ecuaciones alométricas, proceso de construcción y su ... · porcentaje de humedad pesado...
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Ecuaciones alométricas, proceso
de construcción y su aplicación
para la estimación de biomasa
aérea y subterránea
Soriano-Luna, María de los Ángeles
Julio 2018
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• Introducción
• Proceso de construcción de ecuaciones
alométricas
• Caso de estudio (Pinus patula)
• Conclusiones generales
Presentación
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Casiani et. al. 2017
Introducción
Las reservas de carbono se estiman a partir de la biomasadel árbol…
La variabilidad de la biomasa en función del tipo debosque…
Cuantificación de emisiones y remociones a partir de bosques(Almacenes de carbono – REDD+, MRV)
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Método 1
Método 2
Ecuaciones alométricas
Ecuación Volumen & FEB
• Especies individuales o en grupo• Con base diámetro, altura
Introducción
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Principio básico de alometría
altura y diámetro, tamaño de la copa del árbol y el diámetro, biomasa y el diámetro,
Una ecuación alométrica es una fórmulaque formaliza de forma cuantitativadicha relación.
Herramienta eficaz e importante en lapredicción de la biomasa de losecosistemas
Introducción
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Introducción
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Introducción
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Introducción
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Picard et al., 2012
Metodología
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Metodología
Mensah et al., 2016
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Metodología
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Preparación y tala de los
arboles
Medición de los árboles
talados
Separación de hojas y
ramas
Seccionadode tronco y etiquetadode rodajas
Pesado de componentes
Selección y pesado
muestras
Muestreo destructivo
Metodología
Picard et al., 2012
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Metodología
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Determinación de biomasa por árbol
Muestreo destructivo deárboles de P. patula.
Metodología
Soriano-Luna et al., 2015
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Pesado
Obtención
de
muestras
Separación de
componentes
estructurales
(ramas, follaje)
Secado
Obtención de
biomasa por
componente
Estimación del
porcentaje de
humedad
Pesado
Pesado
Soriano-Luna et al., 2015
Metodología
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Obtención de
rodajas de 5
cm
Pesado
Remoción de
corteza.
Seccionado en
trozas
comerciales
Pesado
Obtención de
biomasa por
componente
Secado
Estimación del porcentaje de
humedad
Pesado
Soriano-Luna et al., 2015
Metodología
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Metodología
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Metodología
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Estimación de biomasa subterránea en P. patula
Selección de árboles muestra, derribo y
medición de variables
Identificación del área de influencia
radical
Exposición y extracción de las
raíces gruesas
Limpieza de raícesSeparación y
medición
Medrano et al., en rev.
Metodología
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Secado de muestras de raíz
AlturaDiámetro
Ecuación de
Biomasa
Análisis de
regresión
Obtención de
biomasa por
componente
Metodología
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Picard et al., 2012
