Validación del método empírico para la obtención de densidad de madera de especies altoandinas
PDF
HTML (Inglés)
XML (Inglés)

Palabras clave

dendrometría
carbono
bosques andinos
sumidero
especies nativas

Cómo citar

Macancela-Herrera, A., Astudillo, P., & Ortega Pillajo, B. (2025). Validación del método empírico para la obtención de densidad de madera de especies altoandinas. ACI Avances En Ciencias E Ingenierías, 17(2). https://doi.org/10.18272/aci.3775

Resumen

La cantidad de carbono presente en la atmósfera es uno de los principales causantes del calentamiento global. Sin embargo, la vegetación es uno de los sumideros de carbono más importantes y puede ser cuantificada a través de la densidad de madera. Para este cometido, existen distintas metodologías invasivas y no invasivas en las que se usa equipos sofisticados, demorados y costosos, pero es necesario considerar técnicas no invasivas, económicas y en las que se invierta menos tiempo. Por este motivo, esta investigación tuvo como finalidad i) comparar la densidad de madera obtenida a través del método empírico y desplazamiento de agua y ii) demostrar la validez del método empírico como metodología para la medición de densidad de madera para especies altoandinas. Para realizar los análisis estadísticos, fue necesario agrupar las especies por el hábito de crecimiento (arbóreas y arbustivas), al igual, se analizó en conjunto todas las especies. La comparación de medias demostró que las densidades de madera no muestran diferencias estadísticas (p valor > 0.05), asimismo, las regresiones lineales mostraron ajustes por encima del 85% para especies arbóreas, arbustivas y agrupadas. Lo cual demuestra la alta similaridad en los valores de la densidad de madera. Investigaciones anteriores han encontrado resultados similares a los nuestros, asimismo, han validado el método empírico en especies de otras latitudes. En razón de los resultados de este estudio, se sugiere que el uso del método empírico también es idóneo para medir la densidad de madera en especies altoandinas. Es importante considerar que esta metodología aminora el esfuerzo de trabajo, tiempo e incluso uso de equipos.

PDF
HTML (Inglés)
XML (Inglés)

Referencias

Macedo, P., & Madaleno, M. (2022). Global temperature and carbon dioxide nexus: Evidence from a maximum entropy approach. Energies, 16(1), 277. https://doi.org/10.3390/en16010277

Kabir, M., Habiba, U. E., Khan, W., Shah, A., Rahim, S., De Los Ríos-Escalante, P. R., Farooqi, Z., Ali, L., & Shafiq, M. (2023). Climate change due to increasing concentration of carbon dioxide and its impacts on environment in 21st century; a mini review. Journal of King Saud University Science, 35(5), 102693. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2023.102693

Peres, C. B., Resende, P. M., Nunes, L. J., & Morais, L. C. D. (2022). Advances in carbon capture and use (CCU) technologies: a comprehensive review and CO2 mitigation potential analysis. Clean technologies, 4(4), 1193-1207. https://doi.org/10.3390/cleantechnol4040073

Buotte, P. C., Law, B. E., Ripple, W. J., & Berner, L. T. (2020). Carbon sequestration and biodiversity co‐benefits of preserving forests in the western United States. Ecological Applications, 30(2). https://doi.org/10.1002/eap.2039

Panchal, P., Preece, C., Peñuelas, J., & Giri, J. (2022). Soil carbon sequestration by root exudates. Trends in Plant Science, 27(8), 749-757. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2022.04.009

Elbasiouny, H., El-Ramady, H., Elbehiry, F., Rajput, V. D., Minkina, T., & Mandzhieva, S. (2022). Plant nutrition under climate change and soil carbon sequestration. Sustainability, 14(2), 914. https://doi.org/10.3390/su14020914

Zhang, J., Wang, X. Jun, Wang, J. Ping, & Wang, W. xia. (2014). Carbon and nitrogen contents in typical plants and soil profiles in Yanqi basin of Northwest China. Journal of Integrative Agriculture, 13(3), 648–656. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(13)60723-6

Tony, F., Thibaut, F., Guillaume, G., Julie, B., & Robert, S. (2019). Modelling wood density and modulus of elasticity in white spruce plantations in eastern Québec. The Forestry Chronicle, 95(3), 196-206. https://doi.org/10.5558/tfc2019-028

Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M. A., Chambers, J. Q., Eamus, D., Fölster, H., Fromard, F., Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J., Nelson, B. W., Ogawa, H., Puig, H., Riéra, B., & Yamakura, T. (2005). Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia, 145(1), 87–99. https://doi.org/10.1007/s00442-005-0100-x

Yeboah, D., Burton, A. J., Storer, A. J., & Opuni-Frimpong, E. (2014). Variation in wood density and carbon content of tropical plantation tree species from Ghana. New Forests, 45(1), 35–52. https://doi.org/10.1007/s11056-013-9390-8

Violle, C., Navas, M.-L., Vile, D., Kazakou, E., Fortunel, C., Hummel, I., & Garnier, E. (2007). Let the concept of trait be functional! Oikos, 116(5), 882–892. https://doi.org/10.1111/j.2007.0030-1299.15559.x

