valorización económica en la acumulación de carbono del
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i
LIMA – PERÚ
2020
ASESORES:
LÍNEA DE INVESTIGACIÓN:
Calidad y Gestión de los Recursos Naturales
FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AMBIENTAL
Lambayeque 2020
AUTORAS:
TESIS PARA OBTENER EL TÍTULO PROFESIONAL DE:
Ingeniera Ambiental
Silva Salas, Diana Estefani (ORCID: 0000-0003-0851-9440)
Gaspar Loroña, Janeth Anais (ORCID: 0000-0002-1973-6988)
Dr. Túllume Chavesta, Milton César (ORCID: 0000-0002-0432-2459)
Dr. Valdiviezo Gonzales, Lorgio Gilberto (ORCID: 0000-0002-8200-4640)
Valorización económica en la acumulación de carbono del bosque
seco aéreo, en el Refugio de Vida Silvestre Laquipampa -
ii
DEDICATORIA
A Dios en primer lugar, por permitirme culminar
esta etapa. A mi madre Celia Loroña Apolinario
quien ha sido mi mayor fuerza y motivación en la
vida, a mis hermanas Gelen y Lisett, con quienes
he compartido tristezas y alegrías. Lisett más que
una hermana una amiga con la que voy a poder
contar siempre y quien me ha apoyado en cada
etapa.
Y a Diana amiga y compañera de tesis, por su
dedicación y amistad en toda esta experiencia.
Janeth Gaspar L.
Dedico en primer lugar a mis padres Reynaldo
Silva Layme y Judith Salas Falcón por haberme
ayudado a culminar mis estudios y por la
motivación brindada a mi compañera de tesis
Janeth y mi persona.
De igual manera a Janeth con quien pasamos
muchas cosas a lo largo de nuestros estudios
universitarios, por la confianza y amistad. Y a mí
persona por el esfuerzo, dedicación y paciencia al
realizar esta investigación.
Diana Silva S.
iii
AGRADECIMIENTO
Quisiéramos agradecer al Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas, por
el permiso e interés en esta investigación, la cual tendrá un impacto positivo en
la misma, a la Universidad Cesar Vallejo por albergarnos todos estos años de
estudio, y a las siguientes personas que formaron parte importante de la
investigación.
Agradecer la finalización de esta investigación en primer lugar a nuestro tan
querido asesor el Dr. Milton César Túllume Chavesta - Perito Forestal del
Ministerio Publico, quién ha estado presente desde el inicio de la elaboración, su
aporte como experto y sus valiosos conocimientos ha sido fundamental, sus
consejos como profesional y amigo, gracias a su exigencia ha hecho que
saquemos lo mejor de nosotras en esta investigación.
Al Dr. Lorgio Gilberto Valdiviezo Gonzales por su aporte en la revisión detallada
y corrección del documento, así como al Mg. Rolando Antonio Montenegro Muro,
docente del Departamento de Industrias Forestales de la Universidad Nacional
Agraria la Molina, por su valioso aporte en el análisis estadístico de esta
investigación.
Al guardaparque Oficial del SERNANP el Sr. Napoleón Durand De la Cruz, por
el recibimiento tan caluroso al Área Natural Protegida, así como al Sr. Jorge
Paico De la Cruz, guardaparque voluntario del SERNANP por su gran labor,
optimismo, confianza y compromiso con nosotras durante todo el trabajo en
campo.
A nuestro amigo Sergio Manuel Gutierrez Pezet, quien estuvo durante toda la
etapa de campo apoyándonos, y a todas aquellas personas y amigos, que de
alguna forma estuvieron presentes moralmente, dándonos esos ánimos a
continuar y no rendirnos en el camino, a la Sra. Roxana Durand De la Cruz dueña
del hospedaje a toda su familia por la atención, a los pobladores de Incahuasi,
Laquipampa por su afecto y recibimiento.
iv
Dedicatoria ii
Agradecimiento iii
Índice de contenidos iv
Índice de tablas vii
Índice de gráficos viii
Índice de abreviaturas ix
Resumen x
Abstract xi
I. INTRODUCCIÓN……………………………………………………………1
II. MARCO TEORICO………….……………………..…………………………4
III. MÉTODOLOGIA………...……………………………….………………....12
3.1. Tipo y diseño de investigación………………...………….……12
3.2. Operacionalización de Variables ….………………...…….…..13
3.2.1. V1: variable……………...………………………….......…...13
3.2.2. V2: variable……….………………….………………......…..13
3.2.3. Definición de variables.....................………………………13
3.3. Población, muestra y muestreo…………………….......………13
3.3.1. Localización del área de estudio………..………….………13
3.3.2. Población………………………………………………..…...14
3.3.3. Muestra……………………………………………………....15
3.3.4. Muestra forestal………………………….…………….…….15
3.3.5. Muestra de población………………………….……….……16
3.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos, validez y
confiabilidad…………………………………………............................17
3.4.1. Validez y confiabilidad……………………………………....19
3.5. Procedimientos………..……………………..……………….....20
3.6. Método de análisis de datos…………………………………….23
3.6.1. Encuesta………………………………………..…………....23
3.6.2. Diseño de ecuaciones alométricas………………………...23
3.7. Aspectos éticos……………………………..…………………....24
IV. RESULTADOS………………………………………………………………25
4.1. Determinación de la biomasa aérea y de carbono…………….24
4.2. Ecuación alométrica para el bosque seco del RVSL………….28
v
4.3. Ecuación alométrica por especie para el bosque seco del
RVSL……………………………………………………………...………28
4.4. Valoración económica de la acumulación de carbono………..29
4.5. Encuesta a la población de Incahuasi…..……………………...30
V. DISCUSIÓN………………………………………………………………….31
VI. CONCLUSION……………………………………………………………….37
VII. RECOMENDACIONES……………………………………………………..38
REFERENCIAS……………………………………...……………..……....………39
ANEXOS…..…………………………………………………………..…………….49
vi
Anexos
Anexo 1: Resumen de antecedentes……….……………………...…………….50
Anexo 2: Matriz de consistencia……..………….………….…………………….53
Anexo 3: Antecedentes de ecuaciones alométricas………………………..…..54
Anexo 4: Coordenadas de parcelas………………..…….………………….…...55
Anexo 5: Ficha de recolección de datos…...……………………………….……56
Anexo 6: Mediciones de DAP en función a los fustes……..…………………….57
Anexo 7: Encuesta……………………………………...………………………….58
Anexo 8: Validación del instrumento…………………..………………………....60
Anexo 9: carta de presentación de la UCV……………………………………....64
Anexo 10: Resolución jefatural del SERNANP para la autorización de la
investigación…………………………………………………………………….65
Anexo 11: Descripción botánica de especies encontradas en el RVSL……....67
Anexo 12: Determinación de la masa anhidra o masa seca y masa de carbon69
Anexo 13: Resumen de modelo…………………….…………………………….96
Anexo 14: Extrapolación a una hectárea…………………………………………98
Anexo 15: Resultados de la encuesta…………………………………………..101
Anexo 16: Cuantificación de las respuestas……………..…………………….102
Anexo 17: Muestras botánicas obtenidas en campo………………………..…116
Anexo 18: Imágenes del trabajo en campo………………………………….…119
vii
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla n°1: Cuadro del costo de carbono por tonelada en los años 2018, 2019,
2010 y su proyección al 2030………………………………………….…………..11
Tabla n°2: Escala de la encuesta…….………..…………..……........…………..18
Tabla n°3: Validación de expertos……………………………………..…………19
Tabla n°4: Densidades básicas………………...………………………………...21
Tabla n°5: Ecuaciones propuestas por la FAO…………………….……………22
Tabla n°6: Familia, especie, porcentaje e biomasa, desviación estándar, límite
superior-inferior…………………………………………......................................26
Tabla n°7: Ecuac iones al omét r i cas en t re l a b i omasa y a l tu ra
correspondiente al bosque seco del RVSL………………………….……………28
Tabla n°8: Ecuación alométrica para las especies más representativas en el
bosque seco del RVSL……………………………………..………………………28
Tabla n°9: Valor económico del servicio de secuestro de CO2 (CEPAL)…….28
Tabla n°10: Valor económico del servicio de secuestro de CO2 (SENDECO).29
Tabla n°11: Análisis de correlación de Spearman…………..…………………..31
viii
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico n°1: Almacenes de carbono en ecosistemas….....………….…………..8
Gráfico n°2: Ubicación del área de estudio………………………………………14
Gráfico n°3: Mapa del ecosistema bosque seco del RVSL…….………………15
Gráfico n°4: Mapa de ubicaciones de parcelas………………….………………16
Gráfico n°5: Diagrama de procesos……………………………….……………..20
Gráfico n°6: Diagrama de procesos ecuaciones alométricas………….………24
Gráfico n°7: Acumulación de carbono por especie en el RVSL……………….27
ix
ÍNDICE DE ABREVIATURAS
DC: Diámetro de copa
DAP: Diámetro de altura de pecho
SERNANP: Servicio nacional de áreas naturales protegidas
PNUMA: Programa de las naciones unidas para el medio ambiente
ANP: Área natural protegida
IPCC: Panel intergubernamental sobre el cambio climático
CMNUCC: Convenio marco de las naciones unidas para el cambio climático
REDD: Reducción de emisiones por deforestación y degradación de los
bosques
PNUD: Programa de las naciones unidas para el desarrollo
Ac: Área de copa
DAC: Diámetro de altura del cuello
Ht: Altura total
GEI: Gases de efecto invernadero
BM: Banco mundial
FAO: Organización de las naciones unidas para la alimentación y la agricultura
MINAM: Ministerio del ambiente
INEI: Instituto nacional de estadística e informática
UTM: Sistema de coordenadas universal transversal de mercator
GPS: Sistema de procesamiento digital
NTP: Norma técnica peruana
RVSL: Refugio de Vida Silvestre Laquipampa
MINSA: Ministerio de salud
x
RESUMEN
La presente investigación tiene como objetivo general determinar el valor
económico de la acumulación de carbono en el bosque seco Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa- Lambayeque, Perú. Así como, diseñar modelos alométricos
para cuantificar la biomasa aérea presente en el bosque, identificar las especies
arbóreas con mayor potencial de captura de carbono y determinar la influencia de
la conciencia ambiental en el cuidado y conservación de este bosque.
La metodología que se aplica en esta investigación, fue el desarrollo del inventario
forestal para obtener los datos en campo como; diámetro a la altura del pecho,
altura del fuste y altura total. Teniendo como área de muestro 2,50 hectáreas,
distribuida en 6 parcelas de 50x50m y 1 parcela de 100x100m, con individuos de
Diámetro altura de pecho ≥10 cm.
En la superficie del bosque seco del RVSL, se obtuvo un total de 280 969.88 tn de
CO2 capturado, a partir de este último dato se realizó su valoración económica.
Usando el precio de mercado de CEPAL, donde se obtuvo S/. 24 239 889. 68 soles
y SENDECO2 obteniéndose S/. 52 205 102. 48 soles. También se logró diseñar los
mejores modelos alométricos para el bosque seco del Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa con un R2=83.35%y modelos alométricos para 4 especies forestales;
Acacia macracantha H.& B. ex Willd con R2=76.90%, Capparis scabrida Kunth con
R2=99.55%, Bursera graveolens H.B.K. con R2=79.05% y Loxopterygium huasango
S. ex Engler con R2=79,51%.
Por otra parte, los resultados obtenidos de la encuesta muestran la relación
Rho=0.749 entre las variables, demostrando que la conciencia ambiental por parte
de la población de Incahuasi influye de manera significativa en el cuidado y
conservación del bosque seco del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa.
Mostrando en la investigación que los servicios ecosistémicos que proveen los
bosques son muy importantes para la población, siendo los bosques secos valiosos
por su gran biodiversidad e importancia económica y social, procurando así su
conservación para las futuras generaciones.
Palabras claves: Biomasa aérea, acumulación de carbono, modelos alométricos,
conservación, valoración económica, bosque seco.
xi
ABSTRACT
This research has the general objective of determining the economic value of carbon
accumulation in the dry forest of the Laquipampa Wildlife Refuge – Lambayeque,
Perú. Likewise, design allometric models to quantify the aerial biomass present in
the forest, identify the tree species with the greatest potential for carbon capture,
and determine the influence of environmental awareness in the care and
conservation of this forest.
The methodology applied in this research was the development of the forest
inventory to obtain data in the field such as; diameter at chest height, shaft height
and total height. Having a sampling area of 2.50 hectares, distributed in 6 plots of
50x50m and 1 plot of 100x100m, with individuals of diameter at chest height ≥10
cm.
On the surface of the dry forest of LWR, a total of 280 969.88 tons of captured CO2
was obtained, based on this latest data, the economic valuation was made. Using
the market price of CEPAL gave a result of S/. 24 239 889. 68 soles; and, we
obtained S /. 52 205 102. 48 soles using SENDECO2. Besides, the best allometric
models for the dry forest of the Laquipampa Wildlife Refuge were designed with an
R2 = 83.35% and allometric models for 4 forest species; Acacia macracantha H. &
B. ex Willd with R2=76.90%, Capparis scabrida Kunth with R2=99.55%, Bursera
graveolens H.B.K with R2=79.05% and Loxopterygium huasango S. ex Engler with
R2=79.51%.
On the other hand, the results obtained from the survey show the Rho relation=
0.749 between the variables, demonstrating that the environmental awareness of
the Incahuasi population significantly influences the care and conservation of the
dry forest of the Laquipampa Wildlife Refuge.
Showing in the research that the ecosystem services provided by forests are very
important for the population, so dry forests are valuable for their great biodiversity
as well as economic and social importance, making sure their conservation for future
generations.
Keywords: Aerial biomass, carbon accumulation, allometric models, conservation,
economic valuation, dry forest.
1
I. INTRODUCCIÓN
En estos últimos 50 años se ha experimentado el calentamiento global, y
gran parte de la responsabilidad se debe a la actividad humana, al contribuir con
gases del efecto invernadero (Chávez, 2018, p.18) debido a estos factores
antrópicos, los bosques y sus ecosistemas se encuentran amenazadas y con
ellos su biodiversidad y los procesos reguladores (Chávez, 2018, p.11).
Los bosques secos son potenciales secuestradores de carbono,
ayudando a remediar y disminuir el calentamiento global y estabilizan el cambio
climático (Aguirre, Alvarado & Granda, 2018, p.215). Sin embargo, la población
al no tener el conocimiento sobre los servicios ambientales que brindan, no lo
valoran como tal, provocando su sobreexplotación (Aguirre, Alvarado & Granda,
p.122). Esto ha generado la tala ilegal, cambio de uso de suelo, falta de
zonificación ecológica y económica, minería ilegal e informal, lluvia acida e
incendios forestales, y agricultura migratoria las cuales han deforestado
diversas partes de Europa Occidental y América del Norte (Cuellar & Salazar,
2016, párr. 2).
La tala ilegal se convirtió en un problema de real importancia, tanto en
áreas designadas para extracción de madera como en áreas protegidas,
provocando la generación de un 20% de emisiones de gases de efecto
invernadero al año en países desarrollados, dicha práctica involucra a gran
variedad de usuarios del bosque, dando paso a la apertura del cambio de uso
de suelo para cultivos (Cuellar & Salazar, 2016, p.19).
En el Perú los bosques secos forman un ecosistema con gran
biodiversidad, abarcando un área de 39 451 km2 de la superficie del territorio
nacional, siendo las más extensas en Lambayeque, Piura y Tumbes. (Pérez,
2011, párr. 1). Estos bosques, sin embargo, se encuentran amenazados debido
a la precaria gestión de conservación, obteniendo como resultado un 70% de
bosques originales desaparecidos (SERNANP 2013, párr. 3; La Madrid 2014,
p.129).
El ecosistema del bosque seco del Refugio de Vida Silvestre de
Laquipampa, abarca un área extendida de 8,328.64 ha. Convirtiéndose en
habitad de la pava aliblanca una especie en extinción, brindando belleza
2
paisajística, turismo, y recursos renovables como el agua, las cuales requieren
de fortalecimiento y su conservación de la diversidad biológica de su interior y
zonas colindantes manteniendo relaciones con la población local (SERNANP,
2015, p. 13).
Las formaciones vegetales de esta área natural se han visto expuestas
de forma directa a las actividades antrópicas de caseríos cercanos,
especialmente el bosque seco el cual se encuentra cerca de las actividades de
la zona como; ganadería extensiva o sobrepastoreo conllevando a la alteración
de la cobertura vegetal de este ecosistema, por ello la población forman parte
importante en el proceso de toma de decisiones y del diseño de políticas las
cuales pueden afectarlos o beneficiarlos directa e indirectamente. (SERNANP,
2015, p. 20).
Morales & Tullume (2015) mencionan que en la actualidad en el país
existe una necesidad de la población por conservar los bosques para reducir la
tasa de aumento de dióxido de carbono hacia la atmosfera, lo cual requiere de
mediciones y monitoreos, indicando que el punto de inicio lo constituye la
estimación de “biomasa” en el ecosistema (p.17).
