INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL CENTRO INTERDISCIPLINARIO DE INVESTIGACIÓN

PARA EL DESARROLLO INTEGRAL REGIONAL UNIDAD SINALOA

Factibilidad técnica y económica mediante

modelos de predicción de la plantación

extensiva de Palo colorado (Caesalpinia

platyloba), para el mercado de bonos de

carbono en el Norte de Sinaloa

TESIS

QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRÍA

EN

RECURSOS NATURALES Y MEDIO AMBIENTE

PRESENTA

NORMA DIAZ GUSTAVO

GUASAVE, SINALOA. DICIEMBRE DE 2011

II

III

IV

I. AGRADECIMIENTOS A APOYOS Y BECAS

El trabajo de tesis se desarrolló en el Departamento de Medio

Ambiente del Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo

Integral Regional (CIIDIR) Unidad Sinaloa del Instituto Politécnico

Nacional (IPN). El presente trabajo fue apoyado económicamente a

través de los Proyectos FOMIX-SINALOA SIN-2008-C01-99712, FOMIX-

CAMPECHE M0003-2010-01-144280, SIP 20090313, SIP 20100303. La

alumna Norma Díaz Gustavo, fue apoyada con una beca CONACYT con

clave 332203. Quien además agradece el apoyo al Instituto Politécnico

Nacional y al de COECYT, Sinaloa.

V

II. DEDICATORIA

A mis padres por haberme dado la oportunidad de existir y sobre

todo a mi madre por el mejor regalo y herencia que fue el apoyo

incondicional en mis estudios desde mi infancia.

A la persona con la que decidí unirme para compartir mi vida, a mi

esposo José del Carmen al cual le estoy totalmente agradecida por estar

a mi lado en todos los momentos, sobre todo por haberme apoyado a

dar este paso tan importante para mi desarrollo profesional.

A mi hijo Octavio el cual día tras día es quien me despierta las

ganas de salir adelante ante las adversidades.

A todas las personas que estimo y quiero que de alguna manera

me han brindado su amistad y apoyo para seguir adelante.

Norma Díaz Gustavo

"Un árbol utiliza lo que tiene a mano para alimentarse. Hundiendo sus raíces profundamente en la

tierra, aceptando la lluvia que fluye hacia él, alargando sus ramas hacia el sol, el árbol desarrolla

su carácter y llega a ser grande...Absorber, absorber, absorber. Ese es el secreto del árbol."

Deng Ming Dao

VI

III. AGRADECIMIENTOS

Agradezco al Instituto Politécnico Nacional, especialmente al CIIDIR-

Unidad Sinaloa, por los elementos y herramientas para cumplir un nivel

profesional que me permitirá desempeñar un papel importante en el área

laboral.

A los directores de tesis el Dr. Héctor A. González y Dr. Martin Martínez,

por haber desarrollado un papel importante en la elaboración de este trabajo.

A los miembros del comité revisor por dedicar su valioso tiempo en la

asistencia, revisión, corrección y acreditación del presente trabajo de

titulación.

Al Dr. Mariano Norzagaray al que estimo y agradezco la transmisión de

sus conocimientos para la elaboración de este trabajo.

A mi esposo José, quien me apoyo incondicionalmente en la elaboración

de mi tesis.

A mi compañera Nancy Reyes quien es una persona especial por haber

compartido una buena amistad durante la maestría, quien además le agradezco

su apoyo en campo.

Al C. Jesús R. Araujo quien me permitió realizar este trabajo en su

plantación forestal, y a Don Juan Angulo por su apoyo personal y técnico.

Al personal que labora en el Centro de investigación, sobre todo a la Dra.

Durga, por su apoyo para realizar actividades necesarias para el desarrollo de

la tesis y al técnico Edgar Ahumada por su apoyo en campo.

VII

IV. INDICE

I. CESION DE DERECHOS II

II. SIP 13 III

III. SIP 14 IV

IV. AGRADECIMIENTOS A APOYOS Y BECAS V

V. DEDICATORIA VI

VI. AGRADECIMIENTOS VII

VII. ÍNDICE VIII

VIII. GLOSARIO XIII

IX. ÍNDICE DE CUADROS XVIII

X. ÍNDICE DE FIGURAS XX

XI. RESUMEN XXI

XII. ABSTRACT XXII

1. INTRODUCCIÓN 1

1.1. Problemática ambiental 2

1. 2. El papel de los ecosistemas naturales en el ciclo global del carbono 4

1.3. La captura de carbono en los ecosistemas forestales 5

1.4. La deforestación en México 7

1.5. La actividad agrícola y la agroforestal 8

1.6. Los bonos de carbono (Servicio ambiental) 10

1.7. Las plantaciones forestales 12

1.8. Evaluación técnica y económica del establecimiento de plantaciones

VIII

forestales 14

1.9. Descripción de Caesalpinia platyloba S. Watson (1886) 15

1.10. Hábitat natural 16

2. ANTECEDENTES 17

3. JUSTIFICACIÓN 19

4. OBJETIVOS 20

4.1. Objetivo general 20

4.2. Objetivos específicos. 20

5. HIPOTESIS 20

6. MATERIALES Y METODOS 21

6.1. Área de estudio (Localización) 21

6.1.1. Características generales La Campana, Culiacán. 22

6.1.1.1. La Campana 22

6.1.1.2. Geología 22

6.1.1.3. Edafología 22

6.1.1.4. Uso del suelo y vegetación 22

6.1.2. Características generales Sinaloa de Leyva, Sinaloa 22

6.1.2.1. Sinaloa de Leyva 22

6.1.2.2. Geología 23

6.1.2.3. Edafología y Uso del Suelo 23

6.2. Metodología aplicada en la parte aérea 23

6.2.1. Métodos de la estimación de biomasa 23

6.2.1.1. Método indirecto 24

IX

6.2.2. Inventario Dasométrico 24

6.2.3. Curvas de crecimiento 26

6.2.4. Modelo Schumacher (1939) 27

6.2.5. Determinación de la densidad básica 29

6. 2.6.Volumen de la parte aérea 30

6.3. Metodología aplicada en la parte de raíz 32

6.3.1. Estimación de la biomasa de la raíz 32

6.3.2. Estimación de la raíz de Palo colorado 32

6.3.3. Método Dipolo-Dipolo (Orellana, 1982), en corriente continua (CC) 32

6.3.4. Estimación de la Resistividad (ρ) 33

6.3.4.1. Determinación de la resistividad en laboratorio (Dispositivo

electródico) 34

6.3.4.2. Determinación de la resistividad en laboratorio de la raíz de Palo

colorado de diferente edad 36

6.4. Contenido de carbono 36

6.5. Evaluación técnica y económica de la especie de C. platyloba 38

6.5.1. Calculo del Valor Actual Neto (VAN) 39

6.5.2. Calculo de la Tasa Interna de Retorno (TIR) 39

6.5.3. Calculo de la Relación Beneficio/Costo (R B/C) 40

7. RESULTADOS 41

7.1. Parte aérea 41

7.1.1. Aplicación del Modelo Schumacher (1939) 41

7.1.1.2. Crecimiento de C. platyloba (Altura, Diámetro y Volumen respecto a

X

la edad). 41

7.1.1.3. Incremento Corriente Anual (ICA) en Volumen 44

7.1.2. Densidad básica (Db) de la madera de Palo colorado 46

7.1.3. Estimación de Volumen aéreo (m3) 47

7.2. Parte de la raíz 49

7.2.1. Estimación de volumen respecto al 40% de la parte aérea. 49

7.2.2. Estimación del volumen de raíz a través del método Dipolo-Dipolo 49

7.2.3. Volumen total 54

7.2.4. Captura de carbono por árbol (Ton/árbol) 54

7.3 Estimación de los bonos de carbono 57

7.4. Evaluación económica de plantaciones de C. platyloba. 58

7.4.1. Descripción de los costos e ingresos de la plantación 58

7.4.2. Estimación de los indicadores de rentabilidad 61

7.4.2.1. Cálculo del Valor Actual Neto (VAN) 61

7.4.2.2. Cálculo de la Tasa Interna de Retorno (TIR) 61

7.4.2.3. Calculo de la Relación Beneficio/ Costo (R B/C) 61

7.5. Sitios alternativos para el establecimiento de plantaciones de Palo

colorado en el norte de Sinaloa. 61

8. DISCUSIÓN 64

9. CONCLUSIONES 67

10. RECOMENDACIONES 68

11. BIBLIOGRAFÍA 69

11. ANEXOS 82

XI

11.1. Análisis de contenido de carbono C. platyloba 82

11.2. Formato de evaluación del crecimiento de especies forestales 84

11.3. Formato de campo para la tomografía geoeléctrica 86

XII

V. GLOSARIO

Altura total (H): Es la distancia vertical entre el nivel del suelo y el top terminal más

alta de un árbol.

Bióxido de carbono (CO2): Gas cuyas moléculas están compuestas por dos átomos

de oxígeno y uno de carbono.

Bonos de carbono (BC): Instrumento de gestión ambiental internacional de

descontaminación para reducir las emisiones contaminantes del medio ambiente.

Cambio climático: Fenómeno atribuido directa o indirectamente a la actividad

humana que altera la composición de la atmósfera mundial y que se suma a la

variabilidad natural del clima observada durante períodos de tiempo comparables.

Captura de carbono (Cc): Extracción y almacenamiento de carbono de la atmósfera

en sumideros de carbono (biológico o edafológico) a través de un proceso físico o

biológico como la fotosíntesis.

Corta anual: Es la producción que puede ser aprovechada anualmente de un área

específica de bosque o plantación y que está sujeta a manejo forestal durante el

período de planificación.

Crecimiento en altura: Es el producido por la actividad de la yema apical o terminal,

a través de la división celular.

Crecimiento en diámetro: Es el aumento del diámetro de un árbol en un

determinado periodo de tiempo.

Crecimiento en volumen: Es el aumento del volumen inicial y final de un árbol en un

determinado periodo de tiempo.

Deforestación: Es la remoción total o parcial de la vegetación de los terrenos

forestales para destinarlos a actividades no forestales.

XIII

Densidad Básica (Db): Corresponde al peso en seco de la madera por unidad de

volumen.

Diámetro normal (DN): También conocido como Diámetro a la Altura del Pecho

(DAP) en los árboles en pie, normalmente se mide a 1.3 m sobre el nivel del suelo.

Ecosistemas forestales: Unidad funcional básica de interacción de los recursos

forestales entre sí y de éstos con el ambiente, en un espacio y tiempo determinados.

Edad base (EB): Es la edad del máximo rendimiento de la especie.

Factor de expansión de la biomasa (FEB): Proporción entre la biomasa de árboles

secada al horno existente por encima del nivel del suelo y la biomasa secada al

horno del volumen inventariado.

Factor de forma: Se refiere al cociente del volumen real y el volumen del cilindro de

referencia (producto del diámetro y la altura comercial).

Forestación: Es el establecimiento y desarrollo de vegetación forestal en terrenos

preferentemente forestales o temporalmente forestales con propósitos de

conservación, restauración o producción comercial.

Fotosíntesis: Consiste en la transformación de la energía lumínica en química que

hace que la materia inorgánica (agua y dióxido de carbono) se vuelva orgánica, los

estomas absorben los gases que contiene la atmósfera como el dióxido de carbono y

que se combina con el agua que hay dentro de las células de la planta, formando

almidones nutritivos y se libera hacia el exterior el oxígeno.

Gases de efecto invernadero (GEI): Son gases cuya presencia en la atmósfera

contribuyen al efecto invernadero.

Incremento Corriente Anual (ICA): Es el crecimiento acumulado ocurrido entre el

inicio y el final de la estación de crecimiento, ya sea en periodos de meses o años

consecutivos.

XIV

Indicadores de rentabilidad: Son aquellos indicadores financieros que sirven para

medir la efectividad de la administración de un proyecto para obtener ingresos

atractivos al momento de llevar a cabo su elaboración.

Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL): Acuerdo suscrito en el Protocolo de Kyoto

en el artículo 12, que permite a países industrializados invertir en proyectos de

reducción de emisiones en países en vías de desarrollo.

Metro cubico (m3): Volumen de un árbol en pie, excluyendo el tocón y las ramas

pero incluyendo la corteza.

Países del anexo 1 del Protocolo de Kyoto: Referido a los países industrializados.

Países no incluidos en el anexo 1 del Protocolo de Kyoto: Son los países en

desarrollo.

Plantación forestal comercial: Establecimiento, cultivo y manejo de vegetación

forestal en terrenos temporalmente forestales o preferentemente forestales, cuyo

objetivo principal es la producción de materias primas forestales destinadas a su

industrialización y/o comercialización.

Poda: Es la práctica de cortar las ramas para producir madera limpia, es decir, libre

de nudos.

Protocolo de Kyoto: Acuerdo internacional que tiene por objetivo la reducción de

emisiones de gases de efecto invernadero en promedio de 5,2% respecto a los

niveles emitidos en 1990 para el período comprendido entre 2008 y 2012.

Raleo: O aclareos son cortes realizados en un rodal en algún momento entre su

establecimiento y su cosecha final, reduce el número de árboles que compiten por

luz, suelo, humedad y nutrientes.

Reforestación: Establecimiento inducido de vegetación forestal en terrenos

XV

forestales.

Relación Beneficio/Costo (R B/C): Es la relación que se obtiene cuando el valor

actual de los beneficios se divide entre el valor actual de los costos.

Resistencia (R): Resultado del cociente entre la variación de la corriente inyectada

( , unidad Ampere) y la caída de tensión entre las caras del prisma ( V unidad el

Volt).

Resistividad ( ): Propiedad física que caracteriza el comportamiento de un material

ante el paso de corriente, siendo su unidad ·m.

Servicios ambientales (SA): Son aquellos que los ecosistemas forestales brindan

de manera natural o por el manejo sustentable de los recursos forestales: calidad y

cantidad de agua, captura de carbono, amortiguamiento del impacto de los

fenómenos naturales, regulación climática, protección de la biodiversidad,

ecosistemas y formas de vida, protección y recuperación de suelos, paisaje y la

recreación, entre otros.

Sistema agroforestal (SAF): Forma de uso y manejo de los recursos naturales, en

los cuales, especies leñosas interactúan biológicamente en un área con cultivos y/o

animales: con la finalidad de diversificar y optimizar la producción para un manejo

sostenido.

Sumidero de carbono: Deposito natural o artificial de carbono.

Tasa Interna de Retorno (TIR): Es la tasa de descuento que hace que el valor

presente de los ingresos iguale el valor presente de los costos de un proyecto.

Valor Actual Neto (VAN): Valor actual de la corriente de ingresos generada por una

inversión, menos el valor actual de costos aplicados a esa inversión.

Vegetación forestal: Conjunto de plantas que crecen y se desarrollan en forma

natural, dando lugar al desarrollo y convivencia equilibrada de otros recursos y

XVI

procesos naturales.

Volumen (V): Cantidad de madera de un árbol o bosque, según una unidad de

medida determinada en metros cúbicos, pie, pulgadas.

Volumen total: estimación de masa de las partes leñosas (tronco, corteza, ramas

grandes y pequeñas) y de raíz a partir de 2cm de diámetro de todos los arboles vivos

en metros cúbicos.

XVII

VI. ÍNDICE DE CUADROS

Cuadro 1. Apoyo otorgado a proyectos de captura de carbono (Ton/CO2). 12

Cuadro 2. Ubicación geográfica del área de estudio. 21

Cuadro 3. Parámetros de los modelos de crecimiento de C. platyloba en

Sinaloa.

41

Cuadro 4. Crecimiento en Altura a los diez años. 44

Cuadro 5. Crecimiento en Diámetro a los diez años. 44

Cuadro 6. Crecimiento en volumen a los diez años. 44

Cuadro 7. Incremento corriente anual (cm3) de Palo colorado. 45

Cuadro 8. Estimación promedio de variables utilizadas para determinar la

densidad básica de la madera de C. platyloba.

47

Cuadro 9. Estimación del volumen de la parte aérea (m3) en un periodo de

1 a 30 años, calculado con la Ecuación descrita por González y Cuadra

(2004) y por Brown y Lugo (1992).

48

Cuadro 10. Valores del volumen de la raíz (m3) respecto a cada uno de los

sitios de productividad.

49

Cuadro 11. Resistividad de las raíces a diferentes edades de C. platyloba

(Estimada directamente en la raíz).

Cuadro 12. Estadística descriptiva de la tomografía geoeléctrica árbol uno.

50

Cuadro 13. Estadística descriptiva de las tomografía geoeléctrica árbol dos. 51

Cuadro 14. Estadística descriptiva de la tomografía geoeléctrica árbol tres. 51

Cuadro 15. Valores de la resistividad y volumen de raíz para cada una de

las edades analizadas en el experimento.

51

Cuadro 16. Captura de carbono (TonC/árbol) de C. platyloba en la parte

aérea y raíz.

Cuadro 17. Valoración de los bonos de carbono en términos de moneda

nacional.

55

57

Cuadro 18. Datos requerido en la evaluación económica de la plantación

de C. platyloba.

58

XVIII

Cuadro 19a. Ingresos, Costos y flujo de efectivo de la plantación (MXN). 59

Cuadro 19b. Ingresos, Costos y flujo de efectivo de la plantación.

59

Cuadro 20. Valores del Factor actualizado, los Costos totales actuales y los

Beneficios brutos totales actualizados, Flujo de fondo bruto y actualizado.

60

Cuadro 21. Áreas potenciales para el establecimiento de plantaciones forestales de C. platyloba.

62

XIX

VII. ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Crecimiento Edad-Altura (m) de Palo colorado. 41

Figura 2. Crecimiento Edad-Diámetro (cm) de Palo colorado. 43

Figura 3. Crecimiento Edad-Volumen (cm3) de Palo colorado. 43

Figura 4. Incremento Corriente Anual, mostrando el comportamiento de

acuerdo a la calidad del sitio.

46

Figura 5. Ilustración de las tomografías de 1 (a), 3(b), 5(c), 7(d) y 12(e) años.

Los valores que se indican son resistividad ( ·m) y volumen.

53

5a. Tomografía de la raíz a la edad de 1 año, con un volumen de 0.003 m3. 52

5b. Tomografía de la raíz a la edad de 3 años con un volumen de 0.0588 m3. 52

5c. Tomografía de la raíz a la edad de 5 años con un volumen de 0.0756 m3. 52

5d. Tomografía de la raíz a la edad de 7 años. Volumen de 0.0924 m3. 53

5e. Tomografía de la raíz a la edad de 12 años. Volumen 0.126 m3.

Figura 6. Estimaciones de volumen total (aérea y raíz) en m3/árbol de C.

platyloba a la edad de 10 años. Se muestra el volumen de acuerdo a la

calidad del sitio.

54

Figura 7. Estimación del carbono acumulado (TonC/árbol) total para

C.platyloba.

56

Figura 8. Carbono almacenado (TonC/Ha) en un periodo de 30 años

respecto a la calidad del sitio.

56

Figura 9. Mapa del Uso del Suelo en el Norte de Sinaloa y sitios alternativos

para el establecimiento de plantaciones de Palo colorado.

62

XX

VIII. RESUMEN

La especie conocida como Palo colorado (Caesalpinia platyloba) de la familia

Leguminosae es nativa de la Selva Baja Caducifolia del noroeste de México. El

objetivo de este trabajo fue determinar mediante modelos de predicción la

factibilidad técnica y económica de la plantación forestal de Palo colorado (C.

platyloba) para el intercambio de bonos de carbono en el Norte de Sinaloa, ya que no

existen antecedentes para el área.

Mediante la selección de un grupo de 110 árboles distribuidos en el área de

estudio (La Campana, Culiacán y Sinaloa de Leyva, Sinaloa, México), a los que se

les midieron las variables Altura total, Diámetro normal a 1.30 m, edad y cobertura

de copa. Para la construcción de la familia de Curvas de Crecimiento en Altura se

procedió según la metodología de Curva Guía, aplicando técnicas de regresión no

lineal al modelo de Schumacher. Se obtuvieron muestras de madera para

determinar la densidad básica de la madera y por su intermedio la biomasa a través

del volumen. A partir de los resultados obtenidos de volumen total se estimo el

almacenamiento de carbono de la especie con un contenido de carbono del 55%.

Los coeficientes de determinación R2 obtenidos para los modelos de

crecimiento estuvieron entre 0.80 a 0.97. El volumen (aéreo y raíz) estimado a la

edad base de 10 años para C. platyloba es de 0.207 m3/árbol y a una densidad de

2500 árboles por hectárea el almacenamiento de carbono es de 263.67 TonC/Ha.

Los ingresos por bonos de carbono es de $4074.15 MXN/Ha. Los indicadores como

el VAN, TIR y la R B/C muestran una aceptación viable y rentable del establecimiento

de plantaciones de C. platyloba considerando la venta de madera, bonos de carbono

y el subsidio del PRODEPLAN. Obteniendo que las áreas de mayor potencial son las

destinadas a la agricultura con 418,683 Ha, seguidas de las de vegetación de selva

baja caducifolia (244,877 Ha) y por último áreas sin vegetación aparente con 5,785

Ha), para establecer estas plantaciones en áreas degradas y desprovistas de

vegetación.

XXI

IX. ABSTRACT

The species known as Palo colorado (Caesalpinia platyloba) Leguminosae

family is native to the Tropical Deciduous Forest of northwestern Mexico. The

objective of this study was determined by the prediction models and economic

feasibility of the Palo Colorado forest plantation (Caesalpinia platyloba) for the

exchange of bonus carbon in northern Sinaloa, and there is no precedent for the

area.

