IV PARTE
EXPOSICIÓN
UTILIZACIÓN DE “COMPOST”, COMO PRÁCTICA DE EDUCACIÓN
AMBIENTAL EN PLANTACIONES
AGROFORESTALES POR ALUMNOS DE UNIVERSIDAD NACIONAL DE
UCAYALI EN
CENTRO DE INVESTIGACIÓN FORESTAL MACUYA PUCALLPA 2009”
MARCO ANTONIO CHOTA ISUIZA Magister Ingeniero Forestal, Docente Jefe de Departamento Manejo Forestal de la Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales de la Universidad Nacional del Ucayali.
Pucallpa/Ucayali/Perú
RESUMEN
Objetivos: Instalar plantaciones agroforestales utilizando compost como práctica de educación ambiental. Comparar efecto del compost en plantaciones T1; T2 y T3 respecto T0 (sin compost). Investigación Descriptiva
aplicó pre test, a alumnos determinó nivel de conocimiento deficiente. Experimental se evaluó crecimiento, vigor de plantas. Se realizó sesiones educativas en educación ambiental, se aplicó post test encontrándose buen nivel de conocimiento en educación ambiental, instaló plantaciones agroforestales utilizando compost como practica ambiental.
CONCLUSIÓN Después de sesión educativa el conocimiento fue bueno.
Plantación agroforestal T1 con 9,8 N (1 kg. compost) tiene mayor crecimiento promedio X1 93,00cm;
comparado plantaciones T2, T3 T0 con X2= 91,82cm, X3= 62,84cm X3=79,68cm. Plantaciones agroforestales
T1, T2, y T3 no son significativas comparando la plantación T0
RECOMENDACIÓN
Realizar investigaciones con evaluación de año a más, para observar significancia en crecimiento, altura y vigor de plantas arbóreas, agrícolas y frutales, utilizando compost.Promover Educación Ambiental en niveles educativos para conservación del medio ambiente utilizando desechos orgánicos como abono y utilizar 9,8 N(1kg) de compost en plantaciones agroforestales permitió mayor crecimiento en plantones, Sugerir a agricultores usar residuos orgánicos para de compost, beneficiando al agricultor con abono sin costo y evitando contaminación ambiental sin utilizar sustancias químicas
EXPOSICIÓN
DIVERSIFICACIÓN ECONÓMICA DE FAMILIAS
PRODUCTORAS DE CAFE Y CACAO
MEDIANTE LA REFORESTACIÓN
Ing: CARLOS LAZO GAGO
RESUMEN
Las familias de pequeños productores de café y cacao han sido capaces de mejorar paulatinamente sus condiciones de ingreso (+ 10 a + 30% según las zonas y los productores). Sin embargo, este aumento, todavía no es suficiente para asegurar una salida durable de la pobreza suportada por esas familias: por un lado la dependencia de un cultivo aumenta los riesgos económicos en condiciones de precio sujetos a inestabilidad (sobre producción a nivel nacional o internacional, aumento de la competencia); por otro lado, los pequeños productores sienten que se puede aprovechar aún más su sistema de producción. Frente a esa situación, se propone instalar árboles maderables en linderos, como sombra de cultivos, en áreas degradadas y otros, a fin de que se obtengan beneficios ambientales pero también ingresos económicos a mediano y largo plazo por la comercialización de productos maderables y no maderables.
ABSTRACT
The families of small coffee and cocoa producers have been able to gradually improve their conditions of admission (+ 10 to + 30% depending on the area and producers). However, this increase is still not sufficient to ensure a durable exit from poverty support under these families: one of a growing dependence increases economic risks in a position subject to price instability (on production at national or international , increased competition), on the other hand, small producers feel that they can further leverage their production system. Faced with this situation, it is proposed timber installed in boundaries, as shade crop in degraded areas and others, so that environmental benefits are derived income but also medium and long term marketing of timber and non timber.
Palabras claves: Reforestación, Agroforestería, café, cacao, diversificación económica.
I. INTRODUCCION
La expansión desordenada de la frontera agropecuaria, mediante actividades de cultivos no adecuados y de ganadería, el proceso migratorio de la sierra a la selva, prácticas agrícolas insostenibles como tumbar y quemar, además del incremento de cultivos ilegales están afectando los recursos forestales en toda nuestra Amazonía. Esto ha ocasionando que más de 9 millones de hectáreas sean deforestadas, de las cuales 5.5 millones se consideran degradadas o en estado de abandono.
Buena parte de estos agricultores se encuentran hoy asociados a organizaciones productivas, buscando así una forma de acceder a servicios de manera conjunta. Las familias organizadas desarrollan prácticas de producción orgánica, y por lo tanto están sensibilizadas sobre la degradación de la cobertura boscosa. Como disponen de áreas y capital limitados para mantener espacios de conservación de bosque en las fincas, el proyecto propone una estrategia de reforestación con objetivos ambientales y económicos, a través del cultivo de árboles maderables en sistemas agroforestales (asociados a plantaciones de cultivos perennes, o en pequeños macizos forestales en áreas degradadas). Como los campesinos disponen de capacidades de gestión limitadas para el manejo forestal, el proyecto ayudarlos a estructurar una propuesta de reforestación.
II. OBJETIVOS
Mejorar las condiciones de vida de las familias campesinas organizadas a través de la diversificación de los sistemas de producción y la comercialización de sus productos.
III. ESCENARIO DEL PROYECTO
• Migración de las zonas andinas, lo cual ha dado pase a la agricultura migratoria. • Conflictos de uso de tierra.
• Áreas degradadas expuestas a la erosión del suelo, zonas abandonadas que han sido explotadas y actualmente no tienen ningún tipo de vegetación arbórea.
• Principales actividades económicas: cultivos de café, cacao, cítricos, etc. • Deficiente calidad de los viveros de la zona.
• Las asociaciones o cooperativas de café y cacao presentan Limitada asistencia técnica forestal. IV. METODOLOGÍA
Ubicación del Proyecto
Departamento: Junín Provincia: Satipo
Distrito: Satipo, Río Negro, Coviriali, Río Tambo, Llaylla, Pampa Hermosa, Pangoa, Mazamari.
Implementar una propuesta de reforestación con árboles maderables en zonas degradadas y en parcelas agroforestales
La propuesta de reforestación se basa en un doble enfoque, un poco nuevo en Perú, que pretende asociar preservación del ambiente con mejoramiento de la situación económica de las familias campesinas. Los proyectos clásicos de reforestación se basan en la siembra de árboles incentivada desde un proyecto con un enfoque estricto de conservación. En la mayoría de los casos, se abandonan los árboles por ausencia de involucramiento e interés de los beneficiarios. En este caso, vemos que el productor organizado incorpora nuevos conceptos de conservación del ambiente (en particular a través de la agricultura ecológica), y desea poco a poco sembrar árboles en su finca como: (i) opción de mejoramiento de su agroecosistema, (ii) mitigador de los efectos del cambio climático (frente a la reducción de las lluvias) (iii) posible fuente de ingreso a mediano plazo. Además, a nivel local, la siembra de árboles en las fincas es considerada como una medida de deforestación evitada en las cabeceras de cuenca que abastecen las ciudades en agua, y que están cada día más expuestas a la corta de árboles para construcción. En ese contexto, el proyecto propone realizar un trabajo específico de diversificación de las fincas con árboles maderables, en base a las dos principales actividades siguientes.
