjuste simultáneoStock de carbono forestalEUCALYPTUSPLANTACION FORESTALCARBONOAjuste de modelos para la estimación de biomasa y carbono en plantaciones de Eucalyptus dunniiTrabajo final de gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionreponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaFaller Suárez, ElianaMañana Diz, MatíasOlaso Roure, PilarSchinato, FrancoBaietto Álvarez, Sergio AndrésUniversidad de la República (Uruguay). 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