By selecting a group of 110 trees distributed in the study area (La Campana,

Culiacan and Sinaloa de Leyva, Sinaloa, Mexico), which variables were measured in

total height, diameter at 1.30 m normal, age and crown cover. To construct the family

of height growth curves proceeded according to the methodology guide curves, using

nonlinear regression techniques to model Schumacher. Wood samples were obtained

to determine the basic wood density and volume. From the total volume results we

proceeded to estimate the carbon storage of the species with a carbon content of

55%.

The coefficient of determination R2 obtained for the growth models were

between 0.80 to 0.97. The volume (aerial and root) estimated the base age of 10

years for C. platyloba is 0.207 m3/tree and a density of 2500 trees per hectare carbon

storage is 263.67 tC/ha. The carbon credit income is $ 320.80 USD/ha. Indicators

such as NPV, IRR and RB / C show a viable and profitable acceptance of plantations

of C. platyloba considering the sale of timber, carbon credit and the PRODEPLAN

subsidy. Getting to the areas of greatest potential are those for agriculture with

418.683 hectares, followed by those of low forest vegetation (244.877 ha) and finally

the apparent no vegetated areas 5.785 Ha), to establish plantations in degraded

areas and devoid of vegetation.

XXII

1

1. INTRODUCCIÓN

México es considerado un país Megadiverso debido a que en este territorio

confluyen dos grandes regiones biogeográficas (Neártica y Neotropical) y su

extensión latitudinal y longitudinal. La diversidad biológica terrestre comprende

una gran variedad de paisajes y de comunidades vegetales que cubren el

territorio del país (Challenger y Soberon, 2008). Los ecosistemas terrestres

prestan servicios ambientales que incluyen, entre los más destacados, los

procesos como el control biológico de plagas, malezas y enfermedades, la

polinización de los cultivos, la prevención de la erosión del suelo, el ciclo

hidrogeoquímico, la captura de carbono (plantas y suelo) y servicios culturales. En

todo el mundo, estos ecosistemas están siendo degradados rápidamente. Esta

degradación presenta serias amenazas a la calidad de vida humana y a la

sostenibilidad de las economías (Sandhu et al., 2010). Los bosques son

importantes y reconocidos como sumideros de carbono en las últimas décadas,

debido a la deforestación de grandes áreas de vegetación (Silva y Navar, 2009),

éstos se han visto afectados.

La humanidad enfrenta un problema ambiental generado por la emisión

masiva de gases efecto invernadero (GEI) en la atmosfera; el cual es un

fenómeno provocado principalmente por el uso de combustibles fósiles y el

cambio en el uso del suelo. Por esta situación, se requiere un esfuerzo global

para reducir las emisiones, ya que de lo contrario, en el año 2100 las

concentraciones de bióxido de carbono (CO2) en la atmósfera podrían generar

una variación de la temperatura de entre 1.1 y 6.4°C (FAO, 2002). Bajo esta

situación, México se encuentra dentro de los 15 principales países emisores con

una contribución de alrededor de 1.5% de las emisiones globales. Las fuentes

responsables de las emisiones son el sector energético con un 61%, el sector

industrial con un 7%, , el cambio de uso de suelo (deforestación) con un 14%, la

agricultura con un 8% y la descomposición de residuos orgánicos con un 10%,

incluyendo las plantas de tratamiento de aguas residuales y los rellenos sanitarios

(SEMARNAT, 2006).

2

El carbono es un elemento orgánico esencial de todos los seres vivos

(Laypere et al., 2004). Las plantas son consideradas como reservas naturales, ya

que almacenan a este elemento por periodos prolongados (Alegre et al., 2000)

en la parte aérea, en la biomasa que cae de los árboles y sobre todo en el suelo

(Medina, 2004; Pineda et al., 2005). Se reconocen 5 diferentes depósitos donde

se acumula el carbono absorbido en un ecosistema forestal: biomasa sobre el

suelo (árboles y sotobosque), biomasa bajo el suelo (raíces), árboles muertos en

pie y troncos caídos, hojarasca y suelo, siendo la biomasa aérea el principal

componente con la presencia de un 70% del carbono acumulado en promedio y

las raíces con un 17-20% (Schlegel et al., 2001). La forestación y la reforestación

son opciones viables de secuestro de carbono, las cuales están contempladas

dentro del Mecanismo de Desarrollo Limpio, teniendo beneficios a través de los

bonos de carbono, que son estímulos otorgados por la reducción intencional de

bióxido de carbono presente en la atmosfera a la biomasa terrestre por medio del

establecimiento y manejo de plantaciones, pudiendo ser el estimulo de vender el

carbono fijado en la biomasa más atractiva la actividad forestal.

1.1. Problemática ambiental

El cambio climático es el principal problema ambiental al que se enfrenta la

humanidad, originado por la emisión masiva a la atmósfera de los gases de

efecto invernadero, como Bióxido de Carbono (CO2), Metano (CH4), Oxido

Nitroso (N2O), entre otros (Velásquez, 2005). El aumento de las emisiones de

GEI ha generado importantes cambios climáticos, lo cual ha suscitado la atención

y preocupación mundial (Vallejos et al., 2007). Siendo el CO2 el más impactante

por su magnitud y su permanencia en la atmosfera proveniente principalmente de

la producción de energía sobre todo en los países industrializados (Mills y

Cowling, 2006). Las actividades principales que causan la emisión de estos

gases a la atmósfera son antropogénicas, como la combustión de combustibles

fósiles, los cambios en el uso de los suelos, la deforestación, incendios de

biomasa, la expansión de las ciudades (Sans et al., 2007; Lal, 2008), que han

aumentado progresivamente con el aumento de la población humana. Desde el

inicio de la revolución industrial alrededor de 1850 (Lal, 2008), la densidad de los

3

gases aumentó considerablemente partiendo de 280 ppm antes de este evento

mundial hasta las 386 ppm determinadas en 2006 (Khademi et al., 2009). Se

estima que para el año 2100, las concentraciones de CO2 en la atmósfera serán

entre 540 a 970 ppm (Chacón et al., 2007; Díaz et al., 2007), representando un

problema grave que se torna como una amenaza a los sistemas naturales. De

esta forma, los cultivos forestales son una herramienta para contrarrestar el efecto

invernadero y por lo tanto, una solución al cambio climático que depende de la

conservación de la mayor cantidad posible de zonas con vegetación, optimizando

la capacidad de captación con la mejora de prácticas agronómicas y la utilización

de sus subproductos (Mota et al., 2009). Por esta razón muchos países han

ratificado acuerdos internacionales para la mitigación de los impactos humanos

sobre los sistemas naturales (Finn, 2009).

En 1988, el Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente

(PNUMA) creó el Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC). En junio

de 1990 durante la Conferencia de las Naciones Unidas para el Ambiente y

desarrollo (CNUMAD), 165 países firmaron la Convención Marco de las Naciones

Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC), basándose en principios y

mecanismos para la reducción de los GEI en la atmósfera a un nivel que impida

interacciones antrópicas en el sistema climático. Este convenio entró en vigor el

21 de marzo de 1994 con la ratificación de 50 países (UNFCCC, 1998).

En 1997 se aprobó el Protocolo de Kyoto (Japón). El punto más importante

dentro de este instrumento es el establecimiento de límites cuantitativos de

reducción de emisiones de GEI para 39 países desarrollados o con economías de

transición (Salgado, 2004). Este compromiso significa una reducción promedio de

5.2% respecto a los niveles emitidos en 1990 para el período comprendido entre

2008 y 2012. Existen tres mecanismos diferentes que son el Mecanismo de

Desarrollo Limpio (MDL), Comercio de Emisiones (CE) y la Implementación

Conjunta (IC) (Mandal y Van Laake, 2005; Jindal et al., 2008). En su artículo 12,

se proponen los Mecanismos de Desarrollo Limpio (MDL), cuyo propósito es

ayudar a las Partes no incluidas en el anexo I (países en desarrollo) a lograr un

desarrollo sostenible y contribuir al objetivo de la reducción de las emisiones de

4

GEI, las cuales se beneficiaran de las actividades de proyectos que tengan por

resultado reducciones certificadas de las emisiones (UNFCCC, 1998, Salgado,

2004). En éste se indican las formas para que los países industrializados puedan

reducir sus emisiones y mejorar el almacenamiento de carbono, mediante el

apoyo de proyectos forestales en países en desarrollo. Entre las actividades

elegibles incluyen la repoblación forestal (creación de los bosques en tierras

anteriormente deforestadas) y la reforestación (establecimiento de bosques en

tierras previamente forestadas, pero deforestadas a partir de diciembre de 1989)

(Jindal et al., 2008). Los tipos de proyectos forestales que se consideran para

estos efectos son tres: a) Proyectos de conservación de carbono, b) Proyectos de

captura de carbono (en estricto rigor se refiere a la fijación o absorción de CO2), y

c) Proyectos de sustitución de carbono (Schlegel et al., 2001).

Los países inscritos dentro de este mecanismo tienen la oportunidad de

recibir créditos a cambio de reducir las emisiones o por el incremento del

secuestro de carbono (Noss, 2001), y a través del manejo forestal y forestación

pueden aumentar las reservas de carbono y demostrar la reducción de emisiones

de acuerdo con el Protocolo de Kyoto (Shi Jun et al., 2010).

1. 2. El papel de los ecosistemas naturales en el ciclo global del carbono

Las plantas tienen la capacidad de captar el CO2 atmosférico y mediante

procesos fotosintéticos lo almacenan en su biomasa (Montoya et al., 1996;

Pacheco et al., 2007; Lal, 2008; Khademi et al., 2009), lo metabolizan para la

obtención de azúcares y otros compuestos que requieren para el desarrollo

normal de su ciclo vital y lo convierten en biomasa que al descomponerse se

convierte en parte del suelo (en forma de humus) o en CO2 a través de la

respiración de los microorganismos que procesan la biomasa (Mota et al. 2009).

La superficie cubierta por vegetación en México es de 139 millones de

hectáreas, equivalente al 73% de la superficie total del país. La superficie forestal

se estimó en 2009 en 65.5 millones de hectáreas (Felicani y Peskett, 2011).

Con una superficie cubierta por vegetación de selvas de 16% (INEGI, 2005). En el

estado de Sinaloa se cuenta con una superficie representada por vegetación de

5

selva baja caducifolia de un 12.35%. Estos ecosistemas terrestres en el ciclo

global del carbono han generado gran interés entre los investigadores y

responsables políticos (Kirmal et al., 2010) por ser un importante sumidero de

carbono terrestre, cuya cantidad almacenada depende de diversos factores

medioambientales, biogeoquímicos, y del manejo de la tierra. Los bosques y

pastizales permanentes pueden almacenar grandes cantidades en la vegetación

y los sistemas de raíces durante largos períodos de tiempo (Schahczenski y Hill,

2009).

Por su extensión y el carácter de estadios sucesionales avanzados de la

mayor parte de los bosques, estos desempeñan funciones ambientales de gran

importancia desde la escala local a la global (Ruiz et al., 2007), a pesar de su uso

para satisfacer necesidades, a veces bajo pautas de consumo que llevan a la

compensación y la degradación (Klooster y Masera, 2000). En México, el manejo

forestal comunitario contrasta con un panorama general sombrío de la

degradación de los bosques y deforestación, por lo que se sugiere que el manejo

forestal comunitario tenga un papel importante que desempeñar en la reversión

de los procesos de deforestación, el secuestro de carbono, y promover el

desarrollo rural (Klooster y Masera, 2000).

Diversos estudios han señalado el potencial que tienen los bosques de

México sobre captura de carbono. Torres y Guevara (2002) realizaron una breve

caracterización de la situación actual de los servicios ambientales en México,

utilizando modelos para la estimación del volumen total de los árboles. En este

sentido, Sinaloa tiene un potencial total de retener más de 800 mil toneladas de

CO2 por año, quedando para los bosques un potencial de más de 300 mil

toneladas de CO2 por año, y en selvas más de 500 mil toneladas de CO2 por año

(Torres y Guevara, 2002).

1.3. La captura de carbono en los ecosistemas forestales

Los ecosistemas forestales contienen más carbono por unidad de

superficie que cualquier otro uso de la tierra y sus suelos contienen cerca del 40%

del total del carbono de la tierra (Zambrano et al., 2004). Los bosques son

6

reconocidos a una escala global como prestadores de una gran cantidad de

servicios ambientales teniendo un valor económico considerable para los países

en vías de desarrollo (Dzib, 2003). Como fuentes o sumideros netos de CO2,

tienen una función dominante en factores biológicos o físicos que incluyen: estado

del suelo y la vegetación, prácticas de gestión a nivel de sitio y condiciones

ambientales (Wisniewskil et al., 1993).

El secuestro de carbono se refiere a todos los medios donde la

transferencia del CO2 atmosférico se mantiene almacenado de forma segura en el

ambiente, sin emitirse a la atmosfera de nuevo (Niu et al., 2006) mediante

cambios en el uso de la tierra (Mandal y Van Laake, 2005). Dicha transferencia

en depósitos bióticos y edafológicos se llama captura de carbono terrestre (Lal,

2008) cuyo mecanismo de secuestro de carbono se ha propuesto como una

medida para detener o revertir el aumento de CO2 en la atmósfera (Baral y Guha,

2004).

La captura de carbono atmosférico, mediante prácticas de manejo del

bosque, está en función de la acumulación y almacenamiento del mismo en la

biomasa vegetal, es decir, es la capacidad de un área dada para capturar y

almacenar carbono, siendo considerada potencialmente como una opción para

reducir CO2 de la atmósfera (Pimienta et al., 2007). La acumulación de carbono

se atribuye a la edad del sistema, estructura y función, al manejo silvícola y a las

condiciones edáficas como textura e historia de uso del suelo (Medina, 2004;

Roncal et al., 2008). Cuando la vegetación se establece, el incremento de la

biomasa dependerá de las condiciones edafológicas y climáticas que influirán en

la tasa de rendimiento y dependiendo de la capacidad de respuesta que

presenten las especies, será la capacidad de crecimiento, y por lo tanto, la

captura de carbono. Esto es más rápido durante las primeras etapas de la vida del

árbol, mientras que cuando el árbol alcanza la madurez, los procesos de

fotosíntesis y respiración se vuelven cada vez más similares (Mandal y Van

Laake, 2005), dado que la tasa de respiración es alta en los bosques mayores, la

absorción anual de carbono en estas áreas es baja (Mandal y Van Laake, 2005;

Khademi et al., 2009).

7

La forestación y la reforestación es una de las opciones viables de captura

de carbono en los ecosistemas terrestres (Rojo et al., 2006; Lal, 2008) y la

restauración, sobre todo en los ecosistemas degradados, es otra opción

importante; sin embargo, esto debe llevarse a cabo sin poner en riesgo la

seguridad alimentaria y la biodiversidad.

1.4. La deforestación en terreno forestal en México

De acuerdo a la Ley de General de Desarrollo Forestal Sustentable el

Cambio de uso del suelo en terreno forestal es definido como la remoción total o

parcial de la vegetación de los terrenos forestales para destinarlos a actividades

no forestales (LGDFS, 2003); es una de las acciones humanas para llevar a cabo

actividades como la agricultura, asentamientos humanos, establecimientos

industriales, turísticos, entre otros. Es considerada como una de las principales

fuentes de emisiones de gases de efecto invernadero, después de la quema de

combustibles fósiles. Como ya sabemos al momento que un ecosistema es

removido las plantas liberan todo el CO2 que alguna vez se encontró almacenado

y muy poco pasará a formar parte del suelo. El carbono almacenado en los

árboles se constituye como un elemento integral en la madera hasta que éstos

mueren y se descomponen, pero, si el árbol es aprovechado y transformado en

producto maderable para la construcción, ebanistería u otra estructura duradera,

el carbono queda almacenado hasta que la madera se descompone (Ramírez y

Gómez, 1998).

La tasa de deforestación mundial de las selvas tropicales continúa con un

valor de 11 millones de Ha/año. En América Latina las tasas de deforestación

anual son del orden del 0.54 % y en México éstas fluctúan entre las 500 a 700 mil

Ha/año (Pérez y Landeros, 2009). Entre 1970 y 1993, cerca de 14 millones de

hectáreas, de ecosistemas primarios fueron eliminados para dedicarlos a otros

usos, alterados y reemplazados por comunidades secundarias, con un ritmo

promedio de 823 mil Ha/año y entre 1993 y 2002, 4.6 millones de Ha con un

promedio de 515 mil Ha/año (SEMARNAT, 2001). En los últimos quince años, las

estimaciones de la deforestación en el país son muy disparadas y van desde las

8

316 a 800 mil Ha/año (SEMARNAT y COLPOS, 2003). Baral y Guha (2004)

reportan que las emisiones de carbono derivadas de la deforestación siguen

siendo alrededor de 2 millones TonC/año (más de tres veces las emisiones de los

vehículos de motor). De acuerdo a estos datos, se estima que en México las

emisiones de bióxido de carbono, entre 1993 y 2002, asociadas al cambio de uso

del suelo ascendieron a 89, 854 Gg de CO2, es decir, alrededor del 14% de las

emisiones totales de GEI nacionales (SEMARNAT, 2006).

El estado de Sinaloa, contaba con una superficie cubierta de vegetación

natural de 73.1% (bosques, selvas y matorrales), de las cuales 45.7% era

vegetación íntegra y el 27.4% se encontraba perturbada. Los reportes de

deforestación indican que para 2004 ésta varió de 0.2% a 0.5% por Ha/año,

siendo una de las tasas más bajas de deforestación para el país (Márquez,

2005). Existe un potencial enorme en proyectos de reforestación, especialmente

cuando los mismos se establecen en condiciones de suelos degradados; más del

70% del territorio mexicano es de aptitud forestal y que dispone aproximadamente

de 20 millones de hectáreas susceptibles de ser reforestadas (Rojo et al., 2006).

A escala mundial las especies nativas son ampliamente extraídas de los bosques

naturales (Piotto et al., 2003).

1.5. La actividad agrícola y la agroforestal

El sector agrícola, como una de las actividades principales del hombre,

genera impactos al medio ambiente como son erosión del suelo, contaminación

de suelos y aguas, emisión de algunos gases de efecto invernadero; trayendo

problemas tanto ambientales, económicos y sociales (Kirmal et al., 2010).

Los sistemas agrícolas liberan y fijan carbono simultáneamente de la

atmosfera: cuando la cantidad extraída de la atmosfera en un periodo de tiempo

excede a la liberación, entonces el flujo neto de carbono es negativo (Wander y

Nissen, 2004). A pesar de que la agricultura representa sólo el 8% de emisiones

de GEI en México, las tierras agrícolas pueden contribuir a la mitigación del

cambio climático mediante la fijación de C a corto plazo implementando nuevas

tecnologías y prácticas que reduzcan las frecuencias de perturbación,

9

incrementando la cantidad y duración de la cubierta vegetal y mejorando las

deficiencias de nutrientes a través de la administración de nutrientes adecuados

para aumentar la retención de carbono en el suelo (Wander y Nissen, 2004).

Entre las varias soluciones que se debaten para mitigar el cambio climático una

opción importante es la retención de carbono en los agroecosistemas,

especialmente en los suelos agrícolas (Lal, 2011). Donde la capacidad de las

tierras agrícolas depende de varios factores, incluyendo el clima, el tipo de suelo,

tipo de cultivo o cubierta vegetal y prácticas de manejo (Schahczenski y Hill,

2009). De acuerdo a un estudio realizado por Sandhu et al. (2010), la agricultura

también ofrece servicios de estética. En Nueva Zelanda algunos agricultores

conservan los límites de vegetación del terreno o mejoran los paisajes de

plantación, cercos cortavientos o de árboles, adoptando actividades recreativas

en viñedos que conforman sistemas con belleza escénica ofreciendo un paisaje

único.

La agricultura de conservación y otros métodos de mejor manejo de la

tierra son opciones que incrementan la materia orgánica estable en el suelo como

en las capas más profundas (Sandoval et al., 2003). El empleo de prácticas

agrícolas que implican una perturbación mínima del suelo los agricultores pueden

ser capaces de retrasar o incluso invertir la pérdida de carbono de sus campos

(Schahczenski y Hill, 2009), siendo una de las principales formas de obtener un

incremento de la Materia Orgánica del Suelo (MOS) mediante la labranza mínima

y/o cero, así como el uso de cobertura vegetal continua y protectora de materiales

vegetales vivos o desechos de éstos sobre la superficie del suelo (Zambrano et

al., 2004).

Los sistemas agroforestales (SAF) son una alternativa de restauración y

uso de la tierra donde los suelos se prestan a un uso agrícola, incorporando

árboles al paisaje que de otro modo sería dominado por monocultivos. Los SAF

proveen numerosos servicios ambientales como: toma de carbono, biodiversidad,

belleza escénica, y otros (Montagnini, 2005); actividades de conservación,

producción, pueden otorgar beneficios adicionales para los propietarios y la

sociedad (Schoeneberger, 2009). La agrosilvicultura combinada

10

intencionalmente con sistemas agrícolas y forestales crea de manera integrada y

sostenible el uso del suelo (Schoeneberger, 2009) y es comúnmente percibida

para proveer muchos bienes y servicios (Piotto et al., 2003). La conversión de

tierras marginales a pastizales o cultivo de árboles maximiza el almacenamiento

de carbono en tierras que son menos apropiado para cultivos (Schahczenski y

Hill, 2009). La restauración de terrenos y los cambios de uso del suelo que

fomenten la conservación y mejora de la calidad del suelo, agua y aire por lo

general reducen las emisiones de gases de efecto invernadero (Schahczenski y

Hill, 2009).

