guia practica y teorica para el diseÑo de un …

BOLFOR Proyecto de Manejo Forestal Sostenible Ministerio de Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente

GUIA PRACTICA Y TEORICA PARA EL DISEÑO DE UN

INVENTARIO FORESTAL DE RECONOCIMIENTO

Proyecto de Manejo Forestal Sostenible

Ministerio de Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente

GUIA PRACTICA Y TEORICA PARA EL DISEÑO DE UN

INVENTARIO FORESTAL DE RECONOCIMIENTO

Por:

Erhard Dauber*

Santa Cruz, Bolivia 1995

____________________________ *El Dr. Erhard Dauber en los últimos seis años trabajó en la Corporación Regional de Desarrollo de Santa Cruz y en la Universidad Autónoma Gabriel René Moreno como experto integrado del CIM (Centro de Migración Internacional y Desarrollo, República Federal de Alemania), prestando asesoramiento científico en los campos de Inventarios Forestales, Manejo de Bosques, Informática y Sistemas de Información Geográfica. Obtuvo su especialización en el Instituto de Ensayos e Investigación Forestal de Baden-Württemberg, Freiburg, Rep. Fed. de Alemania, donde fue autor o coautor de 18 publicaciones científicas y participó en varios proyectos de investigación forestal.

Copyright©1995 by Proyecto de Manejo Forestal Sostenible (BOLFOR) Ministerio de Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente (MDSMA) Las opiniones y juicios expresados en este documento son de exclusiva responsabilidad del autor y no reflejan necesariamente la opinión o políticas del Proyecto BOLFOR, Ministerio de Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente o USAID.

Proyecto de Manejo Forestal Sostenible (BOLFOR) Prolongación Beni # 149

Tel: 364704-364696 Fax: 591-3-364319 Casilla # 6204 Santa Cruz, Bolivia

Citación: Dauber, Erhard. 1995. Guía Práctica y Teórica para el Diseño de un Inventario Forestal de Reconocimiento. Santa Cruz, Bolivia Edición: Delicia Gutiérrez R. _______________ Impreso en Editora El País Dirección: Campero 250 Teléfono 343996 Santa Cruz, Bolivia Impreso en Bolivia - Printed in Bolivia

Presentación

El sector forestal Boliviano está cambiando día a día y por lo tanto es necesario tener el mejor conocimiento posible sobre la ecología de los bosques, su potencialidad y existencia de recursos. Como contribución a la obtención de este conocimiento, el Proyecto de Manejo Forestal Sostenible (BOLFOR) organizó en septiembre de 1995 un curso sobre inventarios forestales de reconocimiento cuya parte teórica se realizó en la ciudad de Santa Cruz y la parte práctica en la zona de Lomerío. Un resultado importante de este curso aparte de la capacitación de profesionales ha sido la preparación de una guía, que contiene información sobre conceptos estadísticos, métodos de muestreo y diseño de inventarios forestales de reconocimiento. Es una guía práctica y teórica que puede servir a todos los profesionales que de una u otra forma están involucrados en la planificación, realización o evaluación de inventarios forestales. El documento que se presenta aquí es una base para la capacitación de ingenieros y técnicos forestales en Bolivia y para la necesaria uniformización de la metodología a aplicarse. Finalmente, este trabajo contribuye a alcanzar uno de los objetivos principales del Proyecto BOLFOR y del Ministerio de Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente: el fomento de un manejo forestal responsable acorde a las necesidades nacionales.

Ing. John B. Nittler Jefe de Equipo

CONTENIDO

Página

SECCION I SECCION II SECCION III SECCION IV

INTRODUCCION MUESTREO Y PARAMETROS ESTADISTICOS A. Media Aritmética B. Valores de Dispersión C. Error Standard D. Límites de Confianza y Error Admisible E. Interpretación de los Límites de Confianza F. Estimación del Tamaño de la Muestra FORMA Y TAMAÑO DE LAS UNIDADES DE MUESTREO A. Parcelas Fijas B. Parcelas Variables (Muestreo Goniométrico) METODOS DE MUESTREO A. Muestreo por Azar Simple y otros Métodos de Muestreo B. Muestreo por Bloques C. Muestreo a Varios Niveles (Multi- Stage Sampling) D. Muestreo con Probabilidades Distintas de Selección E. Muestreo Estratificado F. Muestreo Sistemático

I-1 II-1 II-1 II-2 II-3 II-5 II-7 II-8 III-1 III-1 III-1 IV-1 IV-1 IV-2 IV-2 IV-2 IV-3 IV-4

Guía Práctica y Teórica para el Diseño de un Inventario Forestal de Reconocimiento

SECCION V ANEXO A ANEXO B

DISEÑO DE UN MUESTREO SISTEMATICO A. Problema de Optimización B. Consideraciones para una Solución Pragmática C. Valores Empíricos para la Planifica- ción de Inventarios de Recono- cimiento D. Ejemplos del Diseño Sistemático MANUAL DE INSTRUCCIONES PARA INVENTARIOS FORESTALES DE RECONOCIMIENTO ESTIMACION DE LOS COSTOS DE UN INVENTARIO FORESTAL DE RECONOCIMIENTO EN BASE A LOS PRECIOS DE 1995

V-1 V-2 V-3 V-5

Guía Pràctica y Teórica para el Diseño de un Inventario Forestal de Reconocimiento

I-1

SECCION I INTRODUCCION

El objetivo principal de un inventario forestal es obtener información sobre ciertos parámetros forestales (N/ha, G/ha, V/ha) para fines de planificación y manejo forestal. El manejo intensivo en Europa requiere de datos detallados sobre volumen, incremento y superficies del bosque y también sobre sitios, infraestructura y ecología. En los países tropicales más que todo nos interesa el volumen aprovechable y su distribución por especies. El manejo de rodales relativamente pequeños permite un levantamiento completo. En superficies boscosas muy grandes (concesiones, reservas forestales etc.) no se puede realizar un levantamiento completo, allí necesariamente hay que hacer un muestreo. En Europa ya se realizaron evaluaciones oculares del bosque en los Siglos XV y XVI. En el Siglo XVIII se utilizaron muestras con cálculos de los parámetros forestales menos el cálculo de errores estadísticos. En el Siglo XIX en Escandinavia se aplicaron los métodos de evaluación por líneas. El desarrollo de la fotografía aérea, la computación y la estadística matemática han favorecido bastante la aplicación del muestreo forestal. La estadística nos permite estimar la precisión de los promedios y totales y la intensidad necesaria para una precisión requerida.


II-1

SECCION II MUESTREO Y PARAMETROS ESTADISTICOS

Conocemos el principio del muestreo de las encuestas (ingreso promedio de los empleados públicos en EE.UU., porcentaje de analfabetismo de adultos en el altiplano, peso promedio de los estudiantes masculinos de la UAGRM).

