SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 12
Descargar para leer sin conexión
ESTIMACIÓNDELCARBONOENLA
BIOMASAAÉREADELOSBOSQUESDE
LAREGIÓNDEMADREDEDIOS
2014
REPORTE
PE
Uno de los principales retos a nivel nacional y sub-nacional
es generar información detallada y con bajos niveles de
incertidumbre, tanto para las estimaciones de las reservas
de carbono almacenada en los bosques como para la tasa de
deforestación histórica, ya que estos estudios son insumos
importantes para la construcción de los niveles de referencia
sub-nacional y nacionales, los cuales será utilizados para la
implementación de las estrategias para la reducción de las
emisionesdelosGEI.
El presente estudio en un trabajo minucioso y participativo
realizado entre WWF Perú y el Programa de Bosques y Clima
deWWF(FCP),laUniversidaddeLeedsylaMesadeServicios
Ambientales y Redd+ (MSAR) de Madre de Dios, los análisis
se basaron en datos de campo de más de 600 parcelas de
estimación de biomasa aérea, distribuida en los diferentes
tipos de vegetación que existe en los bosques de Madre de
Dios, además incorpora las recomendaciones de las Guías de
las Buenas Prácticas del IPCC (2003 y 2006), con análisis
estadísticos para cada etapa del estudio, los cuales sustentan
latransparenciadelprocesamiento.Adicionalmenteelestudio
utiliza ecuaciones alométricas para la estimaciones de la
biomasa aérea generadas para los bosques de Madre de Dios
(Goodmanetal.,2014).
PRESENTACIÓN
Informar sobre el contenido de carbono almacenadas en la biomasa
aérea viva en sus diferentes tipos de vegetación y elaborar el mapa de
carbono forestal para los bosques de Madre de Dios, empleando análisis y
metodologías que puedan ser replicables para la amazonía peruana, basados
en las directrices internacionales del IPCC.
OBJETIVOGENERAL
ÁREADEESTUDIO
El departamento de Madre de Dios se ubica en la amazonia peruana (región
sur oriental) limitando con las regiones de Ucayali, Cusco y Puno, e interna-
cionalmente con la República Federal de Brasil y el Estado Plurinacional de
Bolivia. Madre de Dios es la tercera región más extensa del Perú, con una su-
perficie de 85,301.23 km2 que ocupa aproximadamente el 15.4% de la región
Amazónica y el 6,6% del territorio nacional.
ESTRATIFICACION
Para efectos de este estudio se seleccionó la estratificación por tipo de vegeta-
ción de los bosques de Madre de Dios generada por el Instituto de Investiga-
ción de la Amazonía Peruana - IIAP para el proceso de Zonificación Ecológica
y Económica (ZEE) del Gobierno Regional de Madre de Dios (GOREMAD
2009). Esta estratificación está conformada por 22 tipos de formaciones
vegetales y 1 de origen antrópico además de los cuerpos de agua.
Figura 01. Mapa de estratificación por tipo de vegetación en MDD.
METODOSYRESULTADOS
COMPILACIÓNYSISTEMATIZACIÓNDEINFORMACIÓN
El presente estudio se basa en el análisis de los datos de las parcelas de campo
muestreadas por organizaciones públicas y privadas involucradas en proyec-
tos de manejo e inventarios forestales, proyectos de carbono para REDD+,
investigación, entre otros, dentro del área de estudio.
La colecta de los datos incluyo la recopilación, sistematización y análisis de
los datos de 608 parcela proporcionadas por (9) fuentes de Información, con
estos datos se desarrollo un análisis con el fin de identificar las categorías de
vegetación sub muestreados y proponer nuevos muestreos, para complemen-
tar la información necesaria para una caracterización adecuada del carbono
contenido en la biomasa aérea viva de los bosque de la región.
PROCESAMIENTOYANÁLISISDELOSDATOSDELASPARCELASDE
CAMPOCOMPILADOS
Los datos de las parcelas de campo fueron organizados y corregidos quedando
578 parcelas para calcular la biomasa aérea viva (BAV), el área basal (AB)
por hectárea, la densidad promedio de los árboles, el nivel de identificación
botánica por individuo y la densidad de la madera de acuerdo a la base de
datos global de densidad forestal (Zanne et al. 2009).
La biomasa aérea de árboles y palmeras fue estimada para cada parcela
y determinar la varianza en los datos, que serán necesarios para estimar
la cantidad de parcelas requeridas para cumplir con los errores mínimos
de muestreo por tipo de vegetación. Para esta primera etapa del análisis
utilizamos las ecuaciones alométricas recomendadas para los bosques
tropicales.
Chave et al. (2005) ecuación para las especies de bosques húmedos tropicales
que consideran el diámetro (D) y densidad de madera (ρ) como las únicas
variable predictoras:
BAV = ρ×exp(-1.499+2.148(ln(D)) + 0.207(ln(D))2
- 0.028107(ln(D))3
Para las especies de palmeras (familia Arecaceae) utilizamos la ecuación
publicada por Pearson et al. (2005; p.43) que considera la altura total como
única variable predictora:
BAV (kg) = 6.666 + 12.826 × height0.5
× ln(height)
Y para especies de palmeras que consideraron el DAP (D) como única medida
tomada en campo, se utilizó la ecuación de Hughes (1997):
BAV (kg) = exp(0.9285 × ln(D2
) + 5.7236) × 1.050/103
Con estos valores se determinó la BAV promedio para cada tipo de
vegetación, se analizaron los valores extremos y las tendencias sistemáticas,
buscando diferencias significativas entre estimados de densidad por fuente
y subgrupos. Luego, buscamos efectos sistemáticos entre las áreas de las
parcelas, perímetro, razón área/perímetro, y año de medición, sin detectar
diferencias significativas. Los resultados fueron similares para Área Basal/
individuos. Encontramos que no era necesario calcular promedios o varianzas
ponderadas basadas en el tamaño de la parcela para el cálculo de las reservas
de biomasa.
Para la determinación del tamaño y numero de parcelas adicionales
necesarias para cada tipo de vegetación, utilizamos la herramienta Winrock
Terrestrial Sampling Calculator de Walker et al. 2007. Estimamos la
desviación media y estándar para determinar los tipos de vegetación sub
muestreadas y el número de nuevas parcelas necesarias para alcanzar una
precisión total del estimado de biomasa entre 10 % y 20. El número total de
las nuevas parcelas necesarias para cumplir esta condición fue de 29 nuevas
parcelas distribuidas en diez (10) tipos de vegetación.
Tipos de vegetación Símbolo
Superficies
(ha)
Nuevas parcelas
de muestreo
Comunidades pantanosas herbáceos-arbustivas Cp - her 1,990.7 1
Complejo de Sabanas de Pampas del Heath Csb - H 6,474.3 1
Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en
planicies
Cpd - p 94,704.3 3
Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en
colinas
Cpd - c 104,295.1 4
Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en
piedemonte andino
Cpd - sa 5,046.5 1
Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en
montañas altas
Cpd - ma 15,581.9 1
Comunidades mixtas de bambúes, o pacales mixtos,
asociados con árboles dispersos en montañas altas
Cpx - ma 76,602.2 2
Bosques semicaducifolios con árboles dispersos en
montañas bajas
Bs - mb 231,336.2 9
Bosques mixtos con árboles medianos y arbustos de
montañas altas
Bx - ma 259,491.5 6
Comunidades arbustivo-herbáceas altoandinas Ch - an 8,505.3 1
Total 804,028.0 29
Tabla 01. Número de nuevas parcelas a evaluar por tipo de vegetación
ESTIMACIÓNDELASRESERVASDECARBONOFORESTAL
Con los nuevos datos de campo se realizó un nuevo procesamiento actuali-
zando las estimaciones de BAV con la nueva ecuación alométrica generada
para los bosques tropicales de MDD (Goodman et al. 2014). Los parámetros
incluidos en esta ecuación son el diámetro (D) y densidad de madera (ρ) como
las únicas variables predictoras:
BAV = exp(-0.9563 + 2.1486(ln(D)) + 1.5241ln(ρ)
Al contar con esta ecuación y, según las guías del IPCC (2006) esto nos
permite alcanzar un nivel de precisión para las estimaciones de las reservas
