Leaf area index estimation in a pine plantation with LAI-2000 under direct sunlight conditions: relationship with inventory and hydrologic variables | Estimación del índice de área foliar en pinares de repoblación con LAI-2000 bajo radiación solar directa: relación con variables de inventario e hidrológicas

Spanish; Castilian. El índice de área foliar (LAI) es una variable clave en los procesos de intercepción de la lluvia y la luz en masas forestales y por tanto tiene gran potencial en la práctica de la selvicultura adaptativa al cambio climático, de ahí la necesidad de establecer tanto metodologías sencillas para su estimación, como su relación con las principales variables de gestión forestal. Este trabajo tiene un doble objetivo: 1) determinar la viabilidad del sensor LAI-2000 para estimar el LAI en condiciones de radiación directa aplicando una corrección angular y 2) conocer la utilidad del LAI en el estudio de trascolación de la lluvia (T) en una masa de pino carrasco con distintas intensidades de clara así como sus relaciones con el área basimétrica (G), la densidad de arbolado (D) y la fracción de cabida cubierta (FCC). Los resultados indican que la corrección angular estabiliza los valores LAI-2000 tomados bajo radiación solar directa, permitiendo una mayor operatividad del sensor en condiciones mediterráneas, donde la nubosidad uniforme resulta poco frecuente e imprevisible. La variable FCC fue la que presentó un mayor poder predictivo del LAI (R cuadrado = 0,98; S = 0,28), seguida de G (R cuadrado = 0,96; S = 0,43) y D (R cuadrado = 0,50; S = 0,28). En el aspecto hidrológico, la trascolación aumentó con la intensidad de clara, siendo G la variable más correlacionada (R cuadrado = 0,81; S = 3,07) y LAI la que menos (R cuadrado = 0,69; S = 3,95). Los resultados evidencian la versatilidad de trabajar con LAI estimado de forma sencilla o bien a partir de inventarios disponibles, para su uso en modelos de mayor ámbito espacial.

English. LAI is a key factor in light and rainfall interception processes in forest stands and, for this reason, is called to play an important role in global change adaptive silviculture. Therefore, it is necessary to develop practical and operative methodologies to measure this parameter as well as simple relationships with other silvicultural variables. This work has studied 1) the feasibility of LAI-2000 sensor in estimating LAI-stand when readings are taken under direct sunlight conditions; and 2) the ability of LAI in studying rainfall partitioned into throughfall (T) in an Aleppo pine stand after different thinning intensities, as well as its relationships to basal area, (G), cover (FCC), and tree density (D). Results showed that the angular correction scheme applied to LAI-2000 direct-sunlight readings stabilized them for different solar angles, allowing a better operational use of LAI-2000 in Mediterranean areas, where uniform overcast conditions are difficult to meet and predict. Forest cover showed the highest predictive ability of LAI (Square R = 0.98; S = 0.28), then G (Square R = 0.96; S = 0.43) and D (Square R = 0.50; S = 0.28). In the hydrological plane, T increased with thinning intensity, being G the most explanatory variable (Square R = 0.81; S = 3.07) and LAI the one that showed the poorest relation with it (Square R = 0.69; S = 3.95). These results open a way for forest hydrologic modeling taking LAI as an input variable either estimated form LAI-2000 or deducted from inventory data.