En todos estos casos sacaríamos una muestra de una población

estadística. La selección puede ser por azar o sistemática. Las poblaciones estadísticas en estos casos serían: los empleados públicos en EE.UU., los adultos en el altiplano y los estudiantes masculinos de la UAGRM respectivamente. La muestra correspondería a las personas seleccionadas.

Para comprender mejor los parámetros estadísticos partimos de

un ejemplo forestal o sea del muestreo por azar de un rodal con 7 parcelas de 1 ha. Los elementos de la población serían todas las parcelas de 1 ha, que en su conjunto constituyen el bosque.

A. Media Aritmética Supongamos que la muestra de 7 parcelas nos da los siguientes

volúmenes por ha: 63, 75, 69, 70, 82, 76, 69 m3/ha. _ Entonces podemos calcular la media aritmética x de la

muestra según la fórmula siguiente:

donde: x = valores de las unidades de muestreo n = número de unidades de muestreo (tamaño de la muestra)

xx

n

63 75 69 70 82 76 69

7

504

7m ha3 /=

∑=

+ + + + + += = 72


II-2

La media de la muestra es una estimación no viciada de la media poblacional.

Si suponemos una superficie total del bosque inventariado de

1000 ha, el valor total sería de 72 x 1000 = 72000 m3. B. Valores de Dispersión La varianza es una medida importante de la dispersión. La

varianza de la muestra s² se obtiene según la fórmula: s² es una estimación no viciada de la varianza poblacional. El

denominador indica el número de los grados de libertad (n-1). Para nuestro ejemplo calculamos:

s(x x)

n 1

x( x)

nn 1

22 2

2

=−∑

−=

−∑

∑

−

=−+−+−+−+−+−+−

=6

72)(6972)(7672)(8272)(7072)(6972)(7572)(63s

22222222

=−+++−+−++−

=6

3)(4102)(3)(39)( 2222222

386

228

6

91610049981==

++++++=

o según la segunda fórmula:

L

La desviación standard s de la muestra es la raíz cuadrada

de la varianza y para nuestro ejemplo sería: El coeficiente de variación s% es la desviación standard

en porcentajes de la media:

C. Error Standard

Lo que más nos interesa en un muestreo aparte de la media es su margen de error. Sabemos que cada media estimada en base a un muestreo tiene un error estadístico, el cual tenemos que calcular también.

Tenemos que recordar que todas las fórmulas estadísticas

están basadas en el concepto de selección por azar. En nuestro ejemplo forestal ya hemos dicho que la población corresponde al conjunto de todas las parcelas de 1 ha que teóricamente componen el bosque.

Para sacar una muestra podríamos atribuir un número a

cada parcela, poner estos números a una urna y sacar 7 números al azar. Si antes de sacar un nuevo número cada vez

=−++++++

=6

7

50469768270697563

s

22222222

2

386

228

6

362884761577667244900476156253969==

−++++++=

/ham 6.1638=s 3=

8.56%72

100 x 6.16

x

100 x ss% ===


II-4

repondríamos el número anteriormente sacado entonces tendríamos una muestra con reposición.

En el inventario no aplicamos el principio de reposición,

porque no tendría sentido de inventariar la misma unidad de muestreo otra vez en caso de sacarla nuevamente. Nuestra muestra entonces es una muestra sin reposición. El error standard S en este caso es:

donde: s = estimación de la desviación standard poblacional n = número de unidades de muestreo (tamaño de la muestra) N = número de elementos de la población (tamaño de la población) i = intensidad de muestreo Si la intensidad de muestreo es muy baja (<1%) como

normalmente ocurre en nuestros inventarios la segunda parte de la fórmula

que también se llama el factor de corrección para poblaciones finitas prácticamente es 1. En este caso obtenemos la fórmula sencilla conocida:

Es la fórmula para poblaciones infinitas o cuando se aplica

el principio de reposición. Como hemos dicho en realidad no aplicamos el principio de reposición. Pero el tamaño de la muestra en comparación con el tamaño de la población normalmente es tan pequeño que se puede considerar la población como infinita.

i1n

s

N

n1

n

sS −=−=

i-1

n

sS =

III-1

SECCION III FORMA Y TAMAÑO DE LAS UNIDADES DE MUESTREO

A. Parcelas Fijas

En nuestros ejemplos hasta ahora siempre hemos partido de parcelas fijas de 1 ha. Estas parcelas normalmente son de 10 x 1000 m o de 20 x 500 m. Pero según circunstancias el tamaño de las parcelas también puede ser definido diferentemente (por ejemplo 0.5, 0.25, 0.2 o 0.1 ha). Importante es, que el tamaño de las parcelas no debe variar en el mismo inventario.

En vez de parcelas rectangulares teóricamente también se

podrían aplicar cuadrados o círculos, pero no convienen en el bosque tropical por la mala visibilidad y la dificultad de definir sus perímetros.

La unidad de muestreo también podría ser compuesta de varios

elementos, por ejemplo 4 parcelas de media ha en forma de una estrella. En este caso se habla de conglomerados. Entre sí los conglomerados deben ser idénticos en cuanto a forma, diseño y tamaño.

Hay que tener presente que el tamaño de las unidades de

muestreo siempre se refiere al plano horizontal. En terrenos inclinados hay que hacer la corrección de pendiente de forma que la proyección horizontal de la unidad otra vez corresponde al tamaño originalmente definido.

Una parcela definida con un 1 km de largo, que sube en una

pendiente debe ser más largo para que su proyección horizontal tenga el largo de 1 km exactamente.

B. Parcelas Variables (Muestreo Goniométrico) Un método muy sencillo, práctico y eficiente es el muestreo

goniométrico de Bitterlich. Utilizando el relascopio, incluso la corrección de pendiente se realiza en forma automática.


III-2

En terrenos planos se puede utilizar también una placa de 2 cm

de apertura, fijada en una pita de 50 cm, lo que corresponde a una factor basimétrico de 4. Al factor basimétrico de 1 correspondería una apertura de 1 cm.

La aplicación de este instrumento es muy fácil. Se da una

vuelta de 360E tomando en cuenta todos los árboles que en la altura del pecho aparezcan más gruesas que la apertura. El número de árboles contados (z) en el caso del factor 1 nos da directamente el área basal por ha.

Como se ve este método está basado en un ángulo fijo de

medición, que en el caso de la placa está definido por su apertura y el largo de la pita.

Figura 1. Método Goniométrico de Bitterlich Partiendo del factor basimétrico de 1 y cierto diámetro a la

altura del pecho di (ver Figura 1), el círculo límite está definido por la siguiente relación:

1/50 = di/Ri Su radio es de: Ri = 50 di (cm) = 50 di/100 (m)


III-3

correspondiente a un área de: El área basal que corresponde a todos los árboles contados con

el diámetro di es de: y el área basal por ha:

Lo que se ha derivado para el diámetro di también vale para

cualquier otro diámetro así que: G/ha = E Gi = E zi = z En el caso general de una aspertura de b (cm) y una distancia

ocular de l (cm), el radio del círculo límite que corresponde al diámetro di (cm) sería:

Ri = l di/b (cm) = l di/(100 b) (m) y el área basal por ha: Para el total obtenemos: G/ha = E Gi = 2500 b²/l² E zi = 2500 b²/l² z

A = R = (50d) /10000 (m)i i

2i

2 2π π

)(cm /4dz 22

iiπ

i2

i

2

ii

iz

/10000)(50d

/4dz=/haG =

π

π

i

22

22

i

2

2

ii

iz/12500b

)/(10000bd1

/4dz=/haG =

π

π


III-4

La fórmula muestra que el factor basimétrico es de 2500 b²/l².

