Embed Size (px)
Citation preview
PROGRAMA NACIONAL CONJUNTO
ONU REDD PARAGUAY
D
SISTEMA NACIONAL DE MONITOREO E INFORMACIÓN
FORESTAL –SNIF-
INVENTARIO FORESTAL NACIONAL DE PARAGUAY
–IFN-
METODOLOGIA DE PROCESAMIENTO Y
ANÁLISIS DE DATOS DEL INVENTARIO
FORESTAL NACIONAL (IFN)
Equipo técnico del IFN
Preparado por:
Kelvin Cueva
Versión octubre de 2015
Contenido 1. SÍNTESIS DEL DISEÑO DEL IFN ............................................................................. 4
2. CÁLCULO DE ESTADISTICOS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE VARIACIÓN
4
2.1. Consideraciones generales ...................................................................................... 4
2.2. Cálculo a nivel de estratos (fase 1 de procesamiento) ............................................ 5
Ecuaciones para los estratos con muestreo en conglomerado ....................................... 6
Ecuaciones para los estratos con muestreo en parcela única ......................................... 8
2.3. Cálculo a nivel de general de bosque (fase 2 de procesamiento) ........................... 9
3. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA ...................................................... 11
3.1. Estimación del tamaño de la muestra para estratos con muestreo en conglomerado
11
3.2. Estimación del tamaño de la muestra para estratos con muestreo en parcela única
12
4. TAMAÑO DE LAS UNIDADES DE MUESTREO .................................................. 12
4.1. Procedimiento para el análisis del tamaño de la subunidad o unidad secundaria en
conglomerado y de la parcela única en bosques discontinuos......................................... 12
4.2. Análisis del intervalo de eficiencia para el muestreo en conglomerado ............... 14
5. CÁLCULO DE ESTIMADORES DE VOLUMEN, BIOMASA Y CARBONO ....... 14
5.1. Procedimiento para el cálculo de volúmenes de madera ...................................... 14
Método basado en volumen geométrico ...................................................................... 14
Aplicación de ecuaciones alométricas (EA) de volumen ............................................ 15
5.2. Procedimiento para el cálculo de la biomasa de árboles vivos y muertos en píe . 16
Aplicación de ecuaciones alométricas (EA) de biomasa ............................................. 17
Aplicación de factores de expansión de biomasa ........................................................ 19
Calculo de biomasa para árboles muertos sin copa ..................................................... 20
5.3. Procedimiento para el cálculo de biomasa de madera muerta caída y tocones .... 20
5.4. Procedimiento para el cálculo de biomasa de sotobosque y detritus .................... 21
5.5. Procedimiento para el cálculo de carbono ............................................................ 22
Cálculo de carbono de biomasa aérea, biomasa viva, madera muerta y tocones ........ 22
Cálculo de carbono de sotobosque y detritus .............................................................. 22
Cálculo de carbono en suelos ...................................................................................... 22
6. ESTADO SANITARIO Y CALIDAD DE FUSTE .................................................... 23
6.1. Estado sanitario de los árboles .............................................................................. 23
6.2. Calidad del fuste ................................................................................................... 23
7. GROSOR DE CORTEZA ........................................................................................... 23
8. CALCULO DE ESTIMADORES DE LA ESTRUCTURA HORIZONTAL Y
VERTICAL DEL BOSQUE ................................................................................................ 24
8.1. Estructura horizontal ............................................................................................. 24
Abundancia .................................................................................................................. 24
Frecuencia .................................................................................................................... 24
Dominancia .................................................................................................................. 25
Índice de valor de importancia (IVI) ........................................................................... 25
8.2. Estructura vertical ................................................................................................. 25
Valor fitosociológico de cada estrato (VFE) ............................................................... 26
Posición fitosociológica de las especies (PFS) ............................................................ 26
9. ÍNDICES DE DIBERSIDAD FLORISTICA DE LOS ÁRBOLES ............................ 26
9.1. Índice de Shannon – Winer (H) ............................................................................ 26
9.2. Índice de Equitabilidad (E) ................................................................................... 27
9.3. Índice de Simpson (D) .......................................................................................... 27
10. USO DE LAS ESPECIES ARBOREAS .................................................................. 27
10.1. Valor de uso ...................................................................................................... 27
10.2. Parte usada......................................................................................................... 28
11. BIBLIOGRAFIA ...................................................................................................... 29
12. ANEXOS .................................................................................................................. 32
Anexo 1. Datos de factor de forma y densidades ............................................................ 32
1. SÍNTESIS DEL DISEÑO DEL IFN
Para el levantamiento de todas las variables dependientes e independientes del inventario
forestal nacional, se diseñó un sistema de inventario estratificado en dos fases: en una
primera fase se estableció una grilla de muestreo de 1 x 1 km superpuesta a los 6 estratos de
bosque definidos por su variación biofísica y capacidad de secuestro de carbono
(carbotipos); en la segunda fase dentro de cada estrato se seleccionaron al azar las unidades
de muestreo estadísticamente representativas. Es decir, se tiene un muestreo estratificado
cuya intensidad de muestreo se distribuye de forma óptima, basado en la varianza de cada
estrato.
Con el propósito de alcanzar una alta eficiencia estadística, económica y de tiempo, en
aquellos estratos con bosques de estructura continua como los estratos del Bosque Seco
Chaqueño (BSCH) y bosque de Palmar se utilizó como unidad de muestreo (UM) un
CONGLOMERADO, el cual está compuesto por tres parcelas de 60 x 60 m en el caso del
BSCH y de 40 x 40 para el palmar, a una distancia entre sí de 250 m, distribuidas en forma
de “L”.
Para el caso de los estratos de bosque que presentan una distribución con alta remanencia o
son discontinuos, la unidad de muestreo (UM) es una PARCELA de la misma dimensión de
las unidades secundarias del conglomerado, con la finalidad de muestrear el remanente
boscoso y evitar la expansión de variación e incertidumbre al cubrir varias clases de uso de
suelo (boscosas y no boscosas).
Con el objetivo de mantener la eficiencia estadística y económica del IFN, en una tercera
fase se espera definir el marco de muestreo y establecer los ajustes metodológicos necesarios
para el relevamiento de unidades de muestreo en las clases de uso de la tierra (CUT) fuera
de bosque, fase que coincidirá con el desarrollo de destrezas técnicas y la existencia de
insumos más precisos a nivel cartográfico sobre la clasificación de uso del suelo.
Los estratos boscosos que son muestreados con parcela única son: el Bosque Húmedo de la
Región Oriental (BHRO), el Bosque Sub-húmedo Inundable del Río Paraguay (BSHIRP),
el Bosque Sub-húmedo del Cerrado (BSHC) y las Plantaciones Forestales.
El tamaño de las parcelas para los estratos de bosque de Palmar y Plantaciones tubo una
dimensión piloto de 40 x 40 m, área considerada preliminarmente suficiente para recoger la
variación de la menor composición florística y variabilidad estructural de estos ecosistemas
naturales y plantados.
2. CÁLCULO DE ESTADISTICOS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE
VARIACIÓN
2.1. Consideraciones generales
Tomando como base la escala nacional del inventario forestal, las circunstancias complejas
de acceso a nivel de campo, las exigencias económicas y las limitantes temporales en la
ejecución del IFN, fue necesario establecer un proceso de desarrollo del IFN en etapas o
momentos, priorizando el inicio de la fase piloto y las mediciones propias del inventario
intensivo en los estratos con mayor representatividad de la biomasa y carbono; es decir, se
desarrolló un avance progresivo del IFN desde los estratos con mayor cobertura geográfica
e importancia para la conservación y el manejo sostenible.
Desde el punto de vista de reporte de resultados, esta estrategia se adapta a las
recomendaciones de las guías de buenas prácticas del IPCC (2003 y 2006), donde se
establece la necesidad de reportar la dinámica (absorción – remoción) del contenido de
carbono a un nivel de clasificación más detallada de los bosques o tipos de bosques (nivel
III del IPCC).
