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Óscar Alberto Aguirre Calderón
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Javier Jiménez Pérez
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Eduardo Alanís Rodríguez
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México
El objetivo del presente estudio fue ajustar tres modelos alométricos para cuantificar la producción acumulada de oxígeno en función del área superficial de copa en individuos de Neltuma glandulosa(ex Prosopis glandulosa). Se realizó un muestreo dirigido y no destructivo en 60 individuos de mezquite en poblaciones naturales de San Pedro, Coahuila, México. Mediante técnicas volumétricas estándar se estimaron el volumen de madera, la biomasa y el contenido de carbono. La producción de oxígeno se estimó mediante una relación estequiométrica basada en el contenido de carbono y los pesos atómicos del CO2. Los modelos alométricos no lineales se ajustaron mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios en el programa estadístico R®. El modelo de potencia presentó el mejor ajuste al alcanzar una R2 ajustada de 0.83 y un error estándar de 31.88 kg, además de cumplir con todos los supuestos de no autocorrelación, homocedasticidad y distribución normal en sus residuales. La máxima producción acumulada de oxígeno observada fue en un árbol de 6 m de altura y 7.12 m de diámetro de copa, con 276.12 kg, equivalente a lo requerido por un ser humano durante 11 meses de vida. El modelo obtenido puede ser empleado por actores del sector forestal y ambiental para estimar la producción acumulada de oxígeno en áreas similares a las del presente estudio.
The objective of this study was to fit three allometric models to quantify cumulative oxygen production as a function of crown surface area in individuals of Neltuma glandulosa(ex Prosopis glandulosa). A targeted and non-destructive sampling was conductedon 60 mesquite individuals from natural populations in San Pedro, Coahuila, Mexico. Wood volume was calculated using standard volumetric techniques, and biomass and carbon content were subsequently determined. Oxygen production was estimated through a stoichiometric relationship based on carbon content and the atomic weights of CO2. The nonlinear allometric models were fitted using the ordinary least squares method in the R® statistical program. The Power model showed the best fit, with an adjusted R2of 0.83 and a standard error of 31.88 kg, in addition to meeting the assumptions of no autocorrelation, homoscedasticity, and normal distribution of residuals. The highest cumulative oxygen production observed corresponded to a tree measuring 6 m in height and 7.12 m in crown diameter, with 276.12 kg, equivalent to the amount required by a human being over 11 months of life. The model obtained can be used by stakeholders in the forestry and environmental sectors to estimate cumulative oxygen production in areas similar to those of the present study.