1.6. Los bonos de carbono (Servicio ambiental)

En el artículo 7 de la Ley de Desarrollo Forestal Sustentable (2003)

considera al secuestro de carbono como un servicio ambiental, donde la Comisión

Nacional Forestal (CONAFOR) es responsable de aplicar de manera transparente

y eficiente de los programas forestales sobre el Pago de Servicios Ambientales

(PSA) (Felicani y Peskett, 2011). En 2009 se firmaron trece acuerdos por un

importe de más de 87 millones de pesos, de los cuales, 45 millones de pesos

provinieron de la CONAFOR y 44 millones de partes físicas (Instituciones

nacionales, empresas privadas, la sociedad civil y entidades morales). La

superficie considerada fue de más de 90.000 Ha y participaron 326 beneficiarios

en el período 2008-2009 (Felicani y Peskett, 2011).

El Programa para Desarrollar el Mercado de Servicios Ambientales por

Captura de Carbono y los Derivados de la Biodiversidad y para Fomentar el

Establecimiento y Mejoramiento de Sistemas Agroforestales (PSA-CABSA), inició

en 2004. Promueve el acceso de los propietarios de terrenos forestales a los

mercados nacionales e internacionales de los servicios ambientales relacionados

con la captura de carbono y con la biodiversidad de los ecosistemas forestales. La

evaluación económica de los servicios ambientales se ha centrado en cuatro

bloques fundamentales: biodiversidad, fijación de carbono, ciclo hidrogeológico y

educación u ocio (Ruiz et al., 2007). El apoyo económico varía dependiendo del

tipo de proyecto de servicio ambiental ofrecido, por ejemplo, para proyectos

hidrológicos de $8.5 dólares estadounidenses (DEU), para bosque mesófilo y

11

para otros bosques y selvas es de $6.5 DEU/Ha, por hasta cinco años

consecutivos. Otro es la protección a la biodiversidad que se apoya con $6.5

DEU/Ha al año y en sistemas agroforestales con cultivos bajo sombra es de $ 6.5

DEU/Ha (Pronatura, 2007).

Los programas de captura de carbono en bosques son instrumentos con

enorme potencial para contribuir a la transición hacia el desarrollo sustentable

(Yáñez et al., 2004). Por lo que han adquirido un valor monetario debido a que

existe un mercado formal e internacional potencial para el caso de México (Téllez

et al., 2008) a través de los bonos de carbono, definidos como un instrumento de

gestión ambiental que consiste en la fijación intencional del CO2 a biomasa

terrestre ofreciendo una posibilidad importante de establecer y manejar

plantaciones forestales y vender derechos al carbono fijado en la biomasa

(Seppanen, 2002). Los bonos de carbono tienen el apoyo del banco mundial y el

consejo de la tierra de las Naciones Unidas (Ramírez y Gómez, 2000). La

comercialización de créditos de carbono ha abierto una nueva posibilidad de

proveer recursos económicos a las comunidades a cambio de conservar y

manejar adecuadamente sus recursos forestales como sumideros importantes de

carbono. En la literatura existe una gran variedad de valores económicos

otorgados, los cuales varían dependiendo del lugar en el cual se están evaluando

los proyectos y en muchos países como Costa Rica, Perú, México, Estados

Unidos, entre otros; es considerado como servicio ambiental (ver Cuadro 1). Los

diferentes beneficios que generan los ecosistemas pueden ser valorados en

términos monetarios; el carbono capturado encuentra valor en un mercado creado

al respecto, a partir del surgimiento de los Proyectos de MDL (Miranda et al.,

2007). Para la elaboración de proyectos de captura de carbono se apoya con un

valor de $15,000 DUE, obteniendo ingresos de hasta $440 DUE/Ha/año, con un

valor promedio de $5 DUE la tonelada de CO2, estos beneficios serán otorgados

hasta por cinco años consecutivos por superficie establecida con forestación o

reforestación (Pronatura, 2007).

12

Cuadro 1. Apoyo otorgado a proyectos de captura de carbono (Ton/CO2).

Autor Año Fuente Precio Moneda

INE 2008 BM 5 Dólares

INE 2008 CCE 0.90-2.10 Dólares

INE 2008 ECEC 6.40-19.70 Euros

Chacón et al. 2007 Costa Rica 10.38 Euros

Concha 2007 Perú 1 – 5 Dólares

Baral y Guha 2004 EU 0-150 Dólares

Tschakert 2004 Senegal -10 Dólares

Schahczenski y Hill 2009 EU 7.35 Dólares Nota: Información recabada de la literatura, de los países con apoyo por este tipo de

Proyectos

1.7. Las plantaciones forestales

Las plantaciones forestales son proyectos de forestación para la

producción de madera, celulósicos y otros productos, mediante los cuales el

Gobierno Federal de México, a través de la CONAFOR, impulsa la inversión

productiva y el desarrollo del sector desde hace una década, para producir

materia prima forestal, generar empleos e impulsar una industria competitiva

(Téllez et al., 2008).

En el mundo existen alrededor de 109 millones de hectáreas con

plantaciones forestales para la producción, mismas que constituyen un 2.8% del

área boscosa mundial (Zamudio et al., 2010). La tendencia con que éstas se han

desarrollado ha sido creciente: entre los años 1990 y 2000, el ritmo de crecimiento

fue de 2 millones de hectáreas anuales y de 2.5 millones anuales entre los años

2000 y 2005 (Zamudio et al., 2010). En 1990 México se encontraba en el séptimo

lugar de América latina, con un establecimiento de plantaciones forestales de 155

000 Ha plantadas (Martínez et al., 2006), dentro de las cuales el estado de

Sinaloa cuenta con un establecimiento de 1000 Ha. Estas plantaciones deben

cubrir aéreas como mínimo de 10 a 25 Ha, existiendo varias opciones como las

plantaciones de especies entre las que destacan maderables (por su tallo) como

Palo colorado (Caesalpinia platyloba), Amapa (Tabebuia sp), Mezquite (Prosopis

sp), Cedro (Cedrela sp) Vara blanca (Croton sp) (Márquez, 2005); y no

13

maderables (Bambú, Candelilla, Kenah, etc.) y los sistemas agroforestales como

la asociación de cultivos agrícolas con alguna especie forestal. Entre las especies

que se manejan para establecer plantaciones forestales se utilizan tanto nativas

como exóticas. Los países desarrollados han estudiado permanentemente a su

escasa biota y han descubierto sus extremos óptimos ambientales, sus

interacciones ecológicas y beneficios sociales, creando en muchos los casos un

gran mercado real y potencial para ellas. Ejemplos como la venta del Eucalipto y

el Neem, Teca, Gmelina, entre otras, antecediéndoles los estudios de las

especies en sus países de origen o de procedencia de investigadores donde se

crea toda una industria que fomenta el incremento de las plantaciones (Márquez,

2005). El uso de especies nativas de calidad media y alta en proyectos de

reforestación pueden aliviar la presión de la tala en los bosques naturales (Piotto

et al., 2003).

El establecimiento de plantaciones forestales comerciales en nuestro país

se ha limitado principalmente a la protección de áreas degradadas y poco son los

ejemplos de poblaciones establecidas con fines comerciales, en la actualidad

muchas industrias y organizaciones ligadas a la organización forestal, están

estableciendo plantaciones forestales para satisfacer parte de sus necesidades en

materia prima, ante la inminente escasez y alejamiento de las fuentes productoras

en algunas regiones del país (Martínez et al., 2006).

Entre los beneficios que proporcionan las plantaciones en el aspecto

económico (satisfacen la demanda de productos forestales, fortalecen la balanza

comercial, integran el campo a la economía nacional, capitalizan a los dueños y

poseedores de recursos, logran estabilidad de precios e integran a productores,

instituciones e industriales) y en el social generan empleos directos e indirectos,

provocan una derrama económica, elevan el nivel de vida, desarrollan

infraestructura y servicios y originan la creación de industrias (Zamudio et al.,

2010). Estas plantaciones son consideradas como una alternativa atractiva para

los pequeños y medianos agricultores, que adoptan los incentivos para la

reforestación brindados por un gobierno (Piotto et al., 2004). El objetivo principal

de los productores al establecer plantaciones es tener un beneficio económico a

14

través del aprovechamiento de la madera producida en los raleos y en la cosecha

final, aunque algunos productores han reforestado por otros motivos, que

pueden agruparse como de carácter ambiental (Piotto et al., 2003).

1.8. Evaluación técnica y económica del establecimiento de plantaciones

forestales

Es necesario generar información sobre el rendimiento a largo plazo de las

plantaciones para garantizar un mejor resultado disminuyendo el riesgo de

inversión para los productores rurales (Piotto et al., 2003). Estas estimaciones

son necesarias para el manejo sostenible de los bosques para determinar la

posibilidad de corta anual y el período de rotación de las especies, tomando

decisiones de selección de árboles. Por otro lado, producir cultivos de crecimiento

económicamente viable y ecológicamente sostenible de la madera es

desconocido (Splechtna, 2001) y los servicios ambientales como la regulación

del clima, abastecimiento de agua, tratamiento de residuos, la recreación, la

biodiversidad, y la información cultural, no tienen mercados establecidos

(Ribaudo et al., 2010).

La evaluación de un proyecto de inversión puede definirse como un

conjunto de estudios que permiten analizar las ventajas o desventajas derivadas

de asignar determinados recursos de inversión para la producción de bienes o

servicios (Noguéz y Fierros, 2004). Las tasas de descuento varían comúnmente

en la actividad forestal entre 8% y 15%, tanto en la práctica como en la

bibliografía, muy altas para inversiones forestales, ya que la mayor parte del

ingreso se recibe en un futuro lejano, por lo que algunos analistas forestales e

investigadores han argumentado tasas más bajas como el 4% (Cubbage et al.,

2011). Existen métodos y técnicas de análisis financieros ya probados, donde

demuestran que los proyectos forestales son rentables, como la Tasa Interna de

Retorno (TIR) (Castillo, 1996), el Valor Actual Neto (VAN) y la Relación

Beneficio/Costo (R B/C) (Téllez et al., 2008; Noguéz y Fierros, 2004; Tschakert,

2004).

15

El Valor Actual Neto (VAN) convierte una serie de flujos de ingresos

periódicos en un sólo número que se puede utilizar para comparar inversiones

mutuamente excluyentes, en un mismo horizonte, a una tasa determinada de

descuento (Cubbage et al., 2011). Se puede interpretar como el valor actual de la

corriente de ingresos generada por una inversión, menos el valor actual de costos

aplicados a esa inversión (Gittinger, 1982). Cuando el resultado del VAN es

mayor que cero, se considera que la opción de producción tiene un atractivo

económico para los productores y el proyecto o propuesta de inversión se

considera aceptable (Ozuna, 1993).

La Tasa Interna de Retorno (TIR) se define como la tasa de descuento que

hace que el valor presente de los ingresos iguale el valor presente de los costos

de un proyecto (Cubbage et al., 2011). La TIR es la tasa de actualización que

iguala a cero el VAN y representa la tasa de rentabilidad con que opera el capital

invertido (Sánchez, 1991).

La relación beneficio-costo (R B/C) se define como la relación que se

obtiene cuando el valor actual de los beneficios se divide entre el valor actual de

los costos, es utilizada para comparar los ingresos totales descontados con los

costos totales descontados. El criterio de aceptación es cuando el resultado sea

uno o superior a uno (Gittinger, 1982; Cubbage et al., 2011).

1.9. Descripción de Caesalpinia platyloba S. Watson (1886)

El Palo colorado o Arellano es una planta leñosa tropical y subtropical que

pertenece a las Angiospermas (Dicotiledóneas) y a la familia de las Leguminosas.

Caesalpinia es un género de plantas con flores y es considerada una especie de

rápido crecimiento, con una altura promedio de 6 m y presenta una densidad de

0.92 g/cm3 (Rincón et al., 2000). Su crecimiento se presenta en época de lluvias

(Huante y Rincón, 1998). Posterior a este periodo la planta presenta hojas

verdes en los meses de Junio aun cuando las lluvias no aparecen, la germinación

se da en los meses de Julio-Septiembre.

16

Es una especie maderable propia de bosques sin alteración o con poca

perturbación; con mucha demanda en el mercado regional, presentando una

importancia biológica, plasticidad y su aprovechamiento forestal o medicinal

(Nava et al., 2007). Nava et al. (2007) muestran la supervivencia de C. platyloba

en ambientes contrastantes en potreros y bosques. Huante y Rincón (1998) la

describen como una especie con una amplia plasticidad en ambientes

contrastantes de luz, considerándose el aprovechamiento de C. platyloba como

sombra en cultivos de café y como forraje en animales (Sosa, 2004).

En el estado de Sinaloa esta planta nativa es utilizada en las campañas de

reforestación siendo muy apreciada por los campesinos de las zonas rurales

debido a que es una especie multiusos (Márquez, 2005). Existen 3700 Ha

actualmente apoyadas para el establecimiento de plantaciones forestales. En los

municipios en los que destacan este tipo de plantaciones son Choix, Mocorito y

Sinaloa de Leyva (CONAFOR, 2010).

1.10. Hábitat natural

La Selva Baja Caducifolia (SBC) clasificada por Miranda y Hernández

(1963), o denominada como Bosque Tropical Caducifolio (BTC) por Rzedowski

(2006), es un ecosistema que atraviesa una estación seca que puede durar de

siete a ocho meses, lo cual provoca un déficit hídrico y de nutrimentos minerales

disponibles para la vegetación, resultando un ecosistema complejo y diverso

(Moreno y Paradowska, 2009). Su distribución geográfica es particularmente

característica de la vertiente pacifica de México, donde cubre grandes

extensiones desde el sur de Sonora y el suroeste de Chihuahua hasta Chiapas y

Centroamérica (Rzedowski, 2006). Presenta una amplia distribución en el

territorio mexicano y es uno de los ecosistemas con mayor presión antropogénica

por los cambios de uso del suelo (Estrada y Navar, 2009), actividades humanas y

por estas razones es un bioma amenazado de muerte (Márquez, 2005). Es una

vegetación conformada por elementos tropicales, dominada por arboles de copas

extendidas, con altura promedio entre 6 y 8 m (Trejo, 1999) entre las que se

encuentra el género Caesalpinia (Lebgue et al., 2005).

17

2. ANTECEDENTES

Rincón et al. (2000) realizaron un estudio sobre el crecimiento de tres

especies del genero Caesalpinia en la selva baja caducifolia de Chamela, Jalisco.

Evaluaron el crecimiento (38 días) presentando diferencias en su velocidad de

crecimiento a asignación de biomasa, sugiriendo una explotación diferencial de

los recursos que favorecía la coexistencia. En cuanto al cambio de biomasa, ésta

fue para C. eriostachys de 137.57 a 2322.96 mg, para C. platyloba de 146.77 a

1758.64 mg y para C. sclerocarpa de 32.51 a 198.05 mg. C. platyloba y C.

eriostachys presentan un sistema radicular mucho más profundo y grueso que C.

sclerocarpa.

De Jong et al. (2000) evaluaron el potencial de un programa basado en

incentivos para estimular a pequeños agricultores y comunidades a adoptar

medidas de acumulación de biomasa, como la agrosilvicultura o mejorar la

distribución forestal actual. Se evaluó un área de alrededor de 600, 000 Ha en el

Altiplano Central de Chiapas. Los autores diseñaron un modelo para calcular la

respuesta esperada a los incentivos financieros de $ 0 y $ 40 dólares por TonC

secuestrado encontrando que el método más rentable es el aprovechado por el

manejo de los bosques naturales (38 TonC) en tierras comunales, con ingresos

de $ 15 TonC (DEU) y 32 TonC mediante manejo forestal.

Hernández y Torres (2003) calcularon la valoración económica de la

densidad de la biomasa de 11 especies para determinar el almacenamiento de

carbono del bosque tropical caducifolio del Ejido de Noh Bec en Quintana Roo.

Determinaron, mediante una metodología indirecta basada en datos existentes de

volumen total, el contenido de carbono de 11 especies que representan el 66%

del volumen total, con existencias de 353 y 341 TonC/Ha para ambos procesos.

Al mismo tiempo, calcularon el ingreso por aprovechamiento forestal en

$6,021.850.44 pesos, estimando el ingreso por la venta del servicio ambiental de

almacenamiento de carbono en la misma área en $21, 200,442.00 pesos, con un

costo de oportunidad de 3.5:1, concluyendo la conveniencia para el ejido el

vender este servicio ambiental para incrementar sus ingresos.

18

Pacheco et al. (2007) evaluaron en Cuaunepantla, Hidalgo, el potencial de

Pinus greggii Engelm para almacenar carbono en la biomasa aérea. En 20

árboles de una plantación de seis años de edad se separaron los tallos, ramas y

follaje. La biomasa seca aérea fue de 8.0 kg en promedio por árbol, de la cual 4.1

kg (51%) se ubicó en el tallo. La productividad neta primaria fue estimada en 5.8

Ton/Ha para una densidad de 4.425 árboles/Ha con una concentración de

carbono en tejido vegetal de 51%. El potencial de almacenamiento de carbono de

la especie es relativamente alto con 17.9 Ton/Ha representando una masa de

dióxido de carbono equivalente a 65.8 TonCO2/Ha.

Meunpong et al. (2010) evaluaron la biomasa por encima y por debajo del

suelo de especies de árboles entre 14-15 años de edad en parcelas de

plantaciones forestales, en tierras degradadas en Prachuap Khiri Khan, en la

península de Tailandia. Sus resultados mostraron que la concentración promedio

de carbono en los componentes de los árboles (hojas, ramas, tallos, raíces finas y

gruesas) de cada especie varió entre 43.68 y 51.49% con un contenido de

carbono más alto en el tallo de todas las especies (con excepción de Acacia

crassicarpa). La reserva de mayor carbono en biomasa total fue A.crassicarpa

(177.12 TonC/Ha), seguido por Acacia indica (91.37 TonC/Ha) y Xilia xylocarpa

(58.85 TonC/Ha).

Piotto et al. (2004) realizaron un inventario en 112 fincas de productores

forestales en el Cantón de Sarapiquí, Costa Rica y el Departamento de Carazo,

Nicaragua, evaluando la supervivencia, dap, altura total, forma y sanidad de los

árboles. Los autores determinaron los aspectos socioeconómicos y silviculturales

encontrando el mejor comportamiento en plantaciones de Gmelina arborea,

Vochysia guatemalensis, Terminalia amazonia y Tectona grandis en el Cantón de

Sarapiquí y Pseudosamanea guachapele, Tectona grandis, C. eriostachys,

Samanea saman, Swietenia macrophylla, Tabebuia rosea y Cedrela odorata en el

Departamento de Carazo. La mayoría de los productores plantaron especies

nativas siendo la implementación de los programas de incentivos para la

reforestación las claves para fomentar la participación de pequeños y medianos

productores en el sector forestal.

19

3. JUSTIFICACIÓN

En México existe poca información sobre estudios realizados concernientes

a la estimación, reducción y mitigación de emisiones de gases de efecto

invernadero. Existen estudios relevantes sobre la estimación de la captura de

carbono en especies tropicales y templadas nativas y exóticas. Los estudios

realizados generan información económica importante para el establecimiento de

plantaciones de diferentes especies, lo cual puede incrementar el interés del

sector forestal, en el cual México no es muy representativo a pesar de la riqueza

de ecosistemas presentes. El almacenamiento de carbono en plantaciones

forestales es un proceso relevante para estudiarse en México, que se ubica

dentro de las 20 naciones con mayor emisión de CO2 (Pacheco et al., 2007). Es

importante mencionar que en cuanto a estimaciones de este tipo no existen

evidencias científicas para la región de estudio, ni para Sinaloa, y además este

trabajo podrá ser un antecedente importante para posteriores estudios.

El problema de las emisiones de CO2 estimadas para México contribuyen

con el 1.45 % de las emisiones totales de carbono que se dan en nuestro planeta

cada año (IPCC, 1995) el cambio en el uso del suelo, conversión a praderas y a

cultivos agrícolas, así como incendios forestales y la tala irracional los más

comunes, ocupando el segundo lugar entre las fuentes de emisión de GEI al nivel

nacional (Ordoñez et al., 2001). Aunado a la deforestación por la actividad

agrícola, se generan otros GEI, por la aplicación de agroquímicos, fertilizantes,

uso de maquinaria, quema de residuos de cultivos, producción de agroquímicos y

de fertilizantes (Sandoval et al., 2003). La reforestación y la forestación, en

suelos degradados es una forma importante de secuestro de carbono a largo

plazo (biomasa y suelo), manteniendo la vegetación natural mediante proyectos

de conservación ya sea en bosques tropicales, templados o grandes áreas sin

vegetación. De esta forma es importante conocer el rendimiento, productividad,

crecimiento y manejo así como la importancia económica, técnica de las especies

que conforman la vegetación de la Selva Baja Caducifolia en México, para

potenciar su financiamiento.

20

4. OBJETIVOS

4.1. Objetivo general

Determinar mediante modelos de predicción la factibilidad técnica y

económica de la plantación forestal de Palo colorado (C.platyloba) para el

intercambio de bonos de carbono.

4.2. Objetivos específicos

1. Determinar el carbono acumulado en la parte aérea y raíz de Palo

colorado (C. platyloba) mediante modelos de predicción.

2. Determinar la factibilidad económica de la plantación de Palo colorado

(C. platyloba) mediante índices de rentabilidad.