En este sentido, bajo la comprobación de la hipótesis de diferencia estadística en los
contenidos de biomasa y carbono entre los estratos establecidos, se avanzó con el
procesamiento y estimación de los resultados del IFN (Fase 1 de procesamiento) con la
aplicación parcial del modelo del muestreo estratificado al azar, sin considerar aún la
inclusión de la proporcionalidad (P) de muestreo de cada estrato para los cálculos generales
del total del bosque nativo.
Este procedimiento permitirá en una segunda fase, una vez que se cuente con datos para
todos los estratos, correr el modelo integral estratificado para obtener los estimadores a nivel
I y II de las Clases de Uso de la Tierra (CUT) consideradas por el IFN (Ver Cuadro 1).
Cuadro 1: Clasificación del uso del suelo en bosque propuesta por Paraguay, basado en
IPCC (2003).
Nivel I (IPCC) Nivel II Nivel III Código
Bosque
Bosque Nativo
Bosque Húmedo de la Región
Oriental (BHRO) 01
Bosque Subhúmedo del
Cerrado (BSHC) 02
Bosque Subhúmedo Inundable
del Río Paraguay (BSHIRP) 03
Bosque Seco Chaqueño
(BSCH) 04
Bosque de Palmar (BP) 05
Plantación forestal
(PF)
06
2.2. Cálculo a nivel de estratos (fase 1 de procesamiento)
Considerando la relación entre las superficies de los estratos boscosos a escala nacional
(entre 11´561.519 ha a 52.828 ha) con el tamaño de las unidades de muestreo (0,36 a 0,16
ha), el procesamiento del cálculo del tamaño de la muestra y las medidas de tendencia central
y de variación de cada uno de los parámetros se proyecta de manera similar a una población
infinita, ya que a esta escala la corrección para población finita es prácticamente la unidad
(1 – (n/N)).
En este sentido, al disponer de un sistema combinado de muestreo en conglomerado y en
parcela única, los estimadores muestréales se calcularon con los siguientes procedimientos:
Ecuaciones para los estratos con muestreo en conglomerado:
Basados en Netto (1981); Sanquetta et al (2014) y Aldana et al (2006) las ecuaciones para el
cálculo de estadísticos para conglomerados es el siguiente:
Unidad primaria (M)
Unidad secundaria o subunidad (n)
Media aritmética de la muestra por subunidad de todos los conglomerados ( j)
= nM
∑ nM
j = 1
x ij∑
n
i = 1
j
Media aritmética de la muestra por conglomerado ( i)
Método 1: dos etapas - varianza (S²) dentro (d) y entre los conglomerados (e)
S ² =d n
∑ nM
j = 1
X -∑ n
i = 1
( i) ²
(M - 1)
S ² =e
∑ n
i = 1
( - i) ²
(n - 1)
M
M
- S ² d
Error estándar (S )
S ± =n
S ²S ²de
+M
Error estándar S %
S * 100
S % ± =
j
= M
∑ M
j = 1
xij
i
S ² = S ² S ²e d
+
Error de estimación (E) de la media poblacional
Error de estimación relativo (E%)
E% ± =E * 100
j
Método 2: dos etapas - varianza (S²) del promedio de los conglomerados
Este segundo método se basa en la equivalencia del promedio de todas las subunidades o
unidades secundarias de los conglomerados con el promedio entre los conglomerados o
unidades primarias; procedimiento que facilita el empleo de ecuaciones genéricas para el
desarrollo de los cálculos.
Equivalencia de promedios
= j i
Media aritmética de los promedios de los conglomerados
Varianza (S²)
M - 1S ² =
∑ M
j = 1∑ M
j = 1
-M
( ) ²
i i
²
Desviación estándar (S)
Coeficiente de variación (CV%)
CV % =S * 100
j
Error estándar (S )
= M
∑ M
j = 1
i j
E ± = S * t (n-1) α /2
S = S ²
S ± = S ²
M
Error estándar S %
S * 100
S % ± =
j
Error de estimación (E) de la media poblacional
E ± = S * t (M-1) α /2
Error de estimación relativo (E%)
E% ± =E * 100
j
Ecuaciones para los estratos con muestreo en parcela única:
El cálculo de las medidas de tendencia central y de variación se realizó considerando un
enfoque de población infinita en cada estrato, y siguiendo las ecuaciones citadas por Lojan
(1966); Orozco y Brumér (2002).
Unidades de la muestra (n)
Media aritmética de la muestra ( j)
1
n∑
n
i = 1
xi
= j
Varianza (S²)
n - 1
x² i
S ² =
∑ n
i = 1∑ n
i = 1
-n
( ) ² x i
Desviación estándar (S)
S = S ²
Coeficiente de variación (CV%)
CV % =S * 100
j
Error estándar (S )
Error estándar S %
S * 100
S % ± =
j
Error de estimación (E) de la media poblacional
Error de estimación relativo (E%)
E% ± =E * 100
j
2.3. Cálculo a nivel de general de bosque (fase 2 de procesamiento)
Una vez que se cuente con relevamientos en los seis estratos establecidos, se podrá aplicar
el modelo integral de cálculos para el diseño estratificado al azar, tanto a nivel de bosque y
bosque nativo a escala nacional (Nivel I y II de las CUT para REDD+).
Las ecuaciones a emplearse en el cálculo de medidas de tendencia central y de variación para
estos cálculos complementarios son:
Tamaño del estrato (Nj)
Tamaño de la población (N)
N = ∑ M
j = 1
N j
Proporción del estrato (Pj)
P = j
N j
N
S ± = S ² n
E ± = S * t (n-1) α /2
Para facilitar el cálculo de la proporción de cada estrato en referencia a la población total, se
tomó como tamaño de la población a las superficies totales del bosque nativo y plantaciones
(N) y a las áreas correspondientes a cada estrato (Nj)
La proporción para los seis estratos de bosque nativo y plantaciones basados en el mapa de
cobertura de bosques del 2011 son:
BHRO = 0,1112
BSHC = 0,0092
BSHIRP = 0,1437
BSCH = 0,6034
BP = 0,1297
PF = 0,0028
Media muestral entre estratos ( )
= ∑ M
j = 1jP * j
Varianza del promedio del estrato
S ²
j = ∑
M
j = 1j
P ² *n
S ² j
j
Varianza del promedio muestral entre estratos
S ² = ∑
M
j = 1
P ² *j
S ² j
Error estandar entre estratos
S =
S ²
Error de estimación al 95%
Error relativo (%)
E% ± =E * 100
S
S ²
j
S ²
E ± = S * t (∑n -1) α /2 j
3. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
3.1. Estimación del tamaño de la muestra para estratos con muestreo en
conglomerado
En concordancia con los dos métodos establecidos para la estimación de las medidas de
tendencia central y de variación, las funciones aplicadas para establecer el tamaño de la
muestra son:
Método 1
El número de subunidades (n) o parcelas, se calculó con un nivel de estimación del 95% y
un error de muestreo del 10%, incluyendo el cálculo del coeficiente de correlación
intraconglomerados (r) (Saquetta, 2014).
Donde:
t = t tabular (grado de libertad – 1)
S² = Varianza
E² = Error
M = Unidades primarias de conglomerado
r = Coeficiente de correlación intraconglomerados
S²e = Varianza entre conglomerados
S²d = Varianza dentro del conglomerado
A partir del cálculo de n, se estima el número de conglomerados (M) con la siguiente
ecuación:
M = n / M
Método 2
El número de subunidades (n) o parcelas, se calculó aplicando la ecuación genérica
propuesta para poblaciones infinitas, considerando los mimos niveles de estimación y error
de muestreo establecidos.
n =CV% ²
E²
t² (n-1) α /2
Donde:
t = t tabular (grado de libertad – 1)
CV% = Coeficiente de variación
E = Error planificado
n =t² S²
E² M( ) (1 + r M - 1 ) r =
S ² S ²d e
+
S ²e
El cálculo del número de unidades principales o conglomerados (M), es similar al método 1.
