Ana Daría Ruiz González 1. Stéfano Arellano Pérez 1 José Antonio Vega Hidalgo 2 Juan Gabriel Álvarez González 1

Transcripción

1 Modelos de estimación de la distribución vertical de combustibles finos de copa en masas de pinar a partir de datos del IV Inventario Forestal Nacional Ana Daría Ruiz González 1 Stéfano Arellano Pérez 1 José Antonio Vega Hidalgo 2 Juan Gabriel Álvarez González 1 1 Escuela Politécnica Superior de Lugo (Universidad de Santiago de Compostela) 2 Centro de Investigación Forestal de Lourizán (Xunta de Galica) Plasencia, 29 de junio de 2017

2 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. Variable dependiente Modelo b1 b2 b3 ME RMSE b2 CFL CFL b G 0,0507 0, ,9579 0, b2 mcbh mcbh b H 0,0564 1, ,7692 1, a1 1 a b 1 b1 H G b 0,3642 0,9702 0,0510 0,8046 0,9554 a2 a b b G b H 1,6912 0,0191 0,0351 0,5809 0,3904

3 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. Variable dependiente Modelo b1 b2 b3 ME RMSE b2 CFL CFL b G 0,0507 0, ,9579 0, b2 mcbh mcbh b H 0,0564 1, ,7692 1, a1 1 a b 1 b1 H G b 0,3642 0,9702 0,0510 0,8046 0,9554 a2 a b b G b H 1,6912 0,0191 0,0351 0,5809 0,3904 CFL: carga total de combustible disponible (fino) en el dosel (kg m -2 ) mcbh: altura mínima de la base de la copa en el rodal (m) a 1 y a 2 : parámetros escala y de forma de la función de densidad de Weibull utilizada para caracterizar el perfil.

4 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. Variable dependiente Modelo b1 b2 b3 ME RMSE b2 CFL CFL b G 0,0507 0, ,9579 0, b2 mcbh mcbh b H 0,0564 1, ,7692 1, a1 1 a b 1 b1 H G b 0,3642 0,9702 0,0510 0,8046 0,9554 a2 a b b G b H 1,6912 0,0191 0,0351 0,5809 0,3904 CFL: carga total de combustible disponible (fino) en el dosel (kg m -2 ) mcbh: altura mínima de la base de la copa en el rodal (m) a 1 y a 2 : parámetros escala y de forma de la función de densidad de Weibull utilizada para caracterizar el perfil.

5 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. Variable dependiente Modelo b1 b2 b3 ME RMSE b2 CFL CFL b G 0,0507 0, ,9579 0, b2 mcbh mcbh b H 0,0564 1, ,7692 1, a1 1 a b 1 b1 H G b 0,3642 0,9702 0,0510 0,8046 0,9554 a2 a b b G b H 1,6912 0,0191 0,0351 0,5809 0,3904 CFL: carga total de combustible disponible (fino) en el dosel (kg m -2 ) mcbh: altura mínima de la base de la copa en el rodal (m) a 1 y a 2 : parámetros escala y de forma de la función de densidad de Weibull utilizada para caracterizar el perfil.

6 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. Variable dependiente Modelo b1 b2 b3 ME RMSE b2 CFL CFL b G 0,0507 0, ,9579 0, b2 mcbh mcbh b H 0,0564 1, ,7692 1, a1 1 a b 1 b1 H G b 0,3642 0,9702 0,0510 0,8046 0,9554 a2 a b b G b H 1,6912 0,0191 0,0351 0,5809 0,3904 H: altura dominante del rodal (m) G: área basimétrica del rodal (m 2 ha -1 )

7 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. Variable dependiente Modelo b1 b2 b3 ME RMSE b2 CFL CFL b G 0,0507 0, ,9579 0, b2 mcbh mcbh b H 0,0564 1, ,7692 1, a1 1 a b 1 b1 H G b 0,3642 0,9702 0,0510 0,8046 0,9554 a2 a b b G b H 1,6912 0,0191 0,0351 0,5809 0,3904 ME: eficacia del modelo RMSE: raíz del error medio cuadrático La variabilidad explicada por los modelos varió entre el 58% (parámetro de forma de la función de Weibull) y el 96% (carga total de combustible)

8 MODELO DE DISTRIBUCIÓN VERTICAL DE CARGA DE COMBUSTIBLE DISPONIBLE EN LAS COPAS EN MASAS DE Pinus sylvestris L. De las diferentes aproximaciones posibles para modelizar perfiles verticales, se optó por la más compleja pero también la más realista: Se asumió que la copa de cada uno de los árboles del rodal empieza y acaba a una altura distinta, y además tiene una forma particular. Se recurrió a la simplificación de asumir que la carga de finos se distribuye a lo largo de la copa de cada árbol de forma similar a la distribución del volumen de dicha copa.