Para estimar el potencial de captura de carbono de un bosque es
necesario de investigaciones y de estudios en relación a este servicio ambiental.
Hallar la biomasa forestal nos permite calcular las concentraciones de carbono
secuestrado por las plantaciones y por los bosques naturales, y ver la capacidad
de estos para poder mitigar los cambios climáticos generados por la actividad
humana (Chinguel, 2013, p.17).
Es importante valorar económicamente los ecosistemas forestales
(bosques), especialmente los bosques secos, ya que actualmente existen áreas
deforestadas por diversas actividades, por ello es necesario darles un valor
agregado sin necesidad de transformarlo, por consiguiente, se planteó la
pregunta general de la investigación ¿Cuál es el valor económico en relación a
la acumulación de carbono en el bosque seco aéreo del Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa -Lambayeque 2020?, así también se realizaron 3
preguntas específicas, la primera ¿Cuál es la ecuación alométrica que más se
ajusta en la estimación de biomasa aérea presente en el bosque seco del
3
Refugio de Vida Silvestre Laquipampa –Lambayeque 2020?, segunda ¿Cuáles
son las especies forestales con mayor potencial de almacenamiento de carbono
del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa-Lambayeque 2020? y por último la
tercera ¿Cómo influye la conciencia ambiental de los pobladores en el cuidado
y conservación del bosque seco aéreo del Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa- Lambayeque 2020?.
Esta investigación está justificada de manera ambiental ya que al realizar
la valoración del bosque seco del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa, se va
contribuir a su cuidado, conservación, y a un mejor manejo de recursos
ambientales, es importante realizar investigaciones en relación al valor que
tienen los bosques como sumideros de carbono brindando un servicio ambiental
y haciendo frente al cambio climático.
Así mismo se justifica de manera económica y social, contribuyendo a la
población aledaña mediante el turismo, potencializará la economía del pueblo y
con ello su desarrollo, de manera académica, debido a que no existen muchas
investigaciones acerca de la valoración económica de la captura y
almacenamiento de carbono en bosques secos en el Perú, teniendo como
instrumento el inventario y los modelos alométricos para estimar biomasa, con
el método no destructivo, así podremos servir como fuente de información para
investigaciones futuras.
Por lo cual se plantea el siguiente objetivo general: Determinar el valor
económico de la acumulación de carbono en el bosque seco aéreo del Refugio
de Vida Silvestre Laquipampa – Lambayeque 2020. Así como los específicos
que ayudan a tener un panorama más claro de toda la investigación, siendo los
siguientes, Diseñar modelos alométricos para cuantificar la biomasa aérea
presente en el bosque seco del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa –
Lambayeque 2020, así como Identificar las especies arbóreas con mayor
potencial de captura de carbono del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa-
Lambayeque 2020 y dándole un contexto social más cercano “Determinar la
influencia de la conciencia ambiental de la población sobre el cuidado y
conservación del bosque seco del Refugió de vida silvestre Laquipampa-
Lambayeque”.
4
II. MARCO TEÓRICO
Se revisaron diversas investigaciones basadas en el almacenamiento
carbono y su valoración económica, así como en el diseño de ecuaciones
alométricas para la determinación de biomasa aérea, las cuales serán expuestas
a continuación.
Morales & Vásquez (2019, p.8) realizaron la valorización económica en
dos especies diferentes; Podocarpus sprucei y Oreocallis grandiflora en el
bosque seco protector de Ecuador, se basaron en la biomasa aérea y usaron
como metodología el inventario forestal para poder obtener los resultados de
campo; altura total de la especie, radio de copa, diámetro de altura del pecho
(Dap). Realizando un muestreo aleatorio simple en parcelas de 50x50m, una vez
obtenidos los datos del inventario pasaron a ser procesados a una base de datos
y así proyectar su estimación en todo el bosque, estimando que la captura de
carbono en el Bosque Aguarongo tiene un total de 74294,64 toneladas entre
ambas especies y cuyo valor económicos es $ 742.956,4 (Mercado voluntario) y
$ 1.267.466,56 (Mercado de cumplimiento), por otro lado se pudo determinar
que la especie Podocarpus sprucei presenta mayor almacenamiento de carbono
respecto a la especie Oreocallis grandiflora.
Chávez (2018, párr.1) utilizó 9 parcelas de un radio de 30 metros,
escogidas de manera aleatoria del bosque Choloque en el departamento de
Lambayeque, así mismo se escogieron especies arbóreas representativas como
el palo santo (Bursera graveolens) quien tuvo en biomasa de carbono 1,76 tn/ha,
algarrobo (Prosopis pallida) y hualtaco (Loxopterygium huasango) quien tuvo en
biomasa de carbono 4 tn/ha, cuyas ecuaciones han sido dadas en función a las
variables predictivas, evaluando el diámetro de altura de pecho (Dap), diámetro
de copa (Dc) y área de copa (Ac) con las cuales se elaboraron modelos de
regresión lineal múltiple para cada especie hallando las mejores ecuaciones
alométricas para las especies en estudio.
Calvo estudió la biomasa aérea presente en el bosque seco tropical en
dos países, siendo el primero el Parque Nacional Santa Rosa en Costa Rica y el
segundo el Parque Nacional Estadual de Mata Seca en Brasil, hizo uso de
parcelas de 1000 m2 ,muestreando 3 estadios distintos en cada país siguiendo
5
un protocolo único para ambos dado por el grupo Tropi Dry y monitoreada por
el Tecnológico de Costa Rica, obtuvo como datos que la parcela en Brasil
capturo 12.0 tn/c, 2.1 tn/c y 7,9 tn/carbono mientras que en Costa Rica 4.5 tn/c,
7.1 tn/c y 5.6 tn/C, la investigadora con estos datos asegura la conservación y
buen manejo de estos tipos de bosques (2017, p. 10).
Asimismo, se realizó la valoración económica en el Parque Nacional de
Lobeke ubicado en Cameroon África, hicieron uso del inventario forestal para
hallar biomasa y almacenamiento de carbono, siendo las especies
Euphorbiaceae, Mareyopsis longifolia, Diospyros suaveolens y Diospyros
crassiflora las más abundantes, obteniendo 81 520 966.8 tC/ha, 298 millones de
toneladas de CO2 y un valor económico de $ 1 434 769 015.68. (Zapfack, Noiha
& Tabue, 2016, p. 460).
Kipkirui cuantificó los valores económicos del ecosistema forestal del este
de Mau en Kenia, utilizando técnicas de mercado, valoración y transferencia de
beneficios, aplico estadísticas descriptivas y pruebas paramétricas para poder
describir los valores del ecosistema estudiado. Haciendo uso del modelo de
regresión múltiple para determinar la dependencia forestal con los ingresos
forestales y las características socioeconómicas. Obteniendo como resultado el
valor económico total (VET) del ecosistema forestal de East Mau cuyo precio es
de 266 millones de dólares por año, la contribución de oxígeno fue de 79%, la
comunidad de Kenia junto al gobierno está subsidiando la conservación de East
Mau por 650 millones de dólares por año. Los resultados que obtuvo
proporcionan información valiosa sobre la magnitud de valores con respecto a la
toma de decisiones en la conservación y gestión del ecosistema forestal East
Mau para mejorar los servicios y medio de vida del ecosistema (2016, párr.1).
Tullume realizó una investigación en el Bosque seco de Pomac en el
departamento de Lambayeque - Perú, utilizando 15 parcelas de 0,15 ha. Donde
encontró la mayor cantidad de biomasa aérea formada por las primeras tres (03)
especies: Prosopis pallida H.B.K, Capparis ovalifolia y Capparis scabrida. La
biomasa para cada especie se halló al multiplicar el volumen total de la unidad
por la densidad promedio de la madera de la misma unidad, diseñando así
ecuaciones alométricas para el bosque y especies representativas (2015, p.5).
6
Así también se tiene a Franceschi [et al] quienes realizaron una
investigación diseñando ecuaciones alométricas, para las especies forestales
de la Municipalidad de São Carlos en Brasil, con parcelas que presentaban 79
de los 802 árboles capixingui existentes en el área. Tuvieron el inventario
forestal como instrumento, los datos que obtuvo en campo se utilizaron para
desarrollar una ecuación alométrica, la cual relacionaba el Dap con la altura, de
esta manera tuvieron en consideración la siguiente ecuación: 1) lnP = b0 + b1 *
lnD + b2 * lnH, 2) lnP = b0 + b1 * lnD + b2 * D (Brenac), 3) lnP = b0 + b1 * ln
(D²Ht) (Spurr), 4) lnP = b0 + b1 * lnD, donde: P: biomasa, D: diámetro y H: altura,
llegando a la conclusión que estas ecuaciones mostraron un buen ajuste de los
datos, siendo muy buenos predictores de la biomasa aérea (2015, p.11).
Lam (2011, párr.1-3) reportó ecuaciones alométricas para la especie
arbórea hualtaco en el distrito de Lancones en Piura que presenta cinco zonas
de vida, en las cuales se escogieron 100 individuos arbóreos aleatoriamente, se
analizó el coeficiente de determinación (R) en función de la biomasa húmeda en
relación al Dap y Dac (Diámetro a la altura del cuello) para obtener una ecuación
lineal.
Por ultimo Llanos quien estudió los bosques secos ralo de llanura en la
comunidad campesina José Ignacio Tavar Pasapera en el departamento de
Piura, en cuya investigación utilizó el método destructivo, en las cuales se
escogieron 32 individuos de la especie algarrobo (Prosopis pallida) en el anexo
de San José, y otros 15 anexos que rodean la comunidad, de las cuales se
extrajo 2 individuos de cada anexo, la estimación de las ecuaciones son respecto
a la variable independiente siendo el Dap y altura total (Ht). (2010, párr. 1-4).
En el anexo 1, se muestra un cuadro resumido de todos los antecedentes
presentados.
A continuación, se informa de ciertas teorías que permitan profundizar los
conocimientos, y así lograr una mejor comprensión de esta investigación.
Un ecosistema forestal es aquella área con grandes y extensas
superficies de vegetación y diversidad biológica donde existe gran variedad de
especies arbóreas. Para Pan [et-al] (2011, p. 988), los ecosistemas forestales
(bosques) cumplen un papel importante respecto al ciclo de carbono y se valoran
7
a nivel mundial por el servicio que brindan en la sociedad. El Instituto Nacional
de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA) muestra que la
captación neta por los ecosistemas terrestres va desde 0,20 hasta 1,80 GtC año,
siendo la deforestación la mayor fuente de generación de carbono; debido a esta
incertidumbre y el posible cambio de magnitud con el tiempo, es críticamente
importante restringir estas estimaciones apoyando a futuras acciones de
mitigación climática (Pardos & INIA, 2010, p. 28)
Según estimaciones de la FAO, mientras la deforestación contribuya a
emisiones netas de CO2 a la atmosfera, los bosques restantes continúan siendo
un sumidero neto de carbono a nivel mundial, teniendo almacenado un promedio
de 2.1 billones de toneladas de CO2 al año durante un periodo de 5 años (2015,
párr. 3). Los árboles a diferencia de las plantas anuales tienen un tiempo de vida
más larga y desarrollan una gran biomasa, haciéndoles posible la captura de
grandes cantidades de carbono en un ciclo de crecimiento de muchas décadas,
un bosque viejo puede estar inactivo en cuanto a captura de carbono, pero sigue
reteniendo grandes cantidades, mientras los bosques jóvenes contienen menos
carbono, pero en su proceso de crecimiento estos son potenciadores netos en
su captura (Sedjo, 2001, p. 3). Los factores relevantes para el manejo forestal
para la mitigación climática deben reflejar los componentes de la biodiversidad y
funciones relacionadas vinculadas a la acumulación de carbono (Larsson et al,
2007, p. 3).
El carbono es encontrado en la atmosfera, reservas geológicas, océanos,
biomasa y suelo, este junto al azufre, fosforo, nitrógeno y oxigeno construyen
moléculas fundamentales para el desarrollo de la vida, el ciclo del carbono se da
en dos escalas señala Morales & Vásquez (2019, p.12). La primera es su ciclo
biológico, este consiste en que la atmosfera y los seres vivos intercambien
carbono, a través del proceso de fotosíntesis permitiendo al carbono ser
capturado por las plantas y por organismos fotosintéticos acuáticos que
mediante la respiración regresan hacia la atmósfera en forma de dióxido de
carbono, como segunda escala su ciclo biogeoquímico donde el intercambio de
carbono ocurre entre la litosfera, hidrosfera y la atmosfera, teniendo como
disolvente de carbono a los océanos transformándolo a carbonato de calcio junto
8
con los procesos de fitoplancton marino depositándolo en el fondo del mar,
devolviéndolo a la atmosfera mediante erupciones volcánicas tras la fusión de
las rocas (Benavides & León, 2007, p.10-11).
El Gráfico nº1 muestra de manera gráfica la función de un ecosistema
(bosque) como almacenador de carbono
Gráfico nº 1: Almacenes de carbono en ecosistemas forestales
Fuente: Morales & Tullume (2015)
La biomasa es definida como la materia orgánica total presente en un
lugar dado del ecosistema, biodegradando desechos y/o residuos provenientes
de origen biológico los cuales son generados de diversas actividades en su
mayoría agrarias, representando al carbono orgánico en porciones aéreas y
subterránea (De Lucas & Del Peso, 2012, p.4)
Cabe mencionar que los estudios respecto a biomasa son trascendentales
para la estimación de carbono en bosques y evaluaciones respecto al cambio de
sus estructuras (Meza, 2015, p. 30-31). Para Vashum & Jayakumar la biomasa
acumulada en el ecosistema forestal es importante para evaluar la sostenibilidad
del bosque, la evaluación precisa de las estimaciones de biomasa de un bosque
aporta en aplicaciones como extracción de madera, seguimiento de los cambios
en las reservas de carbono, la biomasa forestal y estimarse a través de
mediciones de campo, teledetección y métodos GIS (2012, p. 2).
Hojas Ramas Raíces Tronco Bosque
CO2
Fotosíntesis
Respiración
O2
Materia
Orgánica Productos
Humus
estable
Descomposición
CO2
Descomposición
Descomposición
CO2
CO2
9
Los bosques secos de la costa abarcan un área de 4 107 118 hectáreas
representando un 3,2 % de la superficie peruana, sin embargo, la información
sobre las funciones, diversidad y estructura de estos bosques son escasas
(MINAM, 2016, p.31).
Es por ello que se toma muy en cuenta los estudios de valoración
económica en cuanto al almacenamiento de carbono en la biomasa aérea.
Teniendo como un instrumento a la valoración económica al servicio de la política
ambiental quien importa un valor económico a servicios ambientales y bienes,
este es necesario para lograr dos grandes objetivos económicos, como la
eficiencia económica y el crecimiento sostenible. (Casimiro, 2002, p.1).
Se sabe que los bienes ambientales no tienen precio, debido a que no hay
un mercado donde puedan ser intercambiados, pero esto no quiere decir que no
cuenten con un valor. Por ello se evalúa la conducta de la oferta y demanda,
siendo la cantidad máxima de un bien o servicio, ingresos monetarios que un
individuo está dispuesto a pagar para obtener algún resultado que aumente su
bienestar (Brouwer & Georgiou, 2012, p.431).
La valoración ambiental está referida a la estimación de valores en los
bienes y servicios otorgado por el entorno natural (Lowe, Oglethorpe &
Choudhary, 2018, p.2). El propósito de la valoración ambiental es atribuir un valor
económico en términos monetarios a los recursos naturales y al medio ambiente
(Serrat, 1993, p.1).
Existen varios métodos aplicados en la valoración económica,
clasificándose en directos e indirectos. Tenemos a los métodos indirectos los
cuales son: método de costos de reemplazo el cual consiste en aproximar una
valoración económica de un bien o servicio ambiental en base a suposiciones de
predecir un efecto ambiental negativo (Serrat, 1993, p.3) y el método de costos
evitados, no es utilizado de manera frecuente para valorar lo recursos naturales,
por el contrario, las causas y daños que generan a los seres vivos (Linares
&Romero, 2015, citado por Morales y Vásquez 2019, p.22)
Los métodos directos son; método de precios hedónicos, basado en
determinar precios de una propiedad en base a sus características (Pascual, [et
al], 2010, p.19), método de costo de viaje, infiere la valorización otorgada por las
10
personas basadas en las experiencias recreativas asociadas a un costo
(Kontoleon & Pascual, 2007, p.58), método de valoración contingente, el cual
hará uso de cuestionarios para determinar cuánto se estaría dispuesto a pagar
por la prestación de un servicio (Pascual, [et al], 2010, p.20).