3. Identificar los sitios alternativos para el establecimiento de plantaciones

forestales de Palo colorado (C. platyloba) en el Norte de Sinaloa mediante un

Sistema de Información Geográfica.

5. HIPOTESIS

La plantación forestal extensiva de Palo colorado (C. platyloba) es factible

económicamente para el mercado de bonos de carbono en el Norte de Sinaloa.

21

6. MATERIALES Y METODOS

6.1. Localización del área de estudio

El estudio se desarrolló en dos localidades, la primera plantación forestal

de C. platyloba se encuentra en La Campana, (Culiacán, Sinaloa). La segunda

localidad incluye lugares con vegetación natural en áreas rurales y lejanas de

áreas urbanas en el Municipio de Sinaloa de Leyva. Para cada sitio analizado se

describe con detalle la ubicación geográfica de los organismos de C. platyloba de

los que se tomaron muestras, así como del área de estudio para la elaboración

del inventario dasométrico (Cuadro 2). De la plantación de La Campana

perteneciente al C. Jesús Ramón Araujo Valenzuela, establecida en 2002, se

obtuvieron los datos importantes de edades entre los 4 meses y los 1, 2, 3, 5, 7, 8,

y 12 años. El levantamiento de datos en las plantaciones comerciales y silvestres

se inició entre Agosto y Septiembre de 2010. En el ambiente natural la selección

de los sistemas se basó en aquellas áreas con condiciones de vegetación natural,

constituida por bosques nativos y poco perturbados.

Cuadro 2. Ubicación geográfica del área de estudio.

SV Lugar LN LW msnm

PF Cam 25° 00´ 3.7” 107° 33´20.4" 128

PF Cam 25 °00 ´46 “ 107°33´50.7" 121

PF Cam 24 °59 ´105 “ 107°34´23.2 " 90

PF Cam 24° 59´ 54.9” 107° 33´32.5" 133

PF Cam 24° 59´ 59.5” 107° 33´13.3" 120

PF Cam 24°59´102“ 107° 34´15.1" 95

VN Cam 24°59´54.9” 107° 33´32.5" 133

VN SL 25°50’7.1” 108°14'29.7" 115

VN SL 25°51’18.4” 108°17'23.9" 91

VN SL 25°51’31.4” 108°07'00.3" 91

NOTA: PF (plantación forestal); VN (vegetación natural); Cam (La Campana): SN (Sinaloa de Leyva); LN (latitud norte); LW (longitud oeste) y msnm

(metros sobre el nivel del mar).

22

6.1.1. Características generales La Campana, Culiacán.

6.1.1.1. La Campana

En La Campana se registra una temperatura entre los 18 a 26 °C con una

precipitación anual de 400 a 1100 mm, con un clima semiseco (BS) muy cálido y

cálido, y lluvias en verano (w), que representa el 31.96% del clima de todo el

municipio de Culiacán (INEGI, 2009).

6.1.1.2. Geología

Ésta se representa por los periodos Cuaternario (47.52%), Terciario

(29,64%), Cretácico (8.89%) y Neógeno (7.53%). El tipo de roca es ígnea

extrusiva: riolita-toba ácida (29.29%), basalto (2.67%), basalto-brecha volcánica

básica (2.44%), andesita (1.89%), andesita-toba intermedia (1.02%), brecha

volcánica intermedia (0.79%), toba acida (0.36%), brecha volcánica acida (0.24%)

y toba intermedia (0.01) (INEGI, 2009).

6.1.1.3. Edafología

El suelo dominante son de tipo vertisol representando un 28.50% para todo

el municipio de Culiacán y leptosol con el 12.36%. El relieve es representado por

Sierra (INEGI, 2009).

6.1.1.4 Uso del suelo y vegetación

Representa un 49.93% de actividad agrícola, zonas urbanas con el 2.27% y

35.60% de vegetación natural de selva baja caducifolia, éste último es

representado en todo el municipio.

6.1.2. Características generales Sinaloa de Leyva, Sinaloa

6.1.2.1. Sinaloa de Leyva

El área de estudio se ubica en el municipio de Sinaloa de Leyva, con

temperaturas que oscila entre los 12 y 26 °C, con una precipitación anual entre

23

300 y 1100 mm, representado por un clima seco (BS) muy cálido y cálido

(11.90%) y semiseco muy cálido y cálido con lluvias en verano (w) (INEGI, 2009).

6.1.2.2. Geología

Esta se representa por lo periodos Terciario (45.10%), Cuaternario

(22.82%), Cretácico (11.17%), Neógeno (6.52%), Paleógeno (4.11%), Jurásico

(1.46%). El tipo de roca es sedimentaria: arenisca-conglomerado (11.51%), caliza-

lutita (2.47%), volcano-sedimentaria (1.35%), conglomerado (0.93%), caliza

(0.44%), arenisca-brecha sedimentaria (0.32%), caliza-yeso (0.29%), brecha

sedimentaria (0.02%) y tipo de roca Suelo: aluvial (14.80%) (INEGI, 2009).

6.1.2.3 Edafología y uso del suelo

El suelo representante del aérea de estudio es cambisol (1.94% en todo el

municipio) y vertisol (14.99%). El uso potencial del suelo para el área de estudio

es la actividad agrícola y el tipo de vegetación que predomina es la selva (INEGI,

2009). Por la diversidad y riqueza natural de las selvas de esta región estas

desempeñan un papel importante en la producción de bienes y servicios

ecosistémicos por la actividad fotosintética para la fijación de carbono atmosférico

y la producción de biomasa que por un lado logra revertir los niveles de CO2 en la

atmósfera y por otro retiene agua. Aunque también es importante señalar que la

vegetación natural está siendo explotada sobre todo por la extracción de madera

de algunas especies de importancia para la región, dentro de las cuales está

incluida la especie de Palo colorado.

6.2. Metodología aplicada en la parte aérea

6.2.1. Métodos para la estimación de biomasa

Existen dos métodos para medir y estimar la biomasa arbórea sobre del

suelo: el método directo y el indirecto. El método directo, también conocido como

método destructivo, consiste en medir las dimensiones básicas de un árbol (DN

1.30m, H total, Cc), cortarlo y determinar la biomasa por medio del peso directo de

cada uno de los componentes (fuste, ramas y hojas). Los indirectos son utilizados

24

en casos en los que se requiere conocer el carbono de un bosque sin necesidad

de derribar los árboles, se basan en calcular la biomasa aérea a través de

ecuaciones o modelos matemáticos obtenidos por análisis de regresión entre las

variables colectadas en terreno o en inventarios forestales (Schlegel et al., 2001),

donde además se utilizan factores de expansión de la biomasa tomando como

referencia el volumen del tronco principal (Rügnitz et al., 2008), además se

toman muestras de madera componente del árbol para determinar la densidad

básica.

6.2.1.1. Método indirecto

Se utilizó el método indirecto para no derribar árboles tanto en las

plantaciones forestales como en las áreas de vegetación natural. La toma de

muestras se hizo al azar tomando la información dasométrica de cada una de las

variables medidas de cada espécimen. Se establecieron cuadrantes al azar de 10

x 10 m en cada plantación con organismos de la misma edad, plantados a una

distancia de 2 x 2 m. En todos los plantíos no se registraron sistemas de riego,

fertilizantes e insecticidas.

Se tomó la información de 110 árboles de la especie de C. platyloba, de

los cuales 85 pertenecían a la plantación forestal y 25 a la vegetación natural. Los

individuos estaban libres de defectos como tallos secos, bifurcados, suprimidos u

otras características que alteran el crecimiento de los árboles. Las alturas

encontradas (20 cm - 8 m) durante la medición de las variables variaron de

acuerdo a la edad del plantío. En la plantación forestal se recabó información de

la edad con base en la bitácora de la plantación que fueron de 1, 2, 3, 5, 7 y 8

años de edad. En la vegetación natural la edad de los especímenes se estimó a

través del conteo de anillos, encontrando organismos de 9, 10, 12,15, 19 y 21

años de edad.

6.2.2. Inventario dasométrico

El inventario dasométrico se realizó entre Agosto y Septiembre de 2010. En

cada sitio se le midió a cada organismo: el Diámetro Normal a 1.30 m (DN1.30m),

25

Altura total (H), Cobertura de copa (Cc), Diámetro basal (Db), la Edad (E), la

Densidad básica (gr/cm3) y el Volumen (V m3). Todas las medidas fueron

realizadas cuando los árboles presentaban su biomasa verde (hojas) en su

totalidad como lo estipula Rügnitz et al., (2008). Todos los datos dasométricos se

tomaron únicamente en aquellos organismos sin daños por cortes, tala, sin

embriones, o que presentarán algún tipo de deformación.

La altura total del árbol (H) es la distancia medida en metros a partir de la

base del árbol a la punta o ápice del árbol (González y Cuadra, 2004). Ésta se

midió mediante un clinómetro digital marca Haglof con el cual se obtuvo la

distancia vertical entre el nivel del suelo y la yema terminal más alta de un árbol.

El Diámetro normal (DN1.30m), es el diámetro de referencia y se mide a la

altura del pecho (1.30 m), desde el suelo considerando las características

morfológicas del árbol de acuerdo a Kometter y Maravi (2007). El diámetro de los

árboles es medido con la corteza y designado como dap (Rügnitz et al., 2008).

Para esto se utilizó una cinta diamétrica.

El Diámetro basal (Db), se obtuvo midiendo el diámetro en la base del árbol

a una altura de 30 cm (en arboles >10 cm), con una cinta diamétrica y en el caso

de plantas <10 cm se utilizó un Vernier.

La Cobertura de copa (Cc) se midió considerando los cuatro puntos

cardinales (Norte, Sur, Este y Oeste) en metros con una cinta métrica. Se mide el

follaje de la planta, partiendo del tallo hacia donde llegaba el follaje en dirección

Norte, Sur y posteriormente Este a Oeste. La medición se realizó con una cinta

métrica de 8 m.

La Edad (E) en los cultivos forestales se registró con los datos de las

bitácoras de siembras de la plantación. Se validó la presencia de anillos de

crecimiento en la especie en cuestión, para los árboles mayores a 12 años de

edad, de los cuales no se tuvo registro claro de su edad. Se utilizó un Taladro de

Pressler en aquellos organismos con diámetros mayores a 10 cm, para extraer

26

una muestra (Viruta) de la sección transversal del tronco y contar sus anillos de

crecimiento (Chave, 2006).

La Densidad básica (Db) es el resultado del peso seco dividido por el

volumen húmedo y se determinó con el Método empírico (Valencia y Vargas,

1997) o Método dimensional (Chave, 2006). Este consiste en medir el largo de

cada sección utilizando una regla graduada con aproximación a milímetros, con

los valores de longitud de la muestra y del diámetro para realizar el cálculo del

volumen de cada sección de las muestras de madera.

El volumen (m3) es la cantidad de rendimiento de madera de un árbol o

masa boscosa en metros cúbicos (González y Cuadra 2004) que se obtiene por

medio de la aplicación de un Modelo matemático para la especie de C. platyloba.

6.2.3. Curvas de crecimiento

Una curva de crecimiento es una representación gráfica de forma sigmoide,

(Rojo et al., 2005), con una primera fase que corresponde a la edad juvenil, que

se caracteriza por un crecimiento rápido (exponencial), la segunda fase es la edad

madura, en la que el árbol normalmente presenta periodos de crecimiento

semejantes (rectilíneos) y la tercera la edad senil se caracteriza por un incremento

cada vez más insignificante, desde un punto de vista relativo, mostrando una

asíntota de la curva (Imaña y Encinas, 2008). La forma general de dicha función

en un tiempo dado el crecimiento está en función de características tanto

biológicas, edafológicas, climáticas, etc. Se expresa de la siguiente manera:

Crecimiento = f (especie, edad, densidad, calidad de sitio)

En los ecosistemas, la época de lluvias es la que determina las condiciones

favorables de crecimiento para la mayoría de las especies (Rincón et al., 2000).

Las variables altura, diámetro o volumen, son una función de la edad del árbol, y

es una relación que sigue un patrón que puede ser representada por una curva

logística, que es descrita por una ecuación (Rojo et al., 2005).

27

Los modelos de crecimiento son utilizados para conocer los procesos por

los cuales atraviesan las plantas durante su desarrollo. En el manejo forestal, se

elaboran con la finalidad de estimar la producción futura, determinar el turno

óptimo, realizar análisis financieros, estimar el crecimiento bajo condiciones

donde no existen datos, comparar alternativas de manejo para analizar las

mejores opciones de uso de la tierra, simular prácticas silviculturales y sintetizar

hipótesis, conocimientos y datos experimentales a una expresión entendible del

comportamiento de los bosques (Dykstra, 1984). En consecuencia, se necesitan

modelos matemáticos de crecimiento capaces de predecir los efectos de los

tratamientos, especialmente en el caso de bosques de producción con manejo

intensivo (García, 1994). El incremento corriente anual (ICA) expresa el

crecimiento ocurrido entre el inicio y el final de la estación de crecimiento en

periodos que pueden variar desde meses hasta décadas (Imaña y Encinas,

2008), La función del incremento corriente anual es obtenida tomando la primera

derivada de la función del crecimiento con respecto a la edad, inicia en el valor de

cero, aumenta lentamente al principio, posteriormente aumenta rápidamente,

cuando está llega a un máximo, el incremento disminuye, para después acercarse

asintóticamente a cero (Rojo et al., 2005). El parámetro más importante para el

modelo es la curva de crecimiento de la especies, es decir, el Incremento

Corriente Anual (ICA) por categoría de edad (Ordoñez et al., 2001).

El índice de sitio se define como la altura dominante que pueden alcanzar

los árboles de un rodal a una edad determinada, llamada edad base (Ugalde y

Vásquez, 1995; Mares et al., 2004). Este método ha sido reconocido y utilizado

como una medida práctica de la productividad del sitio, además, la altura de los

árboles es un indicador importante del volumen y productos potenciales de una

plantación (Vanclay, 2010). Los IS se han convertido en el método más popular y

práctico para evaluar la productividad forestal, tal evaluación requiere la

suposición tanto de un modelo que represente la relación edad-altura como de un

comportamiento de la familia de curvas generadas bajo el mismo modelo (Torres,

2001). Las ecuaciones IS son herramientas útiles que permiten predecir con

bastante exactitud los volúmenes de las especies forestales en función de un

28

número más o menos reducido de parámetros obtenidos de árboles en pie (Rojo

et al., 2005) que permiten clasificar los terrenos en función de su capacidad

productiva para una especie forestal (Jerez et al., 2011).

6.2.4. Modelo Schumacher (1939)

Los modelos matemáticos son una de las herramientas analíticas más

utilizadas en la actualidad para la generación de conocimientos en el área del

crecimiento y producción de masas forestales ya que, a través de fórmulas

matemáticas, se representan los procesos biológicos que ocurren a nivel de árbol

individual y del rodal completo (García, 1994). Modelos como Schumacher (1939)

y Chapman-Richards y otras ecuaciones proporcionan buenas bases para

predecir el crecimiento en altura; en situaciones en las que los datos son limitados

en número o rango (Vanclay, 2010).

El modelo de crecimiento de Schumacher (1939) tiene mucha aplicación,

particularmente en el crecimiento y rendimiento. La estimación de parámetros de

este modelo se logra generalmente mediante la adopción de una transformación

logarítmica de la variable altura, estableciendo un modelo lineal, los parámetros

de los cuales están equipados por el Mínimo Cuadrado Ordinario (MOC)

(Rennolls, 1995), posee características deseables para describir adecuadamente

los patrones de crecimiento en altura dominante observados en masas forestales,

utilizando sólo dos parámetros la altura máxima (asíntota) y la tasa de cambio de

crecimiento en altura con la edad (Jerez et al., 2011). Para el ajuste de curvas de

índice de sitio en México se han utilizado tres métodos: curva guía, diferencia

algebraica y predicción de parámetros. En este estudio se empleó: el método de

la curva guía para generar curvas de tipo anamórfico y se usa como punto de

partida para crear la familia de curvas anamórficas de IS (Montero y Kanninen,

2003).

Para el ajuste de los modelos de crecimiento e incremento se utilizó el

Modelo matemático Schumacher (1939) el cual es descrito por la Ec. 1 a través

del método de curva guía. El software utilizado fue SAS® mediante el

procedimiento de regresión no lineal para conocer el crecimiento y a partir de

estos poder conocer el volumen de la parte aérea para la especie estudiada.

29

Ec. 1

Donde:

H = Altura de los árboles (m) E = Edad (años) e = Base de logaritmo natural

0 = Parámetro del valor asintótico

1 = Parámetro de la tasa de cambio

6.2.5. Determinación de la densidad básica

La densidad básica o relativa de la madera tiene un efecto importante

sobre el rendimiento y la calidad del producto final y se considera como la

propiedad de la madera más importante para casi todos los productos maderables

derivados de las especies forestales (Einspahr et al., 1969), se encuentra bajo

fuerte control genético de los rasgos de crecimiento de los árboles (Weber y

Sotelo, 2007), por lo que muestra una amplia variación entre y dentro de

especies, así como un fuerte control genético (Zobel y Van Buijtenen, 1989).

Determinan si la madera es apropiada para diferentes productos, por ejemplo

maderas de alta densidad son preferido para la construcción, postes, etc.,

mientras que la madera de baja densidad es la preferida para los paneles de

pared (Weber y Sotelo, 2007). En un estudio realizado por Githiomi y Kariuki

(2010) para determinar la densidad básica de Eucalipto obtienen que la densidad

varía en función de la edad de cosecha, encontrando para esta especie que los

arboles jóvenes presentan una menor densidad que los maduros. Se indica que

estos sistemas se pueden utilizar para establecer un vínculo entre las

propiedades de la materia prima, los requisitos de uso final, y el valor del

producto, proporcionando así una mejor utilización de los recursos madereros

(Lindström, 2000).

Se colectaron 50 muestras de ramas y tallos de C. platyloba, para

determinar la densidad de la madera y el peso constante. Las muestras fueron

cortadas con un machete con una longitud promedio de 11 cm y un diámetro

promedio de 2 cm. Los cortes se introdujeron en bolsas de plástico para ser

30

llevadas al Laboratorio de Suelos del CIIDIR-SINALOA, en el que se obtuvo el

peso fresco de las muestras con una Balanza Shimadzu AY220. Una vez pesadas

las muestras se aplicó el Método empírico (Valencia y Vargas, 1997) o Método

dimensional (Chave, 2006). Se midió el largo de cada sección utilizando una regla

graduada con aproximación a milímetros y, con los valores de longitud y diámetro,

se realizó el cálculo de volumen de cada sección de cada muestra (Ec. 2).

Posteriormente, las muestras se introdujeron en un Horno RIOSSA H5-41 HSML

en el que las muestras se colocaron en unas charolas de papel metálico, a una

temperatura de 105±5 °C, por 24 h. Una vez obtenido el Peso anhidro (Po) y el

Volumen verde (Vv) de las muestras se obtuvo el valor de la Densidad básica

(Db) expresada en g/cm3 (Ec. 3). Las muestras se volvieron a colocar en el horno

para obtener el peso constante de la madera.

Ec. 2

Donde:

Vv= Volumen estimado de la muestra de madera (cm3) D= Diámetro al cuadrado de la muestra de madera (cm) L = Longitud de la muestra de madera (cm)

Ec. 3

Donde:

Db = Densidad básica Po = Peso seco (g) Vv = Volumen verde (cm3)

Con los datos de densidad obtenidos para la especie se estimaron

estadísticos descriptivos como el promedio, la mediana y la desviación estándar.

Lo anterior se realizó en una hoja de cálculo de Excell®.

6.2.6. Volumen de la parte aérea

31

Las estimaciones de biomasa de los árboles son útiles en la evaluación de

la estructura y condición de los bosques su productividad, las existencias y flujos

de carbono sobre la base de cambios secuenciales en la biomasa y la captura de

carbono en los componentes de la biomasa (madera, hojas y raíces) que pueden

ser utilizados como un indicador de la productividad del sitio (Návar, 2009). El

volumen por hectárea es una acumulación de volúmenes de árboles individuales

a menudo derivada de una función de dos dimensiones utilizando medidas del DN

a 1.30 m y la H (Zhao et al., 2006). Estimaciones del volumen de la biomasa son

útiles en el inventario forestal ya que el volumen de la madera es el manejo básico

de unidad de los bosques (Návar, 2009). Debido a que en este estudio se utilizó

el método indirecto, la estimación del volumen de C. platyloba fue a partir de un

año hasta los 30 años de edad realizado de acuerdo a González y Cuadra (2004)

(Ec. 4). El factor de forma (ff) es utilizado ya que los troncos de los arboles no son

cilindros sino cónicos, ya que las dimensiones que presentan en la parte inferior

del tallo es superior a la que presentan en la parte apical. Este valor fue tomado

de la literatura (González y Cuadra, 2004; Dávalos et al. 2008) debido a que en

este estudio no se determinó. Para la estimación de la biomasa de los árboles en

un bosque o en una plantación se calcula estimando la biomasa de los fustes y

luego expandiendo este valor para tomar en cuenta la biomasa de otros

componentes (ramas y follajes) que en este estudio se calcularon mediante la Ec.

5 propuesta por Brown y Lugo (1992). Estos autores definen al factor de

expansión de biomasa como la razón del peso seco de la biomasa total respecto

al peso seco de la biomasa del fuste de los árboles. Para la estimación de la

biomasa de los árboles en un bosque o en una plantación se calcula estimando

primeramente la biomasa de los fustes y luego expandiendo este valor para tomar

en cuenta la biomasa de otros componentes (Brown y Lugo, 1992).

