Examinando por Materia "biomasa"

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Carbon storage in coffee agroforestry systems: Role of native and introduced shade trees in the central Peruvian Amazon
(MDPI, 2025-06-30) Salgado Veramendi, Noelito; Romero Chavez, Lorena Estefani; Huerto Pajuelo, Eldhy Sianina; Ibarra Porra, Carolina del Carmen; Cunyas Camayo, Joseph Michael; Aldava Pardave, Uriel; Vallejos Torres, Geomar; Solórzano Acosta, Richard Andy
What is the potential impact on carbon storage of the native and introduced tree species commonly associated with coffee in the central Peruvian Amazon? Coffee is a pivotal crop within the Peruvian economy. Nevertheless, the establishment of new plantations—driven by the subsistence needs of smallholder farmers—has led to expansion into forested areas. Given the significance of this crop and the demonstrated ecosystem benefits of agroforestry systems (AFSs), the aim of this study was to evaluate the influence of native and introduced shade tree species on carbon storage in coffee plantations. This study was observational and exhibited characteristics of an unbalanced incomplete block design. Agroforestry systems (AFSs) with shade tree species such as Inga, Retrophyllum rospigliosii, Eucalyptus and Pinus, and three unshaded coffee plantations, were included in this study. The total carbon stored in each AFS was higher than in unshaded coffee plantations. Soil contributed between 47% and 91% to total carbon storage, shade trees (24–46%), coffee (2–7%), leaf litter (0.6–1.9%) and shrubs and herbaceous plants (0.02–0.3%). The AFS with R. rospigliosii achieved the highest carbon storage with 190.38 Mg ha−1, highlighting the compatibility of this species with coffee plantations, as well as its positive effect on climate change mitigation in deforested areas.
Integración de VANT-LiDAR con imágenes multiespectrales para la estimación del carbono almacenado en plantaciones forestales de Prosopis sp.
(Universidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencia Agropecuarias, 2025-05-05) Chumbimune Vivanco, Sheyla Yanet; León Dextre, Hairo Alexander; Llanos Carrillo, Cristina Sofía; Millan Ramírez, José Edwin; Vilca Gamarra, Cesar Francisco; Vera Diaz, Elvis; Agurto Piñarreta, Alex Iván; Baselly Villanueva, Juan Rodrigo; Cruz Grimaldo, Camila Leandra
Los individuos del género Prosopis sp. conocidos como algarrobos; son especies claves en el desarrollo del bosque seco y recuperación de áreas degradadas en la Costa norte del Perú. La evaluación de plantaciones, cálculo de la biomasa aérea forestal (BAF) y carbono almacenado representa un papel importante en el manejo forestal y mitigación del cambio climático. Este estudio evalúa metodologías de monitoreo a través del uso de imágenes multiespectrales y LiDAR acopladas a un VANT, con la finalidad de realizar su validación y generar modelos que permitan estimar el carbono almacenado. Se evaluaron siete especies de Prosopis sp. con la metodología convencional y se encontraron diferencias significativas entre las especies para las características dasométricas e índices de vegetación, así como en la comparación con los datos obtenidos con el LiDAR. Se seleccionaron modelos para determinar BAF y la asociación entre el carbono aéreo obtenido con los modelos constituidos por datos de LiDAR e índices de vegetación que presentaron correlaciones significativas (p < 0,05), se construyeron siete modelos para predicción de carbono y destaca el modelo que tiene como variables regresoras la altura total y área de copa obtenidas del LiDAR, así como los índices CIgreen, GNDVI, RECI, LCI y NDVI (R² = 0,77). Lo cual confirma que el uso de la metodología LiDAR con los índices de vegetación permite una estimación más práctica del carbono almacenado en la plantación.