Por último, el método de precio de mercado el cual se basa en el valor
que adquieren los ecosistemas durante su comercialización empleando leyes de
oferta y demanda (La Chira, 2016, p.39) el cual ha sido utilizado para esta
investigación. Haciendo uso del valor económico por servicios ambientales,
siendo estos; el valor de uso que presenta el bosque, el cual se subdivide en
valores de uso directo, valores de uso indirecto y valores de opción (Babulo,
Muys & Mathijs, 2006, p.166)
Al hablar de valores de uso directo: se hace referencia a los valores del
bosque que otorgan beneficio directamente al consumidor, pueden estar
asociados con los usos de productos forestales comerciales e industriales como
como madera, frutas, medicina, carbón así también se puede incluir el
ecoturismo, recreación, ciencia y similares. Por el contrario, los valores de uso
indirecto: son aquellos beneficios que se acumulan indirectamente como los
servicios ecológicos o ambientales también llamados servicios ecosistémicos,
protección de la biodiversidad, estética, cultural y valores espirituales (Romo, [et
al], 2017, p. 58-59; Babulo, Muys & Mathijs, 2006, p.166)
Existen estimaciones de abastecimiento y uso de impuestos al carbono o
de mercado de carbono, empleado por diversos países, oscilando en precio
desde 1 dólar por tonelada en diversos países como; México, Polonia, Ucrania y
hasta los 126 dólares en Suecia. Estos valores crecen o decrecen con el pasar
de los años, un ejemplo de esto es la Unión Europea donde hubo cambios
abruptos en el costo de carbono descendiendo de 28 EU a menos de 5 EU, y
volviendo a crecer en los últimos años (CEPAL, 2019, p. 20).
Ante lo expuesto la Tabla nº1 muestra los costos de carbono por tonelada,
en base a CEPAL y SENDECO2 entidades con reconocimiento a nivel mundial
en carbono, observando el valor actual y su proyección al año 2030.
11
Tabla nº1: Costo de carbono por tonelada, en los años 2018, 2019, 2020
y su proyección al 2030.
Elaboración propia con datos del CEPAL (2019) y SENDECO2 (2020)
Para determinar el valor de los bosques en cuanto a la contribución y
servicio ambiental como sumidero es necesario realizarlo bajo diversos métodos
de valoración y estimación de biomasa, para ellos es necesario contar con
modelos alométricos que estimen la biomasa de los bosques.
Los modelos alométricos son herramientas matemáticas que nos permiten
entender de forma simple y de una manera no destructiva el cálculo de la
biomasa de una especie forestal y extrapolable a situaciones de crecimiento
similares, por medio de la medición de variables, siendo generados por análisis
de regresión, estudiando la relación entre la masa de los árboles y datos
dimensionales. Se debe tomar en cuenta que crear nuevos modelos alométricos
es un proceso que requiere conocimientos básicos en estadística y es costoso,
por lo cual se tiene que decidir si se hará uso de ecuaciones alométricas que ya
existen o si desea crear una propia (Rugnitz, Chacon & Porro, 2009, p. 51).
Los modelos alométricos generalizados son potenciales para realizar
inventarios de carbono en escalas grandes, derivados de los datos dasométricos
de Inventarios Forestales, sin embargo, el tener conocimiento de modelos
alométricos específicos por especies dominantes de los bosques facilitan
estudios de investigación (Gómez et al, 2011, p. 262).
Año CEPAL SENDECO2
2018 25.82 USD 15.88 EU
2019 25.83 USD 24.84 EU
2020 26 USD
(proyección)
19.36 EU
(mes de
abril)
2030 93 USD
(proyección)
-------
12
Para poder desarrollar una ecuación, se debe realizar el inventario en la
zona de estudio, este proporciona información y datos de los individuos, como
su estructura (Dap, atura total, volumen, etc) y las especies presentes (Rugnitz,
Chacon & Porro, 2009, p 56), estos datos son ingresados a un software (R2, SAS,
Minitab,Infostat, etc) que genera información estadística y gráficos necesarios
para la selección de ecuaciones (Rugnitz [et al] 2009, p. 59 ; FAO & CIRAD,
2013, p.83). Posterior a esto se definen las variables que se utilizaran en la
ecuación, puede ser unitario, siendo relación directa de dos variables, o múltiple,
donde se involucran más de dos variables e incluye el factor de forma, en este
sentido generan diversas conjugaciones de variables, y se tiene que elegir el
mejor modelo que se ajuste al estudio (Rugnitz [et al] 2009, p.60; FAO &CIRAD,
2012, p.152).
III. METODOLOGÍA
3.1. Tipo y Diseño de Investigación
Esta investigación es de tipo aplicada, con diseño no experimental de corte
transversal- descriptivo.
3.2. Variables y Operacionalización
3.2.1. V1: Variable
Acumulación de Carbono
3.2.2. V2: Variable
Valoración Económica
3.2.3. Definición de Variables
V1: Acumulación de carbono
Según el IPCC la acumulación o captura del dióxido de carbono forma
parte de un proceso que consiste en la separación del carbono emitido, siendo
este la masa total en un volumen determinado o acumulado (2005, p. 2).
Además, Santibáñez lo define como la capacidad del bosque para
capturar y mantener en los tejidos vegetales de la planta una determinada
cantidad de carbono en una superficie de un ecosistema forestal (2014, p. 20).
13
V2: Valoración económica
La valoración económica se encarga de estimar valores monetarios
respecto a los cambios en bienes y servicios (MINAM, 2015, p.14), es un
instrumento necesario que permite lograr a nivel económico dos objetivos
importantes para la conservación de los bosques y su sostenibilidad (Casimiro,
2002, párr. 2).
3.3. Población, Muestra y Muestreo
3.3.1. Localización del área de estudio
Se seleccionó como área de estudio, el departamento de Lambayeque,
provincia de Ferreñafe en el distrito de Incahuasi, comprendiendo en las
coordenadas 6°21′00″S 79°28′59″O, decretada y creada el 07 de julio del 2006,
mediante el Decreto Supremo N° 045-2006-AG.
En el gráfico 2 se muestra el área de estudio de la presente investigación,
comprendidas por el distrito, provincia y departamento.
Gráfico nº2: Ubicación del área de estudio
Elaboración propia
14
3.3.2. Población
La población estudiada en la investigación consta de dos tipos la primera
es la población forestal y la segunda la población del distrito de Incahuasi, debido
a que cada una forma parte importante en el estudio. La población será el
conjunto de ciertos elementos los cuales van a compartir similares
características, siendo parte representativa de la investigación, menciona
también que dichos elementos son los objetos que tienen la información que
busca el investigador (Malhotra, 2004, p.114).
3.3.2.1. Población forestal
El Refugio de Vida Silvestre está comprendida por 8 328, 64 hectáreas de
bosque (SERNANP 2015). Específicamente nuestra pesquisa se consideró el
ecosistema del bosque seco, basándonos en el mapa (shape) de cobertura
vegetal del MINAM (2015) esta abarca un área de 7 135 hectáreas
aproximadamente.
En el grafico 3 se muestra el mapa de los ecosistemas presentes del
Refugio de Vida Silvestre Laquipampa, como el bosque seco, tropical y zona de
amortiguamiento.
Gráfico nº3: Mapa del ecosistema bosque seco del RVSL
Elaboración propia
15
3.3.2.2. Población de Incahuasi
La población del distrito de Incahuasi, según el censo realizado por el INEI
en el año 2017 tiene 13 858 habitantes (2018 p. 1247).
3.3.3. Muestra
La muestra es un conjunto de sucesos y/o personas, del cual se tendrá
que recolectar datos, estos no necesariamente serán representativos de la
población estudiada (Hernández et-al, 2010, p. 172).
3.3.3.1. Muestra forestal
Se determinó como unidad mínima de muestreo seis (06) parcelas de
50x50m y una (01) parcela de 100x100m, considerando la variabilidad de la
estructura del ecosistema del bosque seco. Tal como lo indica Contreras [et al],
quienes mencionan que las parcelas cuadradas deben ser instaladas de acuerdo
a la superficie, si la superficie es menor a 20 000 ha estas deben ser de 50x50m
(1999, p.3). (ver anexo 3)
Por otro lado, se consideró para el inventario forestal que los diámetros a
la altura del pecho (Dap) deben ser ≥ 10 cm al ser un terreno inclinado y siendo
estas parcelas cuadradas, tal como indica la FAO (2004, p.70) al igual que
Contreras [et al] (1999, p.3). A continuación, el gráfico nº 4 presenta la ubicación
de las parcelas en estudio del RVSL.
Gráfico nº4: Mapa de ubicaciones de parcelas
Elaboración propia
16
3.3.3.2. Muestra Poblacional
Para determinar la muestra poblacional se hará el uso de la siguiente
formula. (Sampieri 1997, p. 266; Tullume 2015, p. 57)
Ecuación°1
𝑛 =(𝑍2)(p)(q)(N)
(𝐸2)(𝑁 − 1) + (𝑍2)(𝑝)(𝑞)
n = Tamaño de muestra.
N = Población.
Z = Nivel de confianza del 95 % = 1,96
E = Error de muestra del 5 %
p = Evento favorable (0,07)
q = Evento no favorable (0,93)
𝑛 =(1.96)2(0.07)(0,93)(13.858)
(13.858 − 1)(5)2 + (1.96)2(0,07)(0,93)
𝑛 = 100
Es decir, la muestra está comprendida por cien (100) habitantes del distrito
de Incahuasi, a quienes en la entrevista se consideró su opinión pública,
utilizando como instrumento la encuesta, el muestreo se realizó a personas
mayores de edad de ambos sexos, a quienes se les realizó cuestionamientos
respecto a la conciencia ambiental, al cuidado y conservación del Refugio de
Vida Silvestre de Laquipampa.
3.4. Técnicas e instrumentos de recolección de datos
a) Registro y variable de medición del inventario forestal
Para tomar los datos se elaboró una tabla de campo la cual contiene como
datos: N° de árbol, nombre común, nombre científico, Dap (diámetro altura de
pecho), altura del fuste, altura total, coordenadas UTM y observaciones. (ver
anexo 4). Asimismo, para la medición del Dap: Cada individuo es medido con
una cinta métrica flexible a la altura del pecho aproximadamente 1.30m (FAO,
2004, p.69-73). Los diámetros de los árboles se toman a partir de los 10cm. (ver
anexo 5)
17
b) Cuestionario tipo Likert
El cuestionario constó de 14 preguntas cerradas que se les hizo a 100
pobladores del distrito de Incahuasi de manera aleatoria para ver la relación que
tienen estos respectos al cuidado y conservación del Refugio de Vida Silvestre
de Laquipampa. Las respuestas son procesadas para determinar el coeficiente
de correlación Spearman en el programa SPSS, basándose en los rangos de los
datos, siendo estos datos de escala ordinal (Likert) (Martínez, [et al], 2010, p.7-
8).
La escala Likert mide la "actitud" de una manera científicamente aceptada
y validada, definiéndose como formas preferenciales de comportarse y
reaccionar en una circunstancia específica de creencias e ideas. La escala Likert
original es un conjunto de elementos ofrecidas para evaluar una situación real o
hipotética en estudios, pidiendo a los participantes que muestren su nivel de
conformidad o disconformidad con los Ítems dados en una escala métrica (Ankur,
[et al], 2015, p 397).
Las respuestas de la encuesta son calificadas también por el método de
distribución porcentual, con la finalidad de medir la aceptación o rechazo de la
población frente a su influencia en la conservación del bosque. (ver anexo 6)
En la tabla nº2 se muestra la escala tipo Likert para evaluar la actitud de
las personas a encuestar,
ESCALA DE LIKERT
ESCALA VALOR
TA Totalmente de acuerdo 1
A De acuerdo 2
PD Parcialmente de acuerdo 3
D Desacuerdo 4
TD Totalmente en desacuerdo 5
Tabla nº2: Escala de la encuesta
18
c) Equipos e instrumentos
Los equipos e instrumentos que se han utilizado son los siguientes:
Materiales:
Hojas de formatos de campo y tableros, bolsas de plástico para la
recolección de muestras, cinta métrica 50m, plumón indeleble, lapiceros,
periódicos para cubrir de las muestras botánicas, alcohol, 4 rafias de color rojo
para la delimitación de las parcelas, lupa 10x para la identificación de las
especies botánicas y fichas botánicas, cuchillas.
Equipos digitales:
Cámara Canon EOS T5i, Laptop HP y Lenovo, impresora EPSON L365 y HP
Instrumentos y herramientas:
Clinómetro, wincha de 8 metros, GPS (sistema de procesamiento digital),
machete,
Programas y software
Programa estadístico SPSS, programa Excel, R, ArcGIS, Qgis.
3.4.1. Validez y confiabilidad
La presente pesquisa está debidamente validada y obtiene la confiabilidad
a través de formatos de observación, evaluados por profesionales expertos en la
materia de los recursos naturales y ambiente, con una amplia experiencia y
conocimientos, quienes aplicaron su juicio, parcialidad, idoneidad y sapiencia.
Observar el (anexo 7) para su conformidad, siendo el resultado obtenido el
siguiente:
Tabla nº3: Validación de expertos
Nombre Grado DNI Validación (%)
Tullume Chavezta Milton
Cesar Doctor 07482588 100
Garzón Flores Alcides Magister 70298997 90.7
Takuda Sagastegui Luis Magister 06719990 82.6
Reategui Lozano Rolando Doctor 06418510 79
19
Así también estamos sujetos a una validez bibliográfica, como artículos,
investigaciones nacionales e internacionales que nos respalda, teniendo como
pionera y experta a la Dra. Sandra Brown en el uso de método indirecto de
estimación de biomasa en los bosques tropicales y al Dr. Milton Tullume quien
realizo ecuaciones alométricas para el bosque seco de Pomac en el Perú.
Por otro lado, la encuesta cuenta con la validez y confiabilidad estadística
a través del programa SPSS. Al procesar los datos la prueba de consistencia
“alfa de Cronbach” se obtuvo 0,885, lo cual refiere que las preguntas y
respuestas tienen una alta fiabilidad, evaluando 14 elementos (preguntas). Así
mismo la prueba de Spearman determino el nivel de correlación de las
preguntas, teniendo como resultado 0,1 esto significa que la relación de las
preguntas es fuerte y consistente, la cual se visualiza de forma extensa en el
anexo 15.
3.5. Procedimientos
Primeramente, se realizó la fase de campo, donde se presentó la
documentación pertinente para adquirir los permisos de ingreso al ANP, luego
se hizo la visita previa para analizar el terreo y ubicar las parcelas, posterior a
esto se pasó a recolectar los datos necesarios para la investigación, así mismo
se realizó la encuesta a los pobladores, finalmente todo se desarrolló en la fase
de gabinete.
A continuación, el grafico n° 5 muestra de manera resumida los pasos que
se siguió en la fase de campo
Gráfico n°5: Diagrama de procesos
CARTA Nº050-2019/CP
ING.AMB/UCV SJL)
“Resolución Jefatural del Refugio de Vida Silvestre de Laquipampa
Nº 08-2019-SERNANP-JEF”
Visita previa, para identificacion del área
de estudio
Delimitación del área de estudio
(parcelas)
Mediciones en campo (Dap,altura, y
georeferenciación)
Recolección de especies forestales para
su identificación.
Realización de encuesta
FASE DE GABINETE
Elaboración propia Ver anexo 8,9 y 10.
20
Posteriormente para la fase de gabinete se procesaron los datos
obtenidos en campo, para lo cual se requiere de las densidades básicas de las
especies forestales encontradas
La tabla n°4, muestra las diferentes densidades básicas de las especies
forestales más representativas del RVSL, las cuelas fueron obtenidas de
diversas fuentes, este dato es importante ya que permite hallar la masa seca de
cada especie y por consiguiente su masa de carbono.
Tabla nº4: Densidades básicas
Nombre científico Autor Densidad básica
(gr/cm3)
Capparis scabrida Kunth MINAM, 2010; Arostegui
1974; Global Wood Density 0.77
Loxopterigium huasango S. ex E.
MINAM 2010; Arostegui 1974
0.68
Bursera graveolens H.B.K. MINAM 2010; Arostegui
1974 0.32
Eryotheca ruizii MINAM 2010; Arostegui
1974 0.33
Acacia macracantha Hum & Bonpl. ex Willd
Global Wood Density 0,73
Cordia lutea Lamarck Global Wood Density 0,47
Agonandra sp. Global Wood Density 0,69
Cálculo para obtener la masa seca
En relación al inventario forestal se determina la masa teniendo en
cuenta lo siguiente:
Ecuación n° 2
𝑀𝑜 = 𝐷𝑏𝑝 × 𝑉𝑠
Vs: Volumen saturado, húmedo (m3)
Dbp: Densidad básica promedio (kg/m3)
Mo: masa seca (tn/ha)
Elaboración propia
21
Ecuaciones alométricas propuestas por la FAO
Para el diseño de la ecuación general del bosque seco del RVSL se utilizó
modelos propuestos por la FAO (1999, p. 183), ya que son modelos
estandarizados para determinar biomasa y volumen.
A continuación, se presenta la tabla n°5 que muestra las ecuaciones
propuestas por la FAO.
Tabla n° 5: ecuaciones propuestas por la FAO
Donde:
𝐷: Diámetro a la altura del pecho (m)
𝐻: Altura del fuste (m)
𝑦: Biomasa (tn)
𝑎, 𝑏, 𝑐: Coeficientes de regresión
Para el diseño de ecuaciones alométrica por especies, se escogerán la
más representativa y aquellas que cuente con un número mayor de individuos y
cuyo coeficiente de determinación (r) sean mayor a 0,70.
