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Previous issue date: 2017-07-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The world’s tropical forests, and the Amazonian Forest in particular, play an important
role because they store between 193 ± 58 Pg and 228 ± 12 Pg of carbon and are facing
intensive conversion to other land uses. There is a high level of uncertainty related to the
quantification of this carbon reservoir and its emissions, in part due to the low density
of field samples to characterize the natural variability. This research aimed to develop
allometric equations for estimating total above and below-ground dry biomass for both
trees and bamboo, apply these equations on forest inventory data, and test methods
of extrapolation of the estimates to the landscape through remote sensing information.
In order to adjust the allometric equations, we used the direct compartment method,
roots (thin 2 mm < ∅ < 5 cm and thick ∅ ≥ 5 cm), trunks, branches (thin ∅ < 10 cm
and thick ∅ ≥ 10 cm) and leaves of 190 trees with diameters varying between 5 and
92 cm; and 206 bamboo individuals (Guadua weberbaueri), subdivided in below- (roots)
and above-ground (stems, branches and leaves) biomass. The basic wood density was
determined in three trunk positions and in thick branches (∅ ≥ 10 cm) in 81 trees of
different species with diameters varying between 11 and 90 cm. To determine forest biomass
from remote sensing data, methods and density of LiDAR points were tested. The results
showed that the allometrics patterns for estimating tree biomass in the Southwestern
Amazon are different from other sampled regions in the Amazon. This fact may be related
to lower tree height and wood density and higher water content in the fresh biomass. Were
tested eight allometric models to estimate below-ground, above-ground and total biomass
of individual trees in primary forest. Considering accuracy, practicality and costs, the use
of the simple power equation involving only diameter (AGB tree = a × D b ) presented the
best performance to estimate forest biomass. Bamboo biomass is an important component
of the forest carbon cycle in a considerable part of the Southwestern Amazon. Were
found a low allometric relation between bamboo dried biomass and its stalk diameter and
height, a result distinct to those found by other authors, suggesting that there are different
allometric patterns among the bamboo populations in this part of the Amazon. For the
Amazon rainforest, an environment of low topographic variability, it is recommended the
use of LiDAR point clouds with a density ≥ 2 m −2 to generate forest structure metrics and
biomass estimation. To increase sample density is fundamental to improve the accuracy
of forest biomass estimates. However, in order to contemplate spatial variability and
access a large territorial extensions ecosystem such as the Amazonia, it is necessary to
combine field data with remote sensing data as LiDAR. Open forests (+200,000 km 2 )
in the southwestern Amazonia are significantly different from forests in other regions of
the Amazon. These differences can lead to disparities of up to 35 % in estimated forest
biomass and consequently in carbon stocks and fluxes between forests and the atmosphere.
To improve the accuracy of forest biomass estimates via LiDAR, consideration should
be given to: (1) The quantity and size of the calibration plots; (2) the density of LiDAR
points; and (3) the computation method.
Keywords: forest biomass. allometric equations. LiDAR. Acre. / As florestas tropicais do mundo, em especial a Floresta Amazônica, têm um papel im-
portante, pois armazenam entre 193 ± 58 Pg – 228 ± 12 Pg de carbono e estão sofrendo
processos intensivos de conversão em outros usos. A incerteza associada à quantificação
desse reservatório de carbono e suas emissões, é grande. Em parte, pela baixa densidade de
amostras de campo para caracterizar a variabilidade natural. O objetivo deste trabalho foi
desenvolver para a Amazônia Sul-Ocidental, equações alométricas para estimar biomassa
seca total, abaixo e acima do solo em árvores e bambu, como também, aplicar a dados
de inventário florestal e testar métodos de extrapolação das estimavas para a paisagem
usando informações de sensoriamento remoto. Para ajustar as equações alométricas foi
realizada estimativa de biomassa, pelo método direto dos compartimentos, raiz (fina 2 mm
< ∅ < 5 cm e grossa ∅ ≥ 5 cm), tronco, galhos (fino ∅ < 10 cm e grosso ∅ ≥ 10 cm)
e folhas de 190 árvores com diâmetro variando entre 5 e 92 cm; e de 206 indivíduos de
bambu (Guadua weberbaueri), subdividindo em biomassa abaixo (raízes) e acima (colmos,
galhos e folhas) do solo. Foi determinada, também, a densidade básica da madeira em três
posições no tronco e galho grosso (∅ ≥ 10 cm) em 81 árvores de diferentes espécies com
diâmetro variando entre 11 e 90 cm. Para estimar biomassa florestal a partir de dados de
sensoriamento remoto foram testados métodos e densidade de pontos LiDAR. Os resultados
mostram que os padrões das relações alométricas para estimar biomassa de árvores na
Amazônia Sul-Ocidental são distintos de outras regiões amostradas na Amazônia. Este
fato pode estar relacionado a menor altura e densidade da madeira e maior teor de água da
biomassa fresca. Foram testados oito modelos alométricos para estimar biomassa abaixo
do solo, acima do solo e total de árvores individuais em floresta primária. Considerando os
parâmetros de qualidade, praticidade de uso e custo, a equação de simples entrada em
potência, envolvendo somente diâmetro (AGB tree = a × D b ) teve melhor desempenho na
estimativa da biomassa florestal, sendo preferível a utilização da mesma. A biomassa de
bambu é um importante componente do ciclo do carbono florestal em uma porção conside-
rável da Amazônia Sul-Ocidental. Foi encontrada baixa relação alométricas da biomassa
seca de bambu com diâmetro e altura, resultados contrários aos encontrados por outros
autores, sugerindo haver padrões alométricos diferentes entre as populações de bambu
nesta porção da Amazônia. Em condições de floresta tropical amazônica em ambiente
de baixa variabilidade topográfica recomenda-se o uso de nuvens de pontos LiDAR com
densidade ≥ 2 m −2 para gerar métricas de estrutura da floresta e estimativa de biomassa.
As floresta abertas (+200.000 km 2 ) na Amazônia Sul-Ocidental são significativamente
diferentes de florestas em outras regiões da Amazônia. Essas diferenças podem provocar
disparidades de até 35% na biomassa florestal estimada e consequentemente nos estoques e
fluxos de carbono entre as florestas e a atmosfera. Para melhorar a acurácia das estimativas
de biomassa florestal via LiDAR deve ser levado em consideração: (1) A quantidade e
tamanho das parcelas de calibração; (2) a densidade de pontos LiDAR; e (3) o método de
computação.
Palavras-chave: Biomassa florestal. Equações alométricas. LiDAR. Acre.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:tede/2389 |
| Date | 14 July 2017 |
| Creators | Melo, Antonio Willian Flores de |
| Contributors | Santos, Joaquim dos, d’Oliveira, Marcus Vinício Neves |
| Publisher | Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Ciências de Florestas Tropicais (CFT), INPA, Brasil, Coordenação de Pós Graduação (COPG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPA, instname:Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, instacron:INPA |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1133217029758845732, 600, 600, 600, 3806999977129213183, 2075167498588264571 |
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