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Sistemas silvopastoriles y cambio climático: estimación y predicción de biomasa arbórea

dc.contributor.authorJiménez Ruíz, Edwin Rolando
dc.contributor.authorFonseca González, William
dc.contributor.authorPazmiño Pesantez, Leticia
dc.date.accessioned2025-09-05T15:20:01Z
dc.date.available2025-09-05T15:20:01Z
dc.date.issued2019-03-01
dc.description.abstractEn este trabajo se cuantificó la biomasa y el carbono almacenado en la cobertura vegetal de un sistema silvopastoril compuesto por pasto (Hyparrhenia rufa) y guasmo (Guazuma ulmifolia) establecido en forma natural en el cantón Balzar de la provincia del Guayas en Ecuador. A través del método destructivo y con un muestreo aleatorio por medio de parcelas anidadas, se evaluó la cantidad de biomasa arbórea y subterránea de árboles de diámetro promedio, la necromasa y la vegetación herbácea. Se desarrollaron modelos para estimar la biomasa del árbol completo y sus componentes (tronco, raíz, ramas y hojas) y el volumen. La biomasa arbórea es de 16.45 Mgha-1 (8.23 MgC ha-1) y el aporte de la vegetación herbácea y la necromasa de 1.4 y 1.9 Mg ha-1 (0.7 y 0.95 Mg C ha-1), respectivamente. Los modelos predicen la biomasa y el volumen en función del diámetro con errores de estimación o sesgos menores al 3% y mostraron ajustes (R2) mayores a 96%. Adicionalmente, se generó información sobre factores de expansión de biomasa.
dc.description.abstractIn this work both the biomass and carbon present in a vegetative cover from a silvopastoral system were quantif ied. The system, composed of Hyparrhenia rufa and Guazuma ulmifolia, was established naturally in Balzar, Guayas province of Ecuador. By using a destructive method and a random sampling in nested plots both the arboreous and underground biomass of average-sized trees were measured as well as the necromass and herbaceous vegetation. Models weredeveloped in order to estimate the volume and the biomass of the whole tree and its components (trunk, roots, branches and leaves). The arboreous biomass was estimated in 1645 Mgha (823 MgCha), whereas the herbaceous vegetation and the necromass were 14 and 19 Mgha (07 and 095 MgCha), respectively. The models predict the biomass and the volume in dependence of the diameter with less than 3% of error and R2 values higher than 96%. In addition, information regarding factors that influence the expansion of biomass were generated.
dc.description.procedenceInstituto de Investigación y Servicios Forestales (INISEFOR)
dc.description.sponsorshipEscuela Superior Politécnica del Litoral, Ecuador
dc.description.sponsorshipUniversidad Nacional, Costa Rica
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.17163/lgr.n29.2019.04
dc.identifier.issn1390-8596
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11056/32719
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional, Costa Rica
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceLa Granja: Revista de Ciencias de la Vida, volumen 29, número 1 (1marzo 2019), páginas 45-55
dc.subjectBIOMASA
dc.subjectCARBONO
dc.subjectALOMETRIA
dc.subjectCARBON
dc.subjectALLOMETRY
dc.subjectGUAZUMA ULMIFOLIA
dc.subjectBIOMASS
dc.titleSistemas silvopastoriles y cambio climático: estimación y predicción de biomasa arbórea
dc.title.alternativeSilvopasture systems and climate change : estimate and prediction of arboreal biomass
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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