Con eso se comprueba que una distancia ocular de 50 cm y una apertura de 2 cm corresponde al factor 4 y una apertura de 1 cm al factor 1.

Normalmente utilizamos el factor basimétrico de 4 para reducir

el tamaño de la unidad de muestreo, contrarrestando así la mala visibilidad en el bosque tropical.

En la práctica a veces es difícil de determinar ocularmente si un

árbol entra o no a la unidad de muestreo. En estos casos debemos calcular el radio límite del árbol. Para el factor basimétrico de 4 (l=50cm, b=2cm) obtenemos:

Ri = l di/(100 b) = 50 di/200= di/4 Un árbol de 40 cm de DAP tendría un radio límite de 40/4 =

10m. Si el árbol se encuentra a una distancia mayor a 10m, ya no debe tomarse en cuenta.

En casos de duda hay que medir el diámetro del árbol para

poder decidir si éste debe ser contado o no. Normalmente no sería necesario medir el DAP, en el caso que sólo nos interese el área basal por ha.

Pero generalmente aparte del área basal por ha queremos

conocer también el número y volumen de los árboles por ha y su distribución por clases diamétricas. Así la medición del DAP es imprescindible.

Para calcular el número de árboles por ha tenemos que recordar

que cada árbol contado corresponde a un área basal por ha dado por el factor basimétrico (k). Si éste es de 4, cada árbol contado corresponde a 4 m²/ha.


III-5

Ya que el área basal de un árbol contado con el DAP de di(m)

es de , el número de árboles por ha que corresponde a este árbol es de: Para todos los árboles contados entonces obtenemos: Para el cálculo del volumen por ha nuevamente partimos de

un árbol contado correspondiente a un área basal de k (m²/ha). Multiplicando por la altura comercial (hi en m) y el factor de forma (fi) obtenemos el volumen por ha correspondiente a este árbol:

Vi/ha = k fi hi De ahí se deriva el volumen total: V/ha = k E fi hi Si la cubicación de los árboles está basada en un solo factor de

forma (f), se puede simplificar esta fórmula en: V/ha = k f E hi La aplicación eficiente del muestreo goniométrico de Bitterlich

requiere de conglomerados para tener unidades de muestreo suficientemente grandes. La distancia entre las unidades goniométricas por lo menos debe ser 50 m para evitar la inclusión de los mismos árboles en dos unidades vecinas.

d /42π

π d

k 4 =Ni/ha

2

i

2i

d

k 4 = N/ha

1∑

π


IV-1

SECCION IV METODOS DE MUESTREO

En el Cuadro 2 se enumeran los métodos más importantes, que en diferentes partes del mundo han sido aplicados en inventarios forestales.

Cuadro 2. Métodos de muestreo para inventarios forestales

Muestreo por azar Muestreo por azar simple Muestreo con restricción del principio de azar (Bloques) Muestreo a varios niveles (Multi-stage sampling) Muestreo estratificado

Muestreo con probabilidades distintas de selección (Muestreo por listas) Muestreo sistemático

A. Muestreo por Azar Simple y otros Métodos de Muestreo Hasta el momento solo hemos hablado del muestreo por azar

simple, que es la base de todos los métodos de muestreo. Por eso el conocimiento de sus fórmulas es de gran importancia. Aparte de este método solo el muestreo estratificado y el sistemático es de mayor interés en este contexto. De los otros métodos solamente nos interesan los conceptos básicos.


IV-2

El objetivo de todos los métodos más complejos es mejorar la

eficiencia del muestreo mediante diseños apropiados y/o informaciones adicionales. Las últimas muchas veces no existen o no son disponibles lo que reduce la aplicabilidad de estos métodos.

B. Muestreo por Bloques

En el muestreo por bloques el bosque está dividido en bloques

de igual tamaño (por ejemplo 20) y de cada bloque se saca la misma cantidad de unidades de muestreo por azar (por ejemplo 5).

La restricción del principio por azar es que cada bloque debe

tener la misma cantidad de unidades de muestreo lo que significa que la totalidad de unidades (100) no está distribuido completamente al azar.

C. Muestreo a Varios Niveles (Multi-Stage Sampling)

Este método corresponde al muestreo por bloques. La

diferencia es que en este caso no todos los bloques están levantados. En el primer nivel de muestreo algunos están seleccionados por azar (unidades primarias). En el segundo nivel se distribuye por azar las unidades secundarias dentro de los bloques elegidos en el primer nivel (submuestreo).

D. Muestreo con Probabilidades Distintas de Selección

En los métodos anteriores cada elemento de la población tiene

la misma probabilidad de ser elegido. Si ya existen muchas informaciones sobre el bosque como en los países europeos el muestreo por listas puede ser un método eficiente.

Si la población está formada por varios rodales y ya existen

informaciones, por ejemplo la superficie de los rodales, entonces la selección de los rodales puede ser con una probabilidad proporcional a la superficie de los mismos.


IV-3

Los elementos de muestreo en este caso son los rodales cuyos

parámetros forestales deben ser levantados. Ya que se utiliza una lista para la selección, este método también se llama muestreo por listas.

E. Muestreo Estratificado

La estratificación es una zonificación del bosque con el

objetivo de conseguir estratos más homogéneos, por ejemplo tres estratos de bajo, mediano y alto volumen por ha. La estratificación es eficiente si la variación dentro de los estratos es pequeña y entre los estratos grande.

En la práctica la estratificación generalmente se realiza en base

a una fotointerpretación estereoscópica, considerando la densidad del bosque, la altura de los árboles y el drenaje. Si hay asentamientos humanos es aconsejable usar imágenes recientes de satélite para determinar las áreas afectadas. El resultado de la interpretación es un mapa forestal con los diferentes estratos forestales y no forestales. Los primeros también se llaman tipos de bosque.

El número de unidades de muestreo en los estratos forestales

normalmente es proporcional a la superficie de los mismos. La intensidad de muestreo en este caso es igual en cada estrato. Si algunos estratos forestales son de menor interés forestal se puede reducir la intensidad de muestreo en estos estratos.

Para calcular la media del muestreo estratificado hay que

ponderar las medias individuales de cada estrato con su superficie, multiplicándolas con el factor Pi, el cociente de cada superficie individual y la superficie total:

_ _ x = E Pi xi Para calcular el error standard del muestreo estratificado hay

que ponderar los errores standard individuales elevados al cuadrado con el factor Pi² correspondiente a cada estrato según la fórmula:

Sestr² = E Pi² Si² Teóricamente se puede calcular una intensidad de muestreo


IV-4

óptima para cada estrato. Esto permite minimizar el error admisible o el costo del inventario. En la práctica estos métodos son de poco interés por falta de la información necesaria.

