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Rev. biol. trop ; 68(4)2020.
Article in English | LILACS, SaludCR | ID: biblio-1507736

ABSTRACT

Introduction: Estimating aboveground biomass (AGB) in protected forests is a challenge, due to high costs and legal restrictions for direct assessments, and also to frequently weak estimation provided by general AGB equations. Objective: We propose a new approach that uses dead fallen trees (DFTs) to improve AGB estimation. We aim to analyse if the adjustment of allometric models based on DFTs provides a suitable local equation for AGB estimation or helps to validate existing pantropical or regional allometric equations. Methods: The study was carried out at the Dois Irmãos State Park (PEDI), Pernambuco, Northeast Brazil. Along 4 000 m, using the line intersect technique, we sampled 37 recent dead fallen trees ranging from 7.6 to 92.3 cm in diameter and from 8.6 to 29.4 m in height. Nine models were adjusted, and the best equation (local) was compared to regional and pantropical equations. Results: Oneequation (AGBkg= 1.5292* DBH2.0601*TH-0.2187) produced biomass estimates which did not differ from the observed values (P > 0.05). Differently from the others, this equation overestimated AGB in only 2.8 % and, along with other parameters of analysis (R2 adj and Syx %) had the best overall performance. Analysing the performance of the local equationversusavailable equations for estimating AGB, we found that only the local and the pantropical equations by Pearson et al. (2005) estimated values that were not significantly different from observed values. However, the local equation is more appropriate for local estimation of AGB, since it has the lowest RSME and CV. Conclusions: Based on the proposed approach, we were able to offer a local equation for tree AGB estimation based on fallen trees. The DFT method is efficient regarding time and costs, avoiding tree logging in protected forests and helps to guide the choice of a proper equation for forest AGB demands.


Introducción: La estimación de la biomasa aérea (AGB) en los bosques protegidos es un desafío, debido a los altos costos y las restricciones legales para las evaluaciones directas, y también a una estimación con frecuencia débil proporcionada por las ecuaciones generales de AGB. Objetivo: Proponemos un nuevo enfoque que utiliza los árboles muertos caídos (DFT) para mejorar la estimación de AGB. Nuestro objetivo es responder si el ajuste de modelos alométricos basados en DFT proporciona una ecuación local adecuada para la estimación de AGB o ayuda a validar las ecuaciones alométricas pantropicales o regionales existentes. Métodos: El estudio se realizó en el Parque Estatal Dois Irmãos (PEDI), Pernambuco, Nordeste de Brasil. En el espacio de 4 000 m, utilizando la técnica de intersección de líneas, se tomaron muestras de 37 árboles muertos recientemente que van desde 7.6 a 92.3 cm de diámetro y 8.6 a 29.4 m de altura. Se ajustaron nueve modelos y se comparó la mejor ecuación (local) con las ecuaciones regionales y pantropicales. Resultados: Una ecuación (AGBkg = 1.5292 * DBH2.0601 * TH-0.2187) determinó estimaciones de biomasa que no diferían de los valores observados (p> 0.05). A diferencia de las otras, esta ecuación sobreestimó AGB en solo 2.8 % y, junto con otros parámetros de análisis (R2 adj y Syx %), presentó el mejor rendimiento general. Analizando el rendimiento de la ecuación local versus las ecuaciones disponibles para estimar AGB, encontramos que solo las ecuaciones locales y pantropicales de Pearson et al. (2005) estimaron valores que no fueron significativamente diferentes de los valores observados. Sin embargo, la ecuación local es más apropiada para la estimación local de AGB, ya que tiene el RSME y CV más bajos. Conclusiones: Con base en el enfoque propuesto, pudimos proponer una ecuación local para la estimación de AGB basada en árboles caídos. La estimación basada en DFT es eficiente en términos de tiempo y costo, evita la tala de árboles en bosques protegidos y ayuda a guiar la elección de una ecuación adecuada para las demandas de AGB forestales.


Subject(s)
Composting , Forests , Biomass , Brazil
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