V. EJEMPLOS DE PLANILLAS DE REGISTRO DE DATOS

PLANILLA DE REGISTRO EN CAMPO - INVENTARIO LEÑERO

VI. INVENTARIO DE RECURSOS LEÑEROS

Los principales objetivos del inventario de recursos leñeros son:

a) estimar las existencias leñeras en los distintos tipos o clases de uso del suelo, y

b) estimar su productividad leñera.

Conviene dividir las actividades en dos etapas: en la primera, se estiman las existencias y en la segunda, la productividad.

La estratificación de las coberturas del suelo o usos de la tierra con potencial para la producción de leña es la actividad inicial. Ésta puede realizarse con ayuda de imágenes de sensores remotos (como fotografías aéreas, barredores espectrales sobre plataformas orbitales o aéreas, videografías, etc.). Su objetivo es discriminar tantas clases de cobertura como sea posible, reduciendo así la variabilidad interna de cada clase para disminuir el esfuerzo de muestreo y/o el error debido al muestreo (ver muestreo estratificado en el Capítulo 3). Los estratos deben ser siempre reconocibles por observación directa sobre el terreno, porque de no ser así la clasificación no será utilizable por personas no entrenadas en el análisis de imágenes, que son la inmensa mayoría de los usuarios directos e indirectos.

La interpretación de los productos de sensores remotos permite también confeccionar mapas o cartas de vegetación o de usos del suelo, sobre los cuales se puede calcular las áreas ocupadas por cada uno de los estratos.

Una vez definidos los estratos y comprobado que se los puede reconocer en el campo, se debe iniciar el muestreo piloto, con un mínimo de 15 parcelas por estrato. En estratos de escasa importancia, por ser de pequeña área o baja intensidad de uso, se recomienda hacer el muestreo piloto en 5 parcelas. Este sirve para estimar la variabilidad que presentan dentro cada estrato las variables más importantes para estimar la existencia de dendrocombustibles. Usualmente, la variable más correlacionada con las existencias es el volumen cilíndrico (=área basa¡ x altura).

La forma y el tamaño de las parcelas no afectan a la estimación de las medias, pero influyen en la estimación de la variabilidad del área basa¡ y del volumen cilíndrico, dependiendo del patrón espacial de distribución de los árboles y arbustos. Si la población es heterogénea o en manchones, parcelas pequeñas presentarán alta variabilidad. Por lo general, las parcelas más eficientes por su simplicidad de instalación y medición son las rectangulares, de ancho no menor a 20 m y largo entre 20 y 500 m (400 a 10 000 m²), dependiendo de la heterogeneidad espacial. Es conveniente subdividirlas en subparcelas de 20 de largo, para analizar la influencia de su tamaño sobre la estimación de la varianza. Para baja densidad de árboles y buena visibilidad, la parcela circular es de medición más rápida.

Las parcelas deben ubicarse aleatoriamente en toda el área ocupada por cada estrato. Para ello, su posición será sorteada sobre una carta de coberturas del suelo y replanteada en el campo con ayuda de geoposicionadores satelitales.

Las mediciones a realizar en cada parcela (usando una planilla de campo para cada parcela, ver Anexo V) son, como mínimo:

• especie, forma, calidad del fuste, estado sanitario9;
• diámetros a 0,5 y 1,3 m de altura (a partir de 3 cm de diámetro o 9,5 cm de circunferencia, sin decimales);
• altura total y del fuste (en metros, sin decimales).

Los datos de las planillas de campo se trasladan a una planilla de Excel, para registrar las mediciones y calcular (ver Anexo VII):

• área basa¡ (G) a 0,5 y 1,3 m de altura (en m², con cuatro cifras significativas);
• altura dominante (Hd), que es el promedio de los mayores árboles medidos (el decilo superior de cada estrato de altura);
• volumen cilíndrico (en m³ con cuatro cifras significativas);
• número de individuos (o de tallos) por hectárea.

Para todas estas variables, pueden realizarse las distribuciones por clases diamétricas y las sumatorias por especie y por parcela.

Con los valores finales (o sumatorias) por parcela de estas variables, se construye una tabla dendrométrica para cada estrato, donde cada parcela ocupa una línea. En esta tabla, Excel permite fácilmente realizar el cálculo de los parámetros estadísticos usando la aplicación Funciones. Así, se puede calcular el promedio, la desviación estándar, el error estándar y el intervalo de confianza de cada variable. Si el intervalo de confianza encontrado para volumen cilíndrico es mayor al previamente establecido como aceptable, será necesario ampliar el número de muestras, o sea, medir más parcelas.