Valoración económica de la captura de carbono
Valor Comercial (VC). Resulta del producto entre precio (p) y la tonelada
(q) de carbono acumulado, esto se fundamenta en que, se esperaba obtener un
beneficio económico de su comercialización. De acuerdo con la siguiente
expresión:
Ecuación n°3
Ecuaciones propuestas por la FAO
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝐷 + 𝑐𝐷2
ln 𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝐷 ln 𝑦 = 𝑎 + 𝑏 ln 𝐷 ln 𝑦 = 𝑎 + 𝑏 ln 𝐷
𝑦0.5 = 𝑎 + 𝑏 ln𝐷 𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝐷2𝐻
Ln𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝐷2𝐻
𝑦0.5 = 𝑎 + 𝑏𝐷2𝐻 Ln𝑦 = 𝑎 + 𝑏 ln𝐷 + 𝑐 ln𝐻
𝑦0.5 = 𝑎 + 𝑏𝐷 + 𝑐𝐻
𝑦0.5 = 𝑎 + 𝑏𝐷2 + 𝑐𝐻 + 𝑑𝐷2𝐻
22
𝑽𝑪 =∏(𝒑;𝒒)
Dónde:
VC: Valor Comercial
p: Precio de carbono
q: Cantidad de anhídrido carbónico acumulado (CO2)
3.6. Métodos de Análisis de Datos
3.6.1. Encuesta
Para determinara la influencia de la conciencia ambiental de la población
sobre la conservación del bosque seco del RVSL, se definieron dos variables en
la encuesta.
Variable independiente
Conciencia ambiental
Variable dependiente
Conservación
Hipótesis
Ha: la conciencia ambiental de la población de Incahuasi influye
significativamente en el cuidado y conservación del bosque seco del RVSL.
H0: la conciencia ambiental de la población de Incahuasi no influye
significativamente en el cuidado y conservación del bosque seco del RVSL.
Se ordenó los datos de la encuesta en el programa Excel para
posteriormente hacer uso del software SPSS v 2016, realizándose el análisis
estadístico prueba de correlación de Spearman, aceptando o rechazando la
hipótesis propuesta para la encuesta.
3.6.2. Diseño de ecuaciones alométricas
El siguiente gráfico n°6 muestra los pasos y procedimientos para realizar
una ecuación alométrica utilizando el Software R, haciendo uso del análisis
estadístico.
23
Gráfico n° 6: Diagrama de procesos Ecuaciones Alométricas
3.7. Aspectos Éticos
La presente investigación es fiel y veraz, debido a que cuenta con el
consentimiento y la autenticidad de las diversas partes involucradas en su
desarrollo, así también cuenta con la aprobación de profesionales y especialistas
quienes fueron responsables de validar los instrumentos presentados para lograr
el recojo y análisis de datos, así mismo durante el proceso de investigación no
se alteró ningún componente del medio ambiente, por lo contrario esta
investigación va contribuir al cuidado y conservación del área de estudio en
mención. Por último, mencionar que se ha respetado las autorías de la
información incluida en este estudio.
CALCULO DE BIOMASA
Elaboración de Ecuaciones
Alométricas de Biomasa
Regresión
Análisis Estadístico
- Bondad de ajuste (R2)
- Prueba de significancia
Fisher
- Prueba de significancia T-
student
Análisis de
residuos
Selección de mejor ecuación
alométrica
Regresión
ponderada
Final
Fase
de
pro
cesa
mie
nto
24
IV. RESULTADOS
4.1. Estimación de biomasa aérea seca y de carbono por especies
La biomasa seca o anhidra promedio que se encontró en este estudio es
de 20,73 tn/ha (ver tabla 6), este valor fue obtenido extrapolando la biomasa de
cada parcela respecto a su área, tal como se muestra en el anexo 14.
(Excepción de la superficie de una (01) ha).
Además, en la tabla 6, se muestra nombre común, género, familia,
diámetro a la altura del pecho, biomasa seca aérea, masa de carbono,
porcentaje de biomasa, desviación estándar, coeficiente de variabilidad y
límites de confianza superior e inferior de la biomasa. Así mismo, para la
estimación de la de masa de carbono, fue obtenida multiplicando la biomasa
seca por el factor 0,5 según el (IPCC 1996; Chávez (2018, p.84), Rainforest
Alliance (2015); Rügnitz et al., (2009); Brown & Lugo (1984, p.1291).
Estos resultados muestran que la distribución relativa de la biomasa seca
aérea de las familias son los siguientes: Anacardiaceae 38,53 %,
Leguminoaceae 26,44 %, Burseraceae 16,08% y Caparaceae 14,37%
representando un total de 95,42% de biomasa correspondiente a familias más
representativas del RVSL del bosque seco. El resto las familias como:
Opiliaceae, Boraginaceae, Apocynaceae y Salicaceae representan solamente
el 4,57%.
25
Tabla nº 6: Familia, especie, porcentaje en biomasa, desviación estándar, límite superior-inferior
Familia ESPECIE DAP (m) Masa seca
(T/Ha)
Masa de
carbono
Porcentaje de
biomasa y/o
carbono
Desviación
estándar
Coeficiente
de
variabilidad
Límite
superior
Límite
inferior (T/Ha)
Anacardiaceae Loxopterygium
huasango (0,17 - 0,59) 7,99 4,00 38,53 0,98 0,25 2,62 0,02
Leguminoaceae (Fabaceae)
Acacia macracantha
(0,12 - 0,32) 3,73 1,87 17,99 0,44 0,24 1,15 0,02
Burseraceae Bursera
graveolens (0,12 - 0,58) 3,34 1,67 16,08 0,22 0,13 0,63 0,01
Capaparaceae Capparis scabrida (0,12 - 0,49) 2,72 1,36 13,09 0,30 0,22 0,75 0,05
Opiliaceae Agonandra sp. (0,12 - 0,21) 0,71 0,35 3,42 0,17 0,48 0,32 0,01
Fabaceae Pithecellobium sp. (0,70 - 0,70) 0,70 0,35 3,38 0,08 0,24 0,20 0,08
Leguminoaceae Prosopis Pallida (0,12 - 0,36) 0,56 0,28 2,70 0,09 0,33 0,21 0,07
Leguminoaceae Albizia sp. (0,28 - 0,32) 0,26 0,13 1,23 0,01 0,43 0,13 0,08
Leguminoaceae Caesalpinia sp. (0,35 - 0,35) 0,23 0,11 1,14 0,04 0,33 0,11 0,06
Capaparaceae Capparis ovalifolia (0,17 - 0,36) 0,20 0,10 0,95 0,03 0,35 0,10 0,05
Boraginaceae Cordia lutea (0,12 - 0,22) 0,19 0,09 0,91 0,01 0,12 0,03 0,01
Capaparaceae Eriotheca ruizii (0,13 - 0,47) 0,07 0,03 0,33 0,01 0,29 0,03 0,01
Apocynaceae Vallesia glabra (0,12 - 0,15) 0,04 0,02 0,17 0,01 0,43 0,01 0,01
Salicaceae Salix
humboldtiana (0,12 - 0,12) 0,02 0,01 0,07 0,01 0,21 0,01 0,01
TOTAL 20,73 10,37 100,00
26
Así mismo en la tabla 6, en relación a la distribución relativa de la
biomasa seca aérea a nivel de especie son los siguientes: Loxopterygium
huasango (S. ex Engler) 38,53%, Acacia macracantha (H.& B. ex Willd)
17,99%, Bursera graveolens (H.B.K.) 16,08% y Capparis scabrida (Kunth)
13,09%, que representan un total de 85,69% de biomasa de las especies
forestales más importantes del RVSL del bosque seco. El resto de las especies
forestales son: Agonandra sp., Pithecellobium sp., Prosopis Pallida (H.et S. ex
Wildenow), Albizia sp., Caesalpinia sp., Capparis ovalifolia, Cordia lutea
(Lamarck), Eriotheca ruizii (Schumann), Vallesia glabra (Ruiz & Pav.) y Salix
humboldtiana (Wildenow) que corresponden el 14,31 %.
El gráfico Nº 7 muestra la acumulación de carbono en toneladas por
hectárea de las 14 especies encontradas en el bosque seco del Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa.
Gráfico nº7: Acumulación de carbono por especie en el RVSL
Se observa que en el área de estudio son cuatro (4) las especies más
representativas y quienes acumulan una mayor cantidad de carbono
representadas de color rojo en el gráfico, siendo; Loxopterygium huasango (S.
ex E.) con 4 tn/ha, Acacia macracantha (H.& B. ex W.), con 1,87 tn/ha, Bursera
0.28
0.13
0.020.35
1.87
4.000.35
0.09
0.11
1.67
0.03
0.011.36
0.10
Prosopis pallida
Albizia sp.
Vallesia glabra
Pithecellobium sp.
Acacia macracantha
Loxopterygium huasango
Agonandra sp.
Cordia lutea
Caesalpinia sp.
Bursera graveolens
Eriotheca ruizii
Salix humboldtiana
Capparis scabrida
Capparis ovalifolia
Carbono tn/ha
27
graveolens (H.B.K.) con 1,67 tn/ha y Capparis scabrida (Kunth) con 1,36 tn/ha. y
el resto de las especies son: Agonandra sp., Pithecellobium sp., Prosopis Pallida
(H.et S. ex Wildenow), Albizia sp., Caesalpinia sp., Capparis ovalifolia, Cordia
lutea (Lamarck), Eriotheca ruizii (Schumann), Vallesia glabra (Ruiz & Pav.) y
Salix humboldtiana (Wildenow) que representan 1,47 tn/ha en acumulación de
carbono.
4.2. Ecuación alométrica para el bosque seco del RVSL
En la tabla nº7 se presenta el modelo alométrico con el valor de R2 más
alto, se muestra la ecuación de forma extensa en el anexo 12.
Tabla nº7: Ecuación alométrica entre la biomasa de carbono y el diámetro
a la altura del pecho, densidad básica y altura correspondiente al bosque seco
del RVSL
Modelo Ecuación Alométrica R2
1 𝑙𝑜𝑔(𝐶) = −0.82 − 0.64𝑙𝑜𝑔(𝐷𝐴𝑃2) + 0.71𝑙𝑜𝑔(𝐷𝐵) + 0.65𝑙𝑜𝑔(𝐻) 83.35%
Se puede observar que el modelo respecto a la biomasa aérea de carbono
(log C) indica una alta dependencia por el Dap, densidad básica (Db) y altura
(H), el cual sostiene que al existir una diversidad de especies estas presentan
una densidad básica distinta, haciendo que el modelo 1 tenga un coeficiente de
determinación (r2) alto de 83,35%, siendo uno de los mejores modelos
alométricos para el bosque seco del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa.
4.3. Ecuación alométrica por especies para el bosque seco del RVSL
En la tabla nº8, se presentan los mejores modelos alométricos para cuatro
(04) especies forestales del bosque seco del Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa.
Tabla nº8: Ecuación alométrica para las cuatro especies representativas
en el bosque seco del RVSL
28
En las ecuaciones, se observa que los coeficientes de determinación R2
para las especies Acacia macracantha H.& B. ex W., Bursera graveolens H.B.K.,
Loxopterygium huasango S. ex E. y Capparis scabrida Kunth son 76,9%,
79,05%, 79,51% y 99,55% respectivamente, en cuanto a la biomasa de carbono
(log C), estos modelos muestran una alta dependencia del (Dap) y altura (H),
siendo los mejores modelos alométricos para cada especie.
4.4. Valoración económica de la acumulación de carbono
Para efectos de la valoración económica de este servicio de acumulación
de carbono, se ha utilizado la metodología basada en precios del mercado.
En la tabla n°9 se observa el precio de carbono por tonelada en el año
2019 según CEPAL 2019, siendo ese el valor más actual.
Tabla nº9. Valor Económico del Servicio de Secuestro de CO2
Descripción Unidad Cantidad
a Área del bosque seco del RVSL Ha 7135
b Masa de Carbono acumulada (b = a x 10,73 T) T 76 558.55
c CO2 Negociable (c = b x 3.67 T) T 280 969.88
d Precio ponderado Tn CO2 Forestal (Promedio 2019) US$/T 25.83
e Ingreso por CO2 Total acumulado (e = c x d) US$/Año 7 257 452.00
f Tipo de Cambio (2019) S/. 3.34
g Ingreso por CO2 Total (g = e x f) S/. 24 239 889.68
h VALOR ECONÓMICO DE CO2 S/. 24 239 889.68
Elaboración propia
En la tabla nº9, se determinó el valor económico del servicio ecosistémico
de Secuestro de CO2, la masa de carbono acumulada total es de 76 558.55
Nº Especie Ecuaciones Alométricas 𝑹𝟐
2
Acacia macracantha H.& B. ex W.
𝑙𝑜𝑔(𝐶) = −22.73 + 111.37𝐷𝐴𝑃 + 412.95𝐷𝐴𝑃2 + 1.84𝐻 76.90%
3
Bursera graveolens
H.B.K.
𝑙𝑜𝑔(𝐶) = −0.10 + 14.55𝐷𝐴𝑃 + −10.71𝐷𝐴𝑃2 + 0.06𝐻 79.05%
4
Loxopterygium huasango S. ex
E.
𝑙𝑜𝑔(𝐶) = 7.00 + 2.09𝐷𝐴𝑃 79.51%
5 Capparis
scabrida Kunth 𝑙𝑜𝑔(𝐶) = 14.65𝐷𝐴𝑃 + −12.70𝐷𝐴𝑃2 + 0.16𝐻 99.55%
29
Toneladas que es equivalente a 280 969.88 de CO2 a un precio de US$ 25.83 /
Tn de CO2, se obtiene un ingreso de US$ 7 257 452.00 dólares; que, en moneda
nacional, a S/. 3.34 (Tipo de Cambio en el 2019) se obtiene un total de
S/. 24 239 89.68.
A continuación, se muestra la tabla n°10 donde se tomó el precio de
carbono por tonelada en el año 2019 según SENDECO2 2019, siendo ese el
valor más actual.
Tabla nº10. Valor Económico del Servicio de Secuestro de CO2
Descripción Unidad Cantidad
a Área del bosque seco del RVSL Ha 7135
b Masa de Carbono acumulada (b = a x 10,73 T) T 76 558.55
c CO2 Negociable (c = b x 3.67 T) T 280 969.88
d Precio ponderado Tm CO2 Forestal (Promedio 2019) EU/T 24.84
e Ingreso por CO2 Total acumulado (e = c x d) EU/Año 6 979 291.82
f Tipo de Cambio (2019) S/. 7.48
g Ingreso por CO2 Total (g = e x f) S/. 52 205 102.48
h VALOR ECONÓMICO DE CO2 S/. 52 205 102.48
Elaboración propia
En la tabla nº10, se determinó el valor económico del servicio
ecosistémico de Secuestro de CO2, la masa de carbono acumulada total es de
76 558.55 Toneladas que es equivalente a 280 969.88 de CO2 a un precio de
EU 24.84 / Tn de CO2, se obtiene un ingreso de EU 6 979 291.82; que, en
moneda nacional, a S/. 7.48 (Tipo de Cambio en el 2019) se obtiene un total de
S/. 52 205 102.48.
4.5. Encuesta a la población de Incahuasi
Para obtener la correlación entre las variables “conciencia ambiental” y
“cuidado y conservación” se aplicó el método de Spearman como se detalla a
continuación en la tabla n°11.
Tabla n°11: Correlación entre “Conciencia ambiental” y “Cuidado y
conservación”
CORRELACIONES
30
En la tabla nº11, según el análisis estadístico muestra que existe una
relación Rho= 0.749 entre las variables Conciencia Ambiental y Cuidado y
Conservación, lo cual indica que existe una relación positiva y significativa. Así
mismo el nivel de significancia (0,00) es menor a 0,01 esto permite indicar que
se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna, lo cual quiere decir
que la conciencia ambiental de la población influye de manera positiva y
significativa en el cuidado y conservación del bosque seco del RVSL.
V. DISCUSIÓN
Carbono en el Bosque seco del Área de Refugio Silvestre
Laquipampa.
De acuerdo al análisis de identificación taxonómica de las muestras
tomadas en campo del bosque seco del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa,
se encontraron 14 especies forestales, estas son propias del bosque seco de
colina, conforme sostiene la información otorgada por el SERNANP (2015,p.23),
donde hace referencia que estas especies caducifolias son propias del
ecosistema bosque seco de colina del RVSL, el cual oscila en altitud entre 270
a 1700 msnm, encontrándose el presente estudio de las parcelas entre 250 a
1500 msnm. Por otro lado, el MINAM (2015, p.58-59; 2019, p.83), señala que
este tipo de bosque se encuentra en los departamentos de Tumbes, Piura y
Lambayeque en terrenos montañosos y pendientes fuertes, por ende, la
identificación de las especies encontradas coincide con estas 2 instituciones
antes mencionadas.
