REPORTE INFORMATIVO. (Documento para revisión y análisis)

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1 REPORTE INFORMATIVO (Documento para revisión y análisis) Programa Reducción de Emisiones de la Deforestación y Degradación de Bosques en Centroamérica y República Dominicana (REDD CCAD GTZ) PN Diseño Técnico de Elementos necesarios para la ejecución de Inventarios Forestales en las formaciones boscosas de Centraoamérica. Consultor / Consultora: Patricio Emanuelli. pemanuel@sintec.cl Antecedentes: El presente Reporte Informativo tiene como objetivo entregar una visión general del estado de avance de las actividades relacionadas con las Consultorías del suscrito y una reseña de los avances de SINTEC Ltda. en el área del desarrollo de insumos para la temática de los Inventarios Forestales, tanto en lo referido a aspectos teóricos como prácticos. Para cada uno de los 4 productos definidos en los Términos de Referencia de la Consultoría se presentan los avances obtenidos hasta la fecha. En rigor, se cuenta con una gran cantidad de elementos relacionados con la consultoría, los que serán integrados en la siguiente etapa de la consultoría prevista hasta el mes de mayo de

2 CONSULTORÍA PATRICIO EMANUELLI A. De acuerdo a lo explicitado en los respectivos Términos de Referencia los Objetivos y Productos correspondientes de la Consultoría son los siguientes: Objetivos: Preparar las bases técnicas para el análisis de sistema, el desarrollo y la puesta en funcionamiento de una serie de 10 ítems relacionados con funcionalidades del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Acompañar, evaluar y realizar el control de calidad del trabajo que realizará la empresa informática en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Optimizar y detallar la metodología propuesta de ejecución de inventarios forestales en Centroamérica en base a los aportes de los asistentes a la Mesa de Expertos sobre monitoreo forestal. Elaborar especificaciones técnicas para la puesta en marcha de una línea de trabajo destinada a la recopilación, evaluación y construcción de funciones de volumen para especies y/o grupos de especies en las distintas formaciones vegetacionales de Centroamérica. Productos: Síntesis sobre las especificaciones técnicas de los distintos ítems considerados en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Reporte de evaluación de funcionamiento de los distintos ítems considerados en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Documento optimizado para la planificación, toma de datos, procesamiento y entrega de resultados de inventarios forestales. Documento Técnico con las especificaciones para la recopilación, evaluación y construcción de funciones de volumen para especies y/o grupos de especies en las distintas formaciones vegetacionales de Centroamérica. A continuación se muestra una Carta Gantt que permite visualizar el desarrollo previsto de las actividades dentro del periodo de ejecución de la Consultoría. 2

3 Cronograma Estimativo Ejecución Consultoría SISTEMA DE INVENTARIOS FORESTALES EN EL CONTEXTO DE REDD EN LOS PAISES DE CENTROAMERICA Y REPUBLICA DOMINICANA PROGRAMA REDUCCIÓN DE EMISIONES DE LA DEFORESTACIÓN Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES EN CENTROAMÉRICA Y REPÚBLICA DOMINICANA (REDD CCAD GTZ) CONSULTOR: PATRICIO EMANUELLI A. Etapas Básicas de Implementación del SMIeI Duración (MES/Semanas) ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO Bases Técnicas Funcionalidades Software Inventarios 2 2. Acompañamiento, evaluación y Control de Calidad Optimización de Metodología Inventarios Especificaciones Técnicas Funciones de Volumen. Informe Avance al 15 de marzo de 2011 Informe Final al 15 de mayo de

4 1. Preparar las bases técnicas para el análisis de sistema, el desarrollo y la puesta en funcionamiento de una serie de 10 ítems relacionados con funcionalidades del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Este producto es el más complejo y detallado de la Consultoría toda vez que requiere de un análisis de detalle de cada uno de los puntos técnicos y de funcionamiento informático del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Durante los meses de enero y febrero de 2011 se ha avanzado tanto en la evaluación de las actuales opciones del señalado sistema, como en el análisis de algunas de las nuevas funcionalidades a incorporar en el sistema, a saber: Dentro de estas funcionalidades se cuentan las siguientes: Incorporación de unidad de muestreo para maderas muertas (Línea de Transecto) Al interior de la UMP, deberán materializarse una Línea de Transecto (LT) que permita obtener información cuantificable del volumen de madera muerta existente en el Punto de Muestreo. Esta LT podría tener una longitud de 20 m y ubicarse en el eje longitudinal de la UMP, 10 m en direcciones opuestas del Centro de la UMP sobre el eje de la misma. Se registra el diámetro y longitud de todos los trozos que son tocados por la línea, además de efectuar una clasificación por categoría de densidad (relacionada con el estado de descomposición: sólido, intermedio y podrido). Cálculo de stocks de carbono en maderas muertas Paso 1. Para cada categoría de descomposición (densidad) se estima el volumen de troncos caídos por hectárea utilizando la siguiente fórmula: Volumen (m 3 /ha) = (π 2 x Σ Di 2 ) / (8 x L) Donde: Di : diámetro del tronco i localizado en la trayectoria del transecto, en centímetros (cm). L : largo (distancia) del transecto, en metros (m); Paso 2. Cálculo de la densidad para cada categoría pre-definida Densidad (t/m 3 ) = masa / volumen del fuste Donde: Masa : masa de la muestra (fuste) de la categoría seca en el horno, en toneladas (t) Volumen del fuste = π (media del diámetro/2) 2 x longitud promedio de la muestra fresca, en m 3 Se determina la densidad promedio para obtener un valor único de densidad para cada categoría. 4