V= 0.7854 • DAP2 • ff •L Ec. 4

Donde:

V = Volumen comercial del árbol (m3)

32

DAP = Diámetro a la altura del pecho (m) ff = Factor de forma (0.70) L = Altura (m)

El valor de 0.7854 es un valor constante obtenido de /4.

WBA= V • DA • FEB Ec.5

Donde:

WBA= Biomasa aérea (Ton) V = Volumen total de cada árbol DA= Densidad aparente FEB= Factor de expansión de la biomasa (0.873)

6.3. Metodología aplicada en la parte de raíz

6.3.1. Estimación de la biomasa de la raíz

La medición y estimación de la biomasa en las raíces arbóreas es

considerada una ardua tarea que demanda mucho tiempo y alto costo (Rügnitz et

al., 2008). De acuerdo con Schlegel et al. (2001), el costo es de aproximadamente

$ 120 Dólares de EU por raíz muestreada. Para inventariar raíces es necesario

realizar excavaciones completas y, en algunos proyectos, se opta por utilizar

relaciones entre biomasa subterránea y por encima del suelo utilizando

ecuaciones alométricas obtenidas en la literatura científica (Rügnitz et al., 2008).

Para tener estimaciones de raíz total por hectárea más reales, regularmente se

recurre a la literatura para estimar la biomasa radicular en los ecosistemas

(Rodríguez et al., 2009). En este trabajo se estimo el volumen de la raíz a través

de dos métodos, el primero es la estimación de volumen de la raíz de acuerdo al

porciento representado por la raíz respecto a la parte aérea. El segundo es por

medio el método Dipolo-Dipolo en corriente continua, un nuevo método

económico y de fácil operación en campo que permite, a través de la técnica

geofísica Dipolo-Dipolo, identificar los distintos tipos de materiales que están

presentes en el subsuelo (Orellana, 1982).

33

6.3.2. Estimación de la raíz de Palo colorado

En este trabajo se propone un nuevo método económico y de fácil

operación en campo que permite, a través de la técnica geofísica Dipolo-Dipolo,

identificar el volumen de la raíz presente en el subsuelo. Para ello se realizó un

proceso de los datos de campo para conocer las variaciones laterales de la

resistividad aparente (ρa) eléctrica en el ecosistema subterráneo.

6.3.3. Método Dipolo-Dipolo (Orellana, 1982), en corriente continua (CC)

A diferencia de otros aparatos que realizan esta operación en forma

independiente, primero leen el Voltaje natural (Vnat), luego el Voltaje inyectado

(Viny) y posteriormente la corriente ( ), el método Dipolo-dipolo en corriente

continua realiza tomografías del subsuelo con la finalidad de determinar la

proporción de raíces de C. platyloba, obtener una estimación del volumen de la

raíz y así calcular la cantidad de carbono capturado por las raíces.

De acuerdo a las edades de cada árbol, para el monitoreo, se

seleccionaron al azar 5 lugares en los cuales se aplicó el método dipolo-dipolo.

La metodología aplicada consiste en clavar a una distancia de 0.30 m barras de

acero en 5 líneas separadas a 30 cm cada una. Dos barras de cada línea son los

electrodos de corriente y otros dos son los electrodos de potencial. Estas líneas

fueron diseñadas para cubrir la mayor parte de la distribución de la raíz del árbol.

Los electrodos se arreglaron y unieron mediante cables con “bananas” en sus

extremos que se conectaron al equipo de medición de resistencia Megger Earth

Tester (MET). Los dos primeros electrodos (A y B, electrodos de corriente) se

mantuvieron fijos durante todo el experimento y los electrodos de potencial (M y

N) se movían conforme se avanzaba en la distancia. Según fuese el caso de la

edad del árbol, las mediciones entre MN fueron constantes y se avanzaron en

forma lineal, hasta cubrir las diferentes distancias de “cobertura” o “barrido” de la

tomografía: 2 m para 3, 5, 7 y 12 años y en el caso exclusivo de un año, solo 0.60

m. Para lograr esto se inyectó corriente en el terreno a través de los electrodos A

y B y se tomó la lectura de la diferencia de potencial entre los electrodos M y N

midiéndose la resistencia eléctrica (ΔV/I) entre los electrodos M y N.

34

6.3.4. Estimación de la Resistividad (ρ)

Una vez obtenidos los datos de campo, éstos se capturaron en una hoja de

cálculo de Excell® en la que se programó la siguiente ecuación para calcular la

resistividad del subsuelo:

Ec.6

Donde:

a = Resistividad aparente (Ω-m)

AM= Distancia entre el electrodo A y M (m) BM= Distancia entre el electrodo B y M (m) AN= Distancia entre electrodo A y N (m) BN= Distancia entre electrodo B y N (m) ΔV/I=Resistencia que existe entre los cuatro electrodos de corriente y potencial (Ω)

Las lecturas de resistividad, determinadas con la anterior ecuación, se

acondicionaron acorde a los resultados de profundidad y distancia que surgieron

del programa DIP.FOR mismo que fue compilado para obtener su ejecutable

(DIP.EXE) en el lenguaje de programación FORTRAN 4.0. Estas profundidades y

distancias de DIP.FOR junto con los valores de resistividad de la línea geoelécrica

permitieron configurar la pseudosección geoeléctrica o tomografía eléctrica a

través de un “krigeado” en el programa SURFER V 9.0, que mostró las

variaciones laterales de la resistividad junto con la de las raíces del subsuelo.

6.3.4.1. Determinación de la resistividad en laboratorio (Dispositivo

electródico)

Para conocer la resistividad del sistema subterráneo que contenía la raíz de

Palo colorado, se elaboró un dispositivo electródico en laboratorio que permitió

simular las condiciones de campo (Suelo + raíz). Este dispositivo constaba de una

celda cuyas dimensiones eran las siguientes: 25 cm de largo, 15 cm de alto y 8.5 cm

de ancho (Foto 1). En sus dos extremos tenía dos placas de hierro con dimensiones

35

de 13 x 14 cm que cubrían completamente las paredes laterales y que servían para

inyectar corriente continua de 2 A. La muestra de palo colorado se trituró y se virtió

junto con la arcilla dentro del recipiente y se saturó de agua dulce (207 ppm) y se

puso a la intemperie para la evaporación del agua y permitir que se compactara para

simular las condiciones reales de campo. Una vez seca la muestra (72 h), junto con

el dispositivo, se midió en el laboratorio, en forma simultánea con dos multímetros

Digitales (Steren, Auto-rango Dmm, modelo Mul-285), la diferencia de potencial y la

corriente que circulaba a través de la muestra (Foto 2). Con el dispositivo se

calcularon la constante dieléctrica (k) y una vez conocida la resistencia del medio se

calculó la resistividad promedio del medio mediante una simple multiplicación de

estos dos parámetros. La fuente de alimentación al dispositivo fue una batería

recargable sellada Marca Kapton de 12 V en la, cual su polo positivo y negativo se

conectaba directamente en las placas metálicas.

Foto 1. Dispositivo electródico que simula las condiciones

de campo (Suelo + Raíz)

Foto 2. Dispositivo electródico montado para

estimar la resistividad

El cálculo de la resistividad de la mezcla realizada en el Laboratorio se

realizó mediante la siguiente ecuación:

Ec.7

Donde:

K= Constante dieléctrica (m) h = Altura del dispositivo (cm) a= Ancho del dispositivo (cm) L= Largo del dispositivo (cm)

36

La ecuación utilizada para determinar la resistividad aparente dentro del

material situado en el dispositivo fue la siguiente:

Ec.8

Donde:

a = Resistividad aparente ( · m) V= Diferencia de potencial (volts)

= Corriente (mili amperes) K= Constante dieléctrica (m)

6.3.4.2. Determinación de la resistividad en laboratorio de la raíz de Palo

colorado de diferente edad

Para definir la resistividad exclusivamente de la raíz o tronco se realizó otro

experimento en laboratorio. Se evaluaron tres individuos de cada edad y se les

tomaron muestras de raíz que fueron cortadas con una sierra para obtener una

muestra pequeña de raíz para cada una de las edades. Después se colocaron

dos clavos en sus extremos de fierro (Foto 3 y 4) para colocar el multímetro. Se

inyectó corriente en la muestra, utilizándose sólo una muestra pequeña ya que la

resistividad no varía con el tamaño de muestra. La determinación de la

resistividad del medio que contiene a la raíz y la resistividad propia de la raíz de

cada árbol se utiliza para caracterizar pseudosecciones dentro y a través de los

valores de resistividad por la diferencia de una raíz pura o el medio (suelo), para

estimar el volumen total de raíz primaria y/o secundaria.

37

Foto 3. Muestra el corte de la raíz de Palo colorado utilizando una sierra.

Foto 4. Muestras de madera de raíz de Palo colorado a las cuales se determinó la resistividad

directamente.

6.4. Contenido de carbono

La determinación del volumen de la biomasa arbórea es importante para

conocer la estructura, el funcionamiento y la dinámica de los sistemas forestales y

actualmente está cobrando especial importancia para la determinación de la

fijación de carbono en las masas forestales (Montero et al., 2004). Se analizaron

50 muestras de madera para determinar el contenido de carbono para la especie

C. platyloba en el Laboratorio de Plantas, Agua y Suelo LASPA (COLPOS

UNIDAD TABASCO) por medio del método de combustión seca (calcinación).

Una vez determinado el porcentaje del contenido de carbono (%CC) considerado

como Carbono almacenado (Ca) en toneladas se expresa en forma decimal. Con

los datos de volumen total por individuo se multiplicó por el contenido de carbono

obteniendo el carbono total almacenado de la planta (Rodríguez et al., 2009). El

carbono acumulado (capturado) por hectárea se estimó en función del

rendimiento volumétrico a través de la cantidad de carbono existente por cada m3

de madera (Téllez et al., 2008). La ecuación 6 es la que nos permitirá calcular el

carbono acumulado en la especie de C. platyloba en el norte de Sinaloa, tomando

como referencia la ecuación utilizada por Dávalos et al. (2008):

Ec.9

38

Donde:

Ca (Ton) = Carbono almacenado expresado en toneladas CC(%) = Contenido de carbono, expresado en forma decimal BWA = Biomasa aérea (Ton)

Esta fórmula también puede utilizarse para determinar el carbono

almacenado en cualquier otro componente de la planta, y una vez estimados

todos se suma cada uno de los resultados y se obtiene el valor total de carbono

almacenado en la planta expresado en TonC/árbol o por Hectárea (Ha).

Debido a que los bonos de carbono se expresan en toneladas de CO2

equivalente, para lo cual se utiliza la equivalencia correspondiente a los pesos

atómicos de los elementos (Vallejos et al., 2007; Téllez et al., 2008). Por cada

tonelada de carbono absorbido en la biomasa forestal, la cantidad de CO2 en la

atmósfera se reduce en 3.667 Ton. Para conocer el bióxido de carbono fijado en

este estudio se utilizó la ecuación 7 propuesta por Rodríguez y Pratt (1998):

Ec.10

Donde:

CO2 = Bióxido de carbono acumulado Ca(Ton) = Carbono acumulado, expresado en toneladas. El valor de 3.67 es constante, corresponde al peso Molecular del Oxigeno (O2) 44 y al peso molecular del Carbono (C) que es 12.

6.5. Evaluación técnica y económica de C. platyloba

La evaluación económica se realizó a partir de la obtención de los

indicadores de rentabilidad financiera en criterios económicos evaluables tales

como el Valor Actual Neto (VAN), la Tasa Interna de Retorno (TIR) y la Relación

Beneficio Costo (R B/C), en un horizonte de planeación a 30 años. La tasa de

descuento puede variar entre 4.5% y 7%, según la especie (Téllez et al., 2008).

Cubbage et al. (2011) mencionan que las tasas de descuento varían

comúnmente entre 8% y 15%, tanto en la práctica como en la bibliografía, siendo

39

estas tasas muy altas para inversiones forestales, ya que la mayor parte del

ingreso se recibe en un futuro lejano. La tasa de descuento para C. platyloba

utilizada es del 8% en un periodo de inversión a mediano plazo de 15 años.

La evaluación de los indicadores de rentabilidad se hizo mediante los

software Sistema de Análisis Estadístico (SAS®) y Microsoft Office Excel®. Para la

elaboración de trabajo se realizó una revisión bibliográfica de la evaluación de

otras especies forestales ya que C. platyloba no cuenta con antecedentes sobre

este tipo de estudios. También se realizaron revisiones de programas de manejo

forestal para plantaciones forestales comerciales de Palo colorado, que han sido

subsidiados por el programa PRODEPLAN así como también la consulta directa

con plantadores de esta especie. Los costos se clasificaron conforme a las

actividades consideradas en el proyecto de inversión, siendo los siguientes: Costo

de la planta, Preparación del terreno, Establecimiento de la plantación,

Mantenimiento de la plantación y Aprovechamiento de la plantación. La

evaluación se considero que las tierras son propias y además de lo observado en

la plantación de esta especie, es libre de riegos, aplicación de fertilizantes y

agroquímicos durante su desarrollo.

6.5.1. Calculo del Valor Actual Neto (VAN)

El Valor Actual Neto es la medida de actualización más directa del flujo de

efectivo para determinar el valor de un proyecto (Noguéz y Fierros, 2004) y

puede interpretarse como el valor actual de la corriente de ingresos generada por

una inversión menos el valor actual de costos aplicados a esa inversión

(Gittinger, 1982). Cuando el resultado del VAN es mayor que cero, se considera

que la opción de producción tiene un atractivo económico para los productores y

el proyecto o propuesta de inversión se considera aceptable (Ozuna, 1993). Este

se calcula con la siguiente ecuación propuesta por Cubbage et al. (2008):

Donde:

40

Bn = Beneficios para cada periodo del proyecto Cn = Costos para cada periodo del proyecto (1+i)n = Factor de actualización n = Número de periodos capitalizables

6.5.2. Calculo de la Tasa Interna de Retorno (TIR)

La Tasa Interna de Retorno (TIR) es la que reduce a cero el valor actual

neto, y para la aceptación de una propuesta de inversión, éste debe ser mayor o

igual que la tasa de descuento del capital (Gittinger, 1982). La TIR es la tasa de

actualización que iguala a cero el VAN y representa la tasa de rentabilidad con

que opera el capital invertido expresada en la ecuación 12 (Sánchez, 1991):

Donde:

Bn = Beneficios para cada periodo del proyecto Cn = Costos para cada periodo del proyecto (1+i)n = Factor de actualización n = Número de periodos capitalizables

6.5.3. Calculo de la Relación Beneficio/Costo (R B/C)

La relación beneficio-costo (R B/C) se define como la relación que se

obtiene cuando el valor actual de los beneficios se divide entre el valor actual de

los costos, y el criterio de aceptación es cuando el resultado sea uno o superior a

uno (Gittinger, 1982). Se expresa de la siguiente forma:

Donde:

Bn= Beneficios para cada periodo del proyecto Cn= Costos para cada periodo del proyecto (1+i)n = Factor de actualización n = Número de periodos capitalizables

41

7. RESULTADOS

7.1. PARTE AÉREA

7.1.1. Aplicación del Modelo Schumacher (1939)

Los resultados del cálculo del modelo de crecimiento muestran los

estadísticos de prueba y parámetros (B0 y B1), los cuales se pueden observar en

el Cuadro 3. La descripción que arrojan los estadísticos de prueba, el cuadrado

medio del error (CME), el coeficiente de determinación (R2) y la probabilidad (Pr),

muestran ajustes estadísticamente aceptables, por lo que dichos parámetros

fueron utilizados para construir las curvas de crecimiento e incremento de la

especie. El CME es una medida de ajuste y a menor error sugiere un mejor ajuste

en términos de mínima varianza y si el valor de R² está más próximo a uno 1

expresa la cantidad de variación de la variable dependiente que es explicada por

las variables independientes (Zhao et al., 2006). Por otro lado si los coeficientes

de determinación presentan un valor partir de 0.80 o más quiere decir que un

modelo es satisfactorio (Vidal et al., 2003).

Cuadro 3. Parámetros de los modelos de crecimiento de C. platyloba en Sinaloa.

Modelos de Crecimiento SCT SCE CME Fc Pr > F R2 B0 B1

Altura (m) 1649.9 1706.1 0.526 1569.3 <.0001 0.97 10.14 4.09

Diámetro (m) 2539.2 2702.3 1.525 832.53 <.0001 0.94 12.86 4.25

Volumen (m3) 53840 67682 1293 208.09 <.0001 0.80 24.94 17.80

SCT: Suma de cuadrados totales; SCE: Suma de cuadrados del error; CME: Cuadrado medio del error; Fc: Valor de F calculada; Pr: Probabilidad: R2: Coeficiente de determinación; B0 y B1: Parámetro estimado por el

modelo

7.1.1.2. Crecimiento de C. platyloba (Altura, Diámetro y Volumen respecto a

la edad)

En la figura 1 se observa el crecimiento en altura (IS) de Palo colorado el

cual inicia en un punto fijo, seguido de una fase lenta y posteriormente aumenta el

ritmo de crecimiento hasta estabilizarse. Este proceso nos muestra el crecimiento

respecto a la variable de diámetro (cm) (Fig. 2) y el crecimiento respecto al

42

volumen (cm3) (Fig. 3). Cada curva representa los diferentes índices de sitio (IS) o

sitios de calidad donde se expresa como seria el crecimiento en altura en cada

uno de ellos; la curva media representa un sitio de calidad donde la productividad

seria regular, la curva superior muestra el desempeño del crecimiento en un sitio

de buena productividad, y la curva baja muestra el desempeño del crecimiento de

la especie en las áreas de baja productividad. Las características que describen el

sitio de alta productividad son donde los suelos, el clima y relieve son los más

idóneos para el desarrollo de la especie. La curva inferior denominada como de

Productividad Mala, se refiere a los sitios más pobres con suelos, topografía y

climas más austeros, donde la especie tendría un menor rendimiento (Fig. 1, 2 y

3).

Figura 1. Crecimiento Edad-Altura (m) de Palo colorado.

0

2

4

6

8

10

12

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Alt

ura

(m

)

Edad (años)

IS (Bueno)

IS (Regular)

IS (Malo)

43

Figura 2. Crecimiento Edad-Diámetro (cm) de Palo colorado.

Figura 3. Crecimiento Edad-Volumen (cm3) de Palo colorado.

Los valores esperados van desde los 0.12 hasta los 10.10 m de altura para

C. platyloba en un periodo de 30 años, mientras que en sitios de alta

productividad a una edad de 10 años (edad base) es de 7.83 m, en uno de

mediana productividad de 6.40 m y en uno de baja 4.98 m (Cuadro 4). Los valores

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Diá

me

tro

(c

m)

Edad (años)

IS (Bueno)

IS (Regular)

IS (Malo)

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Vo

lum

en

(c

m3)

Edad (años)

IS (Bueno)

IS (Regular)

IS (Malo)

44

a la edad de 10 años en cuanto al diámetro van de 6.89 cm en un sitio malo y de

11.03 cm en un sitio bueno (Cuadro 5). Para el volumen a la edad base tenemos

valores en sitios buenos de 428.88 cm3 y en sitios malos de 214.43 cm3 (Cuadro

6).

Cuadro 4. Crecimiento en Altura a los diez años.

INDICE DE SITIO MÍNIMO MÁXIMO EB

Bueno 0.19 10.10 7.69

Regular 0.16 8.26 6.29

Malo 0.12 6.43 4.89

Nota: Valores Mínimos y Máximos de altura (m) y el valor alcanzado a la edad base (EB) de 10 años.

Cuadro 5. Crecimiento en Diámetro a los diez años.

INDICE DE SITIO MÍNIMO MÁXIMO EB

Bueno 0.24 14.64 11.03

Regular 2.02 1.64 8.96

Malo 4.09 3.33 6.89

Nota: Valores Mínimos y Máximos de diámetro (cm) y el valor alcanzado a la edad base (EB) de 10 años.

Cuadro 6. Crecimiento en volumen a los diez años.

INDICE DE SITIO MÍNIMO MÁXIMO EB

Bueno 0 1405.07 428.88

Regular 0 1053.80 321.66

Malo 0 702.53 214.43

Nota: Valores Mínimos y Máximos de volumen (cm3) y el valor alcanzado a la

edad base (EB) de 10 años.

7.1.1.3. Incremento Corriente Anual (ICA) en Volumen

Con la primera derivada del modelo de Schumacher, se obtuvieron los

valores del incremento corriente anual (ICA) expresados en cm3. El análisis de la

información se hizo considerando un máximo de 30 años, ya que la información

45

recabada demostró que los aprovechamientos de madera en las plantaciones

forestales estudiadas se da a partir de los 7 años para utilizarlos como tutores o

estacas para el soporte de los cultivos de hortalizas y entre los 15 y 20 años, para

su empleo como postes. El incremento empieza a partir de los tres años y es

hasta los 13 años cuando la captura de carbono es importante (Cuadro 7). El

árbol inicia con un incremento casi nulo, pero a los tres años el crecimiento

incrementa casi 10 veces con respecto al año 1 con los valores predichos de

incremento en volumen expresado en centímetros cúbicos, incluida toda la parte

aérea de la planta (tallo, ramas, hojas). Las curvas de incremento en volumen de

Palo colorado, de igual manera que la curvas de crecimiento, muestran que el

incremento depende directamente de la calidad del sitio, donde el mayor

incremento en volumen aparece a la edad de 9 años con un valor de 232.01 cm3,

siendo menor en un sitio de calidad regular es 193.34 cm3 y de mala calidad con

154.67 cm3 (Fig. 4).

