Captura de Carbono en Plantaciones Forestales de Durango, México

0642-B2

José Návar[1], Nicolás González[2], David Maldonado[3], José Graciano[4] y V. H. Dale[5]


Resumen

En este trabajo de investigación se presentan cuatro modelos para el cálculo del secuestro de carbono en la biomasa aérea de plantaciones forestales de Durango, México. Dos modelos fueron desarrollados al nivel del rodal y dos de una combinación de variables del rodal y de variables de árboles individuales. Para el ajuste de parámetros de los modelos, se utilizó una fuente de datos dasométrica de 25 rodales plantados en diferentes tiempos, con edades variantes desde 2 hasta 20 años. Además se derribaron 75 árboles de estas plantaciones para modelar el crecimiento en altura y diámetro derivados de análisis troncales. Los árboles derribados también sirvieron para desarrollar modelos de componentes de biomasa, volumen y ahusamiento. Los rodales se clasificaron por nivel de productividad a través del índice de sitio. Los resultados muestran un modelo simple que estima con mayor precisión la captura de carbono en la biomasa aérea de las plantaciones forestales. Se alimenta con variables al nivel del rodal y requiere de las proyecciones de área basal y clasificación de rodales por nivel de productividad. El modelo mejora la precisión, en contraste con otros modelos que utilizan la tabla de producción como variable de entrada y proporciona proyecciones de carbono en plantaciones forestales similares a la tasa de secuestro de los bosques coetáneos, uniespecíficos y con altas densidades de P. cooperii de la región.

Palabras claves: Modelos, biomasa, pináceas nativas, P. durangensis, P. cooperii, P. engelmanii.


Introducción

La superficie plantada o reforestada con especies nativas sé esta expandiendo rápidamente en varias partes de México. En la Sierra Madre Occidental del Estado de Durango, México, para el período de 1993-1998, se están plantando en promedio 5,000 ha con proyectos gubernamentales como Prodefor, Pronare y Proderplan (Semarnap 1999). Sin embargo, previo a 1992, se plantaban superficies anuales menores (100-200 ha). Las plantaciones forestales tienen como objetivos revertir la degradación de superficies erosionadas por efectos directos del manejo de bosques para torcería y por el sobre pastoreo, áreas bajo manejo con falta de regeneración oportuna, áreas incendiadas o plagadas, etc. Considerando que existen bosques clasificados como abiertos por actividades antropogenicas y naturales y que existen extensas superficies forestales degradadas, el potencial de desarrollo de plantaciones continuará siendo alto en México (INEGI 2001). El modelar los servicios ambientales que proveen las plantaciones forestales con especies nativas en el norte de México son requisitos claves en la obtención de financiamientos externos.

Los modelos para proyectar almacenes de carbono en la biomasa aérea se alimentan generalmente de la tabla de producción derivada de los modelos convencionales de incremento y rendimiento (Mohren y Klein Goldewijk 1990). El carbono se estima posteriormente con índices derivados de la densidad específica de la madera y de la proporción de carbono en la biomasa seca. Los modelos de incremento y rendimiento son una continuación de las tablas de producción. Existen bastantes técnicas disponibles para modelar el crecimiento en volumen, área basal, densidad, etc. (Clutter y otros 1983; Vanclay 1994). La clasificación de los modelos se hace desde la perspectiva del parámetro a modelar, desde árboles individuales, grupos de árboles hasta rodales completos (Clutter y otros 1983; Vanclay, 1994). Los modelos al nivel del rodal requieren de parámetros como el área basal, la densidad el volumen o el incremento en volumen o área basal. Estos modelos se han probado exitosamente en bosques de coníferas de la Sierra Madre Occidental de Durango, México (Aguirre-Bravo 1987). Los modelos al nivel del grupo de árboles o de los árboles individuales generalmente proporcionan información del grupo o de cada árbol dentro del rodal (Shugart 1984; Vanclay 1994). Esta última clase de modelos no se ha probado en bosques nativos o plantaciones forestales del norte de México.

Los objetivos de esta investigación fueron: (a) ajustar cuatro modelos para proyectar los almacenamientos de carbono en la biomasa aérea, (b) comparar los modelos con el CO2-fix y (c) comparar las proyecciones de carbono con las estimaciones provenientes de un modelo de incremento y rendimiento desarrollado para bosques nativos de pino, coetáneos y uniespecíficos de Durango, México.

