Ecuaciones alométricas de biomasa aérea para Prosopis nigra (Griseb.) Hieron. en bosques de Entre Ríos (Argentina)

En un escenario de cambio climático global dado por el aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero, la estimación del carbono almacenado en los ecosistemas forestales es fundamental y requiere herramientas precisas de predicción de la biomasa. Los objetivos de este trabajo fueron determi...

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Main Authors: Sione, Silvana María José, Ledesma, Silvia Gabriela, Rosenberger, Leandro Javier, Oszust, José Daniel, Andrade-Castañeda, Hernán J., Maciel, Gabriel Omar, Wilson, Marcelo German, Sasal, Maria Carolina
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Published: Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires 2020
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(algarrobo negro), estimar los factores de expansión de la biomasa (FEB) por clase diamétrica, y obtener ecuaciones alométricas de biomasa en bosques nativos del Espinal (Entre Ríos, Argentina). En 30 individuos de distintas clases diamétricas, se midieron variables dasométricas y se determinó la biomasa total (Bt) y por compartimento. Se evaluaron y ajustaron 8 modelos genéricos de frecuente utilización en especies leñosas perennes y, adicionalmente, se construyeron nuevos modelos, utilizando como variables predictoras a aquellas que demostraron una alta correlación con la biomasa. La bondad de ajuste de los modelos se evaluó mediante el coeficiente de determinación ajustado, error cuadrático medio de predicción, estadígrafo PRESS, Criterios de Información de Akaike y Bayesiano e Índice Furnival. El valor promedio de FEB fue 4,98. Resultaron de mejor ajuste aquellas ecuaciones que tuvieron como predictoras a la variable combinada que incluye el diámetro a la altura del pecho -DAP- y la altura -h- (DAP2*h), el diámetro basal (d30) y h. El DAP y d30 fueron incluidos como variables explicativas de la biomasa en las regresiones simples. Por su practicidad y operatividad se recomienda utilizar la función Ln (Bt) = -2,40 + 2,49*Ln (DAP). La comparación de estos modelos con otros desarrollados para P. nigra ratifica la importancia de generar funciones específicas para cada provincia fitogeográfica, a fin de brindar precisión a las estimaciones de biomasa y carbono. In a global climate change scenario given by the increase of greenhouse gas emissions, forest ecosystems carbon storage estimations require precise tools for predicting biomass. The objectives of this study were to determine the aerial biomass and its distribution by compartment in Prosopis nigra (Griseb.) Hieron. (algarrobo negro) individuals, to estimate the biomass expansion factors (FEB) by diametric class, and to obtain allometric equations of biomass, in native forests of the Espinal (Entre Ríos, Argentina). In 30 individuals of different diametric classes, dasometric variables were measured and the total biomass (Bt) and by compartment were determined. Eight generic models of frequent use in woody perennial species were evaluated and adjusted and, additionally, new models were created, using as predictive variables those that demonstrated high correlation with biomass. The goodness of fit of the models was assessed using the adjusted coefficient of determination, mean square prediction error, PRESS statistic, Akaike and Bayesian Information Criteria and Furnival Index. The mean value of FEB was 4.98. Those equations that had as predictors the combined variable diameter at breast height -DBH- and height -h-(DBH2*h), the basal diameter (d30) and h, were better adjusted. The DAP and d30 was included as explicative variables of biomass in simples regressions. Due to practicality and operation, the function Ln (Bt)= -2.40 + 2.49*Ln (DBH) is recommended. The comparison of these models with others developed for P. nigra ratifies the importance of generating specific functions for each phytogeographic province, to add precision to biomass and carbon estimates. EEA Paraná Fil: Sione, Silvana María José. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina Fil: Ledesma, Silvia Gabriela. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina Fil: Rosenberger, Leandro Javier. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina Fil: Oszust, José Daniel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina Fil: Andrade-Castañeda, Hernán J. Universidad del Tolima. Facultad de Ingeniería Agronómica; Colombia Fil: Maciel, Gabriel Omar. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina Fil: Wilson, Marcelo German. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina. Fil: Sasal, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina 2020-08-07T14:19:48Z 2020-08-07T14:19:48Z 2020 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://agronomiayambiente.agro.uba.ar/index.php/AyA/article/view/122 http://hdl.handle.net/20.500.12123/7688 2344-9039 2314-2243 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires Agronomía&Ambiente. Revista de la Facultad de Agronomía UBA 40 (1) : 63-76. (2020)
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