de carbono TIER 3 (método más detallado para reducir los niveles de incerti-
dumbres). El nivel 3, usa tanto las ecuaciones alométricas producidas nacio-
nalmente como los datos de campo nacionales.
Figura 02: Mapa de ubicación de todas las parcelas (607) instaladas en MDD para la estimación de biomasa.
Para las estimaciones de las reservas de carbono forestal estratificado se
calculó la densidad general del carbono (C) para cada tipo de vegetación (C
= biomasa aérea x 0.5), asumiendo que el contenido de carbono corresponde
al 50% de la biomasa aérea de los árboles vivos (MacDicken1977, Fearnesi-
de et al. 1999, Malhi et al. 2004, Chave et al. 2005,Goodman et. al 2014).
Cada valor promedio de carbono (Mean C Mg/ha), estimado por estrato debe
estar acompañado de la desviación media y estándar (SD), el coeficiente de
variación (CV), el error estándar (ES), el intervalo de confianza (IC), el error
acumulado (ERROR).
Para estimar las reservas promedio de carbono para cada tipo de vegetación
ajustada al tamaño del área de cada estrato utilizamos el método de la cadena
de Monte Carlo, con estos valores calculamos el promedio de Carbono total
para los tipos de vegetación de los bosques de la región en 127.55 MgC/ha, con
un error promedio acumulado de 11.25%, al 95% de confiabilidad, cumpliendo
así las recomendaciones del IPCC 2006.
Finalmente, el promedio de carbono almacenado en la biomasa aérea de los
bosques de Madre de Dios para sus 23 tipos de vegetacion, varía entre 0 MgC/
ha y 198.31 MgC/ha, así mismo, se encuentran 03 estratos que ocupan más
del 60% de extensión de total de la región y que tienen densidades medias de
Carbono entre 110.79 Mg C/ha y 144.91 Mg C/ha.
Tabla
02:
Resumen
de
las
estimaciones
de
la
biomasa
aérea
viva
(BAV),
Densidad
media
del
carbono
(C
Mg/ha),
Desviación
estándar
(SD),
Error
acumulado,
Densidad
media
de
C
aleatorización
de
Monte
Carlo
y
la
Densidad
media
de
C
corregido
por
el
área
para
cada
estrato
del
tipo
de
vegetación.
Figura
03:
Mapa
de
carbono
almacenado
en
la
biomasa
aérea
de
los
bosques
de
Madre
de
Dios
DISCUSIÓN
La estratificación por tipo de vegetación se basa en una leyenda propuesta
por el IIAP para la amazonia peruana la cual es ampliamente utilizada,
esta estratificación caracteriza a la vegetación de acuerdo a su formación,
estructura y adaptabilidad. Las cantidades de carbono almacenado en su
biomasa aérea viva por tipo de vegetación estimadas en el presente estudio
reflejan esas diferencias, esperamos que esto contribuya a las estimaciones de
nivel nacional y permita realizar comparaciones con otros estudios realizados
en la amazonia peruana.
La aplicación de la ecuación alométrica de Goodman et al. (2014), generada
para los bosques de MDD, ha mostrado resultados más conservadores en
las estimaciones de la biomasa aérea viva y en los niveles de incertidumbre
asociados; es decir las estimaciones utilizando las ecuaciones alométricas de
Chave et al. 2005 reportan diferencias de hasta un 10% más.
Los resultados muestran una estimación de carbono específico para cada
tipo de vegetación, con estimaciones de las incertidumbres analizadas con el
método de la cadena de simulación aleatorizada de Monte Carlo. El promedio
del carbono estratificado y ponderado por el tamaño del área de cada
estrato (para los 23 estratos) es de 127.55 MgC/ha, y con un error promedio
acumulado de 11.25%, al 95% de confiabilidad.
El presente estudio cumple con las especificaciones técnicas del IPCC
para la determinación de las estimaciones de la reservas de carbono en los
diferentes tipos de vegetación de los bosques de la región, que consideran
como principales requisitos: (i) estratificación de los bosques para una
mejor precisión en las estimaciones generadas para cada estrato, (ii) que
las estimaciones obtenidas sean conservadoras, y (ii) que reporten una
incertidumbre baja (cercana al 10%).
CONCLUSIONES
YRECOMENDACIONES
El proceso metodológico utilizado en este estudio es conservador, busca
reducir los niveles de incertidumbre asociado a los tamaños y forma de
muestras de campo. Flexible por lo que ha permitido incorporar estimaciones
de biomasa de diferentes fuentes de información, analizando previamente las
diferentes metodologías y sus efectos en las estimaciones.
El proceso de análisis y resultados de las estimaciones de biomasa aérea, se
presentan de manera transparente con el fin de que sea replicable, verificable,
auditable; adicionalmente las estimaciones reportan bajos niveles de
incertidumbre, tal como recomienda el IPCC.
Los resultados obtenidos cumplen con el objetivo del estudio, que fue estimar
las reservas de carbono en sus diferentes tipos de vegetación y la elaboración
del mapa de carbono forestal para los bosques de Madre de Dios, insumo
importante para la valoración económica de los servicios ecosistémicos que
brindan los bosques.
Aunque se presentan bajos niveles de incertidumbre asociados a las
estimaciones de la biomasa para cada estrato, este estudio sigue siendo una
primera aproximación base del carbono forestal en los bosques de Madre de
Dios.
Las estimaciones realizadas utilizando parcelas de campo para cada estrato de
vegetación, ecuaciones alométricas propias de los bosques del área de estudio
y bajos niveles de incertidumbre permiten alcanzar un nivel de estimación
Tier 3.
BIBLIOGRAFÍA
Avery TE, Burkhart HE (1994) Forest measurements, 4th edn. McGraw-Hill, New York
Chave J. et al. (2005) Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests.
Oecologia 145:87-99
Chave, J. et al. (2014), Improvedallometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global
Change Biology, 20: 3177–3190
Gibbon A et al. (2010) Ecosystem Carbon Storage Across the Grassland–Forest Transition in the High Andes of Manu
National Park, Peru. Ecosystems 13:1097-1111
GOREMAD (2009) Macro Zonificación Ecológica y Económica del Departamento de Madre de Dios. Puerto
Maldonado, 167 pp
Goodman R. et al. (2014) The importance of crown dimensions to improve tropical tree biomass estimates. Ecological
Applications 24:680–698
Hughes RF (1997) Effects of deforestation and land use on biomass, carbon, and nutrient pools in the Los Tuxtlas
Region, Mexico. In: Department of Forest Science, vol. Ph.D. Dissertation. Oregon State University, Corvallis, Oregon,
105pp
IPCC (Intergovernmental Panel OnClimateChange)2006 Directrices del IPCC de 2006 para los Inventarios Nacionales
de Gases de Efecto Invernadero, Volumen 1 (Orientación general y generación de informes). Eds S Eggleston; L
Buendía; K Miwa; T Ngara y K Tanabe.
IPCC (Intergovernmental Panel OnClimateChange) 2006 Directrices del IPCC de 2006 para los Inventarios
Nacionales de Gases de Efecto Invernadero, Volumen 4 (Agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra). Eds S
Eggleston; L Buendía; K Miwa; T Ngara; K Tanabe. IGES, Hayama, JP. 679p.
Lewis SL et al. (2009) Increasing carbon storage in intact African tropical forests. Nature 457:1003-U1003
Nascimento HEM, Laurance WF (2002) Total aboveground biomass in central Amazonian rainforests: a landscape-
scale study. Forest Ecology and Management 168:311-321
Pearson T, Walker S, Brown S (2005) Sourcebook for Land Use, Land-Use Change and Forestry Projects. In. Winrock
International and World Bank BioCarbonFund
Rügnitz MT, Chacón ML, Porro R (2009) Guía para la Determinación de Carbono en Pequeñas Propiedades Rurales.
In, 1st edn. Centro Mundial Agroflorestal (ICRAF) / Consórcio Iniciativa Amazônica (IA), Lima
Walker SM, Pearson T, Brown S (2007) Winrock Terrestrial Sampling Calculator. In, 2007 edn
Zanne AE et al. (2009) Global wood density database.In, 2009-02-04 edn. Dryad Digital Repository
Reporte_Mapa_carbono_MDD.pdf