5 Paso 3. Cálculo de la biomasa de troncos caídos La cantidad de biomasa de troncos caídos es calculada a partir de la multiplicación del volumen (m 3 /ha) de todos los troncos caídos (calculado a partir del transecto) por la respectiva densidad: BTC = Σ (Volj x Densj) Donde: BTC: biomasa de troncos caídos (t MS/ha) Volj: es el volumen (m 3 /ha) de los troncos caídos de la categoría j calculado a partir del transecto Densj : densidad (t/m 3 ) de cada categoría Paso 4. Cálculo de la cantidad de carbono en la biomasa de troncos caídos ΔCTC = BTC * CF Donde: ΔCTC: cantidad de carbono en la biomasa de troncos caídos (t C/ha); BTC: biomasa de troncos caídos (t MS/ha); CF: fracción de carbono (t C /t MS). Valor padrón del IPCC = 0,5. Incorporación de unidad de muestreo para la medición de hojarasca y litera. Al momento de la materialización de cada UMP, deberá medirse la profundidad de la hojarasca en cuatro puntos correspondientes a los 4 vértices de la UMP. Con ello será posible realizar una estimación acerca del volumen de material acumulado en la capa superficial del suelo. Para este muestreo se propone utilizar un marco cuadrado de 0,25 m 2 (50 cm x 50 cm) en el que se efectúan 3 mediciones (centro y 2 vértices alternos del marco) de la profundidad de la hojarasca. Paso 1. Se calcula el promedio de cada profundidad y se estima el volumen de material acumulado en la capa superficial del suelo por unidad de superficie. Vol HOJ (m 3 /ha) = 400 x PHOJ prom Donde: Vol LIT: volumen de litera PHOJ prom.: profundidad promedio de hojarasca de las 12 mediciones (cm) Paso 2. Cálculo de la densidad de hojarasca 5

6 Se calcula el volumen de uno de los marcos seleccionado al azar y se colecta todo el material localizado dentro de él. En laboratorio se obtiene el peso seco, y con ello la densidad de la hojarasca. Dens HOJ (t/m 3 ) = masa HOJ/ volumen HOJ Donde: Dens HOJ: densidad hojarasca masa HOJ: masa de la muestra de hojarasca seca en el horno de cada componente, en toneladas (t) volumen HOJ = 0,0025 x P prom HOJ (en m 3 con P prom en cm) Paso 3. Cálculo de la biomasa de hojarasca La cantidad de biomasa es calculada a partir de la multiplicación del volumen (m 3 /ha) de hojarasca por la respectiva densidad: BHOJ = Vol HOJ x Dens HOJ Donde: BHOJ: biomasa de hojarasca (t MS/ha) Vol HOJ: es el volumen (m 3 /ha) de hojarasca Dens HOJ : densidad (t/m 3 ) de hojarasca Paso 4. Cálculo de la cantidad de carbono en la biomasa de hojarasca y litera ΔCHOJ = BHOJ * CF Donde: ΔCHOJ: cantidad de carbono en la biomasa de hojarasca (t C/ha) BHOJ: biomasa de hojarasca (t MS/ha); CF: fracción de carbono (t C /t MS). Valor padrón del IPCC = 0,5. Cálculo de árboles muestras para el desarrollo de funciones de volúmenes La información obtenida en terreno para cada árbol-muestra debe ser la siguiente: DAP (diámetro a 1,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza Diámetro de tocón (diámetro a 0,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza Altura Total Diámetros a una distancia preestablecida (cada 2 m por ejemplo) o a una proporción de la altura total del árbol (cada 1/10 H por ejemplo), y los correspondientes espesores de corteza Especie La cubicación de cada árbol-muestra se realiza utilizando la fórmula de Smalian. A través de esta expresión, se determina el volumen sólido sin corteza de cada trozo generado por la 6

7 medición de diámetros a distintas distancias (o alturas) y, por adición, el volumen total de cada árbol-muestra, previo descuento de la corteza, lo cual se realiza utilizando los valores de espesor de corteza medidos. Con este procedimiento es posible calcular el volumen total del fuste o los volúmenes sólidos sin corteza hasta distintos diámetros límite de utilización según las posibilidades de los productos a obtener de cada especie. A partir de este procesamiento se contará con las siguientes variables: V: volumen (m 3 ) hasta el DLU definido DAP: diámetro altura del pecho (cm) H: altura Total (m) Con ello, será posible realizar los ajustes de regresión correspondientes a través del Método de Mínimos Cuadrados de manera similar a lo que realiza el Analizador de Inventarios para ajustar Funciones de Altura Total, Comercial, Cobertura de Copas, etc. Los modelos a utilizar inicialmente serán los siguientes: V = b 1 DAP 2 H V = b 0 + b 1 DAP 2 + b 2 H + b 3 DAP 2 H V = b 1 DAP b2 H b3 V = b 0 + b 1 DAP b2 H b3 V = DAP 2 / (b 0 + b 1 H -1 ) 7

8 V = b 0 + b 1 DAP 2 H f V = b 0 + b 1 DAP 2 + b 2 DAP 3 + b 3 H + b 4 / H Donde: V: volumen (m 3 ) DAP: diámetro altura del pecho (cm) H: Altura Total (m) b 0, b 1, b 2, b 3 y b 4 : coeficientes de regresión Estos modelos deberán ser incorporados al sistema a través del mantenedor de modelos existente, pero asociándolos a un campo que los identifique como Modelos de Estimación de Volumen. Los modelos ingresados inicialmente podrán incrementarse de acuerdo a las necesidades de los usuarios que los podrán definir en esta misma opción. Al momento del ajuste de los modelos de estimación de volumen, se deberán obtener los estadígrafos (R, R 2, ECM, DIFA, etc.) necesarios para que el usuario pueda seleccionar la mejor función y aplicarla a los cálculos de volumen correspondientes. Incorporación de Pesos Específicos y Factores de Carbono asociados a especies, grupos de especies o formaciones vegetacionales. A nivel de especie se plantea definir los Pesos Específicos y Factores de Carbono para los distintos elementos relacionados, a saber: Maderas Muertas, Madera en Pie y Copa. Esta definición se debería materializar en la Opción Tablas Generales-Especies, cuya estructura cambiará en relación a la existente en el Analizador de Inventarios Actual, agregándose una serie de campos que servirán además para determinar algunos Índices de Biodiversidad. 8

