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Nadie pesa un bosque. La biomasa aérea se estima, y la cadena que lleva de un árbol medido a una cifra por hectárea tiene cuatro eslabones, cada uno con su propio error.
Entender esa cadena es lo que permite saber qué se puede afirmar al final y con qué margen. Este artículo la recorre entera, de la cinta métrica al píxel.
En una parcela de inventario no se mide biomasa: se miden dimensiones.
El diámetro a la altura del pecho, a 1,30 m del suelo, que es la variable que explica la mayor parte de la biomasa de un árbol.
La altura total o la altura comercial, cuando se puede medir; en bosque cerrado es la variable más difícil de obtener bien.
La especie, que da acceso a la densidad de la madera. Cuando no hay medición local, se toma de bases de datos publicadas por género y especie [6].
Con esos tres datos entra en juego el tercer eslabón: la ecuación alométrica, que convierte dimensiones en kilogramos de materia seca.
Una ecuación alométrica es un modelo ajustado sobre árboles que alguien cortó, secó y pesó. Las más usadas en bosque tropical combinan diámetro, altura y densidad de la madera [1].
De ahí salen dos conversiones estándar. La materia seca se pasa a carbono con un factor cercano al 47 %, y el carbono a dióxido de carbono equivalente multiplicando por 3,67, que es la relación de pesos moleculares [2].
El problema es la transferencia. Una ecuación ajustada en Amazonía aplicada a un cafetal bajo sombra de la Sierra Norte de Puebla puede sesgar el resultado sin que nada lo delate, porque la forma de los árboles cambia con el manejo.
Por eso conviene declarar siempre qué ecuación se usó y sobre qué población se ajustó. Es la información que permite a otro rehacer el cálculo.
Hay además una decisión práctica que cambia el resultado: qué hacer cuando no se midió la altura. Muchos inventarios miden solo diámetro, porque medir altura en bosque cerrado es lento y poco fiable, y después reconstruyen la altura con una relación local. Esa reconstrucción introduce su propio error, y conviene que quede registrada como tal en lugar de disolverse en la cifra final.
Esta es la cifra que manda en todo lo demás, y casi siempre se subestima.
En nuestro inventario de un cafetal bajo sombra, nueve parcelas de 500 m² sobre el mismo sistema dieron valores de 8,2 a 91,5 t C/ha.
Un factor once entre la parcela más pobre y la más rica, con un coeficiente de variación del 56 %. La media fue 42,6 t C/ha y su intervalo al 95 % va de 24,3 a 61,0: un ±47 % que se arrastra a toda cifra derivada.
Ese número explica por qué el satélite no es el cuello de botella. Las cuatro fuentes de teledetección que contrastamos se desviaron entre −13,1 % y +21,4 % del valor de campo; todas caían dentro del intervalo del propio muestreo.
En el cafetal, el carbono de cada parcela seguía al área basal del arbolado de sombra con una correlación de 0,86. La sombra aportaba el 99 % del carbono aéreo y el café el 1 %.
Eso tiene una consecuencia directa de diseño: el muestreo no debe repartirse por superficie de cultivo, sino por densidad de arbolado. Estratificar antes de ir a campo reduce el número de parcelas necesarias para el mismo intervalo de confianza.
Y ahí es donde el satélite empieza a valer dinero, aunque no mida carbono: sirve para dibujar los estratos.
Ninguna mide biomasa directamente. Todas miden una variable correlacionada y la convierten con un modelo.
LiDAR espacial. Mide la altura y la estructura vertical del dosel en huellas de unos 25 m, con un muestreo discontinuo: no cubre todo el terreno, sino transectos de puntos [3]. Es la referencia sobre la que se calibran casi todos los demás productos.
Radar de banda L. Penetra el dosel y responde al volumen leñoso, así que es sensible a la biomasa hasta niveles altos [5]. Es el contraste más útil porque su física es independiente de la óptica.
Radar de banda C. Se satura pronto en bosque denso, pero sirve para detectar cambios bruscos y para trabajar bajo nube.
Óptica multiespectral. No ve biomasa, ve verdor. Sirve para clasificar cubiertas y para estratificar, no para estimar toneladas. Su papel es delimitar dónde aplica cada referencia de campo, que no es poco: una estratificación buena vale más que una fuente de biomasa mediocre.
Productos globales de biomasa. Combinan lo anterior en un mapa. Son cómodos y están disponibles en cualquier sitio, con las reservas que siguen [4].
Cuando cuatro productos globales dan cifras parecidas, la tentación es leerlo como confirmación. No lo es.
Esos productos comparten calibración: varios entrenan su modelo sobre los mismos datos de LiDAR espacial, y otros ajustan sus alometrías contra esas mismas referencias [4]. Que coincidan entre sí mide su parentesco, no su exactitud.
La forma de salir de ese círculo es buscar una fuente que no comparta el mismo origen. No para obtener otra cifra, sino para comprobar que el orden relativo entre zonas se mantiene: si dos métodos independientes coinciden en cuál almacena más y en cuánto más, la estimación se sostiene aunque el valor absoluto tenga margen.
En el cafetal cerramos el contraste con radar de banda L, ajeno a esa cadena. Situó el cafetal 0,86 dB por encima de la finca de referencia y el resto del predio 1,77 dB por encima: el mismo orden que las densidades estimadas, que es lo que se buscaba comprobar.