Materiales y Métodos

Esta investigación se desarrolló en plantaciones forestales de la Sierra Madre Occidental de Durango, México. Varias plantaciones de los ejidos ‘La Campana’, ‘San Pablo’, ‘La Ciudad’, ‘Los Bancos’, ‘La Victoria’, fueron muestreadas. Los ejidos se localizan en el municipio de Pueblo Nuevo, Durango, con coordenadas 105º36’19’’W y 105º51’48’’W y 24º19’05’’N y 24º30’16’’N, can altitudes desde los 2000 a los 2900 metros sobre el nivel del mar. El área se caracteriza por ser frío templado, con precipitación y temperatura promedio anual de 900 mm y 15OC, respectivamente. Las superficies plantadas se encuentran dentro de los bosques nativos de coníferas y las especies plantadas son nativas de la region.

Metodología. Los datos dasométricos de 25 cuadrantes de 20m x 30m fueron levantados en las plantaciones de los ejidos mencionados anteriormente. La edad de las plantaciones varió desde 6 hasta 20 años para tener una crono secuencia definida y poder modelar en tiempo el crecimiento en volumen, área basal y densidad a nivel del rodal. Las alturas de los árboles dominantes de cada una de las parcelas y su edad sirvieron para modelar la productividad, a través de la técnica del índice de sitio. En cada cuadrante se midió el diámetro basal, Db, la altura total, H, la proyección vertical de la copa, Ct. De cada una de las plantaciones se derribaron al menos 2 árboles para desarrollar ecuaciones de crecimiento en diámetro y altura, volumen fustal, ahusamiento y componentes de biomasa. Los modelos probados fueron los siguientes.

[1]

[2]

[3]

SI = HMAX (1 - EXP(B0t))a

[4]

Modelo 1. El modelo (1) se basa en la teoría desarrollada por Clutter (1963) y Clutter y otros (1983). donde: C= carbono en la biomasa aérea (Mg C ha-1), Cf = factor de transformación de la biomasa en carbono (adimensional), t= edad de la plantación (años), Bf = biomasa fustal (Mg ha-1), Bc = biomasa de la copa (Mg ha-1), rf= factor de densidad de la madera, ramas, corteza y hojas (Mg ha-1 /m3 ha-1), BA= área basal (m2 ha-1), Vf= volumen fustal (m3 ha-1), Vf2, A2= volumen y área basal proyectadas en tiempo, t=t2 (m3 ha-1; m3 ha-1), SI= índice de sitio, Hmax= altura dominante, c, a, B0, B1, B2, B3= parámetros estadísticos.

Modelo 2. El modelo [2] estima el carbono en la biomasa aérea por proyectar el crecimiento de en diámetro y altura de cada árbol individualmente, cuyos datos alimentan a la ecuación de volumen fustal y es considerado un híbrido entre escalas de árboles individuales y rodal.

C = ((Vf · rf) + Bc) · Cf; Bc = f(Bf)

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

N2 = N1t-B0 e(a-B1SI)t

[10]

donde: Vf= volumen fustal (m3 ha-1), Vfi= volumen fustal del árbol i (m3), Db = diámetro basal del árbol i (cm), Dbm= diámetro basal máximo (cm), H = altura total del árbol i (m), Hm = altura máxima (m), N1 = densidad inicial en t=1 (no ha-1), N= densidad en t=t años (no ha-1), SI = índice de sitio (m a la edad base de 15 años), t= tiempo (años), á, B0, B1 y B2= parámetros estadísticos. El índice de sitio se estimó con el modelo [1], ecuación [4].

Modelo 3. El modelo [3] usa un procedimiento similar al modelo de Clutter (1963) y Clutter y otros 1983), descrito inicialmente en el modelo [1].

[11]

[12]

donde: C= carbono por unidad de superficie en la biomasa aérea (Mg C ha-1), BA= área basal (m2 ha-1), SI= índice de sitio, t= tiempo (años), á, B1, B2, B3 = parámetros estadísticos.

Modelo 4. El modelo [4] define el crecimiento en diámetro y altura de cada árbol con sus propias dimensiones presentes a través del modelo de Chapman-Richards.

C = f(Db, H, Db2H, log(Db), Log(H), Log(Db2H) · Cf

[13]

C = Bt · Cf;

[14]

[15]

[16]

N2 = N1t-B0 e(a - B1SI)t

[17]

donde: Bti= biomasa total del árbol i (fuste, corteza, ramas y hojas) (kg árbol-1), Db= diámetro basal (cm), H=altura total (m), log= logaritmo de base 10, Bt= biomasa aérea total (Mg ha-1), Dbi, Hi= diámetro basal y altura total presente del árbol i (cm, m), a, B1, B2= parámetros estadísticos.