9 La estructura inicial de la Tabla de especies tendría la siguiente forma: Código Nombre Científico Nombre común Conífera / Frondosa Amenazada Pesos Específicos (kg/m3) - Factor Carbono (kgc/kg MS) Maderas Muertas Sólido Intermedio Descompuesto Madera en Pie PE FC PE FC PE FC PE FC PE FC Tepualia stipularis Tepú Frondosa No Fitzroya cupressoides Alerce Conífera Sí Copa Como es de suponer, en buena parte de los casos no se contará con la información detallada de Pesos Específicos y Factores de Carbono, para lo cual al momento de definir una especie, se deberán cargar valores por defecto que se mantendrán asociados a la especie para realizar los cálculos pertinentes en la medida que no sean rectificados por el usuario. En el caso de la Litera y Hojarasca, no existe una relación directa con la especie, por lo que se hará necesario realizar el análisis para definir si es necesario definir los Pesos Específicos y Factores de Carbono en una Tabla ad hoc manteniendo valores por defecto o ingresarlos directamente como parámetros al momento de procesar el inventario. Definición e Incorporación de Indicadores de Biodiversidad que sean factibles de obtener a partir de los datos del Inventario. Hasta el momento se ha analizado la totalidad de los Indicadores de Biodiversidad incluidos en la propuesta planteada en la Reunión de Expertos de diciembre de 2010, los que se relacionan con: 1. Tipología de masa forestal 2. Especies arbóreas 3. Distribución por clases diamétricas 4. Estratificación vertical arbórea 5. Cubierta arbustiva 6. Madera muerta 7. Indicadores adicionales de biodiversidad Sólo el Número 5, aun no es posible definirlo concretamente para el Sistema debido a la necesidad de definir nuevos campos de ingreso de datos. Un modelo que muestra los eventuales resultados para la temática de Biodiversidad que podría ser extraído del Analizador de Inventarios se muestra en la siguiente figura: 9

10 Resultados de Biodiversidad 1. Tipología de masa forestal Shannon H' Especies arbóreas a) La cantidad de especies arbóreas (riqueza) 1. Máximo número de especies Nmáx Mínimo número especies N min 3 3. Media número de especies N medio 6 4. Varianza número de especies V Intervalo Confianza (95%) número de especies LI 3.5 LS Total Especies en cada Hábitat N 15 b) Índices no paramétricos de diversidad Índice de diversidad de Margaleff D mg= Índice de diversidad de Menhinick D mn= 120 Índice de diversidad de Berger-Parker B-P= E-05 Índice de diversidad de Simpson D= Índice de diversidad de Shannon y Weiner H'= c) Mezcla de coníferas/frondosas % 33.5% d) Índice de importancia IVI-1 IVI-2 IVI-3 Especie 1 181% Especie 2 218% Especie 3 167% Especie 4 250% Especie 5 184% Especie n 3. Distribución por clases diamétricas Clase Diámetro (cm) Número UMP etc. 4. Estratificación vertical arbórea a) Porcentaje de parcelas ocupado por masas con subpiso y sin subpiso Con Subpiso Sin Subpiso 40% 60% b) Clasificación en masas Masa % Coetánea 20% Regular 25% Semiregular 50% Irregular 5% 5. Cubierta arbustiva PENDIENTE 6. Madera muerta Nº Arboles muertos Volumen Madera Piso 130 árboles/ha 120 m3/ha 7. Indicadores adicionales de biodiversidad a) Riqueza de las especies no leñosas 1. Máximo número de especies Nmáx Mínimo número especies N min 3 3. Media número de especies N medio 6 4. Varianza número de especies V Intervalo Confianza (95%) número de especies LI 3.5 LS Total Especies en cada Hábitat N 15 b) Presencia de especies vegetales amenazadas c) Porcentaje de cobertura del suelo CC 85% d) Lugares estratégicos Tipo Lugar Presencia montones de tierra Sí toperas No madrigueras No cuevas Sí muros No 10

11 Definición e Incorporación de Indicadores/Índices de Degradación que sean factibles de obtener a partir de los datos del Inventario. Aun no se ha definido en su totalidad. Al momento de tener propuestas concretas serán validadas con los profesionales de GIZ en el Programa. Incorporar factores de estimación de biomasa en la copa de los árboles. Desde el punto de vista práctico, se ha optado por utilizar la metodología asociada a Factores de de Expansión para determinar la biomasa de ramas y hojas. La secuencia de obtención de estos factores, de forma experimental, consiste en la obtención de muestras por especie a las cuales se mide diámetros de rama como variables explicatoria y Biomasa de Hojas y Ramas como variables dependientes. Con esta información y conociendo el número de ramas por árbol y el DAP del mismo, se genera una serie de funciones de regresión que permiten obtener al final del proceso la biomasa de ramas de una superficie por adición de árboles. Las etapas involucradas en este procedimiento son las siguientes: a) Biomasa de Hojas a partir de Diámetro de Ramas b) Biomasa de Ramas a partir de Diámetro de Ramas c) Número de Ramas a partir de Clase de Diámetro de Ramas d) Biomasa de Hojas para un árbol a partir del DAP e) Biomasa de Ramas de un árbol a partir del DAP f) Biomasa de Hojas por unidad de superficie a partir de la sumatoria de árboles g) Biomasa de Ramas por unidad de superficie a partir de la sumatoria de árboles Con estos valores se determinan los factores en función de la biomasa de madera en pie para una especie o grupo de especies definida. De cualquier modo, este punto aun se encuentra en análisis para encontrar una metodología lo más sencilla y de bajo costo de obtención posible. 11