F. Muestreo Sistemático

El muestreo sistemático es el método que más nos interesa

porque es el método que normalmente aplicamos en el muestreo forestal. La distribución por azar en la práctica es difícil a realizar por la dificultad de ubicar en el campo los sitios de cada unidad de muestreo. Además el costo por los trechos a caminar sería alto.

El muestreo sistemático al contrario es muy simple. El diseño

correspondiente es una distribución regular (cuadricular) con distancias iguales entre las unidades de muestreo.

Para evitar errores sistemáticos (sesgos) en el diseño

sistemático hay que tener cuidado que la red del muestreo no sea paralelo a ciertos rasgos sistemáticos del terreno por ejemplo a un río o una cadena de colinas.

Una desventaja teórica del muestreo sistemático es que no hay

fórmulas exactas para el error admisible. Las fórmulas existentes son aproximatorias y además complicadas.

Por esta razón normalmente se calcula el error admisible con la

fórmula del muestreo por azar. El valor así calculado sobreestima el valor real del muestreo sistemático. Pero eso también puede considerarse como cierta ventaja porque implica un cierto margen de seguridad.

V-1

SECCION V DISEÑO DE UN MUESTREO SISTEMATICO

El muestreo forestal por lo expuesto normalmente utiliza el

diseño sistemático. Las unidades de muestreo están distribuidas en forma de cuadrícula con distancias iguales entre los puntos centrales de las unidades.

Para diseñar un muestreo la primera pregunta es cuántas

unidades de muestreo y qué tamaño de unidades necesitamos para alcanzar un cierto error admisible. Generalmente tenemos en mente un error admisible de 10% a un nivel de confianza de 95%, refiriéndonos al volumen total por ha.

A. Problema de Optimización La pregunta sobre la cantidad de unidades de muestreo nos

lleva a la pregunta del número y tamaño óptimo de las unidades de muestreo para el parámetro forestal considerado (volumen total por ha). La solución de este problema depende de factores estadísticos y económicos.

Para discutir el problema, nuestra pregunta debe ser más

específica aún: Cuántas unidades y qué tamaño de unidades necesitamos para alcanzar cierto error admisible del volumen total (a cierto nivel de confianza) con un mínimo de costos o cómo minimizamos el error admisible con un cierto monto de dinero disponible.

Para contestar estas preguntas necesitaríamos una función de

costos y una función del coeficiente de variación. Las variables independientes en ambos casos serían el tamaño y número de las unidades de muestreo.


V-2

B. Consideraciones para una Solución Pragmática Como en la práctica no conocemos estas funciones no podemos

solucionar el problema de optimización. Pero sí tenemos que ser conscientes de las relaciones estadísticas y económicas en general para poder diseñar un muestreo racional y eficiente.

El tamaño óptimo de la unidad de muestreo como ya hemos

dicho depende de factores estadísticos y económicos. En el sentido estadístico es mejor tener muchas unidades pequeñas que pocas grandes. Si por ejemplo la superficie muestreada sería 25 ha en total, estadísticamente es mejor distribuir 100 unidades de 0.25 ha que 25 unidades de 1 ha.

Eso se puede explicar con la fórmula del error admisible. Si

aumentamos el número de unidades (n) el error se reduce con la raíz cuadrada de n. Si al mismo tiempo reducimos el tamaño de las unidades aumenta el coeficiente de variación, pero manteniendo la misma intensidad de muestreo la reducción obtenida por el denominador () es más fuerte que este otro efecto si nos mantenemos sobre cierto tamaño mínimo de las unidades de muestreo (0.05 ha).

Por los costos del inventario no podemos reducir demasiado el

tamaño de las unidades porque en este caso las distancias inefectivas para llegar de una unidad de muestreo a la otra se aumentan considerablemente. Para un muestreo sistemático la distancia (d) entre las unidades es:

donde: A = superficie de los estratos forestales n = número de unidades de muestreo El trecho total a caminar sería d n =. Como vemos aumenta con la raíz cuadrada de n. Con el

trecho recorrido también aumenta el tiempo y el costo total del trabajo, especialmente si el área inventariada no cuenta con mucha infraestructura como generalmente ocurre en los bosques tropicales.

d= A

n

An


V-3

Para equilibrar los dos efectos de la , que por un lado reduce el error admisible y por otro lado

aumenta el costo hay que buscar un compromiso pragmático. En áreas muy grandes muchas veces se aplica el muestreo por

conglomerados. La unidad de muestreo en este caso es el conglomerado, por ejemplo 4 parcelas distribuidas en forma de una estrella alrededor de un punto central.

n


V-4

C. Valores Empíricos para la Planificación de Inventarios de Reconocimiento

Cuadro 3. Intensidades mínimas y tamaño de las unidades de muestreo para parcelas fijas y para el muestreo goniométrico de Bitterlich

Superficie total de los estratos forestales (ha)

Intensidad mínima (%)

Tamaño de las unidades de muestreo en el caso de parcelas fijas (ha)

No. de parcelas variables por conglomerado en el caso del muestreo goniométrico (FB=4)

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000

8.0 2.0 1.5 1.2 0.8 0.5 0.35 0.28 0.24 0.22 0.2 0.15 0.1

0.08 0.1 0.15 0.25 0.4 0.5 0.5 0.55 0.6 0.65 1.0 1.5 2.0

1 1 2 3 4 5 5 6 6 7

10 15 20


V-5

Todas las consideraciones mencionadas, de carácter económico, estadístico y práctico se reflejan en el Cuadro 3, que puede servir como guía para el diseño de un inventario de reconocimiento. Las mismas sugerencias forman parte de un manual de instrucciones para inventarios forestales de reconocimiento, recientemente propuesto al Centro de Desarrollo Forestal (CDF) junto con un folleto sobre los costos de un inventario forestal de reconocimiento (ver Anexos A y B). El Cuadro 3 se basa en 100 unidades de muestreo y una intensidad de muestreo, que está en función del tamaño de la población. De la experiencia sabemos que en áreas de unos 50.000 ha la distribución de 100 parcelas de 1 ha es un diseño de probada eficacia en la práctica. En este caso tenemos 100 ha muestreadas y un 0.2% de intensidad de muestreo. En poblaciones más pequeñas por ejemplo de 10.000 ha podemos reducir la superficie muestreada porque la heterogeneidad (coeficiente de variación) se reduce con el tamaño de la población. Una superficie muestreada de 50 ha sería un valor razonable en este caso, lo que significa una intensidad de 0.5%. La intensidad de muestreo en este caso ha aumentado. La razón es, que no podemos reducir la superficie muestreada proporcionalmente a la superficie de la población. Sabemos que el error admisible se reduce con la raíz cuadrada de n y que este efecto sobrepasa al efecto de la reducción de heterogeneidad de poblaciones más pequeñas. Por eso no se puede mantener la intensidad de 0.2% correspondiente a 20 ha muestreadas en el caso de 10.000 ha. Optamos por 50 ha muestreadas o sea 0.5% de intensidad en este caso. Por lo general podemos decir que la intensidad de muestreo debe aumentar en forma progresiva si se reduce la superficie de la población (ver Cuadro 3).