Más contenido relacionado

Similar a Reporte_Mapa_carbono_MDD.pdf

Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...
Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...
Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...James301672
 
Planificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustral
Planificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustralPlanificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustral
Planificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustralSudAustral Consulting
 
Dialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdf
Dialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdfDialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdf
Dialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdfTheJoker70
 
32 nadler
32 nadler32 nadler
32 nadlerjeva096
 
ECUACIONES DE BIOMASA PARA ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...
ECUACIONES DE BIOMASA PARA  ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...ECUACIONES DE BIOMASA PARA  ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...
ECUACIONES DE BIOMASA PARA ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...JoseOctavio69
 
Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...
Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...
Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...Sufer Baez Quispe
 
Destrezas de inf
Destrezas de infDestrezas de inf
Destrezas de infboleyn21
 
4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_
4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_
4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_NIXONCUEVA
 
Content servercambio
Content servercambioContent servercambio
Content servercambioSoledad Solis
 
Carbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdf
Carbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdfCarbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdf
Carbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdfAlejandraSugeyQuispe
 
EL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptx
EL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptxEL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptx
EL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptxangelicamariamorenoc
 
Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...
Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...
Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...sandroaquino
 
Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi Podocarpus Saba...
Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi  Podocarpus Saba...Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi  Podocarpus Saba...
Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi Podocarpus Saba...cbcmutpl
 
Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...
Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...
Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...Sufer Baez Quispe
 
Guia de mediciones
Guia de medicionesGuia de mediciones
Guia de medicionesfaridum
 

Similar a Reporte_Mapa_carbono_MDD.pdf (20)

Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...
Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...
Evaluación del paisaje para la planificación de la restauración en el Bosq...
 
Planificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustral
Planificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustralPlanificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustral
Planificacion inventario yaque del norte Republica Dominicana - SudAustral
 
ecosistemas.pdf
ecosistemas.pdfecosistemas.pdf
ecosistemas.pdf
 
Dialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdf
Dialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdfDialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdf
Dialnet-ModeloMatematicoParaEstimarAreaFoliarEnArbolesDelB-4866003.pdf
 
32 nadler
32 nadler32 nadler
32 nadler
 
ECUACIONES DE BIOMASA PARA ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...
ECUACIONES DE BIOMASA PARA  ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...ECUACIONES DE BIOMASA PARA  ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...
ECUACIONES DE BIOMASA PARA ESPECIES DE ENCINO EXPLOTADAS EN LA PRODUCCIÓN DE...
 
Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...
Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...
Flora y vegetación de la microcuenca chonta, distrito tambopata y laberinto, ...
 
Destrezas de inf
Destrezas de infDestrezas de inf
Destrezas de inf
 
4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_
4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_
4dee7e91cd791 los bosques_montanos_de_los_andes_tropicales_
 
Content servercambio
Content servercambioContent servercambio
Content servercambio
 
Kc
KcKc
Kc
 
Carbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdf
Carbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdfCarbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdf
Carbono en el suelo - Quispe Salas Alejandra.pdf
 
EL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptx
EL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptxEL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptx
EL BALANCE DEL CARBONO EN LAS REGIONES DE BOSQUES TROPICALES (1).pptx
 
Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...
Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...
Variación temporal de la provisión de servicios ecosistémicos en bosques trop...
 
Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi Podocarpus Saba...
Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi  Podocarpus Saba...Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi  Podocarpus Saba...
Integridad EcolóGica En El Corredor De ConservacióN Yacuambi Podocarpus Saba...
 
Tea2012
Tea2012Tea2012
Tea2012
 
9146
91469146
9146
 
estudio agroforestal
estudio agroforestalestudio agroforestal
estudio agroforestal
 
Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...
Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...
Diversidad arbórea y estructura en un bosque de tierra firme del sector unión...
 
Guia de mediciones
Guia de medicionesGuia de mediciones
Guia de mediciones
 

Más de Lorena Montellanos

Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24Lorena Montellanos
 
Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24Lorena Montellanos
 
Contribution of Indigenous peoples to the NDC
Contribution of Indigenous peoples to the NDCContribution of Indigenous peoples to the NDC
Contribution of Indigenous peoples to the NDCLorena Montellanos
 
La Deforestación en el Perú
La Deforestación en el PerúLa Deforestación en el Perú
La Deforestación en el PerúLorena Montellanos
 
"Purús-Manu" for Caretas Magazine
"Purús-Manu" for Caretas Magazine"Purús-Manu" for Caretas Magazine
"Purús-Manu" for Caretas MagazineLorena Montellanos
 
Indigenous Peoples & Renewable Energy - WWF Peru
Indigenous Peoples & Renewable Energy - WWF PeruIndigenous Peoples & Renewable Energy - WWF Peru
Indigenous Peoples & Renewable Energy - WWF PeruLorena Montellanos
 
Brochure: WWF & Partners UPFRONT Peru
Brochure: WWF & Partners UPFRONT PeruBrochure: WWF & Partners UPFRONT Peru
Brochure: WWF & Partners UPFRONT PeruLorena Montellanos
 
Brochure: Eficiencia Energética
Brochure: Eficiencia EnergéticaBrochure: Eficiencia Energética
Brochure: Eficiencia EnergéticaLorena Montellanos
 
Brochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdf
Brochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdfBrochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdf
Brochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdfLorena Montellanos
 
Brochure: Women In Solar Energy - WISE
Brochure: Women In Solar Energy - WISEBrochure: Women In Solar Energy - WISE
Brochure: Women In Solar Energy - WISELorena Montellanos
 
Brochure: Sustainable Cities in Peru
Brochure: Sustainable Cities in PeruBrochure: Sustainable Cities in Peru
Brochure: Sustainable Cities in PeruLorena Montellanos
 
KitDeInformación HackathonFMB7
KitDeInformación HackathonFMB7KitDeInformación HackathonFMB7
KitDeInformación HackathonFMB7Lorena Montellanos
 
Criterios de Evaluación HackathonFMB7
Criterios de Evaluación HackathonFMB7Criterios de Evaluación HackathonFMB7
Criterios de Evaluación HackathonFMB7Lorena Montellanos
 
WWF_Casos para la Ambición LAC.pdf
WWF_Casos para la Ambición LAC.pdfWWF_Casos para la Ambición LAC.pdf
WWF_Casos para la Ambición LAC.pdfLorena Montellanos
 
WWF_The Case for Ambition LAC.pdf
WWF_The Case for Ambition LAC.pdfWWF_The Case for Ambition LAC.pdf
WWF_The Case for Ambition LAC.pdfLorena Montellanos
 
Presentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 edition
Presentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 editionPresentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 edition
Presentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 editionLorena Montellanos
 
Guia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdf
Guia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdfGuia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdf
Guia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdfLorena Montellanos
 

Más de Lorena Montellanos (20)

Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Infografia WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
 
Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
Brochure WWF: Pueblos Indígenas en la COP24
 