Asistencia técnica especializada en la producción e instalación de plantones
Debido a que los viveros de la zona no ofrecen la calidad adecuada se propone la instalación de un vivero forestal. Para la producción de especies forestales nativas, la semilla se obtendrá a través de árboles semilleros de la zona. En el caso de las especies exóticas, se comprará semilla certificada en el Perú y en el extranjero para garantizar un buen poder germinativo de las semillas. Para asegurar el abastecimiento en nuevas semillas y compartir criterios sobre la propuesta de reforestación, se aprovechara de la relación con otras instituciones peruanas. Se aprovechará además de la experiencia de organizaciones más avanzadas en la diversificación con especies forestales, para realizar pasantías en zonas donde se han instalado viveros de propagación de especies forestales.
La asistencia técnica de proyecto asegurará la aplicación de tratamientos adecuados para la siembra de las semillas y el desarrollo de los plantones en bolsas o tubetes. Las plántulas serán manejadas en vivero durante un periodo de 3 a 4 meses antes de su transplante (dependiendo de la especie). La implementación de viveros velará también por tomar en cuenta criterios de rentabilidad económica para asegurar la sostenibilidad de la actividad de reforestación y difundir la propuesta a través de la venta de plantas a productores no asociados.
Capacitación y seguimiento de prácticas en manejo de bosques maderables
Los campesinos no tienen todavía mucho conocimiento en el manejo forestal, debido a la ausencia de plantaciones existentes en las zonas de intervención. Así el proyecto desarrollará capacitaciones para los promotores y los técnicos de las organizaciones para el rápido desarrollo de los árboles. Además de la implementación de vivero y producción de plantones, las capacitaciones integrarán los temas siguientes: siembra de los plantones, poda, manejo de raleos y la asociación de plantas nativas en la plantación forestal. Para los primeros años de crecimiento de los árboles, el proyecto velará en particular por un adecuado control de malezas, control de plagas y manejo de sombra. Para asegurar la sostenibilidad de la asistencia técnica en manejo forestal, se propone capacitar por lo menos un promotor en gestión forestal por cada organización de base, aprovechando de la existencia previa en ciertos casos, de promotores agroecológicos ya capacitados en manejo de sombra y en algunas prácticas de agroforestería.
El promotor tendrá el tiempo disponible para trabajar la reforestación sin desmedro de la atención a los demás cultivos, buscando un mayor ordenamiento de los sistemas de producción incorporando árboles forestales.
Elaboración e Implementación de planes de reforestación
Cómo no se dispone actualmente de mucha información disponible sobre las especies a instalar y los sistemas de producción a implementar se realizará estudios técnicos y económicos para afinar la propuesta. Se dispone actualmente de algunos datos relativamente teóricos sobre el potencial de crecimiento y valorización comercial de especies reforestadas (nativas y exóticas). En ciertas zonas pioneras en la reforestación (en particular en la selva central), la existencia de plantaciones de 8 a 10 años va permitir tener mayores elementos sobre el potencial aprovechamiento de los árboles maderables. Muchos parámetros pueden influenciar la valorización económica de la madera como la existencia de alternativas de compra ilegal de madera, la dureza de la madera, el diámetro al momento del corte, las prácticas utilizadas para el aprovechamiento de la madera, el acceso de las plantaciones a vías de transporte.
La propuesta de producción de madera está orientada a la comercialización de ésta a mediano y largo plazo. Así, la realización de estudios de mercado permitirá definir los mercados en los cuales se podrá ingresar, la modalidad (desarrollo de la cadena de custodia o no) y analizar el interés eventual de la certificación de la madera a 10 o 15 años.
Elaboración e implementación de planes de reforestación a nivel de organizaciones de base
Se propone que las organizaciones implementen planes de reforestación. La planificación deberá tomar en cuenta en particular los aspectos siguientes: elección de las zonas a reforestar en base a criterios ambientales y de suelos, definición de las especies a reforestar en cada zona, definición de sistemas, en macizo o agroforestaria, (asociado a café, cacao o frutales), definición de las densidades a la siembra y esquemas de raleo, definición de un plan de siembra escalonado cada año en función de las capacidades financieras y de la disponibilidad de tierra.
Para preservar la biodiversidad de las zonas rurales y reducir los riesgos de proliferación de las plagas, el equipo técnico propondrá esquemas de mezclas de las 2 o 3 especies más aptas para maderables en las diferentes zonas. En un segundo tiempo, el asesoramiento técnico buscará definir junto con los productores los criterios de aprovechamiento de los árboles tales como el turno de corta de la madera, el volumen de aprovechamiento anual, y la rentabilidad económica potencial de los diferentes esquemas escogidos.
V. RESULTADOS
Gestión de una política ambiental en las cooperativas de café y cacao – Requisito del programa orgánico: 300 plantones forestales.
Producción de 500,00 Plantones Forestales (caoba, cedro, ishpingo, tornillo,moenas, pino, etc.). Convenio entre la Municipalidad de Río Negro y la Cooperativa Cafetalera Satipo para la
implementación de un vivero forestal de alta tecnología. Asistencia técnica forestal y seguimiento de plantaciones. Distribución e instalación de plantones forestales.
Implementación de Planes de Reforestación.
Pasantías a Villa Rica y Oxapampa, Juanjui, Tocache y Tingo María Formación de Promotores forestales.
Escuelas de Campo Forestal Materiales de Capacitación.
Evaluación de Plantaciones forestales (zonificar las especies pos sitios, investigación). Rodales semilleros (semillas seleccionadas).
Difusión de la Reforestación (Ferias locales, radio, tv, etc.) Cooperación con Universidades e Institutos Agropecuarios
EXPOSICIÓN
CARBONO ALMACENADO EN PLANTACIONES
DISETÁNEAS DE
Guazuma crinita
Martius
“BOLAINA BLANCA”, EN TINGO MARÍA – PERÚ
LUIS ALBERTO VALDIVIA ESPINOZA1. ANAYA PINEDO KERENSSKY 2. Ing. Mg. Sc., Docente asociado de la Facultad Recursos Naturales Renovables de la Universidad Nacional Agraria de la Selva.