Conciencia
Ambiental
Cuidado y
Conservación
Rho de
Spearman
Conciencia
Ambiental
Coeficiente de
correlación
1,000 ,749**
Sig. (bilateral) . ,000
N 100 100
Cuidado y
Conservación
Coeficiente de
correlación
,749** 1,000
Sig. (bilateral) ,000 .
N 100 100
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
31
Chávez (2018, p.157) en su estudio de los bosques estacionalmente
secos de la costa norte (Lambayeque), obtuvo que el carbono aéreo del bosque
el Choloque registro 4,2 tn/ha con individuos de Dap >5cm. De igual manera
Morales & Vázquez (2019, p.101-102), registraron 5,08 tn/ha en carbono aéreo
con individuos de Dap>5 cm. A comparación de Campos (2017, p.56) quien
obtuvo 11,05 tn/ha de carbono con individuos de Dap >10 cm, y Gebol (2018,
p.65) quien obtuvo 12,16 tn/ha de carbono aéreo esto debido a que sus
individuos tuvieron un Dap > 30 cm, ambos muestran similitud con la presente
investigación con un valor de 10,37 tn/ha en carbono con individuos de Dap ≥10
cm. El resultado es corroborado con el primer reporte realizado por la FAO y
SERFOR (2017, p.56-57), donde se indica que la ecozona de la costa,
específicamente en el bosque seco la biomasa aérea promedio es 19,1 tn/ha y
el promedio de carbono es 9,4 tn/ha.
Por otro lado, la especie Loxopterygium huasango S. ex Engler registro
la mayor cantidad de carbono con 4,00 tn/ha, donde existe mayor densidad del
bosque (mayor número de individuos es esta especie), altitud y la característica
del ecosistema del bosque seco de Colina del RVSL, situación distinta registro
Chávez (2018, p.173) quien obtuvo menor cantidad de 0,92 tn/ha en carbono
para la misma especie. La especie Acacia macracantha H. &. B. ex Willd
registro 1,87 tn/ha en carbono con individuos de Dap mínimo 0,12 m y máximo
0,32 m, manifestando una alta cantidad de carbono, mostrando similitud con
Tello & Vargas (2019, p.56) quienes registraron 1,24 tn/ha en carbono a
diferencia de Padilla (2019, p.33) quien obtuvo para esta especie 0,41 tn de
carbono con Dap > 0,10 m.
Solano & Vega (2014, p.122), refieren que la especie Bursera
graveolens H.B.K. registro 356,08 Kg/Ha (0,36 tn/ha) en carbono realizado con
53 individuos; discrepando así con la presente investigación donde se obtuvo
para esta especie 1,67 tn/ha en carbono contando con 114 individuos y
mostrando similitud con el estudio de Chávez (2018, p.155) quien obtuvo 1,76
tn/ha de carbono con 45 individuos ratificando así, que existe una densidad
poblacional para esta especie primordial en dicho ecosistema.
32
Túllume (2015, p.119), refiere que el carbono aéreo en el bosque seco de
Pómac tiene un almacenamiento de 1.05 tn/ha de la especie Capparis scabrida
Kunth, la cual tiene una ligera similitud con esta investigación que reporta 1.36
tn/ha, ratificando de manera contundente la cuantificación de biomasa. Las
variabilidades de biomasa de carbono se encuentran entre el rango de 12% y
45%, por ser bosques secos naturales y encontrarse dentro del rango conforme
lo refieren los estudios de carbono realizados por Chávez (2018, p.32) y Túllume
(2015, p.57).
Las diferencias encontradas, se deben a la composición florística, la
edad, genética de las especies, tipo de estado donde se desarrolló el bosque y
una población abundante presente en la comunidad vegetal, convirtiéndose en
los factores principales influyendo en la capacidad para almacenar carbono en
los diversos ecosistemas forestales (Paipa, R. & Traina, G. 2017). La captura
de CO2 esta directamente relacionada al estado de sucesión en el que se
encuentra el bosque (a mayor edad, mayor captación) (Zuluaga 2018).
Modelos alométricos en el Área del Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa
En la ecuación logarítmica nº1 de la tabla nº7, se muestra al diámetro,
densidad básica y la altura como factores esenciales para esta ecuación. De
igual manera en la investigación realizada por Llanos Manuel (2009), quien tomó
en cuenta el factor diámetro y altura para hallar la ecuación alométrica para el
bosque seco “José Ignacio Távara Pasapera”. De igual manera, Túllume (2015,
p.120), quien utilizó exclusivamente el Dap para la ecuación del Bosque seco de
Pomac, ante lo expuesto se puede decir que los datos dasométricos elegidos
para hallar la ecuación fueron acertados permitiéndonos tener una ecuación
favorable, además de presenciar el dap como uno de los datos más utilizados
para determinar una ecuación.
Las especies Acacia macracantha H. &. B. ex Willd, Capparis scabrida
Kunth, Bursera graveolens H.B.K., y Loxopterygium huasango S. ex Engler, en
las ecuaciones 2,3,4 y 5 de la tabla nº8 muestran el Dap y altura total, como
factores determinantes y confiables en la investigación científica. Corroborado
por Chávez (2018, p.177), quien manifiesta que el Dap es una variable
33
imprescindible conforme se muestra en la ecuación para las especies antes
mencionadas. De igual manera Lam (2011), quien tuvo como variables
independientes el Dap y la altura total por ser las más confiables.
Las ecuaciones alométricas determinan la cantidad de biomasa presente
por especie y para el total del ecosistema según (Paipa & Triana, 2018), y las
variables como Dap y altura muestran supremacía en estos modelos. Además,
debido a la facilidad de medición y alta correlación, el diámetro a la altura del
pecho se prefiere utilizar como variable dasométrica independiente confiable
para elaborar las ecuaciones alométricas (INIFAC 2013).
Valoración Económica de la acumulación de carbono del bosque
seco RVSL.
El promedio de carbono aéreo acumulado del bosque seco del Refugio de
Vida Silvestre Laquipampa reporta 10,37 tn/ha, con una superficie de
aproximadamente 7 135 ha, en base al Mapa de Cobertura vegetal (2015), tiene
una masa de carbono total acumulada de 76 558.55 Toneladas que es
equivalente a 280 969.88 de CO2 Toneladas, que tienen una valoración
económica para CEPAL de S/. 24 239 889.68 y para SENDECO2 tiene una
valoración económica de 52 205 102.48.
Morales y Vásquez 2019, usaron este método para valorar el Bosque
Protector Aguarongo en Ecuador, usaron como escenario a SENDECO2 donde
obtuvieron un valor de USD 1 267 466.56 dólares y en Carbonfund un valor de
USD 742, 956.4 dólares, realizando una comparación de precios, siendo
SENDECO la de valor más alto en dicho estudio (2019, p.119). De igual forma
Sarcca, usó como escenario a SENDECO2 para valorar económicamente el
almacenamiento y secuestro de carbono del Bosque de Polylepis Del Pichu
Pichu en Arequipa, obteniendo un total de USD 6’ 015, 350.07 dólares (2017,
p.88).
Así como las investigaciones anteriores líneas arriba, se utilizó dos
escenarios tanto SENDECO2 como CEPAL, en la venta de bonos de carbono
especialmente SENDECO2. Asimismo, Sarcca manifiesta que el 90% de las
transacciones a nivel mundial sobre derechos de emisiones son realizadas en
Europa, por lo tanto, es favorable hacer uso de esta entidad (2017, p.86) y la
34
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), esta entidad es
importante en el mundo del mercado de carbono debido a que ayuda a construir
políticas públicas referentes al cambio climático en América Latina (CEPAL,
2019, p.5).
Por otro lado, Kipkirui, señala que la valoración económica realizada en
el ecosistema forestal de Mau obtuvo 46 millones de dólares en valor de uso
indirecto, por el servicio ecosistémico de acumulación de carbono en esa zona
de estudio, cuyos resultados proporcionan información valiosa sobre los tipos y
la magnitud de los valores que podrían ser relevantes en la toma de decisiones
sobre conservación y gestión del ecosistema forestal del este de Mau para
mejorar los servicios del ecosistema y medios de vida (2016, p.119).
Review, indica que mientras el carbono forestal presente en los
ecosistemas no refleje un precio, los bosques, en términos financieros,
generalmente valen más por el servicio que brindan que por ser cortados y/o
talados (2008, p.41) y otorgarles un valor por este servicio ayuda a la toma de
decisiones en compensaciones de carbono para la conservación y desarrollo en
la gestión del ecosistema (Ninan, 2012, p.6).
Encuesta de la población
De acuerdo a la tabla nº 11, la conciencia ambiental de los pobladores
influye de manera positiva y significativa en el cuidado y conservación de los
bosques, con Rho= 0,749. De igual manera Bances (2018, p.75), quien obtuvo
Rho= 0,764 demostrando que la conciencia ambiental influye de manera positiva
y significativa en la valoración de las Lomas del Paraíso de Villa María del
Triunfo. Tullume (2015, p.) también obtuvo resultados similares con Rho=0,614
donde la cooperación de la población influye de manera positiva y significativa
en el sentido de empoderamiento del bosque seco de Pomac.
Los resultados se contrastaron con la encuesta realizada por Tullume
(2015, p. 149), donde indica que una población capacitada y concientizada en
materia de conservación de bosques es primordial, destacando el sentido de
empoderamiento por la conservación del bosque seco por la población de
Ferreñafe, Lambayeque. Al igual Bances (2018, p.66), donde la población de las
Lomas del Paraíso está de acuerdo en participar con la conservación ambiental.
35
VI. CONCLUSIÓN
En base a los resultados obtenidos de la presente investigación y de acuerdo
a los objetivos planteados se puede concluir lo siguiente:
El valor económico por el servicio ambiental por la acumulación de carbono
del bosque seco del RVSL, se determinó a razón de las toneladas de CO2
equivalentes (280 969,88), la superficie de bosque seco (7 135 ha) y el precio
de mercado certificado emitido por CEPAL y SENDECO2 son USD 25,83 y
Eu 24,84 obteniéndose un valor económico de S/ 24 239 889.68 y S/. 52 205
102.48 respectivamente. Siendo este monto guía para futuros planes de
reforestación y proyectos como los Econegocios forestales compensando
así el pago del servicio ambiental de acumulación de carbono.
Se logró diseñar una ecuación general del bosque seco Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa, esto mediante análisis estadísticos aplicando una
regresión con datos dasométricos tomados en campo, teniendo al Dap y H
como datos indispensables para la realización de la ecuación, teniendo así
un coeficiente de determinación (R2) mayor a 0,70, lo que indica que la
investigación en cuanto a la ecuación y parámetros estudiados es
significativa.
Se analizó también las especies encontradas en este tipo de bosque,
dándonos como resultado una gran riqueza forestal impresionante de 14
especies en las parcelas que se investigaron, de las cuales solo se tomó
cuatro (4) especies que reunieron las condiciones estadísticas para la
realización de sus respectivas ecuaciones. Las cuales se muestran a
continuación: Loxopterygium huasango S. ex Engler: 4,00 tn/ha de carbono,
Acacia macracantha H. &. B. ex Willd: 1,87 tn/ha de carbono, Bursera
graveolens H.B.K.: 1,67 tn/ha de carbono, y Capparis scabrida Kunth: 1,36
tn/ha de carbono. respectivamente.
La participación de la población cumplió una función importante ya que a
través de la encuesta se determinó la correlación entre la conciencia
ambiental en el cuidado y conservación del bosque seco del Refugió de Vida
Silvestre Laquipampa, siendo esta una relación directa y significativa entre
las variables (p<0,05 y Rho= 0,749, con una correlación positiva y alta).
36
VII. RECOMENDACIONES
Realizar nuevos estudios en el Refugio de Vida Silvestre Laquipampa, donde
desarrollen ecuaciones alométricas nuevas para las 10 especies restantes
encontradas en esta investigación, debido a la poca cantidad de individuos
encontrados no fue factible realizar.
Se sugiere que para hacer uso de las ecuaciones alométricas generadas en
esta investigación, cuente con condiciones técnicas similares como: Dap
≥10 cm, tipo de ecosistema, condiciones climáticas, fisiográfica, y altitud
entre otros.
Emplear otras metodologías como el uso de sistemas de información
geográfica, para realizar comparaciones en carbono, procurando su continua
conservación.
Realizar inventarios forestales del bosque seco en el Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa, en los ecosistemas de matorral arbustivo y bosque
montanos tropicales y generar modelos alométricos propios de cada
especie.
Realizar proyectos de reforestación, utilizando especies nativas de la zona
en el Área de Refugio de Vida Silvestre Laquipampa.
37
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Diciembre 2018.
ISSN: 1909-2474
47
AUTOR
TÍTULO DE PAPERS
LUGAR DE
ESTUDIO
TIPO DE BOSQUE
PARCELAS
METODOLO
GÍA
ESPECIES FORESTALES
CONTENIDO DE
CARBONO
TOTAL DE CO2
VALOR ECONOMICO DEL BOSQUE
1
Morales M. y Vásquez M. (2019)
Valoración económica de la captura de carbono en las especies Podocarpus sprucei y Oreocallis grandiflora en el bosque Protector Aguarongo
Ecuador
B.SECO
50x50m (2500m2)
Inventario forestal
Podocarpus sprucei
Oreocallis grandiflora
No se
estudio
74 294,64
tn/ha (entre las
2 especies)
USD(mercado de cumplimiento)
1 267 466,56 USD(mercado
voluntario) 742 946,4
2
Zuluaga Z. Liliana (2018)
Valoración de servicios ambientales por captura de CO2 en un ecosistema de bosque seco tropical en el municipio de El Carmen De Bolívar, Colombia
El
Carmen de
Bolívar-Colombia
B.SECO TROPICAL
20x50m (1,000m2)
Empírico-analítica
Inventario
forestal
Fabaceae
Apocynaceae
57,2 tn/ha
637,22 tn/ha
USD 317 480 000
3
Cargua Stefanya (2017)
“Costo de oportunidad de la conservación del bosque en la Hacienda Prado, Quito”
Ecuador
B. SECO
113 ha
Inventario
forestal
Eucalyptus globulus
No se estudio
465.393 t/ha
USD ( mercado voluntario)
4 653 934.66 USD (REDD) 1 894 151,41
4
Kipkirui D. (2016)
“Economic valuation of forest ecosystem services and its implications on conservation strategies in east Mau forest, Kenia”
Kenia
B. TROPICAL
No especifica
Recolección de datos
y estadística
No se estudio
10,56 tn/ha
No se estudio
USD 266 MILLONES
ANEXO Nº1: RESUMEN DE ANTECEDENTES ANEXOS
48
5
Zapfack, Noiha & Tabue (2016)
“Economic estimation of carbon storage and sequestration as ecosystem services of protected areas: a case study of Lobeke National Park”
AFRICA
B. TROPICAL
37
(transectos) 71 725
(árboles)
Inventario Forestal
Euphorbiacea
Mareyopsis longifolia
Diospyros suaveolens
Diospyros crassiflora
81 520 966.8 t/ha
298 millones
t/ha
USD 1 434 769 015.
68
6
Manoogia
n y
Yerevan
(2016)
“Assessment of carbon dioxide sequestration service: Case study of Ijevan state sanctuary (Tavush’ region of republic of armeni)”
Republic of
Armenia
----- 14 mil hectareas
Inventario forestal
Becech Roble
carpe
No se estudio
No se estudio
US
4407000
7
Tullume
(2015)
Tesis doctoral “Acumulación de carbono en la conservación de los bosques secos aéreos del Perú. Caso: bosque seco de Pómac - Región Lambayeque, periodo 2015-2016”
PERU B. Seco
15 hectareas
Inventario forestal
Prosopis
pallida
Capparis
ovalifolia
Capparis
scabrida
25,04 T/ha
No se estudio
No se estudio
8
Diaz Norma (et-al), (2015)
“Carbon Sequestration of Caesalpinia platyloba S.Watt (Leguminosae)(Lott 1985) in the Tropical Deciduous Forest”
MEXICO
B. TROPICAL
No se estudio
Inventario Forestal
Caesalpinia platyloba
99.15 t/ha
No se estudio
USD 483.33
49
9
Valera & Carbajal (2014)
“Economic Evaluation of Carbon Sequestration in a area located at national park Waraira Repano (Caracas,Venezuela)”
VENEZUELA
B. TROPICAL
10.6 hectareas
Inventario Forestal
Cecropia peltata
Guazuma ulmifolia
Eucalyptus
Pentaclerthra macroloba
4 503, 45 t/ha
868,9 t/ha
USD 59 856.15
10
Guerra R. Nelson (2013)
Valoración económica del secuestro de CO2 y stock de carbono en plantaciones de Simarouba amara (Aublet) “marupa” en cinco edades diferentes en el Ciefor- Puerto Almendra, Iquitos-Perú
Iquitos- Perú
B. AMAZÓNI
-CO
(40 000 m2)
Cuasi
experimental
Inventario forestal
Simarouba amara
(marupa)
215,62 t/ha
263,51 t/ha
NUEVO SOL (S/.)