Contribution of Indigenous peoples to the NDC
Contribution of Indigenous peoples to the NDCContribution of Indigenous peoples to the NDC
Contribution of Indigenous peoples to the NDC
 
Shiringa - WWF Peru
Shiringa - WWF PeruShiringa - WWF Peru
Shiringa - WWF Peru
 
La Deforestación en el Perú
La Deforestación en el PerúLa Deforestación en el Perú
La Deforestación en el Perú
 
"Purús-Manu" for Caretas Magazine
"Purús-Manu" for Caretas Magazine"Purús-Manu" for Caretas Magazine
"Purús-Manu" for Caretas Magazine
 
Indigenous Peoples & Renewable Energy - WWF Peru
Indigenous Peoples & Renewable Energy - WWF PeruIndigenous Peoples & Renewable Energy - WWF Peru
Indigenous Peoples & Renewable Energy - WWF Peru
 
Sustainable Cities WWF Peru
Sustainable Cities WWF PeruSustainable Cities WWF Peru
Sustainable Cities WWF Peru
 
Brochure: WWF & Partners UPFRONT Peru
Brochure: WWF & Partners UPFRONT PeruBrochure: WWF & Partners UPFRONT Peru
Brochure: WWF & Partners UPFRONT Peru
 
Brochure: Eficiencia Energética
Brochure: Eficiencia EnergéticaBrochure: Eficiencia Energética
Brochure: Eficiencia Energética
 
Brochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdf
Brochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdfBrochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdf
Brochure: Indigenous Peoples and Renewable Energy.pdf
 
Brochure: Women In Solar Energy - WISE
Brochure: Women In Solar Energy - WISEBrochure: Women In Solar Energy - WISE
Brochure: Women In Solar Energy - WISE
 
Brochure: Sustainable Cities in Peru
Brochure: Sustainable Cities in PeruBrochure: Sustainable Cities in Peru
Brochure: Sustainable Cities in Peru
 
KitDeInformación HackathonFMB7
KitDeInformación HackathonFMB7KitDeInformación HackathonFMB7
KitDeInformación HackathonFMB7
 
Bases Hackathon FMB7
Bases Hackathon FMB7Bases Hackathon FMB7
Bases Hackathon FMB7
 
Criterios de Evaluación HackathonFMB7
Criterios de Evaluación HackathonFMB7Criterios de Evaluación HackathonFMB7
Criterios de Evaluación HackathonFMB7
 
WWF_Casos para la Ambición LAC.pdf
WWF_Casos para la Ambición LAC.pdfWWF_Casos para la Ambición LAC.pdf
WWF_Casos para la Ambición LAC.pdf
 
WWF_The Case for Ambition LAC.pdf
WWF_The Case for Ambition LAC.pdfWWF_The Case for Ambition LAC.pdf
WWF_The Case for Ambition LAC.pdf
 
Presentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 edition
Presentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 editionPresentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 edition
Presentation: Final Report of the Women4Climate Lima 2020-2021 edition
 
Guia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdf
Guia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdfGuia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdf
Guia de Mentoría - Lima Mujeres por el Clima.pdf
 

Último

HACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdf
HACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdfHACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdf
HACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdfvany25ck
 
Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptx
Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptxPlan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptx
Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptxAndresUrieta2
 
UNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docx
UNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docxUNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docx
UNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docxanaalmeyda1998
 
Pensamiento administrativo público en alemania
Pensamiento administrativo público en alemaniaPensamiento administrativo público en alemania
Pensamiento administrativo público en alemaniaReivajZelznog
 
Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...
Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...
Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...Christina Parmionova
 
La tributación municipal en el Perú y sus pasos
La tributación municipal en el Perú y sus pasosLa tributación municipal en el Perú y sus pasos
La tributación municipal en el Perú y sus pasosChristianFernndez41
 
Boletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las Mujeres
Boletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las MujeresBoletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las Mujeres
Boletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las MujeresBaker Publishing Company
 
UNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdf
UNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdfUNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdf
UNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdfELIAMARYTOVARFLOREZD
 
#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak
#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak
#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en IrakEjército de Tierra
 
POLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptx
POLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptxPOLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptx
POLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptxBeyker Chamorro
 
PLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN HOSPITALES.pptx
PLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN  HOSPITALES.pptxPLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN  HOSPITALES.pptx
PLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN HOSPITALES.pptxLuzIreneBancesGuevar
 
manejo de encaste en ovinos pdti indap PLC
manejo de encaste en ovinos pdti indap PLCmanejo de encaste en ovinos pdti indap PLC
manejo de encaste en ovinos pdti indap PLCMarceloAlvarez76065
 
Revista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdf
Revista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdfRevista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdf
Revista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdfEjército de Tierra
 
Descentralización Y Desarrollo Territorial.pdf
Descentralización Y Desarrollo Territorial.pdfDescentralización Y Desarrollo Territorial.pdf
Descentralización Y Desarrollo Territorial.pdfanibalcetrero
 
Clase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidad
Clase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidadClase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidad
Clase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidadssuserfa578f
 
UNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptx
UNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptxUNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptx
UNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptxMERCEDESCHABLE
 
Programa electoral de Vox para las elecciones catalanas
Programa electoral de Vox para las elecciones catalanasPrograma electoral de Vox para las elecciones catalanas
Programa electoral de Vox para las elecciones catalanasluarodalegre97
 

Último (17)

HACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdf
HACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdfHACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdf
HACIEDA MUNICIPAL 1ER TRIMESTRE 2024.pdf
 
Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptx
Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptxPlan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptx
Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial de Imbabura.pptx
 
UNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docx
UNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docxUNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docx
UNIDAD DIDÁCTICA MAYO TERCER GRADO (2).docx
 
Pensamiento administrativo público en alemania
Pensamiento administrativo público en alemaniaPensamiento administrativo público en alemania
Pensamiento administrativo público en alemania
 
Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...
Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...
Día Mundial de la Seguridad y Salud en el Trabajo 2024, 28 de abril - Cambio ...
 
