Camas de combustibles forestales y carbono en México

• Published in: Madera y bosques Vol. 24; no. 1
• Main Authors: Flores Garnica, José Germán, Wong-González, Julio C, Paz Pellat, Fernando
• Format: Journal Article
• Language: Spanish
• Published: 2018
• Subjects: almacenamiento de carbono; bosque templado; bosque tropical; capa de fermentación; carbon storage; duff; fermentation layer; hojarasca; litter; material leñoso caído; temperate forest; tropical forest
• ISSN: 1405-0471; 2448-7597
• DOI: 10.21829/myb.2018.2401893

Los combustibles forestales juegan un papel importante en el ámbito del calentamiento global, por lo que la adecuada estimación de las camas de combustible permitirá disminuir los niveles de incertidumbre de los contenidos de carbono (C) de los ecosistemas forestales. Este trabajo describe los procesos de evaluación de las cargas de mantillo (hojarasca y capa de fermentación, M) y de material leñoso caído (MLC); además, presenta una síntesis de los contenidos de C registrados en México. La evaluación de M y MLC se basó principalmente en la estrategia de intersecciones planares. Los contenidos de C se determinaron usando diferentes porcentajes de contenido de C respecto a la masa (peso seco), que variaron desde 47.5% hasta 66.9% aunque, en general, se consideró 50%. La mayoría de trabajos revisados se enfocaron en ecosistemas de regiones templadas, con registros de 9.43 Mg C ha-1 de MLC, mientras que para selvas se registraron 8 Mg C ha-1. En cuanto a M, se observó 6.91 Mg C ha-1 y 4.25 Mg C ha-1 en la capa de hojarasca y 5.88 Mg C ha-1 y 1.39 Mg C ha-1 en la capa de fermentación para regiones templadas y selvas, respectivamente. Se encontró muy poca información sobre las evaluaciones de C correspondientes a M y MLC, la mayoría enfocada a ecosistemas templados y tropicales, por lo que se resalta la necesidad de considerar otras regiones climáticas. Las evaluaciones de las cargas de los combustibles forestales deben hacerse en forma estandarizada y con protocolos comunes, de tal forma que la información generada pueda ser tanto comparable como compatible. Esto permitirá reducir los niveles de incertidumbre y presentar la información en diferentes escalas. De esta manera, será posible no solo reducir los niveles de incertidumbre, sino también escalar la información.