12 2. Acompañar, evaluar y realizar el control de calidad del trabajo que realizará la empresa informática en la actualización del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. El acompañamiento se ha realizado de forma permanente, interactuando con los profesionales de SINTEC Ltda. en la estructuración y desarrollo del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Dentro de los avances genéricos que es pertinente compartir con los profesionales de GIZ del Programa se cuentan la estructuración del Menú del Sistema y de un Prototipo de WEB para cargar y obtener datos de inventarios. La estructuración inicial del Menú, en relación al sistema analizador original, intenta reagrupar de forma lógica las opciones del sistema, de modo que su utilización por parte de los usuarios sea lo más instintiva posible. En este sentido, sobretodo el Ingreso y Procesamiento de Datos deberían seguir una secuencia que sirva de guía a los usuarios. En la siguiente imagen se aprecian las distintas opciones identificadas hasta el momento ordenadas inicialmente para analizar su funcionamiento práctico. En color rojo se muestran las opciones provenientes de las nuevas funcionalidades del sistema. Tablas Generales Variables Geográficas Variables Edáficas Variables Vegetacionales Proceso Definición de subconjunto de datos a procesar Inventario código y descripción Medición en caso de mediciones repetidas Región/Comuna/Pr Especies Arbóreas edio Especies Herbáceas Sector/Polígono/Ro dal Estado Fitosanitario Calidad UMP características generales UMP árboles muestra/todos Modelos de Regresión Especies Genéricas BD Funciones Volumen Tabla Volumen por Producto Ajustes de Regresión Cálculo Variables Estimadas Cálculo de Volumen Resumen Arboles por Especie Resumen Datos Submuestra Resultados Ajuste Variables Informe Funciones Volumen Informe Volumen por especie Estadígrafos por tipo de muestreo Funciones Utilizadas en Proceso Tabla de Rodal y Existencia Resultado volumen por ha Estado Fitosanitario Variables Geográficas Regeneración Herbáceas Combinación Variables Agregación Rodales Detalle Vol por Producto Variables Edáficas Cobertura Copas Estudio Tiempo Carbono por Estrato Resumen Temático (Reportes Temáticos) Variables Vegetacionales Otras Variables Crecimiento Clases de Copa Maderas Muertas UMP árboles Clasificación de submuestra/parte Cálculo Volumen Resultados Ajuste Fn Copas (altura/cc/crecimiento/vol Productos Volumen Ind. Biodiversidad umen) Diseño Muestreo UMS regeneración Ajuste Fn Volumen Ind. Degradación Tabla t-student UMT herbaceas Cálculo Ind Biodiversidad Biomasa Copas Productos Maderables Otras Variables Ingreso de Datos Línea Transecto Cálculo Ind Maderas Muertas Degradación Cálculo Mad. Litera Puntos Med Litera Muertas Cálculo Vol Litera Cálculo Biomasa Copas Resumen de Opciones Analizador de Inventarios Forestales Procesamiento Datos Cálculo de Carbono Reportes Operación Reportes Resultados Reportes Temáticos Resultados Específicos Litera Herramientas Análisis Dentro de este cuadro resumen, faltaría incorporar algunas opciones de administración como la importación y exportación de datos, la carga de datos a partir de planillas Excel, entre otras. Asimismo, se resumirán los reportes a objeto de obtener una mayor claridad al momento de las consultas. En lo referente a la Aplicación WEB de Carga y Consultas de Inventarios procesados a través del Analizador, se cuenta a la fecha con un Prototipo de 12

13 prueba que permitirá evaluar el funcionamiento técnico e informático de esta herramienta. Este prototipo contempla una página inicial para la solicitud de usuario y clave de acceso para ingresar al sistema. Posteriormente se muestra una Página Principal en la cual se selecciona el Proceso a revisar (correspondiente a 1 o más inventarios ya procesados). Seleccionado el Proceso a revisar es necesario parametrizar (definir los parámetros o ámbito para consultar) lo que incluye Inventario-Zona-Sector- Unidad Muestra principalmente. 13

14 Luego de la parametrización en una pestaña independiente se solicita él o los reportes requeridos los cuales son generados en formato pdf. Adicionalmente, la parametrización puede ser utilizada para obtener los datos directamente en una planilla Excel en dónde el usuario podrá realizar otro tipo de análisis de acuerdo a sus necesidades. 14

15 El Prototipo en comento se encuentra alojado en la URL: y se puede ingresar utilizando el Usuario: MASTER y la Clave de acceso: 1. 15

16 3. Optimizar y detallar la metodología propuesta de ejecución de inventarios forestales en Centroamérica en base a los aportes de los asistentes a la Mesa de Expertos sobre monitoreo forestal. Durante la tercera semana del mes de febrero de 2011, se inició el análisis de la documentación y de los acuerdos de la Mesa de Expertos realizada en San Salvador en diciembre de 2010 a objeto de incorporar las sugerencias en el trabajo de optimización de la metodología de inventarios. De acuerdo a los análisis iniciales, se concluye que de las Recomendaciones para Inventarios forestales surgidas de la citada Mesa de Expertos, la totalidad de los puntos estarían previstos en la propuesta a excepción del Punto 1.1 y 1.8 que son genéricos y no directamente asociados a la propuesta concreta para aplicación de inventarios. 1.1 Definir un sistema de clasificación estándar de la cobertura forestal que contenga requisitos mínimos y opcionales para ser aplicado según las condiciones de cada país. Si bien es de absoluta relevancia contar con una definición única respecto de la cobertura forestal con los requisitos necesarios para poder ser adoptado por cada país. Para efectos de las guías metodológicas de Inventarios Forestales que se están desarrollando a través de esta Consultoría, esta temática no tiene implicaciones prácticas inmediatas ya que la metodología parte justamente donde termina la definición de coberturas boscosas. En términos prácticos, para comenzar la planificación de un inventario forestal, sea cual sea su objetivo, se requiere conocer cuáles son las superficies a inventariar con su cartografía respectiva de acuerdo a la definición propia de bosque o cobertura forestal, a partir de la cual se inicia la definición de método e intensidad de muestreo, forma y tamaño de unidades muestrales y variables a medir. 1.2 Definir los objetivos de los inventarios forestales teniendo en cuenta que la información generada debe ser un soporte para las actividades de manejo de bosques y no solamente para los reportes de REDD. Las guías metodológicas en desarrollo incluyen la incorporación de una serie de variables y procesos destinados a complementar la implementación de un Inventario Forestal Tradicional con los requerimientos básicos para los Reportes REDD. En este sentido, será posible sin realizar variaciones metodológicas aplicar los inventarios de acuerdo al objetivo que se trace inicialmente y recoger en la campaña de terreno las variables que se requieran para su cumplimiento. Como ejemplo, de acuerdo a la metodología en desarrollo, será posible definir la intensidad de muestreo, el tamaño y distribución de las Unidades Muestrales Primarias e incluso las variables a medir en función del objetivo buscado. De esta forma, se deja la libertad a los usuarios para planificar el inventario, sin que ello implique que los resultados no sean comparables en los niveles de detalle superiores. 16

