Modelos matemáticos de estoque de biomassa e carbono em áreas de restauraçao florestal no Sudoeste Paulista.

Abstract

O objetivo geral deste estudo foi quantificar e modelar a biomassa e o carbono florestal por meio de variáveis de fácil obtenção visando estimar o estoque de carbono em plantios em áreas de restauração florestal. Para as estimativas do estoque de carbono nas áreas de restauração, foi realizado um inventário florestal nestas áreas, onde foram distribuídas e instaladas 53 parcelas com tamanho de 112 m² e 125 m², resultando em uma intensidade de amostragem de 8,28%. Os dados para os ajustes neste estudo são provenientes de 107 árvores plantadas entre os anos de 1970 e 2001 situadas nos municípios de Assis e Tarumã no Estado de São Paulo. Em todas as árvores foram mensuradas as variáveis independentes DAP (diâmetro a altura do peito) e h (altura total). Cada árvore foi derrubada e dividida nos compartimentos fuste, galhos, folhagem, casca e raízes, os quais tiveram seus pesos verdes obtidos in loco. Em cada compartimento foi retirada uma amostra para determinação da biomassa seca e do carbono orgânico. Para o teste e ajustes dos modelos foi realizada uma estratificação dos dados iniciais (n=107) em espécies de crescimento rápido (n=41), médio (n=43), lento (n=23) e árvores menores do que 10 cm de diâmetro (n=22). Os ajustes contaram com 8 modelos lineares selecionados na literatura para cada variável dependente, e 2 obtidos pelo processo Stepwise- Forward. Os critérios para a seleção dos melhores modelos foram os coeficientes de determinação ajustado (R²aj), os erros padrões de estimativa em percentagem (Syx%) e análise gráfica dos resíduos. A biomassa seca foi maior nos galhos (38,7%), seguido do fuste, raízes, folhagem e casca, com respectivamente 28,8; 20,1; 7,2 e 5,3%. O teor médio de carbono orgânico encontrado nas espécies analisadas foi de 42,5% para a folhagem, 41,82% para os galhos, 40,82% para o fuste, 40,09% para a casca, 39,98% para as raízes, e para o total utilizando uma média ponderada foi de 41,18%. Os resultados de biomassa seca e dos teores de carbono dentro dos compartimentos não foram afetados diretamente pelos ritmos de crescimento, sendo que as maiores diferenças foram detectadas entre os compartimentos. A produção de biomassa seca nos plantios das áreas de restauração variou de 15,9 t.ha-1 na Fazenda Palmitalzinho (6 anos) a 221,5 t.ha-1 na Fazenda Santa Águida (17 anos), e a produção em CO2 foi de 24,1 t.ha-1 a 333,7 t.ha-1 para as mesmas fazendas. Os melhores modelos para estimativa da biomassa seca e carbono orgânico apresentaram coeficientes de determinação ajustado acima de 0,95 e erros padrões percentuais abaixo de 32%. A partir dos resultados deste estudo pôde-se concluir que houve variações no percentual de biomassa seca e nos teores de carbono entre os compartimentos, e que, a estratificação dos dados se mostrou eficiente, diminuindo os erros padrões de estimativa e aumentando os coeficientes de determinação ajustado para a maioria das estimativas

The objective of the study was to quantify and modeling forest biomass and carbon stock by relating forest inventory variables to tree carbon weight in restoration forestry stands. For the carbon stock estimation in the restoration areas, a forest inventory was accomplished, through the establishment of 53 plots with size of 112 m2 and 125 m2, resulting in a sample size of 8.28%. The data came from 107 trees planted during the period 1990-2001 located at Assis and Tarumã counties, São Paulo State, Southern Brazil. For the study, all the sample trees were measured at dbh and total height before harvesting. Each tree was felled and separated into five compartments: trunk, branches, foliage, bark and roots, whose fresh weight were obtained directly in the field though weighting in dynamometers. For each compartment a sample was taken in order to determine dry weight and the carbon content in the laboratory. The original data set was stratified for modeling development and fitting (n=107) for fast-growing species, (n=41) for medium growth, (n=23) for slow growing species, and (n=22) for trees below 10 cm dbh. The fitting process was carried out by test of 8 linear models selected from literature for each dependent variable, and 2 were obtained through the Stepwise-Forward method. The goodness of fitting of the models was evaluated by the adjusted coefficient of determination (R2aj), standard error of estimate in percentage (Syx%) and graphical residual analysis. The dry biomass was bigger in the branches (38.7%), continued for trunk, roots, foliage and bark, with 28.8; 20.1; 7.2; 5.3%, respectively. The mean organic carbon contents in the plant tissues were: 42.5% for foliage, 41.82% for branches, 40.82% for the trunk, 40.09% for the bark, 39.98% for the roots, with a weighted average of 40.56%. The results of dry biomass and carbon content were not affected by the growth rate of the species, but remarkable differences were noticed among the biomass pools (compartments). The dry biomass stock in the stands ran~ed from 15.9 t.ha-1 in the Palmitalzinho farm (6 years) to 221.5 t.ha-1 in the Santa Aguida farm (17 years), and in terms of carbon (C02eq.) ranged from 24.1 t.ha-1 to 333.7 t.ha-1 for the same previously mentioned farms. The best models for estimating dry biomass and organic carbon stock showed coefficient of determination over 0.95 and standard errors below 32%. From the results it was concluded that dry biomass and carbon content varied among compartments, and that data stratification is necessary and efficient to diminish standard error of estimate and increasing the adjusted coefficient of determination in most cases.