Allometric equations to estimate the leaf area of Psychotria colorata (Willd. Ex Schult.) Müll.Arg.

Estimating leaf area using non-destructive methods from regression equations has become a more efficient, quick, and accurate way. Thus, this study aimed to propose an equation that significantly estimates the leaf area of Psychotria colorata (Rubiaceae) through linear leaf dimensions. For this purpose, 200 leaves of different shapes were collected, and length (L), width (W), product of length by width (L.W), and real leaf area (LA) of each leaf blade were determined. Then, equations were adjusted for predicting leaf area using simple linear, linear (0.0), quadratic, cubic, power, and exponential regression models. The proposed equation was selected according to the coefficient of determination (R²), Willmott's agreement index (d), Akaike's information criterion (AIC), mean absolute error (MAE), mean squared error (RMSE) and BIAS index. It was noted that the equations adjusted using L.W met the best criteria for estimating leaf area, but the equation LA = 0.59 * L.W from linear regression without intercept was the most suitable. This equation predicts that 59% of leaf area is explained by L.W. Concluding, the leaf area of P. colorata can be estimated using an allometric equation that uses linear leaf blade dimensions.

Can fallen trees enhance aboveground biomass estimation? A proposal for the Brazilian Atlantic Forest / ¿Pueden los árboles caídos mejorar la estimación de la biomasa aérea? Una propuesta para el bosque atlántico brasileño

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.

Estimation of leaf area of Erythroxylum citrifolium from linear leaf dimensions / Estimativa da área foliar de Erythroxylum citrifolium a partir de dimensões lineares da folha

Erythroxylum citrifolium is a neotropical plant species recorded in all regions of Brazil. Determining leaf area is of fundamental importance to studies related to plant propagation and growth. The objective was to obtain an equation to estimate the leaf area of E. citrifolium from linear dimensions of the leaf blade (length and width). A total of 200 leaf blades were collected in Parque Estadual Mata do Pau-Ferro in the municipality of Areia, state of Paraíba, Northeast Brazil. The models evaluated were: linear, linear without intercept, quadratic, cubic, power and exponential. The best model was determined by the criteria of: high coefficient of determination (R²), low root mean square error (RMSE), low Akaike information criterion (AIC), high Willmott concordance index (d) and a BIAS index close to zero. All of the models constructed satisfactorily estimated the leaf area of E. citrifolium, with coefficients of determination above 0.9050, but the power model using the product between length and width (L*W) y = 0.5966 * LW1.0181 was the best, with the highest values of R² and d, low values of RMSE and AIC, and a BIAS index closest to zero.

Erythroxylum citrifolium é uma espécie de planta neotropical com registros em todas as regiões do Brasil. A determinação da área foliar é de fundamental importância em estudos relacionados a propagação e crescimento vegetal. O objetivo foi obter uma equação que permita estimar a área foliar de E. citrifolium a partir de dimensões lineares do limbo foliar (comprimento e largura). Foram coletados 200 limbos foliares no Parque Estadual Mata do Pau-Ferro, Areia, Paraíba, Nordeste do Brasil. Os modelos empregados foram: linear, linear sem intercepto, quadrático, cúbico, potencial e exponencial. Os critérios utilizados para escolher o melhor modelo, teve como base o maior coeficiente de determinação (R²), menor raiz do quadrado médio do erro (RMSE), menor critério de informação de Akaike (AIC), maior índice de concordância de Willmott (d) e índice BIAS mais próximo de zero. Todos os modelos construídos podem estimar satisfatoriamente a área foliar de E. citrifolium, com coeficientes determinação acima de 0,9050, porém o modelo potencial utilizando o produto entre comprimento e largura (L*W) y = 0,5966 * LW1,0181 é o mais indicado, com os maiores valores de R² e d, menores valores de RMSE e AIC, e índice BIAS mais próximo de zero.