3.2. Estimación del tamaño de la muestra para estratos con muestreo en parcela
única
El número de unidades (n) o parcelas, se calculó aplicando directamente la ecuación genérica
para poblaciones infinitas, con el nivel de estimación y error de muestreo establecido para
conglomerado.
n =CV% ²
E²
t² (n-1) α /2
Donde:
t = t tabular (grado de libertad – 1)
CV% = Coeficiente de variación
E = Error planificado
4. TAMAÑO DE LAS UNIDADES DE MUESTREO
4.1. Procedimiento para el análisis del tamaño de la subunidad o unidad secundaria
en conglomerado y de la parcela única en bosques discontinuos
Tiene como propósito estimar la capacidad que tiene el área de la unidad de muestreo para
recoger la variación del bosque, tomando como base a las variables sobre las cuales se
derivan la mayoría de los estimadores priorizados por el inventario, y que además, son
medidas con mayor precisión en campo.
El primer parámetro considerado es la distribución del Coeficiente de Variación (CV%)
(Orozco y Brumér, 2002) del área basal en diferentes tamaños de parcelas, que se
incrementan exponencialmente gracias a la ubicación de cada árbol en las coordenadas de X
y Y tanto en las parcelas principelas y anidadas.
Como ejemplo, la Figura 1 muestra la curva de la tendencia polinómica del CV%,
considerado para la toma de decisión de mantener el tamaño 60 x 60 m en la unidad de
muestreo del BHRO.
Figura 1. Tendencia del coeficiente de variación de los árboles ≥ 20 m de DAP en la parcela
de 60 x 60 m en el BHRO.
En forma complementaria, el segundo parámetro de análisis se basa en el incremento del
nivel de precisión en la estimación de una variable al incrementarse el área de la unidad de
muestreo.
De manera práctica, esta característica se observa al extrapolar el volumen de madera
comercial u otra variable a la hectárea, cuyo nivel de estimación se hace más preciso y/o se
estabiliza al incrementar el área de la parcela, tal como se grafica en la Figura 2.
Figura 2. Tendencia de la estimación del volumen comercial por hectárea en los árboles ≥
20 m de DAP en la parcela de 60 x 60 m en el BHRO.
Este procedimiento de análisis se realizará para el definir el tamaño de la unidad de muestreo
en cada uno de los estratos del IFN.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 10 20 30 40 50 60
Co
efic
ien
te d
e va
riac
ión
%
Distancia (m)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58
Vo
lum
en c
om
erci
al /
ha
Distancia (m)
4.2. Análisis del intervalo de eficiencia para el muestreo en conglomerado
Manteniendo la rigurosidad estadística, el sistema de muestreo en conglomerado centra su
enfoque en alcanzar una alta eficiencia económica y del tiempo requerido para el desarrollo
de las mediciones en campo; es así que se estima un ahorro de USD 190 por parcela al
realizar la medición en conglomerado, incluyendo la necesidad de medir aproximadamente
un 35% menos de parcelas (si el muestreo fuese en parcela única) en el inventario total para
el estrato.
Desde el ámbito estadístico, la eficiencia del conglomerado se mide mediante el cálculo del
coeficiente de correlación (r) intraconglomerados, evaluando el grado de homogeneidad del
volumen del bosque; Así, cuanto menor fuera el valor de (r) tanto más homogéneo será el
bosque y viceversa, razón por la cual su factibilidad es adecuada en bosques continuos.
Según Netto (1979), el límite aceptable del coeficiente de correlación para la aplicación del
muestreo en conglomerados en inventarios forestales es (0 ≤ r ≤ 0,4). Este intervalo encuadra
las poblaciones absolutamente homogéneas (r = 0) hasta las razonablemente homogéneas (r
= 0,4).
Cuando el coeficiente de correlación fuera mayor que el límite aceptable (r > 0,4), se
requeriría realizar una sub-estratificación en el estrato.
El modelo matemático para su cálculo se basa en la obtención de la variación dentro y entre
los conglomerados.
Para el caso del IFN de Paraguay, el cálculo del coeficiente de correlación para 15
conglomerados del BSCH arrojo un resultado de r = 0,38, valor que demuestra que la
aplicación del inventario en conglomerado es estadísticamente eficiente.
5. CÁLCULO DE ESTIMADORES DE VOLUMEN, BIOMASA Y CARBONO
5.1. Procedimiento para el cálculo de volúmenes de madera
Método basado en volumen geométrico
Para la mayoría de las especies arbóreas el cálculo de los volúmenes comerciales y totales
se derivan de la aplicación de la ecuación del volumen del cilindro (Lojan, 1966) y el uso de
factores de forma disponibles para las especies forestales de Paraguay (ver Anexo 1).
Para aquellas especies que no se dispone de factor de forma, se aplicó el promedio de los
factores de forma de las especies disponibles.
La fórmula para el cálculo del volumen comercial es:
r =S ² S ²
d e+
S ²e
Vc = G * Hc * Ff
Donde: G = área basal
Hc = altura comercial
Ff = factor forma
G = (π * DAP²) / 4
DAP = Diámetro a la Altura del Pecho o a 1,3 m de la base del fuste.
Debido a que regularmente los factores de forma son calculados para el fuste comercial, el
cálculo del volumen total (Vt) se obtiene al sumar el volumen comercial con el volumen del
fuste apical (sección del fuste de la copa), el cual se deriva de la ecuación para el volumen
de un paraboloide apolónico (Romahn y Ramírez, 2010).
El área de la base del fuste de la copa (Ga) se estima al multiplicar el área basal a la altura
del DAP por el factor de forma.
La ecuación para el cálculo del volumen del fuste apical (Va) o de la copa es:
Va = (Ga * (Ht – Hc)) / 2
Donde: Ga = área basal del fuste apical
Ht = altura total
Hc = altura comercial
El volumen del fuste apical es de gran importancia, ya que evita que se subestime el volumen
de la madera total para el caso de árboles con una fracción de volumen de fuste de copa
similar o mayor al volumen del fuste comercial.
Una vez que se cuenta con el volumen comercial y apical o de copa, el cálculo del volumen
total (Vt) se obtiene por la sumatoria de estos dos volúmenes
Vt = Vc + Va
Para el caso de los tocones, el cálculo del volumen (V tocón) se deriva de un cilindro
perfecto, y se obtiene al multiplicar el área basal (G tocón) por la altura del tocón (H tocón).
V tocón = G tocón * H tocón
Aplicación de ecuaciones alométricas (EA) de volumen
De acuerdo a la disponibilidad de resultados de estudios nacionales y regionales sobre la
generación de ecuaciones alométricas de volumen comercial y total del fuste, se utilizaron
los modelos que describieron mejores medidas de ajuste y similitudes con base a
comparaciones con resultados del método geométrico.
Las ecuaciones aplicadas para el cálculo de volumen son:
Bosque Seco Chaqueño (BSCH)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
Ceiba chodatii V fuste total=0,000117*(DAP² Ht)^0,8387
Sato et al (2013)
0,98 V fuste total (m³) DAP (cm)
Ht (m)
Paraguay
Plantación Forestal (PF)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
Eucalyptus
grandis,
urograndis,
grancam
V fuste total= DAP^(2)*(0,0000119+0,0000309
*Ht)
Glade y Friedel (1988)
www.globallometree.org
0,97 V fuste total (m³) DAP (cm)
Ht (m)
Argentina
Pinus elliottii V fuste total= 0,003272*DAP^(3,5587)
Kolln y Viola (1988)
www.globallometree
0,89 Vfuste total (dm³) DAP (cm)
Argentina
Pinus taeda V fuste total =
0,04076*DAP^(1,97358)*Ht^(1,01833)
Kolln y Viola (1988)
www.globallometree
0,99 V fuste total
(dm³) DAP (cm)
Ht (m)
Argentina
5.2. Procedimiento para el cálculo de la biomasa de árboles vivos y muertos en píe
Basado en las guías de buenas prácticas del IPCC (2003), la biomasa de los árboles vivos y
muertos en píe, se ubican en los depósitos de biomasa sobre el suelo, biomasa bajo el suelo
y madera muerta de árboles en píe, como parte de los cinco depósitos de carbono para
ecosistemas terrestres que se presentan en el Cuadro 2.