4 358,52
Concha J, Alegre J y Pocomucha V. (2007)
“Determination of carbon reservations in the aerial biomass of Agroforestry sistems of Theobroma cacao L. in the department of San Martin, Peru”
San Martin-
Perú
No se estudio
10x10 (100m2)
Recolección de muestras
Theobroma cacao L.
40 t/ha
No se estudio
No se estudio
11
Chambi C. Pedro (2001)
Valorización económica de secuestro de carbono mediante simulación aplicado a la zona boscosa del rio Inambari y Madre de Dios
Rio
Inambari y Madre de
Dios
B. TROPICAL
25x20m (500m2)
Inventario forestal
No se estudio
57tn/ha
544,23
USD 1 255 000 000
Elaboración propia
50
ANEXO Nº 2: MATRIZ DE CONSISTENCIA
Variables Definición
Conceptual
Definición
Operacional Dimensiones Indicadores Ítems Escala
Variable
independiente (X) Acumulación
de carbono
Según la IPCC el almacenamiento de dióxido de carbono constituye en un proceso consistente en la separación del Carbono emitido, siendo la masa total en volumen determinado (2005).
Mediciones en campo realizadas bajo instrumentos de recolección de datos (DAP, altura de fuste, altura total del árbol, densidad básica, peso seco peso húmedo) haciendo uso del inventario forestal para la identificación del carbono acumulado según Sandra Brown (2009).
Biomasa aérea
Capacidad de secuestro de
carbono
Masa de carbono t/ha
Densidad básica t/ha
Ecuaciones alométricas
Datos dasométricos Unidades métricas
Especie forestal
Composición del bosque
Diámetro de especie forestal
Unidades métricas
Especies Número/ha
Árboles Número/ha
Participación de la población
Creencias y valores
Encuesta Ordinal
Variable dependiente (Y)
valoración económica
La valoración económica estima el valor en términos monetarios de los cambios en los bienes y servicios a través de los cambios en el bienestar de la sociedad (MINAM 2015).
Se realizará mediante la Estimación monetaria del almacenamiento de carbono en la biomasa aérea forestal mediante modelos alométricos y ecuaciones para identificar su valor.
Precio mercado Precio del carbono
Carbono tC/precio de
mercado
51
ANEXO 3: ANTECEDENTES DE ECUACIONES ALOMÉTRICAS
AUTOR
/ AÑO
TIPO DE
BOSQUE
ESPECIE
FORESTAL ECUACIÓN ALOMETRICA
Chávez
Jhoan
(2018)
Bosque seco
“el choloque”
Palo santo
Algarrobo y
Hualtaco
Palo santo:
Biomasa=(130.42 + 1.09*DAP +3.53*Dc)
Algarrobo:
Biomas=(-54.99 + 2.09*DAP + 9.04*Dc)
Hualtaco:
Biomasa=(301.48+-7.83*DAP+-2.73*Dc)
Tullume
(2015)
Bosque seco
de Pomac
Prosopis
pallida,
Capparis
ovalifolia y
Capparis
scabrida.
Ecuación para el bosque seco de
Pomac:
B=(39,66-7,27(dap)+0,46(dap)2)
B= (0,78(dap)1,36)
Prosopis pallida:
B=(20,57-3,54(dap)+0,43 (dap)2)
Capparis ovalifobia:
B=(1,75-2,51(dap)+0,70 (dap)2)
Capparis scabrida: B= (0,48(dap)2,44)
Chinguel
Duber
(2013)
Bosque natural
de algarrobo
en el campus
de la
universidad de
Piura (UDEP)
Algarrobo
Biomasa= (-4,70054 + 0,0681477*DAP2)2
Lam
Roger
(2011)
Bosque seco
“Lancones”
Hualtaco En función a DAP:
Biomasa=(4,4024+1,3716*ln
(DAP)+0,4804*ln h)
En función a DAC:
Biomasa=(4,1388+1,589*ln
(DAC)+0,521*ln h)
Llanos
Manuel
(2010)
Bosques secos
“José Ignacio
Távara
Pasapera”
Algarrobo Biomasa Aérea Total =(18,552+ 0,052*
DAp2H)
52
ANEXO Nº 4: COORDENADAS DE PARCELAS
UBICACIÓN DE PARCELAS
Nº PARCELA PUNTOS COORDENADAS UTM ALTITUD
(msnm) ESTE NORTE
1
P1 670024 9303461 1307
P2 670006 9303471 1313
P3 670065 9303507 1310
P4 670044 9303515 1301
2
P1 667670 9296971 537
P2 667707 9296961 514
P3 667700 9296916 512
P4 667661 9296919 519
3
P1 668380 9296100 405
P2 668425 9296074 400
P3 668432 9296124 419
P4 668401 9296142 410
4
P1 668646 9296333 445
P2 668615 9296304 430
P3 668641 9296271 431
P4 668679 9296296 446
5
P1 662013 9293127 314
P2 662045 9293160 310
P3 662005 9293203 325
P4 661976 9293158 318
6
P1 663010 9292763 246
P2 663054 9292815 254
P3 663079 9292772 251
P4 663049 9292730 247
7
P1 666156 9295610 461
P2 666220 9295546 447
P3 666129 9295513 438
P4 666069 9295567 451
53
ANEXO Nº5: FICHA DE RECOLECCION DE DATOS
"INVENTARIO DE INDIVIDUOS PRESENTES EN EL BOSQUE DEL REFUGIO DE VIDA SILVESTRE LAQUIPAMPA-LAMBAYEQUE"
Equipo:
Gaspar Loroña, Janeth Anais Coordenadas UTM (WGS
84) de la parcela
GPS A: GPS C:
Silva Salas, Diana Estefani GPS B: GPS D:
Hora Inicio: Fecha:
Hora Fin: Medida de
Parcela: 50x50m
PARCELA N° -----
N° Nombre Común
MEDIDAS FORESTALES
COORDENADAS UTM (WGS 84)
Observaciones
Alt
ura
de
Fust
e (
m)
Alt
ura
to
tal(
m)
DA
P (
cm)
Este
No
rte
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
54
ANEXO Nº6: MEDICIONES DE DAP EN FUNCIÓN A LOS FUSTES
Si se observa que el fuste se
ramifica antes de 1.30 m, el
diámetro se deberá medir a 50 cm
del suelo.
Si se observa que el fuste se
ramifica por debajo de los 50 cm de
la altura, entonces se medirá a 15
cm encima de la ramificación.
Si se observa que el árbol a evaluar
presenta diversas ramas por debajo
de 1.30 m de la altura, se pasará a
medir el diámetro entre los 50cm y
1.30m sobre el suelo, este será
promediado.
Cuando el árbol se bifurca antes de
los 1.30 de altura, tendrá hasta tres
medidas de diámetro:
1. Para efectos de cálculo de
volumen se considera 2 fustes y su
diámetro será 20 cm encima de la
bifurcación.
Elaboración propia con datos la FAO (2004, p.70-73)
1.30 m
50 cm
Punto de
Medición
1.30 m 50 cm
Punto de
Medición
Punto 1 de
Medición
Punto 2 de
Medición
Punto de
Medición
Puntos de
Medición
(volumen)
50 cm 1.30 m
1.30 m
40 cm
1.30 m
1.30 m
55
ANEXO Nº7:
ENCUESTA
“Valorización Económica en la Acumulación de Carbono del bosque aéreo, en el
Refugio de Vida Silvestre Laquipampa - Lambayeque 2019”
INSTRUCCIONES
Cada pregunta consta de cinco opciones, priorice una de las respuestas y a continuación marque con un X la alternartiva que crea más conveniente.
TA: totalmente de acuerdo
A : en acuerdo I : indiferente
D : en desacuerdo
TD: totalmente en desacuerdo
ENCUESTA TA A I D TD
CONCIENCIA AMBIENTAL
¿Está de acuerdo que el bosque del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa sea
considerado un bosque seco con contribución a mejorar el cambio climático?
¿Considera usted que los bosques secos del RVS Laquipampa capturan el
carbono presente en la atmosfera?
¿Cree que al realizar más investigaciones en el bosque del Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa contribuirá al desarrollo de la comunidad?
¿Piensa que el cambio climático es producto de las emisiones de CO2 (dióxido
de carbono) que produce el ser humano?
¿Considera que la agricultura migratoria y la tala forestal propician el cambio
de uso de suelos en bosques para convertirlas en cultivos agrícolas y áreas
urbanas?
¿Considera Ud. que el Refugio de Vida Silvestre Laquipampa es un atractivo
turístico que genera ingresos al departamento de Lambayeque?
¿Cree Ud. que el bosque seco del RVS Laquipampa contribuye a la reducción
de CO2 (dióxido de carbono)?
¿Cree usted que el fortalecimiento entre el estado, las universidades y la población son claves para la conservación del bosque seco del Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa para establecer alianzas estratégicas para la gestión y el
manejo de los recursos forestales?
CONSERVACION DEL BOSQUE
¿Cree Ud. que dándole un valor económico al Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa, este influirá positivamente en su conservación?
¿Cree que la conservación del bosque del Refugio de Vida Silvestre Laquipampa a través de la protección trae beneficios en los servicios
ambientales?
56
ANEXO Nº8: VALIDACIÓN DEL INSTRUMENTO
¿Está de acuerdo que la conservación del bosque seco promueve y fortalece la
participación ciudadana en la vigilancia, junto con el personal que se encarga
de proteger el área?
¿Considera que las autoridades pertinentes en la conservación de áreas
naturales deben capacitar de manera permanente a la población y mejorar la
sensibilización ambiental?
¿Piensa Ud. que la conservación del bosque produce bienes y servicios
ambientales para el desarrollo de la población?
¿Sería bueno que el SERNANP (servicio nacional de áreas naturales
protegidas), incremente equipos de voluntariados para la conservación y
concientización ambiental sobre el Refugio de Vida Silvestre Laquipampa, y
demás áreas naturales?
57
58
59
60
ANEXO Nº9: CARTA DE PRESENTACIÓN DE LA UCV
61
ANEXO Nº 10: RESOLUCIÓN JEFATURAL DEL SERNANP PARA LA
AUTORIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
62
63
ANEXO Nº11: DESCRIPCION BOTANICA DE ESPECIES ENCONTRADAS EN
EL RVSL
Especie Descripción botánica
Palo Santo
(Bursera
graveolens
H.B.K.)
Esta especie pertenece a la familia Burseraceae y se encuentra
distribuida en la Costa y Serranía Esteparia hasta 1500 msnm,
encontrándose en el norte de nuestro país en áreas de bosque
primario. Se reconoce por su olor característico a incienso y
por sus hojas las cuales son compuestas con láminas dentadas
gruesamente. Al tener una madera semidura con textura
media, sus astillas son comercializadas como incienso
(Reynel, [et al], 2016, p.72)
Hualtaco
(Loxopterygium
huasango S. ex
E.)
Esta especie pertenece a la familia Anacardiaceae y tiene un
rango de distribución de Costa y Serranía Esteparia hasta 1500
msnm, característico del norte peruano en bosque primarios.
Es reconocible por las hojas que presenta, ya que tiene láminas
de bordes aserrados y cuenta con una corteza interna que al ser
cortada libera una secreción color blanco, sus flores son muy
pequeñas. Tiene una madera de buena calidad y textura que es
usada muchas veces para fabricar utensilios y diversas
herramientas, en la comunidad es usada también como leña
local (Reynel, [et al], 2016, p.34).
Faique (Acacia
macracantha
H& B. ex W.)
Esta especie pertenece a la familia Fabaceae actualmente
Leguminoceae, se encuentra distribuida en la costa hasta 1500
msnm. Es reconocible por sus pequeñas ramas, sus hojas
cuentan con 20 pares de pinnas, y flores con cabezuelas
globosas. Algunos de los usos que se le da a su madera por ser
dura es para la construcción de embarcaciones y chulapas
64
debido a su resistencia en agua salida (Reynel, [et al], 2016,
p.114).
Sapote
(Capparis
scabrida
Kunth)
Esta especie pertenece a la familia Caparaceae, tiene diversos
sinónimos entre ellos; Calidodendron scabridum Kunth,
Capparis angulata R. &P. ex Dc. Se encuentra distribuida en
el norte del Perú, hasta los 1000 msnm, es reconocible por sus
hojas rígidas y simples, amarillentas por el envés y cubiertas
por pubescencias densas, y un estipe largo que sostiene a sus
frutos. Su madera es usada en carpintería y artesanía ya que es
de textura fina (Marcelo, [et al], 2010, p.91).
Overo (Cordia
lutea Lamarck)
Esta especie pertenece a la familia Boraginaceae, se encuentra
distribuida en Ecuador, Colombia y Perú a una altitud de 120-
1200 msnm. Es fácil de reconocer por sus hojas simples,
esparcidas y alternas, con borde crenulado, frutos carnosos y
flores vistosas. Es usada de manera ornamental, sus flores y
hojas son usadas como medicina natural (Marcelo, [et al],
2010, p.68; Reynel, [et al], 2016, p.70).