17 1.3 Priorizar los depósitos de carbono que presentan el mayor contenido de biomasa y donde se presenten los mayores cambios. La metodología en desarrollo contempla el registro de antecedentes destinados a la determinación de Carbono en los siguientes componentes: Madera en pie Madera Muerta Hojarasca y Litera Ramas y Copa Estrato arbustivo (sotobosque) Cada uno de estos componentes con una metodología ad hoc que permitirá una estimación sistemática de sus cambios en el tiempo. En consecuencia, esta recomendación al parecer- se encuentra absolutamente incorporada en el concepto metodológico de detalle. A nivel de masas forestales a inventariar en una región, país o zona geográfica determinada, será más bien una definición política, estratégica o económica en relación a que masas son más o menos prioritarias de medir. 1.4 Partir de los diseños actuales de los inventarios nacionales forestales (INFs) realizados en Centroamérica, evaluarlos y adaptarlos a las nuevas necesidades de REDD+. La base para el desarrollo de la metodología en comento, tiene su base justamente en la propuesta de Inventarios Nacionales elaborada por FAO y pretende básicamente optimizar los elementos mejorables e incorporar algunas nuevas opciones para complementar los requerimientos para su utilización en la definición de medidas de manejo. 1.5 Planificar los inventarios forestales considerando que para el control de calidad se propone monitorear el mismo inventario (paralelo a la ejecución en terreno). Esta opción será incorporada en la metodología. En general se contempla el seguimiento de la aplicación en terreno del inventario a través del replanteo de entre un 5 y 10% del número de Unidades Muestrales. Luego, se plantearán errores máximos admisibles en las variables claves del inventario, por ejemplo: Número de árboles: 0% Área Basal: 5% Altura: 10% Volumen: 10% 17

18 1.6 En el diseño de los inventarios vincular diferentes niveles de ejecución utilizando mallas de muestreo de diferentes densidades en cada nivel de ejecución. La modularidad de la metodología y su flexibilidad en cuanto a los parámetros básicos de planificación de inventarios, permitirá cumplir a cabalidad con este requerimiento. 1.7 Para la medición de la biodiversidad, definir las variables que se medirán dentro de la parcelas y las que requerirán mediciones independientes. En el trabajo relacionado con la adecuación del Sistema Analizador de Inventarios Forestales, ya se cuenta con una aproximación relativamente detallada de las variables posibles de extraer de la toma de datos del Inventario para que puedan ser utilizadas en la construcción de Indicadores de Biodiversidad. En el documento metodológico para la aplicación de inventarios, se detallarán estos Indicadores y las variables que intervienen en cada uno de ellos. 1.8 Recopilar los datos existentes identificando instituciones y centros con roles estratégicos en la región. Este punto no aplica directamente a la definición de metodologías de inventarios forestales, si no que se relaciona más bien con la estrategia de obtención, sistematización y utilización de información relacionada con inventarios ya realizados. 1.9 Generar resúmenes con los datos de los inventarios forestales que han sido levantados en Centroamérica, para hacerlos públicos en la plataforma regional una vez obtenida la autorización de los servicios forestales de los países. Uno de los problemas más recurrentes en la temática de inventarios forestales tiene que ver justamente con la presentación de los resultados de los mismos. En este sentido, existen ejemplos de presentación de resultados de inventarios nacionales a la forma de documentos en Suiza y República Checa que utilizan un diseño gráfico muy desarrollado que permite su difusión a un público menos especializado. Dentro de la metodología se propondrá algunos elementos y ejemplos para la presentación de resultados. Se espera que este punto se desarrolle en el transcurso del periodo previsto para la Consultoría, siendo el último en culminarse en mayo de

19 4. Elaborar especificaciones técnicas para la puesta en marcha de una línea de trabajo destinada a la recopilación, evaluación y construcción de funciones de volumen para especies y/o grupos de especies en las distintas formaciones vegetacionales de Centroamérica. Se ha iniciado en este periodo el desarrollo de este punto que contempla un componente teórico relacionado con las definiciones de los conceptos y otro relacionado con las acciones prácticas para la construcción de funciones de volumen. Al final de este punto se presenta una primera aproximación al documento base Asimismo, se considera incorporar un procedimiento básico de registro y de comprobación de cálculo de funciones existentes de manera que en cada una de las funciones recopiladas se incluya la información asociada disponible, a objeto de que su uso sea más confiable o se tenga en consideración las probables limitaciones o restricciones de utilización. Desde el punto de vista práctico, la recopilación de información de funciones debería considerar como mínimo los siguientes tipos: Funciones de Volumen de Arboles Individuales Funciones de Volumen agregado Funciones de Volumen por troza Funciones de Ahusamiento (Modelos Fustales) Funciones de Crecimiento Funciones de Biomasa Factores de Forma En las siguientes figuras se muestra el resultado de una recopilación de funciones de estos distintos tipos realizada para especies nativas en Chile. Lo importante de esto, radica en la muestra de la información de que se dispone en cada caso, lo cual hará más o menos confiables los resultados emanados de su utilización. Especie(s) Ubicación Geográfica de Construcción y Aplicación Tipo de Recurso Boscoso Localidad específica de toma de muestras Tamaño de La muestra Fecha de construcción Diámetro Límite de Utilización (DLU) Rango diamétrico de aplicación Rango de altura de aplicación Tipo de Volumen resultante (pe. con o sin corteza) Coeficiente de Determinación (R 2 ) Error Estándar de Estimación (EEE) Error Cuadrático Medio (ECM%) Fuente de Información Modelo de Regresión Tabla de Volumen asociada Descripción de Variable Independientes utilizadas 19

20 Dentro de la evaluación de las funciones se requiere la aplicación efectiva del modelo ajustado para los rangos definidos, los que muchas veces no se encuentran disponibles. Con esto es posible construir la Tabla de Volumen correspondiente y visualizar los resultados para distintos valores de cada una de las variables independientes que contenga el modelo. En este sentido, una de las sugerencias para sistematizar y disponibilizar de mejor manera las funciones, sería construir una Base de Datos que quede disponible en una WEB y en dónde se almacenen las funciones que se logren recopilar y posteriormente aquellas que se construyan. Funciones de Volumen de Arboles Individuales 20