Ecuaciones alométricas de biomasa aérea para la estimación de los contenidos de carbono en manglares del Caribe Colombiano / Tree above-ground biomass allometries for carbon stocks estimation in the Caribbean mangroves in Colombia

ResumenLa distribución de carbono azul en los ecosistemas, entre los que se cuentan los manglares, es poco conocida en comparación con los grandes avances que existen para los ecosistemas forestales terrestres, a pesar de que su alta productividad y capacidad de almacenamiento de carbono es reconocida. Este estudio, tuvo por objetivo, analizar la biomasa aérea de las especies Rhizophora mangle y Avicennia germinans en el ecosistema de manglar localizado en el área marina protegida denominada Distrito de Manejo Integrado (DMI) Cispatá-Tinajones-La Balsa en el Caribe colombiano. Para ello, con la debida autorización oficial, se cosecharon 30 individuos de cada especie, con el fin de generar modelos alométricos que permitieran estimaciones de biomasa aérea con bajos niveles de incertidumbre. Los resultados indican que la biomasa aérea de los bosques de manglar del Caribe colombiano en el DMI, es de 129.69 ± 20.24 Mg/ha, es decir, que almacenan 64.85 ± 10.12 MgC/ ha. Teniendo en cuenta que el DMI presenta un área de 8 570.9 ha en bosques de manglar, se estima que el carbono total potencialmente almacenado por este ecosistema es de aproximadamente 555 795.93 MgC. Las ecuaciones generadas en este estudio se pueden considerar como una opción alternativa para la evaluación de las reservas de carbono en la biomasa aérea de los bosques de manglar en del Caribe colombiano, dado que otros modelos disponibles para la estimación de la biomasa aérea no discriminan a los bosques de manglar, a pesar de ser ecosistemas particulares. Los modelos pueden ser empleados como una opción para apoyar las estrategias de conservación de bosques y la reducción de emisiones. En general, el potencial de almacenamiento de carbono en los bosques de manglar del Caribe colombiano, es importante, y podría posesionar al país en la conservación de bosques y la reducción de emisiones a través de la conservación del carbono azul almacenado.

AbstractThe distribution of carbon in “Blue Carbon” ecosystems such as mangroves is little known, when compared with the highly known terrestrial forests, despite its particular and recognized high productivity and carbon storage capacity. The objective of this study was to analyze the above ground biomass (AGB) of the species Rhizophora mangle and Avicennia germinans from the Marine Protected Area of Distrito de Manejo Integrado (DMI), Cispatá-Tinajones-La Balsa, Caribbean Colombian coast. With official authorization, we harvested and studied 30 individuals of each species, and built allometric models in order to estimate AGB. Our AGB results indicated that the studied mangrove forests of the DMI Colombian Caribbean was of 129.69 ± 20.24 Mg/ha, equivalent to 64.85 ± 10.12 MgC/ha. The DMI has an area of 8 570.9 ha in mangrove forests, and we estimated that the total carbon potential stored was about 555 795.93 Mg C. The equations generated in this study can be considered as an alternative for the assessment of carbon stocks in AGB of mangrove forests in Colombia; as other available AGB allometric models do not discriminate mangrove forests, despite being particular ecosystems. They can be used for analysis at a more detailed scale and are considered useful to determine the carbon storage potential of mangrove forests, as a country alternative to support forest conservation and emission reduction strategies. In general, the potential of carbon storage from Colombian Caribbean mangrove forests is important and could promote the country leadership of the “blue carbon” stored. Rev. Biol. Trop. 64 (2): 913-926. Epub 2016 June 01.

Produtividade de quatro espécies arbóreas de Terra Firme da Amazônia Central / Productivity of four Terra Firme tree species of Central Amazonia

A análise da produtividade individual de espécies permite descrever o comportamento das mesmas em ecossistemas florestais. O objetivo deste trabalho foi analisar a produtividade de quatro espécies arbóreas em um período de seis anos (2000-2006) em uma área de terra firme na região de Manaus, AM. A produtividade foi estimada indiretamente por meio da utilização de equações alométricas individuais geradas e dados de inventários florestais. Foram selecionadas Pouteria reticulata Eyma (Sapotaceae), Micrandra siphonioides Benth. (Euphorbiaceae), Protium hebetatum Daly (Burseraceae) e Eschweilera wachenheimii Sand (Lecythidaceae) por apresentarem alto índice de valor de importância na área. As equações foram geradas a partir de um arquivo de dados; devido ao reduzido número de indivíduos por espécie foi necessária a utilização de um método não paramétrico, sendo escolhido o "Jackknife". As equações foram aplicadas às árvores das espécies selecionadas localizadas em duas parcelas permanentes com as informações dos inventários florestais dos anos de 2000, 2002, 2004 e 2006. Os resultados mostram indícios de confiabilidade do método, as equações geradas apresentaram altos valores de coeficiente de determinação (R² > 0,93) e baixos valores de erro padrão da estimativa (s y.x < 0,692), evidenciando sua consistência e precisão. As taxas de produtividade foram específicas para cada espécie, entretanto, o padrão de produtividade das espécies E. wachenheimii, P. reticulata e P. hebetatum foram semelhantes, diferindo da M. siphonioides. A maior produtividade se refere à espécie M. siphonioides e a menor à P. hebetatum. A variação da produtividade intra-específica foi superior à variação inter-específica, com P. reticulata apresentando o maior coeficiente de variação.