El Modelo CO2-Fix. El modelo CO2-Fix fue trabajado con la tabla de producción generada por el modelo [1]. El coeficiente de la densidad de la madera fue estimado directamente de datos derivados de este trabajo, el cual es consistente con los valores reportados por Dávalos y otros (1976). El factor de transformación de biomasa a carbono fue estimado como 0.50.

Pruebas de bondad de ajuste. Las estimaciones y observaciones de carbono por unidad de superficie permitieron el cálculo de tres estadísticos de bondad de ajuste. El coeficiente de determinación, r2, el error estándar, Sx, el coeficiente de variación, CV, y sesgo fueron estimados para las ecuaciones y los modelos. La comparación de los modelos supone que estos se desarrollaron independientemente. La importancia del contraste radica en determinar las fortalezas y debilidades de cada uno de los modelos.

Procedimiento. La proyección del área basal en los modelos [1] y [3] requiere de datos fuera de la edad máxima de la plantación porque la ecuación de Clutter y otros (1983) proyecta áreas basales máximas de 22 m2 ha-1 a 50 años (c=3.1336). La ecuación de Chapman-Richards fue utilizada preliminarmente para estimar el área basal a 40 años, con datos colectados en bosques nativos y con esto proyectar el área basal de nuevo para el modelo [1]. La pendiente de la regresión entre el volumen fustal y la biomasa fustal al nivel de la parcela resultó en el coeficiente de densidad de la madera ponderado por los diferentes compartimentos (corteza, albura y duramen) del fuste. En el modelo [2], las ecuaciones de proyección del diámetro basal y la altura total requirieron datos extremos, los cuales fueron tomados de ecuaciones derivadas por Corral y Navar (2002) para especies nativas de la región (t=50 años, Dbh=26.5 cm; H=20 m).

Resultados

Los modelos [1] y [3] muestran tendencias y ajustes mejores a los almacenamientos acumulados de carbono aéreo de las plantaciones forestales. Las tendencias ponderadas por el índice de sitio muestran también que estos modelos alcanzarán una asíntota, consistente con el estadío final en la tasa neta de captura de carbono. Los modelos [2] y [4], alimentados con variables de árboles individuales, sesgan las proyecciones de carbono. El modelo [3] tuvo el mejor ajuste a los datos de carbono estimados para las plantaciones (Cuadro 1). Aunque el modelo es empíricamente derivado, reúne varias suposiciones del modelo originalmente desarrollado por Clutter (1963). Las desventajas de esta ecuación son: (a) requiere de proyecciones del área basal y puede ser una limitante en plantaciones jóvenes y (b) necesita de estimaciones de la biomasa y carbono de las plantaciones.

Cuadro 1. Estadísticos de ajuste de cinco modelos para proyectar almacenes de carbono aéreo en plantaciones forestales de Durango, México.

Estadísticos de ajuste

Modelos

CO2-Fix

1

2

3

4

5

R2

0.85

0.56

0.92

0.47

0.57

Sx (Mg C ha-1)

6.3

14.7

4.5

13.2

9.9

CV (%)

26

62

19

55

42

Sesgo (Mg C ha-1)

Total

38

-8

-2

125

-130

Promedio

1.6

-0.3

-0.1

5.4

-5.6

El modelo [1] fue desarrollado con bases teóricas sólidas (Clutter 1963; Clutter y otros 1983) y provee estimaciones robustas de almacenes de carbono en los compartimentos aéreos y es independiente de la densidad, variable dificil de evaluar en estas etapas de la vida de la plantación (Alder y Synnott 1992). Los modelos [2] y [4] deben de ser refinados adicionalmente para incrementar la precisión en la estimación y proyecciones del carbono aéreo. La estimación de la densidad de la plantación es una de las fuentes de error notorias en estos modelos.

Figura 1. Las proyecciones de carbono por cuatro modelos en plantaciones forestales de Durango, México.