La tributación municipal en el Perú y sus pasos
La tributación municipal en el Perú y sus pasosLa tributación municipal en el Perú y sus pasos
La tributación municipal en el Perú y sus pasos
 
Boletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las Mujeres
Boletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las MujeresBoletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las Mujeres
Boletin 1077 - Tramitación - Ley Integral Contra La Violencia Hacia Las Mujeres
 
UNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdf
UNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdfUNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdf
UNIDAD II - CURSO DE DERECHO ADMINISTRATIVO (Parte I) (1).pdf
 
#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak
#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak
#DigitalTierra nº 99 Al máximo nivel en Irak
 
POLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptx
POLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptxPOLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptx
POLÍTICA CRIMINAL - SEGURIDAD CIUDADANA Y TECNOLOGÍA.pptx
 
PLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN HOSPITALES.pptx
PLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN  HOSPITALES.pptxPLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN  HOSPITALES.pptx
PLAN DE MEJORA DE BIOSEGURIDAD EN HOSPITALES.pptx
 
manejo de encaste en ovinos pdti indap PLC
manejo de encaste en ovinos pdti indap PLCmanejo de encaste en ovinos pdti indap PLC
manejo de encaste en ovinos pdti indap PLC
 
Revista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdf
Revista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdfRevista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdf
Revista Ejército nº 989 mar-abr 2024.pdf
 
Descentralización Y Desarrollo Territorial.pdf
Descentralización Y Desarrollo Territorial.pdfDescentralización Y Desarrollo Territorial.pdf
Descentralización Y Desarrollo Territorial.pdf
 
Clase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidad
Clase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidadClase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidad
Clase 4 Análisis PESTEL.PDF Material de calidad
 
UNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptx
UNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptxUNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptx
UNIDAD 3.1, 3.2 y 3.3 3.5 FUNCIÓN PÚBLICA 2.pptx
 
Programa electoral de Vox para las elecciones catalanas
Programa electoral de Vox para las elecciones catalanasPrograma electoral de Vox para las elecciones catalanas
Programa electoral de Vox para las elecciones catalanas
 