Metodología
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Metodología
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Metodología
Selección modelos de mejor ajuste
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Selección modelos de mejor ajuste
• Lógica biológica del modelo (variables)
• Estadística:• Coeficiente de determinación (R2, R2ajus) • Coeficiente de variación (CV%)• Prueba F (análisis de variancia) para el modelo• Colinealidad (VIF)• Supuestos de normalidad, homocedasticidad e
independencia • Comparación con otros modelos:
• Índice de Furnival, Mallows (C), AIC, BIC
• VALIDACIÓN (independiente, cruzada)• RMSE• INCERTIDUMBRE
Metodología
Sileshi, 2014
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Casanova, 2013
Milla (2013)
Metodología
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7/29/2018
Soriano, 2014
Pinus patula
Especies latifoliadas
Resultados
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0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Bio
mas
a d
e f
olla
je (
kg)
Diámetro normal (cm)
Línea de regresión
Observados
0
100
200
300
400
500
600
700
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Bio
mas
a d
e r
amas
(kg
)
Diámetro normal (cm)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Bio
mas
a d
e t
ron
co (
kg)
Diámetro normal (cm)
0
100
200
300
400
500
600
700
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Bio
mas
a d
e c
ort
eza
(kg)
Diámetro normal (cm)
B = 𝐸𝑥𝑝 (−4.682959) ∗ (𝑑𝑛2∗ ℎ)1.033543
B = 𝐸𝑥𝑝 (−7.441298) ∗ (𝑑𝑛2∗ ℎ)1.103791
B = 𝐸𝑥𝑝 (−4.750974 ) ∗ (𝑑𝑛2∗ ℎ)0.709796B = 𝐸𝑥𝑝 (−5.510841) ∗ (𝑑𝑛2∗ ℎ)0.951067
Ecuaciones de biomasa por componente para Pinus patula
Resultados
Soriano et al., 2015
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Parámetros y estimadores de regresión de las ecuaciones ajustadas para biomasade árboles individuales de Pinus patula en Zacualtipán, Hidalgo
Resultados
Parámetro EstimadorError
estándarValor T PR > lTl R2 R2 ajustada Raíz MSE
𝑭𝒐𝒍𝒍𝒂𝒋𝒆
𝜷𝟎 5.850433 1.3752 4.25 0.0003 0.6318 0.6158 9.9354
𝜷𝟏 0.804814 0.1191 6.76 <.0001
𝑹𝒂𝒎𝒂𝒔
𝜷𝟎 6.034474 1.5338 3.93 0.0007 0.7358 0.7243 69.1933
𝜷𝟏 0.995991 0.131 7.61 <.0001
𝑭𝒖𝒔𝒕𝒆
𝜷𝟎 4.574345 0.9944 4.6 0.0001 0.9296 0.9266 193.9
𝜷𝟏 1.024261 0.085 12.05 <.0001
𝑪𝒐𝒓𝒕𝒆𝒛𝒂
𝜷𝟎 6.779816 1.488 4.56 0.0001 0.9296 0.9266 193.9
𝜷𝟏 1.047217 0.1271 8.24 <.0001
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DN es el diámetro normal (cm) y H es la altura total (m).
𝑩 = 𝑬𝒙𝒑 (−4.554805) ∗ (𝑫𝑵𝟐∗ 𝑯)1.047218
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Bio
mas
a to
tal (
kg)
Diámetro normal (cm)
OBSERVADOS
BIOMASA TOTAL ESTIMADA
SUMA DE BIOMASA ESTIMADA PORCOMPONENTE
Resultados
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Parámetros y estimadores de regresión de las ecuaciones ajustadas para biomasapor componente estructura de latifoliadas en Zacualtipán, Hidalgo
Parámetro Estimador Error estándar Valor T PR > lTl Raíz MSE R2 R2 ajustada
𝑭𝒐𝒍𝒍𝒂𝒋𝒆
𝜷𝟎 2.437957 0.7368 3.31 0.0019 6.8093 0.757 0.757
𝜷𝟏 0.57486 0.0741 7.76 <.0001
Ramas
𝜷𝟎 6.663739 1.7575 3.79 0.0005 73.2064 0.7413 0.7413
𝜷𝟏 1.208846 0.1703 7.1 <.0001
Fuste
𝜷𝟎 4.196867 0.4986 8.42 <.0001 29.4694 0.9637 0.9637
𝜷𝟏 0.988965 0.0487 20.31 <.0001
Corteza
𝜷𝟎 5.630984 1.5461 3.64 0.0007 14.6391 0.7236 0.7236
𝜷𝟏 0.949278 0.1512 6.28 <.0001
Biomasa total†
𝒇𝐭𝐨𝐭𝐚𝐥 (𝜷𝟎. . 𝜷𝟏….𝜷𝒌. . 𝜷𝒏) 111.2 0.8934 0.8858
Biomasa total††
𝜷𝟎 3.109407 0.8884 3.5 0.0011 107.2 0.8962 0.8938
𝜷𝟏 0.952688 0.0869 10.96 <.0001
Resultados
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-