2 Bachiller en Ciencias de los Recursos Naturales Renovables – mención Forestales.
RESUMEN
La investigación tuvo como objetivo estimar el carbono almacenado en la biomasa aérea y en el suelo, en plantaciones disetáneas de Guazuma crinita Martius “bolaina blanca”, en el sector La Cadena, caserío Santa Rosa de Shapajilla, distrito Padre Felipe Luyando, provincia Leoncio Prado, departamento Huánuco. Se evaluaron plantaciones de 1, 2, 4 y 5 años de edad. Para la determinación de la biomasa y carbono almacenado se empleó la metodología de ARÉVALO et al. (2003). Los resultados determinaron que la plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” de 1 año de edad contiene una pequeña cantidad de biomasa aérea (2,62 t/ha), mientras que la plantación de 5 años de edad es la que posee mayor cantidad de biomasa (212,48 t/ha). Asimismo, el carbono almacenado en la plantación de 5 años es de 95,62 t.C/ha y 1,18 t.C/ha en la plantación de 1 año de edad; siendo el carbono del suelo mayor que en la biomasa vegetal, en todas las plantaciones evaluadas.
Palabras clave: bolaina blanca, biomasa vegetal, carbono almacenado. ABSTRACT
The Research had as objective to consider carbon stored in the aerial biomass and soil, in distains plantations of Guazuma crinita Martius “bolaina blanca”, in sector La Cadena, small village Santa Rosa de Shapajilla, district Padre Felipe Luyando, province Leoncio Prado, department Huánuco . Plantations of 1, 2, 4 and 5 years of age were evaluated. For the determination of biomass and carbon stocks methodology descrited by AREVALO et al. (2003), was used. Results determined that the planting of G. crinita Martius “bolaina blanca”, which 1 year of age has a small amount of aerial biomass (2,62 t/ha), whereas the plantation of 5 years of age is the one that owns major amount of biomass (212.48 t/ha). Also, the carbon stored in the plantation of 5 years is 95,62 t.C/ha and 1,18 t.C/ha in the plantation of 1 year of age; being the carbon of the soil greater than in the vegetal biomass, all the evaluated plantations.
KEY WORDS: Bolaina blanca, vegetal biomass, stored carbon. I. INTRODUCCIÓN
El aumento de la concentración de dióxido de carbono en la atmósfera de la Tierra es una preocupación mundial y se considera como uno de los principales gases que intervienen en el efecto invernadero (GEI) el cual está contribuyendo en mayor proporción al cambio climático. En los últimos 200 años los incrementos del CO2 en la atmósfera han sido de 280 a 375 ppm, y continúa aumentando a una tasa promedio superior a 1,5
ppm por año (ASB, 2005).
El protocolo de Kyoto, establece compromisos vinculantes de reducción de las emisiones de los GEI por parte de los países industrializados, empleando el Mecanismo de Flexibilidad; siendo uno de ellos el proyecto llamado Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL), a través del cual se podrían incentivar las plantaciones forestales y agroforestales con fines de captura de carbono (CONAM, 2006). Además, el MDL permite que los proyectos forestales obtengan beneficios económicos adicionales a través de la venta de captura de carbono (LOGUERCIO, 2002).
En el Perú la deforestación ascendió a 7,2 millones de hectáreas hasta el año 2000. Como consecuencia de la agricultura migratoria y la extracción de madera en el departamento de Huánuco se han deforestado 600 654,46 ha representando el 8,37 % (ANDINA, 2009). Es decir, en esta zona existe un enorme potencial para el desarrollo de proyectos forestales MDL para capturar carbono y contribuir a reducir emisiones de GEI a través de la forestación, reforestación o mediante la agroforestería. En este contexto, la investigación realizada contribuye a estimar el carbono almacenado en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”; siendo una especie abundante en la zona, de rápido crecimiento, de buena aceptación en el mercado y además representa un buen potencial en captura de carbono.
Los objetivos de la investigación fueron: Estimar el carbono almacenado en plantaciones disetáneas de
G.crinita Martius “bolaina blanca” en Tingo María – Perú; determinar la biomasa vegetal aérea de G.crinita
Martius “bolaina blanca” en plantaciones de diferentes edades; determinar el carbono almacenado en plantaciones de G.crinita Martius “bolaina blanca” y determinar el carbono total almacenado en la biomasa vegetal y el suelo.
III. MATERIALES Y MÉTODOS 3.1. Características de la zona en estudio
3.1.1. Lugar de ejecución
La zona en estudio está ubicada en el sector “La Cadena”, caserío Santa Rosa de Shapajilla ubicado a 8 km. de la ciudad de Tingo María, distrito Padre Felipe Luyando, provincia Leoncio Prado, departamento de Huánuco.
Geográficamente, se encuentra ubicada en las siguientes coordenadas:
Cuadro 4. Ubicación geográfica de la zona en estudio.
Sistema de Uso de la Tierra (SUT)
Coordenadas (Centro de cada parcela)
Este Norte
Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” (1 año) 390607 8982542 Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” (2 años) 390572 8982542 Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” (4 años) 390883 8982158 Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” (5 años) 390825 8982094
3.1.2. Clima y ecología
La zona alcanza una temperatura media anual de 24 °C. La precipitación es de 3 200 mm/año, siendo los meses de mayor presencia de lluvia de diciembre a abril. En cuanto a la humedad relativa, ésta alcanza un promedio anual del 87 %; disminuye en los meses de junio a agosto y se incrementa en los meses de enero a marzo. Además, según HOLDRIDGE (1994) se encuentra ubicado en la zona de vida bosque muy húmedo Premontano Tropical (bmh-PT). 3.1.3. Fisiografía y suelo
El área de trabajo presenta una fisiografía suave, plana, comprendida por terrazas bajas, originadas por suelos aluviales formados por el arrastre de materiales y sedimentos. El suelo por su capacidad de uso mayor pertenece a la clase A (cultivos en limpio), orden inceptisol; de textura arenoarcillosa y de color gris, características que lo hacen propicio para el desarrollo de actividades agrícolas.
3.2. Materiales y equipo 3.2.1. Material de campo
Bolsas de papel, bolsas de plástico, cinta diamétrica, cilindros Uhland, dimensionador de 1 m x 1 m, pintura esmalte, libreta de campo, machetes, plumón indeleble, pala recta, hilo rafia, wincha de 50 m.
3.2.2. Equipos de campo
Receptor GPS Garmin 76, cámara fotográfica digital Cannon 36 mm, brújula Brunnton. 3.2.3. Materiales y equipos de gabinete
Estufa, balanza analítica Sartorius. 3.3. Metodología
3.3.1. Descripción del Sistema de Uso de la Tierra evaluado
Se evaluaron plantaciones de diferentes edades de G. crinita Martius “bolaina blanca”; tal como se describe en el Cuadro 5. El manejo y mantenimiento de este sistema se realiza utilizando fertilizantes orgánicos (compost, humus de lombriz, entre otros); asimismo, el control de malezas se realiza mediante deshierbo manual utilizando machetes, con una frecuencia de cuatro veces por año en las plantaciones de 1 y 2 años; mientras que en las plantaciones de 4 y 5 años el control de malezas se efectúa dos veces por año. El terreno donde se ubican estos sistemas presenta un suelo aluvial con topografía plana y buen drenaje.