Cuadro 2. Descripción de los cinco depósitos de carbono medidos y procesados por el IFN
de Paraguay.
Depósito Descripción
Biomasa
viva
Biomasa sobre el
suelo
Toda la biomasa que se encuentra sobre el suelo, incluyendo
el tronco o fuste, corteza, ramas de la copa, hojas o follaje,
semillas y tocones vivos.
Para facilitar las mediciones se evalúa por separado la biomasa
aérea arbórea y la biomasa aérea no arbórea (sotobosque).
Biomasa bajo el
suelo
Toda la biomasa viva de raíces vivas. Se excluyen raíces finas
de menos de 2 mm de diámetro porque con frecuencia no se
pueden distinguir empíricamente de la materia orgánica del
suelo.
Materia
orgánica
muerta
Madera muerta
Toda la biomasa forestal no viva: madera muerta caída,
árboles muertos en píe y tocones muertos mayores a 10 cm de
diámetro.
Hojarasca o
detritus
Comprende toda la biomasa no viva con un diámetro inferior
a 10 cm de diámetro, que yace muerta, en varios estados de
descomposición sobre el suelo mineral u orgánico. Comprende
las capas de hojas, ramas, cascaras y raíces finas vivas
inferiores a 2 mm de diámetro que se encuentran en el detritus.
Suelos Materia orgánica
del suelo
Comprende el carbono orgánico de suelos minerales y
orgánicos (incluida la turba) a una profundidad de 50 cm.
Se incluyen en la materia orgánica del suelo a las raíces finas
vivas con un diámetro inferior a 2 mm de diámetro, que
pasaron el tamizado del proceso de laboratorio.
Aplicación de ecuaciones alométricas (EA) de biomasa
La aplicación de ecuaciones alométricas para la estimación de biomasa se basa en un proceso
de investigación bibliográfica de estudios nacionales y regionales en la generación de EA a
nivel de ecosistemas forestales y especies arbóreas.
Las ecuaciones principales aplicadas a nivel de los estratos boscosos fueron generadas a
través de trabajos conjuntos y de cooperación como las desarrolladas por el proyecto
“Desarrollo de metodologías de monitoreo de carbono almacenado en los bosques para
REDD+ en Paraguay”, ejecutado por el Forestry and Forest Products Research Institute del
Japón (FFPRI), la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Asunción
(FCA-UNA), el Instituto Forestal Nacional (INFONA) y la secretaría del ambiente (SEAM).
Otra fuente de información importante constituyó la plataforma GlobAllomeTree
www.globallometree.org desarrollada por Universitá degli Studi della Tuscia (DIBAF), La
Recherche Agronomique pour le Developpement (CIRAD) y la Organización de las
Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO).
Otras ecuaciones fueron obtenidas de artículos y publicaciones de universidades, institutos
de investigación, ONGs, proyectos e investigadores independientes del Paraguay y de la
región.
Las EA aplicadas, fueron seleccionadas con base a la información reportada y/o disponible
de los estadísticos obtenidos en la medición de su ajuste como: el coeficiente de
determinación (R2), el coeficiente de determinación ajustado (R2 ajustado), el Error
Cuadrático Medio de Predicción (ECMP), el Criterio de Información Akaike (AIC, por sus
siglas en ingles) y el Criterio de Información Bayesiano (BIC, por siglas en inglés) (Di
Rienzo et al., 2008), incluyendo el análisis del número de la muestra utilizada, los límites de
los diámetros de aplicación, la similitud de las condiciones biofísicas, entre otras.
Además, se verificaron las similitudes de los resultados obtenidos con los datos arrojados
mediante la aplicación de densidades de la madera a los volúmenes de los árboles del IFN,
y mediante la aplicación de ecuaciones genéricas como las de Chave et al (2005), Pearson et
al (2005) y otras.
En detalle las ecuaciones alométricas aplicadas para cada estrato son:
Bosque Húmedo de la Región Oriental (BHRO)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
BHRO B aérea =0,0405*(DAP² Ht)^0,9668
0,97 B aérea (kg)
DAP (cm)
Paraguay
Sato et al (2013) Ht (m)
BHRO B total =0,0505*(DAP² Ht)^0,9564
Sato et al (2013)
0,97 B total (kg)
DAP (cm)
Ht (m)
Paraguay
Bosque Seco Chaqueño (BSCH)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
BSCH B aérea =0,2147*(DAP² Ht)^0,8391
Sato et al (2013)
0,96 B aérea (kg)
DAP (cm)
Ht (m)
Paraguay
BSCH B total =0,2733*(DAP² Ht)^0,8379
Sato et al (2013)
0,96 B total (kg)
DAP (cm)
Ht (m)
Paraguay
Plantación Forestal (PF)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
Eucalyptus
grandis,
urograndis,
grancam.
B aérea= (-5,8784)+0,0189*DAP^(2)*H
Tandon et al (1988)
www.globallometree.org
0,99 B aérea (kg)
DAP (cm)
H (m)
India
Eucalyptus
grandis,
urograndis,
grancam.
Eucalyptus
citriodora.
B total= (-3,2911)+0,0207*DAP^(2)*H
Tandon et al (1988)
www.globallometree.org
0,99 B total (kg)
DAP (cm)
H (m)
India
Pinus taeda Ln B aérea = -3,09+2,62*Ln(DAP)
Fassola et al (2010)
0,97 B aérea (kg)
DAP (cm)
Argentina
Pinus taeda B raíz = 3,0742*log10(DAP)-2,6683
Ralston (1973)
www.globallometree
0,86 B raíz (kg)
DAP (cm)
USA
Bosque Palmar (BP)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
Copernicia
alba
B aérea =-18,1524159+12,3118061(Ht)-
0,07993274(Ht)^2
Guyra Paraguay (2015)
0,82 B aérea (kg)
Ht (m)
Paraguay
Palmas B total =6,666+12,826*Ht^0,5*Ln(Ht)
Pearson et al (2005)
- B total (kg)
Ht (m)
Trópicos
Bosque Sub-Húmedo Inundable del Rio Paraguay (BSHIRP)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
BSHIRP B aérea =0,0339*(DAP² Ht)^1,0401
Sato et al (2013)
0,96 B aérea (kg)
DAP (cm)
Ht (m)
Paraguay
BSHIRP B total =0,0690*(DAP² Ht)^0,9932 0,96 B total (kg) Paraguay
Sato et al (2013)
DAP (cm)
Ht (m)
Bosque Sub-húmedo del Cerrado (BSHC)
Bosque/Especie Ecuación R² Unidad Lugar
BSHC B aérea =0,0509*(p DAP² Ht)
Chave et al (2005)
0,99 B aérea (kg)
p (g/cm³) DAP (cm)
Ht (m)
Trópicos
Aplicación de factores de expansión de biomasa
Para aquellas especies que no se dispuso de una ecuación alométrica para el cálculo de la
biomasa, se procedió a calcular el factor de expansión de biomas aérea (FEB aérea) y de raíz
(FEB raíz) a partir de los datos disponibles de volumen comercial y las biomasas calculadas
con ecuaciones alométricas para especies con el mismo género.
Las ecuaciones para el cálculo del factor de expansión son:
FEB aérea = Biomasa aérea / Biomasa del volumen comercial
FEB raíz = Biomasa de raíz / Biomasa aérea
FEB total = Biomasa total / Biomasa aérea
Con este procedimiento los factores de expansión obtenidos para los géneros en plantaciones
son:
Eucalyptus spp. FEB aérea = 1,61
Eucalyptus spp. FEB raíz = 0,12
Pinus spp. FEB aérea = 2,58
Pinus spp. FEB raíz = 0,16
En plantaciones los factores de expansión fueron aplicados principalmente para determinar
la biomasa de los árboles con la clase diamétrica entre 5 a 10 cm de DAP, ya que las EA
utilizadas han sido generadas con árboles a partir de 10 cm de DAP.
Para el caso del estrato de bosque de palmar, para aquellos individuos de diferentes especies
enclavados en los rodales naturales de Copernicia alba, el cálculo de biomasa del fuste se
obtuvo al multiplicar el volumen comercial por la densidad específica de cada especie; para
posteriormente calcular la biomasa aérea, viva y radicular mediante factores de expansión
por defecto del IPCC (2003). El Cuadro 3 sintetiza las densidades y factores de expansión
conservadores aplicados.
