Use of terrestrial laser scanning (tls) on crown and stem measurements in the survey and monitoring of mixed forests

  1. Uzquiano Perez, Sara
Zuzendaria:
  1. Felipe Bravo Oviedo Zuzendaria
  2. Ignacio Barbeito Sánchez Zuzendarikidea

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Valladolid

Fecha de defensa: 2022(e)ko uztaila-(a)k 15

Epaimahaia:
  1. Rubén Manso González Presidentea
  2. Celia Herrero de Aza Idazkaria
  3. Wilson Lara Henao Kidea

Mota: Tesia

Laburpena

En el marco de la crisis climática es necesario tener un buen conocimiento de nuestros bosques, para así, poder realizar una gestión sostenible de los mismos al tiempo que conseguimos que sean más productivos, pero sobre todo, más resilientes y resistentes. En este respecto los bosques mixtos parecen ser nuestros grandes aliados. Sin embargo, la forma en que las especies interactúan entre sí es muy desconocida debido a la compleja estructura que presenta este tipo de bosques, que los hace difíciles de medir y evaluar con las técnicas de medición convencionales como la forcípula y el hipsómetro. Gracias al avance de la ciencia y la tecnología, ahora contamos con dispositivos como el escáner Láser, conocido por sus siglas en inglés TLS, que es capaz de hacer una reproducción fidedigna de la realidad en tres dimensiones (3D), por lo que podemos estudiar el bosque desde nuestros ordenadores. En las últimas décadas han surgido muchos estudios centrados en la comprensión de las estructuras de los bosques mixtos demostrando que se necesitan más estudios para poder tener una teoría sólida del manejo de los mismos ya que cada especie parece tener un comportamiento diferente en compañía de otras especies. La interacción de las especies arbóreas entre sí se puede cuantificar gracias a la copa. Por esta razón en este estudio hemos analizado la morfología de la copa de Pinus sylvestris junto con dos especies de roble (Quercus petraea y Quercus pyrenaica) en dos localidades del norte de España. Se han aplicado diferentes metodologías para procesar los datos TLS. Finalmente hemos trabajado con un método semiautomático gracias al desarrollo de un algoritmo en el software R que identifica los árboles como clusters. Hemos obtenido 10 variables para cada árbol a partir de los datos del TLS, clasificadas como variables de respuesta y explicativas. Para la mezcla Pinus sylvestris-Quercus petraea se han analizado un total de 193 pinos y 257 robles y para la mezcla Pinus sylvestris-Quercus pyrenaica 49 pinos y 38 robles. Para la primera mezcla, hemos ajustado cuatro variables de copa: Anchura máxima de la copa (MCWH), altura de la copa en la base (CBH), área de proyección de la copa (CPA) y volumen de la copa (CV). Las variables explicativas de los modelos se clasificaron en tamaño, densidad, competencia y mezcla y cada árbol se analizó dentro de tres radios de influencia (5, 7,5 y 10 m), a diferencia del tradicional método de diferenciar entre rodales puros y mixtos. De este modo, hemos podido cuantificar la competencia inter e intraespecífica de las especies. Para la segunda mezcla (Pinus sylvestris-Quercus pyrenaica), primero hemos analizado la robustez de nuestros modelos ajustados para la mezcla Pinus sylvestris-Quercus petraea y luego hemos comparado los modelos. Llevamos a cabo tres análisis, el primero donde utilizamos los modelos ya desarrollados, probándolos en la segunda mezcla; el segundo análisis donde ajustamos los coeficientes de los modelos para esta segunda mezcla; y el tercer análisis, donde desarrollamos modelos completamente nuevos específicamente para esta segunda mezcla. Finalmente analizamos la calidad de la madera utilizando como variables de respuesta la inclinación (lean) y el retorcimiento (Sweep) del tronco en la mezcla de Pinus sylvestris - Quercus petraea. El modelo de selección se realizó a través del índice AIC y el análisis residual de los 5 mejores modelos con el menor índice AIC. Nuestros resultados nos han mostrado que cuando crecen en condiciones mixtas, los pinos tienden a tener troncos más grandes con copas más estrechas y cortas y los robles tienden a permanecer bajo el dosel arbóreo de los pinos con copas más anchas y grandes. Respecto al radio de influencia, no quedó demostrada ninguna preferencia clara. Sin embargo, se demostró que es necesario ajustar modelos para cada mezcla específica, ya que la comparación entre modelos (índice AIC) reveló claramente que los datos se explicaban mejor a través de los modelos específicos de la mezcla. En cuanto al análisis de la calidad de la madera, nuestros modelos ajustados mostraron que es una característica que afecta a los árboles según crecen en más o menos densidad y con más o menos competencia, pero el retorcimiento del tronco sólo se vio afectado por el tamaño del árbol y la asimetría de la copa, lo que sugiere que es una característica intrínseca de cada árbol independientemente de la composición de la masa forestal. Este estudio ha analizado la competencia intra e interespecífica de tres especies ampliamente distribuidas en la península ibérica. Los resultados representan una información exhaustiva que proporciona directrices de gestión para el uso y la adaptación de los bosques mixtos en el marco del cambio climático.