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Pablo Marroquín Morales, Javier Jiménez Pérez, José Israel Yerena Yamallel, Jorge Reyes Reyes
Los modelos alométricos son de vital importancia ya quepermiten estimar la biomasa aérea en cada uno de sus componentes (hojas,ramas, fuste y total) del árbol. El objetivo del estudio fue ajustar modelosalométricos para estimar biomasa aérea por componentes en árbolesindividuales deTectona grandisL. f. en Tizimín, Yucatán. La biomasa aérease estimó mediante el método directo, se derribó en campo un total de 32individuos, cada árbol se separó por componente; hojas, ramas y fuste y sedeterminó el peso verde, se extrajeron submuestras de los componentespara determinar la relación peso seco-peso verde. Para obtener la biomasase multiplicó el peso verde total de cada componente por su relacióncorrespondiente. Para cada componente se ajustaron ecuaciones lineales yno lineales, mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. El modelono lineal (potencial) mostró mejor ajuste, presentando el componente fuste ytotal registraron un R2de 0.96 enT. grandisL. f. La proporción de biomasaen cada uno de sus componentes fue diferente, siendo el fuste el de mayorporcentaje con un 48%, seguido de ramas con 35 y 17% en hojas.
Allometric models are of vital importance since they allowestimating the aerial biomass in each of its components (leaves, branches,stem and total) of the tree. The objective of the study was to adjust allometricmodels to estimate aerial biomass by components in individual trees ofTectona grandisL. f. in Tizimin, Yucatan. Aerial biomass was estimatedusing the direct method, a total of 32 individuals were shot down in thefield, each tree was separated by component; leaves, branches and stemand the green weight was determined, subsamples of the components wereextracted to determine the dry weight-green weight relationship. To obtainthe biomass, the total green weight of each component was multiplied byits corresponding ratio.Linear and non-linear equations were adjustedfor each component, using the method of ordinary least squares.Thenon-linear (potential) model showed a better fit, presenting the stem and totalcomponent they registered an R2of 0.96 inT. grandisL. f. The proportion ofbiomass in each of its components was different, being the stem the one withthe highest percentage with 48%, followed by branches with 35 and 17%leaves.