Cuadro 5. Descripción del Sistema de Uso de la Tierra evaluado. Sistema de Uso de la Tierra (SUT) Edad
(años)
Distanciamiento (m)
Nº Plantas (ha)
Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” 1 5 m x 6 m 333
Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” 2 4 m x 4 m 625
Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” 4 3 m x 4 m 833
Plantación de G. crinita Martius “bolaina blanca” 5 3 m x 4 m 833
3.3.2. Delimitación de las parcelas
Para facilitar los trabajos de evaluación se procedió a determinar la intensidad de la muestra con la siguiente fórmula: I = n/N que representa el 10% del área de estudio tomando cuatro parcelas de evaluación (cada una de 1 ha), que sirvió para inferir a toda la población. Cada parcela tiene 100 m de lado (una parcela por cada SUT), en cada una de las cuales se trazaron en forma aleatoria dos (02) transectos con las siguientes dimensiones: 7 m x 26 m (en la plantación de 1 año de edad); 5 m x 21 m (en la plantación de 2 años de edad) y 4 m x 25 m (en las plantaciones de 4 y 5 años de edad). Las plantaciones evaluadas tienen diferentes distanciamientos entre plantas; razón por la cual, el tamaño de los transectos es variable para cada SUT, lo que permite uniformizar el número de individuos.
Figura 1. Delimitación de los diferentes transectos evaluados. Donde: Transectos: T1 Un año (7 m x 26 m)
T2 Cuatro años (4 m x 25 m)
T3 Cinco años (4 m x 25 m)
T4 Dos años (5 m x 21 m)
* Plantas de G. crinita Martius “bolaina blanca”
3.3.3. Muestreo de suelos y medición de la densidad aparente
T
1T
2T
3En las parcela de 4 m x 25 m, 5 m x 21 m y 7 m x 26 m se establecieron dos cuadrantes de 1 m x 1 m, en cada uno de los cuales se aperturó una calicata de 1 m de profundidad, donde se definieron horizontes de acuerdo a la textura del suelo y, mediante el empleo de cilindros Uhland se recolectaron muestras para estimar la densidad aparente (ARÉVALO et al., 2003). Además, se tomaron muestras en promedio de 500 g, que se enviaron al laboratorio para la cuantificación de carbono total y análisis complementario de textura y pH.
3.3.4. Determinación de la biomasa arbórea vegetal
La metodología seguida para el presente trabajo, corresponde a lo establecido por ARÉVALO et
al. (2003).
3.3.4.1. Biomasa arbórea vegetal
Para calcular la biomasa de los árboles se utilizó el siguiente modelo: BAV (Kg/árbol) = 0,1184 x DAP2,53
Donde:
BAV = Biomasa arbórea vegetal
DAP = Diámetro a la altura del pecho (cm) 0,1184 = Constante
2,53 = Constante
Luego, para calcular la cantidad de biomasa por hectárea se sumó la biomasa de todos los árboles (BAV) medidos y registrados en todas las parcelas.
BAVT (t/ha) = BAV x c Donde:
BAVT = Biomasa arbórea vegetal total BAV = Biomasa arbórea vegetal (kg)
c = Factor de conversión a t/ha, equivalente a:
0,10 en transectos de 4 m x 25 m (para árboles de diámetros 2,5 cm – 30cm DAP). 0,095 en transectos de 5 m x 21 m (para árboles de diámetros 2,5 cm – 30cm DAP).
0,055 en transectos de 7 m x 26 m (para árboles de diámetros 2,5 cm – 30cm DAP).
3.3.5. Cálculo del peso del volumen del suelo
Para calcular el peso del volumen del suelo por horizonte de muestreo se empleó la siguiente formula:
PVs (t/ha) = DA x Ps x 10 000 Donde:
PVs = Peso del volumen del suelo DA = Densidad aparente
Ps = Espesor o profundidad del horizonte del suelo (m) 10 000 = Constante
3.3.5.1. Densidad aparente del suelo
Para determinar la densidad aparente del suelo se utilizó la siguiente fórmula: DA (g/cc) = PSN/VCH
Donde:
DA = Densidad aparente
PSN = Peso seco del suelo dentro del cilindro VCH = Volumen del cilindro (constante)
3.3.6. Cálculo del carbono total
Para determinar el carbono almacenado se empleó la siguiente ecuación: CT (t/ha) = CBV + CS
Donde:
CT = Carbono total del SUT
CBV = Carbono en la biomasa vegetal total CS = Carbono en el suelo
3.3.6.1. Carbono en la biomasa vegetal
CBV (t/ha) = BAVT x 0,45 Donde:
CBV = Carbono en la biomasa vegetal (t/ha) BAVT = Biomasa arbórea vegetal total 0,45 = Constante
3.3.6.2. Carbono en el suelo
La cantidad de carbono almacenado en el suelo se determinó mediante la siguiente ecuación: CS (t/ha) = (PVs x %C)/100
Donde:
CS = Carbono en el suelo (t/ha) PVs = Peso del volumen del suelo
%C = Resultados de carbono analizados en laboratorio (%) 100 = Factor de conversión
IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1. Biomasa vegetal aérea en plantaciones de G crinita Martius “bolaina blanca”
En el Cuadro 6 y Figura 2 se muestran la biomasa acumulada en plantaciones disetáneas de G. crinita Martius “bolaina blanca”, determinándose que la plantación de 1 año de edad contiene una pequeña cantidad de biomasa con 2,62 t/ha. Mientras que la plantación de 5 años de edad es la que posee mayor cantidad de biomasa aérea con 212,48 t/ha. DAZA (2008) al evaluar la biomasa aérea en bosques secundarios de 30 años de edad en Pucayacu, Huánuco comprobó que éstos almacenan 479,45 t/ha. Asimismo, HERRERA et al. (2001) determinaron que bosques secundarios de 20 años de edad contienen 212,429 t/ha de biomasa aérea.
Por otro lado, en la Figura 2 se observa que el incremento de la biomasa vegetal es significativo entre los 2 y 4 años de edad, lo cual permite inferir que los árboles conforme crecen acumulan grandes cantidades de biomasa. ACOSTA et al. (2002) afirman que cuando la producción primaria neta es positiva, la biomasa de las plantas del ecosistema va aumentando. Es lo que sucede en un bosque joven en el que los árboles van creciendo y aumentando su número. Cuando el bosque ha envejecido, sigue haciendo fotosíntesis pero toda la energía que recoge la emplea en la respiración, la producción neta se hace cero y la masa de vegetales del bosque ya no aumenta. ACOSTA et al. (2001) afirman que una vez que la vegetación se establece, el incremento de la biomasa dependerá principalmente de las condiciones edafológicas y climáticas que influirán en la tasa de rendimiento y dependiendo de la capacidad de respuesta que presentan las especies, será la capacidad de crecimiento y por lo tanto de captura de carbono.
