aplicación del modelo ufore (urban forest effects) al arbolado de la delegación miguel hidalgo...
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TESIS DE TITULACIÓN PARA OBTENER GRADO DE ING AMBIENTAL UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA MÉXICO D.F. ISKAR WALUYOTRANSCRIPT
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Presenta: Iskar Jasmani Waluyo Moreno Para obtener el ttulo de
Ingeniero Ambiental
Asesores: Dra. Alicia Chacalo Hilu
Mtro. Jaime Grabinsky Steider
Fecha de Entrega: Marzo 2013
Aplicacin del Modelo UFORE (Urban Forest Effects) al arbolado de la
Delegacin Miguel Hidalgo
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Tabla de contenido AGRADECIMIENTOS ...................................................................................................................................................... 4 INTRODUCCIN .............................................................................................................................................................. 5 OBJETIVOS ........................................................................................................................................................................ 7 MARCO TERICO Y ANTECEDENTES ....................................................................................................................... 7
Secuestro y almacenamiento de carbono ......................................................................................................... 7 Retencin de contaminantes atmosfricos ..................................................................................................... 8 Clculo de secuestro y almacenamiento de carbono ................................................................................ 11
Clculo del rea de follaje e ndice de rea de follaje ............................................................................................. 11 Clculo de la biomasa ........................................................................................................................................................... 12
Clculo de flux y retencin de contaminantes ............................................................................................. 14 Ecuacin de velocidad de depsito para NO2, SO2, CO y O3 ................................................................................. 15 Ecuacin de velocidad de depsito para PM10 .......................................................................................................... 18 Clculo de concentracin de contaminantes retenidos ........................................................................................ 19
JUSTIFICACIN ............................................................................................................................................................. 20 Contaminacin atmosfrica actual en la ZMVM .......................................................................................... 20 Efectos positivos y valor del arbolado urbano ............................................................................................ 23
METODOLOGA ............................................................................................................................................................ 24 Etapa 1: Muestreo preliminar y clculo de medidas de dispersin ..................................................... 24 Etapa 2: Diseo del muestreo ............................................................................................................................ 26
Estimacin de grados de confiabilidad ......................................................................................................................... 26 Estimacin de tamao de muestra ................................................................................................................................. 29 Ubicacin de las parcelas al azar ..................................................................................................................................... 31
Etapa 3: Muestreo del arbolado ........................................................................................................................ 33 Etapa 4: Anlisis estadstico y aplicacin del modelo UFORE ................................................................ 36
RESULTADOS Y OBSERVACIONES ......................................................................................................................... 38 Resultados del arbolado las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo .................................................. 38
Desaparicin de rboles y sus sitios .............................................................................................................................. 38 Distribucin de especies ..................................................................................................................................................... 40 Condicin del arbolado y sus sitios ................................................................................................................................ 40 Crecimiento .............................................................................................................................................................................. 43 Biomasa y rea de follaje .................................................................................................................................................... 47 Secuestro y almacenamiento de carbono .................................................................................................................... 49 Retencin de contaminantes y su valor econmico................................................................................................ 51
Resultados del arbolado del Bosque de Chapultepec ............................................................................... 52 Distribucin de especies ..................................................................................................................................................... 52 Condicin del arbolado y de su sitios ............................................................................................................................ 54 Biomasa y rea de follaje .................................................................................................................................................... 56 Secuestro y almacenamiento de carbono .................................................................................................................... 57 Retencin de contaminantes y su valor econmico................................................................................................ 59
CONCLUSIONES ............................................................................................................................................................ 61 Evaluacin del arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo ........................................................ 61 Evaluacin del arbolado del Bosque de Chapultepec ............................................................................................ 61 Evaluacin de las tasas de crecimiento de los rboles en las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo ........................................................................................................................................................................................................ 62
Evaluacin del modelo UFORE .......................................................................................................................... 62 Comparacin de los resultados ........................................................................................................................................ 62 Aplicabilidad del modelo .................................................................................................................................................... 63
Valor econmico del arbolado y la retencin de contaminantes ......................................................... 64 Problemas con el muestreo ................................................................................................................................ 65 Aspectos negativos del arbolado urbano ...................................................................................................... 66 Confiabilidad de los modelos matemticos .................................................................................................. 67
Referencias ................................................................................................................................................................... 68
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ANEXOS 73 NDICES 105
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AGRADECIMIENTOS
A la Dra. Alicia Chacalo Hilu por tener confianza en m y paciencia en este proyecto.
Al Maestro Jaime Grabinsky Steider por las horas de apoyo en trabajo de campo y por
las buenas plticas entre las horas de trabajo.
Al Maestro Alejandro Aldama por su aportacin en el diseo del muestreo y apoyo
durante la elaboracin de este proyecto.
Al Maestro Sebastin Varela por su colaboracin durante la corrida del modelo
UFORE.
A mi familia y amigos por apoyarme durante esta carrera acadmica y hacerme la vida
amena.
A las autoridades del Bosque de Chapultepec por el apoyo y permisos necesarios para
este proyecto.
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INTRODUCCIN
El presente proyecto evala el arbolado de la Delegacin Miguel Hidalgo del Distrito
Federal en dos partes: el Bosque de Chapultepec y las calles de la delegacin. Para
realizarlo, se determin una muestra de arbolado de cada zona y se analizaron los
datos para establecer su condicin, distribucin de especies, tasas de crecimiento,
entre otras. Con los resultados de este proyecto fue posible evaluar la condicin actual
del arbolado de la delegacin y compararla con un estudio realizado previamente, en
1993 (Chacalo et al., 1996). Se encontr que las condiciones del arbolado son, en
general, buenas, mas no recibe mantenimiento adecuado y, en algunos casos, la
planeacin urbana no lo considera.
Los datos de este estudio tambin se utilizaron para correr el modelo Urban Forest
Effects (UFORE). El modelo estima varios efectos del arbolado urbano y se divide en
cuatro mdulos (Nowak y Crane, 1996):
Mdulo A (Anatomy of the urban forest): Estima la estructura general de una
poblacin de rboles y organiza la informacin segn la clase diamtrica y la especie.
Adicionalmente, calcula los promedios con desviaciones estndar en cada una de estas
categoras. Finalmente, con la ayuda de algunas mediciones dasomtricas, estima
tambin la cantidad de biomasa presente en la poblacin, con la cual se calcula la
captura de carbono y la retencin de contaminantes.
Mdulo B (Biogenic volatile organic compound emissions): Estima la cantidad de
compuestos orgnicos voltiles (COVs) que libera una poblacin de rboles a la
atmsfera. Forma parte importante del modelo, ya que algunas especies contribuyen
ms que otras a la cantidad de COVs que se liberan.
Mdulo C (Carbon storage and sequestration): ste es uno de los dos mdulos
empleados en el presente proyecto; estima la cantidad de carbono secuestrado en la
poblacin o muestra de arbolado por medio de la biomasa de un rbol. Con datos y
ecuaciones alomtricos, se desarroll un sistema para calcular biomasa. El secuestro
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de carbono por rboles est relacionado, principalmente, con la densidad de biomasa
segn la especie.
Mdulo D (Dry deposition of air pollution): Segundo de los mdulos empleados,
estima la cantidad de contaminantes que se depositan y absorben en el follaje.
Requiere datos anuales de las concentraciones atmosfricas de NO2, PM10, SO2, CO, CO2
y O3. Con los flujos y el rea del follaje se calcula la retencin de contaminantes. Las
ecuaciones para calcular las velocidades de depsito y flujos se discutirn ms
adelante.
UFORE es fcil de conseguir en i-Tree, una suite de programas, y est disponible sin
costo por internet. Est constituida por 3 partes:
i-Tree Streets: Se basa en el modelo Street Tree Management and Analysis Tool for
Urban Forest Managers (STRATUM). Es una herramienta que evala los efectos del
arbolado en calles, parecido a UFORE pero, adicionalmente, evala los efectos que el
mismo tiene sobre las temperaturas dentro de los edificios.
i-Tree ECO: Corre los mdulos de UFORE antes mencionados.
i-Tree Hydro: An en fase de prueba, este mdulo se dise para evaluar el efecto del
arbolado en los flujos de agua en las instalaciones urbanas. El modelo simula los
cambios en el sistema hidrolgico de una zona urbana conforme cambia la estructura
de la poblacin arbrea.
Adems de stos, i-Tree cuenta con otros mdulos para evaluar los efectos del
arbolado urbano, as como con un buen soporte tcnico, disponible para todos los
usuarios de i-Tree por medio de foros, correo electrnico, correo convencional y
telfono (iTree, 2010).
Aunque tiene muchas funciones, el modelo UFORE se utiliz para cuantificar la
retencin de contaminantes por el arbolado. Adicionalmente, se cuantific la
retencin de contaminantes atmosfricos en kilogramos por ao. El modelo tambin
determina un valor econmico de la retencin de contaminantes, mismo que se
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incluye en este documento. Se estim que un rbol en las calles de la Delegacin
Miguel Hidalgo tiene un valor anual de $7.47 USD, mientras que el de uno en el Bosque
de Chapultepec, es de $3.63 USD, considerando dicho valor nicamente a partir de la
retencin de NO2, SO2, CO2, CO, O3 y PM10. Con base en estos valores, se estim que el
Bosque de Chapultepec le ahorra ms de un milln de dlares anuales a la Ciudad de
Mxico en retencin de contaminantes.
OBJETIVOS
General:
Evaluar el arbolado urbano utilizando la estadstica y el modelo UFORE.