V-6

Otro aspecto importante es el tamaño de la unidad de muestreo. Sabemos que en el sentido estadístico es mejor contar con muchas unidades pequeñas que con pocas grandes. Por eso en el caso de 10.000 ha es mejor de reducir las parcelas a 0.5 ha, manteniendo 100 unidades de muestreo en vez de trabajar con 50 parcelas de 1 ha.

En la práctica se ha visto que 100 unidades de muestreo son un buen

compromiso en cuanto a los aspectos estadísticos y económicos y hasta en áreas muy grandes de 100.000 a 200.000 ha en el sentido económico todavía son factibles.

Por eso en el manual anteriormente mencionado se recomienda siempre

utilizar 100 unidades de muestreo y variar el tamaño de la unidad de muestreo en función del tamaño de la población.

En poblaciones muy grandes de 100.000 o 200.000 ha se recomienda

utilizar conglomerados compuestos de 3 o 4 parcelas de 0.5 ha respectivamente, las cuales pueden ser distribuidas en forma de una estrella alrededor de un punto central.

En el caso del muestreo goniométrico según Bitterlich se ha fijado un

tamaño promedio de 0.1 ha por parcela variable para un factor basimétrico de 4, que es el factor a utilizarse en bosques tropicales. El tamaño de la unidad de muestreo en este caso varía con el número de parcelas variables a levantarse por conglomerado.

D. Ejemplos del Diseño Sistemático

La superficie de los estratos forestales en el primer ejemplo

aproximadamente cubre 50.000 ha. Según nuestra experiencia el muestreo en este caso puede basarse en 100 parcelas de 1 ha (ver Cuadro 3).

Hay 4 estratos, que son de mayor interés forestal con una superficie

aproximada de 38.000 ha y 2 estratos de menor interés que han sido inventariados con muy baja intensidad de muestreo correspondiente a solamente 8 parcelas. Los 4 estratos mencionados, por otro lado, cuentan con 92 parcelas sistemáticamente distribuidas.

La próxima pregunta sería a que distancia tenemos que repartir las

parcelas. Del número de las parcelas y de la superficie de los estratos de mayor


V-7

interés podemos calcular la distancia entre las unidades: La distancia entre las unidades de muestreo y también entre las líneas de

levantamiento (picadas) sería 2 km. El trecho total a caminar o el largo total de las picadas para los 4 estratos de mayor interés entonces sería 2 x 92 = 184 km.

Para ahorrar costos se puede aumentar la distancia entre las picadas con

un factor entre 1 y 1.5 y reducir la distancia entre las unidades a lo largo de las picadas con el mismo factor. No se debe utilizar factores mayores a 1.5 para no desviarse demasiado del sistema sistemático puro.

En este caso podríamos aumentar la distancia entre las picadas a 3 km

multiplicando con el factor 1.5 y reducir la distancia entre las parcelas a lo largo de las picadas con el mismo factor (2/1.5 = 1.33 km).

Con este procedimiento reducimos el largo total de las picadas a un

valor bien razonable de 123 km y al mismo tiempo utilizamos mejor las picadas reduciendo los trechos sin inventariar.

Como demuestra el diseño de muestreo el patrón para la distancia entre

las parcelas sobre las picadas no es de 1.33 km, más bien se ha reducido a 1 km de distancia.

La razón es, que a veces conviene omitir una parcela para no acercarse

demasiado al límite del estrato colindante, o para no pasar este límite. Lo mismo pasa en el caso de obstáculos.

De esta manera se aumenta la distancia promedio entre las parcelas

sobre las líneas de levantamiento a un valor mayor a 1 km, acercándose al valor calculado de 1.33 km.

d=A

n2km= ≈

380

92


V-8

Como se puede ver, el valor calculado solamente es una ayuda para el

diseño del muestreo, que en su versión final es el resultado de un procedimiento empírico.

A continuación se describen brevemente los pasos necesarios para llegar

al diseño final: C Confección del mapa forestal en base a una fotointerpre- tación y

otras fuentes. C Calcular superficies de los estratos. C Definir el tamaño de las parcelas en base al número de unidades

(normalmente cien) y la intensidad de muestreo (ver Cuadro 3). C Definir las distancias entre picadas y entre los puntos céntricos de

las parcelas sobre las picadas. C Dibujar las líneas de levantamiento (normalmente en dirección

Este-Oeste) a la distancia definida. C Distribuir las unidades de muestreo sobre las líneas de

levantamiento a la distancia definida. Para la distribución de las unidades es conveniente dibujar una línea de

referencia vertical y distribuirlas en forma de una red cuadricular. Si hay que recorrer una unidad (para evitar que caiga en dos estratos o para aumentar su distancia a un límite de estrato) solamente se recorre esta unidad, manteniendo la red cuadricular en general.

En nuestro ejemplo, la distancia entre las picadas es de 3 km. Sobre las

picadas la distancia entre los puntos centrales de las parcelas generalmente es de 1 km. Si partimos de parcelas de 20 x 500 m, la distancia entre el final de una parcela y el comienzo de la próxima de esta manera es de 500 m. Sobre la picada se inventariará 500 m, dejando otros 500 m sin inventariar etc.


V-9

El trecho no inventariado, como regla, no debe ser más corto que el

trecho inventariado. En nuestro ejemplo cumplimos con esta regla y la distribución de las parcelas con las distancias indicadas nos lleva al diseño final.

La Figura 2 muestra otro ejemplo simple a escala 1:80000, donde los

tres estratos de interés forestal (Bad, Bmd, Bbd) cubren una superficie de 5000 ha.

Aplicando la fórmula anteriormente mencionada y basándose en 100

unidades de muestreo, la distancia entre las unidades sería 700 m aproximadamente. Utilizando un factor de 1.41 se puede aumentar la distancia entre las líneas de levantamiento a 1 km y reducir la distancia entre los puntos céntricos de las unidades sobre las líneas a 500 m.

Partiendo de parcelas de 20 x 200 m (0.4 ha) la regla del inventario sería

inventariar 200 m y dejar 300 m sin inventariar, así como lo indica el diseño de la Figura 2.