Cuadro 6. Biomasa vegetal aérea en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”.
Sistema de Uso de la Tierra (SUT) BAVT (t/ha)
G. Crinita Martius “bolaina blanca” (1 año) 2,62
G. Crinita Martius “bolaina blanca” (2 años) 26,62
G. Crinita Martius “bolaina blanca” (4 años) 191,17
G. Crinita Martius “bolaina blanca” (5 años) 212,48
Figura 2. Biomasa vegetal aérea en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”. 4.2. Carbono almacenado en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”
El carbono almacenado por las plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca” en el sector La Cadena son mostrados en el Cuadro 7 y Figura 3, siendo la plantación de 5 años de edad la que contiene mayor cantidad de carbono retenido (95,62 t.C/ha). Por otro lado, la plantación de 1 año de edad almacena la menor cantidad de carbono (1,18 t.C/ha). Es decir, en las plantaciones o sistemas de mayor edad, el carbono almacenado tiende a incrementarse. Asimismo, los sistemas con mayor crecimiento e incremento de la biomasa presentan los valores más altos de acumulación de carbono, dado que los árboles al crecer absorben carbono de la atmósfera y lo fijan en su madera. Por otro lado, LAPEYRE et al. (2004) manifiestan que el almacenamiento de carbono en los árboles es variado durante su desarrollo por estar directamente relacionado con su crecimiento, donde aproximadamente el 50 % de la biomasa está formada por carbono.
En investigaciones realizadas por GONZALES (2007), se encontró que una plantación de bolaina con pijuayo de 3 años de edad en la zona de Tulumayo almacena 138,90 t.C/ha. Al respecto, LAPEYRE et al. (2004) y SALGADO (2004) señalan que el potencial de almacenamiento de carbono varía considerablemente dependiendo del tipo de especies, densidad de los árboles, clima, condiciones de suelo y manejo silvicultural. Asimismo, ALEGRE et al. (2002) demuestran que la captura de carbono depende principalmente de las condiciones edafológicas y climáticas, además de la capacidad de respuesta que presenten las especies. Por otro lado, CALLO – CONCHA et al. (2001) manifiestan que los niveles de carbono presentan una alta dispersión entre zonas, debido a la variabilidad nata de los sistemas y del suelo en que se desarrollan.
Cuadro 7. Carbono almacenado en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”.
Sistema de Uso de la Tierra (SUT) Total (t/ha)
G. crinita Martius “bolaina blanca” (1 año) 1,18
G. crinita Martius “bolaina blanca” (2 años) 11,98
G. crinita Martius “bolaina blanca” (4 años) 86,03
G. crinita Martius “bolaina blanca” (5 años)
Figura 3. Carbono almacenado en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”.
4.3. Carbono total almacenado en la biomasa vegetal y el suelo en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”
En el Cuadro 8 y Figura 4 se muestra los resultados del carbono almacenado tanto en la biomasa vegetal y el suelo en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”; siendo el carbono del suelo (CS) mayor que en la biomasa vegetal, incluso en las plantaciones de 5 años de edad (171,85 t.C/ha) frente a 95,62 t.C/ha de carbono almacenado en la biomasa vegetal (CBV), respectivamente. CALLO – CONCHA et al. (2001) afirman que los ecosistemas de mayor edad almacenan más carbono en la biomasa vegetal toda vez que suelen preservar individuos mayores y consecuentemente más robustos y por lo tanto se produce mayor acumulación de biomasa. De igual forma, ACOSTA et al. (2001) aseguran que los factores que están influyendo en la cantidad de carbono de la parte aérea son: la edad, la densidad, y la mezcla de especies ya sea a nivel herbáceo, arbustivo o arbóreo.
Sin embargo, los depósitos de carbono en el suelo se incrementan conforme plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca” aumentan de edad. Al respecto, CIFUENTES et al. (2004) encontraron un aumento de carbono en el suelo al aumentar la edad sucesional del bosque y la precipitación media anual, asimismo depende significativamente del tipo y la intensidad del uso anterior de la tierra. De igual forma, ALEGRE et al. (2002) afirman que los depósitos de carbono del suelo varían considerablemente entre zonas, incluso en sistemas de la misma edad. Según ASB (1999), el factor que modifica significativamente los contenidos de carbono es la textura del suelo. JANDI (2001) define que los suelos con alto contenido de arcilla (como las montmorillonitas), tienen la propiedad de estabilizar la materia orgánica, evitando su rápida descomposición y por lo tanto acumula por mayor tiempo el carbono, dado que en capas arenosas, al igual que en capas con arcilla caolínitica faltan sitios de absorción y es imposible la estabilización del carbono. KSTATE (2006) manifiesta que el color oscuro asociado con un suelo rico y fértil es en gran parte, una medida del contenido de carbono orgánico. Cuando el contenido de carbono orgánico del suelo disminuye, el color del suelo se aclara y refleja su contenido mineral. Asimismo, LOPEZ et al. (2002) explican que la concentración de carbono en el suelo se reduce con la profundidad, es decir, el porcentaje de carbono es mayor en el primer horizonte, luego disminuye progresivamente; lo que está vinculado con la acumulación de materia orgánica proveniente de la hojarasca y de las raíces de los árboles.
Cuadro 8. Relación del carbono almacenado en la biomasa vegetal y el suelo en plantaciones de G.
crinita Martius “bolaina blanca”.
Sistema de Uso de la Tierra (SUT) CBV (t/ha) CS (t/ha) Total (t/ha)
G. crinita Martius “bolaina blanca” (1 año) 1,18 151,19 152,37
G. crinita Martius “bolaina blanca” (2 años) 11,98 167,17 179,15
G. crinita Martius “bolaina blanca” (5 años) 95,62 171,85 267,46
Figura 4. Relación del carbono almacenado en la biomasa vegetal y el suelo en plantaciones de G. crinita Martius “bolaina blanca”.
V. CONCLUSIONES
1. La biomasa vegetal aérea de G. crinita Martius “bolaina blanca”, fue 212,48 t/ha en plantaciones de 5 años y el de menor valor fue de 2,62 t/ha en plantaciones de 1 año.
2. El carbono almacenado de G. crinita Martius “bolaina blanca”, fue 95,62 t/ha en plantaciones de 5 años y el de menor valor fue de 1,18 t/ha en plantaciones de 1 año.
3. El carbono total almacenado en la biomasa vegetal y el suelo, fue de 267,46 t/ha en plantaciones de 5 años y el de menor valor fue de 152,37 t/ha en plantaciones de 1 año.