21 Funciones de Volumen agregado 21

22 Función de Volumen por troza Funciones de Ahusamiento 22

23 Funciones de Crecimiento 23

24 Función de Biomasa Factor de Forma 24

25 TEXTO BASE PARA CONSTRUCCIÓN DE FUNCIONES DE VOLUMEN INTRODUCCIÓN El manual de la FAO (1981), citado por Prodan et al. (1997), sobre inventarios forestales presenta diversas definiciones de tipos de volúmenes, a saber: Volumen bruto: Es el volumen de una parte especifica de un árbol sin corteza y sin deducción por defectos; cuando se usa, el término debe calificarse por una palabra o declaración especificando la porción del árbol a la que se refiere. Volumen neto: Volumen de una parte especifica de un árbol sin corteza, hechas las deducciones por defecto o partes no útiles; este término también se calificará de acuerdo con la porción del árbol a la que se refiere. Volumen total: Volumen correspondiente al fuste principal de un árbol; para los árboles de forma delicuescente, hasta el punto de inicio de la copa; para los árboles de forma excurrente, hasta la punta del árbol. Volumen de ramas: Para los árboles de forma excurrente, el volumen de todas las ramas; para los árboles de forma delicuescente, el volumen por encima del punto de inicio de la copa (y algunas ramas que puedan salir más abajo). Volumen industrial: El volumen neto potencialmente útil de madera rolliza, sin deducción por pérdidas debidas a la utilización de tipos de corta y procesos de manufactura; es igual a la suma de los volúmenes de trozas más otros volúmenes aprovechables. Volumen de productos: Volumen neto de un árbol, considerado apropiado para trozas para chapas, trozas de aserrío, trozas para durmientes, pilotes y postes; este volumen se puede identificar también como madera pulpable, para tableros de partículas u otros usos industriales. Las mediciones necesarias para cubicar un árbol y calcular su volumen son costosas y lentas. Es de interés entonces el poder estimar el volumen indirectamente a través de variables más fáciles de medir, como el DAP y la altura. Las relaciones matemáticas que permiten lograr esto son las funciones de volumen por árbol, llamadas también tablas por razones históricas (García, 1995). Las funciones de volumen se obtienen por regresión, usando una muestra de árboles en los que se mide el volumen y las variables predictoras. Teniendo la función el volumen de otros árboles se puede estimar conociendo solo el valor de los predictores (García, 1995). Según Cancino (2006) hay dos principios básicos involucrados en la construcción de funciones de volumen: el primero asume que el volumen del árbol depende del diámetro, la altura y la forma del fustal; el segundo asume que una función que determine correctamente el volumen de un árbol también es válida para otros árboles de igual diámetro, altura y forma. Existe una variedad de modelos posibles para ajustar funciones de volumen individual, para decidir cuál de ellos usar deben considerarse aspectos de simplicidad, objetividad y precisión. 25

26 Dependiendo de la estructura del modelo usado para ajustar la relación entre el volumen del árbol y otras variables de más fácil medición, las funciones obtenidas pueden clasificarse en (Cancino, 2006): i)funciones de volumen local, que incorporan el DAP como única variable independiente; ii) funciones de volumen general, cuyas variables independientes son el DAP y la altura; y iii) funciones de volumen con clase de forma, que incorporan el DAP, la altura y la forma como variables independientes. Funciones de volumen local o tarifas. Las funciones de volumen local relacionan el volumen del árbol con sólo una variable dependiente, generalmente el diámetro normal o de referencia (DAP) o transformaciones y potencias de esta misma variable. Son útiles cuando la altura y forma fustal son constantes o presentan una variabilidad baja. El calificativo de local se debe a que estas funciones son de aplicación limitada al área, para la cual es aplicable la relación diámetro / altura implícita en el modelo de volumen; generalmente una cierta clase de edad y un mismo sitio (Prodan et al., 1997). Los modelos de volumen local son simples y algunos de uso corriente se entregan a continuación (Prodan et al., 1997): Dissescu-Stanescu (1956) V = b 0 + b 1 DAP 2 Hohenadl, Krenn (1944) V = b 0 + b 1 DAP + b 2 DAP 2 Kopezki-Gerhardt (1899) V = b 0 + b 1 g Donde: V: volumen (m 3 ) DAP: diámetro altura del pecho (cm) g: área basal del árbol (m 2 ) b 0, b 1 y b 2 : coeficientes de regresión El modelo local de volumen que emplea como variable independiente el área basal del árbol (g) se denomina línea de volumen, debido a que esta transformación linealiza la relación volumendiámetro y su diagrama de dispersión se muestra como una línea recta. 26

27 Otro modelo comúnmente usado es el de Berkhout: V= b 0 DAP b1 Que al linealizarse queda: log V = b 0 + b 1 log DAP Funciones de volumen general Se denominan funciones generales de volumen los modelos que estiman el volumen con dos o más dimensiones del árbol, por lo general el diámetro y la altura y en algunos casos una expresión de la forma. Este último tipo de ecuaciones de volumen se denominan funciones de volumen de clase de forma; corrientemente se utilizan en Estados Unidos e incluyen como predictor, además del diámetro y la altura, el cuociente de forma de Girard (Prodan et al., 1997). Las funciones generales de volumen son de aplicación más amplia que las locales, debido a que la relación diámetro-altura está explícita en el modelo, lo que facilita su uso para clases de edad y sitio diferentes. Muchos de los modelos de volumen general incluyen como predictores sólo el diámetro de referencia y alguna expresión de la altura; las razones que apoyan este tipo de formulación son citadas en Clutter et al (1983), citado por Prodan et al. (1997): Mediciones de diámetros en altura son difíciles de realizar. Variaciones en la forma de los árboles: éstas tienen un impacto menor en el volumen que la variación en altura o diámetro. Para algunas especies, la forma es relativamente constante e independiente del tamaño. En algunas especies, la forma de los árboles está a menudo correlacionada con el tamaño de los árboles; de modo que diámetro y altura generalmente explican gran parte de la variación del volumen causada por la forma. La función de volumen más conocida es la denominada de variables combinadas (Spurr, 1952; citado por Prodan et al., 1997): V= b 0 + b 1 DAP 2 H Este modelo, ajustado sin intercepto, se denomina de factor de forma constante, dado que la expresión DAP 2 H, al ser multiplicada por la constante π / , representa el volumen de un cilindro; de esta manera, en el modelo sin término constante, el coeficiente de regresión b 1 representaría el factor de forma falso que reduce el cilindro para transformarlo en volumen del árbol (Prodan et al., 1997). 27