V-10


ANEXO A MANUAL DE INSTRUCCIONES PARA INVENTARIOS

FORESTALES DE RECONOCIMIENTO

Por

Erhard Dauber


Manual de Intrucciones para Inventarios Forestales de Reconocimiento

1.0 ESTRATIFICACION DEL BOSQUE Y MAPEO El mapeo forestal requiere de mapas base del área, fotos aéreas y eventualmente imágenes recientes de satélite para la delimitación de zonas desmontadas o de colonización. La estratificación del bosque para fines de manejo forestal (concesiones, comunidades) debe realizarse mediante la foto-interpretación estereoscópica. La escala de las fotos aéreas debe ser en función del tamaño del área estudiada con un mínimo de 1:50.000. Basándose en el criterio estadístico de la estratificación, cada estrato (tipo de bosque) por sí debe ser lo mas homogéneo posible en cuanto al parámetro de interés (volumen por ha), mientras la diferencia entre los estratos debe ser pronunciada. En este sentido es conveniente diferenciar en estratos de alto, mediano y bajo volumen. El volumen se refleja en la altura y densidad de los árboles. Estos parámetros son importantes para la estratificación del bosque, junto con otros parámetros (fisiografía) que puedan caracterizar los diferentes tipos de bosque y deben formar parte de una clave bien definida. En el sentido estadístico no es conveniente definir más de cinco estratos porque la diferencia entre los estratos en este caso ya no sería pronunciada y el número de unidades de muestreo por estrato no sería suficiente. El resultado de la estratificación es la tipificación del bosque que es el contenido principal del mapa forestal, junto con los accidentes fisiográficos y la infraestructura del área (mapa base) y zonas recientemente desmontadas (según la información de imágenes de satélite).

Manual de Instrucciones para Inventarios Forestales de Reconocimiento

El mapa forestal es la base de la planificación del inventario y del manejo forestal. Los puntos claves de la poligonal del área deben ser georeferenciados (uso del GPS) y la escala del mapa debe ser adecuada en relación con la superficie.


2.0 DISEÑO DE MUESTREO PARA LA VEGETACION ARBOREA (DAP$20cm) 2.1 Intensidades Mínimas Las intensidades mínimas se fijan en función de la superficie total de los estratos forestales como indica el Cuadro 1.

Cuadro 1: Intensidades mínimas y tamaño de las unidades de muestreo para parcelas fijas y para el muestreo goniométrico de Bitterlich



Tamaño de las unidades de muestreo en el caso de parcelas fijas (ha)

No. de parcelas variables por conglomerado en el caso del muestreo goniométrico (FB = 4)

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000

8.0 2.0 1.5 1.2 0.8 0.5 0.35 0.28 0.24 0.22 0.2 0.15 0.1

0.08 0.1 0.15 0.25 0.4 0.5 0.5 0.55 0.6 0.65 1.0 1.5 2.0

1 1 2 3 4 5 5 6 6 7

10 15 20


Las intensidades mínimas para valores de superficies no indicadas se obtienen mediante interpolación. Las intensidades de muestreo pueden variar en los diferentes estratos según su importancia y valor económico, siempre y cuando se alcance la intensidad mínima en el muestreo total de los estratos forestales. 2.2 Unidades de Muestreo Las unidades de muestreo deben ser parcelas fijas de 10 o 20m de ancho, conglomerados de parcelas fijas1 o conglomerados de parcelas variables en el caso de un muestreo goniométrico. El número mínimo de unidades de muestreo se fija en 100. El tamaño de las unidades de muestreo en el caso de parcelas fijas está determinado por la intensidad de muestreo y el número total de unidades según la fórmula: donde

a A i n

= = = =

tamaño de la unidad de muestreo (ha) superficie total de los estratos forestales (ha) intensidad de muestreo en porcentajes número total de unidades

___________________ 1 En áreas muy grandes o en zonas de geografía accidentada puede ser conveniente de trabajar con conglomerados de parcelas fijas. En áreas de 100.000 o 200.000ha por ejemplo las unidades de muestreo pueden ser conglomerados de 3 o 4 parcelas de 0.5 ha respectivamente, las cuales pueden ser distribuidas en forma de una estrella alrededor de un punto central.

a= A i

1 0 0 n


El tamaño de las unidades de muestreo en el caso de

parcelas fijas debe ser definido con valores redondeados (0.1, 0.15, 0.2, 0.25,..,2.0ha). Para el muestreo goniométrico según Bitterlich se ha fijado un tamaño promedio de 0.1ha por parcela variable para un factor basimétrico de 4, que es el factor a utilizarse en bosques tropicales. El tamaño de la unidad de muestreo en este caso varía con el número de parcelas variables a levantarse por conglomerado1. El Cuadro 1 muestra el tamaño de las unidades, calculado para las intensidades indicadas y basándose en un número de cien unidades de muestreo. 2.3 Distribución de las Unidades de Muestreo Los inventarios deben ser realizados en forma sistemática por parcelas o conglomerados equidistantes, distribuidas sobre líneas de levantamiento paralelas equidistantes (generalmente en dirección Este-Oeste). Los puntos centrales de las unidades de esta manera están distribuidas en forma de una cuadrícula. La distancia entre los puntos de la cuadrícula se calcula según la fórmula: donde:

d A n

= = =

distancia entre los puntos centrales (km) superficie total de los estratos forestales (km²) número de unidades de muestreo

____________ 1 La distancia entre las parcelas variables dentro de un conglomerado por lo menos debe ser 50m. Para reducir la cantidad de líneas de levantamiento, se puede aumentar la distancia entre ellas multiplicando "d" por un

d= A / n


factor entre 1 y 1.5, y reducir al mismo tiempo la distancia entre los puntos centrales de las unidades sobre las líneas dividiendo "d" con el mismo factor. El trecho sin inventariar entre las unidades de muestreo sobre una línea de levantamiento no debe ser menor al largo de la unidad. Las distancias entre las líneas de levantamiento y entre los puntos centrales de las unidades sobre las líneas deben ser valores definidos en km y redondeados a la primera decimal. Los valores resultantes son de carácter estimativo y en caso necesario deben ser modificados para poder distribuir el número requerido de unidades.


Una vez definidas las distancias anteriormente mencionadas se distribuye las unidades de muestreo en el mapa forestal, numerándolas en forma correlativa y tratando de conseguir la mejor forma de cuadriculación para evitar así coincidencias de las líneas de levantamiento con ciertos rasgos sistemáticos del terreno (por ejemplo ríos o cadenas de colinas). Lo último es importante para evitar errores sistemáticos (sesgos). Pequeñas modificaciones del diseño sistemático puro en la fase de planificación solamente se justifican en zonas de geografía accidentada o para evitar obstáculos insuperables. En este caso se puede aumentar o disminuir debidamente la distancia entre dos unidades de muestreo sobre una línea de levantamiento. Si una unidad de muestreo según el mapa forestal cae en dos diferentes estratos es conveniente recorrerla sobre la línea de levantamiento en dirección al estrato que contiene la mayor parte de la unidad. Si la intensidad de muestreo no está igual en todos los estratos, la distancia entre los puntos centrales de las unidades sobre las líneas de levantamiento debe ser ajustado de acuerdo a la intensidad de muestreo en cada estrato.