Cuadro 7. Incremento corriente anual (cm3) de Palo colorado.

EDAD Incremento corriente anual EDAD Incremento corriente anual

(Años) ICA 1 ICA 2 ICA 3 (Años) ICA 1 ICA 2 ICA 3

1 0.003 0.002 0.002 16 174.39 145.33 116.26

2 4.63 3.86 3.09 17 164.93 137.44 109.95

3 39.98 33.32 26.66 18 155.92 129.94 103.95

4 99.13 82.61 66.08 19 147.42 122.85 98.28

5 154.49 128.74 102.99 20 139.42 116.19 92.95

6 194.18 161.82 129.46 21 131.94 109.95 87.96

7 217.96 181.63 145.31 22 124.94 104.11 83.29

8 229.32 191.10 152.88 23 118.40 98.67 78.94

9 232.01 193.34 154.67 24 112.30 93.59 74.87

10 229.02 190.85 152.68 25 106.62 88.85 71.08

11 222.52 185.43 148.35 26 101.31 84.42 67.54

12 213.97 178.31 142.65 27 96.36 80.30 64.24

13 204.35 170.30 136.24 28 91.73 76.44 61.15

14 194.31 161.92 129.54 29 87.41 72.84 58.27

15 184.24 153.53 122.82 30 83.37 69.47 55.58

Nota: estimación del incremento corriente anual del volumen de la especie en Sinaloa, en un periodo de 30 años.

46

.

Figura 4. Incremento Corriente Anual, mostrando el comportamiento de acuerdo a la calidad del sitio.

7.1.2. Densidad básica (Db) de la madera de Palo Colorado

De los valores promedio obtenidos de las 50 muestras de madera de cada

una de las variables analizadas para la determinación de la densidad básica (Db)

se estimó un volumen verde de 40.82 cm3 y un peso anhidro promedio de 25.54

g. La densidad básica promedio para cada una de las edades fue de 0.68 a los 3

años, 0.65 a los 5 años, 0.65 a los 7 años, 0.76 a los 12 años y 1.24 a los 20

años. La diferencia que existe entre los 3 y los 5 años de la densidad básica se

debe a que a los tres años se obtuvieron muestras de madera del fuste y a los

cinco años fue de ramas, de acuerdo a la literatura la densidad básica muestra

una amplia variación entre y dentro de especies (Zobel y Van Buijtenen, 1989).

En cuanto a la densidad básica los valores de peso fresco y peso anhidro (Po)

presentaron una densidad básica promedio de 0.80 g/cm3 (Cuadro 8).

0

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

ICA

(V

olu

me

n c

m3)

Edad (Años)

ICA 1

ICA 2

ICA 3

47

Cuadro 8. Estimación promedio de variables utilizadas para determinar la densidad básica de la madera de C. platyloba.

Edad D L Pv Vv Po Db

Años cm cm g cm3 g g/cm3

3 1.76 10.96 28.56 27.53 17.75 0.685 5 2.09 10.47 35.77 37.21 23.30 0.656 7 1.47 10.77 20.33 20.54 11.91 0.659

12 2.37 10.98 47.97 50.19 31.54 0.768 20 2.68 11.00 64.93 68.61 43.19 1.241

PROMEDIO 2.08 10.84 39.51 40.82 25.54 0.802 Nota: Los valores mostrados son promedios de un total de 10 muestras para cada edad. Donde D (Diámetro en cm); L (Largo en cm); Pv (Peso verde en g); Po (Peso anhidro en g) y Db (Densidad

básica en g/cm3).

7.1.3. Estimación de volumen aéreo (m3)

Se determinó el volumen individual de la especie, a partir de la edad 1

hasta los 30 años con el valor de factor de forma de 0.70 (González y Cuadra,

2004; Dávalos et al., 2008) y un factor de expansión de biomasa (FEB) de 0.873

(Navar, 2009). Este muestra un aumento en volumen conforme crece, y en los

primeros años de vida el aumento en volumen es lento, seguida por un aumento

acelerado de los tres a los 13 años y un aumento desacelerado de los catorce a

los 30 años. Durante los primeros años el volumen es más representativo ya que

a partir del año uno aumenta de 0.00000043 m3 a 0.00023 m3 en el año dos. A la

edad base de este estudio (10 años) en un sitio de buena calidad se obtiene un

volumen de 0.147 m3/árbol, en uno de calidad media es de 0.079 m3/árbol y en

sitios de calidad baja es de 0.036 m3/árbol (Cuadro 9).

48

Cuadro 9. Estimación del volumen de la parte aérea (m3) en un periodo de 1 a 30 años, calculado con la Ecuación descrita por González y Cuadra (2004) y por

Brown y Lugo (1992).

EDAD VOLUMEN AÉREO EDAD VOLUMEN AÉREO

Años Sitio 1 Sitio 2 Sitio 3 Años Sitio 1 Sitio 2 Sitio 3

1 4.3E-07 2.34E-07 1.08E-07 16 0.05762 0.031125 0.014324

2 0.00023 0.000126 0.000082 17 0.06035 0.032599 0.015003

3 0.00191 0.00103 0.000474 18 0.06289 0.033968 0.015633

4 0.00544 0.002939 0.001353 19 0.06525 0.035241 0.016219

5 0.01021 0.005514 0.002538 20 0.06744 0.036428 0.016765

6 0.01553 0.008389 0.003861 21 0.0695 0.037536 0.017275

7 0.02096 0.01132 0.005210 22 0.07141 0.038573 0.017752

8 0.02624 0.014173 0.006523 23 0.07321 0.039545 0.018199

9 0.03125 0.01688 0.007769 24 0.0749 0.040456 0.018619

10 0.03594 0.019414 0.008935 25 0.07649 0.041314 0.019014

11 0.0403 0.021768 0.010018 26 0.07799 0.042122 0.019386

12 0.04433 0.023945 0.011020 27 0.0794 0.042884 0.019736

13 0.04806 0.025958 0.011946 28 0.08073 0.043604 0.020068

14 0.0515 0.027817 0.012802 29 0.08199 0.044285 0.020381

15 0.05468 0.029535 0.013593 30 0.08319 0.044931 0.020678 Nota: Este volumen fue calculado a partir de variables como el diámetro y altura, y se utilizó un ff (0.70), para estimar el volumen (m

3), para cada año en un periodo de 30 años para C. platyloba en el estado de Sinaloa.

49

7.2. PARTE DE LA RAÍZ

7.2.1. Estimación de volumen respecto al 40% de la parte aérea.

La estimación de volumen de la raíz fue del 40% respecto a la parte aérea

(Rincón et al., 2000). El volumen acumulado a la edad base de 10 años, en sitios

de calidad bueno de 0.059 m3/árbol (Cuadro 10).

Cuadro 10. Valores del volumen de la raíz (m3) respecto a cada uno de los sitios de productividad.

EDAD VOLUMEN RAÍZ EDAD VOLUMEN RAÍZ

Años Sitio

Bueno Sitio

Regular Sitio Malo Años

Sitio Bueno

Sitio Regular

Sitio Malo

1 1.73E-07 9.34E-08 4.30E-08 16 0.02305 0.01245 0.00573

2 0.000093 0.000050 0.000023 17 0.024142 0.01304 0.006001

3 0.000762 0.000412 0.00019 18 0.025155 0.013587 0.006253

4 0.002176 0.001176 0.000541 19 0.026099 0.014096 0.006488

5 0.004084 0.002206 0.001015 20 0.026977 0.014571 0.006706

6 0.006212 0.003356 0.001544 21 0.027798 0.015014 0.00691

7 0.008383 0.004528 0.002084 22 0.028566 0.015429 0.007101

8 0.010496 0.005669 0.002609 23 0.029285 0.015818 0.00728

9 0.012501 0.006752 0.003108 24 0.029961 0.016183 0.007448

10 0.014378 0.007766 0.003574 25 0.030596 0.016526 0.007605

11 0.016121 0.008707 0.004007 26 0.031194 0.016849 0.007754

12 0.017733 0.009578 0.004408 27 0.031759 0.017153 0.007895

13 0.019223 0.010383 0.004779 28 0.032292 0.017441 0.008027

14 0.0206 0.011127 0.005121 29 0.032796 0.017714 0.008152

15 0.021872 0.011814 0.005437 30 0.033274 0.017972 0.008271 Nota: Esta estimación de volumen de raíz se obtuvo de acuerdo a la proporción de biomasa repostada en la literatura de 40% (Rincón et al., 2000), respecto a la biomasa aérea. Lo marcado en el recuadro rojo la suma

de todos estos valores, obteniendo así el valor del volumen de la raíz a la edad base mencionada en el escrito.

7.2.2. Estimación del volumen de raíz a través del método Dipolo-Dipolo

La resistividad aparente por el método Dipolo-Dipolo de la raíz de C.

platyloba fue de 0.071 ·m. El valor de la resistividad de la raíz fue directamente

proporcional a la edad del árbol (Cuadro 11) donde a mayor valor de resistividad

50

menor es el valor de la conductividad, lo que quiere decir que la raíz es un

material aislante.

Cuadro 11. Resistividad de las raíces a diferentes edades de C. platyloba (Estimada directamente en la raíz).

Edad Constante dieléctrica Resistividad Conductividad

Años m ·m S/m

1 0.0022 0.0035 0.0025 2.67 4.20 3.05 0.37 0.24 0.33

3 0.0051 0.0045 0.0029 6.06 5.30 3.40 0.17 0.19 0.29

5 0.0032 0.0083 0.0095 35.65 92.69 106.95 0.03 0.01 0.01

7 0.0134 0.0127 0.0095 150.93 143.74 107.81 0.01 0.01 0.01

12 0.0127 0.0102 0.0080 142.98 114.38 89.36 0.01 0.01 0.01

Se calculó la estadística descriptiva básica de acuerdo a las tomografías

obtenidas en la plantación forestal de Palo colorado en La Campana. En el primer

experimento la resistividad registrada osciló entre los 1.02 y los 232.98 ·m, con

una media entre 7.74 y 63.73 •m (Cuadro 12). En el experimento dos la

resistividad mínima fue de 0.79 •m registrada a los doce años y la mayor

resistividad fue de 372.54 •m (Cuadro 13). En el experimento tres, al igual que

en el anterior, el valor menor y mayor de resistividad se presentó a la edad de

doce años (Cuadro 14). La distribución muestral fue simétrica entre las

tomografías recabadas en campo y no existen diferencias ya que el

comportamiento de los valores de resistividad es muy similar entre las edades.

Cuadro 12. Estadística descriptiva de la tomografía geoeléctrica del árbol uno.

EDAD MIN MAX Media EE CV

Años -m -m -m - -

1 1.02 22.62 7.74 2.45 0.89

3 2.06 87.06 26.11 5.68 0.97

5 1.07 218.27 46.16 13.29 1.28

7 1.86 232.98 63.73 17.57 1.23

12 37.65 2.14 204.7 11.02 1.3 Nota: Min: valor mínimo observado. Max: valor máximo observado de

resistividad. EE: error estándar. CV: coeficiente de variación.

51

Cuadro 13. Estadística descriptiva de la tomografía geoeléctrica árbol dos.

EDAD MIN MAX Media EE CV

Años -m -m -m - -

1 1.04 24.88 7.9 2.71 0.97

3 2.26 95 26.67 5.98 1

5 2.14 227.32 49.1 13.74 1.25

7 1.92 254.46 71.6 20.36 1.27

12 0.79 372.56 51.66 20.51 1.77 Nota: Min: valor mínimo observado. Max: valor máximo observado de

resistividad. EE: error estándar. CV: coeficiente de variación.

Cuadro 14. Estadística descriptiva de la tomografía geoeléctrica árbol tres.

EDAD MIN MAX Media EE CV

Años -m -m -m - -

1 1.04 25.33 8.08 2.75 0.96

3 2.31 89.34 27.29 5.97 0.97

5 2.26 26.69 50.05 13.77 1.23

7 1.97 279.35 70.35 21.15 1.34

12 0.77 374.61 51.37 20.57 1.79 Nota: Min: valor mínimo observado. Max: valor máximo observado de

resistividad. EE: error estándar. CV: coeficiente de variación.

El volumen de la raíz a la edad de un año presenta valores mínimos y

conforme aumenta su edad éste se incrementa. Los resultados fueron de 0.003

m3 para la edad de un año y de 0.126 m3 para la edad de los doce años,

estimando también el contenido de carbono almacenado por este método (Cuadro

15). Las tomografías geoeléctricas (Fig. 5 a, b, c, d y e) se aprecia que los valores

de mayor resistividad corresponden al área ocupada por las raíces.

52

Cuadro 15. Valores de la resistividad y volumen de raíz para cada una de las edades analizadas en el experimento.

Edad Mp Np DE z Volumen CCr

Años m m m m m3 Ton C

1 4 2 0.1 0.2 0.003 0.00165

3 5 4 0.3 0.5 0.0588 0.03234

5 5 4 0.3 0.5 0.0756 0.04158

7 5 4 0.3 0.5 0.0924 0.05082

12 5 4 0.3 0.5 0.126 0.0693 Nota: Mp: Número de pasos. Np: Nivel de paso. DE: Distancia de electrodos.

z: Profundidad. CCr: Contenido de carbono en raíz.

5a. Tomografía de la raíz a la edad de 1 año, con un volumen de 0.003 m3.

5b. Tomografía de la raíz a la edad de 3 años con un volumen de 0.0588 m3.

53

5c. Tomografía de la raíz a la edad de 5 años con un volumen de 0.0756 m3.

5d. Tomografía de la raíz a la edad de 7 años. Volumen de 0.0924 m3.

5e. Tomografía de la raíz a la edad de 12 años. Volumen 0.126 m3.

Figura 5. Ilustración de las tomografías de 1 (a), 3(b), 5(c), 7(d) y 12(e) años. Los

valores que se indican son resistividad ( ·m) y volumen.

54

7.2.3. Volumen total

Estimación del volumen total (aérea y raíz) para C. platyloba a los 10

años, de acuerdo a cada uno de los sitios de calidad (Fig. 6). Los sitios de mejor

calidad presentan un volumen total de biomasa de 0.207 m3/árbol. Si las

condiciones son en un término medio este sería de 0.112 m3/árbol y bajo

condiciones austeras sería de 0.051 m3/árbol.

Figura 6. Estimaciones de volumen total (aérea y raíz) en m3/árbol de C. platyloba a la edad de 10 años. Se muestra el volumen de acuerdo a la calidad del sitio.

7.2.4. Captura de carbono por árbol (Ton/árbol)

Se obtuvo el contenido de carbono mediante un análisis de carbono total

por combustión seca (calcinación) registrando un valor promedio de 97.00% de

contenido de carbono, donde el promedio para la edad de 3 años fue de 0.96, 5

años (0.973), 7 años (0.963), 12 años (0.974 y para los 12 años (0.971) (Anexo

1.1). Para estimar la cantidad de captura de carbono por C. platyloba se obtuvo

en función del volumen total (Ton) y de un contenido de carbono del 55%

(MacDicken, 1997; Schlegel et al., 2001 y Díaz et al., 2007). Se estimó el

0.148

0.080

0.037

0.059

0.032

0.015

0.207

0.112

0.051

SITIO BUENO SITIO REGULAR SITIO MALO

VOLUMEN AÉREO

VOLUMEN RAÍZ

VOLUMEN TOTAL

55

contenido de carbono presente en la parte aérea, raíz y por último la estimación

total de carbono capturado expresado en TonC/árbol mediante el modelo de

Dávalos et al. (2008) (Ec. 6).

El contenido de carbono almacenado en la parte aérea a la edad de 10

años en sitios de calidad alta es de 0.075 TonC/árbol, en los de calidad media es

de 0.041 TonC/árbol y en los de calidad baja de 0.019 TonC/árbol. En cuanto a la

raíz, la biomasa de raíz es de 0.030 TonC/árbol en donde la calidad de los sitios

es mejor y en los sitios de calidad mala se obtuvo un valor mínimo de 0.007

TonC/árbol (Cuadro 16).

Cuadro 16. Captura de carbono (TonC/árbol) de C. platyloba en la parte aérea y raíz.

EDAD PARTE AÉREA PARTE DE RAÍZ

AÑOS SITIO

BUENO SITIO

REGULAR SITIO MALO

SITIO BUENO

SITIO REGULAR

SITIO MALO

1- 10 0.075 0.041 0.019 0.030 0.016 0.007

11- 20 0.282 0.152 0.070 0.113 0.061 0.028

21- 30 0.392 0.212 0.097 0.157 0.085 0.039 Captura de carbono (Ton C/árbol). Los intervalos de edad van de 1 a 10 años, 11 a 20 y de 21 a 30 años;

se muestra el comportamiento que éstos presentarían de acuerdo al índice de sitio.

La estimación de carbono acumulado se obtuvo a través de la adición del

componente de la parte aérea más el de la raíz, obteniendo así los valores totales

que el Palo colorado acumula en toda la planta (Fig. 7). El valor mínimo de

carbono total capturado es de 0.026 TonC/árbol en los primeros diez años y el de

mayor valor ubicado en la tercera década de 0.549 TonC/árbol en condiciones de

calidad de sitio bueno.

En la figura 8 se muestra la biomasa total que se acumula en una hectárea

con densidades de 2500 árboles/Ha hasta los diez años, utilizada en el manejo de

la plantación forestal de la especie ubicada en La Campana, la otra de 1100

árboles/Ha utilizada a partir de los 11 años y por último de 750 árboles/Ha de 21

años de edad. Estos son debido al manejo de la plantación ya que como se

realizan aclareos y extracción de madera a lo largo del periodo de vida de la

plantación. Los resultados obtenidos son los siguientes en sitios de buena calidad

56

el carbono almacenado es de 263.67 TonC/Ha, de 142.42 TonC/Ha en sitios de

calidad media y de 65.54 TonC/Ha en sitios de calidad baja.

Figura 7. Estimación del carbono acumulado (TonC/árbol) total para C.platyloba.

0.105

0.394

0.549

0.057

0.213

0.296

0.026

0.098

0.136

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

1 a 10 11 a 20 21 a 30

Ca

rbo

no

to

tal (

To

nC

/árb

ol)

EDAD (AÑOS)

SITIO BUENO

SITIO REGULAR

SITIO MALO

57

Figura 8. Carbono almacenado (TonC/Ha) en un periodo de 30 años respecto a la calidad del sitio.

7.3. Estimación de los bonos de carbono

El valor que se consideró como precio por la captura de carbono fue de $ 5

DEU, el cual puede variar. El valor se tomó como referencia del precio que

maneja el Banco Mundial por considerarse un valor conservador (INE, 2008).

Para la estimación de los bonos de carbono se partió de las existencias de

carbono presentadas en la Figura 8. En primer lugar se realizo la estimación de

los bonos de carbono en dólares donde tenemos que a los 10 años los ingresos

son de $ 320.80 DEU, y a los treinta años serian $ 222.73 DEU (Cuadro 18). En

cuanto a los valores obtenidos en pesos mexicanos con una tasa de cambio de

$12.70 tenemos que los beneficios a los 10 años serian de $4074.15 y los

ingresos obtenidos a 30 años $ 2828.65.

263.67

433.88 411.69

142.42

220.99 222.37

65.54

107.85 102.34

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

350.00

400.00

450.00

500.00

1 A 10 11 A 20 21 A 30

Carb

on

o a

lma

ce

nad

o (

To

nC

/Ha

)

Edad (años)

SITIO BUENO

SITIO REGULAR

SITIO MALO

58

Cuadro 17. Valoración de los bonos de carbono en términos de moneda nacional.

EDAD EC BC $DEU BC $MN EDAD EC BC $DEU BC $MXN

1 0.00 0.00 0.05 16 45.26 226.29 2873.91

2 0.42 2.09 26.52 17 47.40 237.01 3010.06

3 3.40 17.01 216.06 18 49.39 246.96 3136.42

4 9.71 48.56 616.72 19 51.24 256.22 3254.03

5 18.22 91.12 1157.20 20 52.97 264.85 3363.57

6 27.72 138.62 1760.42 21 37.21 186.07 2363.13

7 37.41 187.05 2375.57 22 38.24 191.21 2428.41

8 46.84 234.19 2974.25 23 39.21 196.03 2489.55

9 55.79 278.93 3542.40 24 40.11 200.55 2546.98

10 64.16 320.80 4074.15 25 40.96 204.80 2600.97

11 31.65 158.26 2009.95 26 41.76 208.81 2651.83

12 34.82 174.10 2211.05 27 42.52 212.58 2699.81

13 37.75 188.73 2396.82 28 43.23 216.15 2745.13

14 40.45 202.24 2568.45 29 43.91 219.53 2788.03

15 42.95 214.73 2727.08 30 44.55 222.73 2828.65

Nota: Los valores del recuadrado rojo indican la edad, las existencias de carbono (EC), los Bonos de carbono en dólares de Estados Unidos (BC $DEU) y los ingresos en pesos mexicanos (Moneda

Nacional). 1Ton C/Ha = $ 5 DEU.

7.4. Evaluación económica de plantaciones de C. platyloba

7.4.1. Descripción de los costos e ingresos de la plantación

En el rubro de los costos se incluyeron los costos de establecimiento,

mantenimiento, aprovechamiento de la plantación y gastos de administración.