28 Algunos modelos de volumen general, comúnmente utilizados son (Prodan, 1997): Factor de forma constante Variables combinadas generalizadas Logarítmico sin intercepto Logarítmico con intercepto V = b 1 DAP 2 H V = b 0 + b 1 DAP 2 + b 2 H + b 3 DAP 2 H V = b 1 DAP b2 H b3 V = b 0 + b 1 DAP b2 H b3 Variables transformadas de Honer V = DAP 2 / (b 0 + b 1 H -1 ) Clase de forma (f) Australiana de Stoat V = b 0 + b 1 DAP 2 H f V = b 0 + b 1 DAP 2 + b 2 DAP 3 + b 3 H + b 4 / H Donde: V: volumen (m 3 ) DAP: diámetro altura del pecho (cm) H: altura Total (m) b 0, b 1, b 2, b 3 y b 4 : coeficientes de regresión Los modelos de volumen individual incluyen modelos lineales y no lineales en los parámetros. Los primeros se ajustan mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios o ponderados, dependiendo del comportamiento de la varianza del volumen; el segundo tipo requiere de métodos de ajuste no lineales. Algunos modelos no lineales pueden linealizarse mediante logaritmos para facilitar su ajuste y/o homogeneizar la varianza. Los modelos pueden servir para representar el volumen del árbol independiente de la unidad utilizada para expresarlo o del tipo de volumen que se trate (total, comercial, fuste, ramas, etc) (Cancino, 2006). Además, la forma de relación entre el volumen y otras variables del árbol se puede detectar fácilmente mediante análisis gráfico. En general, la relación entre el volumen y variables simples como DAP, altura y clase de forma es no lineal; variables derivadas de las variables simples permiten linealizar la relación y reducir la varianza residual del volumen. Existen, además, las funciones de volumen agregado, desarrolladas para estimar directamente el volumen por unidad de superficie en base a valores promedios de parámetros de rodal como DAP promedio, altura media, diámetro cuadrático medio o área basal (Cancino, 1999) 28

29 PASOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE FUNCIONES DE VOLUMEN 1. Obtención de los datos básicos La primera interrogante a resolver en esta etapa está relacionada con la elección de la muestra. Al respecto Romahn de la Vega et al (1994) señalan algunas condiciones prácticas a tener en consideración: La muestra debe ser plenamente representativa de la población considerada: así, por ejemplo, si la masa en estudio está constituida por arbolado maduro una muestra conformada por árboles jóvenes llevará la estimación sesgada del volumen. El área de distribución de la muestra debe coincidir con el de la población: si la masa arbolada para la cual se ha de construir la función de volumen ocupa una amplia superficie, una muestra de árboles escogidos todos en una zona aislada muy pequeña conducirá a errores pues reflejará efectos estrictamente locales que no pueden ser extrapolados a toda la población. La muestra debe incluir sujetos de todas las categorías diamétricas ocurrentes: principalmente porque las funciones obtenidas por análisis de regresión son útiles para la interpolación y no para la extrapolación en las estimaciones que se realizan con ellas. El número de árboles que se requiere para asegurar la obtención de una buena función de volumen aumenta con la amplitud en la variación del diámetro y la altura. A mayor variabilidad mayor será el número de árboles necesarios para cumplir con una precisión preestablecida, fijada de acuerdo a los objetivos del análisis y las restricciones presupuestarias que puedan existir. Las mediciones de campo pueden realizarse de dos maneras: sobre árboles volteados (método destructivo) o sobre árboles en pie (método no destructivo). En ambos casos, la información obtenida en terreno para cada árbol-muestra debe ser, como mínimo, la siguiente: DAP (diámetro a 1,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza Diámetro de tocón (diámetro a 0,3 m sobre el suelo) y espesor de corteza Altura Total Diámetros a una distancia preestableciada (cada 2 m por ejemplo) o a una proporción de la altura total del árbol (cada 1/10 H por ejemplo), y los correspondientes espesores de corteza Especie La cubicación de cada árbol-muestra se realiza utilizando la fórmula de Smalian (Cailliez, 1980). A través de esta expresión, se determina el volumen sólido sin corteza de cada trozo generado por la medición de diámetros a distintas distancias (o alturas) y, por adición, el volumen total de cada árbol-muestra, previo descuento de la corteza, lo cual se realizó utilizando los valores de espesor de corteza medidos. Con este procedimiento es posible 29

30 calcular el volumen total del fuste o los volúmenes sólidos sin corteza hasta distintos diámetros límite de utilización según las posibilidades de los productos a obtener de cada especie. Para la aplicación del método no destructivo es posible utilizar instrumentos ópticos o electrónicos conocidos como dendrómetros. Un caso de aplicación de estos es el del Inventario de la Reserva Nacional Valdivia en Chile (Emanuelli, 1999) en donde las mediciones de los árboles-muestra necesarios para la construcción de las funciones de volumen se realizaron con el instrumento LEDHA-GEO, el cual fue diseñado para la medición e inspección de árboles en el bosque, empleando una moderna tecnología láser. El instrumento, permite medir variables como distancias, diámetros y ángulos, además de contar con 10 programas de medición. Posee una computadora integral que puede calcular parámetros del árbol por correlación de datos integrados por los diversos sensores incorporados, tales como reflectores, brújula electrónica y sensor angular. El instrumento favorece particularmente tareas de inventarios de un bosque, investigaciones científicas o la permanencia de madera en pie de un área boscosa. El LEDHA-GEO se puede utilizar como un par de binoculares dejando retenidas las teclas para el posterior ingreso de datos. El instrumento -en resumen- provee la siguiente información del árbol: Azimut de un árbol, medición que realiza con la brújula electrónica interna. Distancia entre el instrumento y el fuste de un árbol, a través de reflectores. Altura del árbol, la que se realiza con la lectura en tres puntos del árbol: Base, Fuste y Cima del árbol. Diámetro del árbol (puede almacenar hasta 5 diámetros de un árbol), con resultados precisos al centímetro. La determinación del diámetro se realiza ingresando datos de acuerdo a una escala interna del instrumento, es decir, se posiciona el instrumento a una distancia determinada de un árbol, se ingresan los valores referenciales y combinado con el trabajo del láser interno, se obtiene el diámetro del árbol. La distancia máxima entre el árbol y el instrumento es de 100 m. 30

