Un modelo simplista de estimación del crecimiento forestal basado en datos

Actas del Noveno Congreso Forestal Español 2025, celebradas del 16 al 20 de junio de 2025, Gijón (Asturias), España. El Congreso Forestal Español (CFE) es el evento más importante que organiza la Sociedad Española de Ciencias Forestales (SECF). Se celebra cada cuatro años y reúne durante una semana a investigadores, personal técnico, propietarios y profesionales de la gestión forestal y de su industria. El objetivo del CFE es presentar los resultados de las investigaciones y experiencias en materia de ciencias y técnicas forestales surgidos entre un Congreso y el siguiente, fomentar el análisis y el debate para encontrar nuevas ideas y propuestas que mejoren la gestión forestal, y orientar la política en el sector de manera que converja con los intereses de la sociedad.

Los modelos físicos de estimación de producción de biomasa forestal y de balance de carbono son complejos de implementar, sensibles a la calidad de sus variables de entrada y, generalmente, no contemplan la estimación de incertidumbre asociada. Modelos estadísticos más simples basados únicamente en datos permiten realizar cálculos más fáciles de transferir espacio-temporalmente. Estos modelos, mediante la reserva de datos para validación, permiten la generación de indicadores de ajuste bajo diferentes configuraciones. Proponemos un modelo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión (Random Forest), utilizando 6 parcelas de plantaciones de eucaliptos distribuidas en la provincia de Huelva, donde disponemos de 6 años de datos mensuales de crecimiento, clima y suelo (2011-2016). Con 8 variables explicativas estimamos el crecimiento medio de las parcelas, modulando el número de años utilizados para el proceso de entrenamiento y el número de parcelas para probar la transferibilidad temporal y espacial de los datos. Los modelos entrenados con, al menos, la mitad de los años y/o parcelas son capaces del predecir crecimientos con r²>0,7, lo cual puede ser suficiente para hacer proyecciones temporales a corto plazo, complementar datos de inventarios, calibrar datos satelitales para cálculos de biomasa o validar modelos de balance de carbono.

ENCE, Energía y Celulosa S.A. ha prestado su apoyo económico y humano para el desarrollo de este trabajo. Programa de recualificación del profesorado universitario, Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, Ministerio de Universidades, Financiado por la Unión Europea-Next Generation EU. Consejo Europeo de Investigación (European Research Council, ERC) a través del programa Starting Grant de Horizonte Europa 2021 bajo el acuerdo de subvención REA número 101039181 - SED@HEAD."

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