Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

SECCIÓN C: INGENIERÍAS

Vol. 14 Núm. 2 (2022)

Biomass Assessment of Peach Trees in the Ecuadorian Andes

DOI
https://doi.org/10.18272/aci.v14i2.1920
Enviado
agosto 6, 2020
Publicado
2022-12-12

Resumen

Este trabajo se centró en la evaluación de cuatro aspectos esenciales de la biomasa de árboles de durazno cultivados en la región andina del Ecuador. En un caso, se han desarrollado modelos matemáticos que permiten cuantificar la cantidad de material lignocelulósico a partir de parámetros fácilmente medibles como el diámetro de la copa, el diámetro del tallo y la altura de la planta. Realizando levantamientos rápidos, estas ecuaciones permitieron obtener la cantidad de biomasa contenida en una parcela. En un segundo caso, se realizó un análisis elemental de la biomasa para determinar la cantidad de CO2 capturado de la atmósfera a través de la fotosíntesis durante su crecimiento, y así evaluar la contribución de estas parcelas en la mitigación del cambio climático. Posteriormente se cuantificó la biomasa residual de la poda y se realizó un análisis proximal. Esto nos permitió evaluar la idoneidad de estos materiales como biocombustibles sólidos. Los modelos obtenidos para determinar el volumen de las ramas arrojaron coeficientes de determinación de 0,98. Los modelos para cuantificar la biomasa de toda la planta tenían un r2 del 70 %. La densidad del material seco fue de 0,92 g/cm3, obteniendo un peso promedio de madera seca por planta de 44,8 kg. Esto representa un contenido de 1682 moles de CO2 capturado de un cultivo vegetal desarrollado (3 años). La ceniza promedio en la madera seca fue del 3 %, el contenido de carbono fijo en la madera seca fue del 7 % y el contenido de volátiles en la madera seca fue del 78 %. El contenido de humedad de los materiales de desecho después de la poda fue del 45,96 %. El tiempo de secado en almacenamiento para humedad inferior al 10 %, apto para caldera de combustión, fue de 15 días. El poder calorífico superior de la madera de durazno fue de 18,92 MJ/kg.

viewed = 79 times

Citas

Akindele S.O., LeMay V.M. 2006. Development of tree volume equations for common timber species in the tropical rain forest area of Nigeria. Forest Ecology and Management 226 41-48

Brandeis T.J., Delaney M,, Parresol B.R., Royer L. 2006. Development of equations for predicting Puerto Rican subtropical dry forest biomass and volume. Forest Ecology and Management 233(1): 133-142

Callejón Ferre A.J., Velázquez-Martí B., Lopez-Martinez J.A., Manzano-Agugliaro F. 2011. Greenhouse crop residues: Energy potential and models for prediction of their higher heating value. Renewable and Sustinable Energy Reviews 15(2): 948-955

Cannell, M.G.R., 2003. Carbon sequestration and biomass energy offset: theoretical, potential and achievable capacities globally, in Europe and the UK. Biomass Bioenergy 24, 97-116

Dhote, JF., Le Moguedec, G., Vallet, P., Dhôte, J., Le Moguédec, G., Ravart, M., & Pignard, G. (2006). Development of total aboveground volume equations for seven important forest tree species in france. Forest ecology and management, 229(1-3), 98-110.

EN 14691-part 4. Wood chips - Product standard for non-industrial use

Estornell J., Velázquez-Martí B., López-Cortés I., Salazar D., Fernández-Sarría A. 2014. Estimation of wood volume and height of olive tree plantations using airborne discrete-return lidar data. GIScience & Remote Sensing 51(1): 17-29

Estornell J., Ruiz L.A., Velázquez-Martí B., López-Cortés I., Salazar D., Fernández-Sarría A. 2015. Estimation of pruning biomass of olive trees using airborne discrete-return LiDAR data. Biomass and Bioenergy 81: 315-321

Husch, B., Beers, T.W., Kershaw Jr., J.A., 2003. Forest Mensuration, 4th ed. John Wiley and Sons, Inc., New Jersey, USA, p. 443.

Jiang, L., Brooks J.R., Wang J. 2005. Compatible taper and volume equations for yellow-poplar in West Virginia. Forest Ecology and Management 213: 399-409

Joosten, R., Schumacher, J.,Wirth, C., Schulte, A., 2004. Evaluating tree carbon predictions for beech (Fagus sylvatica L) in western Germany. Forest Ecology and. Management. 189, 87-96.

Velázquez-Martí B., Annevelink E. 2009. GIS application to define biomass collection points as sources for linear programming of delivery networks. Transactions of ASABE 52(4): 1069-1078

Velázquez-Martí B., Fernandez-Gonzalez E., Estornell J., Ruiz L.A. 2010. Dendrometric and dasometric analysis of the bushy biomass in Mediterranean forests. Forest Ecology and Management 259: 875-882

Velázquez-Martí B., Fernandez-Gonzalez E. 2010. Mathematical algorithms to locate factories to transform biomass in bioenergy focused on logistic network construction. Renewable Energy 35(9): 2136-2142

Velázquez-Martí B., Fernández-González E., López-Cortes I., Salazar-Hernández DM. 2011. Quantification of the residual biomass obtained from pruning of trees in Mediterranean almond groves. Renewable Energy 36: 621-626

Velázquez-Martí B., Estornell J., López-Cortés I., Martí-Gavila J. 2012. Calculation of biomass volume of citrus trees from an adapted dendrometry. Biosystems Engineering 112(4): 285-292

Velázquez-Martí B., Fernández-Gonzalez E., López-Cortés I., Callejón-Ferre A.J. 2013 Prediction and evaluation of biomass obtained from citrus trees pruning. Journal of Food, Agriculture & Environment 11 (3&4): 1485-1491.

Velázquez-Martí B., López-Cortés I., Salazar D.M. 2014. Dendrometric analysis of olive trees for wood biomass quantification in Mediterranean orchards. Agroforestry Systems 88(5): 755-765

Vargas-Moreno J.M., Callejón-Ferre A.J., Pérez-Alonso J., Velázquez-Martí B. 2012. A review of the mathematical models for predicting the heating value of biomass materials. Renewable and Sustainable Energy Reviews 16: 3065- 3083

Zianis, D., Mencuccini, M., 2004. On simplifying allometric analyses of forest biomass. For. Ecol. Manage. 187, 311-332.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.