Resumen

En la mayoría de los casos se carece de modelos que ayuden a la gestión de los bosques de tierras bajas en Tanzania. Utilizando una muestra de 60 árboles talados destructivamente en bosques secos y húmedos de tierras bajas de Dindili, en la región de Morogoro (30 árboles), y Rondo, en la región de Lindi (30 árboles), respectivamente, este estudio desarrolló modelos específicos y generales para estimar el volumen total de los árboles y la biomasa aérea. En concreto, el estudio desarrolló (i) modelos altura-diámetro (ht-dbh) para los árboles encontrados en los dos lugares, (ii) modelos de volumen total, comerciable y de ramas, y (iii) modelos de biomasa aérea total y seccional de los árboles encontrados en los dos lugares de estudio. Los resultados muestran que el modelo ht-dbh específico para cada lugar parece ser adecuado para estimar la altura de los árboles, ya que se encontró que la alometría de los árboles difería significativamente entre los bosques estudiados. Los modelos generales de volumen desarrollados arrojaron un error medio de predicción insesgado y, por tanto, pueden aplicarse adecuadamente para estimar el volumen arbóreo en bosques secos y húmedos de tierras bajas en Tanzania. El modelo general de biomasa aérea parece producir estimaciones sesgadas; por lo tanto, no es adecuado cuando se requieren resultados precisos. En este caso, se recomiendan modelos alométricos de biomasa específicos para cada lugar. Los modelos alométricos de biomasa que incluyen la densidad básica de la madera son muy recomendables para mejorar la precisión de las estimaciones cuando se dispone de dicha información.

• Materias:Reservas forestales Ecosistema forestal Biogeografía Ingeniería forestal Gestión forestal
• Subjects:Forest reserves Forest ecosystem Biogeography Forestry engineering Forest management
• Palabras claves:árboles, bosques húmedos de tierras bajas, emplazamiento, modelos alométricos, modelo general de biomasa aérea, modelos generales de volumen desarrollados, modelos seccionales de biomasa aérea, error medio de predicción insesgado, densidad básica de la madera, modelos de volumen de ramas
• Keywords:trees, wet lowland forests, site, allometric models, General aboveground biomass model, developed general volume models, sectional aboveground biomass models, unbiased mean prediction error, basic wood density, branches volume models