Elaboración propia
65
ANEXO Nº 12: DETERMINACIÓN DE LA MASA ANHIDRA O MASA SECA Y MASA DE CARBONO POR PARCELA
PARCELA N°01
NOMBRE
COMÚN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (M)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE
(m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/2 500
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/2 500
m2) ESTE NORTE
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670063 9303505 4,60 7,00 1305 0,11 0,10 770 78,04 39,02
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,15 670058 9303506 6,80 9,00 1298 0,12 0,11 770 84,76 42,38
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,19 670060 9303503 5,00 8,15 1300 0,13 0,12 770 94,80 47,40
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,15 670056 9303497 6,73 8,00 1305 0,12 0,11 770 87,27 43,64
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670056 9303497 4,13 7,50 1305 0,05 0,05 770 35,18 17,59
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670050 9303437 4,80 8,00 1302 0,12 0,11 770 86,15 43,08
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670056 9303500 4,45 7,50 1299 0,05 0,05 770 37,90 18,95
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670056 9303500 4,74 7,50 1299 0,06 0,05 770 40,37 20,19
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670047 9303501 4,42 8,32 1300 0,08 0,07 770 55,09 27,55
66
PARCELA N°02
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670047 9303501 4,98 8,32 1300 0,06 0,05 770 40,39 20,20
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,17 670050 9303499 5,70 9,00 1305 0,13 0,12 770 93,41 46,71
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670044 9303598 6,23 10,00 1300 0,11 0,10 770 77,65 38,83
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,17 670039 9303505 5,80 9,00 1300 0,13 0,12 770 95,05 47,53
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670043 9303502 4,62 8,00 1301 0,09 0,08 770 62,28 31,14
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670044 9303405 5,02 8,50 1301 0,10 0,09 770 72,98 36,49
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670036 9303496 4,82 8,70 1302 0,12 0,11 770 87,47 43,74
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670038 9303490 4,30 7,50 1307 0,11 0,10 770 77,18 38,59
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,14 670038 9303490 4,00 7,00 1307 0,06 0,06 770 45,31 22,66
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670039 9303480 4,35 8,00 1313 0,11 0,10 770 78,94 39,47
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,17 670040 9303490 5,25 8,30 1313 0,12 0,11 770 84,05 42,02
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670041 9303480 5,37 8,00 1313 0,11 0,10 770 76,15 38,08
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,13 670034 9303483 5,60 8,30 1314 0,08 0,07 770 55,70 27,85
67
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670034 9303483 5,70 8.5 1314 0,11 0,10 770 80,83 40,42
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,14 670031 9303472 5,70 9,00 1312 0,09 0,08 770 64,57 32,28
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670031 9303475 5,64 8,30 1313 0,10 0,09 770 73,14 36,57
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,12 670031 9303475 5,00 8,00 1313 0,06 0,05 770 39,88 19,94
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,17 670037 9303480 5,70 8,50 1312 0,13 0,12 770 91,25 45,63
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,28 670018 9303466 7,80 10,20 1311 0,48 0,44 770 338,76 169,38
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670018 9303466 4,50 10,00 1311 0,05 0,05 770 35,90 17,95
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670022 9303466 4,70 7,60 1312 0,09 0,08 770 60,95 30,47
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670009 9303473 4,70 7,00 1311 0,06 0,05 770 40,03 20,02
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670012 9303475 5,30 8,20 1315 0,11 0,10 770 77,05 38,53
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670016 9303480 6,70 9,00 1312 0,17 0,16 770 120,25 60,13
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670019 9303484 5,46 8,00 1315 0,10 0,09 770 68,05 34,03
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,15 670023 9303473 5,55 7,50 1314 0,10 0,09 770 71,97 35,99
68
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670022 9303486 5,60 8,00 1315 0,10 0,09 770 72,62 36,31
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670020 9303489 5,86 9,00 1310 0,12 0,11 770 85,19 42,60
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,13 670025 9303481 6,80 9,50 1310 0,09 0,08 770 63,66 31,83
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,13 670025 9303481 6,90 9,00
1310
0,10 0,09 770 68,63 34,32
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670031 9303486 5,69 7,00 1310
0,06 0,06 770 45,39 22,69
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,13 670037 9303484 5,20 8,00 1310 0,07 0,06 770 48,68 24,34
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,14 670031 9303488 5,47 9,00 1309 0,09 0,08 770 61,96 30,98
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,17 670022 9303491 7,44 10,00 1318 0,17 0,15 770 119,11 59,55
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670022 9303491 5,20 8,00 1318 0,06 0,05 770 41,48 20,74
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,14 670023 9303490 5,99 8.5 1317 0,09 0,08 770 65,04 32,52
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670034 9303498 6,42 10,00 1318 0,16 0,15 770 115,23 57,61
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,15 670038 9303404 6,00 9,00 1317 0,11 0,10 770 74,78 37,39
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,15 670050 9303401 5,90 9.2 1316 0,10 0,10 770 73,54 36,77
69
NOMBRE
COMÚN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (m)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE
(m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD
(msnm)
VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/2 500
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/2 500
m2) ESTE NORTE
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,23 667698 9296918 7,26 10 510 0,30 0,29 730 213,59 106,79
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,15 667693 9296920 6,43 9 518 0,12 0,11 730 83,71 41,86
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,15 667689 9296912 6,3 9 512 0,11 0,11 730 78,83 39,42
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,13 667682 9296916 5,7 8 512 0,08 0,07 730 53,57 26,79
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,21 667682 9296921 7,1 11 526 0,25 0,25 730 179,14 89,57
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,27 667684 9296926 9,42 13 511 0,56 0,54 730 393,31 196,66
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,28 667684 9296927 9,14 13 508 0,57 0,56 730 407,10 203,55
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,13 667688 9296931 6,35 10 510 0,09 0,09 730 63,41 31,71
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,16 670052 9303407 7,28 10,00 1299 0,15 0,13 770 103,24 51,62
Faique
Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,12 670052 9303408 5,90 7,00 1296 0,07 0,07 770 50,25 25,13
Faique Acacia
macracantha H.& B. ex Willd
0,18 670061 9303409 6,30 8,15 1296 0,16 0,15 770 114,33 57,17
Faique Acacia
macracantha H.&
B. ex Willd
0,18 670062 9303408 6,40 9,00 1295 0,16 0,15 770 114,87 57,43
TOTAL 4026,80 2013,40
70
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,17 667694 9296929 7 10 515 0,16 0,15 730 112,51 56,25
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,12 667697 9296932 5 8 511 0,06 0,06 730 42,76 21,38
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,33 667693 9296930 9 12 512 0,77 0,75 730 545,07 272,54
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,41 667690 9296934 9,8 12 513 1,30 1,26 730 920,65 460,33
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,19 667685 9296935 6,5 8.3 520 0,18 0,18 730 130,50 65,25
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,18 667685 9296935 6,5 8.3 520 0,17 0,16 730 118,43 59,21
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,21 667679 9296927 8,6 10.2 516 0,30 0,29 730 210,92 105,46
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,26 667679 9296937 9,8 13 518 0,52 0,50 730 368,43 184,22
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,13 667687 9296941 5,67 8 510 0,08 0,07 730 53,29 26,65
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,32 667685 9296941 7 10 502 0,56 0,55 730 398,64 199,32
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,21 667680 9296942 8,5 12 513 0,29 0,29 730 208,47 104,23
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,21 667674 9296942 5,2 12 520 0,18 0,17 730 127,53 63,77
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,18 667660 9296937 6,3 8 529 0,16 0,16 730 114,78 57,39
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,39 667666 9296951 9,5 12 518 1,13 1,10 730 803,60 401,80
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,29 667666 9296949 6,8 8.3 518 0,46 0,44 730 324,66 162,33
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,16 667685 9296961 8,1 12 514 0,17 0,16 730 118,22 59,11
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,28 667679 9296961 9,68 13 515 0,60 0,58 730 422,06 211,03
71
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,38 667691 9296968 8 12 512 0,92 0,89 730 649,24 324,62
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,23 667691 9296960 8,3 10 514 0,34 0,33 730 244,19 122,09
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,18 667691 9296960 6,23 8 514 0,16 0,16 730 113,51 56,75
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,30 667695 9296956 9,17 13 511 0,66 0,64 730 465,12 232,56
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,22 667699 9296950 7,36 9 516 0,29 0,28 730 203,55 101,78
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,23 667699 9296950 7,19 9 516 0,30 0,29 730 211,53 105,76
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,19 667699 9296950 5,4 9 516 0,15 0,15 730 109,56 54,78
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,20 667694 9296955 7,6 9 514 0,24 0,23 730 169,07 84,53
Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 0,33 667696 9296948 8,6 12 512 0,74 0,71 730 520,85 260,42
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,26 667700 9296913 5,9 8,5 508 0,31 0,29 320 93,72 46,86
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,19 667686 9296934 8,24 9 520 0,23 0,22 320 69,90 34,95
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 667673 9296934 5 8,5 512 0,23 0,21 320 67,68 33,84
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,23 667673 9296934 4,7 8,5 512 0,20 0,18 320 58,43 29,21
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,30 667672 9296930 8,7 12 510 0,61 0,57 320 184,00 92,00
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 667666 9296925 7,3 9 513 0,23 0,22 320 69,31 34,65
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 667666 9296929 6,1 9 527 0,19 0,18 320 57,91 28,96
72
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,17 667666 9296929 6,2 8,6 527 0,14 0,13 320 43,10 21,55
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,19 667663 9296932 5,7 7 527 0,17 0,16 320 50,41 25,21
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 667663 9296932 4,7 6,7 527 0,12 0,11 320 35,78 17,89
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 667658 9296945 4 6 523 0,20 0,18 320 58,75 29,37
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 667654 9296950 4,6 7 524 0,05 0,05 320 15,57 7,78
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 667654 9296950 5,8 9 524 0,20 0,19 320 60,11 30,05
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,27 667660 9296972 5,6 9 532 0,32 0,30 320 96,64 48,32
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,26 667660 9296972 5,2 8,5 532 0,28 0,26 320 82,60 41,30
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,38 667672 9296936 6,3 10 525 0,72 0,68 320 216,03 108,02
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 667667 9296963 5,1 7 514 0,25 0,23 320 74,90 37,45
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,40 667663 9296965 6,2 8,5 516 0,78 0,73 320 233,11 116,56
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 667665 9296953 5,4 8,2 514 0,18 0,17 320 52,81 26,40
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,28 667681 9296949 8,15 11 515 0,51 0,48 320 153,39 76,69
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,27 667682 9296962 8,8 12 511 0,52 0,49 320 155,25 77,63
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,39 667697 9296948 7,5 10 532 0,91 0,85 320 270,82 135,41
Vichallo Capparis ovalifolia 0,36 667677 9296956 4,42 6 514 0,45 0,41 670 276,11 138,06
Vichallo Capparis ovalifolia 0,17 667601 9296959 5 7 513 0,11 0,10 670 69,65 34,83
73
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,15 667703 9296939 7 10 511 0,12 0,11 770 87,25 43,62
Limoncillo Agonandra sp. 0,13 667682 9296918 5,4 8 512 0,07 0,07 690 45,30 22,65
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,27 667683 9296936 5,52 8 515 0,32 0,29 770 222,92 111,46
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,12 667675 9296955 4,6 7 524 0,05 0,05 470 22,01 11,00
TOTAL
12103,29 6051,65
PARCELA N°03
NOMBRE
COMÚN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (m)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE
(m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD
(msnm)
VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/2 500
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/2 500
m2) ESTE NORTE
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,13 668383 9296100 5,97 8 402 0,08 0,08 770 59,38 29,69
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,17 668385 9296100 6,72 9 410 0,15 0,14 770 107,58 53,79
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,12 668385 9296100 6,3 8 410 0,07 0,07 770 50,26 25,13
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,18 668427 9296104 6,7 9 403 0,17 0,16 770 121,59 60,80
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,14 668437 9296113 4,5 6 407 0,07 0,06 770 48,86 24,43
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,13 668402 9296132 4,5 6 404 0,06 0,05 770 42,13 21,06
74
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,16 668395 9296134 5,2 7 407 0,11 0,10 770 75,60 37,80
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,16 668390 9296133 5 7 407 0,11 0,10 770 74,50 37,25
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,18 668395 9296112 6,9 8 403 0,18 0,16 770 125,22 62,61
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,15 668395 9296112 5 7,5 403 0,09 0,08 770 62,32 31,16
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,18 668395 9296112 5,7 8 403 0,15 0,13 770 102,31 51,15
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,18 668395 9296112 5,1 8 403 0,13 0,12 770 91,54 45,77
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,15 668410 9296094 7,4 10 402 0,13 0,13 730 92,60 46,30
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,18 668410 9296094 6,7 10,4 402 0,17 0,17 730 120,73 60,36
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,17 668410 9296094 7,4 10,4 402 0,17 0,16 730 118,94 59,47
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,21 668417 9296079 8,4 12 409 0,29 0,28 730 206,02 103,01
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,37 668420 9296136 6,3 10 402 0,68 0,66 730 479,66 239,83
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,29 668413 9296125 7,6 10 405 0,51 0,49 730 360,38 180,19
Hualtaco
Loxopterygium
huasango S. ex Engler
0,27 668413 9296125 7,7 10 405 0,45 0,44 730 321,50 160,75
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,19 668413 9296125 6,8 9 405 0,19 0,19 730 137,96 68,98
75
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 668419 9296105 6,3 8,5 406 0,16 0,15 320 47,97 23,98
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 668419 9296105 6,16 9 406 0,12 0,12 320 37,06 18,53
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,29 668413 9296086 7 11 408 0,47 0,44 320 141,22 70,61
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 668418 9296082 6 9 412 0,12 0,12 320 37,00 18,50
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 668420 9296083 5,4 8 413 0,06 0,06 320 18,58 9,29
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,34 668429 9296079 7 11 409 0,65 0,61 320 194,66 97,33
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,37 668424 9296099 9,3 11 400 1,01 0,95 320 302,43 151,21
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 668429 9296107 7,5 10 407 0,26 0,24 320 77,72 38,86
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 668426 9296109 5,6 8 406 0,08 0,07 320 22,58 11,29
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 668438 9296122 6,2 9 408 0,29 0,27 320 85,32 42,66
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 668416 9296119 5 7 401 0,13 0,12 320 38,07 19,03
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 668408 9296114 4,6 8 400 0,23 0,21 320 67,56 33,78
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 668301 9296109 5,1 8,5 400 0,07 0,07 320 21,52 10,76
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 668301 9296109 5 8 400 0,17 0,16 320 51,82 25,91
76
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,19 668301 9296109 4,6 8 400 0,13 0,12 320 39,02 19,51
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,23 668401 9296111 6,2 8,3 401 0,26 0,24 320 77,07 38,54
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,14 668433 9296103 2,8 5 400 0,04 0,04 470 19,02 9,51
Overo Cordia lutea
(Lamarck) 0,14 668433 9296103 3,8 5 400 0,06 0,05 470 25,82 12,91
Limoncillo Agonandra sp. 0,19 668423 9296079 4,9 7 408 0,14 0,13 690 89,95 44,97
Sauce Salix humboldtiana
(Wildenow) 0,12 668423 9296133 5,4 8 405 0,06 0,05 490 26,93 13,47
TOTAL 4220,37 2110,19
PARCELA N°04
NOMBRE
COMÚN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (m)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE
(m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD
(msnm)
VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/2 500
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/2 500
m2) ESTE NORTE
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,21 668639 9296276 4,5 5 432 0,16 0,14 770 109,93 54,97
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,14 668641 9296281 4,7 6,5 430 0,08 0,07 770 53,24 26,62
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,24 668677 9296297 6,3 8 438 0,29 0,27 770 204,38 102,19
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,32 668660 9296309 5,8 7,5 436 0,47 0,43 770 329,01 164,50
77
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,18 668653 9296308 5 7 437 0,13 0,12 770 90,74 45,37
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,59 668643 9296324 6,2 9 442 1,71 1,66 730 1208,43 604,21
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,17 668638 9296324 6,4 8,3 437 0,15 0,14 730 102,86 51,43
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,36 668671 9296306 6 8,5 440 0,61 0,59 730 432,46 216,23
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,21 668671 9296306 6 8,5 440 0,21 0,20 730 147,16 73,58
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,39 668617 9296314 9 12 423 1,08 1,01 320 321,68 160,84
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,26 668614 9296310 9 12 438 0,49 0,46 320 147,40 73,70
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,17 668614 9296310 8 11 438 0,19 0,17 320 55,62 27,81
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 668644 9296282 5,9 7 431 0,27 0,25 320 79,86 39,93
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 668638 9296272 6,6 9,5 437 0,30 0,28 320 89,33 44,67
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 668638 9296272 7,8 9 437 0,16 0,15 320 48,10 24,05
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 668644 9296283 6,3 8 431 0,22 0,21 320 67,17 33,58
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,19 668650 9296283 5 7 439 0,15 0,14 320 44,22 22,11
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 668650 9296283 5 6 439 0,07 0,06 320 19,86 9,93
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,23 668654 9296281 6,5 8 436 0,27 0,25 320 80,80 40,40
78
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 668659 9296285 5,5 6,7 436 0,17 0,16 320 51,70 25,85
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 668661 9296285 5,28 7 436 0,07 0,07 320 22,28 11,14
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 668661 9296285 5,3 7 436 0,07 0,07 320 21,37 10,69
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 668662 9296281 5,2 6 438 0,06 0,06 320 18,79 9,39