3.0 DISEÑO DE MUESTREO PARA FUSTALES Y REGENERACION NATURAL Los fustales (10cm#DAP<20cm), latizales (5cm#DAP<10cm) y brinzales (DAP<5cm h$1.30) deben ser registrados en subparcelas de 10x10m, 5x5m y 2x2m respectivamente, al principio (y al final) de las unidades de muestreo. Las subparcelas de 5x5m y 2x2m deben tener una distancia mínima de 2m de la línea central de la faja. En el caso de conglomerados de parcelas fijas, las subparcelas deben estar situadas al principio (y al final) de una de las parcelas del conglomerado. En el caso de parcelas variables los fustales deben ser incluidos al muestreo goniométrico y el muestreo de la regeneración natural (latizales y brinzales) se realiza en forma independiente al principio (y al final) de los conglomerados. En áreas iguales o menores a 2000 ha es suficiente realizar el muestreo de subparcelas al principio de cada cuarta unidad de muestreo.


Cuadro 2: Formulario de campo para árboles y fustales

INVENTARIO FORESTAL

Enumerador...............................Fecha................... Lugar........Estrato........Línea.......Unidad de muestreo......

No. de Arbol Nombre común

DAP (cm)

Calidad 1 2 3

Altura comercial (m)

Altura total (m)

Sotobosque: No molesta 9 Estorba 9 Impenetrable 9 Pendiente..................Relieve...........Altitud s.n.m. .... Drenaje....................Cursos de agua....................... Sucesión ecológica del bosque................................... Intervención humana....................... Observaciones...................................................


Cuadro 3: Formulario de campo para la regeneración natural

MUESTREO DE REGENERACION NATURAL Enumerador..............................Fecha................... Lugar........Estrato........Línea.......Unidad de muestreo......

Nombre común Subparcela 1

Subparcela 2 Suma

L B L B L B

L = Latizal: 5cm#DAP<10cm B = Brinzal: DAP<5cm h$1.30

4.0 FORMULARIOS DE CAMPO


4.1 Formularios para Arboles y Fustales Una vez corregidos los datos se imprime una lista de todas las especies del inventario, se realiza su agrupación y se define su diámetro de corte en base a criterios técnicos y legales. La base de datos verificada y corregida puede ser procesada con programas especiales, confeccionados para este fin. Los resultados deben ser informativos sin redundancia y detalles innecesarios para facilitar la tarea de interpretación. De acuerdo a eso, los resultados para la vegetación arbórea deben tener el siguiente contenido mínimo: Para cada estrato (tipo de bosque) y el total de estratos deben calcularse tres tipos de tablas. El primer tipo debe contener los valores por ha en función de las clases diamétricas (de 10 en 10cm) y las especies (ver Cuadro 4). Las especies deben ser agrupados según los objetivos del Plan de Manejo. Los totales de cada especie y agrupación de especies y el gran total deben ser acompañados por el error admisible en porcentajes (calculado a un nivel de confianza de 95%). El primer tipo de tabla debe ser calculado para la abundancia, el área basal y el volumen por ha. Para el cálculo de volumen se utiliza un factor de forma de 0.65 (según Heinsdijk) mientras que no existan tablas volumétricas adecuadas. El segundo tipo debe mostrar el volumen potencial, actual y total de las especies y agrupaciones de especies por ha, basándose en los diámetros mínimos de corte (ver Cuadro 5). Los volúmenes en este tipo de tabla deben ser diferenciados por calidades. El tercer tipo de tabla muestra el volumen total aprovechable por especie y agrupación de especies (ver Cuadro 6).


El volumen total aprovechable es el producto del volumen actual por ha de la calidad 1 y 2 de cada especie y la superficie respectiva del estrato o total de estratos. Los valores totales de las agrupaciones de especies y el gran total deben ser acompañados por la estimación mínima confiable (para un nivel de confianza de 95%). Los resultados de la regeneración natural se presentan en forma de la abundancia de latizales y brinzales por ha en cada estrato y en el total de estratos (ver Cuadro 7).


5.0 INFORME FINAL E INTERPRETACION DE RESULTADOS El contenido mínimo del informe final debe basarse en los siguientes puntos:

C Indice C Resumen C Antecedentes C Descripción del área (ubicación y superficie, fisiografía,

clima, suelos, vegetación, tenencia de la tierra, vías de acceso e infraestructura, historia del bosque, grado de extinción de las especies de fauna)

C Descripción del muestreo (parámetros técnicos)

C Resultados y su interpretación

C Conclusiones y recomendaciones C Anexo (fórmulas estadísticas, valor de "t", tablas volumétricas usadas, mapa forestal con la distribución de las unidades de muestreo) Al informe final deben adjuntarse los formularios llenados de campo.


ANEXO B ESTIMACION DE LOS COSTOS DE UN INVENTARIO FORESTAL

DE RECONOCIMIENTO EN BASE A LOS PRECIOS DE 1995

Por

Erhard Dauber


Estimación de los Costos de un Inventario Forestal de Reconocimiento

1.0 TRABAJO DE GABINETE 1.1 Fotointerpretación y Mapeo El costo de la fotointerpretación depende de la cantidad de fotos a interpretarse, la cual está en función de la superficie de los estratos forestales. Partiendo de una escala de 1:50.000, un costo de 100 US$ por 10.000 ha de superficie interpretada, un costo de 100 US$ para el mapeo y un costo de 10 US$ por fotografía aérea se puede estimar el costo de fotointerpretación y mapeo como indica el Cuadro 1. La fotointerpretación en la escala mencionada no tiene sentido para áreas menores a 10.000 ha. En estos casos el costo indicado solamente se refiere a la confección del mapa.

Cuadro 1. Costo de fotointerpretación y mapeo


No. de fotos requeridas

Costo del material (US$)

Costo del trabajo (US$)

Costo total (US$)

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000

15.000 20.000 25.000 30.000 50.000

100.000 200.000

- - - - -

5 8

10 13 15 25 50

100

- - - - -

50 80

100 130 150 250 500

1000

100 100 100 100 100 200 250 300 350 400 600

1.100 2.100

100 100 100 100 100 250 330 400 480 550 850

1.600 3.100

1.2 Planificación

La planificación del inventario comprende el diseño de muestreo (distribución de las unidades de muestreo sobre el mapa forestal) y la planificación logística.

Suponiendo un mínimo de 2 días y un máximo de 10 días de trabajo (para 100 y 200.000 ha de superficie respectivamente) y un sueldo de 60 US$ diarios de un ingeniero forestal el costo de planificación puede ser estimado como indica el Cuadro 2.


Cuadro 2. Costo de planificación

Superficie total de los estratos forestales (ha) Días trabajados

Costo del trabajo (US$)

100 500

1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000

30.000 50.000

100.000 200.000

2.0 2.0 2.0 2.0 3.0 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 7.0 8.0 10.0

120 120 120 120 180 240 270 300 330 360 420 480 600

1.3 Procesamiento de Datos

Los costos de procesamiento de datos comprenden la digitalización y verificación de los datos, la confección de los archivos finales y el cálculo de los resultados. Los costos dependen del número de registros archivados.