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ANEXOS
Anexo 3. Secuencia de ejecución de la investigación
Delimitación de los transectos Medición DAP de árboles
Extracción de muestras de las calitas Pesado de las muestras
EXPOSICIÓN
APLICACIÓN DE LA TÉCNICA DE ANÁLISIS DE IMAGEN DIGITAL PARA
CARACTERIZACIÓN Y MEDICIÓN DE ELEMENTOS XILEMATICOS DE
ESPECIES FORESTALES
Jedi Rosero-Alvarado1; Pablo Perez Chaves2; Vanessa Moreano2; Andrea Vera Arabe2; Daigard Ricardo Ortega Rodriguez2; Adrian Alonso Tapia Ghersi2; Juana Llacsahuanga Salazar2; Paola Coronado Werner2; Claudia Zuñiga Carrillo2;Claudia Lozano Alvarez3; Moises Silveira Lobão4; Manuel Chavesta Custodio5
1[email protected] , Docente, Laboratorio de Anatomía e Identificación de Maderas – UNALM, Lima-Perú; 2
Alumnos Fac. de Ciencias Forestales, UNALM; 3 Bachiller en Ciencias Forestales UNALM 4
Doctorando, ESALQ/USP; [email protected], Docente, Laboratorio de Anatomía e Identificación de Maderas – UNALM, Lima-Perú.
RESUMEN
El análisis de imagen digital busca resaltar las variables de estudio mediante la identificación de patrones y objetos, así como mejorar la calidad de información por medio de una óptima visualización. En la presente investigación fue aplicada y validada la técnica de análisis de imagen digital en elementos leñosos de especies forestales correlacionando los resultados obtenidos con el método convencional. Fueron capturadas imágenes de laminas histológicas (cortes transversal, tangencial y radial) y laminas de macerado (fibras y vasos) de 10 especies forestales con cámara digital acoplada a microscopio óptico y analizadas las variables diámetro y frecuencia de los vasos, altura y ancho de radios, diámetro y espesor de pared de fibra en software Image Tool v3.0. Las mismas láminas fueron analizadas bajo proyección de imágenes en fondo blanco (método convencional) para comparación de resultados mediante un análisis de variancia (Test-tukey). Los resultados muestran una tendencia lineal positiva y significativa en todas las variables analizadas por ambas técnicas. El análisis de variancia de los datos no mostro diferencias significativas entre los promedios de cada variable, además los valores fueron corroborados con literatura demostrando la viabilidad y precisión de la técnica, obteniendo promedios dentro del rango establecido por los autores consultados. Palabras Clave: Imagen digital; Anatomía de la madera; xilema; estructura anatómica; Caracterización
ABSTRACT
The analysis of digital image seeks to bring the study variables by identifying patterns and objects, as well as improve the quality of information through optimum viewing. In the present investigation was applied and validated the technique of digital image analysis of forest woody elements correlating the results obtained with the conventional method. Images were captured histological section (cross section, tangential and radial) and slices of marinated (fibers and vessels) of 10 tree species with a digital camera coupled to an optical microscope and analyzed the variables diameter and vessel frequency, height and width of radios , diameter and wall thickness of fiber in software Image Tool v3.0. The same slides were analyzed under imaging on white background (conventional method) to compare the results by analysis of variance (Tukey-Test). The results show a significant positive linear trend in all variables analyzed by both techniques. The analysis of variance of data showed no significant differences between the averages of each variable, values were also corroborated with literature demonstrating the feasibility and accuracy of the technique, obtaining averages within the range established by the authors consulted.
La anatomía de la madera es la ciencia que estudia los diversos elementos que constituyen la estructura y organización del leño. Sus características estructurales son de fundamental importancia para la determinación del posible aprovechamiento tecnológico de la especie. Las dimensiones, frecuencia y arreglo de estos elementos presentan gran influencia sobre las propiedades físicas y mecánicas de la madera (HAYGREEN; BOWYER, 1982; BURGER; RICHTER, 1991). Técnicas convencionales permiten describir características de las especies para un uso específico; sin embargo, en muchos casos estas actúan en forma destructiva, imprecisa y lenta, por lo que es necesario optar por nuevas técnicas no destructivas, eficaces y rápidas reduciendo costos y tiempo en la obtención de resultados (MACEDO ET AL., 1998; EMBRAPA, 1997). El desarrollo o aplicación de un sistema de análisis de imágenes digitales permite minimizar la intervención del operador, sistematizar el proceso, mejorando la precisión y rapidez en la medición de elementos xilemáticos. El procesamiento de imágenes digitales busca extraer información relevante para el análisis mediante la identificación de patrones y objetos de estudio, así como también, mejorar la calidad de información resultante ya que se optimiza la visualización (GONZALEZ; WOODS, 1992). Entre las aplicaciones más importantes en el área forestal se tienen estudios de actividad cambial (crecimiento), forma y dimensiones de elementos leñosos, detección de defectos, fallas, calidad de piezas de madera y en el manejo forestal análisis de imágenes remotas (sensoriamiento remoto) aplicado a estudios de estratificación para inventarios forestales (TRENARD; GUINEAU, 1975; GROSSKOPF, 1976; HUBER, 1980; VETTER; BOTOSSO, 1985; SILVA; TRUGILHO, 2003). La presente investigación tiene como objetivo aplicar y validar la técnica de análisis de imágenes digitales de elementos leñosos en especies forestales mediante comparación y correlación de resultados obtenidos con el método convencional brindando así una alternativa de análisis a los estudios en anatomía de la madera.