Y quedó un hueco que conviene declarar: sobre 63 de las 93 hectáreas del predio, solo dos de las cuatro fuentes tenían cobertura.
Ese hueco es más común de lo que parece. El LiDAR espacial muestrea por transectos, así que hay zonas sin huella; los productos comerciales tienen su propia máscara de validez; y los mapas globales excluyen superficies que no clasifican como arboladas. Antes de prometer una cifra conviene mirar cuánta superficie del proyecto queda realmente cubierta por cada fuente, y decirlo.
El objetivo casi nunca es la parcela: es el predio entero, del que solo se ha medido una fracción mínima.
La extrapolación es válida cuando se puede demostrar que la superficie sin medir tiene la misma estructura que la medida. Y eso sí se comprueba desde satélite.
En nuestro caso comparamos la distribución de altura del dosel del cafetal medido en campo con la del cafetal sin medir: se superponían casi por completo, con medianas de 7,1 y 6,0 m. La del resto del predio, en cambio, se desplazaba seis metros hacia arriba, señal de bosque cerrado y no de cafetal.
Esa comparación es la que autoriza a trasladar la referencia de campo a una zona y no a la otra. Sin ella, la extrapolación es una suposición.
El orden importa. Calcular la incertidumbre antes de extrapolar evita el error clásico de presentar una cifra de predio con el margen de una parcela.
Dar la cifra sin intervalo. Una densidad de carbono sin margen no se puede auditar ni comparar.
Extrapolar entre estructuras distintas. Trasladar la referencia de un cafetal aclarado a un bosque cerrado infravalora, y al revés sobrevalora.
Usar una alometría ajena al sistema sin decirlo. Es legítimo si no hay otra, pero tiene que constar como límite.
Confundir existencias con captura. Cuánto carbono hay almacenado y cuánto se acumula al año son dos preguntas distintas, con métodos distintos.
Leer la acumulación en las series de productos globales. Sobre el mismo cafetal, tres productos dieron +2,70, −0,27 y −0,04 t C/ha al año: tres signos distintos. Por qué ocurre está en qué medir antes de certificar créditos de carbono.
Un inventario utilizable incluye la cifra de existencias por estrato y total, con su intervalo de confianza; la tabla de parcelas con sus datos crudos; la ecuación alométrica usada y su origen; los mapas de estratos con su fuente y fecha; y un apartado de límites.
El apartado de límites es el que más vale con el tiempo. Un inventario que dice qué depósitos no entraron, qué superficie quedó sin cobertura de las fuentes y con qué ecuación se calculó puede reproducirse años después. Uno que solo da la cifra, no.
El reparto del presupuesto no coincide con la intuición.
El campo se lleva la mayor parte. Acceso, medición, identificación de especies y procesado de los datos crudos. Es también lo que fija la precisión, así que recortarlo abarata la factura y empeora el resultado.
La teledetección es barata en comparación. Los productos globales y la imagen pública no cuestan nada, y el trabajo de estratificación y extrapolación es de gabinete.
El contraste independiente cuesta poco y vale mucho. Añadir una fuente ajena a la calibración dominante es a menudo el paso más rentable del estudio.
Para existencias, una medición cada cinco años suele bastar en sistemas maduros, salvo que haya manejo intenso.
Para captura, el intervalo lo fija la señal: si la tasa esperada es de una tonelada de carbono por hectárea y año y la incertidumbre del muestreo es de veinte, hacen falta muchos años o muchas más parcelas para que el cambio sea detectable. Ese cálculo conviene hacerlo antes de comprometer un calendario, y es la base de cualquier plan de MRV de un proyecto de carbono.
Depende de la variabilidad y del intervalo que se quiera alcanzar. Con un coeficiente de variación del 56 %, nueve parcelas dan un ±47 %; estrechar eso a la mitad exige cuadruplicar el número, salvo que la estratificación reduzca la variabilidad dentro de cada estrato.
Se puede obtener una cifra, pero sin referencia de campo no se conoce su sesgo sobre ese sistema concreto. Para un diagnóstico inicial vale; para certificar, no.
Lo habitual va de 500 m² a 0,1 ha en sistemas agroforestales, y más en bosque alto. El tamaño se elige junto con el número: parcelas pequeñas y numerosas capturan mejor la variabilidad.
Es la mejor variable observable desde satélite, pero no basta sola. Dos doseles de la misma altura con distinta densidad de fustes almacenan cantidades muy distintas.
Las geometrías y los mapas de cubierta sí se reutilizan, y la altura del dosel es además una evidencia útil, como se ve en Sentinel-2, radar o imagen comercial.
Medir biomasa es una cadena de estimaciones, y el resultado vale lo que valga su eslabón más débil, que casi siempre es el muestreo de campo. Cómo se diseña esa cadena para un proyecto concreto se plantea en el servicio de créditos de carbono.
Fuentes
Imagen de portada: Shankar Raman, Silver Oak tea shade and Ficus (CC BY 4.0), recortada y tratada.
Autor
Ing. Jorge R. Cruz Arias
Ingeniero geofísico. Especialista en programación geoespacial y Python.
Publicado el
Bosque y cultivo
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