ALLOMETRIC MODELS TO ESTIMATE ABOVEGROUND BIOMASS OF SMALL TREES IN WET TROPICAL FORESTS OF COLOMBIAN PACIFIC AREA

Abstract

ABSTRACT World wet tropical forests, and especially the ones in the Colombian Pacific area, are the target of a small tree (minor diameter) selective harvest process, used in short-cycle industries, such as bioenergy. This situation generates a reduction in stored carbon and biomass, and becomes an emission of greenhouse gases (GHG). Allometric models for aboveground biomass are few, despite being an important tool of carbon calculation. The goal of this study was to develop multi-species allometric models for small trees aboveground biomass in wet tropical forests. A total of 61 individuals (diameter at breast height -DBH- < 12 cm) was measured, cut and weighed to estimate their biomass. The model with the best adjustment was selected considering criteria of determination coefficient (R2) and adjusted R2, mean quadratic error of prediction, Akaike and Bayesian Information Criteria and the biological logic of the model. Best-fit allometric model (R2= 0,72) was with DBH and total height as independent variables, considering that it is a multi-species model coming from forests with a high diversity.RESUMO Os bosques do trópico húmido no mundo e, especialmente os do Pacífico Colombiano, estão a ser submetidos a um aproveitamento selectivo de árvores de diâmetros menores, utilizados em indústrias de ciclos curtos, tal como a bioenergía. Esta situação gera uma redução na biomasa e o carbono alojado e constitui-se numa emissão de gases de efeito invernadero (GEI). Os modelos alométricos para a estimativa da biomasa acima do solo de árvores pequenas são escassos, apesar de ser uma importante ferramenta para o cálculo do carbono. O objectivo do estudo foi desenvolver modelos alométricos multi-espécies para estimar a biomasa acima do solo em bosques húmidos tropicais. Seleccionaram-se 61 indivíduos (diâmetro à altura do peito -DAP- < 12 cm), que eles foram medidos, cortado e pesado para estimar a sua biomassa. Seleccionou-se o modelo de melhor ajuste considerando critérios de coeficiente de determinação (R2) e R2 ajustado, erro quadrático médio de predição, Critérios de Akaike e Bayesiano de Informação e a lógica biológica do modelo. Alométrica modelo melhor ajuste (R2 = 0,72) foi a DAP e altura total como variáveis independentes, considerando que é um multi-espécies de florestas com um modelo de elevada diversidade.