Especficos:
I. Evaluar la condicin y distribucin del arbolado en la Delegacin Miguel Hidalgo.
II. Cuantificar el secuestro de carbono por medio de la incorporacin de dixido de carbono (CO2) al ciclo de carbono.
III. Cuantificar la asimilacin de gases (NO2, SO2, CO, O3) por el follaje del arbolado.
IV. Cuantificar la retencin de materia particulada suspendida (PM10) en el follaje del arbolado.
V. Evaluar el modelo UFORE y iTree.
MARCO TERICO Y ANTECEDENTES
Secuestro y almacenamiento de carbono
La UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change ), define el
secuestro de carbono como el proceso de remover carbono de la atmsfera y
depositarlo en una reserva (Organizacin de Naciones Unidas, 2010). La absorcin de
CO2 en el follaje del arbolado para transformarlo en biomasa, es una manera de
secuestrar el carbono atmosfrico, sin embargo, un crecimiento vertiginoso en las
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fuentes antropognicas de CO2 , aumenta su concentracin a una tasa que la naturaleza
no parece ser capaz de asimilar.1
Una zona arbolada capaz de secuestrar ms carbono del que se produce en sta se
considera como un pulmn. Esta capacidad depende principalmente de cinco
factores (US Environmental Protection Agency, 2010):
especie; condicin del suelo; uso de suelo; topografa; condicin climtica local.
Existen varios mtodos para estimar la capacidad de secuestro de carbono, as como
estudios que relacionan su cantidad en la atmsfera con la vegetacin en el ambiente.
De 1990 a 2008 la EPA realiz un inventario de las fuentes emisoras de gases de
efecto invernadero y de los pulmones, donde se utilizaron diversos mtodos y
modelos para estimar su capacidad de secuestro (US Enviornmental Protection Agency,
2004). Es importante considerar que el arbolado tambin produce ciertas cantidades
de carbono que se liberan a la atmsfera. La figura 1 ayuda a visualizar el intercambio
de CO2 atmosfrico con el arbolado urbano.
Retencin de contaminantes atmosfricos
La absorcin de gases ocurre por medio de procesos biolgicos como la fotosntesis.
Los gases se absorben por los estomas del follaje y son atrapados en los espacios
intracelulares de las hojas del rbol. Posteriormente, se incorporan a los procesos
metablicos de la planta o rbol. La figura 2 muestra la manera en que un estoma
absorbe dixido de carbono atmosfrico en los espacios intracelulares de una hoja.
1 Algunos cientficos no estn de acuerdo con esta teora y suponen que la cantidad de carbono emitido por fuentes antropognicas no es significativa
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Figura 1: Visualizacin del secuestro de carbono
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Figura 2: Visualizacin de absorcin de CO2 en estomas. Este fenmeno ocurre de la misma forma para los otros gases. Imagen: (Cook y Carlowicz, sin fecha)
Investigadores de diversos pases han cuantificado los efectos que tiene el arbolado
sobre la calidad del aire. En un estudio sobre la capacidad de retencin de ozono,
PM10, NO2 y SO2 (Yang et al., 2008) se determin que 19.8 hectreas de azoteas verdes
en Chicago retenan ms de 1500 kg de contaminantes al ao.
Otros tipos de contaminantes atmosfricos son las partculas suspendidas que quedan
atrapadas en la superficie del follaje del arbolado, la concentracin puede ser tan alta
que, en ocasiones, se perciben a simple vista. Estas partculas no desaparecen y, en
algunos casos, vuelven a suspenderse en la atmsfera despus de permanecer un rato
en el follaje de un rbol, otras se diluyen con la lluvia y se incorporan al suelo.
En el estado de Chihuahua se estudi una muestra de 225 rboles y se estim la
capacidad de retencin de partculas suspendidas en el aire de distintas especies. En
este estudio, el ciprs (Cupressus sp.) fue la especie con mayor capacidad de retencin
de partculas (Alcal et al., 2008). En Chile se realiz un estudio similar relacionando
el efecto econmico que tendra el arbolado urbano al evitar algunas enfermedades en
las vas respiratorias; en ste se encontr que era ms rentable el arbolado en zonas
de bajo nivel socioeconmico que en su contraparte (Escobedo et al., 2008).
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Clculo de secuestro y almacenamiento de carbono
Las estimaciones que hace el modelo se basan en:
1. el rea de follaje del arbolado; 2. la biomasa del follaje, tronco y races; 3. el flux del contaminante atmosfrico en las reas cercanas al arbolado.
A continuacin se explica cmo calcula el modelo el rea de follaje y la biomasa. El
clculo de flux se explica ms adelante.
Clculo del rea de follaje e ndice de rea de follaje
El rea de follaje se determina con coeficientes de extincin de luz solar y de sombra.
El modelo recibe datos de exposicin a la luz solar, ancho y altura de copa. Con esta
informacin se determinan los coeficientes de extincin de luz solar y de sombra y un
radio de la corona del rbol, con los cuales se estima un rea de follaje con la siguiente
ecuacin (Nowak et al, 2008):
(1) *
+
Donde:
LA: rea de follaje
xs: coeficiente de sombra promedio, 0 < xs < 1
r: radio de copa
k: coeficiente de extincin de luz
Otro valor importante que estima el modelo es el ndice de rea de follaje o LAI, por
sus siglas en ingls. El LAI es la relacin entre el rea del follaje que recibe luz solar y
el rea superficial que cubre el follaje (Gobron, 2009) y se calcula indirectamente
utilizando informacin sobre la exposicin a la luz solar, las dimensiones de la corona
del rbol y el porcentaje faltante de la misma. En el modelo UFORE, el LAI se calcula
con la siguiente frmula (Nowak, sin fecha):
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(2)
Donde:
LAIn: ndice de rea de follaje ajustado para la competencia
LAIop: ndice de rea de follaje en espacios abiertos (sin copas que impidan la
exposicin a la luz solar)
LAIcl: ndice de rea de follaje en espacios cubiertos por otras copas
Los valores de LAIcl y LAIop se calculan considerando factores de competencia,
intensidad y coeficientes de luz solar. Las conferas, con excepcin de los pinos, tienen
un LAI promedio de 0.91, mientras los deciduos tienen un LAI promedio de 0.83
(iTree, sin fecha). Esto significa que las conferas tienen un rea mayor de follaje
expuesto a la luz solar y, por ende, generan ms sombra y absorben ms luz solar que
los deciduos. Adicionalmente, se estima un ndice de rea de Corteza (BAI, bark area
index), otro dato necesario para calcular la velocidad de depsito de PM10. El BAI es la
relacin entre el rea superficial de la corteza del rbol y el rea superficial que cubre
el rbol (DAAC, 2010).
Clculo de la biomasa
La biomasa, al igual que el rea de follaje, se determina con ecuaciones y coeficientes
alomtricos especficos para cada especie. Con datos de las dimensiones del rbol es
posible estimar una biomasa de follaje, de tronco y debajo del suelo. Con la biomasa
total y las tasas de crecimiento correspondientes a la especie del rbol, es posible
estimar el secuestro de carbono de un rbol en un periodo de tiempo.
En matemticas y ciencias en general, las ecuaciones alomtricas toman la siguiente
forma (WIKIPEDIA, sin fecha):
(3)
Donde:
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a y b: factores especficos del fenmeno estudiado
y: la cantidad o tasa de produccin que se desea conocer
x: el tamao de alguna variable disponible
Por ejemplo, la USDA emplea la siguiente ecuacin para calcular la biomasa de los
gneros Cedrela, Cordia, Hyeronima y Euterpe (Cole y Ewel, 2006):
(4)
Donde:
a y b: factores alomtricos
d: dimetro del tronco (cm)
h: altura del rbol (m)
y: biomasa (kg)
Los valores de a y b varan segn el dimetro del rbol y la parte del rbol que se est
midiendo. La siguiente tabla contiene datos de los factores alomtricos a y b para el
gnero Cedrela sp:
Tabla 1: Factores alomtricos para el follaje y tronco Cedrela sp.
Parte del rbol Dimetro (cm) a b
Follaje 10 0.0013 0.9218
Tronco 10 0.2002 1.0451
(Cole y Ewel, 2006)
Para ejemplificar, si un rbol Cedrela sp. mide 3 metros de altura y tiene un dimetro
de 10 cm, se utilizaran los factores a = 0.1265 y b = 0.2787 para estimar la biomasa
del follaje de ese rbol. Al introducir estos datos en la ecuacin:
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La biomasa del follaje de un rbol del gnero Cedrela sp. pesa aproximadamente 0.62
kg. De la misma manera es posible estimar la biomasa del tronco, ramas y races con
valores para a y b, segn la parte del rbol y si el dimetro del tronco es mayor o
menor a 10 centmetros. Algunas de las ecuaciones y valores alomtricos se
encuentran en un compendio de 98 especies publicado por la USDA (USDA, 1983).
Para el modelo, la biomasa no se calcula directamente porque algunos parmetros
estn fuera de rango, as que se calcularon en funcin del rea de follaje y el peso en
seco por rea de follaje. La biomasa es prcticamente el producto de la densidad del
follaje (particular de la especie) multiplicado por el volumen que ocupa la corona del
rbol (iTree, sin fecha). Para las especies que no tienen una ecuacin alomtrica se
estima la biomasa con el promedio de todas las ecuaciones de otras especies del
mismo gnero (Nowak et al., 2000).
Algunos otros factores que influyen en el clculo de biomasa son:
tasa de crecimiento; probabilidad de que muera el rbol; ndice de rea de Follaje (LAI por sus siglas en ingls); ndice de rea de Corteza (BAI por sus siglas en ingls).
Clculo de flux y retencin de contaminantes
Existen varios mtodos para estimar la absorcin de un gas o el depsito de
partculas. El empleado por UFORE se basa en la siguiente ecuacin del flux de
depsito en seco (Nowak y Crane, 1996):
(5)
Donde:
F: flux de depsito en seco de la sustancia
Vd: velocidad de depsito en seco de la sustancia
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C: concentracin de la sustancia
Es importante explicar que el flux es una cantidad que se mide en masa por unidad de
tiempo por unidad de rea.
Las concentraciones (C) de los contaminantes que se utilizaron para el modelo, se
consiguieron de la base de datos de la Red Automtica de Monitoreo Atmosfrico
(RAMA). Las velocidades de depsito (Vd) se calcularon con dos ecuaciones distintas,
una para NO2, SO2, CO y O3 y otra para PM10. A continuacin se describen ambas
ecuaciones.