Partiendo de 100 individuos (árboles, fustales y regeneración) por ha muestreada de árboles y un costo de 0.01 US$ por registro digitalizado el costo de procesamiento puede ser estimado como está indicado en el Cuadro 3.

Cuadro 3. Costo de procesamiento de datos



Superfi-cie total mues-treada (ha)

No. promedio de individuos levantados

Costo de la digitaliza-ción (U$)

Costo del cálculo de resultados (US$)

Costo total del procesa-miento (US$)

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000

8.0 2.0 1.5 1.2 0.8 0.5 0.35 0.28 0.24 0.22 0.2 0.15 0.1

8 10 15 24 40 50 52.5 56 60 66 100 150 200

800 1.000 1.500 2.400 4.000 5.000 5.250 5.600 6.000 6.600 10.000 15.000 20.000

8 10 15 24 40 50 52 56 60 66 100 150 200

40 50 80 120 180 200 205 210 220 230 270 300 350

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000


1.4 Elaboración del Informe Suponiendo 20 días de trabajo y un sueldo de 60 US$ diarios de un ingeniero forestal, el costo estimado de este item sería de 1.200 US$. Incluyendo un costo de 300 US$ para materiales el costo total sería de 1.500 US$.


2.0 TRABAJO DE CAMPO 2.1 Sueldos y Alimentación Para el cálculo de sueldos y alimentación se puede partir del tiempo que necesitaría una brigada de campo porque los costos no dependen del número de brigadas en acción. Eso se debe al hecho que dos o tres brigadas hacen el mismo trabajo en la mitad o la tercera parte del tiempo que necesitaría una brigada.

Cuadro 4. Tiempo y costos de trabajo para una brigada de campo en función de la superficie total de los estratos forestales


Días requeridos por una brigada en terreno

Costo del trabajo de campo (US$) en terreno

fácil

regular difícil fácil regular difícil

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000

4 8 11 15 24 34 41 48 53 58 75 106 150

5 10 15 20 32 45 55 63 71 77

100 141 199

7 15 22 30 48 67 82 95

106 116 150 211

299

260 520 715 975 1.560 2.210 2.665 3.120 3.445 3.770 4.875 6.890 9.750

325 650 975 1.300 2.080 2.925 3.575 4.095 4.615 5.005 6.500 9.165

12.935

455 975

1.430 1.950 3.120 4.355 5.330 6.175 6.890 7.540 9.750

13.715 19.435

El tiempo (T) que necesita una brigada en áreas sin infraestructura se puede calcular según la fórmula:

donde: A = superficie de los estratos forestales (km2) n = número de unidades de muestreo f = factor para aumentar la distancia entre las líneas de

levantamiento (picadas) y reducir al mismo tiempo la distancia entre las unidades de muestreo sobre las picadas

(Valor máximo: 1.5) p = trecho promedio de picadas por día (km) El trecho total a recorrer está dado por . Dividiendo por la velocidad de desplazamiento indicado por p se obtiene el tiempo de trabajo que necesita una brigada. Partiendo de 100 unidades de muestreo, un factor de 1.5 y valores de 1, 1.5 y 2km de trecho promedio de picadas por día en terrenos difíciles, regulares y fáciles respectivamente, se puede calcular el tiempo promedio de trabajo de una brigada para diferentes superficies como indica el cuadro 4.

T= An/(fp)

An/f


Para calcular los costos se necesita el costo diario de la brigada, que normalmente está compuesto por 1 técnico, 1 matero y por lo menos 3 macheteros. Partiendo de los sueldos y costos de alimentación mostrados en el Cuadro 5 se obtiene los costos del trabajo de campo indicados en el Cuadro 4.

Cuadro 5. Costo diario de una brigada de campo

Costos por día en US$

Sueldos Alimentación Total

1 técnico 1 matero

3 trabajadores

23 7 15

4 4

12

27 11 27

Brigada 45 20 65


2.2 Supervisión y Transporte

Suponiendo, que en áreas de 100 a 200.000 ha, un ingeniero forestal con un sueldo diario de 60 US$ y viáticos de 15 US$ necesita de 5 a 20 días respectivamente para supervisar el trabajo de campo se puede estimar el costo como indica el Cuadro 6. Los viajes al campo para supervisión y control al mismo tiempo servirán para el debido aprovisionamiento de las brigadas de trabajo. Para calcular el costo de transporte (ver Cuadro 6) se estima el alquiler diario de una movilidad en 125 US$, incluyendo chofer, combustibles y lubricantes.

Cuadro 6. Costo de supervisión y transporte


Días de supervisión y transporte

Sueldo del ingeniero (US$)

Viáticos del ingeniero (US$)

Alquiler movilidad (US$)

Costo total (US$)

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000

5 5 5 5 8 10 11 12 13 14 15 17 20

300 300 300 300 480 600 660 720 780 840 900 1.020 1.200

75 75 75 75 120 150 165 180 195 210 225 255 300

625 625 625 625 1.000 1.250 1.375 1.500 1.625 1.750 1.875 2.125 2.500

1.000 1.000 1.000 1.000 1.600 2.000 2.200 2.400 2.600 2.800 3.000 3.400 4.000


3.0 COSTO TOTAL DEL INVENTARIO El Cuadro 7 muestra el costo total estimado de un inventario forestal de reconocimiento en función de la superficie de los estratos forestales a inventariarse y las condiciones del terreno.


Cuadro 7: Costo total estimado de un inventario forestal de reconocimiento

Costo del inventario en US$

Superficie de los estratos forestales (ha)

Fotointerpre tación y mapeo

Planifica ción

Trabajo de campo en terreno

Supervisión y transporte

Procesa miento de datos

Elaboración del informe

Trabajo de campo en terreno

fácil regular difícil fácil regiñar difícil

100 500 1.000 2.000 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 50.000 100.000 200.000

100 100 100 100 100 250 330 400 480 550 850 1.600 3.100

120 120 120 120 180 240 270 300 330 360 420 480 600

340 680 935 1.275 2.040 2.890 3.485 4.080 4.505 4.930 6.375 9.010 12.750

425 850 1.275 1.700 2.720 3.825 4.675 5.355 6.035 6.545 8.500 11.985 16.915

595 1275 1.870 2.550 4.080 5.695 6.970 8.075 9.010 9.860 12.750 17.935 25.415

1000 1000 1000 1000 1.600 2.000 2.200 2.400 2.600 2.800 3.000 3.400 4.000

48 60 95 144 220 250 257 266 280 296 370 450 550

1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500 1.500

3.108 3.460 3.750 4.139 5.640 7.130 8.042 8.946 9.695 10.436 12.515 16.440 22.500

3.193 3.630 4.090 4.564 6.320 8.065 9.232 10.221 11.225 12.051 14.640 19.415 26.665

3.363 4.055 4.685 5.414 7.680 9.935 11.527 12.941 14.200 15.366 18.890 25.365 35.165

guia practica y teorica para el diseÑo de un …

Documents