31 Otros instrumentos similares disponibles hoy en el mercado son el dendrómetro Criterion RD 1000 ( y el dendrómetro LaserACE 3D ( 2. Ajuste de modelos Teniendo los datos básicos (volumen y variables predictoras para cada árbol) y previo al ajuste, de acuerdo a lo que indica Gujarati (1981), se debe verificar los supuestos básicos del ajuste por análisis de regresión mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. Esto es docimar el supuesto de normalidad, homocedasticidad y autocorrelación de residuos. Para ello algunas pruebas a realizar son: Prueba de Kolmogorov Smirnov para detectar la existencia de normalidad de los residuos (Gujarati, 1992). Test de Bartlett (Steel y Torrie, 1997), sobre los datos de volumen de la muestra test permite trabajar con tamaños distintos de unidades muestrales, o prueba de Rango de Spearman para evidenciar la existencia de homogeneidad de varianza sobre los residuos (Gujarati, 1992). Spearman, utiliza los residuos del modelo en análisis para determinar la presencia de heterocedasticidad en cada una de sus variables explicatorias. Otra alternativa para verificar el supuesto de homogeneidad de varianzas.es el Test de White para verificar el supuesto de homogeneidad de varianzas. Prueba de Durbin Watson para verificar la no existencia de autocorrelación (Gujarati, 1992). Verificados los supuestos se realizan los ajustes de los modelos. El ajuste se realiza a través del Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios, el cual busca minimizar la suma de cuadrados de las diferencias existentes entre los puntos del diagrama de dispersión y determinados puntos de la familia de curvas elegidas (Muxica, 1963). De no verificarse alguno de los supuestos se procede a realizar transformaciones de las variables dependiente e independiente para todos los modelos. 3. Preselección de modelos Para preseleccionar el mejor modelo, se docima la existencia de relación lineal entre las variables realizando la prueba R, la significancia estadística de los modelos a través de la prueba "F" y la significancia estadística de los coeficientes de regresión a través del test "t" para cada modelo ajustado (Gujarati, 1992). Al no existir una relación lineal entre las variables, como también la presencia de coeficientes de regresión no significativos, o la ausencia de significancia del estadígrafo "F", es causa de eliminación de los modelos del análisis (Gujarati, 1992). 31

32 Entre los modelos que cumplen los test anteriores, se ven todos aquellos que tengan la misma variable dependiente y se preselecciona aquel que tenga el mayor coeficiente de determinación (R²)(Coeficiente de Determinación Ajustado (R 2 aj), cuando los modelos consideran distinto número de variables explicatorias), y el menor error estándar de estimación (EEE). 4. Selección de modelos Posteriormente, entre los modelos preseleccionados de acuerdo a la metodología expuesta anteriormente, se realiza la selección del mejor modelo ajustado, en base al indicador Error Cuadrático Medio (ECM) (Prodan et al, 1997; Leiva, 1999) o Diferencia Agregada (DIFA) (Cancino, 2006). BIBLIOGRAFÍA CAILLIEZ, F Estimación del volumen forestal y predicción del rendimiento, con referencia especial a los trópicos. FAO MONTES 1 (22). CANCINO, J Dendrometría Básica. Proyecto de Desarrollo de la Docencia, Nº Facultad de Ciencias Forestales, Universidad de Concepción. 171 p. GARCÍA, O Apuntes de Mensura Forestal I. Estática. Catedra de Mesura Forestal. Instituto de Manejo. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Austral de Chile. GUJARATI, D Econometría Básica. McGraw-Hill. Latinoamericana S. A. Bogotá, Colombia. 597 p. EMANUELLI, P Funciones generales de volumen para la Reserva Nacional Valdivia. Proyecto Manejo Sustentable del Bosque Nativo (CONAF-GTZ). Santiago, Chile. 22 p. LEIVA, J Revisión del método de los mínimos cuadrados ordinarios (M. C. O.) en el análisis de la regresión y su utilización en la construcción de una función de volumen para Álamo negro (Populus nigra). Seminario de Título de Ingeniería de Ejecución Forestal. Unidad Académica Los Ángeles. Universidad de Concepción, Los Ángeles, Chile. 87 p. Muxica, PRODAN, M.; PETERS, R.; COX F. y P. REAL Mensura Forestal. Serie Investigación y Educación en Desarrollo Sostenible Proyecto IICA/GTZ. San José, Costa Rica, 561 p. ROMAHN DE LA VEGA, C.; RAMÍREZ, H. Y J. TREVIÑO Dendrometría. Universidad Autónoma Chapingo. México. 354 p. Steel y Torrie, 1997 Montgomery, D Diseño y análisis de experimentos. Iberoamericana S.A. México. 589 p. 32

33 SEGUIMIENTO CONSULTORÍA SINTEC L TDA. Los Términos de Referencia asociados a la Consultoría indican como objetivo y sus productos los siguientes: Objetivo: Realizar el análisis de sistema, el desarrollo y la puesta en funcionamiento de una serie de 9 ítems relacionados con funcionalidades del Sistema Analizador de Inventarios Forestales, destinado a procesar información básica proveniente de campañas de terreno para la ejecución de inventarios nacionales en Centroamérica. Productos: Instalador del Sistema Analizador de Inventarios Forestales. Sitio WEB para carga de datos de Inventarios y generación de reportes Guía de Instalación y uso del Sistema con ejemplos claros y aplicables. A continuación se muestra una Carta Gantt que permite visualizar el desarrollo previsto de las actividades dentro del periodo de ejecución de la Consultoría de SINTEC Ltda. 33