Ecuacin de velocidad de depsito para NO2, SO2, CO y O3
El valor de la velocidad de depsito (Vd), es la inversa de la suma de tres resistencias:
1. resistencia aerodinmica; 2. resistencia en las fronteras de flujo cuasi-laminar; 3. resistencia en copa.
Tabla 2: Velocidades promedio de depsito en seco de algunas sustancias en m/s
Sustancia Vd mxima (m/s) Vd mnima (m/s)
NO2 0.005 0.001
O3 0.001 0.008
SO3 0.010 0.002
(Hirabayashi et al., 2011)
Estos valores varan ms en rboles caducifolios, ya que durante otoo e invierno no
tienen follaje, razn por la cual el modelo arroja valores para rboles con follaje y sin
follaje. Las velocidades de depsito de NO2, SO2, CO y O3, se calculan con la siguiente
ecuacin (Hirabayashi et al., 2011):
(6)
Donde:
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Ra: resistencia aerodinmica (s/m)
Rb: resistencia en fronteras de capas cuasi-laminares (s/m)
Rc: resistencia en la copa (s/m)
La resistencia aerodinmica (Ra) es aquella que sufre la sustancia -en este caso NO2,
SO2, CO y O3-, al fluir en el aire. Una vez que la sustancia se acerca a la superficie del
follaje existe una capa de aire que tiene una resistencia distinta a la de la atmsfera; el
flujo en esta zona es de tipo laminar y su resistencia se denomina Rb en la ecuacin.
Finalmente, Rc es la resistencia que experimenta el flujo de partculas o gases debido a
la copa del rbol. La resistencia aerodinmica depende de las condiciones
atmosfricas pero es independiente del contaminante en cuestin, mientras la
resistencia en fronteras de capas cuasi-laminares y la resistencia de flujo en la copa s
varan segn el contaminante. El valor de Rc vara tambin durante temporadas con
follaje y sin follaje.
La resistencia aerodinmica se calcula con la siguiente ecuacin (Hirabayashi et al.,
2011):
(7)
Donde:
u(z): velocidad promedio del viento a la altura z (m/s)
u*: velocidad de friccin (m/s)
La resistencia en la frontera entre la atmsfera y el aire cercano al follaje se calcula
con la siguiente frmula (Hirabayashi et al., 2011):
(8)
Donde:
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Sc: nmero de Schmidt (cociente entre la viscosidad cinemtica y la difusin de la
masa)
Pr: nmero de Prandtl (cociente entre la viscosidad cinemtica y la difusin trmica,
toma un valor constante de 0.72)
k: constante de von Karman (describe el perfil logartmico de la velocidad de un flujo
turbulento de un fluido cerca de una frontera sin derrapamiento = 0.41)
u*: velocidad de friccin (m/s)
El nmero de Schmidt es 1 para O3, 0.76 para CO, 0.98 para NO2 y 1.15 para SO2.
Finalmente, la resistencia en la copa es la suma de las resistencias que presenta una
hoja para absorber gases en las estomas, en el tejido mesfilo, en el suelo y en la
cutcula de cada hoja. Para NO2, SO2 y O3 (Hirabayashi et al., 2011):
(9)
Donde:
rs: resistencia en las estomas
rm: resistencia en el tejido mesfilo
rsoil: resistencia en el suelo (= 2941 s/m)
rt: resistencia en la cutcula
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Figura 3: Estructura de una hoja. Los contaminantes gaseosos son absorbidos por el rbol por medio de las estomas de su follaje y las partculas se depositan en la cutcula. Imagen: (McKenna, 2010)
Los valores de Rc para CO son constantes basados en datos de Bidwell y Fraser, para
periodos cuando hay follaje Rc= 50,000 s/m, y cuando no hay follaje Rc= 100,000 s/m
(Hirabayashi et al., 2011).
Ecuacin de velocidad de depsito para PM10
Para las partculas menores a 10 micras, la velocidad de depsito se calcula con la
siguiente ecuacin (Hirabayashi et al., 2011):
(10) (
)
Donde:
Vd: es la velocidad de depsito seco (m/s)
Vd,PM,Avg: es la velocidad promedio de depsito seco para PM10 (m/s)
LAI: ndice del rea del follaje
BAI: ndice de rea de la corteza
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Esta velocidad se calcula con las velocidades promedio, mxima y mnima de depsito
en seco para PM10; 0.64 m/s, 1.00 m/s y 0.25 m/s, respectivamente, segn Lovett
(Hirabayashi et al., 2011)
Clculo de concentracin de contaminantes retenidos
Para estimar la cantidad de contaminantes retenidos en una determinada cantidad de
tiempo , el modelo UFORE se basa en el siguiente concepto:
Flujo msico = flux x rea de cobertura de follaje
Con datos de las concentraciones de los contaminantes y de las condiciones
climatolgicas, el modelo calcula flux por hora y mes con las ecuaciones que se
describieron en la seccin anterior. Es importante recordar que flux es una cantidad
que se mide en masa por unidad de tiempo por unidad de rea y no es igual que el
flujo, ya que este ltimo no considera el rea por la cual pasa un determinado fluido.
Al multiplicar esto por el rea de follaje de un rbol, es posible estimar la cantidad de
masa que potencialmente retiene en una determinada cantidad de tiempo. Por
ejemplo:
Si el flux de CO en enero del 2010 es de 0.55 kg/m2 mensuales y un rbol tiene un rea
de follaje de 300 m2, ese rbol potencialmente puede retener:
(0.55 kg/m2 por mes) x 300 m2 = 16.5 kg carbn por mes
De esta manera se estima la cantidad de contaminantes que puede retener un rbol en
un mes. Es importante mencionar que esta cantidad es ideal, porque hay condiciones
que alteran la capacidad de retencin, como la lluvia, fuertes vientos y cambios en las
concentraciones del contaminante.
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JUSTIFICACIN
Contaminacin atmosfrica actual en la ZMVM
En la Zona Metropolitana del Valle de Mxico (ZMVM), los contaminantes que ms
frecuentemente sobrepasan los lmites establecidos por las autoridades son el ozono y
partculas menores a 10 micras (PM10), stos superan la normatividad ambiental en
59% y 9% de los das del ao respectivamente. Pese a los intentos por mejorar la
calidad del aire con programas de circulacin vehicular y revisiones obligatorias de
vehculos, la calidad del aire en la ZMVM se ha deteriorado los ltimos aos (Ferrer y
Escalante, 2009). A partir del inventario de emisiones de contaminantes criterio, se
elabor la siguiente tabla:
Tabla 3: Emisin de contaminantes a la atmsfera en la ZMVM
Contaminante Ton/ao
PM10 24296
PM2.5 5499
SO2 6704
CO 1568428
NOX 188087
COT 943733
COV 591399
NH3 20177
(SMA del Distrito Federal, 2008)
La cantidad de contaminantes atmosfricos puede no parecer nociva pero, a
continuacin, se describen algunos efectos adversos de la contaminacin atmosfrica.
Tabla 4: Efectos cuantificados de los PM10 en la Salud
(Ferrer y Escalante, 2009)
Bronquitis Crnica
Admisiones hospitalarias
Sntomas en vas respiratorias superiores
Enfermedades del pecho
Efectos asmticos
Das de actividad restringida
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Tabla 5: Efectos cuantificados del Ozono en la Salud
Efectos del Ozono en la Salud
Sntomas respiratorios
Das de actividad restringida
Ataques de asma
Cambios en funcin pulmonar
Sinusitis crnica
(Ferrer y Escalante, 2009)
En un estudio realizado en Ciudad Jurez, se concluy que existe una relacin
significativa entre los niveles de contaminantes atmosfricos y la morbilidad infantil
por problemas en las vas respiratorias. Se correlacion el promedio diario de ozono
y PM10 con los ingresos de nios con problemas respiratorios en los centros de salud
del Instituto Mexicano de Seguro Social (IMSS). El estudio se llev a cabo en nios de
1 a 16 aos de edad desde julio de 1997 hasta diciembre del 2001 y se determin un
incremento del 8.3% en las consultas por problemas en las vas respiratorias cuando
la concentracin de ozono aumentaba 20 ppb en una hora. Sin embargo, para PM10 no
se encontr correlacin (Hernndez Cadena et al., 2007).
De manera similar, en Estados Unidos se correlacionaron las muertes de infantes por
complicaciones en vas respiratorias con las concentraciones diarias de ozono y PM10
desde 1999 hasta el 2002 y los resultados fueron semejantes. El estudio mostr que
un incremento de 10 g/m3 en la concentracin de partculas suspendidas en el aire
aumenta significativamente la probabilidad de que una muerte infantil se relacione
con problemas respiratorios, pero no se encontr ninguna correlacin con algn otro
contaminante (Woodruff et al. 2008). Por otro lado, investigadores de la Universidad
Nacional Autnoma de Mxico estimaron que una reduccin del 10% en la exposicin
a PM10 reducira significativamente la cantidad de casos de enfermedades
respiratorias (Hernndez Cadena et al., 2007).
Adems de los efectos adversos a la salud, la contaminacin atmosfrica tiene efectos
ambientales nocivos que conviene mitigar, como se muestra en la siguiente tabla.
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Tabla 6: Tabla descriptiva de contaminantes atmosfricos
Contaminante Descripcin Fuentes Efectos en la Salud Otros efectos
ambientales
Monxido de
Carbono (CO)
Gas incoloro e
inodoro
Vehculos
automotores,
quema de
combustibles
Dolores de cabeza,
ataques de corazn,
enfermedades
cardiovasculares,
impedimento de
desarrollo fetal,
muerte
Contribuye a la
formacin de ozono
Dixido de
Azufre (SO2)
Gas sin color
que se disuelve
en agua para
formar cido y
reacciona con
otras sustancias
en la atmsfera.