El modelo CO2 fix sobre-estima el carbón aéreo en un 33%, en contraste con el modelo [3]. La sobre-estimación es consistente con el contraste entre el índice de densidad ponderado (0.27 Mg ha-1/ m3 ha-1) derivado de esta investigación y el valor reportado convencionalmente (0.37 Mg ha-1/m3 ha-1). El parámetro de densidad de la madera cuando multiplicado por el volumen fustal también sobre-estima la biomasa fustal por un factor de 0.3 a 2.0 (Houghton 1991; Fang y otros 1998). Un solo factor de densidad de la madera debe considerar las variaciones de la densidad dadas por el durámen, la albura y la corteza.

Los parámetros del modelo [3] recomendado para proyectar los almacenes de carbono aéreo en plantaciones forestales de Durango, México se presentan en el Cuadro 2.

Cuadro 2. Parámetros para alimentar ecuaciones del modelo [3] para proyectar los almacenes de carbono en plantaciones forestales de Durango, México.

Ecuación

Parámetros de Ajuste

R2

Sx

CV(%)

SI = 11.92(1-e(-0.1065t))1.7658

0.80

1.80

20

ln(C) = 1.1517+0.7499ln(BA) + 0.04893SI - 7.5304/t

0.92

4.47

19

BA = 8.5745SI(1 - e(- 0.0354t))1.7214

0.67

6.57

39

ln(Vfi) = -7.7369 + 1.2883ln(D) + 0.7134ln(H)

0.95

0.006

20

Db = 29.27 (1 - e(- 0.021t))0.7597

0.49

2.6

30

H = 31.07(1 - e(- 0.0233t))1.353

0.72

1.33

33

N2 = N1t-1.1484 e(0.676 - 0.1067SI)t

0.71

733

26

Di = Dap * (1.0083 * log(1 - (1 - exp(- 1.0083/0.3569 * X)))

0.98

1.11

12

Parámetros de la Distribución Weibull




b = e(0.1567 +.946 * ln(Db) + 0.033375 * ln(Ho))

0.99

0.22

2

a = e(- 0.198 + 21.0157 * ln(b) - 20.89ln(Dq) -.1364ln(H))

0.92

1.59

48

e = e(0.91 - 44.7ln(b) + 31.5ln(Db) + 14ln(Dq) + 0.35ln(Db))

0.97

3.87

46

Bhojas = -0.43 + 0.576Db -2.82lnH

0.87

1.23

45

Bramas = 14.95 + 2.00Db -14.7lnDb

0.92

2.31

32

Bfuste = 0.28 + 0.009D2H

0.96

3.12

15

X=((ht-h)/(Ht-1.3)), B= biomasa (kg árbol-1), Ho= altura promedio de arboles dominantes.

Los almacenes de carbono proyectados en tiempo para bosques con densidades bajas, usando el modelo de Aguirre-Bravo (1987), son en general el 50% del carbono almacenado por las plantaciones forestales. Cuando se usa el modelo para densidades altas, el modelo predice almacenes de carbono similares al modelo [3]. Por esta razón, el manejo de la densidad de los bosques nativos y de las plantaciones juega un papel fundamental en el aprovechamiento del sitio, la optimización de la captura de carbono y su transferencia hacia el suelo y productos forestales. El modelo [3] predice los siguientes datos críticos para el manejo de las plantaciones (Cuadro 4).

Cuadro 4. El balance del carbono en plantaciones forestales de Durango, México.

Tiempo (años)

Árboles en Pié

Árboles muertos

Área basal (m2 ha-1)

Dbh (cm)

Densidad (no ha-1)

Carbón (Mg C ha-1)

Mortalidad (no ha-1)

Carbón (Mg C ha-1)

Productos Forestales

10

8.54

5.8

3213

11.01

1787

3.93

Tutores P&P

20

21.33

9.6

2967

31.86

2033

12.95

Tutores P&P

30

33.04

12.2

2832

50.15

2168

21.74

Cajas P&P

40

42.51

14.1

2740

64.50

2260

29.15

Cajas P&P

P&P = pulpa para papel.

Discusión

La Convención Marco de las Naciones Unidas para El Cambio Climático reconoce la importancia de las actividades para realizar los balances del carbono por las actividades humanas y se refiere a las emisiones por fuentes y almacenes. El Protocolo de Kyoto define a las actividades de forestación y reforestación como prácticas que fijan carbono de la atmósfera. El Mecanismo de Tecnologías Limpias y El Mercado de Bonos de Carbono se encuentran disponibles para el establecimiento de convenios multilaterales para aprovechar las oportunidades de captura de carbono por las plantaciones forestales del norte de México. Las oportunidades para mejorar el estado de los bosques nativos de México a través de plantaciones con especies nativas deben de ser capitalizadas en una empresa multipartita donde los bosques proveen mejores servicios directos y ambientales, la sociedad se beneficia con la amortiguación del cambio climático y los dueños de los bosques perciben beneficios directos provenientes de los servicios ambientales. El Protocolo de Kyoto debería enfatizar mejor sus políticas para detener el deterioro y desarrollar los incentivos necesarios para revertir esta tendencia de los bosques nativos.