Reporte_Mapa_carbono_MDD.pdf

  • 2. Uno de los principales retos a nivel nacional y sub-nacional es generar información detallada y con bajos niveles de incertidumbre, tanto para las estimaciones de las reservas de carbono almacenada en los bosques como para la tasa de deforestación histórica, ya que estos estudios son insumos importantes para la construcción de los niveles de referencia sub-nacional y nacionales, los cuales será utilizados para la implementación de las estrategias para la reducción de las emisionesdelosGEI. El presente estudio en un trabajo minucioso y participativo realizado entre WWF Perú y el Programa de Bosques y Clima deWWF(FCP),laUniversidaddeLeedsylaMesadeServicios Ambientales y Redd+ (MSAR) de Madre de Dios, los análisis se basaron en datos de campo de más de 600 parcelas de estimación de biomasa aérea, distribuida en los diferentes tipos de vegetación que existe en los bosques de Madre de Dios, además incorpora las recomendaciones de las Guías de las Buenas Prácticas del IPCC (2003 y 2006), con análisis estadísticos para cada etapa del estudio, los cuales sustentan latransparenciadelprocesamiento.Adicionalmenteelestudio utiliza ecuaciones alométricas para la estimaciones de la biomasa aérea generadas para los bosques de Madre de Dios (Goodmanetal.,2014). PRESENTACIÓN
  • 3. Informar sobre el contenido de carbono almacenadas en la biomasa aérea viva en sus diferentes tipos de vegetación y elaborar el mapa de carbono forestal para los bosques de Madre de Dios, empleando análisis y metodologías que puedan ser replicables para la amazonía peruana, basados en las directrices internacionales del IPCC. OBJETIVOGENERAL ÁREADEESTUDIO El departamento de Madre de Dios se ubica en la amazonia peruana (región sur oriental) limitando con las regiones de Ucayali, Cusco y Puno, e interna- cionalmente con la República Federal de Brasil y el Estado Plurinacional de Bolivia. Madre de Dios es la tercera región más extensa del Perú, con una su- perficie de 85,301.23 km2 que ocupa aproximadamente el 15.4% de la región Amazónica y el 6,6% del territorio nacional. ESTRATIFICACION Para efectos de este estudio se seleccionó la estratificación por tipo de vegeta- ción de los bosques de Madre de Dios generada por el Instituto de Investiga- ción de la Amazonía Peruana - IIAP para el proceso de Zonificación Ecológica y Económica (ZEE) del Gobierno Regional de Madre de Dios (GOREMAD 2009). Esta estratificación está conformada por 22 tipos de formaciones vegetales y 1 de origen antrópico además de los cuerpos de agua. Figura 01. Mapa de estratificación por tipo de vegetación en MDD.
  • 4. METODOSYRESULTADOS COMPILACIÓNYSISTEMATIZACIÓNDEINFORMACIÓN El presente estudio se basa en el análisis de los datos de las parcelas de campo muestreadas por organizaciones públicas y privadas involucradas en proyec- tos de manejo e inventarios forestales, proyectos de carbono para REDD+, investigación, entre otros, dentro del área de estudio. La colecta de los datos incluyo la recopilación, sistematización y análisis de los datos de 608 parcela proporcionadas por (9) fuentes de Información, con estos datos se desarrollo un análisis con el fin de identificar las categorías de vegetación sub muestreados y proponer nuevos muestreos, para complemen- tar la información necesaria para una caracterización adecuada del carbono contenido en la biomasa aérea viva de los bosque de la región. PROCESAMIENTOYANÁLISISDELOSDATOSDELASPARCELASDE CAMPOCOMPILADOS Los datos de las parcelas de campo fueron organizados y corregidos quedando 578 parcelas para calcular la biomasa aérea viva (BAV), el área basal (AB) por hectárea, la densidad promedio de los árboles, el nivel de identificación botánica por individuo y la densidad de la madera de acuerdo a la base de datos global de densidad forestal (Zanne et al. 2009). La biomasa aérea de árboles y palmeras fue estimada para cada parcela y determinar la varianza en los datos, que serán necesarios para estimar la cantidad de parcelas requeridas para cumplir con los errores mínimos de muestreo por tipo de vegetación. Para esta primera etapa del análisis utilizamos las ecuaciones alométricas recomendadas para los bosques tropicales. Chave et al. (2005) ecuación para las especies de bosques húmedos tropicales que consideran el diámetro (D) y densidad de madera (ρ) como las únicas variable predictoras: BAV = ρ×exp(-1.499+2.148(ln(D)) + 0.207(ln(D))2 - 0.028107(ln(D))3 Para las especies de palmeras (familia Arecaceae) utilizamos la ecuación publicada por Pearson et al. (2005; p.43) que considera la altura total como única variable predictora: BAV (kg) = 6.666 + 12.826 × height0.5 × ln(height) Y para especies de palmeras que consideraron el DAP (D) como única medida tomada en campo, se utilizó la ecuación de Hughes (1997): BAV (kg) = exp(0.9285 × ln(D2 ) + 5.7236) × 1.050/103 Con estos valores se determinó la BAV promedio para cada tipo de vegetación, se analizaron los valores extremos y las tendencias sistemáticas,
  • 5. buscando diferencias significativas entre estimados de densidad por fuente y subgrupos. Luego, buscamos efectos sistemáticos entre las áreas de las parcelas, perímetro, razón área/perímetro, y año de medición, sin detectar diferencias significativas. Los resultados fueron similares para Área Basal/ individuos. Encontramos que no era necesario calcular promedios o varianzas ponderadas basadas en el tamaño de la parcela para el cálculo de las reservas de biomasa. Para la determinación del tamaño y numero de parcelas adicionales necesarias para cada tipo de vegetación, utilizamos la herramienta Winrock Terrestrial Sampling Calculator de Walker et al. 2007. Estimamos la desviación media y estándar para determinar los tipos de vegetación sub muestreadas y el número de nuevas parcelas necesarias para alcanzar una precisión total del estimado de biomasa entre 10 % y 20. El número total de las nuevas parcelas necesarias para cumplir esta condición fue de 29 nuevas parcelas distribuidas en diez (10) tipos de vegetación. Tipos de vegetación Símbolo Superficies (ha) Nuevas parcelas de muestreo Comunidades pantanosas herbáceos-arbustivas Cp - her 1,990.7 1 Complejo de Sabanas de Pampas del Heath Csb - H 6,474.3 1 Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en planicies Cpd - p 94,704.3 3 Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en colinas Cpd - c 104,295.1 4 Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en piedemonte andino Cpd - sa 5,046.5 1 Comunidades densas de bambúes, o pacales densos, en montañas altas Cpd - ma 15,581.9 1 Comunidades mixtas de bambúes, o pacales mixtos, asociados con árboles dispersos en montañas altas Cpx - ma 76,602.2 2 Bosques semicaducifolios con árboles dispersos en montañas bajas Bs - mb 231,336.2 9 Bosques mixtos con árboles medianos y arbustos de montañas altas Bx - ma 259,491.5 6 Comunidades arbustivo-herbáceas altoandinas Ch - an 8,505.3 1 Total 804,028.0 29 Tabla 01. Número de nuevas parcelas a evaluar por tipo de vegetación