Phillips, O. L., Sullivan, M. J., Baker, T. R., Monteagudo Mendoza, A., Vargas, P. N., & Vásquez, R. (2019). Species matter: wood density influences tropical forest biomass at multiple scales. Surveys in Geophysics, 40(4), 913-935. https://doi.org/10.1007/s10712-019-09540-0

Nguyen, H., Firn, J., Lamb, D., & Herbohn, J. (2014). Wood density: A tool to find complementary species for the design of mixed species plantations. Forest Ecology and Management, 334. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2014.08.022

Nadkarni, N. M., & Wheelwright, N. T. (Eds.). (2000). Monteverde: ecology and conservation of a tropical cloud forest. Oxford University Press. http://digitalcommons.bowdoin.edu/scholars-bookshelf/1

De Mil, T., Tarelkin, Y., Hahn, S., Hubau, W., Deklerck, V., Debeir, O., Van Acker, J., De Cannière, C., Beeckman, H., & Van Den Bulcke, J. (2018). Wood density profiles and their corresponding tissue fractions in tropical angiosperm trees. Forests, 9(12), 763. https://doi.org/10.3390/f9120763

Ordóñez Díaz, J. A. B., Galicia Naranjo, A., Venegas Mancera, N. J., Hernández Tejeda, T., Ordóñez Díaz, M. D. J., & Dávalos-Sotelo, R. (2015). Densidad de las maderas mexicanas por tipo de vegetación con base en la clasificación de J. Rzedowski: compilación. Madera y bosques, 21, 77-216. https://doi.org/10.21829/myb.2015.210428

Bouslimi, B., Koubaa, A., & Bergeron, Y. (2022). Regional, site, and tree variations of wood density and growth in Thuja occidentalis L. in the Quebec Forest. Forests, 13(12). https://doi.org/10.3390/f13121984

Nabais, C., Hansen, J. K., David-Schwartz, R., Klisz, M., Lopez, R., & Rozenberg, P. (2018). The effect of climate on wood density: what provenance trials tell us?. Forest Ecology and Management, 408. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.10.040

Yang, H., Wang, S., Son, R., Lee, H., Benson, V., Zhang, W., Zhang, Y., Zhang, Y., Kattge, J., Boenisch, G., Schepaschenko, D., Karaszeswski, Z., Stereńczak, K., Moreno-Martínez, A., Nabais, C., Birnbaum, P., Vieilledent, G., Weber, U., Birnbaum, P., Vieilledent, G., Weber, U., Carvalhais. (2024). Global patterns of tree wood density. Global Change Biology, 30(3), 1–13. https://doi.org/10.1111/gcb.17224

Sapkota, T.B., Jat, M.L., Jat, R.K., Kapoor, P., Stirling, C. (2016). Yield Estimation of Food and Non-food Crops in Smallholder Production Systems. In: Rosenstock, T., Rufino, M., Butterbach-Bahl, K., Wollenberg, L., Richards, M. (eds) Methods for Measuring Greenhouse Gas Balances and Evaluating Mitigation Options in Smallholder Agriculture. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-29794-1_8

Gao, S., Wang, X., Wiemann, M. C., Brashaw, B. K., Ross, R. J., & Wang, L. (2017). A critical analysis of methods for rapid and nondestructive determination of wood density in standing trees. Annals of Forest Science, 74(2), 1–13. https://doi.org/10.1007/s13595-017-0623-4

Hackenberg, J., Wassenberg, M., Spiecker, H., & Sun, D. (2015). Non destructive method for biomass prediction combining TLS derived tree volume and wood density. Forests, 6(4), 1274–1300. https://doi.org/10.3390/f6041274

Gaitan-Alvarez, J., Moya, R., & Berrocal, A. (2019). The use of X-ray densitometry to evaluate the wood density profile of Tectona grandis trees growing in fast-growth plantations. Dendrochronologia, 55. https://doi.org/10.1016/j.dendro.2019.04.004

Demol, M., Calders, K., Krishna Moorthy, S. M., Van den Bulcke, J., Verbeeck, H., & Gielen, B. (2021). Consequences of vertical basic wood density variation on the estimation of aboveground biomass with terrestrial laser scanning. Trees, 35(2) https://doi.org/10.1007/s00468-020-02067-7

Jacquin, P., Longuetaud, F., Leban, J. M., & Mothe, F. (2017). X-ray microdensitometry of wood: A review of existing principles and devices. Dendrochronologia, 42, 42–50. https://doi.org/10.1016/j.dendro.2017.01.004

Olale, K., Yenesew, A., Jamnadass, R., Sila, A., & Shepherd, K. (2019). A simple field based method for rapid wood density estimation for selected tree species in Western Kenya. Scientific African, 5. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2019.e00149

Zobel, B., & Jett, J. (1995). Genetics of wood production. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-79514-5

Musule, R., Bárcenas-Pazos, G. M., Pineda-López, M. D. R., Houbron, E. P., & Sánchez-Velásquez, L. R. (2018). Desarrollo y evaluación de un método racional y no destructivo para la toma de muestras de maderas blandas utilizadas en análisis químicos. Madera Bosques, 24(1), 1–10. https://doi.org/10.21829/myb.2018.2411427