Plantas de
generacin elctrica
de carbn,
refineras,
productoras de
cido sulfrico,
siderrgicas
Irritacin de ojos y
garganta, tos, asma,
problemas en vas
respiratorias, dao
pulmonar,
respiracin cortada
Contribuye a la
formacin de lluvia
cida, reduce
visibilidad, dao a
plantas y agua,
dao esttico
Dixido de
Nitrgeno (NO2)
Gas altamente
reactivo, color
caf rojizo
Vehculos
automotores,
quema de
combustibles
Susceptibilidad a
infecciones
respiratorias,
irritacin de
pulmones, dolores
en el pecho,
sntomas en el
sistema respiratorio
Contribuye a la
formacin de lluvia
cida, reduce
visibilidad, dao a
plantas y agua,
efecto invernadero
Ozono (O3)
Contaminante
gaseoso cuando
se genera en la
tropsfera
Vehculos
automotores y otros
contaminantes
atmosfricos, se
forma de otros
contaminantes en la
presencia de luz
solar
Irritacin de ojos y
garganta, tos, asma,
problemas en vas
respiratorias, dao
pulmonar
Dao a ecosistemas
y plantas, efecto
invernadero
Plomo (Pb) Metal elemental
Refineras de
metales,
siderrgicas,
manufactureras de
pilas
Anemia, alta
presin, dao
cerebral y de
riones, cncer,
efectos neurolgicos
Dao a plantas y
animales,
contaminacin a
ecosistemas
acuticos,
bioacumulacin
Materia
Particulada (PM)
Partculas
pequeas de
polvo, tierra,
basura, entre
otras cosas.
Incluye gotas
pequeas de
lquidos
Motores diesel,
plantas de
generacin
energtica, polvo y
suspendido,
industria, vehculos
automotores,
quema de
combustibles
Irritacin de ojos y
garganta, tos, asma,
problemas en vas
respiratorias, dao
pulmonar, bronquitis,
intoxicacin
Reduce la
visibilidad,
depsitos de
partculas, dao
esttico
(EPA, 2012)
-
23
Efectos positivos y valor del arbolado urbano
Adems de secuestrar el carbn atmosfrico, el arbolado urbano tambin: (Nowak,
2002; Nowak y Crane, 1996; USDA, 2010):
reduce la temperatura y tiene efectos micro climticos; remueve contaminantes del aire; emite compuestos orgnicos voltiles y otras emisiones para el mantenimiento
del aire; regula el uso de energa en edificaciones;
afecta las corrientes de viento dentro de una ciudad; disminuye la cantidad de agua pluvial que se incorpora al drenaje;
disminuye la erosin del suelo.
stos son slo algunos de los efectos del arbolado, que sin duda juegan un papel
importante en la calidad del aire y, por ende, en la calidad de vida de sus habitantes.
Considerando algunos de estos efectos es posible asociarle un valor econmico al
arbolado. Al igual que la retencin de contaminantes y el secuestro de carbono, el
valor econmico de un rbol de la misma especie y de las mismas dimensiones puede
variar segn su sitio. Por ejemplo, en 2002 un estudio comparativo sobre los
beneficios y costos del arbolado urbano en Santa Monica y Modesto, California,
determin que el valor de un kilogramo de rbol en Modesto es de $11.03 USD y en
Santa Monica de $27.54 USD. Esto representa un monto casi 2.5 veces mayor en Santa
Monica que en Modesto. Para calcular este valor, se utiliz la siguiente ecuacin
(McPherson y Simpson, 2002):
B = E + AQ + CO2 + H + O
Donde:
E: ahorro neto energtico
AQ: ahorro por mejoramiento de la calidad de aire
CO2: ahorro por reduccin de dixido de carbono atmosfrico
H: ahorro por reduccin de erosin en el suelo
-
24
O: valor esttico y otros beneficios
En nuestro estudio se estim el valor econmico por retencin de los contaminantes:
NO2, SO2, CO, O3 y PM10.
METODOLOGA
El estudio se realiz en 4 etapas:
1. Muestreo preliminar y clculo de medidas de dispersin. 2. Diseo del muestreo. 3. Muestreo del arbolado y captura de datos. 4. Anlisis estadstico de los resultados y corrida UFORE.
Etapa 1: Muestreo preliminar y clculo de medidas de dispersin
Para este trabajo, realizar un inventario del arbolado del Bosque de Chapultepec sera
costoso e innecesario; al emplear algunos conceptos de estadstica es posible disear
un mtodo para obtener una muestra representativa del arbolado. Es necesario contar
con algunos datos generales del rea que se muestrea. La superficie total del Bosque
es de 686.1 ha, dividida en tres secciones (DGBUEA, sin fecha).
Figura 4: Mapa del Bosque de Chapultepec. Imagen: Google Maps, 2010
Las secciones Primera, Segunda y Tercera abarcan 274.08 ha. (40%), 168.03 ha.
(24%) y 243.90 ha. (36%), respectivamente (DGBUEA, sin fecha). Los datos de las
-
25
reas superficiales de cada seccin incluyen cuerpos de agua, construcciones y otras
reas no arboladas. No obstante, en los clculos se excluyeron las reas no arboladas
dado que el objetivo de este proyecto es estimar los efectos slo de las reas arboladas
(Anexo 1).
Tabla 7: Datos del Bosque y su rea arbolada
(DGBUEA, sin fecha)
Despus del estudio preliminar del Bosque, se tom una muestra de 6 parcelas al azar
para calcular medidas de dispersin del arbolado. El nmero de parcelas y su
ubicacin se seleccionaron arbitrariamente. La tabla siguiente muestra los resultados
del muestreo preliminar y las medidas de dispersin que se utilizaron para estimar un
tamao de muestra para el estudio.
Tabla 8: Resultado de la muestra preliminar de 6 parcelas
Parcela Nmero de rboles
1 19
2 13
3 19
4 14
5 10
6 10
Promedio 14.16
Desviacin Estndar 4.07
Varianza 16.56
Seccin rea total (m2) Porcentaje no arbolado (%)
rea arbolada
considerada (m2) Distribucin (%)
1 2740800 9 2466720 39
2 1680300 11 1495467 24
3 2439000 5 2317050 37
Total 6279237 100
-
26
Etapa 2: Diseo del muestreo
En esta etapa primero se calcul el tamao de la muestra para un predeterminado
grado de confiabilidad. Para determinar la cantidad de parcelas de 20m x 20m en el
Bosque, simplemente se dividi el rea de cada seccin entre 400m2 por parcela. Se
eligi un tamao de parcela de 400m2 de acuerdo a las recomendaciones para el
modelo UFORE. En Nueva York se encontr que el error estndar para el muestreo de
arbolado fue de 1.1 rboles por parcela para parcelas de 170m2, 1.3 para parcelas de
400m2 y 1.5 para parcelas de 670m2 (Nowak et al., 2008). Una vez obtenido el tamao
de la muestra se distribuy en las tres secciones y se ubic la muestra al azar en
mapas.
Tabla 9: Divisin del Bosque de Chapultepec en parcelas de 20 x 20 metros
Seccin del Bosque Nmero de parcelas por seccin
1 6270
2 3739
3 5793
Total 15801
Datos en Anexo 1
Estimacin de grados de confiabilidad
Existen varios mtodos para estimar el tamao adecuado de una muestra; algunos son
complicados e iterativos, pero muy precisos. Sin embargo, en muchas situaciones de
muestreo, las soluciones iterativas estadsticas no son necesarias para estimar el
tamao de una muestra. Generalmente, los parmetros de variabilidad para
poblaciones muy grandes no son tan precisos y la mayora de los clculos de error y
variabilidad son arbitrarios y subjetivos (Stauffer, 1982).
En el contexto de un bosque es importante considerar con detenimiento el mtodo, ya
que las estimaciones pueden ser engaosas y resultar en una impresin equivocada de
precisin. Dadas las caractersticas generales de un bosque, las estimaciones de una
misma zona pueden variar de un 30 a un 150% (Stauffer, 1982). Una muestra de gran
tamao implica trabajo de campo innecesario, mientras que una muestra demasiado
-
27
pequea puede resultar en datos inservibles. Ambos extremos son una prdida de
recursos. En los estudios de campo (en temas forestales), es posible ahorrar tiempo y
energa si se planea bien el muestreo.
Segn el mtodo para estimar el tamao de la muestra en bosques de la USDA, se
puede obtener un tamao de muestra con dos ecuaciones (Freese, 1976):
(11)
Donde:
n: tamao de muestra estimado
E: error estndar de la estimacin
t: valor de la distribucin t
s2: varianza de la poblacin
N: tamao de la poblacin
Cuando la poblacin es lo suficientemente grande, 1/N es despreciable y se simplifica
la ecuacin anterior. Una poblacin de 30 se considera lo suficientemente grande
como para despreciar 1/N (Freese, 1976). Por lo tanto:
(12)
Las ecuaciones (11) y (12) se derivan de las siguientes ecuaciones que calculan el
error estndar (sy) de la estimacin de una muestra sin reemplazo, con una
distribucin tipo t-student, y el error estimado (E) dado un valor de t para una
distribucin t-student:
(13)
y
-
28
(14)
Donde:
E: error mximo para la distribucin
t: valor t para cierto grado de confianza para el intervalo distribucin
Sustituyendo la ecuacin (13) en la ecuacin (14), se llega a la siguiente ecuacin:
(15)
y despejando n (el tamao de muestra) se comprueba que:
En este caso, la poblacin de rboles en el Bosque es mucho mayor que 30 rboles, por
lo tanto, es vlido usar la ecuacin (12) para calcular el tamao de muestra.
Antes de usar la ecuacin (12), es necesario contar con datos de una muestra
preliminar del Bosque de Chapultepec.
En este caso, la muestra preliminar fue de 6 parcelas elegidas aleatoriamente. Los
resultados se muestran en la tabla 8. Con los datos de esta tabla, es posible calcular un
error estndar de la muestra utilizando la ecuacin (13).
Como n = 6 y N = 15,801:
-
29
Por ltimo:
Cuando la muestra es pequea, como en este caso, se recomienda usar la estadstica
para estimar su tamao; este mtodo es utilizado por la USDA (Freese, 1976). Para
ajustar el error a una muestra pequea, se multiplica el error por un valor de t, segn
el grado de confianza deseado. Para este proyecto se propone un nivel de confianza
del 92%, al cual le corresponde un valor de t de 1.75. Por lo tanto, el error se ajusta a
una poblacin multiplicndolo por el valor de t:
En consecuencia, se determin que el promedio de rboles en una parcela de 20 x 20
metros en el Bosque de Chapultepec se encuentra entre 11.26 y 17.08 rboles por
parcela en el 92% de los casos.