Habitualmente se recomienda que el error probable no exceda al 20% para el Volumen cilíndrico. El número de parcelas a medir para alcanzar este nivel de error puede calcularse con la fórmula (ver Capítulo 3 y Anexo III):

n_o = (cv^z . t² _{a ?} )/ e²

Finalizado el muestreo piloto y el análisis de sus resultados, se puede pasar al muestreo final, ampliando el número de casos en la muestra para llegar al calculado con la fórmula anterior. Si éste fuera demasiado grande con relación a los medios o tiempo disponibles, habrá que reconsiderar el error aceptable (tanto en su magnitud como en el nivel de confianza de la estimación). Aceptando un nivel de error mayor, o un nivel de confianza menor, el esfuerzo de muestreo se reduce apreciablemente. Por lo común, el número de parcelas necesario para un 20% de error con 95% de confianza es del orden de 20 a 30. Los datos de las parcelas adicionales se agregan a la correspondiente tabla de estrato y se recalculan los parámetros estadísticos para definir el promedio y nivel de error final de cada variable.

El siguiente paso es construir ecuaciones de peso y volumen para las especies de mayor importancia en cada estrato. De éstas, se puede deducir los valores de factor de forma que, multipicados por el volumen cilíndrico o el área basa¡, permiten obtener el volumen real de un árbol o conjunto de árboles. Para las especies secundarias, se aconseja agruparlas y utilizar las ecuaciones de las especies más afines o similares por su forma.

Para construir estas ecuaciones, se debe medir 30 árboles de cinco clases de diámetro que abarquen a toda la población (6 árboles por cada clase diamétrica), apearlos y dividirlos en secciones regulares, de acuerdo con las prácticas locales de producción de leña (herramientas, longitud, modos de corte y desrame). Los fustes aserrables o utilizables para postes, estacas, etc., no se trozan para leña: se miden y pesan por separado. La leña se apila en forma ordenada, según la práctica local, para formar "cuerdas", "marcas", "estéreos", "metros de leña", y se la mide y pesa.

Los datos para cada individuo se registran en una planilla separada para cada especie, donde consten:

• número de árbol;
• diámetro a 0,5 y 1,3 m;
• altura total y de fuste;
• diámetro medio, longitud y peso de las trozas, postes y estacas;
• dimensiones y volumen aparente de la leña apilada;
• peso fresco de la leña apilada.

De cada árbol, o por lo menos de dos en cada clase diamétrica, se toman muestras para determinar el peso específico y humedad. Estas se obtienen como rodajas o discos cortados a 2 o 3 cm de espesor, aleatoriamente, en la pila de leña. Se las identifica con crayon, lápiz de cera o marcador indeleble, y se envuelven en doble bolsa de polietileno bien cerrada, para llevarlas a laboratorio.

Para determinar peso específico y contenido de humedad ver el Capítulo 2.

Con los datos de los 30 árboles se construye para cada especie una tabla de productos, peso y volumen que incluye:

• diámetros (a 0,5 y 1,3 m);
• alturas;
• áreas basales (a 0,5 y 1,3 m);
• volumen cilíndrico (con AB 0,5 y AB 1,3);
• peso fresco de leña;
• volumen apilado de leña;
• contenido de humedad;
• peso seco de leña;
• volumen de fustes (aserrables, postes, estacas, etc.);
• peso seco de fustes;
• volumen total;
• peso seco total.

Sobre esta tabla, y con la aplicación funciones de Excel, se pueden calcular rápidamente las regresiones entre área basal o volumen cilíndrico como variables independientes y cualquier otra variable dependiente de interés, por ejemplo peso seco de leña, volumen de fustes, volumen total, peso seco total. También puede realizarse gráficos, muy útiles para la comprensión de las relaciones entre variables. Es importante recordar que estas relaciones son funciones matemáticas; indican que hay mayor o menor correlación entre dos o más variables, pero no necesariamente implican relaciones causales. En general, se acepta que si el coeficiente de determinación (r²) es superior a 0,8 (porque r >0.9), la función tiene un buen ajuste y puede ser utilizada con confianza. Análisis más finos sobre la calidad de las regresiones se pueden realizar con el programa STATISTICA.