9 INTERÉS DEL MODELO A partir de la distribución de CFL se pueden estimar los valores de densidad aparente de la copa (CBD) y altura de la base de la copa (CBH) empleando cualquiera de las metodologías actuales, desde la más sencilla 1 a la más compleja 2. Conociendo estas variables se puede evaluar mediante el uso de simuladores la potencialidad de las masas arboladas a desarrollar fuego de copas así como evaluar la efectividad de diferentes escenarios de gestión del combustible. 1. Van Wagner Conditions for the start and spread of crown fire. Can. J. For. Res. 7: Sando, R.W., Wick, C.H A method of evaluating crown fuels in forest stands. USDA Forest Service. Research paper NC-84.

10 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS 176 parcelas del 4-IFN de Galicia Pinus sylvestris especie dominante: suponía más del 90% del total de los pies aportaba más del 90% al área basimétrica datos naturaleza

11 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS 176 parcelas del 4-IFN de Galicia Pinus sylvestris especie dominante: suponía más del 90% del total de los pies aportaba más del 90% al área basimétrica A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se calculó: N: número de pies por hectárea dg: diámetro medio cuadrático G: área basimétrica H: altura dominante datos naturaleza

12 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS 176 parcelas del 4-IFN de Galicia Pinus sylvestris especie dominante: suponía más del 90% del total de los pies aportaba más del 90% al área basimétrica A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se calculó: N: número de pies por hectárea dg: diámetro medio cuadrático G: área basimétrica H: altura dominante VARIABLES DE MASA REGRESORAS datos naturaleza

13 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos La arquitectura de la copa datos naturaleza

14 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos La arquitectura de la copa DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN datos naturaleza

15 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos 1 La arquitectura de la copa DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN 1. Dieguez Aranda et al. (2009). Herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia. Dirección Xeral de Montes, Consellería do Medio Rural, Xunta de Galicia.

16 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos 1 La arquitectura de la copa 2 DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN 1. Dieguez Aranda et al. (2009). Herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia. Dirección Xeral de Montes, Consellería do Medio Rural, Xunta de Galicia. 2. Crecente et al. (2013). Development of crown profile models for Pinus pinaster Ait. and Pinus sylvestris L. in northwestern Spain. Forestry

17 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos 1 La arquitectura de la copa 2 DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN 1. Dieguez Aranda et al. (2009). Herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia. Dirección Xeral de Montes, Consellería do Medio Rural, Xunta de Galicia. 2. Crecente et al. (2013). Development of crown profile models for Pinus pinaster Ait. and Pinus sylvestris L. in northwestern Spain. Forestry

18 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos 1 La arquitectura de la copa 2 DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN 1. Dieguez Aranda et al. (2009). Herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia. Dirección Xeral de Montes, Consellería do Medio Rural, Xunta de Galicia. 2. Crecente et al. (2013). Development of crown profile models for Pinus pinaster Ait. and Pinus sylvestris L. in northwestern Spain. Forestry

19 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos 1 La arquitectura de la copa 2 DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN 1. Dieguez Aranda et al. (2009). Herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia. Dirección Xeral de Montes, Consellería do Medio Rural, Xunta de Galicia. 2. Crecente et al. (2013). Development of crown profile models for Pinus pinaster Ait. and Pinus sylvestris L. in northwestern Spain. Forestry

20 ORIGEN DE LOS DATOS DE CAMPO y VARIABLES DERIVADAS A partir de los diámetros normales (d) y las alturas totales (h) medidas se estimó, para cada pie: La biomasa de finos 1 La arquitectura de la copa 2 DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA FINA DE CADA COPA DE ACUERDO CON LA DISTRIBUCIÓN DE SU VOLUMEN 1. Dieguez Aranda et al. (2009). Herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia. Dirección Xeral de Montes, Consellería do Medio Rural, Xunta de Galicia. 2. Crecente et al. (2013). Development of crown profile models for Pinus pinaster Ait. and Pinus sylvestris L. in northwestern Spain. Forestry