Cuadro 3. Densidades y factores de expansión aplicados para el cálculo de biomasa en las
especies arbóreas asociadas a Copernicia alba en el bosque de palmar.
Especie Densidad básica FEB aérea* FEB raíz**
Acacia caven 0,960
Atencia (2015)
1,60
0,20
Prosopis spp. 0,775
Atencia (2015)
1,60 0,20
Tabebuia nodosa 0,835
Atencia (2015)
1,60 0,20
*Valores conservadores que se basan en un rango entre 1,0 – 2,6 (promedio 1,90) para
existencias entre 21 – 40 m³ de volumen de bosques de hoja ancha para bosques
subtropicales (IPCC, 2003).
**Factor recomendado por el IPCC (2003) para bosques subtropicales cuando la biomasa
aérea < 125 Mg/ha.
Para el bosque húmedo del cerrado (BSHC), el factor de expansión se determinó obteniendo
la biomasa área y total con las ecuaciones del BSHIRP. El factor de expansión es el siguiente:
BSHC FEB total = 1,2675
Calculo de biomasa para árboles muertos sin copa
Para ciertos individuos muertos en pie, cuya copa se ha degradado o eliminado, el cálculo
de la biomasa se obtiene al multiplicar el volumen total del fuste por la densidad de la
madera.
Para el caso de los árboles muertos en pie, se aplicaron los promedios de las densidades
obtenidas mediante consultas bibliográficas en diferentes estudios de densidades de las
maderas de las especies forestales del Paraguay.
5.3. Procedimiento para el cálculo de biomasa de madera muerta caída y tocones
El cálculo de la biomasa de la madera muerta caída (MMC) derivada del muestreo en línea
de intersección anidada, incluye dos momentos a saber:
En primer lugar se calculó el volumen de la madera muerta caída para los restos o individuos
medidos en la línea de intersección, aplicando la ecuación general propuesta por Van
Wagner (1968).
V = (π² / 8L) ∑d²
Donde: L = largo de la línea de intersección (m)
d = diámetro del resto o individuo (cm)
El resultado del volumen se obtiene directamente en la unidad de área (m³/hectárea)
En un segundo momento la biomasa de la madera se obtiene al multiplicar el volumen
obtenido por la densidad promedio de la madera según su estado de descomposición.
Los estados de descomposición propuestos por el IFN para madera muerta caída y tocones
se presentan en el Cuadro 4 y su descripción se puede consultar en el manual de campo
(ETIFN, 2014).
Cuadro 4. Estados de descomposición considerados para MMC y tocón
Estado de descomposición
Madera caída Tocón
1. Descomposición nula 1. Recién cortado
2. Descomposición nula
2. Descomposición media 3. Descomposición media
3. Descomposición avanzada 4. Descomposición avanzada
La densidad para el estado de descomposición nula y recién cortada se obtiene del promedio
de las densidades de las especies arbóreas para cada estrato de bosque, obtenidas mediante
consulta bibliográfica de estudios en el país.
La densidad para el estado avanzado de descomposición se obtuvo de información por
defecto sugerida por Chao et al (2008), que alcanza 0,29 g/cm³ para especies nativas, y
mediante extrapolación del rango de este valor para especies de densidad blanda.
La densidad para el estado de descomposición media se obtiene al generar un promedio
extrapolado entre la densidad media del estado de descomposición nula y el estado de
descomposición avanzado.
Cuadro 5. Densidades de MMC y tocones a nivel de estratos de bosque, con base en el estado
de descomposición.
Estado de descomposición Densidad
Madera caída Tocón BHRO BSHC* BSHIRP BSCH BP PF
1. Descomposición
nula
1. Recién cortado
0,65 0,768 0,796 0,73 0,635 0,49 2. Descomposición
nula
2. Descomposición
media
3. Descomposición
media 0,47 0,507 0,543 0,51 0,46 0,33
3. Descomposición
avanzada
4. Descomposición
avanzada 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,15
5.4. Procedimiento para el cálculo de biomasa de sotobosque y detritus
Los procedimientos para el cálculo de biomasa para sotobosque y detritus son similares,
aunque se debe considerar la diferencia en el tamaño de las parcelas anidadas al momento
de realizar la extrapolación a hectárea.
Tres variables son calves de considerar al momento de tabular los datos: el peso verde o
húmedo del total de la muestra, el peso verde o húmedo de la sub-muestra para ser llevada
al laboratorio, y el peso seco constante de la sub-muestra obtenido en el laboratorio a una
temperatura entre 70 a 90 °C.
La ecuación genérica citada de Rügnitz et al (2009) para el cálculo de la biomasa es:
B = (PS sub-muestra / PH sub-muestra) * PH total de la muestra.
Donde: B = Biomasa del sotobosque o detritus
PS = Peso seco
PH = Peso húmedo o verde
Para obtener el PH total de la muestra de detritus, primeramente se suman las muestras de
las dos parcelas de 50 x 50 cm (ETIFN, 2014).
5.5. Procedimiento para el cálculo de carbono
Cálculo de carbono de biomasa aérea, biomasa viva, madera muerta y tocones
Al no disponer aún de datos de la fracción de carbono para la diversidad de especies arbóreas
de los estratos boscosos del Paraguay, la conversión de la biomasa de los árboles se realiza
aplicando el factor promedio por defecto del IPCC (2003), sugerido para bosques sub-
tropicales.
El factor promedio es de 0,47 proveniente de un rango entre 0,44 a 0,49 de fracción de
carbono de la biomasa para todos los compartimentos del árbol.
Cálculo de carbono de sotobosque y detritus
Para el caso de las muestras de sotobosque y detritus la obtención de la fracción de carbono
se realiza directamente al procesar las sub-muestras en el laboratorio de Pirapo, aplicando el
método de combustión seca de la biomasa, a una temperatura aproximada de 900°C.
La conversión de la biomasa a carbono se obtiene al multiplicar la biomasa seca de cada
muestra por la fracción de carbono remitida desde laboratorio.
Cálculo de carbono en suelos
El cálculo de carbono se realiza con base en los datos de porcentaje de carbono y densidad
aparente del suelo remitido desde el laboratorio Tecsa SA1, que cuenta con la tecnología para
la aplicación del método de combustión seca sugerido por el IPCC (2003).
El contenido de carbono de cada uno de los tres puntos de profundidad se interpoló para
distribuir de manera equidistante la magnitud vertical de incidencia de cada muestra hasta
los 50 cm.
El carbono a 50 cm de profundidad se obtiene al sumar el carbono obtenido en las 3 capas
de profundidad interpoladas:
Profundidad 1 de 0,0 – 5,0 cm, magnitud o profundidad de incidencia 15 cm
Profundidad 2 de 25,0 – 30,0 cm, magnitud o profundidad de incidencia 22,5 cm
Profundidad 3 de 45,0 – 50,0 cm, magnitud o profundidad de incidencia 12,5 cm
1 Compañía tecnológica de comercio y servicios agropecuarios Tecsa SA. Av. Japón
c/Ka´arendy – Pirapó Centro – Itapua. Tel: (0768)718339 [email protected]
La ecuación utilizada para el cálculo del carbono en cada una de las profundidades es la
aplicada por FAO (2002); Gonzales et al (2008) y otros.
C/ha = (C%/100)*d*p*10000
Donde: C/ha = carbono por hectárea
d = densidad aparente
p = profundidad en metros (m)
6. ESTADO SANITARIO Y CALIDAD DE FUSTE
6.1. Estado sanitario de los árboles
El análisis del estado sanitario de los árboles se puede realizar a nivel general del bosque y
de especies, para lo cual se realiza la sumatoria de los individuos valorados en cada una de
las cuatro categorías de inventario: sano, enfermo o con daños físicos, muerto y tocón.