Los costos de establecimiento entran el abasto de la planta, la preparación

del terreno y la plantación. Los costos de mantenimiento solo consideran para

este caso solo el control de malezas el cual se hace manualmente. En cuanto a

los costos de aprovechamiento, se incluyen las podas, aclareos y la corta final.

Respecto al apartado de ingresos se consideraron los ingresos obtenidos por la

venta de madera, los ingresos generados por los bonos de carbono y los

subsidios otorgados por el gobierno federal.

De acuerdo a la revisión de la información se realizó la determinación de

los datos requeridos para realizar la evaluación económica del establecimiento de

59

plantaciones de C. platyloba (Cuadro 19). El precio de la planta es de $2.70 MXN

con una cantidad mínima de siembra de 750 plantas/Ha (CONAFOR, 2011).

Cuadro 18. Datos requerido en la evaluación económica de la plantación de C. platyloba.

Concepto Descripción

Especie Caesalpinia platyloba Turno comercial 15 años Superficie considerada a plantar 1 Ha Número de plantas por hectárea 2500 plantas/Ha Precio de la planta $2.70 M.N Precio por venta de madera Monto del subsidio de CONAFOR Tasa de actualización Preparación del terreno Plantación Mantenimiento Costos de aprovechamiento (corta final) Costos de administración

$ 60. 00 M.N $9 800.00/Ha (Durante 3 años) 8 % $2 400. 00/Ha $550.00/Ha $1200.00/Ha por año $ 1800/Ha 5 % de los costos totales

Nota: Los valores son expresados en pesos mexicanos. Por hectárea.

Con base en la información descrita anteriormente se determinaron los

ingresos, costes y flujo de efectivo generados en un periodo de 15 años (Cuadro

20a y 20b). El mayor costo se registra durante el primer año ($11 576.25

MXN/Ha). Respecto a los ingresos solo durante los tres primeros años se entrega

un apoyo de PRODEPLAN de $ 9 800.00. A partir de los 10 años por la venta de

madera para estacas ($10.00 MXN/estaca), obteniendo ingresos mayores a los

$30 000 MXN y los ingresos por bonos de carbono con un valor de $ 4074.14

MXN/Ha.

En el cuadro 21 se muestran los valores del Factor de actualización (FA),

los beneficios brutos totales actualizados (BBTA) y los costos totales actualizados,

los cuales nos permitirán realizar el cálculo de los indicadores de rentabilidad.

60

Cuadro 19a. Ingresos, Costos y Flujo de efectivo de la plantación (MXN).

Cuadro 19b. Ingresos, Costos y Flujo de efectivo de la plantación.

ACTIVIDAD/AÑO 9 10 11 12 13 14 15

INGRESOS 3542.39 40574.14 2009.94 2211.05 2396.82 2568.45 152727.07

Venta de madera 0.00 36500.00 0.00 0.00 0.00 0.00 150000.00

PRODEPLAN 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Bonos de carbono 3542.39 4074.14 2009.94 2211.05 2396.82 2568.45 2727.07

COSTOS 60.00 1350.00 60.00 60.00 60.00 60.00 3150.00

Establecimiento 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Preparación del terreno 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Abasto de planta 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Plantación 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Mantenimiento 0.00 1200.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1200.00

Control de malezas 0.00 1200.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1200.00

Aprovechamiento 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1800.00

Corta final 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1800.00

Gastos de administración 60.00 150.00 60.00 60.00 60.00 60.00 150.00

Gastos de administración 60.00 150.00 60.00 60.00 60.00 60.00 150.00

Flujo de efectivo 2282.39 37424.14 749.94 951.05 1136.82 1308.45 149577.07

ACTIVIDAD/AÑO 1 2 3 4 5 6 7 8

INGRESOS 9800.04 9826.52 10016.06 616.72 1157.20 1760.42 2375.57 2974.25

Venta de madera 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

PRODEPLAN 9800.00 9800.00 9800.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Bonos de carbono 0.04 26.51 216.05 616.72 1157.20 1760.41 2375.56 2974.25

COSTOS 11576.25 60.00 60.00 1260.00 1260.00 1260.00 1260.00 1260.00

Establecimiento 9700.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Preparación del terreno 2400.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Abasto de planta 6750.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Plantación 550.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Mantenimiento 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Control de malezas 1200.00 1200.00 1200.00 1200.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Aprovechamiento 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Corta final 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Gastos de administración 551.25 60.00 60.00 60.00 60.00 60.00 60.00 60.00

Gastos de administración 551.25 60.00 60.00 60.00 60.00 60.00 60.00 60.00

Flujo de efectivo -1776.21 9766.52 9956.06 -643.28 -102.80 500.42 1115.57 1714.25

61

Cuadro 20. Valores del Factor actualizado, los Costos totales actuales y los Beneficios brutos totales actualizados, Flujo de fondo bruto y actualizado.

AÑOS FA CTA BBTA FF FFA

1 0.926 10718.75 9074.111 -1776.21 -1644.64

2 0.857 51.44 8424.657 9766.52 8373.22

3 0.794 47.63 7951.071 9956.06 7903.44

4 0.735 926.14 453.3076 -643.28 -472.83

5 0.681 857.53 787.5709 -102.8 -69.96

6 0.630 794.01 1109.363 500.42 315.35

7 0.583 735.20 1386.122 1115.57 650.92

8 0.540 680.74 1606.895 1714.25 926.16

9 0.500 630.31 1772.077 2282.39 1141.76

10 0.463 1459.06 18793.68 37424.14 17334.62

11 0.429 540.39 862.0288 749.94 321.64

12 0.397 500.36 878.0384 951.05 377.68

13 0.368 463.30 881.3057 1136.82 418.01

14 0.340 428.98 874.4572 1308.45 445.48

15 0.315 993.01 48145.94 149577.1 47152.93

TOTAL 19 826.86 103 000.60 213 960.4 83 173.76

Nota: Los valores actualizados se obtuvieron a partir de una tasa de actualización de 8% estimando el comportamiento de esta en un periodo de 15 años.

7.4.2. Estimación de los indicadores de rentabilidad

7.4.2.1. Cálculo del Valor Actual Neto (VAN)

De acuerdo a los flujos de efectivo obtenidos de los ingresos y costos del

proyecto de plantación (Cuadros 20a y 20b), se efectuó el cálculo del Valor Actual

Neto, conforme a la fórmula descrita y a la metodología señalada con una tasa de

actualización de 8%. Obtuvimos un VAN= $83,173.76, siendo este valor mayor a

cero por lo que se considera un proyecto aceptable.

7.4.2.2. Cálculo de la Tasa Interna de Retorno (TIR)

Considerando los flujos de efectivo presentados para la plantación de C.

platyloba se procedió a calcular la TIR, registrándose un valor de 537%, por lo que

esta tasa de retorno excede el valor de la tasa de descuento utilizada en este

proyecto. El valor tan alto de este indicador se debe a que no existen costos altos

62

para el mantenimiento de plantaciones de la especie, lo cual se puede corroborar

de acuerdo a lo observado en la plantación de estudio. Existe una ausencia de

riegos, fertilizantes y usos de agroquímicos por lo que estas actividades son las

de mayos costo.

7.4.2.3. Calculo de la Relación Beneficio/ Costo (R B/C)

Tomando en cuenta los costos e ingresos actualizados del proyecto de la

plantación y considerando la tasa de descuento del 8%, se considera un valor de

la relación beneficio costo de 5.19.

7.5. Sitios alternativos para el establecimiento de plantaciones de Palo

colorado en el norte de Sinaloa.

En el cuadro 21 se señalan las áreas de mayor potencial para el

establecimiento de plantaciones forestales de Palo colorado, que son las

destinadas a la agricultura con 418,683 Ha, seguidas de la vegetación de selva

baja caducifolia (244,877 Ha) y por último las áreas sin vegetación aparente

(5,785 Ha). En la Fig. 9 se muestran las condiciones actuales del norte de Sinaloa

y las áreas potenciales para su establecimiento.

63

Cuadro 21. Áreas potenciales para el establecimiento de plantaciones forestales de C. platyloba.

TIPO DE USO DEL SUELO SUPERFICIE (Ha)

Áreas agrícolas 418683

Bosque de coníferas 28877

Bosque de encino 117972

Centros de población 9900

Cuerpos de agua 8088

Matorral xerófilo 21583

Selva caducifolia 244877

Selva espinosa 24856

Sin vegetación aparente 5785

Vegetación hidrófila 17162

Vegetación inducida 3714

SUPERFICIE TOTAL 901497 Nota: Datos estimados a partir de la base de datos de INEGI, estos

valores son reportados en el Norte de Sinaloa.

Figura 9. Mapa del Uso del Suelo en el Norte de Sinaloa y sitios alternativos para

el establecimiento de plantaciones de Palo colorado.

64

8. DISCUSIÓN

El manejo actual de las plantaciones forestales comerciales ha obligado a

los especialistas a generar modelos de crecimiento matemáticos (Rojo et al.,

2005) para determinar los ajustes de predicción más reales (Montero y

Kanninen, 2003; Rojo et al., 2005; Toral et al., 2005). En este estudio se utilizó

el Modelo Schumacher para evaluar el crecimiento de C. platyloba con resultados

importantes en la determinación del crecimiento similares a especies tropicales

entre 3 y 10 años de edad con ajustes significativos y valores altos de coeficientes

de determinación (Galán et al., 2008).

El Modelo Schumacher explica que C. platyloba es de crecimiento rápido

de manera similar a lo reportado por Rincón et al. (2000). Sin embargo, Nava et

al. (2007) la consideraron de crecimiento lento. Esta diferencia se relaciona con

las condiciones ambientales donde el árbol crece. En este trabajo C. platyloba

crece rápido por la biomasa ganada en tiempo gracias a la calidad del sitio ya que

éste influye sobre el crecimiento de las especies arbóreas en condiciones

naturales (Rincón et al., 2000).

El crecimiento inicial de C. platyloba es rápido, para luego crecer de forma

insignificante lo que es similar a lo reportado por Imaña y Encinas (2008) para

las plantas en general coincidiendo con otras especies arbóreas como Tectona

grandis bajo condiciones similares (Jerez et al., 2008). La relación entre el

crecimiento y la captura de carbono es favorecida durante la fase joven de las

plantaciones (Mandal y Van Laake, 2005; Pacheco et al., 2007).

Existen muy pocos estudios que hayan estimado la densidad de la madera,

el coeficiente de forma, el factor de expansión de biomasa, el crecimiento, las

propiedades químicas y el uso de esta especie. El valor de la densidad obtenido

para C. platyloba (0.68 a 1.24 g/cm3) coincide con los reportados por Rincón et

al. (2000) y Hernández y Torres (2003) que obtuvieron valores de densidad de

0.92 g/cm3 y 1.05 g/cm3, respectivamente, en árboles de áreas naturales. La

65

variación con nuestro valor promedio en 0.80 g/cm3 está influido al ser una

plantación forestal y por las edades estudiadas. La densidad de la madera

depende de la región en la que se encuentren (Zobel y Van Buijtenen, 1989),

por la calidad del sitio y por la edad de los individuos evaluados (Zobel y Van

Buijtenen, 1989; Githiomi y Kariuki, 2010) ya que los árboles jóvenes tienen

menor densidad que los de mayor edad.

C. platyloba en la plantación forestal presentó un 0.97% de contenido de

carbono valor superior a lo reportado por Hernández y Torres (2003) de 0.51%

en la misma especie en ecosistemas naturales; la diferencia de porcentaje de

carbono puede deberse a los diferentes sitios de toma de muestras o las

condiciones ambientales. En diferentes estudios denotan la variabilidad del

contenido de carbono según la especie y tejido del árbol, por la calidad del sitio,

edad de los árboles y por el método empleado en su determinación (Gayoso y

Guerra, 2005). Los valores de contenido de carbono se encuentra entre un 0.42%

y 0.55% para los árboles (MacDicken, 1997; Schlegel et al., 2001; Díaz et al.,

2007), para la estimación de carbono de C. platyloba se considero un valor del

0.55%, con la finalidad de no obtener valores sobreestimados de carbono

almacenado por la especie.

Las estimaciones de carbono de C. platyloba a los 10 años fue de 64.16

TonC/Ha, este valores propio de la especie bajo las condiciones ambientales de

los sitios donde se analizaron. Esto se puede corroborar con las variaciones en

valores de almacenamiento de carbono para otras especies como Pinus gregii

Engelm a una edad de 6 años con 17.9 TonC/Ha (Pacheco et al., 2007), bosque

secundario de 15 años con 46.4 TonC/Ha (Chacón et al., 2007), Acacia

crassicarpa de 15 años con 177.12 TonC/Ha (Meupong et al., 2010) y Tectona

grandis con 120 TonC/Ha (Kraenzel et al., 2003). El almacenamiento de carbono

depende de la densidad por hectárea, la edad de la planta, de la calidad del sitio

donde se desarrolla, de la diversidad de especies y del manejo de la plantación o

bosque (Medina, 2004; Roncal et al. 2008).

66

El pago de la captura de carbono es una motivación para los agricultores

en el corto plazo, en sistemas agroforestales y plantaciones, considerándose

como una alternativa para el programa de pago por servicios ambientales y

proyectos de desarrollo limpio en México (Pineda et al., 2005; Pacheco et al.,

2007; Roncal et al., 2008).

El ingreso calculado por bonos de carbono en plantaciones de C. platyloba

cubre en gran parte los costos generados durante el periodo de la plantación de

15 años ya que no se integran los costos de manejo intensivo como en los

cultivos agrícolas, lo cual hace atractivas las plantaciones para los propietarios.

No obstante, en el trabajo realizado por Téllez et al. (2008) al momento de

integrar los créditos por la venta de carbono los indicadores de rentabilidad

incrementaron pero no mejoraron la rentabilidad de la plantación de Eucalipto,

resultando no ser atractivo para los productores su establecimiento. Para el caso

de el manejo de bosques naturales de acuerdo a valoraciones económicas se

tiene que la obtención de incentivos por el almacenamiento de carbono resulta ser

rentable lo que les permite incrementar sus ingresos a los propietarios de tierras

forestales (De Jong et al., 2000; Hernández y Torres, 2003).

67

9. CONCLUSIONES

El modelo Schumacher presentó los ajustes para cumplir con los

supuestos de regresión, mostrando una predicción significativa del crecimiento de

C. platyloba.

Las curvas generadas con el modelo de índice de sitio, permiten desarrollar

un mejor manejo de la plantación e identificar el nivel de productividad más

adecuado.

El inventario dasométrico realizado permite una estimación precisa entre

los datos de crecimiento y la clasificación por índice de sitio.

La estimación del Incremento Corriente Anual estimado para C. Platyloba

permite retroalimentar los programas de manejo y tratamientos silvícolas de esta

especie.

La densidad básica de la madera de C. platyloba estimada es de 0.80

g/cm3. Se considera dentro de los valores de densidad alta, por ser una madera

dura.

El método Dipolo-Dipolo es una metodología que puede ser aplicada de

manera confiable y práctica para la estimación del volumen de raíz.

El establecimiento de plantaciones de C. platyloba en el norte de Sinaloa

de acuerdo a los indicadores de rentabilidad es viable y rentable desde el punto

de vista económico si se consideran dentro de su esquema de manejo los

ingresos por venta de madera, bonos de carbono y el subsidio del PRODEPLAN.

68

10. RECOMENDACIONES

El modelo Schumacher a través del método de la curva guía mostró una

buena predicción del crecimiento para Palo colorado, por lo que se recomienda

usar el método de curva guía para determinar la productividad de un sitio forestal

o plantación en la región de estudio.

Por otro lado, el método Dipolo-Dipolo se puede utilizar para la estimación

del volumen de raíz de una manera fácil y práctica, siempre y cuando se

consideren 10 ó más árboles por edad.

Finalmente, se requiere investigar más sobre el mercado de productos

forestales como Palo colorado en a nivel nacional e internacional, o en especies

de rápido crecimiento para, por un lado, retener carbono atmosférico, y por otro,

abastecer el mercado de materias primas forestales con rentabilidad para los

productores.

69

11. BIBLIOGRAFÍA

Alegre, J., Ricse, A., Arévalo, L., Barbarán, J. & Palm, C. 2000. Reservas de

carbono en diferentes sistemas de uso de la tierra en la Amazonía Peruana.

Consorcio para el Desarrollo Sostenible de Ucayali (CODESU). 12: 8-9.

Baral, A. & Guha, G. 2004. Trees for carbon sequestration or fossil fuel

substitution: the issue of cost vs. carbon benefit. Biomass and Bioenergy. 27: 41-

55.

Brown, S. & Lugo, A. E. 1992. Aboveground biomass estimate for tropical moist

forest of the Brazilian Amazon. Interciencia. 17(1): 8-18.

Castillo, C. E. 1996. Evaluación financiera de plantaciones forestales comerciales.

Madera y Bosques: 2(001): 3-8.

Chacón, P., Leblanc, H.A. & Russo, R.O. 2007. Fijación de carbono en un bosque

secundario de la región tropical húmeda de Costa Rica. Tierra tropical. 3 (1): 1-11.

Challenger, A. & Soberón J., 2008. Los ecosistemas terrestres, en Capital natural

de México. Conocimiento actual de la biodiversidad. CONABIO, México. 1:pp 87-

108.

Chave, J. 2006. Medición de densidad de madera en árboles tropicales manual

de campo. Proyecto PAN-AMAZONIA. p 1-7.

CONAFOR, 2010. Base de datos: Comisión Nacional Forestal Unidad Culiacán-

Sinaloa.

Concha, Y. J., Alegre, C. J. & Pocomucha V. 2007. Determination of carbon

reservations in the aerial biomass of agroforestry systems of Theobroma cacao l.

in the department of San Martín, Peru. Revista Ecología Aplicada. 6: (2): 75-82.

Cubbage, W. F., Davis, R. R. & Frey, E. G. 2011. Documento de trabajo Forestal

Latinoamericano: Guía para la evaluación económica y financiera de proyectos

forestales comunitarios en México. 2: 1-43.

70

Dávalos, S.R., Rodríguez, M. M. I. & Martínez P. E. 2008. Almacenamiento de

carbono. Agroecosistemas cafetaleros de Veracruz. 223 -233.

De Jong, B. H.J., Tipper, R. & Montoya, G. G. 2000. An economic analysis of the

potential for carbon sequestration by forests: evidence from southern Mexico.

Ecological Economics. 33: 313-32.

Díaz, F. R., Acosta, M. M., Carrillo, A. F., Buendía, R. E., Flores, A. E & Etchevers

B. J. D. 2007. Determinación de ecuaciones alométricas para estimar biomasa y

carbono en Pinus patula Schl. et Cham. Madera y Bosques. 13 (1): 25-34.

Dykstra, D. P. 1984. Mathematical Programming for Natural Resource

Management. McGraw-Hill. USA. p. 318.

Dzib, C. B. B. 2003. Manejo, secuestro de carbono e ingresos de tres especies

forestales de sombra en cafetales de tres regiones contrastantes de Costa Rica.

Tesis de Maestría: Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza

(CATIE). p. 124.

Einsphar, D. W., Van Buijtenen J. P. & Peckham, J. R. 1969. Pulping

characteristics of ten-year loblolly pine selected for extreme Wood specific gravity.

Sil. Gen. 18 (3): 57-61.

Estrada, S. A. L. & Návar J. 2009. Flujos de carbono por deforestación en la selva

baja caducifolia del estado de Morelos, México. Congreso Forestal Mundial.

FAO. 2002. Global Forest Resources Assessment: Progress towards Sustainable

Forest Management. Food and Agriculture Organization of the United Nation.

Rome.

Felicani, R. F., & Peskett, L. 2011. Case study: Carbon rights in REDD+: The case

of México. REDD NET. 1-7.

Finn, D., Hendrien, B., Neil, D. B., Faizal, P., Brühl, A. C., Donald, P. F.,

Murdiyarso, D., Phalan, B., Reijnders, L., Struebig, M. & Fitzherbert E. F. 2009.

71

Biofuel Plantations on Forested Lands: Double Jeopardy for Biodiversity and

Climate. Conservation Biology. 23(2): 348-358.

Galán, L. R., Santos, P. M. & Valdez H. I. 2008. Growth and Wood yielding of

Cedrela Odorata I. and Tabebuia donnell-smithii Rose in San Jose Chacalapa,

Pochutla, Oaxaca. Madera y bosques. 14(2): 65-82.

Garcia, O. 1994. The state-space approach in growth modelling, Canadian.

Journal of Forest Research. 24: 1894-1903.

Gayoso, A. J. & Guerra C. J. 2005. Contenido de carbono en la biomasa aérea de

bosques nativos en Chile. Bosque. 26(2): 33-38.

Githiomi, J. K. & Kariuki, J. G. 2010. Wood basic density of Eucalyptus grandis

from plantations in central Rift Valley, Kenya: variation with age, height level and

between sapwood and heartwood. Journal of Tropical Forest Science. 22(3): 281–

286.

Gittinger, H. P. 1982. Análisis económico de proyectos agrícolas. Ed. Tecnos.

Madrid. Serie Banco Mundial. 2: 532.

González, Y. & Cuadra, C. M. 2004. Estandarización de unidades de medidas y

cálculo de volúmenes de madera. Gobierno Instituto Nacional Forestal de

Nicaragua.

Hernández, J. B. & Torres, P. J. A. 2003. Valoración económica del

almacenamiento de carbono del bosque tropical de Noh Bec, Quintana Roo,

México. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del ambiente. 9(001): 69-

75.