21 PROCESO SEGUIDO DESCRIPCIÓN PARA LA MODELIZACIÓN LA RED

22 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN DESCRIPCIÓN DE LA RED Para cada árbol de cada parcela se calculó su perfil vertical de biomasa Altura desde el suelo (m) Biomasa (kg)

23 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Por superposición y suma de perfiles se obtuvo la distribución vertical de biomasa del rodal Altura desde el suelo (m) Biomasa (kg)

24 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Dividiendo el perfil de biomasa por la superficie ocupada se obtuvo la curva de distribución de carga. 35 Ejemplo de curva de distribución de CFL (kg/m 2 ) 30 Altura desde el suelo (m) ,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Carga de combustibles finos CFL (kg/m 2 )

25 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Dividiendo el perfil de biomasa por la superficie ocupada se obtiene la curva de distribución de carga Ejemplo de curva de distribución de CFL (kg/m 2 ) Punta de la copa del árbol más alto Altura desde el suelo (m) base de la copa del árbol más bajo 0 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Carga de combustibles finos CFL (kg/m 2 )

26 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Una vez obtenida la curva de distribución de carga de cada rodal se utilizó la función de densidad de Weibull para su caracterización. 35 Función de densidad de Weibull Altura desde el suelo (m) CFL i a CFL a 2 1 CLi mcbh a 1 a 2 1 e CLi mcbh a 1 a ,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Carga de combustibles finos CFL (kg/m 2 )

27 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Se obtuvieron cuatro parámetros para cada rodal 35 Función de densidad de Weibull Altura desde el suelo (m) CFL i a CFL a 2 1 CLi mcbh a 1 a 2 1 e CLi mcbh a 1 a ,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Carga de combustibles finos CFL (kg/m 2 )

28 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Se obtuvieron cuatro parámetros para cada rodal 35 Función de densidad de Weibull Altura desde el suelo (m) CFL i a CFL a 2 1 CLi mcbh a 1 a 2 1 e CLi mcbh a 1 a ,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Carga de combustibles finos CFL (kg/m 2 )

29 PROCESO SEGUIDO PARA LA MODELIZACIÓN Se obtuvieron cuatro parámetros para cada rodal 35 Función de densidad de Weibull Altura desde el suelo (m) CFL i a CFL a 2 1 CLi mcbh a 1 a 2 1 e CLi mcbh a 1 a ,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Carga de combustibles finos CFL (kg/m 2 )

30 PROCESO SEGUIDO DESCRIPCIÓN PARA LA MODELIZACIÓN LA RED Estadillo N (pies/ha) G (m 2 /ha) dg (cm) H (m) CFL (kg/m 2 ) mcbh (m) a 1 a

31 PROCESO SEGUIDO DESCRIPCIÓN PARA LA MODELIZACIÓN LA RED Finalmente se relacionan los parámetros de la función de densidad (a 1 y a 2 ), la carga total de combustibles finos (CFL) y la altura mínima de la base de la copa (mcbh), con variables de rodal y se obtuvieron los modelos. Estadillo N (pies/ha) G (m 2 /ha) dg (cm) H (m) CFL (kg/m 2 ) mcbh (m) a 1 a

32 PROCESO SEGUIDO DESCRIPCIÓN PARA LA MODELIZACIÓN LA RED Finalmente se relacionan los parámetros de la función de densidad (a 1 y a 2 ), la carga total de combustibles finos (CFL) y la altura mínima de la base de la copa (mcbh), con variables de rodal y se obtuvieron los modelos. Estadillo N (pies/ha) G (m 2 /ha) dg (cm) H (m) CFL (kg/m 2 ) mcbh (m) a 1 a

33 PROCESO SEGUIDO DESCRIPCIÓN PARA LA MODELIZACIÓN LA RED Finalmente se relacionan los parámetros de la función de densidad (a 1 y a 2 ), la carga total de combustibles finos (CFL) y la altura mínima de la base de la copa (mcbh), con variables de rodal y se obtuvieron los modelos. Estadillo N (pies/ha) G (m 2 /ha) dg (cm) H (m) CFL (kg/m 2 ) mcbh (m) a 1 a Se ajustaron simultáneamente los cuatro modelos debido a que los valores de las cuatro variables dependientes se obtuvieron en cada parcela a partir del mismo perfil vertical de CFL

34 AGRADECIMIENTOS Proyectos DIABOLO (H2020 GA ) y GEPRIF (RTA c06-04) Contacto anadaria.ruiz@usc.es