Individual productivity analysis of species helps describe their comportment in forest ecosystems. The objective of this work was to analyze the productivity of four tree species during a period of six years (2000-2006) in a "terra firme" area near Manaus, Amazonas. The productivity was indirectly estimated by using individual allometric equations along with data from a continuous forest inventory. The following species were selected for this study: Pouteria reticulata Eyma (Sapotaceae), Micrandra siphonioides Benth. (Euphorbiaceae), Protium hebetatum Daly (Burseraceae) and Eschweilera wachenheimii Sand (Lecythidaceae). These were selected because they presented a very high importance value index in the area. The raw data used to developed specific equations were taken from an existing set of data. Samples for each species numbered less than 30 individuals; for this reason, "Jackknife" was used. The "jackknifed" equations were used to estimate aboveground biomass of individuals which occurred in two permanent sample plots measured in 2000, and re-measured in 2002, 2004 and 2006. The "jackknife" method was consistent and reliable, with high and significant determination coefficients (r² > 0,93) and low values of standard error of estimates (sy.x < 0,692). The productivity rates of E. wachenheimii, P. reticulata e P. hebetatum were similar, different from M. siphonioides. The highest productivity was reported for M. siphonioides, and the lowest for P. hebetatum. The intra-specific productivity variability was superior to the inter-specific, with P. reticulata showing the highest variability coefficient.

Biomass equations for forest regrowth in the eastern Amazon using randomized branch sampling / Equações alométricas para estimativa de biomassa de floresta secundária na Amazônia Oriental usando amostragem aleatória de ramos

Forest regrowth occupies an extensive and increasing area in the Amazon basin, but accurate assessment of the impact of regrowth on carbon and nutrient cycles has been hampered by a paucity of available allometric equations. We develop pooled and species-specific equations for total aboveground biomass for a study site in the eastern Amazon that had been abandoned for 15 years. Field work was conducted using randomized branch sampling, a rapid technique that has seen little use in tropical forests. High consistency of sample paths in randomized branch sampling, as measured by the standard error of individual paths (14 percent), suggests the method may provide substantial efficiencies when compared to traditional procedures. The best fitting equations in this study used the traditional form Y=a×DBHb, where Y is biomass, DBH is diameter at breast height, and a and b are both species-specific parameters. Species-specific equations of the form Y=a(BA×H), where Y is biomass, BA is tree basal area, H is tree height, and a is a species-specific parameter, fit almost as well. Comparison with previously published equations indicated errors from -33 percent to +29 percent would have occurred using off-site relationships. We also present equations for stemwood, twigs, and foliage as biomass components.

Florestas secundárias ocupam uma área extensa e crescente na bacia Amazônica, porém determinações acuradas do impacto dessas florestas nos ciclos de carbono e nutrientes têm sido dificultadas pelo número reduzido de equações alométricas. Neste estudo, nós desenvolvemos equações em nível de comunidade e espécies individuais para estimar a biomassa total da parte aérea de uma floresta secundária com 15 anos de idade na Amazônia oriental. O trabalho de campo utilizou amostragem aleatória de ramos, que é uma técnica rápida, porém pouco utilizada em florestas tropicais. Baseada no erro padrão da série de segmentos individuais (14 por cento), a consistência da série de segmentos totais amostrados foi considerada elevada, sugerindo que o método pode ser eficiente em comparação com procedimentos tradicionais. Os melhores ajustes foram obtidos com a equação tradicional Y=a×DBHb, onde Y é a biomassa, DBH é o diâmetro à altura do peito, e a e b são parâmetros para cada espécie arbórea. Ajustes razoáveis também foram alcançados com equações da forma Y=a(BA×H), onde Y é a biomassa, BA é a área basal, H é a altura e a é um parâmetro específico para cada espécie arbórea. Comparações com equações disponíveis na literatura indicaram uma faixa de erro provável de -33 por cento a +29 por cento usando-se relações desenvolvidas para outros sítios. Nós também apresentamos equações para os seguintes componentes da biomassa da parte aérea: tronco, ramos e folhas.