REVISIÓN DE LITERATURA Sistemas de Análisis de Imágenes aplicados en estudios forestales
El desarrollo y adaptación de nuevos procedimientos de sistematización de información aplicados a estudios forestales permiten la obtención de resultados confiables y precisos. Yanosky y Robinove (1986) fueron los pioneros en la utilización de software de procesamiento de análisis de satélite (SIG) para caracterizar y medir elementos anatómicos y ancho de anillos de crecimiento usando proyección en fondo blanco. Posteriormente se desarrollaron sistemas más eficaces para medición de estos elementos en estudios de dendrocronología, determinando también la densidad y ancho de los anillos (THETFORD ET AL., 1991; AMARAL; TOMAZELLO FILHO, 1998; RIGOZO; NORDEMANN, 2000; ROSOT ET AL., 2000, 2001, 2003). Moya et al. (2007) estudiaron la variación de la estructura anatómica de Gmelina arbórea mediante el análisis de imágenes tomadas con cámara digital acoplada a microscopio y evaluadas en software SAIM e Image Tool v3.0, del mismo modo Bellini et al. (2008) utilizando la misma metodología caracterizo la estructura anatómica de astillas de madera de Eucalyptus grandis. Biging y Wensel (1984) fueron los pioneros en aplicar una técnica fotográfica (35 mm a color) para análisis de tronco en coníferas, utilizando un microdensitómetro acoplado a un proyector y determinando también los límites de anillos de crecimiento. Posteriormente análisis de imágenes de tronco fueron empleados por Tasissa y Burkhart (1997) para estudiar las variaciones verticales y laterales en el ancho de los anillos de crecimiento de arboles de Pinus taeda sometidas a diferentes intensidades de raleo. Para estudios del sistema radicular de las plantas de forma simple, rápida y precisa se desarrolló un sistema integrado para análisis de raíces y cobertura del suelo como producto del perfeccionamiento de diferentes programas de análisis de rajaduras en discos y tablas, mediciones de elementos anatómicos de la madera, evaluación de la densidad y movimiento de agua en la madera por medio de imágenes de rayos X a partir de imágenes patrones para las diferentes densidades. (EMBRAPA, 1997). Rosot et al. (2000, 2001) probaron la viabilidad del uso de imágenes de piezas de madera de
Araucaria angustifolia para estimación de áreas transversales. Tomazello Filho et al. (2008) evaluaron la
calidad de piezas de maderas de eucalipto determinando la variación y rangos de densidad aparente máxima, mínima y media a través del análisis de imágenes de las placas de rayos X en el software CRAD e CERD. Vaz et al. (1996) establecieron la metodología para evaluación de masa específica (g.cm-3) de muestras de madera a través de imágenes de tomografía computarizada donde puede verificarse la variación de la densidad a lo largo de una sección de un cuerpo de prueba.
MATERIALES Y MÉTODOS Selección de láminas histológicas
Laminas histológicas (cortes transversal, tangencial y radial) y laminas de macerado (fibras y vasos) fueron seleccionadas de diez especies forestales previamente preparadas en el Laboratorio de anatomía e
identificación de maderas de la UNALM. El criterio de selección consistió en separar láminas en buen estado sin rajaduras ni presencia de hongos, preferentemente con poco tiempo de haber sido montadas. Las especies seleccionadas fueron Calycophyllum spruceanum “Capirona”, Cariniana domestica “Cachimbo”,
Cedrela odorata “Cedro”, Cedrelinga catenaeformis “Tornillo”, Ceiba pentandra “Lupuna blanca”, Copaifera officinalis “Copaiba”, Crepidospermum goudotianum “Palo baston”, Dipterix odorata “Shihuahuaco”, Swietenia
macrophylla “Caoba” y Tetrochidium rubrivenium “Col de monte”.
Calibración del sistema de análisis de imagen.
Fue necesario calibrar el software Image Tool v.3.0 mediante captura de imágenes de la reglilla micrométrica Carl Zeiss Jena 5+100/100 mm a diferentes aumentos 40x, 100x y 400x (Figura 1a). Estas imágenes son reconocidas por el programa permitiendo introducir la medida de la escala en micrómetros (a un aumento determinado) generando un archivo con extensión “itc”. Cada vez que necesite realizar mediciones a un aumento determinado se deberá cargar el archivo con el aumento respectivo de la imagen. En casos de caracterización macroscópica de la madera o de anillos de crecimiento, donde no se necesite mayor aumento la calibración puede realizarse con la captura de la imagen de una escala milimétrica como muestra la figura 1b.
Figura 1 Sistema de Análisis de Imágenes digitales a) escalas micrométrica 100x para medición de elementos xilematicos, b) escala milimétrica para medición de anillos de crecimiento, c) sistema completo de análisis de imágenes y software para análisis de elementos xilematicos.
Captura y análisis de imágenes digitales
El sistema de análisis de imagen digital consta de una cámara digital Canon Powershot S50 acoplada a microscopio óptico Olympus BH2 (figura 1c) para captura y análisis de elementos xilematicos utilizando el software Image Tool v3.0 propuesto por Moya et al. (2007) y Bellini et al. (2008) (figura 1c). Fueron capturadas un total de 3 imágenes por sección (40x y 100x de aumento respectivamente) y 25 imágenes para fibras (400x) por cada especie. Las variables a evaluar fueron diámetro y frecuencia de los vasos, altura y ancho de radios, diámetro y espesor de pared de fibra. Para la determinación del espesor de pared se utilizó la expresión EP = (L – DL)/2, donde L = ancho de fibras y DL= diámetro del lumen siguiendo la norma IAWA committee (1989) para descripción de las características macro y microscópica de especies tomando repeticiones de n=25. Fueron también empleadas las mismas láminas con la misma cantidad de repeticiones para cada variable en el sistema convencional de proyección de imágenes en fondo blanco (Tomazello Filho, 1985), que consiste en proyectar imágenes de los cortes histológicos para análisis directo en el microscopio con la finalidad de probar la viabilidad de la técnica comparando resultados del análisis de imágenes con los de la técnica convencional.
Análisis estadístico
Mediante el uso del paquete estadístico ASSISTAT 7.5 beta se realizó el análisis de variancia (ANVA), bajo el delineamiento de experimento al azar considerando los resultados de las dos técnicas de análisis de imágenes con la finalidad de determinar posibles diferencias entre ellas.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La captura de imágenes en el sistema (figura 2) permitió observar con mayor detalle la estructura anatómica de las especies en las secciones transversal, tangencial y radial (figura 2a, b, c y e) así como también vasos, fibras y parénquima. Además gomas, tilósis, puntuaciones areoladas (figura 2c), campo de cruzamiento, células procumbentes, cristales de oxalato (figura 2e) y finalmente diámetro, lumen y espesor de pared de fibras (figura 2f). Todas estas imágenes permitieron identificar, medir y analizar elementos anatómicos en todas las especies en estudio.