Tabla 10: Intervalo de confianza del promedio de rboles por parcela
Intervalo de confianza a 92%
Promedio Error ajustado Mnimo Mximo
14.17 2.91 11.26 17.08
Se calcul un tamao de muestra utilizando una versin modificada de la ecuacin
(13) usando el valor del error (sy) en lugar de la desviacin estndar (s) (Freese, 1976).
Estimacin de tamao de muestra
Hasta este punto, se cuenta con los datos necesarios para estimar el tamao de
muestra excepto el valor de E. El valor de E es un valor de la precisin propuesto y
-
30
representa el rango que se considera aceptable entre la diferencia de la cantidad real
de rboles en la parcela y el valor estimado (Freese, 1976); por ejemplo, si el
investigador considera que es aceptable que el promedio difiera por 2 rboles, E = 2, o
si considera que debe ser muy preciso y slo se acepta una variabilidad de medio
rbol por parcela, E = 0.5. A continuacin se presenta una tabla de tamaos de
muestra calculados con valores de E de 0.25, 0.5, 1 y 2.
Con distintos valores para E, se tienen los siguientes tamaos de muestra:
Tabla 11: Valores de clculos de tamao de muestra
Valor de E t al cuadrado (t2) Error del promedio al
cuadrado (sy2) Tamao de muestra
(n)
0.25 3.06 2.91 142.47
0.5 3.06 2.91 35.61
1 3.06 2.91 8.90
2 3.06 2.91 2.22
Se eligi muestrear 35 parcelas, lo cual significa que los resultados sern
representativos con un grado de confianza del 92% y una precisin aproximada de 0.5
rboles por parcela. El nmero de parcelas se determin segn la distribucin de rea
por seccin previamente calculada en la tabla 7.
Tabla 12: Distribucin de la muestra rea por seccin
Seccin Distribucin (%) Parcelas por seccin
1 39 13.65
2 24 8.4
3 37 12.95
Totales 100 35
La siguiente seccin describe cmo se ubicaron estas 35 parcelas.
-
31
Ubicacin de las parcelas al azar
Los materiales empleados para ubicar las parcelas, fueron imgenes satelitales de las
zonas, tabla de nmeros aleatorios o generador de nmeros aleatorios y un programa
de manipulacin de imgenes o dibujo asistido por computadora.
Procedimiento
Se ubicaron las parcelas dentro de cada cuadrante utilizando los siguientes pasos:
I. Se dividi cada plano de cada seccin del Bosque en cuadrantes uniformes de 380m x 400m;
II. se enumer cada cuadrante; III. se eligi un cuadrante al azar usando nmeros aleatorios hasta completar el
nmero de parcelas segn la distribucin determinada en la seccin anterior; IV. se ubic cada parcela en un plano para posteriormente muestrear.
Se utiliz una combinacin de los siguientes mtodos (Dixon y Leach, 1977):
1. Muestra sistemtica aleatoria, y 2. Muestra sistemtica estratificada sin alineacin
Se utiliz el programa Google Earth para generar los planos del Bosque de
Chapultepec. Se utilizaron las medidas default de Google Earth de 380m x 400m. La
figura 5 muestra la Primera seccin del Bosque dividida en 21 cuadrantes.
-
32
Figura 5: Seccin I del Bosque dividida en 21 cuadrantes de 380m x 400m. Imagen: Google Earth, 2010
La seccin I se dividi en 21 cuadrantes, la seccin II en 12 cuadrantes y la seccin III
en 20 cuadrantes. De esta manera, se enumeraron y ubicaron los cuadrantes de 380m
x 400m dentro de cada seccin, para ubicar parcelas de 20m x 20m dentro de cada
cuadrante.
Posteriormente, se emple el mtodo de Muestreo Sistemtico Estratificado sin
Alineacin para elegir una parcela dentro de cada cuadrante. Considerando que cada
parcela mide 20 x 20 metros, hay 380 parcelas en cada cuadrante, como se muestra en
la figura 6.
-
33
Figura 6: Acercamiento del cuadrante 22 de la Seccin I del Bosque con dimensiones en escala. Cada cuadrante mide aproximadamente 400m x 380m y est dividido en parcelas de 20m x 20m. Imagen: (Google Earth, 2010)
El eje X se divide en 19 partes de 20 metros y el eje Y se divide en 20 partes de 20
metros que resulta en 380 parcelas de 20 x 20 metros por cuadrante. El mtodo
consiste en generar 2 nmeros aleatorios, uno entre 1 y 20 para determinar la
ubicacin norte/sur de la parcela y otro entre 1 y 19 para determinar la ubicacin
este/oeste. Este procedimiento se repiti para cada una de las secciones, segn el
nmero de parcelas determinadas.
Etapa 3: Muestreo del arbolado
En ambas muestras (Bosque de Chapultepec y calles de la Delegacin Miguel Hidalgo),
se muestre el arbolado segn lo especifican las fichas de captura de datos para
UFORE y una ficha de estado sanitario del arbolado (Anexo 2). A continuacin se
describe brevemente el procedimiento para el muestreo.
En 1993 se realiz un estudio sobre el arbolado de las calles del Distrito Federal, en el
cual se determin una cantidad de manzanas por delegacin segn la distribucin de
rea de cada una (Chacalo et al., 1996). Para el presente proyecto, se utilizaron los
datos y mtodos de este estudio donde, para Miguel Hidalgo, se localizaron 14
manzanas.
-
34
Materiales
Plano de la Delegacin Miguel Hidalgo con las 14 manzanas ubicadas en 1993; 40 metros de cuerda para delimitar el rea muestreada; 1 clinmetro para medir la altura de cada rbol; 1 cinta de medir la circunferencia a la altura del pecho de cada rbol; 1 varilla con punta para medir la compactacin del suelo; cmara fotogrfica digital para un registro de los rboles; fichas para capturar datos generales de cada manzana; fichas individuales para capturar los datos de cada rbol.
Procedimiento para el muestreo en las calles
1. Se ubic la manzana; 2. se ubicaron los rboles muestreados en 1993; 3. se ubicaron 6 rboles adicionales a la muestra de 1993 en la acera de enfrente2; 4. se adquiri la ubicacin de cada rbol y se tomaron los datos de la muestra
segn lo requeran las fichas de UFORE y el estado sanitario; 5. se fotografiaron algunos rboles para un registro visual.
Adicionalmente, para correr el modelo UFORE, fue necesario estimar el rea
superficial de cada manzana mediante mapas y fotos satelitales. La siguiente tabla
muestra las reas superficiales estimadas de las manzanas muestreadas.3
2 Estos rboles no estn incluidos en la muestra de 1993, se agregaron para tener ms datos para correr UFORE 3 Solo se estimo el rea de 12 manzanas porque 2 de las 14 manzanas en 1993 ya no contenan rboles en el 2010
-
35
Tabla 13: rea de muestreo en las calles de Miguel Hidalgo
Manzana rea (m2)
1 Xochimilco 8,049.90
2 Calle Dos 2,202.14
3 Comte 6,779.34
4 Lamartine 9,006.19
5 Monte Kamerun 5,996.72
6 Lago Mask 3,365.17
7 Leibniz 7,626.64
8 Sierra Leona 9,176.52
9 Taine 3,803.35
10 Ingenieros Militares 5,565.97
11 Quetzalcatl 5,388.62
12 Garca Guerra 3,091.19
TOTAL 70,051.75
Estas reas se estimaron con fotos satelitales de cada manzana y un programa de
dibujo asistido por computadora, como se muestra en la siguiente figura.
-
36
Figura 7: Imagen para el clculo del rea superficial de la manzana Calle 2. Se utilizaron imgenes como la anterior para estimar el rea superficial de las calles del rea muestreada. Imagen: Google Earth, 2010
Para realizar el muestreo simplemente se acudi a cada una de las 35 parcelas y se
levant la muestra segn lo requeran las fichas de datos para UFORE y estado
sanitario del arbolado.
Procedimiento para el Bosque de Chapultepec
1. Se acudi a cada parcela y se delimit con cuerda; 2. se adquiri la ubicacin de cada parcela y tomaron los datos de los rboles en
su interior, segn lo requeran las fichas de UFORE y estado sanitario; 3. se hizo registro fotogrfico de algunos rboles.
Figura 8: Fotografa de una parcela delimitada con cuerda
Etapa 4: Anlisis estadstico y aplicacin del modelo UFORE
Resumen de la etapa:
1. Capturar los datos de las muestras del arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo y del Bosque de Chapultepec en una base de datos.
2. Realizar un anlisis de los datos en las siguientes categoras:
-
37
a) Distribucin por especie; b) Crecimiento de altura y dimetro; c) Condicin de cada rbol y su sitio; d) Cambios importantes de 1993 al 2010.
3. Capturar los datos segn lo requiere UFORE y correr el modelo con los datos.
Materiales
Tablas con los datos capturados del muestreo; computadora con acceso a internet, con el programa de i-Tree y algn programa
de base de datos instalado.
Procedimiento
Para evaluar el estado sanitario del arbolado muestreado:
1. Se capturaron los datos de las fichas de evaluacin del estado sanitario en una hoja de clculo.
2. Se analizaron los datos con hojas de clculo generando tablas y grficas de: a) distribucin segn la especie; b) distribucin segn el tamao; c) condicin general en 1993 y 2010; d) condicin de sitio en 1993 y 2010; e) crecimiento de 1993 al 2010; f) rboles desaparecidos de 1993 al 2010.
Para correr el modelo UFORE:
1. Se capturaron los datos de arbolado y parcela segn lo indica el manual de UFORE en una hoja de clculo EXCEL;
2. se corri el modelo UFORE; 3. se capturaron y analizaron los resultados.