El producto final será una tabla de funciones de peso, volumen y productos para las especies principales y los grupos de especies secundarias, en cada uno de los estratos. Incorporando estas funciones a las respectivas tablas dendrométricas, se puede calcular las variables de salida deseadas para cada estrato; por ejemplo, existencias de leña expresadas en diversas formas y unidades, existencias de madera rolliza para otros usos, existencias de árboles que producen PFNM, sus distribuciones por especies y/o clases diamétricas, etc. Estos valores unitarios son promedios por hectárea, y para cada recurso, cuya área sea conocida, se podrá calcular los valores totales, lo que es de mucha importancia para formular los respectivos planes o recomendaciones de manejo.

Resumiendo, al completarse la primera fase del inventario, se dispondrá de la base de datos y los instrumentos de cálculo necesarios para estimar con buena aproximación las existencias de madera para energía (y para otros usos) en las áreas de interés prioritario. Si las informaciones sobre cobertura y uso del suelo son actualizadas periódicamente, esta base de datos permitirá analizar la dinámica de las existencias y realizar proyecciones para el futuro.

En la segunda fase, el objetivo principal es la correcta estimación de la productividad de los recursos leñeros (ver Subcapítulo 2.2.2). Aquí, el principal problema es la estimación de la EDAD de los árboles o las formaciones forestales. Si no existen datos históricos fehacientes (que por lo común sólo se encuentran para las plantaciones), se debe encontrar alguna correlación entre la edad, el número de anillos de crecimiento y el diámetro de los árboles, para cada especie y en cada uno de los estratos.

Una vez establecidas estas relaciones, los mismos datos de las parcelas de muestra se pueden utilizar para estimar la edad de las respectivas poblaciones y, dividiendo las existencias por las edades, se obtendrán las tasas de crecimiento o incrementos medíos anuales, para el total o desagregados por especie, categoría diamétrica o cualquier otra agrupación que resulte de interés. Incluso es posible relacionar estos valores con las condiciones de sitio (suelo, clima), uso actual y precedente, formas de manejo, etc.

Para facilitar esta tarea, se recomienda que se tomen discos de muestra a 0,5 m de altura del fuste de por lo menos 30 árboles de las especies principales, tarea que se puede realizar simultáneamente con el corte y mediciones para las ecuaciones de peso y volumen. Las muestras, debidamente identificadas (número de árbol, especie, parcela, estrato) se envían a un laboratorio dendrocronológico, donde se las pule y se cuentan los anillos de crecimiento. Esta operación es muy especializada y debe ser realizada por una persona debidamente capacitada y experimentada.

El valor de esta información es enorme: la posesión de datos fehacientes sobre las relaciones diámetro: edad permite ahorrar inmensas cantidades de tiempo y esfuerzo, como las que serían necesarias para determinar las tasas de crecimiento por medio de parcelas permanentes.

Para una referencia más amplia sobre los temas anteriores, se recomienda consultar ESTUDIOS FAO: MONTES, números 22/1, 22/2 y 51/1. Para una descripcion detallada de procedimientos de campo, ver "Plano de Manejo Floresta¡ para a Regiao do Seridó".

⁹ Estas variables sirven para discernir sobre los posibles usos alternativos de la madera.

VII. CAMPOS CALCULADOS POR SECTOR

Sector Residencia

• Gasto monetario mensual en compra de leña
• Gasto monetario mensual en compra de otros combustibles
• Tiempo mensual dedicado a la recolección de leña
• Jornadas de 8 horas por mes dedicadas a la recolección
• Promedio de diámetro de leños
• Promedio de humedad de muestras de leña
• Consumo de leña diario por familia (en kg, peso seco)
• Consumo de leña mensual por familia(en kg, peso seco)
• Consumo de leña anual familiar (en kg, peso seco)
• Consumo de leña diario per capita (en kg, peso seco)
• Consumo de leña mensual per capita (en kg, peso seco)
• Consumo de leña anual per capita (en kg, peso seco)
• Consumo de carbón diario por familia (en kg)
• Consumo de carbón mensual por familia (en kg)
• Consumo de carbón anual por familia (en kg)
• Consumo de carbón diario per capita (en kg)
• Consumo de carbón mensual per capita (en kg)
• Consumo de carbón anual per capita (en kg)
• Consumo de otros combustibles diario por familia (en unidades del SI)
• Consumo de otros combustibles mensual por familia (en unidades del SI)
• Consumo de otros combustibles anual por familia (en unidades del SI)

