Construcción de modelos de estimación de biomasa y áreas foliar para diez especies arbóreas urbanas de la ciudad de Santiago.

Abstract

El aumento de la población en las ciudades ha llevado a un incremento de la contaminación, por consiguiente, se hace necesario buscar alternativas costo-efectivas de disminución de esta. Estudios de vegetación urbana permitirían determinar el rol de las plantas en la disminución de los niveles de CO2 atmosférico y de partículas contaminantes. Uno de los parámetros que permite conocer la cantidad de carbono almacenado dentro de un árbol es la biomasa, mientras que el área foliar permite conocer los procesos de intercambio gaseoso y captura de partículas contaminantes realizados por los árboles dentro de la ciudad. El muestreo de ramas al azar (RBS), es un método no destructivo y poco dañino para el árbol, que se presenta como una herramienta eficiente y precisa para la toma de muestras de árboles individuales en la ciudad. En este estudio, se aplicó el RBS para la obtención de muestras de biomasa de las 10 especies más frecuentes en la ciudad de Santiago, para luego, probar los datos contra cinco fórmulas de regresión. Se utilizaron criterios estadísticos para la selección del modelo más adecuado. La obtención de muestras de área foliar consistió en la extracción de 50 hojas de distintas partes de la copa del árbol. Los datos recolectados se probaron contra cinco fórmulas de regresión, escogiendo la que presentaba las mejores estadísticas, es decir, menores residuos y mayor correlación lineal entre las variables involucradas. Los modelos seleccionados, para ambas características del árbol, tienen un buen poder de predicción. Estos entregan datos cercanos a los observados y a los esperados para la especie. La mayoría de las ecuaciones, presentan como variable de predicción al diámetro a la altura del pecho o a la altura total del árbol. Al ser estos parámetros de fácil medición permiten su aplicación sin la necesidad de una mayor capacitación. Es así como, la construcción de modelos de biomasa y área foliar se vislumbra como una alternativa para el desarrollo de estrategias de manejo dirigidas hacia la descontaminación.

Population growth has driven cities to an increase in contamination; therefore it’s necessary to look for cost-effective alternatives for its decrease. Urban vegetation studies will allowed to determine the role of plants in the reductions of atmospheric CO2 levels and pollutant particles. One of the parameters that allow us to know the amount of accumulate carbon inside a tree is biomass; meanwhile leaf area could give knowledge about the process of gas exchange and the capture of pollutant particles done by trees in the cities. The Randomized Branch Sampling (RBS) is a non destructive and almost harmless to the tree method; which presents itself as an accurate and efficient tool for taking samples from individual trees in the cities. In this study, RBS was applied to obtain the biomass of the 10 species that are more frequently found in Santiago city, in order then, to try out the data against five regression formulas. Statistics criterions were used for the selection of the more suitable model. The obtaining of foliar area samples consisted in the removal of 50 leaves from different parts of the tree. Then the collected data was tested against 5 regression formulas, choosing the one with better statistics, meaning low residuals and better lineal correlations between the involve variables . The developed models, for both tree characteristics, have a good predictive power. They return data close to the observed values and the expected values for the species. The majority of the equations use as a predictive variable the diameter at breast height or the total tree height. These parameters are easy to measure, so its application doesn’t need a major capacity or knowledge. This is how the construction of biomass and foliar area models glimpses as an alternative for the development of management strategies directed towards decontamination.