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78
Pro
po
rció
n d
e B
iom
asa
(%)
Diámetro normal (cm)
-
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60
Diámetro normal (cm)
FOLLAJE
CORTEZA
RAMAS
FUSTE
Patrones de distribución biomasa
Pinus patula
Latifoliadas
Resultados
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FEB = 2.754854 dn -0.23615
R² = 0.7672
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Fact
or
de
exp
ansi
ón
de
bio
mas
a (F
EB)
Diámetro normal (cm)
Resultados
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Resultados
ÁrbolDAP (cm)
HT(m)
DC(m)
BS(kg)
BA(kg)
BT(kg)
RPBS (%)
PBA (%)
1 16.4 21.8 2.5 13.13 85.23 98.37 0.15 13.4 86.72 46.7 20.6 - - 196.41 990.43 1186.84 0.20 16.6 83.53 1.5 2.5 1.2 0.05 0.39 0.44 0.13 12.1 88.04 9.0 9.8 2.7 3.19 16.20 19.38 0.20 16.4 83.65 25.5 16.6 6.4 61.12 247.70 308.81 0.25 19.8 80.26 35.5 20.7 9.3 111.39 528.33 639.72 0.21 17.4 82.67 57.0 32.5 8.0 420.66 1564.29 1984.95 0.27 21.2 78.8
Promedio 27.4 17.8 4.3 115.14 490.37 605.50 0.20 16.7 83.3
Características dasométricas y biomasa de los componentes delos árboles muestra para biomasa subterránea
Donde: DAP es el diámetro a la altura del pecho; HT es la altura total; DC es el diámetro de copa;BS es la biomasa subterránea; BA es la biomasa aérea; BT: es la biomasa total y R es la relaciónbiomasa subterránea / biomasa aérea; PBS es la proporción de biomasa subterránea respecto aBT; PBA es la proporción de biomasa aérea respecto a la BT.
Medrano et al., en rev.
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y = 0.119 DAP + 13.435R² = 0.552p = 0.0539
0
5
10
15
20
25
0 10 20 30 40 50 60
PB
S re
spec
to a
BT
(%)
DAP (cm)
La proporción de BS con respecto a la BT de los árboles dePinus patula, incrementó conforme aumentó el DAP
Resultados
Medrano et al., en rev.
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ModeloParámetros
estimados
Error
estándar
PR >
|T|RCME
R2
ajusAIC
Error
relativo
(%)
1 β0 0.00744 0.0035 0.0979 8.40 0.997 33.87 6.1
β1 2.078025 0.2061 0.0005
β2 0.729446 0.1623 0.0109
2 β0 0.002319 0.0027 0.4212 18.50 0.985 44.53 -28.0
β1 2.988337 0.2872 0.0001
Ecuaciones alométricas para la estimación de BS total de raíces a nivel árbol
CCs = 0.003743 × DAP2.078029 × HT0.729454Mod 1
Mod 2 CCs = 0.001164 × DAP2.988839
Ecuaciones para la estimación de carbono subterráneo total a nivel árbol
Resultados
Medrano et al., en rev.
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0
1933
0
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541400.000000
542100.000000
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542800.000000
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543500.000000
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544200.000000
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78
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.000
000
22
80
70
0.0
0000
0
±
0 0.35 0.7 1.05 1.40.175Kilometers
Legend
Biomass (Mg ha-1)
0
0.51
5.43
6.88
9.08
11.25
16.28
28.32
32.66
33.59
41.9
42.12
48.99
63.88
77.76
85.51
85.91
91.99
94.9
101.4
115.28
135.26
140.97
143.7
151.04
157.44
158.28
171.41
178.76
Aplicaciones
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Aplicaciones
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• Es posible utilizar las ecuaciones alométricas que existen…
• Gran heterogeneidad, a escala local, para especies, por región, en
diferentes rangos diamétricos
• Retos en biomasa subterránea
• Selva baja
• Ecuaciones para validar modelos espaciales y ecosistémicos
Conclusiones