New models for estimating the carbon sink capacity of Spanish softwood species | Nuevos modelos para estimar la capacidad de fijación de carbono de las coníferas españolas
2011
Ruiz-Peinado, Ricardo | del Rio, Miren | Montero, Gregorio
English. Quantifying the carbon balance in forests is one of the main challenges in forest management. Forest carbon stocks are usually estimated indirectly through biomass equations applied to forest inventories, frequently considering different tree biomass components. The aim of this study is to develop systems of equations for predicting tree biomass components for the main forest softwood species in Spain: Abies alba Mill., A. pinsapo Boiss., Juniperus thurifera L., Pinus canariensis Sweet ex Spreng., P. halepensis Mill., P. nigra Arn., P. pinaster Ait., P. pinea L., P. sylvestris L., P. uncinata Mill. For each species, a system of additive biomass models was fitted using seemingly unrelated regression. Diameter at the breast height and total height were used as independent variables. Diameter appears in all component models, while tree height was included in the stem component model of all species and in some branch component equations. Total height was included in order to improve biomass estimations at different sites. These biomass models were compared to previously available equations in order to test their accuracy and it was found that they yielded better fitting statistics in all cases. Moreover, the models fulfil the additivity property. We also developed root:shoot ratios in order to determine the partitioning into aboveground and belowground biomass. A number of differences were found between species, with a minimum of 0.183 for A. alba and a maximum of 0.385 for P. uncinata. The mean value for the softwood species studied was 0.265. Since the Spanish National Forest Inventory (NFI) records species, tree diameter and height of sample trees, these biomass models and ratios can be used to accurately estimate carbon stocks from NFI data.
Show more [+] Less [-]Spanish; Castilian. Conocer el balance de carbono en los bosques es uno de los principales retos dentro de la gestión forestal. Habitualmente, la estimación de carbono en los bosques se realiza de manera indirecta, mediante la aplicación de modelos de diferentes fracciones de biomasa a los datos de inventario forestal. Para ello, en este estudio se han desarrollado sistemas de ecuaciones para estimar la biomasa forestal de las principales coníferas de los bosques de España: Abies alba Mill., A. pinsapo Boiss., Juniperus thurifera L., Pinus canariensis Sweet ex Spreng., P. halepensis Mill., P. nigra Arn., P. pinaster Ait., P. pinea L., P. sylvestris L., P. uncinata Mill. Se ha usado la metodología de mínimos cuadrados generalizados conjuntos, para el cumplimiento de la aditividad entre componentes. Como variables independientes se utilizaron el diámetro normal y la altura total del árbol. El diámetro aparece en todas las ecuaciones como variable significativa, mientras que la altura aparece también en todos los modelos para la biomasa de fuste y en algunos modelos para las ramas. Con la inclusión de la altura total se mejoran las estimaciones de los modelos en diferentes sitios. Los modelos ajustados fueron comparados con otras ecuaciones publicadas para comprobar la precisión, presentando mejores estadísticos en todos los casos. Mediante el uso de esta metodología, las ecuaciones cumplen la propiedad aditiva. Además, se han desarrollado relaciones específicas entre la parte radical y parte aérea, para conocer como se realiza el reparto de biomasa. Se han encontrado diferencias entre especies, alcanzándose un mínimo de 0,183 para A. alba y un máximo de 0,385 para P. uncinata, siendo el valor medio para estas especies de coníferas estudiadas de 0,265.Como el Inventario Forestal Nacional (IFN) identifica para todas las especies medidas el diámetro normal y la altura total de todos los árboles inventariados, estos modelos y relaciones ajustadas pueden ser aplicados con precisión en la estimación de cantidades de carbono a partir de aquellos datos.
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