Modelos regionales de biomasa aérea de Pinus taeda para misiones y NE de Corrientes, Argentina

• Autores: Fassola, Hugo Enrique; Crechi, Ernesto Hector; Barth, Sara Regina; Keller, Aldo Esteban; Winck, Rosa Ángela; Martiarena, Rodolfo; Von Wallis, Alejandra; Pinazo, Martin Alcides; Knebel, Otto Eduardo
• Año de publicación: 2010
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Fuente: 14as. Jornadas Técnicas Forestales y Ambientales, El Dorado (Misiones), del 10 al 12 de junio de 2010.
• Materia: Pinus taeda; Biomasa; Modelos Matemáticos; Biomass; Mathematical Models; Above Ground Biomass; Biomasa sobre el Suelo; Biomasa Aérea; Misiones, Argentina; Corrientes, Argentina
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Pinus taeda es una de las especies más difundida en plantaciones del mundo, siendo estas reconocidas como una estrategia válida para reducir las emisiones de CO2 y como fuente de bioenergía. Para estimar la capacidad de secuestro de CO2 de estas plantaciones como para evaluar su potencial de generación de energía se requieren ecuaciones de biomasa. A los fines de poder efectuar estas evaluaciones a nivel regional o nacional se ajustaron modelos predictivos de biomasa para distintos compartimentos aéreos. Para ello en rodales de distintas edades, 3 a 25 años, ubicados en la región de Misiones y NE de Corrientes, se establecieron parcelas donde se apearon 167 ejemplares de P. taeda. De éstos, 116 estaban ubicados en la zona norte y alta de Misiones (zona 1) y 51 en el sur de Misiones y NE de Corrientes (zona 2). De ellos se determinó la biomasa aérea total, la de fuste, la de ramas < a 5 cm y la de ramas > a 5 cm, la total de ramas, la de conos y biomasa de acículas. Mediante análisis de regresión se ajustaron modelos para predecir la biomasa de cada compartimento. Como variables independientes se emplearon el diámetro a la altura del pecho (m) (dap), la altura (h, m) y el producto (dap2 *h). También se incluyó una variable “dummy” para clasificar las zonas. De los diversos modelos ajustados se seleccionó el que permitía predecir la biomasa de los distintos compartimentos en función del dap, que incluyó la variable “dummy” (zona). Esta fue altamente significativa para la biomasa total y para la biomasa de fuste aunque no para el resto de los compartimentos. Ello indica que hay diferencias de patrón de acumulación de biomasa entre ambas zonas. El coeficiente de determinación para el modelo de biomasa total fue del 97 %, del 96 % para fuste, 91 % para total de ramas, 89% para ramas < 5 cm, para ramas > de 5 cm 72 %, 82 % para acículas y 62 % para conos.
Pinus taeda is one of the most used specie in the world for man made-plantations. Thus they are recognized as valid strategy for diminishing CO2 emissions and for energy generation, so biomass equations are needed for the evaluation of those potentials. With the purpose of developed regional and national evaluations of biomass prediction models was fitted. Data base was obtained felling 167 trees of Pinus taeda in stands placed in Misiones Province and NE of Corrientes Province of Argentina. In northern and highlands of Misiones province, named zone 1, 116 trees were felled; where as in southern Misiones and NE of Corrientes province, named zone 2 , other 51 trees. Total aerial biomass for each tree was estimated and also stems biomass, biomass of branches < 5 cm, biomass of branches > 5 cm, total biomass of branches, cones biomass and needles biomass. Regression analysis was used for the prediction of the biomass of each compartment. As independent variables was used diameter at breast height (cm) (dbh), height (m) (h) and (dap2 *h). Also a “dummy” variable was included for the classification of the zones. Of the different models fitted it was choose for the prediction of the biomass of the different compartments the models that used dbh as independent variable and that included the “dummy” variable. Significance of that variable was high, p< 0.0001, for the prediction of total biomass and stem biomass, but not for the other compartments. That is an indication that biomass accumulation process in both zones differ between them. Determination coefficient for the prediction model of total biomass was 97 %, 96 % for stem biomass, 91 % for total branches biomass, 82% for needles biomass, 89 % for branches < 5cm, 72 % for branches biomass > 5 cm and 62 % for cones biomass.
EEA Montecarlo
Fil: Fassola, Hugo Enrique. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Crechi, Ernesto Hector. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Barth, Sara Regina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.
Fil: Keller, Aldo Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Winck, Rosa Angela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Martiarena, Rodolfo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Von Wallis, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Pinazo, Martin Alcides. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina
Fil: Knebel, Otto Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina