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Resumen En el presente trabajo estimamos la cantidad de biomasa vegetal aérea (BA) remanente en Bolivia, y modelamos su distribución espacial (resolución de pixel: 100 m), evaluando la eficiencia de predicción e incertidumbre. El modelamiento fue realizado mediante la relación de datos de inventarios de campo (504 parcelas) y variables ambientales espectrales [seleccionadas bajo umbrales de correlación (r≥0.8) y colinealidad (VIF≥10)] utilizando el método de aprendizaje automatizado Random Forest. La evaluación del modelo fue realizada mediante el coeficiente de correlación de Pearson. El modelo de BA alcanzó un alto nivel de predicción (R2= 0.789; RMSE= 39.4 t ha-1), con valores que oscilan entre 2.9 y 354.5 t ha-1, siendo significativamente similares al cuantificado en campo (1.9 a 375.4 t ha-1). La BA total estimada para Bolivia fue de 9.77 Gt, de las que el 90.1% está concentrada en los departamentos de Santa Cruz, Beni, Pando y La Paz. La mayor cantidad de BA (4.33 Gt) está almacenada sobre el 15.6% del territorio nacional, en zonas que concentran entre 200-300 t ha-1. La incertidumbre de predicción fue >50% en zonas que almacenan entre 0-10 t ha-1; y <20% en zonas con densidades >50 t ha-1. Sólo el 20.7% de la BA remanente está resguardada en las 22 áreas protegidas nacionales, las cuales están siendo deforestadas gradualmente. El modelo de BA es una fuente de información nacional que permitirá realizar estimaciones e inventarios de emisiones de GEI más precisos y evaluar el impacto de la deforestación y conservación.
Abstract In the present work we estimate the amount of aerial plant biomass (AGB) remaining in Bolivia, and we model its spatial distribution (pixel resolution: 100 m), evaluating the prediction efficiency and uncertainty. The modeling was performed by comparing data from field inventories (504 plots) and spectral environmental variables [selected under correlation thresholds (r≥0.8) and collinearity (VIF≥10)] using the Random Forest automated learning method. The evaluation of the model was performed using the Pearson correlation coefficient. The AGB model reached a high level of prediction (R2= 0.789; RMSE= 39.4 t ha-1), with values between 2.9 and 354.5 t ha-1, being significantly similar to the one quantified in the field (1.9 to 375.4 t ha-1). The total AGB estimated for Bolivia was 9.77 Gt, of which 90.1% is concentrated in the departments of Santa Cruz, Beni, Pando and La Paz. The largest amount of AGB (4.33 Gt) is stored on 15.6% of the national territory, in areas that concentrate between 200-300 t h-1. The prediction uncertainty was >50% in areas that store between 0-10 t ha-1; and <20% in areas with densities >50 t ha-1. The 20.7% of the BA is protected in the 22 national protected areas, which are gradually being deforested. The AGB model is a source of information that will make it possible to carry out more precise estimates and inventories of GHG emissions, and to evaluate the impact of deforestation and conservation in Bolivia.