Figura 2. Imágenes de elementos anatómicos tomados con el sistema de imágenes en las especies de estudio. A. sección transversal de Tetrochidium rubrivenium “Col de monte”; B. sección transversal de Cedrelinga catenaeformis “Tornillo”; C. sección tangencial de Tetrochidium rubrivenium “Col de monte”; D. sección tangencial de Calycophyllum spruceanum “Capirona”; E. sección radial de
Copaifera officinalis “Copaiba”; F. elemento anatómico, fibra de Tetrochidium rubrivenium “Col de monte”. Barra = 100µ
FACULTAD DE CIENCIAS FORESTALES Y DEL AMBIENTE
Mediciones con ambas técnicas fueron comparadas mediante análisis de regresión (coeficiente de determinación “r2”), correlación (coef. Correl. Pearson “r”) y análisis de variancia (ANVA) “test-Tukey” de
promedios para cada variable en estudio. Los resultados del análisis de regresión y correlación (tabla 1) mostraron tendencias lineales positivas y significativas (figura 3) en todas las variables analizadas, diámetro
de poros r2= 0.64, r= 0.79; frecuencia de poros r2= 0.95, r= 0.97; altura de radios r2= 0.68, r= 0.82; ancho de
radios r2= 0.63, r= 0.79; diámetro de fibras r2= 0.59, r= 0.77 y espesor de pared r2= 0.56, r= 0.75. Puede observarse también que la frecuencia de poros presenta una concentración de datos separados del resto (figura 3) que también mantienen una tendencia lineal, esta concentración corresponde a la especie
Calycophyllum spruceanum “capirona” que presenta una mayor frecuencia de poros por milímetro cuadrado. Ya en el alto y ancho de radios pueden observarse datos fuera del promedio considerados como “outliers” que no llegan a influir significativamente en el análisis
Tabla 1. Ecuaciones lineales de cada variable en estudio
Variable Ecuación lineal
Diámetro tangencial de poros y= 0.7585x + 7.453
Frecuencia de poros y= 0.9658x + 0.5027 Altura de radios y= 0.9235x + 38.504 Ancho de radios y= 0.7431x + 10.907 Diámetro de fibra y= 0.8431x + 3.1551 Espesor de pared y= 0.6195x + 0.9540 Nivel de significancia α=0.05
El análisis de variancia de los datos en estudio no mostro diferencias significativas (α= 0.05 y p≥0.05) entre los promedios de cada variable (diámetro de poros p= 0.94; frecuencia de poros p= 0.88; altura de radios p= 0.96; ancho de radios p= 0.98; diámetro de fibras p= 0.75 y espesor de pared p= 0.96) demostrando así no existir diferencias en los valores tomados por ambas técnicas. Por otro lado los valores promedio de las variables analizadas mediante el sistema de análisis de imágenes y software Image Tool v3.0 presentados en la tabla 2 fueron corroborados con literatura consultada presentada en la tabla 3, demostrando la viabilidad y precisión de la técnica, encontrando los promedios dentro del rango establecido por los autores consultados.
Tabla 2. Parámetros anatómicos de las especies en estudio Software Image Tool v3.0
Especies DP (µm) FP (N°.mm-2) ALR (µm) ANR (µm) DF (µm) EP (µm)
Calycophyllum spruceanum 93.52 34 - 47 706.65 38.73 13.42 2.76 Cariniana domestica 170.94 2 - 5 297.22 19.56 17.4 1.87 Cedrela odorata 238.3 2 - 9 347.28 54.13 26.18 1.66 Cedrelinga catenaeformis 284.97 1 - 3 221.76 18.85 27.55 2.2 Ceiba pentandra 320.63 1 - 2 1460.81 139.32 33.97 2.61 Copaifera officinalis 190.5 3 - 6 629.47 45.57 27.22 3.44 Crepidospermum goudotianum 136 6 - 9 305.61 28.36 16.94 1.86 Dipterix odorata 177.58 3 - 5 312.79 23.28 11.59 5.04 Swietenia macrophylla 175.12 6 - 11 536.4 58.56 14.87 2.09 Tetrochidium rubrivenium 188.82 6 - 8 590.75 17.16 24.94 2.09
Donde: DP= diámetro de poros, FP= frecuencia de poros, ALR= altura de radios, ANR= ancho de radios, DF=diámetro de fibras, EP= espesor de pared celular.
FACULTAD DE CIENCIAS FORESTALES Y DEL AMBIENTE
Figura 3. Análisis de regresión de los datos tomados en ambas técnicas de análisis para cada variable en estudio. Dispersión de datos siguiendo una tendencia lineal positiva.
FACULTAD DE CIENCIAS FORESTALES Y DEL AMBIENTE
Tabla 3. Parámetros anatómicos de especies en estudio según bibliografíaEspecies DP (µm) FP (N°.mm-2) ALR (µm) DF (µm) EP (µm) Calycophyllum spruceanum 39-145 40 - 100 <1000 22 6 Cariniana domestica 105-236 2 - 8 270-424 22 4 Cedrela odorata 192-504 1 - 9 300-440 46 4 Cedrelinga catenaeformis 293-333 1 - 5 <1000 24 3 Ceiba pentandra ≥ 200 ≤ 5 >1000 36 4 Copaifera officinalis 100 - 200 3 - 8 309-691 18 2 Crepidospermum goudotianum 108 - 163 4 - 10 257 - 429 15 - 22 2 – 4 Dipterix odorata 119-238 3 - 9 249-427 13 2.5 Swietenia macrophylla 100 - 200 5 - 12 367-569 22 3 Tetrochidium rubrivenium 147,4 2 - 12 940 32,7 3,08
Fuente: ACEVEDO; KIKATA (1994), PORTAL (2008), KULJICH (2008), IAWA CONCLUSIONES
Los valores de las variables analizadas en el sistema de imagen digital no varían significativamente a los obtenidos con el método convencional ni en la literatura consultada.
La técnica de análisis de imágenes y el software Image Tool v.3.0 demostraron ser una valiosa herramienta en la identificación y medición precisa de elementos leñosos para estudios anatómicos de especies forestales.
La aplicación de la técnica de análisis de imágenes presenta un gran potencial para avances en estudios anatómicos dada su precisión y rapidez en la obtención de resultados.
RECOMENDACIONES
Se recomienda que las láminas histológicas a utilizar sean permanentes recientemente montadas o semi-permanentes teniendo como base glicerina y safranina (1:1) teniendo como espesor entre 15 a 25 micras para evitar rasgaduras optimizando el análisis de las imágenes de los elementos. En cuanto al programa de análisis de imágenes (Image Tool v3.0) y el paquete estadístico (ASSISTAT v.7.5), se recomienda usar Windows 2003 y/o Windows XP, debido a que en algunos casos el programa presenta problemas en versiones actuales de Windows (Windows Vista). En la captura con el sistema se sugiere un número mínimo de 6 imágenes para cada variable a ser analizada pues esto facilitará conseguir 25 a más datos de medidas de diversas secciones de la imagen. Al momento de tomar las fotografías de fibras, se debe de tener cuidado la aglomeración de elementos pues estas se encuentran en diferentes planos de nitidez. De igual manera al momento de realizar la medición de esta variable, se debe tener sumo cuidado con confundir las paredes de cada fibra debido a que se encuentran superpuestas. En el caso que la muestra presente elementos anatómicos como radios y poros muy grandes, se recomienda que las mediciones sean realizadas en las fotografías de menor aumento (40x). Para el caso de medición de elementos individuales (vasos y fibras), se recomienda enfocar el centro de la imagen, debido a que esta se encuentra libre de distorsión y asegura un dato más confiable.
AGRADECIMIENTOS
Un especial agradecimiento al Laboratorio de Anatomía e Identificación de Maderas de la Universidad Agraria La Molina, al profesor MSc. Manuel Chavesta Custodio y al Técnico David Huaman por haber permitido desarrollar y aplicar la técnica además de capacitar a los alumnos practicantes y tesistas en el uso del sistema de análisis de imágenes, ya que ellos han sido pieza clave en la realización de esta investigación.