Con apoyo del soporte tcnico de i-Tree se corri el modelo UFORE con los datos del
arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo y del Bosque de Chapultepec, a
travs del programa i-Tree. Adicionalmente, se corri dos veces el modelo UFORE en
lenguaje SAS con el apoyo de M. en C. Sebastin Varela. Los resultados presentados en
este proyecto son de la corrida de UFORE en SAS.
-
38
RESULTADOS Y OBSERVACIONES
Resultados del arbolado las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
Desaparicin de rboles y sus sitios
De 1993 a 2010, sobrevivieron 54 de 83 rboles de la muestra de las calles de la
Delegacin Miguel Hidalgo, 50% de los truenos (Ligustrum lucidum), las jacarandas
(Jacaranda mimosifolia) y los pinos (Pinus sp.), desaparecieron. La tabla 14 muestra
los detalles de estos resultados. 79% de los rboles desaparecidos estaba localizado
en sectores populares (como las colonias Pensil, Tacuba y Popotla) de la delegacin.
De hecho, en dos calles, Cacamtzin y Golfo de California, desaparecieron todos los
rboles y sitios por obras de pavimentacin. Durante el muestreo se platic con
residentes de la zona para confirmar la existencia de rboles en las calles muestreadas
antes de las obras. Mientras en Miguel Hidalgo desapareci 35% de la muestra, en
Azcapotzalco desapareci 51% de 1993 a 2007 de una muestra de 54 rboles (Chacalo
et al., 2009).
-
39
Figura 9: Sitios desaparecidos en la calle Cacamtzin. En algunas obras de pavimentacin de la Delegacin Miguel Hidalgo se removieron rboles y sitios.
Tabla 14: rboles desaparecidos de 1993 a 2010
Especie Ao Desaparecidos Desaparecidos
1993 2010 rboles Porcentaje
Fraxinus uhdei 16 11 5 31.25
Jacaranda mimosifolia 12 6 6 50.00
Cupressus lusitanica 14 10 4 28.57
Ligustrum lucidum 8 4 4 50.00
Liquidambar styraciflua 6 6 0 0.00
Eucaliptus sp. 6 5 1 16.66
Pinus sp. 4 2 2 50.00
Otras 17 10 7 41.18
TOTALES 83 54 29 34.94
-
40
Distribucin de especies
El 80% de la muestra estuvo representado por slo 7 especies en 1993. Aunque la
cantidad de rboles cambi de 1993 al 2010, en el 2010 tambin 7 especies
representaron 80% de la muestra: Fraxinus uhdei, Jacaranda mimosifolia, Cupressus
lusitanica, Ligustrum lucidum, Liquidambar styraciflua, Pinus sp. y Eucalyptus sp. La
siguiente grfica muestra la distribucin de especies en 1993 y en el 2010.
Figura 10: Cambio en la distribucin de especies entre 1993 y 2010.
Condicin del arbolado y sus sitios
En esta seccin se muestran los cambios en las condiciones del arbolado y sus sitios
de 1993 a 2010. En general, el arbolado se encuentra en buenas condiciones, sin
16
12
14
8
6 6
4
17
11
6
10
4
6 5
2
10
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
rb
ole
s
Especie
1993
2010
-
41
embargo, los rboles empiezan a tener dimensiones demasiado grandes para sus
sitios. Las siguientes grficas comparan la condicin general y la condicin del sitio de
los 54 rboles sobrevivientes. Las tablas 15 y 16 muestran los porcentajes de mejora
de condicin y sitio del arbolado.
Del 65% de los rboles sobrevivientes, la mayora mejor en su condicin, pero
mientras algunos mejoraron en lo tocante a su sitio, otros empeoraron.
Tabla 15: Cambio de la condicin general del arbolado sobreviviente de 1993 a 2010
rboles % Mejor % Sin Cambio % Empeor
Muy Pobre 7 100 0 0
Pobre 16 100 0 0
Regular 23 70 26 4
Bueno 6 0 67 33
Muy Bueno 1 0 0 100
Los 23 rboles en malas condiciones mejoraron su condicin, mientras que de los 23
rboles en condiciones regulares, 70% mejor y slo 4% empeor. Esto sugiere que al
menos en esas tres categoras la condicin de estos rboles mejor.
La siguiente tabla muestra que ms de 50% del total de los sitios restantes (de los
rboles sobrevivientes) mejoraron su condicin. Cabe mencionar que muchos de los
sitios que empeoraron, no son malos sitios, simplemente el rbol ya no cabe en l y se
califica como malo al no ser adecuado para aqul.
Tabla 16: Cambio de la condicin de los sitios sobrevivientes de 1993 a 2010
Sitios % Mejor % Sin Cambio % Empeor
Muy Pobre 6 100 0 0
-
42
Pobre 23 87 13 0
Regular 17 29 42 29
Bueno 4 0 0 100
Muy Bueno 3 33 0 67
En general los rboles sobrevivientes estn en condiciones saludables, a pesar de esto,
muchos se encuentran en sitios sin espacio para crecer o estn ocasionando algn tipo
de problema al romper banquetas, atravesarse con lneas telefnicas y otros
problemas similares. Una seal de esto es que 89% de los rboles sobrevivientes
sufren algn tipo de interferencia; en el peor de los casos tendrn que ser removidos.
Las figuras 11 y 12 muestran algunos ejemplos de rboles que ya no caben en su sitio
y ocasionan daos y/o interferencias.
(a) (b) (c)
Figura 11: Algunas interferencias encontradas durante el muestreo. (a) Casuarina con interferencia de lneas de luz y telfono, plantada demasiado cerca de una casa en la calle Comte; (b) laurel que interfiere con lneas de luz y est muy cerca de un transformador en la calle Quetzalcatl; (c) laurel desmochado para no interferir con lneas de luz y telfono en la calle Xochimilco.
Adems de interferencias, muchos de los rboles ya no caben en sus sitios actuales. Es
importante considerar el tamao adulto del rbol cuando se planta para evitar este
tipo de situaciones.
-
43
(a) (b) (c) (d)
Figura 12: Daos ocasionados por mala planeacin. (a) Races de un hule invaden el espacio de una lmpara en la calle Kamerun; (b) fresno rompe la banqueta en la calle de Leibniz por falta de un sitio y mantenimiento adecuado; (c) eucalipto plantado demasiado cerca de una barda, la cual ya rompi en la calle Ingenieros Militares; (d) eucalipto plantado frente a la entrada de un local en la calle Ingenieros Militares.
En la Delegacin Azcapotzalco se realiz un estudio similar donde la condicin de los
sitios fue mala. Los autores determinaron que es necesario un programa de manejo
de arbolado urbano para mejorar sus condiciones (sitios, estado sanitario y
desaparicin) (Chacalo et al., 2009).
Crecimiento
Los rboles sobrevivientes en conjunto tuvieron un crecimiento promedio de 5.73
metros en altura y 43.01 cm en circunferencia de 1993 a 2010. Estos datos se
traducen en tasas anuales promedio de crecimiento en altura de 0.34 metros y 0.81
centmetros en dimetro, con desviaciones estndar de 0.22 metros y 0.83
centmetros, respectivamente. Las siguientes tablas y grficas detallan el crecimiento
y su tasa anual por especie.
Tabla 17: Tasas de crecimiento anual por especie
Especie Tasa de crecimiento de altura
(m/ao) Tasa de crecimiento de dimetro
(cm/ao)
Araucaria heterophylla 0.12 1.25
Prunus serotina ssp. capuli 0.12 -1.05
Casuarina equisetifolia 0.59 0.88
-
44
Cupressus lusitanica 0.48 0.39
Erythrina americana 0.21 0.61
Eucaliptus sp. 0.50 0.10
Ficus benjamina 0.35 1.01
Fraxinus uhdei 0.51 1.32
Ficus elastica 0.00 1.82
Jacaranda mimasifolia 0.46 1.28
Ficus retusa 0.59 2.66
Liquidambar styraciflua 0.25 0.75
Phoenix canariensis 0.65 0.26
Pinus sp. 0.53 1.58
Salix babylonica 0.00 0.45
Ligustrum lucidum 0.15 0.12
Yucca sp. 0.24 0.26
Promedio 0.34 0.81
Los promedios de crecimiento de dimetro de la muestra son menores que los
promedios para arbolado en zonas urbanas, probablemente debido a lo reducido de
los espacios. La muestra de Prunus serotina ssp. capul en la tabla anterior tiene un
crecimiento negativo, esto se debe probablemente a que en 1993 tena 7 troncos, de
los cuales slo sobrevivi 1 para el 2010. Las tasas de crecimiento de altura Salix
babylonica y Ficus elastica son cero, probablemente estos rboles fueron podados
regularmente, como se muestra en las figuras 13 y 14.
Las siguientes fotos muestran a un Salix babylonica (sauce llorn) y un Ficus elstica
(hule) que evidentemente han tenido buen mantenimiento.
-
45
Figura 13: Salix babylonica en excelentes condiciones con espacio para crecer y crecimiento promedio anual de 1993 a 2010 de 0 cm. El crecimiento de un rbol se puede controlar con poda y mantenimiento.
-
46
Figura 14: Ficus elastica con tasa de crecimiento promedio anual de altura de 1993 a 2010 de 0 cm. A pesar de estar en un mal sitio, probablemente ha recibido mantenimiento y poda para controlar sus tasas de crecimiento.
Los rboles de las figuras anteriores tuvieron una tasa de crecimiento de altura de
cero, pero sus troncos crecieron. Su crecimiento probablemente fue controlado
mediante buena poda y mantenimiento.
Las especies, Phoenix canariensis, Ficus retusa y Casuarina equisetifolia, tuvieron el
mayor crecimiento en altura con un promedio de 10 o ms metros durante 15 aos.
Por su parte, los Pinus sp., Ficus elastica y Ficus retusa tuvieron un crecimiento
promedio de dimetro de ms de 1.3 cm en los 15 aos. Araucaria heterophylla y
Prunus serotina ssp. capuli son las especies con menor tasa de crecimiento. Es
probable que los rboles muestreados de estas especies ya eran adultos y no crecieron
a tasas tan elevadas como las dems. Adicionalmente, los rboles de dichas especies
se encontraban desmochadas, lo cual impide el crecimiento adecuado y quiz hasta
podra disminuir la altura del rbol.