Noh, J. K., Echeverria, C., Kleemann, J., Koo, H., Fürst, C., & Cuenca, P. (2020). Warning about conservation status of forest ecosystems in tropical Andes: National assessment based on IUCN criteria. PLoS One, 15(8). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237877

Musule, R., Bárcenas-Pazos, G. M., Pineda-López, M. D. R., Houbron, E. P., & Sánchez-Velásquez, L. R. (2018). Development and evaluation of a rational and nondestructive sampling methodology for softwoods used in chemical analyses. Madera Bosques, 24(1), 1–10. https://doi.org/10.21829/myb.2018.2411427

Tejedor Garavito, N., Dávila, Á. E., Caro, A. S., Murakami, A. A., Baldeón, A., Beltrán, H., Blundo, C., Espinoza, B. T. E., Claros, F. A., Gaviria, J., Gutiérrez, N., Khela, S., León, B., Cuadros, L. T. M. A., Camacho, L. R., Malizia, L., Millán, B., Moraes, R. M., Newton, A. C., Pacheco, S., Reynel, C., Ulloa, C., Cruz, V. O. (2014). A regional Red List of montane tree species of the tropical Andes: Trees at the top of the world. Botanic Gardens Conservation International. https://www.bgci.org/resources/bgci-tools-and-resources/the-regional-red-list-of-montane-tree-species-of-the-tropical-andes/

Pérez-Harguindeguy, N., Díaz, S., Garnier, E., Lavorel, S., Poorter, H., Jaureguiberry, P., Bret-Harte, M. S., Cornwell, W. K., Craine, J. M., Gurvich, D. E., Urcelay, C., Veneklaas, E. J., Reich, P. B., Poorter, L., Wright, I. J., Ray, P., Enrico, L., Pausas, J. G., De Vos, A. C., ... Cornelissen, J. H. C. (2013). New handbook for standardised measurement of plant functional traits worldwide. Australian Journal of Botany, 61(3), 167-234. https://doi.org/10.1071/BT12225. https://doi.org/10.1071/BT12225

Francis, J. K. (1994). Wood density samples from Tropical Hardwoods. Tree Planters' Notes, 45(1), 10-12.

Kagawa, A., & Fujiwara, T. (2018). Smart increment borer: a portable device for automated sampling of tree-ring cores. Journal of Wood Science, 64(1), 52–58. https://doi.org/10.1007/s10086-017-1668-6

American Society for Testing and Materials (ASTM). (2022). Standard test methods for density and specific gravity (relative density) of wood and wood-based materials. Annual Book of ASTM Standards, 93. https://img.antpedia.com/standard/files/pdfs_ora/20221211/astm/ASTM%20D2395-17%20(2022).pdf

R Core Team. (2023). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.org/

Tonouéwa, J. F. M. F., Biaou, S. S. H., Assèdé, E. S. P., Langbour, P., & Balagueman, O. R. (2022). Influence of growth parameters on wood density of Acacia auriculiformis. Maderas. Ciencia y tecnología, 24. https://doi.org/10.4067/S0718-221X2022000100419

Kord, B., Hassankhani, M., & Pourpasha, M. M. (2015). Empirical statistical model for predicting wood properties of Paulownia fortunie. Part 1: Physical and biometrical properties. Maderas, Ciencia y tecnología, 17(4). https://doi.org/10.4067/S0718-221X2015005000080

Manzo, S. V., & Hernández, J. V. (1997). Método empírico para estimar la densidad básica en muestras pequeñas de madera. Madera y bosques, 3(1), 81-87. https://doi.org/10.21829/myb.1997.311381

Syofyan, L., & Maideliza, T. (2019). Variation of wood density and anatomical characters from altitude differences: Case study of selected fabaceae trees in west sumatra secondary forest, Indonesia. KnE Engineering, 190-203. https://doi.org/10.18502/keg.v1i2.4444

Joseph, J., James, D., Chai, L. T., Korom, A., Wong, W. V. C., Maripa, R. D., & Phua, M. H. (2022). Assessing intraspecific wood density variations of [Syzgium sp. in tropical forest of Southwest Sabah. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1053(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1053/1/012014

Fundova, I., Funda, T., & Wu, H. X. (2018). Non-destructive wood density assessment of Scots pine (Pinus sylvestris L.) using Resistograph and Pilodyn.

PLoS ONE, 13(9), 1–16. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204518

Olale, O. K. (2012). Prediction of wood density and carbon-nitrogen content in tropical agroforestry tree species in western Kenya using infrared spectroscopy [Doctoral dissertation, University of Nairobi]. Institutional Repository- University of Nairobi. https://erepository.uonbi.ac.ke/handle/11295/10634

Gough, G., & Barnes, R. D. (1984). A comparison of three methods of wood density assessment in a pinus elliottii progeny test. South African Forestry Journal, 128(1), 22–25. https://doi.org/10.1080/00382167.1984.9628921

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Derechos de autor 2025 Alberto Macancela-Herrera, Pedro X Astudillo, Byron Ortega-Pillajo