DOI:
https://doi.org/10.14483/2256201X.24183Publicado:
01-01-2026Número:
Vol. 29 Núm. 1 (2026): Enero-junioSección:
Artículos de investigación científica y tecnológicaEstimación de biomasa aérea: aproximaciones locales y de referencia en el Chaco Salteño Argentino
Aboveground Biomass Estimation: Local and Reference Approaches in the Argentine Salteño Chaco
Palabras clave:
Allometry, wood density, forest inventory, Salta triflora, Senegalia praecox (en).Palabras clave:
alometría , densidad de madera, inventario forestal, Salta triflora, Senegalia praecox (es).Descargas
Resumen (es)
El objetivo de este artículo fue comparar la estimación de biomasa aérea total obtenida mediante ecuaciones alométricas locales con aproximaciones generales de la bibliografía en el Chaco Salteño argentino. Se realizó un inventario forestal en 4891.7 ha, con 90 unidades de muestreo octogonales concéntricas. Se desarrollaron ecuaciones alométricas e hipsométricas locales para Salta triflora y Senegalia praecox. Se compararon tres metodologías de cálculo de biomasa (local, general con densidad bibliográfica y general con densidad local). Las ecuaciones locales ajustadas mostraron una excelente bondad de ajuste (R² > 97 %) y se confirmó que las estimaciones de biomasa aérea con ecuaciones locales difieren significativamente de las generales. La densidad de madera medida localmente superó los promedios bibliográficos. Es necesario generar y aplicar ecuaciones alométricas y datos de densidad locales, ya que la variación en la metodología y en la densidad de la madera puede generar diferencias de hasta 23 799.6 toneladas de biomasa.
Resumen (en)
The objective of this article was to compare aboveground biomass estimates obtained through local allometric equations against general approaches from the literature in the Argentine Salteño Chaco. A forest inventory was conducted over 4891.7 ha, using 90 concentric octagonal sampling units. Local allometric and height equations were developed for Salta triflora and Senegalia praecox. Three methodologies for biomass calculation were compared: local, general with bibliographic density, and general with local density. The local equations showed an excellent fit (R²>97%), and it was confirmed that local biomass estimates differ significantly from general ones. The local wood density values exceeded bibliographic averages. It is necessary to generate and apply local allometric equations and density data, as methodological variation can lead to differences of up to 23 799.6 tonnes of total biomass.
Referencias
Arcidiácono, R. L., Taraborelli, C., Ritter, L., Martínez Pastur, G., & Cellini, J. M. (2025). Variaciones de la densidad de la madera: implicaciones en el cálculo del carbono almacenado en capueras de Misiones, Argentina. Madera y Bosques, 31, e312650. https://doi.org/10.21829/myb.2025.312650
Atencia, M. E. (2003). Densidad de maderas (kg/m3) ordenadas por nombre común. INTI, CITEMA, Argentina. https://www.inti.gob.ar/publicaciones/descargac/366
Blundo, C., Malizia, A., Malizia, L., Ceballos, S., Carilla, J., Fernandez, R., Jiménez, J., Osinaga Acosta, O., & Gasparri, N. I. (2025). Estimaciones de biomasa con diferentes ecuaciones alométricas: Su relación con la estructura del bosque. Ecología Austral, 35(1), 115-127. https://doi.org/10.25260/EA.25.35.1.0.2428
Castillo-Ruperti, R. J., Rodríguez-Guerrero, B., & Bravo-Meza, K. (2022). Fijación de carbono (CO2) del arbolado de los parques La Rotonda y La Madre, Manabí, Ecuador. Revista Científica Multidisciplinaria Arbitrada Yachasun, 6(10), 8-21. https://doi.org/10.46296/yc.v6i10.0141
Chave, J., Réjou-Méchain, M., Búrquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M. S., Delitti, W. B. C., Domingues, T. F., Duque, A., Fernández-Mena, F., Field, R., Finegan, B., Fischer, F., Garg, M., Hérault, B., Jeffery, K. J., Jørgensen, P. M., Karminov, V. N., Kitayama, K., Laurance, S. G., … Vieilledent, G. (2014). Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology, 20(10), 3177-3190.
Conti, G., Coirini, R., & Zapata, R. (2013). Funciones de estimación de volumen y biomasa para Prosopis spp. en el Espinal santafesino. Ciencia, Tecnología y Desarrollo, 3(7), 39-51.
Coronel, E. O. (1994). Fundamentos de las propiedades físicas y mecánicas de la Madera. Aspectos teóricos y prácticos para la determinación de las propiedades y sus aplicaciones. 1 Parte: Fundamentos de las propiedades físicas de la madera. El Liberal.
Di Rienzo, J. A., Casanoves, F., Balzarini, M. G., Gonzalez, L., Tablada, M., & Robledo, C. W. (2015). InfoStat (versión 2015). Centro de Transferencia InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba. http://www.infostat.com.ar
Encyclopedia of Life (2024). Global wood density database. https://doi.org/10.5281/zenodo.13322441
Gasparri, N. I., Parmuchi, M. G., Bono, J., Karszenbaum, H., & Montenegro, C. L. (2010). Assessing multi-temporal Landsat 7 ETM+ images for estimating above-ground biomass in subtropical dry forests of Argentina. Journal of Arid Environments, 74(10), 1262-1270.
Giménez, A. M., Hernández, P., Figueroa, M. E., & Barrionuevo, I. (2011). Diversidad del estrato arbóreo en los bosques del Chaco Semiárido. Quebracho - Revista de Ciencias Forestales, 19(1-2), 24-37.