Las ecuaciones que representa este cálculo a nivel absoluto y relativo son:
Estado sanitario* = N° individuos por estado sanitario
* = sano, enfermo o con daños físicos, muerto y tocón
Estado sanitario (%) =N° individuos por estado sanitario
∑ Estados sanitarios* 100
6.2. Calidad del fuste
Similar al proceso de análisis del estado sanitario, la tabulación de la calidad del fuste de
los árboles vivos se realiza mediante la sumatoria de los individuos valorados en cada uno
de los siete criterios considerados en las mediciones de campo.
Las ecuaciones que permiten sintetizar de manera absoluta o relativa la calidad de fuste,
tanto a nivel de bosque o especie son:
Calidad del fuste * = N° individuos por criterio de calidad
* = sano, con ataque de plagas y enfermedades, hueco, quemado,
con daños mecánicos, fuerte curvatura y estrangulado con lianas
Calidad del fuste (%) =
∑ Criterios de calidad* 100
N° individuos por criterio de calidad
7. GROSOR DE CORTEZA
Para aquellos casos donde se requiera obtener el volumen de madera o biomasa excluyendo
la porción correspondiente a la corteza, el IFN levanta información del grosor de corteza en
todos los arboles de la sub-parcela de 20 x 20 m y de la faja 3.
Debido a que existe una correlación entre la edad del árbol, el DAP y el grosor de corteza,
los resultados se sintetizan por clases diamétricas, obteniéndose promedios y limites por
clase diamétrica, así como la generación de ecuaciones alométricas que integran todos los
diámetros.
Para obtener un detalle adecuado de la información, las clases diamétricas aplicadas en la
tabulación incluyen una clase con un intervalo de 5 cm, 14 clases con un intervalo de 10 cm
y una clase con un intervalo > 10 cm.
5 – 9,99; 10 – 19,99; 20 – 29,99; 30 – 39,99;… > 150
8. CALCULO DE ESTIMADORES DE LA ESTRUCTURA HORIZONTAL Y
VERTICAL DEL BOSQUE
8.1. Estructura horizontal
Abundancia
Comprende el número de individuos de cada especie por unidad de área (ha), permitiendo
establecer su grado de magnitud poblacional en el bosque (Lamperch, 1990). Las ecuaciones
para calcularla en términos absolutos y relativos son:
Abundancia absoluta =
N° individuos de la especie
Unidad de área
Abundancia relativa (%) =
Abundancia absoluta de la especie
∑ Abundancias absolutas* 100
i
i
Para el cálculo de los índices de diversidad, se utilizará la abundancia relativa en relación a
la unidad (1), por lo cual no será necesario multiplicar el cociente por 100.
Frecuencia
Permite determinar el grado de regularidad de presencia y distribución de la especie en el
bosque, al identificar su aparición o ausencia en las parcelas de muestreo (Lamperch, 1990).
Las ecuaciones para su cálculo en términos absolutos y relativos son:
Frecuencia absoluta =N° parcelas en las que aparece la especie
Total de parcelas
Frecuencia relativa =Frecuencia absoluta de la especie
∑ Frecuencias absolutas * 100
i
* 100i
Dominancia
Representa la cobertura del área basal de cada especie y su proporción con respecto a la
sumatoria de las áreas basales de todas las especies (Lamperch, 1990), permitiendo estimar
el grado de espacio horizontal que ocupa la especie en el bosque. Las ecuaciones aplicadas
para su cálculo absoluto y relativo son:
Dominancia absoluta = ∑ Áreas basales de los individuos de la especiei
Dominancia relativa =Dominancia absoluta especie
Área basal total* 100
i
Índice de valor de importancia (IVI)
El IVI revela la importancia ecológica relativa de cada especie en una comunidad vegetal
(Mostacedo y Fredericksen, 2000), y se obtiene a partir de la suma de la abundancia relativa,
frecuencia relativa y dominancia relativa para cada especie, dividido para tres, con la
finalidad de obtener la proporción en relación al porcentaje (100), tal como se muestra en la
siguiente ecuación:
IVI = (AR + FR + DR) / 3
Donde: AR = Abundancia relativa
FR = Frecuencia relativa
DR = Dominancia relativa
8.2. Estructura vertical
El análisis de la estructura vertical del bosque se realizó mediante la combinación de dos
métodos, el primero método consideró la apreciación de las brigadas de campo, respecto a
la posición de la copa de cada uno de los árboles vivos en relación a su ubicación en la
estructura del dosel en cada una de las parcelas como: dominante, co-dominante, suprimido
y solitario o aislado; y el segundo método se basó en el análisis gráfico de la segmentación
de los datos de las alturas totales de todos los árboles en el estrato superior, medio e inferior.
Los criterios de estratificación vertical de los árboles se especifican en la planilla 13, Anexo
11 del Manual de Campo (ETIFN, 2014).
En este sentido, el primer método es más aplicable a nivel del análisis de cada parcela o
grupo de parcelas similares a nivel local, mientras que el segundo método es objetivo tanto
para el análisis local como a escala total del tipo de bosque.
Una ventaja del primer método, comprende la valoración del segmento de árboles aislados,
por lo cual este resultado se tomó como complementario para el análisis efectuado con el
segundo procedimiento.
Los parámetros para analizar la estructura vertical del bosque son:
Valor fitosociológico de cada estrato (VFE)
Divide el número total de los árboles del bosque para cada uno de los estratos verticales,
tanto a nivel absoluto como relativo a la unidad, decena o en porcentaje.
Las ecuaciones aplicadas son:
VFE (%) =
N° árboles del estrato
∑ N° árboles de los estratos* 100
i
VFE =
N° árboles del estrato
∑ N° árboles de los estratos
i
Posición fitosociológica de las especies (PFS)
Establece comparativamente la abundancia de cada especie en el total y cada uno de los
estratos verticales de bosque, tanto en términos absolutos y relativos.
Las ecuaciones aplicadas son:
PFS = ∑ (N° árboles estrato inferior + N° árboles estrato medio + N° árboles estrato superior)i
i
PFS (%) =
PFS
∑ PFS * 100
i
9. ÍNDICES DE DIBERSIDAD FLORISTICA DE LOS ÁRBOLES
9.1. Índice de Shannon – Winer (H)
Lo utilizamos para establecer la probabilidad de encontrar o seleccionar todas las especies
en la proporción en las que existen en la población muestreada (Greig-Smith, 1983; Hill,
1973). La diversidad será baja cuando la probabilidad o H es menor a 2, media cuando la
probabilidad esta entre 2 y 3 y alta cuando H es mayor a 3 (Pla, 2006; Magurran, 1988).
La ecuación aplicada es:
H = - ∑ p * ln pi i
Donde: H = Índice de Shannon – Winer
p = proporción de la abundancia de la especie i, con respecto a la población total de las
especies (abundancia relativa con respecto a la unidad).
ln= logaritmo natural
9.2. Índice de Equitabilidad (E)
Mide la razón entre la diversidad observada y la diversidad máxima, basado en la
distribución de las abundancias de las especies (Magurran, 1988), se obtiene a partir de:
E = H / ln S
Donde: H = Índice de diversidad de Shannon
S = Número de especies
Cuando las poblaciones son similares entre las especies E será cercano o igual a 1, y cuando
las poblaciones son diferentes entre las especies E será cercano a 0.
9.3. Índice de Simpson (D)
Manifiesta la probabilidad de que dos individuos tomados al azar de una muestra sean de la
misma especie. Está fuertemente influido por la importancia de las especies más dominantes
(Magurran, 1988).
Su valor oscila de 0 (diversidad baja) a un máximo de (1-1/S), en donde S es el número de
especies. La ecuación aplicada es:
D = ∑ pi
21 -
Donde: D = Índice de Simpson
p = proporción de la abundancia de la especie i, con respecto a la población total de
las especies (abundancia relativa con respecto a la unidad)
10. USO DE LAS ESPECIES ARBOREAS
10.1. Valor de uso
El análisis del valor de uso se realizó aplicando el enfoque de la sumatoria de los usos para
cada una de las especies identificadas (Boom, 1989; Phillips 1996), basada en las 16
categorías establecidas en el manual de campo del IFN (ETIFN, 2014).