-
47
Biomasa y rea de follaje
La captura de contaminantes depende del rea de follaje. Entre mayor sea el rea de
follaje, mayor la retencin de contaminantes. El secuestro y almacenaje de carbono
dependen de la biomasa. Adicionalmente, el rea de follaje es un parmetro indirecto
de otros indicadores importantes del rbol como el ndice de rea de follaje (LAI), la
biomasa y la retencin de contaminantes. La retencin de contaminantes depende
directamente de estos indicadores. Por eso, entre los resultados ms importantes de
UFORE se encuentran los de rea de follaje y biomasa. A continuacin se presentan
tablas de biomasa y rea de follaje, as como las clases diamtricas utilizadas por el
modelo.
Tabla 18: Clases diamtricas determinadas por el modelo UFORE
Clase Diamtrica
Dimetro mnimo (cm) Dimetro mximo (cm)
1 0 7.62
2 7.63 15.24
3 15.25 22.86
4 22.87 30.48
5 30.49 38.1
6 38.11 45.72
7 45.73 53.34
8 53.35 60.96
9 60.97 68.58
10 68.59 76.2
11 76.21 83.82
12 83.83 91.44
13 91.45 99.06
14 99.07 106.68
-
48
Figura 15: rea de follaje del arbolado en las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo. No se encontraron rboles que pertenezcan a las clases 12 y 13. En la clase 14 slo se encontr un rbol. Esto tambin explica la baja rea de follaje de la ltima clase. Esto se refleja en las figuras 15 a 19.
La biomasa se mide en funcin del rea de follaje. El follaje de cada especie tiene
distinta densidad y, para calcular la biomasa, el modelo UFORE multiplica valores
alomtricos de densidad de follaje de especie por el rea de follaje. Esta ltima
incrementa en relacin directa con el tamao del rbol, sin embargo, en la figura
anterior el rea de follaje disminuye para la clase 14.
Figura 16: Biomasa del arbolado en las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
5 32
65
218
291 344
378
494 493
418
592
0 0
252
0
100
200
300
400
500
600
700
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
re
a d
e f
oll
aje
(m
2/
rb
ol)
Clase Diamtrica
0.4 4.0 5.2
31.9 29.9 36.1 36.1 39.3
52.6
32.0 37.9
0.0 0.0
99.2
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Bio
ma
sa p
or
rb
ol
(kg
)
Clase Diamtrica
-
49
La cantidad de biomasa se mide en kilogramos e incluye la biomasa del follaje, ramas,
tronco y races. Es un indicador de las dimensiones del rbol y si bien es importante,
no determina la cantidad de carbono almacenado y secuestrado. Es posible que un
rbol de menor biomasa secuestre y almacene ms carbono (Escobedo et al., 2012).
Secuestro y almacenamiento de carbono
A pesar de ser los de mayor tamao y de contener mayor biomasa, los rboles de la
clase 14 (con un dimetro entre 99 y 107 cm), secuestran y almacenan casi la mitad
del carbono que los de clases menores. En parte, esto se debe a que tienen menor
follaje, como se puede observar en la figura 18. En la figura 18 el rbol de la ltima
clase diamtrica, a pesar de ser el ms grande, tiene un secuestro de carbono de
90.37kg/rbol anual. Esto probablemente se debe a que el rbol ya no esta creciendo
y tiene poco follaje. El secuestro de carbono no slo depende de las dimensiones y
biomasa del rbol, sino de su tasa de crecimiento. Sin embargo, tambin son
importantes las dimensiones del rbol, porque aunque un rbol est en etapa de
crecimiento rpido, si es pequeo, va a retener una cantidad de contaminantes
proporcional a su tamao. Los resultados mostraron que los rboles que retienen
mayor cantidad de carbono son rboles medianos a grandes y que an estn en etapa
de crecimiento.
1.44
2.74
6.43
7.95
13.17
17.09
18.58
32.20
31.85
56.38
39.78
0.00
0.00
1.02
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Carbono Secuestrado anual (kg/rbol)
Cla
se D
iam
tr
ica
-
50
Figura 17: Secuestro de carbono del arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
Figura 18: Carbono almacenado por rbol de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
Muchos de los rboles de las clases ms grandes tenan poco follaje, a pesar de esto, se
encontraban en buenas condiciones. El secuestro de carbono depende mucho del
follaje, lo que es notable en las grficas de secuestro y almacenamiento de carbono
(Escobedo et al., 2012). El secuestro neto de carbono es mayor en las clases 8, 9, 10 y
11. Los rboles en estas clases son medianos a grandes y an estn creciendo. Los
rboles muy pequeos no secuestran elevadas cantidades de, debido a que sus
dimensiones no lo permiten; los rboles muy grandes no lo hacen, probablemente
porque ya no estn creciendo. La figura 17 muestra que, a pesar de ser la clase mayor,
los rboles de la clase 14 almacenan poco carbono. Es importante mencionar que slo
se encontr un rbol de esta clase.
3.13
13.67
51.37
99.28
186.12
309.27
509.87
753.09
912.74
1557.55
1849.94
0.00
0.00
90.37
0 500 1000 1500 2000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Carbono Almacenado (kg/rbol)
Cla
se D
iam
tr
ica
-
51
Retencin de contaminantes y su valor econmico
La cantidad de contaminantes retenidos depende, entre otros, de las dimensiones del
arbolado, la concentracin de contaminantes atmosfricos y las condiciones
atmosfricas, en particular la temperatura, lluvia y velocidad de viento. Se pueden
encontrar tablas de concentracin de contaminantes en el Anexo 4.
Figura 19: Contaminantes retenidos por clase diamtrica, en la muestra del arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo.
La retencin de contaminantes depende mucho del rea de follaje del rbol.
La siguiente tabla muestra el valor econmico de estos flux de contaminantes. Un
rbol en la Delegacin Miguel Hidalgo ahorra aproximadamente $7.47 USD/ao. Cabe
0
0.002
0.004
0.006
0.008
0.01
0.012
0.014
0.016
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
To
ne
lad
as
rete
nid
as
an
ua
les
Clase Diamtrica
CO
NO2
O3
PM10
SO2
-
52
mencionar que el modelo estima estos valores en funcin de condiciones ambientales
en Estados Unidos y no en Mxico.
Tabla 19: Valor econmico de la retencin de contaminantes para el arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
Contaminante rboles Retencin Total
(toneladas)
Ahorro Anual
(US$/muestra)
Retencin
Anual (g/rbol)
Ahorro Anual
rbol
(US$/rbol)
CO
128
0.0028 3.91 21.71 0.03
NO2 0.0166 164.75 129.93 1.29
O3 0.0331 328.21 258.85 2.56
PM10 0.0668 441.89 521.96 3.45
SO2 0.0074 18.03 58.10 0.14
TOTALES 0.13 956.79 990.55 7.47
Tabla 18: El ahorro econmico resulta de la retencin de CO, NO2, O3, PM10 y SO2.
Resultados del arbolado del Bosque de Chapultepec
Cada muestra de arbolado tiene un comportamiento distinto. Incluso dentro de la
misma Delegacin Miguel Hidalgo, los rboles de las calles y los rboles del Bosque de
Chapultepec tienen un comportamiento distinto. Los resultados del Bosque muestran
que en promedio son ms pequeos que los de las calles. Esto influye en las tasas de
retencin de contaminantes estimadas, ya que dependen del follaje del arbolado
(Escobedo et al., 2012). Los rboles de las calles probablemente son mas viejos,
tienen una tasa de crecimiento menor y, consecuentemente, retienen menos
contaminantes. Esto es ms evidente en las clases mayores de la muestra.
Distribucin de especies
El muestreo del arbolado del Bosque de Chapultepec se realiz de manera distinta que
en las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo. Para el Bosque, se dividi el rea en
parcelas de 20m x 20m; se eligieron al azar 35 parcelas, donde se muestrearon 619
rboles e identificaron 18 especies diferentes, como se muestra en la tabla siguiente.
La figura 20 refiere la distribucin de esta muestra.
-
53
Tabla 20: rboles Muestreados en el Bosque de Chapultepec
Especie rboles
Fraxinus uhdei 191
Eucalyptus sp. 136
Ligustrum lucidum 85
Cupressus * 77
Otros 45
Pinus* 29
Acer negundo 22
Ulmus* 8
Casuarina equisetifolia 7
Populus deltoides 4
Schinus molle 4
Jacaranda mimosifolia 2
Liquidambar styraciflua 2
Buddelia cordata 1
Erythrina coraloides 1
Ficus retusa 1
Phoenix canariensis 1
Platanus occidentalis 1
TOTAL 617
Tabla 19: *Se encontraron varias especies de Cupressus, Pinus y Ulmus y se agruparon.
-
54
Figura 20: Distribucin de especies en el Bosque de Chapultepec
Condicin del arbolado y de su sitios
La mayora de los rboles en el Bosque de Chapultepec se encuentra en buenas
condiciones y sus sitios son buenos. A diferencia del arbolado en las calles, casi todos
los rboles del Bosque tienen suficiente espacio para crecer y no se encuentran en
cajetes que limiten la absorcin de agua. En algunos casos, los rboles no tienen
mucha exposicin a la luz solar porque estn rodeados de otros rboles que les hacen
sombra, sin embargo, las condiciones de sus sitios, en general, son buenas.
Adicionalmente, los rboles del Bosque no requieren de tanto mantenimiento como en
las calles, ya que no presentan interferencias con edificios, cableado u otras
construcciones. El modelo UFORE clasific el arbolado del Bosque de Chapultepec de
la siguiente manera.
Fraxinus uhdei 32%
Eucalyptus sp.
23%
Ligsitrum lucidum
14%
Cupressus sp.