Instituto de Racionalización Argentino de Materiales (IRAM) (1985). IRAM 9544. Método para la determinación de la densidad aparente. Instituto Argentino de Racionalización de Materiales.
Iglesias, M. D. R., & Barchuk, A. H. (2010). Modelos de regresión para estimar biomasa aérea de seis leguminosas leñosas del Chaco Árido. Ecología Austral, 20(1), 71-79.
Kirby, K. R., & Potvin, C. (2007). Variation in carbon storage among tree species: Implications for the management of a small-scale carbon sink project. Forest Ecology and Management, 246(2-3), 208-221. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2007.03.072
Law, B. E., & Harmon, M. E. (2011). Forest sector carbon management, measurement and verification, and discussion of policy related to climate change. Carbon Management, 2(1), 73-84. https://doi.org/10.4155/cmt.10.40
López, B. C., Sabaté, S., Gracia, C. A., & Rodríguez, R. (2005). Wood anatomy, description of annual rings, and responses to ENSO events of Prosopis pallida H.B.K., a wide-spread woody plant of arid and semi-arid lands of Latin America. Journal of Arid Environments, 61(4), 541–554.
López de Casenave, J., Pelotto, J. P., & Protomastro, J. J. (1995). Edge–interior differences in vegetation structure and composition in a Chaco semiarid forest, Argentina. Forest Ecology and Management, 72, 61-69.
Maggio, A. D., & Cellini, J. M. (2016). Recopilación de ecuaciones de volumen y biomasa de especies forestales de la República Argentina. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sustentable, Presidencia de la Nación. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/54918
Marquardt, D. W. (1963). An algorithm for least squares estimation of nonlinear parameters. Journal of the Society of Industrial and Applied Mathematics 2, 431-441.
Martínez-Cabrera, H. I., Jones, C. S., Espino, S., & Schenk, H. J. (2009). Wood anatomy and wood density in shrubs: Responses to varying aridity along transcontinental transects. American Journal of Botany, 96(8), 1389-1397.
Martínez Yrizar, A., Sarukhán, J., Pérez-Jiménez, L. A., Carabias, J., Maass, M., Cervantes, A., & Solís, A. (1992). Aspectos funcionales de ecosistemas forestales tropicales de México. Ciencia, 43(4), 451-457.
Návar, J., Contreras, E., & Cortés, M. (2013). Modelos fustales de biomasa aérea de árboles de bosques secos tropicales de Sinaloa, México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 4(17), 80-93.
Návar, J., Contreras, J., & González, H. (2019). Estimación del volumen, biomasa y contenido de carbono de especies arbóreas en un bosque de Durango, México. Revista Fitotecnia Mexicana, 42(2), 119-127. https://doi.org/10.35196/rfm.2019.2.119
Núñez, C. E. (2007). Relaciones de conversión entre densidad básica y densidad seca de madera. Revista de Ciencia y Tecnología, 9(9), 44-50.
Ontiveros, S., Manrique, S., Franco, J., Díaz, R., & Barranco, N. (2009). Estimación de la biomasa aérea leñosa en tres ambientes de la provincia de Salta. ASADES Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, 13, 115-122.
Ontiveros, S., Manrique, S., Franco, J., Díaz, R., & Barranco, N. (2015). Biomasa y stock de carbono en la Reserva de Campo Alegre, La Caldera, Provincia de Salta. ASADES Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, 19, 06.01-06.12.
Ramírez, D., Pérez de Molas, L., & Galeano, D. (2000). Determinación de propiedades físicas de 13 especies de maderas del bosque xerofítico del Chaco Paraguayo, para la valoración como sumidero de carbono. Universidad Nacional de Asunción.
Restor (2025). Restor. https://restor.eco/platform/sites/2ecbb620-20cf-404a-bfa8-379a138091fe/biodiversity/trees/
Sato, T., Saito, M., Ramírez, D., Pérez de Molas, L.F., Toriyama, J., Monda, Y., Kiyono, Y., Herebia, E., Dubie, N., Duré Vera, E., Ramírez Ortega, J.D., & Vera de Ortiz, M. (2015) Development of allometric equations for tree biomass in forest ecosystems in Paraguay. JARQ, 49, 281-291. http://dx.doi.org/10.6090/jarq.49.281
Sileshi, G. W. (2014). A critical review of forest biomass estimation models, common mistakes and corrective measures. Forest Ecology and Management, 329, 237-254. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2014.06.026
Sione, S. M., Ledesma, S. G., Rosenberger, L. J., Oszust, J. D., Andrade Castañeda, H. J., Maciel, G. O., Wilson, M. G., & Sasal, M. C. (2020). Ecuaciones alométricas de biomasa aérea para Prosopis nigra (Griseb.) Hieron. en bosques de Entre Ríos (Argentina). Agronomía & Ambiente. Revista de la Facultad de Agronomía UBA, 40(1), 63-76. http://agronomiayambiente.agro.uba.ar/index.php/AyA/article/view/122
Tálamo, A., & Caziani, S. M. (2003). Variation in woody vegetation among sites with different disturbance histories in the Argentine Chaco. Forest Ecology and Management, 184, 79-92
Tortorelli, L. A. (1956). Maderas y bosques argentinos. Orientación Gráfica.
United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCC) (2013). Estimation of carbon stocks and change in carbon stocks of trees and shrubs in A/R CDM Project activities. http://cdm.unfccc.int/methodologies/ARmethodologies/tools/ar-am-tool-14-v4.1.pdf
Ward, J. H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236-244. https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500845
Zapata, R., Guerra, P., & Bogino, S. (2013). Anatomía del leño y potencial dendroclimático de Ramorinoa girolae: Una especie endémica de ambientes áridos de Argentina. Bosque, 34(3), 359-370.
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