Usuarios industriales, comerciales e institucionales

• Total de asalariados
• Total de NO asalariados
• Total de personal ocupado
• Producción mensual (en unidades de producción de cada ramo)
• Producción anual
• Ingreso monetario mensual
• Ingreso monetario anual
• Egresos monetarios mensuales por compra de combustibles
• Consumo de combustibles de madera por producto (en kg de combustible por unidad de producto)
• Consumo anual de combustibles de madera (kg, peso seco) por establecimiento
• Consumo de otros combustibles por producto
• Consumo anual de otros combustibles por establecimiento

Productores y comercializadores de combustibles de madera

• Total de asalariados
• Total de NO asalariados
• Total de personal ocupado
• Producción mensual de cada combustible de madera
• Producción anual de cada combustible de madera
• Ingreso monetario mensual
• Ingreso monetario anual
• Egresos monetarios mensuales por la actividad
• Egresos monetarios anuales por la actividad

Oferta directa - Inventario de recursos leñeros

1. Campos calculados por individuos

• Area basal a 0,5 y 1,3 m de altura
• Volumen cilíndrico
• Volumen real con factor de forma = 0.7; 0.8 y 0.9
• Biomasa leñosa en peso seco (t en peso seco)
• Clases diamétricas
• Estratos de altura

2. Campos calculados por parcela

• Sumatorias totales y según clase diamétrica, especies principales y estrato de altura, de;
• Area basal = G
• Altura dominante
• Volumen cilíndrico
• Volumen real con factor de forma = 0.7; 0.8 y 0.9
• Biomasa leñosa en peso seco
• Número de árboles ó individuos
• Número de especies

VIII. EJEMPLO DE TABLA DE DATOS DE DEMANDA DE COMBUSTIBLES DE MADERA

GHANA- - ESTIMACIÓN DEL CONSUMO DE LEÑA Y CARBÓN - 2000 -

^* Incluye jabón, trabajo de metales, aceite de maní, aceite de coco, etc.

Fuente:FAO 2001c

IX. EJEMPLO DE UN INFORME DE RESULTADOS DEL INVENTARIO DE RECURSOS LEÑEROS

Inventario de recursos leñeros, Ghana, año 2000
FUENTE	AREA	EXISTENCIAS	EXISTENCIAS BRUTAS	TASA DECRECIMIENTO	PRODUCTIVIDAD	PRODUCCIÓN ANUAL BRUTA	DISPONIBILIDAD	ACCESIBILIDAD	PROD. ANUAL NETA	%	EXISTENCIAS NETAS	%
	M ha	Uha	M t	Por año	Uha/año	M t/año	Coeficiente	Coeficiente	Mt/año		Mt
Savana	8.500	30	255	0.03	0.9	7.650	0.75	0.7	4.016	22%	133.875	33%
Bosque Alto	1.600	160	256	0.02	3.2	5.120	0.5	0.6	1.536	9%	76.800	19%
Mangles	0,400	120	48	0.04	4.8	1.920	0.45	0.8	0.691	4%	17.280	4%
Plataciones	0.075	50	4	0.04	2	0.150	1	1	0.150	1 %	3.750	1 %
Tierras de cultivo en savana	2.000	30	60	0.03	0.9	1.800	0.6	1	1.080	6%	36.000	9%
En zona de bosque alto	4.000	20	80	0.04	0.8	3.200	0.7	1	2.240	12%	56.000	14%
Cacaotales	0.700	60	42	0.04	2.4	1.680	0.6	0.95	0.958	5%	23.940	6%
Cafetales	0.030	60	1.8	0.04	2.4	0.072	0.6	0.95	0.041	0%	1.026	0%
Cercar vivas	0.001	300	0.3	0.04	12	0.012	0.4	1	0.005	0%	0.120	0%
Cocoteros	0.025	80	2	0.02	1.6	0.040	0.5	1	0.020	0%	1.000	0%
Asenta-mientos	0.500	10	5	0.02	0.2	0.100	0.7	1	0.070	0%	3.500	1 %
Barbechos forestales	3.000	20	60	0.15	3	9.000	0.8	1	7.200	40%	48.000	12% --
sub-total	20.831
TOTAL	23.800		813.85			30.744			18.007	100%	401.291	100%

Fuente:FAO 2001c

X. EJEMPLO DE FLUJO PARCIAL DE ENERGÉTICOS FORESTALES