  • 6. ESTIMACIÓNDELASRESERVASDECARBONOFORESTAL Con los nuevos datos de campo se realizó un nuevo procesamiento actuali- zando las estimaciones de BAV con la nueva ecuación alométrica generada para los bosques tropicales de MDD (Goodman et al. 2014). Los parámetros incluidos en esta ecuación son el diámetro (D) y densidad de madera (ρ) como las únicas variables predictoras: BAV = exp(-0.9563 + 2.1486(ln(D)) + 1.5241ln(ρ) Al contar con esta ecuación y, según las guías del IPCC (2006) esto nos permite alcanzar un nivel de precisión para las estimaciones de las reservas de carbono TIER 3 (método más detallado para reducir los niveles de incerti- dumbres). El nivel 3, usa tanto las ecuaciones alométricas producidas nacio- nalmente como los datos de campo nacionales. Figura 02: Mapa de ubicación de todas las parcelas (607) instaladas en MDD para la estimación de biomasa. Para las estimaciones de las reservas de carbono forestal estratificado se calculó la densidad general del carbono (C) para cada tipo de vegetación (C = biomasa aérea x 0.5), asumiendo que el contenido de carbono corresponde al 50% de la biomasa aérea de los árboles vivos (MacDicken1977, Fearnesi- de et al. 1999, Malhi et al. 2004, Chave et al. 2005,Goodman et. al 2014). Cada valor promedio de carbono (Mean C Mg/ha), estimado por estrato debe estar acompañado de la desviación media y estándar (SD), el coeficiente de variación (CV), el error estándar (ES), el intervalo de confianza (IC), el error acumulado (ERROR). Para estimar las reservas promedio de carbono para cada tipo de vegetación ajustada al tamaño del área de cada estrato utilizamos el método de la cadena de Monte Carlo, con estos valores calculamos el promedio de Carbono total para los tipos de vegetación de los bosques de la región en 127.55 MgC/ha, con un error promedio acumulado de 11.25%, al 95% de confiabilidad, cumpliendo así las recomendaciones del IPCC 2006. Finalmente, el promedio de carbono almacenado en la biomasa aérea de los bosques de Madre de Dios para sus 23 tipos de vegetacion, varía entre 0 MgC/ ha y 198.31 MgC/ha, así mismo, se encuentran 03 estratos que ocupan más del 60% de extensión de total de la región y que tienen densidades medias de Carbono entre 110.79 Mg C/ha y 144.91 Mg C/ha.
  • 9. DISCUSIÓN La estratificación por tipo de vegetación se basa en una leyenda propuesta por el IIAP para la amazonia peruana la cual es ampliamente utilizada, esta estratificación caracteriza a la vegetación de acuerdo a su formación, estructura y adaptabilidad. Las cantidades de carbono almacenado en su biomasa aérea viva por tipo de vegetación estimadas en el presente estudio reflejan esas diferencias, esperamos que esto contribuya a las estimaciones de nivel nacional y permita realizar comparaciones con otros estudios realizados en la amazonia peruana. La aplicación de la ecuación alométrica de Goodman et al. (2014), generada para los bosques de MDD, ha mostrado resultados más conservadores en las estimaciones de la biomasa aérea viva y en los niveles de incertidumbre asociados; es decir las estimaciones utilizando las ecuaciones alométricas de Chave et al. 2005 reportan diferencias de hasta un 10% más. Los resultados muestran una estimación de carbono específico para cada tipo de vegetación, con estimaciones de las incertidumbres analizadas con el método de la cadena de simulación aleatorizada de Monte Carlo. El promedio del carbono estratificado y ponderado por el tamaño del área de cada estrato (para los 23 estratos) es de 127.55 MgC/ha, y con un error promedio acumulado de 11.25%, al 95% de confiabilidad. El presente estudio cumple con las especificaciones técnicas del IPCC para la determinación de las estimaciones de la reservas de carbono en los diferentes tipos de vegetación de los bosques de la región, que consideran como principales requisitos: (i) estratificación de los bosques para una mejor precisión en las estimaciones generadas para cada estrato, (ii) que las estimaciones obtenidas sean conservadoras, y (ii) que reporten una incertidumbre baja (cercana al 10%).
  • 10. CONCLUSIONES YRECOMENDACIONES El proceso metodológico utilizado en este estudio es conservador, busca reducir los niveles de incertidumbre asociado a los tamaños y forma de muestras de campo. Flexible por lo que ha permitido incorporar estimaciones de biomasa de diferentes fuentes de información, analizando previamente las diferentes metodologías y sus efectos en las estimaciones. El proceso de análisis y resultados de las estimaciones de biomasa aérea, se presentan de manera transparente con el fin de que sea replicable, verificable, auditable; adicionalmente las estimaciones reportan bajos niveles de incertidumbre, tal como recomienda el IPCC. Los resultados obtenidos cumplen con el objetivo del estudio, que fue estimar las reservas de carbono en sus diferentes tipos de vegetación y la elaboración del mapa de carbono forestal para los bosques de Madre de Dios, insumo importante para la valoración económica de los servicios ecosistémicos que brindan los bosques. Aunque se presentan bajos niveles de incertidumbre asociados a las estimaciones de la biomasa para cada estrato, este estudio sigue siendo una primera aproximación base del carbono forestal en los bosques de Madre de Dios. Las estimaciones realizadas utilizando parcelas de campo para cada estrato de vegetación, ecuaciones alométricas propias de los bosques del área de estudio y bajos niveles de incertidumbre permiten alcanzar un nivel de estimación Tier 3.
  • 11. BIBLIOGRAFÍA Avery TE, Burkhart HE (1994) Forest measurements, 4th edn. McGraw-Hill, New York Chave J. et al. (2005) Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia 145:87-99 Chave, J. et al. (2014), Improvedallometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology, 20: 3177–3190 Gibbon A et al. (2010) Ecosystem Carbon Storage Across the Grassland–Forest Transition in the High Andes of Manu National Park, Peru. Ecosystems 13:1097-1111 GOREMAD (2009) Macro Zonificación Ecológica y Económica del Departamento de Madre de Dios. Puerto Maldonado, 167 pp Goodman R. et al. (2014) The importance of crown dimensions to improve tropical tree biomass estimates. Ecological Applications 24:680–698 Hughes RF (1997) Effects of deforestation and land use on biomass, carbon, and nutrient pools in the Los Tuxtlas Region, Mexico. In: Department of Forest Science, vol. Ph.D. Dissertation. Oregon State University, Corvallis, Oregon, 105pp IPCC (Intergovernmental Panel OnClimateChange)2006 Directrices del IPCC de 2006 para los Inventarios Nacionales de Gases de Efecto Invernadero, Volumen 1 (Orientación general y generación de informes). Eds S Eggleston; L Buendía; K Miwa; T Ngara y K Tanabe. IPCC (Intergovernmental Panel OnClimateChange) 2006 Directrices del IPCC de 2006 para los Inventarios Nacionales de Gases de Efecto Invernadero, Volumen 4 (Agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra). Eds S Eggleston; L Buendía; K Miwa; T Ngara; K Tanabe. IGES, Hayama, JP. 679p. Lewis SL et al. (2009) Increasing carbon storage in intact African tropical forests. Nature 457:1003-U1003 Nascimento HEM, Laurance WF (2002) Total aboveground biomass in central Amazonian rainforests: a landscape- scale study. Forest Ecology and Management 168:311-321 Pearson T, Walker S, Brown S (2005) Sourcebook for Land Use, Land-Use Change and Forestry Projects. In. Winrock International and World Bank BioCarbonFund Rügnitz MT, Chacón ML, Porro R (2009) Guía para la Determinación de Carbono en Pequeñas Propiedades Rurales. In, 1st edn. Centro Mundial Agroflorestal (ICRAF) / Consórcio Iniciativa Amazônica (IA), Lima Walker SM, Pearson T, Brown S (2007) Winrock Terrestrial Sampling Calculator. In, 2007 edn Zanne AE et al. (2009) Global wood density database.In, 2009-02-04 edn. Dryad Digital Repository