13%
Pinus sp. 5%
Otros 13%
-
55
Tabla 21: Condicin del arbolado del Bosque de Chapultepec
Condicin Porcentaje de rboles
Excelente 58
Buena 22
Regular 8
Pobre 7
Crtica 2
Moribundo 1
Muerto 2
De la tabla anterior, 80% del arbolado de la muestra en el Bosque de Chapultepec est
en buena o excelente condicin. La evaluacin de condicin del arbolado que
determina UFORE depende de:
1. exposicin a la luz solar; 2. dimensiones de copa; 3. porcentaje faltante de la copa; 4. porcentaje muerto de la copa.
-
56
Figura 21: Ejemplo de rea muestreada en el Bosque de Chapultepec
Biomasa y rea de follaje
De manera contraria a la muestra de rboles de las calles de la delegacin, en el
Bosque de Chapultepec el follaje y la biomasa aumentan de manera proporcional a sus
dimensiones. En el arbolado de las calles, el follaje, el secuestro de carbono y el
almacenamiento de carbono disminuyen a partir de los 99 cm de dimetro. Esto no
ocurre con el arbolado del Bosque, ste probablemente an esta creciendo mientras el
de las clases 13 y 14 de las calles de la delegacin, ya dej de crecer. Esta diferencia
muestra cmo un mayor espacio para crecer, se traduce en mayor crecimiento y
longevidad (Lilly, 2010).
Figura 22: rea de follaje promedio por rbol en el Bosque de Chapultepec. Se refiere al rea de cobertura que tiene el follaje de los rboles.
En general, se puede asumir que el rea de follaje aumenta conforme aumenta las
dimensiones del rbol, pero tambin se deben considerar otros factores como: edad,
especie y condicin de sitio, entre otras.
31 82 127
198 275
494 490
769
523
964
1571
933
1497
1775
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
re
a d
e f
oll
aje
(m
2)
Clase Diamtrica
-
57
Figura 23: Biomasa por rbol en el Bosque de Chapultepec. Generalmente la biomasa aumenta conforme aumenta el tamao del rbol, pero hay otros factores que influyen en la biomasa de un rbol. *La clase 9 representa solo el 0.8% del arbolado. Quiz por esa razn la biomasa es tan baja para esa clase.
Secuestro y almacenamiento de carbono
En el caso del Bosque de Chapultepec, el secuestro de carbono coincide con el tamao
de los rboles. Esto significa que incluso los rboles grandes probablemente an
estn creciendo y absorbiendo carbono. De manera contraria, los rboles en las calles
de la Delegacin Miguel Hidalgo ya estaban moribundos y secuestran poco carbono a
pesar de sus dimensiones. Estas diferencias probablemente se deban que los sitios en
el Bosque de Chapultepec permiten que el rbol crezca incluso en las etapas finales de
su ciclo de vida (Escobedo et al., 2012).
4 9 14
22 31
76 83 101
62*
120 126 121
194 195
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Bio
ma
sa p
rom
ed
io (
kg
)
Clase Diamtrica
-
58
Figura 24: Carbono neto secuestrado en el Bosque de Chapultepec segn la clase diamtrica del arbolado
A pesar de que an secuestran carbono, en la ltima clase el secuestro de carbono
empieza a disminuir. Probablemente la tasa de crecimiento de los rboles de estas
dimensiones es menor que las de las clases anteriores.
A diferencia de lo que pas en las calles, la cantidad de carbono aumenta conforme
aumenta el tamao de los rboles. Esto significa que incluso los rboles que
pertenecen a las clases diamtricas mayores an estn creciendo, conservan gran
parte de sus ramas y follaje y por ende secuestran ms carbono que rboles del mismo
tamao pero con menos follaje y fuera de etapas de crecimiento. Una comparacin
entre las grficas de secuestro de carbono (figuras 18 y 24), muestra esta diferencia.
1.02
3.86
7.35
10.93
17.31
18.05
16.68
31.51
39.48
44.06
50.00
77.33
86.75
74.94
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Carbono secuestrado (kg/rbol*ao)
Cla
se D
iam
tr
ica
-
59
Figura 25: Carbono almacenado en el Bosque de Chapultepec
Retencin de contaminantes y su valor econmico
La prxima grfica muestra los flux de contaminantes por clase diamtrica por rbol
de cada clase. Los flux, como ya se especific, son el flujo de contaminantes por rea
de follaje; al multiplicar esta cantidad por el rea de follaje se calcula la retencin
total. La ltima tabla de los resultados presenta el resumen de retencin de
contaminantes y el valor econmico de esta retencin.
Tabla 22: Resumen de retencin de contaminantes y su valor econmico para el arbolado del Bosque de Chapultepec
Contaminante
Total de
rboles
Estimados
Retencin Total
Estimado
(toneladas)
Ahorro Anual
Estimado
(US$/muestra)
Retencin
Anual
Estimado
(g/rbol)
Ahorro Anual
Estimado
(US$/rbol)
CO
292527
1.6689 2348.20 5.71 0.01
NO2 16.2006 160483.83 55.38 0.55
O3 28.0931 278290.12 96.04 0.95
PM10 91.4795 605037.62 312.72 2.07
3.83
21.26
67.71
137.56
246.03
343.87
422.02
755.67
1020.51
1288.15
1747.36
2713.40
3353.88
3399.04
0.00 500.00 1000.00 1500.00 2000.00 2500.00 3000.00 3500.00 4000.00
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Carbono almacenado (kg/rbol)
Cla
se D
iam
tr
ica
-
60
SO2 6.7651 16405.38 23.13 0.06
TOTALES 144.21 1062565.15 492.97 3.63
Figura 26: Contaminantes retenidos por el arbolado del Bosque de Chapultepec. La grfica muestra la cantidad de contaminantes retenidos por clase diamtrica.
Igual que en la muestra de las calles de la delegacin, las clases intermedias (3 a 5) son
las que retienen una mayor cantidad de contaminantes. Tambin, igual que en las
calles, los picos en las grficas de rea de follaje coinciden con los picos de retencin
de contaminantes. Esto muestra una relacin directa entre el rea de follaje y la
retencin de contaminantes.
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
To
ne
lad
as
rete
nid
as
an
ua
les
Clase Diamtrica
CO
NO2
O3
PM10
SO2
-
61
CONCLUSIONES
Evaluacin del arbolado de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
Como se menciona en los resultados, desapareci 35% de los rboles en las calles de
la Delegacin Miguel Hidalgo y, del 65% sobreviviente, la mayora mejor su
condicin. En general, los rboles sobrevivientes estn en condiciones saludables. A
pesar de esto, muchos de los rboles empiezan a ser demasiado grandes para sus
sitios. Es probable que al momento de plantarlos no se consider el tamao adulto de
las especies y tampoco se consider mantenerlos con un plan de poda para prevenir
que llegaran a dimensiones demasiado grandes para sus sitios. Los resultados
muestran una falta de planeacin urbana en cuanto se refiere al arbolado urbano. Es
probable que la condicin general de los rboles empeore debido a los malos sitios
y/o falta de mantenimiento.
La condicin de muchos de estos sitios y rboles podra mejorar y mantenerse con un
programa de manejo de arbolado. Gran parte de esto se puede llevar a cabo con un
adiestramiento bsico de poda y mantenimiento y con la difusin de informacin
sobre las dimensiones y caractersticas generales de los rboles que se pueden plantar
dentro de la ciudad (Chacalo et al., 2009). Particularmente en zonas metropolitanas,
como la del Valle de Mxico, donde cada ao se expande la mancha urbana, es
importante que quienes estn a cargo de la planeacin urbana consideren el papel
importante que juega el arbolado. Cabe mencionar que en un estudio similar en la
Delegacin Azcapotzalco se lleg a las mismas conclusiones: que era importante
mejorar el compromiso y capacitacin con la seleccin y mantenimiento del arbolado
urbano (Chacalo et al, 2007).
Evaluacin del arbolado del Bosque de Chapultepec
Se concluye de los resultados que el arbolado en el Bosque de Chapultepec recibe
buen mantenimiento y est en buenas condiciones, es probable que muchos de los
rboles en el Bosque hayan sido plantados recientemente en campaas de
-
62
mantenimiento. Segn los resultados del modelo UFORE, 80% del arbolado en el
Bosque de Chapultepec est en buenas o excelentes condiciones (Anexo 5). Adems
de recibir un mantenimiento adecuado, la mayora tiene espacio suficiente para crecer
y desarrollarse. Sin embargo, este estudio slo determina la condicin en cuestiones
de dimensiones, espacio para crecer y exposicin a luz solar. No se consideraron, las
plagas, la contaminacin y los daos ocasionados por los usuarios o las condiciones
hidrolgicas, por sealar algunos ejemplos.
Evaluacin de las tasas de crecimiento de los rboles en las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
Cuando el espacio es adecuado, el crecimiento promedio del dimetro del arbolado
urbano est entre 2 y 3 cm/ao durante los primeros 30 aos (Perry, 1978). En un
sector de Colorado, Estados Unidos se observ que el crecimiento del dimetro de los
rboles de esa zona es de entre 0.87 y 2.34 cm por ao, dependiendo de la especie
(Wood, 2010). De la muestra de rboles de las calles de la Delegacin Miguel Hidalgo
se determinaron tasas anuales promedio de crecimiento en altura de 0.34 metros y
0.81 centmetros en dimetro.
En la Ciudad de Mxico los rboles carecen de agua o un sistema de riego durante la
poca de estiaje. Esto podra explicar la baja tasa de crecimiento a pesar de la bondad
climtica en la que se desarrollan.
Evaluacin del modelo UFORE
Comparacin de los resultados
Uno de los objetivos de este proyecto fue evaluar el modelo UFORE, comparando los
resultados que arroj el modelo con resultados de otro estudio realizado con el mismo
modelo en la zona Izta-Popo-Zoquiapan. Adems, se evalu, de manera cualitativa la
aplicabilidad del modelo para otras zonas arboladas.
-
63
Al igual que el secuestro de carbono, los resultados de retencin se compararon con
otros estudios para determinar si son coherentes. La siguiente tabla compara la
retencin de contami