Este procedimiento permitió determinar aquellas especies que alcanzan mayores usos (valor
de uso superior o igual a 3), y aquellas que tienen menos usos (entre 1 y 2).
Además, a nivel general del bosque se pudo determinar las categorías de uso más frecuentes
entre las especies, tanto en términos absolutos y relativos.
Criterio de uso = N° de especies
Criterio de uso (%) =∑ Criterios de uso
* 100Criterio de uso
10.2. Parte usada
En correspondencia al análisis del valor de uso, el análisis de la parte usada ser realizó
sumando el número de partes usadas de cada especie, basadas en las 8 partes establecidas en
el manual de campo (ETIFN, 2014).
La frecuencia de las partes usadas de cada especie permitió realizar el análisis comparativo
de las especies con 3 o más partes usadas, y aquellas que se utilizan solamente 1 y 2 partes.
Así mismo, a nivel general del estrato boscoso se pudo generar la frecuencia de las partes
más usadas entre todas las especies, tanto a nivel absoluto y relativo:
Parte usada = N° de especies
Parte usada (%) =∑ partes usadas
* 100Parte usada
11. BIBLIOGRAFIA
Aldana, E., I. García y M. García. 2006. Muestreo en Conglomerado para el Inventario de
Plantaciones de Pinus caribea y Eucalyptus sp., en la Unidad de Manejo 20 de Mayo, EFI
Macurije. En revista forestal Baracoa Vol. 25 (1). Universidad Pinar del Río.
Atencia, M. 2015. Densidad de maderas (kg/ha) ordenadas por nombre común. INTI –
CITEMA. En http.//www.inti_citema.org.ar
Boom, B. 1990. Useful plants of the Panare indians of Venezuelan Guayana. Advances in
Economic Botany 8: 57-76.
Chave, J., C. Andalo., S. Brown., M. Cairns., J. Chambers., D. Eamus., H. Fo¨ lster., F.
Fromard., N. Higuchi., T. Kira., P. Lescure., B. W. Nelson., H. Ogawa Æ H. Puig., B. Rie´ra.,
T. Yamakura. 2005. Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance
in tropical forests. Oecologia 145: 87-99.
Di Rienzo, J; Casanoves, F; González, L; Tablada, M; Díaz, M; Robledo, W; Balzarini, M.
2008. Estadística para las ciencias agropecuarias. Sexta Edición, Córdoba, Argentina.
Consultado 12 Enero 2014. Disponible en:
http://vaca.agro.uncor.edu/~estad/EstadisticaPCA.pdf.
ETIFN. 2014. Manual de Campo. Procedimientos para la planificación, medición y registro
de información del Inventario Forestal Nacional de Paraguay. FAO-PNUD-PNUMA-
INFONA-SEAM-FAPI.
FAO. 2002. Captura de Carbono en los Suelos para un Mejor Manejo de la Tierra. Informe
sobre los recursos mundiales de suelos N° 66.
Greig-Smith, P. 1983. Quantitative Plant Ecology. 3ra ed. University of California Press
Berkeley. USA.
Guyra Paraguay. 2015. Ecuación Alométrica para Copernicia alba. Comunicación remitida
al INFONA 089/15, del 23-06-2015.
Fassola, H., E. Crechi, S. Barth, A. Keller, R. Winck, R. Martiarena, A. Von Wallis, M.
Pinazo y O. Knebel. 2010. Modelos Regionales de Biomasa Aérea de Pinus taeda para
Misiones y Ne de Corrientes, Argentina. Facultad de Ciencias Forestales, UNaM - EEA
Montecarlo, INTA.
González, M. L., B. J. D. Etchevers y M. C. Hidalgo (2008), "Carbono en suelos de ladera:
factores que deben considerase para determinar su cambio en el tiempo", Agrociencia, núm.
42, pp. 741–751.
Glade J. E.; Friedel R.A. 1988. Ecuaciones de volumen para Eucalyptus grandis Hill ex
Maiden en el noroeste de Entre Rios. VI Congreso Forestal Argentino. Tomo II pp. 416-420
cited in: Ramiro, V; Matias, F. 2001. Desarrollo y Uso de Ecuaciones de Volumen y Tablas
de Volumen en la República Argentina- Parte II -. AR., Universidad Nacional La Plata. 39
p.
Hill, MO. 1973. Diversity and Evenness: a unifying notation and its consequences Ecology.
54 (2): 427-432.
IPCC. 2003. Directrices del IPCC 2003 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero. Vol. 4. Agricultura, Silvicultura y Otros Usos de la Tierra. Publicado por IGES,
Japón.
IPCC. 2006, 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Prepared by
the National Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston H.S., Buendia L., Miwa
K., Ngara T. y Tanabe K. (eds). Publicado por: IGES, Japón.
Kolln R F, Viola J. 1988. Tablas de Volumen con corteza para Pinus elliottii y Pinus taeda
en el norte de Misiones. Simposio sobre silvicultura y mejoramiento genético de especies
forestales cited in: Ramiro, V; Matias, F. 2001. Desarrollo y Uso de Ecuaciones de Volumen
y Tablas de Volumen en la República Argentina- Parte II -. AR., Universidad Nacional La
Plata. 39 p.
Lamprecht, H. 1990. Silvicultura en los trópicos: los ecosistemas forestales en los bosques
tropicales y sus especies arbóreas – posibilidades y métodos para un aprovechamiento sostenido.
Trad. A Carrillo. Eschborn, AL, GTZ. 335 p.
Lojan, L. 1966. Apuntes del curso de dasometría. IICA. Turrialba. Costa Rica. C.A. 189 p.
Magurran, AE. 1988. Ecological Diversity and its Mensurament. University Press Princeton.
New Jersey. USA.
Mostacedo, B., y T. Frederiksen. 2000. Manual de Métodos Básicos de Muestreo y Análisis
en Ecología Vegetal. BOLFOR. Santa Cruz, Bolivia.
Netto, P. 1981. Amostragem em conglomerados e sua aplicação em inventarios florestais de
florestas tropicais, I Congrsso Brasileiro de Florestas Tropicais, Anais., Vol.1:36-53.
Orozco, L. y C. Brumér. 2002. Inventarios Forestales para Bosques Latifoliados en América
Central. Bases Estadísticas. Serie técnica. Manual técnico. CATIE. Turrialba.
Pearson, T., S. Brown y N. Ravindranath. 2005. Integrating carbon benefit estimates into
GEF projects. United Nations Development Programme, Global Environment Facility. 64
pp.
Phillips, O. 1996. Some quantitative methods for analyzing ethnobotanical knowledge. Págs.
171-197 En: M. Alexiades (ed.), Selected guidelines for ethnobotanical research: a field
manual. The New York Botanical Garden, Nueva York.
Pla, L. 2006. Biodiversidad: Inferencia Basada en el Índice de Shannon y la Riqueza.
Universidad Nacional de Francisco de Miranda. Caracas, Venezuela.
Ralston C.W. 1973. Annual primary productivity in a loblolly pine plantation. In: H.E:
Young (ed.): IUFRO Biomass Studies. Univ. of Mainee. Orono105-117
Román, F y H. Ramírez. 2010. Dendrometría. División de ciencias Forestales. Universidad
Autónoma de Chapingo. México.
Rügnitz, M. T.; Chacón, M. L.; Porro R. 2009. Guía para la Determinación de Carbono en
Pequeñas Propiedades Rurales -- 1. ed. -- Lima, Perú.: Centro Mundial Agroflorestal
(ICRAF) / Consórcio Iniciativa Amazônica (IA). 79 p.
Saquetta, C., A. Dalla., A. Rodrigues y L. Watzlawick. 2014. Inventarios Forestales:
Planeamiento y Ejecución. 3ra edición – Revista y ampliada. Curitiba.
Sato, T.; Saito, M.; Ramírez, D.; Pérez, L.; Toryama, J.; Kiyono, Y.; Herebia, E.; Dubie, N.;
Vera, M.; Dure, E & Ramírez, J. 2013. "Development of allometric equations for tree
biomass in forest ecosystems in Paraguay. FFPRI – UNA – INFONA. Asunción.