Huante, P. y Rincon, E. 1998. Responses to light changes in tropical deciduous

woody seedlings with contrasting growth rates. Oecologia. 113: 53-66.

Imaña, E. J. & Encinas, B. O. 2008. Epidiometría Forestal. Universidad de Brazilia

y Universidad de los Andes. 1: 8-68.

INE, 2008. Instituto Nacional de Ecología: Cambio Climático en México.

http://cambio_climatico.ine.gob.mx/sectprivcc/mercadobonoscarbono.html

72

INEGI. 2005. Conjunto de datos vectoriales de la carta de uso del suelo y

vegetación: escala 1: 250 000. Serie III (continuo nacional). Instituto Nacional de

Estadística, Geografía e Informática.

INEGI. 2009. Prontuario de información geográfica municipal de los Estados

Unidos Mexicanos Sinaloa, Sinaloa. Clave geoestadística 25017.

IPCC. 1995. Climate change: The supplementary Repost to the IPCC

(Intergovernmental Panel on Climate Change), Scientific Assessment. Cambridge

University Press, Cambridge.

Jerez, R. M., Moret, B. A. Y., Carrero, G. O. E., Macchiavelli, R. E. & Quevedo, R.

A. M. 2011. Site index curves based on mixed models for teak (Tectona grandis L.

F.) plantations in the Venezuelan plains. Agrociencia. 45 (1): 135-145.

Jindal, R., Swallow B. & Kerr J. 2008. Forestry-based carbon sequestration

projects in Africa: Potential benefits and challenges. Natural Resources Forum.

32: 116–130

Khademi, A. Babaei, S. & Mataji, A. 2009. A Study on Potentiality of Carbon

Storage and CO2 Uptake in the Biomass and Soil of Coppice Stand. American

Journal of Environmental Sciences. 5 (3): 346-351.

Kirmal, N. I. J., Patel, K. & Bhoi R. 2010. An assessment of carbon stock for

various land use system in Aravally mountains, Western India. Mitig Adapt Strateg

Glob Change. 1-14.

Klooster, D. & Masera, O. 2000. Community forest management in Mexico: carbon

mitigation and biodiversity conservation through rural development. Global

Environmental Change. 10: 259-272.

Kometter, R. & Maravi, E. 2007. Metodología para elaborar tablas nacionales de

conversión volumétrica de madera rolliza en pie a madera aserrada calidad

exportación. 3: 1-32.

73

Kraenzel, M., Castillo, A., Moore, T. & Potvin, C. 2003. Carbon storage of harvest-

age teak (Tectona grandis) plantations, Panama. Forest Ecology and

Management. 173: 213-225.

Lal, R. 2008. Carbon sequestration. Phil. Trans. R. Soc. B. 363(1492): 815–830.

Lal, R. 2011. Sequestering carbon in soils of agro-ecosystems. Food Policy

doi:10.1016/j.foodpol.2010.12.001

Lapeyre, T., Alegre, J. & Arévalo L. 2004. Determination of carbon reserves of the

aerial biomass in different land use systems in San Martin, Peru. Revista Ecol.

Aplicada. 3 (2): 35-44.

Lebgue, T., Sosa, M., Soto, R. 2005. La flora de las Barrancas del Cobre,

Chihuahua, México. Ecología Aplicada. 4 (1-4): 17-23.

LGDFS. 2003. Ley General de Desarrollo Forestal Sustentable. Diario oficial de la

federación.

Lindström, H. 2000. Intra-tree models of basic density in Norway spruce as an

input to simulation software. Silva Fennica. 34 (4): 411–421.

MacDicken, K.G. 1997. A Guide to Monitoring Carbon Storage in Forestry and

Agroforestry Projects. Forest Carbon Monitoring Program. 87.

Mandal, R. A., & Van Laake, P. 2005. Carbon sequestration in community forests:

an eligible issue for CDM (A case study of Nainital, India). Banko Janakari. 15

(2):53-61.

Mares, A. O., Cornejo, O.H.E., Valencia, M. S. & Flores, L.C. 2004. Índice de sitio

de Pinus herrerae en Cd. Hidalgo, Michoacán. Revista Fitotecnia Mexicana. 27

(1): 77-80.

Márquez, S.G. 2005. Aprovechamiento de la diversidad de árboles y arbustos en

la selva baja caducifolia de Sinaloa. Atlas de la Biodiversidad de Sinaloa. Sinaloa,

México. Edición 4.

74

Martínez, R. R., Azpíroz, R. H., Rodríguez, O. J.L., Cetina, A. V. M. 2006.

Importancia de las plantaciones forestales de Eucalyptus. Ra Ximhai. 2 (3): 815-

846.

Medina, C. 2004. INFORME: Cuantificación del carbono almacenado en suelo de

café (Coffea arábica L.) con sombra en la hacienda Santa Maura, Jinotega,

Nicaragua.

Meunpong, P., Wachrinrat, C., Thaiutsa, B., Kanzaki, M. & Meekaew, K. 2010.

Carbon Pools of Indigenous and Exotic Trees Species in a Forest Plantation,

Prachuap Khiri Khan, Thailand. Kasetsart J. Nat. Sci. 44 (6): 1044 –1057.

Mills, J. A. & Cowling, M. R. 2006. Rate of Carbon Sequestration at Two Thicket

Restoration Sites in the Eastern Cape, South Africa. Restoration Ecology. 14 (1):

38–49.

Miranda, T., Machado, R., Machado, H. & Duquesne, P. 2007. Carbon

sequestered in Cuban livestock production ecosystems and its economic

assessment. Case study. Pastos y Forrajes. 30 (4): 483-491.

Miranda, F. G. & Hernández-X, E. 1963. Los tipos de vegetación de México y su

clasificación. Bol. Soc. Bot. Méx. 28: 29–176.

Montagnini, F., Cusack, D., Petit, B. & Kanninen, M. 2005. Environmental Services

of Native Tree Plantations and Agroforestry Systems in Central America. Journal

of Sustainable Forestry. 21 (1): 57-67.

Montero, G., Muñoz, M., Donés, J. & Rojo, A. 2004. Fijación de CO2 por Pinus

sylvestris L. y Quercus pyrenaica Willd. en los montes Pinar de Valsaín y Matas

de Valsaín. Sist Recur For. 13 (2): 399-415.

Montero, M., & Kanninen M. 2003. Índice de sitio para Terminalia amazonia en

Costa Rica. Agronomía Costarricense. 27 (1): 29-35.

Montoya, G., Soto, L., De Jong, B., Nelson, K., Farías, P., Yakactic, P., Taylor, J.

H. 1996. Desarrollo forestal sustentable: Captura de carbono en las zonas Tzeltal

75

y Tojolabal del estado de Chiapas. ECOSUR e Instituto Nacional de Ecología. 1-

50.

Moreno, C. P. & Paradowska, K. 2009. Useful plants of tropical dry forest on the

coastal dunes of the center of Veracruz State. Madera y Bosques. 15 (3): 21-44.

Mota, C., Alcaraz, L. C., Iglesias, M., Martínez, B. & Carvajal, M. 2009. INFORME:

Investigación sobre la absorción de CO2 por los cultivos más representativos de la

región de Murcia. 1-43.

Nava, C. Y., Maass, M. M., Briones, V. O. & Méndez, R. I. 2007. Evaluation of the

edge effect on two arboreal species of the tropical dry forest of Jalisco, Mexico.

Agrociencia. 41 (1): 112-120.

Návar, C. J. J. 2009. Carbon fluxes resulting from land-use changes in the

Tamaulipan thornscrub of northeastern Mexico. Carbon Balance and

Management. 3 (6): 3-11.

Niu, X. & Duiker, S. W. 2006. Carbon sequestration potential by afforestation of

marginal agricultural land in the Midwestern U.S. Forest Ecology and

Management. 223: 415–427.

Noguéz, H. A. & Fierros, G. A. M. 2004. Evaluación financiera de una plantación

forestal comercial de cedro rosado (Acrocarpu fraxinifolius) en el municipio de

Coyutla, estado de Veracruz. Tesis de Maestria. Chapingo, México.

Noss, R. F. 2001. Beyond Kyoto: Forest management in a time rapid of climate

change. Revista Conservation Biology. 15 (3): 578­590.

Ordoñez, B., De Jong, H. J. & Masera O. 2001. Almacenamiento de carbono en

un bosque de Pinus psedostrobus en Nuevo San Juan, Michoacán. Madera y

bosques. 7 (2): 27-47.

Orellana, E. 1982. Prospección geoeléctrica en corriente continua. Segunda

edición corregida y ampliada. Ed. Paraninfo, Madrid. p 579.

76

Ozuna, G. L. 1993. Criterios actuales en el análisis financiero. Boletín informativo

FIRA. 25 (249): 1-28.

Pacheco, E. F. C., Aldrete, A., Gómez, G A., Fierros, G. A. M., Cetina, A. V. M. &

Vaquera, H. H. 2007. Almacenamiento de carbono en la biomasa aérea de una

plantación joven de Pinus Greggii Engelm. Revista Fitotecnia mexicana. 30 (003):

251-254.

Pérez, V. A. & Landeros, S. C. 2009. Agricultura y deterioro ambiental. Elementos.

73: 19-25.

Pimienta, T. D., Domínguez, C. D., Aguirre, C. O., Hernández, F. J. & Jiménez, P.

J. 2007. Estimación de biomasa y contenido de carbono de Pinus cooperi Blanco,

en Pueblo Nuevo, Durango. Madera y Bosques. 13 (1): 35-46.

Pineda, L. M. R., Ortiz, C. G., Sánchez, V. L. 2005. Los cafetales y su papel en la

captura de carbono: un servicio ambiental aun no valorado en Veracruz. Madera y

Bosques. 11(002): 3-14.

Piotto, D., Montagnini, F., Kanninen, M., Ugalde, L. & Víquez, E. 2004. Forest

Plantations in Costa Rica and Nicaragua: Performance of Species and

Preferences of Farmers. Journal of Sustainable Forestry. 18(4): 59-77.

Piotto D., Montagnini F., Ugalde L., & Kanninen M. 2003. Performance of forest

plantations in small and medium-sized farms in the Atlantic lowlands of Costa

Rica. Forest Ecology and Management. 175: 195-204.

Pronatura. 2007. Financiamiento a la conservación privada en México.

Ramírez, A. O. & Gómez, M. 1998. Estimación y valoración económica del

almacenamiento de carbono. Revista forestal centroamericana. 17-22.

Rennolls, K. 1995. Forest height growth modelling. Forest Ecology and

Management. 71: 217-225.

77

Ribaudo, M., Greene, C., Hansen L., Hellerstein, D. 2010. Ecosystem services

from agriculture: Steps for expanding markets. Ecological Economics.

doi:10.1016/j.ecolecon.2010.02.004.

Rincón, E., Huante, P., & Álvarez, A. M. 2000. Análisis de crecimiento de tres

especies de Caesalpinia (Leguminosae) de la selva baja caducifolia de Chamela,

Jalisco. Boletín de la sociedad botánica de México. 066: 5-13.

Rodríguez, J. & Pratt, L. 1998. Potencial de carbono y fijación de dióxido de

carbono de la biomasa en pie por encima del suelo en los bosques de Costa Rica.

Centro Latinoamericano para la Competitividad y el Desarrollo Sostenible,

CLACDS. CEN. 762: 1-69.

Rodríguez, L. R., Jiménez, P. J., Aguirre, C. O. A., Treviño, G. E. J. & Razo, Z. R.

2009. Estimación de carbono almacenado en el bosque de pino-encino en la

reserva de la biosfera el Cielo, Tamaulipas, México. Ra Ximhai. 5 (3): 317 -327.

Rodríguez, L. R., Jiménez, P. J., Aguirre, C. O. A. & Treviño, G. E. J. 2006.

Estimación del carbono almacenado en un bosque de Niebla en Tamaulipas,

México. Ciencia UANL. 9(2): 179-188.

Rojo, M. G. E., Jasso, M. J., & Velázquez, M. A. 2006. Political and economic

instruments related to the climatic change and the environmental pollution. Ra

Ximhai. 2(1): 173-185.

Rojo, M. G. E., Jasso, M. J., Zazueta, A. X., Porras, A. C. R. & Velásquez, M. A.,

2005. Modelos de índice de sitio para Hevea brasiliensis Müll. Arg. del Clon IAN-

710 en el norte de Chiapas. Ra Ximhai. 1 (1): 153-166.

Roncal, G. S., Soto, P. L., Castellanos, A. J., Ramírez, M. N. & De Jong, B. 2008.

Sistemas agroforestales y almacenamiento de carbono en comunidades

indígenas de Chiapas, México. Interciencia. 33 (3): 200-206.

Rügnitz, T. M., Chacón, L. M. & Porro, R. 2008. Guía para la determinación de

carbono en Pequeñas Propiedades Rurales. Ed. 1. Consorcio Iniciativa

Amazónica (IA) y Centro Mundial Agroforestal (ICRAF). Belém, Brasil. p 1-63.

78

Ruiz, P. M., García, F. C. & Sayer, J. A. 2007. Los servicios ambientales de los

bosques. Ecosistemas. 16 (3): 81-90.

Rzedowski, J., 2006. Vegetación de México, Comisión Nacional para el

conocimiento y uso de la biodiversidad. 1: 504.

Salgado, L. 2004. El mecanismo de desarrollo limpio en actividades de uso de la

tierra, cambio de uso y forestería (LULUCF) y su potencial en la región

latinoamericana. CEPAL: Medio ambiente y desarrollo. 88: 1-84.

Sánchez, H. J. G. 1991. Evaluación financiera de un proyecto de inversión para la

producción de planta en vivero forestal. Tesis profesional. Chapingo, México. p 72

Sandhu, S. H., Wratten, D. S. & Cullen, R. 2010. Organic agriculture and

ecosystem services. Environmental Science y Policy. 13 (1): 1-7.

Sandoval, E. M., Stolpe, L. N., Zagal, V. E., Mardones, F. M. & Junod, M. J. 2003.

El secuestro de carbono en la agricultura y su importancia con el calentamiento

global. Theoria. 12: 65-71.

Sans, C., Daniluk, G., Escudero, R., Irisity, F., Soria, L., Priore, E., Pelufo, M.,

Arnaboldi, G. & Giosa, R. 2007. Determinación de parámetros y ecuaciones para

estimar biomasa en plantaciones forestales. Ministerio de Ganadería Agricultura y

Pesca-Facultad de Agronomía. 1-30.

Schahczenski, J., y Hill H., 2009. Agriculture, Climate Change and Carbon

Sequestration. ATTRA National Sustainable Agriculture Information Service. 1-16.

Schlegel, B., Gayoso, J. & Guerra, J. 2001. Manual de procedimientos para

inventarios de carbono en ecosistemas forestales. Valdivia. Proyecto FONDEF

D98I1076. 1-15.

Schoeneberger, M. M. 2009. Agroforestry: working trees for sequestering carbon

on agricultural lands. Agroforest Syst. 75: 27–37.

79

SEMARNAT y Colegio de Postgraduados. 2003. Evaluación de la Degradación de

los Suelos Causada por el Hombre en la República Mexicana, a escala 1:250 000.

Memoria Nacional 2001-2002. México.

SEMARNAT, 2001. Inventario Forestal Nacional 2000. México.

SEMARNAT, 2006. La Gestión Ambiental en México. México.

Seppanen, P. 2002. Secuestro de Carbono a través de plantaciones de Eucalipto

en el Trópico Húmedo. Revista Forestal Veracruzana. 4 (2): 51-58.

Shi, Jun., Cui, L. & Tian, Z. 2010. Impact of site management on changes in soil

carbon after afforestation: A review. For. Stud. China. 12 (3): 158-165.

Silva, A. F. M. & Návar, C. J. J. 2009. Estimating carbon expansion factors in

temperate forest communities of northern Durango, México. 15 (2): 155-160.

Sosa, R. E., Pérez, R. D., Ortega, R. L. & Zapata, B. G. 2004. Evaluación del

potencial forrajero de árboles y arbustos tropicales para la alimentación de ovinos.

Téc. Pecu. Méx. 42 (2): 129-144.

Splechtna, B. 2001. Height growth and site index models for Pacific silver fir in

southwestern British Columbia. Ecosystems and management. 1(1): 1-14.

Téllez, M. E., Gonzales, G. M., Santos, P. H., Fierros, G. A., Lilieholm, R. J. &

Gomez, G. A. 2008. Optimal timber rotation lengths in Eucalyptus plantations

including revenues from carbon capture in Oaxaca, Mexico. Rev. Fitotec. Mex.

31(2): 173-182.

Toral, I. M., Fratti, B. A. & González R. L. A. 2005. Crecimiento estacional y

rentabilidad de plantaciones forestales comerciales de Pinus radiata en suelos de

trumao según método de establecimiento. Bosque. 26 (1): 43-54.

Torres. 2001. Curvas de índice de sitio de forma y escala variables en

investigación forestal. Agrociencia. 35 (001): 87-98.

80

Torres, R. J. M. & Guevara, S. A. 2008. El potencial de México para la producción

de servicios ambientales: captura de carbono y desempeño hidráulico. Gaceta

ecológica. 063: 40-59.

Trejo, V. I. 1999. El clima de la Selva Baja Caducifolia en México. Investigaciones

Geográficas. 39: 40-52.

Tschakert, P. 2004. The costs of soil carbon sequestration: an economic analysis

for small-scale farming systems in Senegal. Agricultural Systems. 81: 227-253.

UNFCCC, 1998. Protocolo de Kyoto de la convención marco de las naciones

unidas sobre el cambio climático.

Ugalde, L. & Vásquez W. 1995. Informe Técnico: Rendimiento y calidad de sitio

para Gmelina arborea, Tectona grandis, Bombacopsis quinatum y Pinus caribaea

en Guanacaste. Serie Técnica Turrialba (Costa Rica): CATIE. 256: 40.

Valencia, M. S. & Vargas, H. J. 1997. Método empírico para estimar la densidad

básica en muestras pequeñas de madera. Madera y Bosques. 3 (00): 81-87.

Vallejos, B. O., Lobos, A. G., Caroca, J. C. & Marchant, C. C. 2007. Economic

evaluation of the additional carbon dioxide absorption in new forestry plantation

sites in Chile. Interamerican Journal of Environment and Tourism. 3 (3): 16-26.

Vanclay, K. J. 2010. Robust relationships for simple plantation growth models

based on sparse data. Forest Ecology and Management. 259: 194-198.

Velázquez, F. 2005. Cambio climático y protocolo de Kyoto, ciencia y estrategias.

Compromisos para España. Española salud. 2 (79): 191-201.

Vidal, A., Benítez, J. Y., Rodríguez, J., Carlos R. & Gra H. 2003. Estimación de la

biomasa de copa para árboles en pie de Pinus caribaea var. caribaea en la E.F.I.

La Palma de la provincia de Pinar del Río, Cuba. Ciencias Forestales, Quebracho.

11: 60-66.

Wander, M. & Nissen, T. 2004. Value of soil organic carbon in agricultural lands.

Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change. 9: 417–431.

81

Weber, J. C. y Sotelo M. C., 2007. Geographic variation in tree growth and wood

density of Guazuma crinita Mart. in the Peruvian Amazon. New Forests DOI

10.1007/s11056-007-9080-5.

Wisniewskil, J., Dixon, K. R. J., Kinsman, D. J., Sampson, N. & Lugo E. A. 1993.

Carbon dioxide sequestration in terrestrial ecosystems. Climate research. 3: 1-5.

Yánez, S. A., Vargas, A. 2004. Captura de carbono en bosques: Una herramienta

para la gestión ambiental. Gaceta Ecológica. 70: 5­18.

Zambrano, A., Franquis, F., Infante, A. 2004. Emisión y captura de carbono en los

suelos en ecosistemas forestales. For. Lat. 35: 11-20.

Zamudio, S. F. J., Lozano, R. J. L. & Cervantes, C. J. O. 2010. Evaluación

financiera y de riesgo de una plantación forestal comercial en Zihuateutla, Puebla.

Ciencias forestales y del ambiente. 16 (1): 69-78.

Zhao, W., Mason, G. E. & Brown, J. 2006. Modelling height-diameter relationships

of Pinus radiata plantations in Canterbury, New Zealand. NZ Journal of forestry.

23-27.

Zobel, B. J. & Van Buijtenen, J. P. 1989. Wood variation, its causes and control.

Springer-verlag. 363.

82

11. ANEXOS

11.1. Análisis de contenido de carbono C. platyloba

83

84

11.2. Formato de evaluación del crecimiento de especies forestales

FECHA____________________________

LOCALIDAD_________________________

NOMBRE DEL

ENCUESTADOR___________________________________________________

I. DATOS DE LOCALIZACIÓN

Predio___________________ Altitud (asnm) _______________________

Latitud N_________________ Longitud W______________________________

II. INFORMACIÓN ECOLÓGICA

COMUNIDAD VEGETAL________________________________

ESPECIE DOMINANTE_________________________________

PENDIENTE_________________________

EXPOSICIÓN__________________________

PROFUNDIDAD DE SUELO (cm) <25, 25-50, > 50

TIPO DE SUELO ________________________________

% DE SUELO DESCUBIERTO ______________________________

% COBERTURA DE COPAS __________________________________

85

III. Inventario dasométrico de especies

No. Especie Edad Diam. norm.

Diam. norm.

Altura total

Cobertura de copa

N S E W

86

11.3. Formato de campo para la tomografía geoeléctrica

Nombre del sondeo:

PASO I

PASO V

AB (m)

MN (m)

K (m)

( ·m)

D (m)

z (m)