Análisis de la distribución espacial de biomasa aérea para el bosque nativo entre las regiones del Maule y Los Lagos
Los bosques almacenan considerables cantidades de carbono, destacándose el componente aéreo de su biomasa. Sin embargo, la cuantificación desde inventarios forestales para este componente resulta desafiante dada la extensión espacial que presentan los bosques. Para sopesar este desafío, se han utilizado productos grillados, los cuales pueden variar significativamente según el método utilizado para la estimación de biomasa. Para comprender las brechas de estos productos en los bosques nativos entre las regiones del Maule y Los Lagos, se analizaron fuentes de datos de biomasa que difirieron en sus metodologías de estimación. Inicialmente, se contrastaron estimaciones de biomasa aérea proveniente de inventarios forestales (considerados como realidad de terreno). Luego, estas fueron contrastadas con productos grillados de biomasa aérea provenientes tanto de sensores remotos como 1) la Colección global de biomasa aérea forestal v 6.0, de la Agencia Espacial Europea (ESA) y 2) el producto Densidad de Biomasa Aérea L4B v 2.1, de la misión de Investigación de Dinámica de Ecosistemas Globales (GEDI); como de un modelo de dinámica vegetacional 3) ForClim v 4.0.1. Por una parte, el Inventario Forestal Nacional reportó valores de biomasa significativamente inferiores (p < 0,05) respecto a los inventarios reportados por la literatura científica y algunos no publicados; para los mismos tipos forestales (Alerce, Roble – Hualo, Roble – Raulí – Coihue, Coihue – Raulí – Tepa, Esclerófilo y Siempreverde) y estructurales (Adulto, Adulto – Renoval y Renoval). Lo anterior se asociaría con una subrepresentación de bosques de alta densidad de biomasa en su muestreo sistemático. Por otra parte, las estimaciones de biomasa de ForClim fueron más precisas que las de ESA y GEDI, al compararlas con los inventarios (r = 0,8; 0,26 y 0,37 respectivamente). Es posible que estos últimos tendieron a subestimar en los tipos forestales de mayor densidad de biomasa (Alerce, Coihue – Raulí – Tepa y Lenga) debido a factores como la saturación de la señal del sensor y la falta de calibración específica para los bosques estudiados. Estos hallazgos tienen implicancias directas tanto para la cuantificación de los reservorios de carbono a nivel nacional y global, como para la confiabilidad de las herramientas de monitoreo. Según estos resultados, el potencial para disminuir las brechas entre las estimaciones de biomasa en los bosques de Chile reside en el ensamble de las tecnologías con mejor desempeño e inventarios forestales.
Carbono neutralidad, Bosques templados, Teledetección, Inventario forestal, Modelo de dinámica vegetacional, Carbon neutrality, Temperate forests, Remote sensing, Forest inventories, Dynamic vegetation model
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