Tandon, V.N., Pande, M.C. & Singh, R. 1988. Biomass estimation and distribution of
nutrients in five different aged Eucalyptus grandis plantation ecosystems in Kerala state.
Indian Forester, 114(4): 184-199.
Van Wagner, C.E. 1968. The line intersect method in forest fuel sampling. For. Sci. 14:20-
26.
12. ANEXOS
Anexo 1. Datos de factor de forma y densidades
NOMBRE CIENTIFICO FACTOR DE FORMA
Pinus taeda DAP (-20 cm) 0,50 ; DAP (-35 cm) 0,46
Pinus elliotti 0,53
Eucalyptus camaldulensis 0,45 - 0,55
Eucalyptus grandis 0,5
Eucalyptus citriodora Coeficiente Mórfico = 0,54
Prosopis kuntzei Harms 0,839
Aspidosperma quebracho-blanco Schldl. 0,834
Scutia buxifolia Reissek 0,83
Bulnesia sarmientoi Lorentz ex Griseb. 0,799
Prosopis nigra (Griseb.) Hieron. var. nigra 0,839
Caesalpinia paraguariensis (D. Parodi) Burkart 0,843
Calycophyllum multiflorum 0,761
Sideroxylon obtusifolium (Roemer & Schultes) Pennington ssp. obtusifolium 0,849
NOMBRE CIENTIFICO Total
Estratos BHRO BSHC BSHIRP BSCH BP PF
Acanthosyris falcata 0,750 0,750 0,750
Achatocarpus cfr. Pro-ecox. 0,870 0,870
Achatocarpus praecox 0,830 0,830 0,830
Agonandra excelsa 0,575 0,575 0,575
Albizia inundata 0,600
Albizia niopoides 0,750 0,750 0,750
Alchornea triplinervia 0,490 0,490
Allophylus edulis 0,690 0,690 0,690
Amburana cearensis 0,575 0,575
Apuleia leiocarpa 0,800 0,800
Araucaria angustifolia 0,555
Aspidosperma australe 0,700 0,700
Aspidosperma polyneuron 0,685 0,685 0,685
Aspidosperma quebracho-blanco Schldl.
Astronium fraxinifolium 0,950 0,950 0,950
Astronium urundeuva var. candollei (Engl.) Mattick 1,125 1,125 1,125
Balfourodendron riedelianum (Engl.) Engl. 0,850 0,850 0,850
Bulnesia sarmientoi Lorentz ex Griseb.
Cabralea canjerana (Vell.) Martius 0,700 0,700
Caesalpinia paraguariensis (D. Parodi) Burkart 1,100 1,100 1,100
Calliandra foliolosa 0,820
Calycophyllum multiflorum 0,860 0,860 0,860 0,860
Campomanesia xanthocarpa O. Berg 0,900 0,900 0,900
Carica quercifolia 0,100 0,100
Cedrela fissilis Vell. 0,500 0,500
Ceiba chodatii 0,243 0,243 0,243 0,243 0,243
Celtis pubescens 0,815 0,815 0,815 0,815 0,815
Copaifera landsdorfii 0,800 0,800 0,800
Copernicia alba 0,791 0,791 0,791
Cordia americana (L.) Gottschling & J.S. Mill. 0,805 0,805 0,805 0,805
Cordia glabrata (Mart.) A.DC. 0,650 0,650 0,650
Cordia trichotoma (Vell.) Arráb. ex Steud. 0,600 0,600 0,600
Crhrysophyllum marginatum 1,080 1,080 1,080
Crysophyllum gonocarpum 0,750 0,750 0,750
Cynometra bauhiniifolia 0,575 0,575
Dendropanax cuneatus 0,403 0,403
Diatenopteryx sorbifolia 0,800 0,800 0,800
Diplokeleba floribunda 0,840 0,840 0,840
Diplokeleba floribunda 0,950 0,950
Enterolobium contortisiliqum 0,330 0,330 0,330
Erythrina crista-galli 0,265
Erythrina falcata 0,280
Eucalyptus camaldulensis 0,528
Eucalyptus grandis 0,425 0,425
Eugenia uniflora 1,215 1,215 1,215
Fagara rhoifolia 0,920 0,920
Ficus enormis 0,400 0,400
Genipa americana 0,660 0,660
Geoffroea decorticans 0,593
Geoffroea spinosa 0,750 0,750
Gleditschia amorphoides 1,135 1,135 1,135 1,135
Guarea kunthiana 0,620
Guazuma ulmifolia 0,550 0,550 0,550
Handroanthus impetiginosus 0,935 0,935 0,935
Handroantus heptaphyllus 1,010 1,010 1,010
Helietta apiculata 0,750 0,750 0,750
Heliocarpus popayanensis 0,263
Holocalyx balansae 1,170 1,170 1,170
Inga affinis DC. 0,680 0,680 0,680
Jacaranda micranta 0,600 0,600
Jacaranda mimosifolia 0,550 0,550
Lonchocarpus fluviales 0,575 0,575 0,575 0,575
Lonchocarpus muehlbergianus 0,820 0,820 0,820
Luehea divaricata 0,600 0,600 0,600
Machaerium minotiflorum 0,580 0,580 0,580
Maclura tinctoria 0,800 0,800 0,800 0,800
Matayba elaeagnoides 0,850
Melicocus lepidopetalus 0,980 0,980 0,980
Microlobius foetidus 0,710
Myrocarpus frondosus 0,825 0,825 0,825
Nectandra angustifolia 0,600
Nectandra lanceolata 0,600 0,600 0,600
Nectandra megapotamica (Sprengel) Mez 0,590 0,590 0,590
Parapiptadenia rigida 0,950 0,950 0,950 0,950
Parkinsonia aculeata 0,600
Peltophorum dubium (Sprengel) Taubert 0,850 0,850 0,850
Pentapanax warmingiana 0,510 0,510
Phyllostylon rhamnoides 0,850 0,850 0,850 0,850
Pisonia aculeata 0,330
Pisonia zapallo 0,420 0,420 0,420
Plinia rivularis (Cambess.) Rotman 0,900 0,900
Pouteria gardneriana (A. DC.) Radlkofer 0,700 0,700
Prosopis kuntzei Harms 1,175 1,175 1,175
Prosopis nigra (Griseb.) Hieron. var. nigra 0,850 0,850
Prosopis nigra (Griseb.) Hieron. var. nigra 0,850 0,850
Prosopis rusciflora 0,800 0,800
Pterogyne nitens
Randia armata 0,670 0,670
Roupala meisneri 0,800
Ruprechtia laxiflora 0,740 0,740
Salix humboldtiana 0,490
Salta triflora 0,619 0,619 0,619
Samanea saman 0,470 0,470 0,470
Sapindu saponaria 0,600
Schinopsis balansae 1,200 1,200
Seguieria paraguayensis 0,575
Sideroxylon obtusifolium (Roemer & Schultes) Pennington ssp. obtusifolium 0,700 0,700
Solanum granulosum-leprosum 0,480 0,480
Sorocea sprucei 0,575 0,575
Strychnos brasiliensis 0,790 0,790 0,790 0,790
Styrax leprosus 0,480
Sweetia fruticosa 0,975 0,975 0,975
Syagrus romanzoffiana 0,600 0,600 0,600 0,600
Tabebuia nodosa 0,767 0,767 0,767 0,767
Tabernaemontana australis 0,790 0,790
Terminalia triflora 0,900 0,900 0,900 0,900
Trema micrantha 0,400 0,400
Trichia pallida 0,700 0,700 0,700
Trichilia catigua 0,880 0,880 0,880
Trithrinax schizophylla 0,824 0,824 0,824
Vitex megapotamica 1,060 1,060 1,060
Vochysia tucanorum 0,400 0,400 0,400
Ximenia americana 0,830 0,830
Zanthoxylum petiolare 0,575 0,575 0,575
Ziziphus joazeiro C. Mart. 0,900
Ziziphus mistol 0,900 0,900 0,900
PROMEDIO 0,724 0,768 0,796 0,792 0,786 0,425