Conclusiones

En esta investigación se ajustaron y probaron cuatro modelos para proyectar los almacenes de carbono. Se define, recomienda y contrasta un modelo, el cual provee información robusta sobre: (a) la necesidad de refinar los procedimientos convencionales de proyectar el carbono en vegetación aérea y (b) como las plantaciones con especies nativas capturan carbono a una tasa mayor que los bosques nativos presentes. Finalmente se presenta un balance del carbono en las plantaciones forestales y se enfatiza la necesidad de continuar realizando estas prácticas con especies nativas para mejorar el estado actual de los bosques del norte de México, como una forma de manejo sustentable de recursos forestales de la región.

Agradecimientos

El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología y el Programa de Apoyo para la Ciencia y la Tecnología financiaron este proyecto de investigación a través de los convenios 28536-B y CN 323 00, respectivamente.

Obras citadas

Aguirre-Bravo, C. 1987. Stand average and diameter distribution growth and yield models for natural even-aged stands of Pinus cooperii. Ph.D. Dissertation. Colorado State University. Forth Collins, CO.

Alder, D., y T.J. Synnott. 1992. Permanent sample plot techniques for mixed tropical forests. Oxford Forestry Institute. Deprtment of Plant Sciences. University of Oxford. Tropical Forestry Papers No 25. 124 pp.

Clutter, J.L. 1963. Compatible growth and yield models for loblolly pine. For. Sci. 9: 354-371.

Clutter, J.L., J.C. Forston, L.V. Pienaar, G.H. Brister y R.L. Bailey. 1983. Timber management: A quantitative approach. Wiley, New York. 333 p.

Corral, S. y J. Navar. 2002. Comparación de técnicas de estimación de volumen fustal total para cinco especies de pino de Durango, México. Enviado a Ciencia e Investigación Forestal, Chile.

Davalos, S.R., F.F. Wangaard y R. Echenique-Manriquez. 1976. La madera y su uso en la construccion. Clasificacion de la madera de pinos mexicanos. INIREB. No 2. 26 p. Jalapa, Ver. Mexico.

Fang, J.Y., G.G. Wang, G.H. Liu y S.L. Xu. 1998. Forest biomass of China: an estimate based on the biomass-volume relationship. Ecological Applications 8: 1084-1091.

Houghton, R.A. 1991. Tropical deforestation and carbon dioxide. Climate Change 19: 99-118.

INEGI. 2001. Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática. La Actividad Forestal en el Estado de Durango, México. México. D.F.

Mohren, G.M.J. y C.G.M. Klein Goldewijk. 1990. CO2 Fix: a dynamic model of the carbon dioxide fixation in forest stands. Institute fore Forestry and Urban Ecology, Wageningen, Netherlands.

Semarnap, Secretaria del Medio Ambiente Recursos Naturales y Pesca. 1999. Programa Nacional de Reforestacion. Reforestacion de 1993 a 1998. Semarnap Delegacion Durango. Durango, Dgo., Mexico.

Shugart, H.H. 1984. A. Theory of Forest Dynamics. Springer Verlag. New York.

Vanclay, K.V. 1994. Modeling Forest Growth and Yield: Applications to Mixed Tropical Forests. CAB International. Wallingford, Oxon, UK. 312 p.


[1] Profesor, Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Autónoma de Nuevo León, km 145 Carr Nacional, Linares, N.L., México. 67700 (Email: jnavar@ccr.dsi.uanl.mx).
[2] Profesor, Centro de Bachillerato Tecnológico Forestal No 4. Ciudad Industrial, Durango, Dgo. México.
[3] Profesores, Instituto Tecnologico Forestal No 1. El Salto., P.N., Durango, Mexico.
[4] Profesores, Instituto Tecnologico Forestal No 1. El Salto., P.N., Durango, Mexico.
[5] Investigadora, Environmental Science Division, Oak Ridge National Laboratory. Oak Ridge, TN. dalevh@ornl.gov