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,28 668666 9296300 6,5 8 437 0,40 0,37 320 119,75 59,88
Limoncillo Agonandra sp. 0,20 668631 9296316 7 9 436 0,23 0,21 690 142,08 71,04
Limoncillo Agonandra sp. 0,21 668631 9296316 7,67 8,5 436 0,27 0,25 690 169,72 84,86
Limoncillo Agonandra sp. 0,14 668624 9296311 5 7 429 0,08 0,07 690 49,87 24,93
Limoncillo Agonandra sp. 0,19 668620 9296311 5,8 7,5 432 0,16 0,15 690 102,12 51,06
Limoncillo Agonandra sp. 0,18 668621 9296312 5,1 7 432 0,13 0,12 690 81,49 40,75
Limoncillo Agonandra sp. 0,19 668617 9296304 6,1 7,4 423 0,17 0,16 690 107,40 53,70
Limoncillo Agonandra sp. 0,17 668623 9296301 6,7 8 436 0,15 0,14 690 94,44 47,22
Limoncillo Agonandra sp. 0,13 668630 9296299 5,9 7 442 0,08 0,07 690 48,63 24,32
Limoncillo Agonandra sp. 0,12 668629 9296283 5 7 434 0,06 0,05 690 35,70 17,85
Limoncillo Agonandra sp. 0,20 668626 9296283 7,2 9,5 431 0,24 0,21 690 146,14 73,07
Limoncillo Agonandra sp. 0,12 668632 9296279 5,1 6 431 0,06 0,05 690 35,82 17,91
Limoncillo Agonandra sp. 0,12 668635 9296281 4,9 6 430 0,06 0,05 690 34,41 17,21
Limoncillo Agonandra sp. 0,15 668666 9296287 5,2 7 435 0,09 0,08 690 57,06 28,53
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,13 668624 9296314 8,6 10 437 0,12 0,11 770 85,54 42,77
79
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,15 668624 9296314 8,4 10 437 0,15 0,14 770 104,70 52,35
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,13 668652 9296282 3 4 432 0,04 0,04 470 16,84 8,42
Overo Cordia lutea
(Lamarck) 0,16 668652 9296282 3,7 4,3 432 0,07 0,07 470 31,47 15,73
Angolo Albizia sp. 0,32 668623 9296314 7 9 432 0,56 0,51 500 253,34 126,67
Angolo Albizia sp. 0,28 668667 9296292 7 9 436 0,43 0,39 500 193,96 96,98
Chiquerón Pithecellobium sp. 0,70 668631 9296297 6 8 434 2,31 2,08 590 1226,12 613,06
TOTAL
6883,02 3441,51
PARCELA N°05
NOMBRE
COMÚN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (m)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE (m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD
(msnm)
VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/2 500
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/2 500
m2) ESTE NORTE
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 662024 9293135 2,23 4,5 317 0,06 0,06 770 45,07 22,53
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,21 662024 9293135 2,5 4,5 317 0,09 0,08 770 62,83 31,42
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,14 662034 9293142 3,24 4,7 316 0,05 0,05 770 35,18 17,59
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,25 662034 9293142 3,7 4 316 0,18 0,17 770 128,10 64,05
80
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 662028 9293162 3,24 4 319 0,09 0,09 770 65,48 32,74
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,36 662044 9293163 4,42 5,5 327 0,46 0,42 770 322,64 161,32
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,20 662033 9293171 3,4 4 323 0,11 0,10 770 75,34 37,67
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,17 662033 9293171 3,7 4 323 0,08 0,08 770 59,23 29,62
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,39 662035 9293177 4,6 5,6 323 0,55 0,50 770 387,58 193,79
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,49 662035 9293177 4 6 323 0,76 0,70 770 538,56 269,28
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,27 662011 9293198 3,73 5 349 0,22 0,20 770 155,13 77,56
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,34 662011 9293198 4,82 6 349 0,45 0,41 770 315,97 157,98
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,33 661967 9293127 4 6 312 0,34 0,31 770 241,30 120,65
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,12 661999 9293131 2,5 3 312 0,03 0,03 770 20,28 10,14
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 662007 9293122 2,6 3,5 315 0,07 0,07 770 51,99 26,00
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,17 662022 9293115 2,5 3,7 315 0,06 0,05 770 40,02 20,01
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,21 662022 9293115 3,6 4 315 0,12 0,11 770 87,95 43,97
Overo Cordia lutea
(Lamarck) 0,18 662031 9293151 3,15 4,2 318 0,08 0,07 470 33,91 16,95
81
Overo Cordia lutea
(Lamarck) 0,12 662031 9293151 3,5 4,2 318 0,04 0,04 470 17,88 8,94
Overo Cordia lutea
(Lamarck) 0,12 662032 9293159 4,32 4,5 319 0,05 0,04 470 20,67 10,33
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,13 662032 9293159 4,32 4,5 319 0,06 0,05 470 24,26 12,13
Algarrobo Prosopis Pallida
(H.et B. ex Wildenow)
0,13 662006 9293195 4,17 5 324 0,06 0,05 880 47,63 23,81
Algarrobo Prosopis Pallida
(H.et B. ex Wildenow)
0,12 661991 9293173 4,2 5 318 0,05 0,05 880 40,25 20,13
Algarrobo Prosopis Pallida
(H.et B. ex Wildenow)
0,15 661991 9293173 3,6 4,5 318 0,06 0,06 880 53,91 26,96
Algarrobo Prosopis Pallida
(H.et B. ex Wildenow)
0,19 661997 9293167 4,83 5,5 321 0,14 0,13 880 116,05 58,03
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,21 661975 9293133 4,8 5,7 318 0,17 0,16 730 117,72 58,86
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,32 661975 9293133 3,4 6 318 0,27 0,27 730 193,63 96,81
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 662025 9293111 2,6 4 310 0,05 0,05 320 15,64 7,82
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 662025 9293111 2,5 3,7 310 0,03 0,03 320 9,03 4,52
Cuncuno Vallesia glabra (Ruiz
& Pav.) 0,12 662026 9293181 1,8 2,5 324 0,02 0,02 650 11,91 5,95
TOTAL
3335,13 1667,57
82
PARCELA N°06
NOMBRE
COMÚN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (m)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE (m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD
(msnm)
VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/2 500
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/2 500
m2) ESTE NORTE
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,13 663016 9292766 3,1 4,2 248 0,04 0,04 770 29,02 14,51
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,18 663015 9292753 3,4 4,5 242 0,09 0,08 770 61,02 30,51
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,18 663021 9292756 3,5 4,5 250 0,09 0,08 770 62,82 31,41
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,12 663027 9292760 1,6 2,4 248 0,02 0,02 770 12,98 6,49
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,21 663035 9292765 2 4 246 0,07 0,06 770 48,86 24,43
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,25 663035 9292765 2 4,5 246 0,10 0,09 770 69,24 34,62
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,22 663036 9292755 2,9 3,5 249 0,11 0,10 770 79,89 39,94
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,22 663040 9292772 2,7 3,2 247 0,10 0,09 770 72,39 36,20
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 663027 9292787 2,7 3,3 245 0,08 0,07 770 56,29 28,15
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,25 663027 9292787 2,9 3,3 245 0,14 0,13 770 100,40 50,20
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 663062 9292776 2,3 4,5 246 0,07 0,06 770 46,48 23,24
83
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,12 663062 9292776 4 4 246 0,05 0,04 770 32,44 16,22
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,22 663065 9292772 4 5 249 0,16 0,14 770 110,19 55,10
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,22 663065 9292772 4 5 249 0,15 0,14 770 107,25 53,62
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,17 663053 9292754 1,1 2,5 252 0,02 0,02 770 17,61 8,81
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 663053 9292754 2,4 3 252 0,07 0,06 770 48,50 24,25
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,23 663053 9292751 2,7 3,5 246 0,11 0,10 770 80,50 40,25
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,16 663039 9292742 1,8 3 245 0,04 0,03 770 25,53 12,76
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,12 663043 9292739 4 3 244 0,05 0,04 770 31,91 15,95
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,14 663043 9292739 4,7 3 244 0,08 0,07 770 53,24 26,62
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,26 663047 9292731 2,9 3,5 244 0,15 0,14 770 108,60 54,30
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,15 663024 9292763 1,8 2,1 247 0,03 0,03 470 13,46 6,73
Overo Cordia lutea
(Lamarck) 0,13 663047 9292793 2 3 249 0,03 0,03 470 11,93 5,97
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,12 663047 9292793 1,5 2,7 249 0,02 0,02 470 7,18 3,59
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,12 663054 9292788 1,2 2,2 249 0,01 0,01 470 5,84 2,92
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,22 663056 9292792 1,6 2,7 250 0,06 0,05 470 25,73 12,86
84
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,19 663066 9292798 3,5 4 248 0,10 0,09 470 42,42 21,21
Algarrobo Prosopis pallida
(H.et B.ex Wildenow)
0,36 663013 9292755 2,6 5 247 0,27 0,26 880 228,03 114,01
Algarrobo Prosopis pallida
(H.et B.ex
Wildenow)
0,32 663055 9292770 5 7 245 0,41 0,39 880 345,05 172,52
Algarrobo Prosopis pallida
(H.et B.ex Wildenow)
0,25 663047 9292749 2,4 5 245 0,12 0,11 880 99,84 49,92
Algarrobo Prosopis pallida
(H.et B.ex Wildenow)
0,14 663047 9292749 3,7 4,5 245 0,06 0,05 880 48,27 24,13
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,15 663047 9292812 6 8 250 0,11 0,10 770 74,78 37,39
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,31 663047 9292812 6 8 250 0,45 0,41 770 319,41 159,71
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,14 663050 9292800 4 6 247 0,06 0,06 770 43,43 21,72
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,21 663053 9292795 5 7 252 0,17 0,16 770 122,15 61,07
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,16 663068 9292786 4,8 6 249 0,10 0,09 770 69,78 34,89
Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 0,12 663068 9292786 4,5 6 249 0,05 0,05 770 35,90 17,95
Cuncuno Vallesia glabra (Ruiz
& Pav.) 0,15 663045 9292790 2,7 3 246 0,05 0,04 650 27,91 13,96
Cuncuno Vallesia glabra (Ruiz
& Pav.) 0,14 663062 9292791 2,3 4 250 0,04 0,03 650 21,61 10,80
Paipai Caesalpinia sp. 0,35 663020 9292788 6,4 8 247 0,62 0,55 720 399,01 199,50
85
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,25 663060 9292791 4,5 5 250 0,22 0,21 730 156,41 78,21
TOTAL
3353,30 1676,65
PARCELANº07
NOMBRE
COMUN
NOMBRE
CIENTÍFICO
DIÁMETRO
A LA
ALTURA
DEL
PECHO (m)
GEOREFERENCIACIÓN ALTURA
DEL
FUSTE
(m)
ALTURA
TOTAL
(m)
ALTITUD
(msnm)
VOLUMEN
(m3)
VOLUMEN
CORREGIDO
(0.90) (m3)
DENSIDAD
BÁSICA
(Kg/m3)
MASA
ANHIDRA
O SECA
(Kg/ 10 000
m2)
MASA DE
CARBONO
(Kg/10 000
m2) ESTE NORTE
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,58 666084 9295579 8 8 461 2,08 1,94 320 621,55 310,78
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,19 666085 9295570 8 8 450 0,24 0,22 320 70,75 35,38
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 666097 9295576 4 8 442 0,13 0,12 320 37,98 18,99
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,28 666101 9295572 5 7 450 0,30 0,28 320 90,15 45,08
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 666098 9295580 5 7 451 0,07 0,06 320 20,16 10,08
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 666098 9295580 5 7 451 0,06 0,06 320 18,07 9,03
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,29 666703 9295578 5,5 8,5 451 0,37 0,35 320 110,96 55,48
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 666110 9295582 5 7 451 0,05 0,05 320 15,54 7,77
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 666110 9295582 5 7 438 0,06 0,06 320 18,07 9,03
86
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,27 666107 9295586 6,5 8 437 0,37 0,35 320 111,35 55,68
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 666120 9295562 6 8 437 0,30 0,28 320 89,54 44,77
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 666116 9295557 5,5 9 436 0,25 0,23 320 74,45 37,22
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,15 666114 9295563 5 7 435 0,09 0,08 320 26,44 13,22
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,13 666190 9295561 5,5 7,5 430 0,08 0,07 320 22,86 11,43
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666194 9295558 5,5 8 432 0,14 0,13 320 42,81 21,41
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 666198 9295549 6,5 9 433 0,29 0,27 320 87,25 43,62
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,26 666117 9295535 6 9 434 0,33 0,31 320 98,27 49,13
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 666111 9295534 5 8 438 0,17 0,16 320 50,35 25,17
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,12 666119 9295534 6 9 450 0,07 0,06 320 20,30 10,15
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 666119 9295534 6 9 451 0,21 0,19 320 62,18 31,09
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 666119 9295534 6 9 449 0,19 0,18 320 56,40 28,20
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,23 666117 9295530 6 8 447 0,25 0,23 320 73,94 36,97
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666123 9295548 5,5 9 445 0,13 0,12 320 39,58 19,79
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 666139 9295551 5 7,5 445 0,10 0,09 320 29,70 14,85
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,46 666144 9295539 7 9 447 1,16 1,09 320 348,07 174,03
87
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 666159 9295559 10 14 446 0,45 0,42 320 135,36 67,68
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,33 666159 9295559 10 14 446 0,86 0,80 320 255,91 127,95
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 666164 9295565 6 9 446 0,27 0,25 320 81,21 40,61
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,35 666138 9295532 8 11,5 444 0,77 0,72 320 230,29 115,15
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,24 666149 9295577 6,5 10 441 0,29 0,27 320 87,98 43,99
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 666146 9295585 6,5 10 444 0,31 0,29 320 91,68 45,84
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666132 9295582 5 7,5 437 0,13 0,12 320 38,92 19,46
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 666150 9295588 6 10 437 0,21 0,19 320 62,24 31,12
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666149 9295593 5 9 439 0,13 0,12 320 38,92 19,46
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,29 666132 9295598 5,5 7 438 0,36 0,33 320 106,46 53,23
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,14 666159 9295610 7 11 437 0,11 0,10 320 32,24 16,12
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,17 666159 9295610 7 11 437 0,16 0,15 320 47,54 23,77
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,19 666159 9295610 7 11 438 0,20 0,19 320 59,38 29,69
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 666167 9295698 3 5,5 439 0,06 0,06 320 17,82 8,91
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666175 9295687 5 9 439 0,12 0,11 320 35,98 17,99
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666169 9295664 5,5 9 440 0,14 0,13 320 42,81 21,41
88
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,26 666190 9295650 5 9,5 442 0,27 0,25 320 79,43 39,71
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,16 666193 9295551 7 11 443 0,14 0,13 320 42,11 21,06
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,18 666193 9295551 7 11 447 0,18 0,17 320 53,30 26,65
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 666197 9295551 4 5,5 445 0,19 0,18 320 57,81 28,91
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 666197 9295551 4 5,5 445 0,19 0,18 320 57,81 28,91
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,22 666117 9295564 4 6,5 447 0,15 0,14 320 45,49 22,75
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 666117 9295564 4 6,5 446 0,13 0,12 320 37,60
18,80
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,28 666172 9295529 6 9 446 0,37 0,35 320 110,54 55,27
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,15 666156 9295527 6 9 446 0,11 0,10 320 31,72 15,86
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,17 666131 9295519 8 12 444 0,18 0,17 320 54,33 27,17
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,14 666136 9295519 6 11 441 0,09 0,09 320 27,64 13,82
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,22 666136 9295519 6 11 444 0,23 0,21 320 68,24 34,12
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,21 666135 9295526 8 12 437 0,28 0,26 320 82,91 41,45
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,25 666153 9295534 6 9 433 0,29 0,27 320 86,72 43,36
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,23 666151 9295540 6 9 435 0,25 0,23 320 74,59 37,29
89
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 666153 9295546 5 8 439 0,16 0,15 320 47,00 23,50
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 666162 9295552 6 10 434 0,19 0,18 320 56,40 28,20
Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 0,20 666087 9995560 5 8 436 0,16 0,15 320 47,00 23,50
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,13 666110 9295582 3 5 447 0,04 0,04 770 28,52 14,26
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,24 666111 9295579 6 7 449 0,27 0,25 770 191,45 95,72
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,15 666114 9295561 3 4 450 0,05 0,05 770 37,39 18,70
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,12 666127 9295550 5 7 442 0,06 0,06 770 42,59 21,29
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,13 666138 9295551 5,5 7 450 0,07 0,06 770 49,14 24,57
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,21 666144 9295545 6 9 451 0,21 0,20 770 150,80 75,40
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,26 666140 9295542 5 8 451 0,27 0,24 770 187,24 93,62
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,17 666144 9295562 6 10 451 0,13 0,12 770 90,49 45,24
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,17 666149 9295569 6 9 451 0,14 0,12 770 96,06 48,03
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,15 666150 9295580 5 10 438 0,09 0,08 770 62,32 31,16
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,14 666139 9295585 5 8 437 0,08 0,07 770 54,29 27,14
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,16 666150 9295588 5 7 437 0,10 0,09 770 70,02 35,01
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 666154 9295606 4,5 9 461 0,13 0,12 770 93,82 46,91
90
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,19 666166 9295683 5 9,5 450 0,13 0,12 770 94,80 47,40
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,25 666196 9295545 6 10 442 0,29 0,27 770 207,73 103,87
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,21 66636 9295523 6 10 450 0,20 0,18 770 142,42 71,21
Zapote Capparis scabrida
(Kunth) 0,25 666134 9295528 6 10 451 0,29 0,27 770 207,73 103,87
Hualtaco
Loxopterygium
huasango S. ex Engler
0,25 666088 9295570 4,5 10 451 0,21 0,21 730 150,22 75,11
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,31 666113 9295579 7 10 451 0,51 0,50 730 364,52 182,26
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,14 666193 9295545 6 8 451 0,09 0,09 730 62,63 31,31
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,22 666110 9295540 5,5 9 438 0,21 0,20 730 148,04 74,02
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler
0,28 666118 9295531 5 10 437 0,31 0,30 730 218,01 109,00
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,23 666126 9295545 5,5 11 437 0,23 0,22 730 160,41 80,20
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,25 666156 9295561 7 11 436 0,34 0,33 730 243,31 121,66
Hualtaco
Loxopterygium
huasango S. ex Engler
0,34 666145 9295562 8 13 439 0,73 0,70 730 514,32 257,16
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,15 666145 9295530 6 10 439 0,11 0,10 730 75,08 37,54
91
Hualtaco Loxopterygium huasango S. ex
Engler 0,37 666156 9295543 6,5 9 440 0,70 0,68 730 494,88 247,44
Pasayo Eriotheca ruizii
(Schumann) 0,13 666114 9295572 5,5 8 442 0,07 0,07 390 26,02 13,01
Pasayo Eriotheca ruizii
(Schumann) 0,13 666114 9295572 5,5 8 443 0,07 0,06 390 24,46 12,23
Pasayo Eriotheca ruizii
(Schumann) 0,47 666153 9295552 7 12 447 1,21 1,09 390 426,28 213,14
Overo Cordia lutea (Lamarck)
0,16 666112 9295556 5,5 7,5 445 0,11 0,10 470 46,78 23,39
TOTAL
9423,83 4711,92
ANEXO Nº 13: RESUMEN DE MODELO
92
Nombre Común
Nombre científico
Regresión/
Residual
F calculado
F tabular
Sig. a b1 b2 b3 r² r²
Ajustado
Bosque seco Laquipampa
Bosque Seco Laquipampa
3/354 596,8 5,139 0,00 0,818 0,642 0,711 0,653 0,835 0,834
Faique Acacia
macracantha
1/74 212,7 62,871 0,00 6,493 1,918 - - 0,742 0,738
3/72 84,23 5,149 0,00 22,725 111,370 412,954 1,836 0,778 0,769
Palo santo Bursera
graveolens
2/111 191,7 9,481 0,00 0,530 8,494 0,075 - 0,776 0,772
3/110 143,1 5,144 0,00 0,100 14,547 10,712 0,061 0,796 0,791
Hualtaco Loxopterygium
huasango
1/57 109,4 62,688 0,00 0,930 16,214 14,145 - 0,796 0,789
2/56 226 9,471 0,00 7,009 2,093 - - 0,799 0,795
Sapote Capparis scabrida
2/54 301,7 9,471 0,00 4,73 1,83 0,94 - 0,918 0,915
3/54 4162 9,471 0,00 14,65 12,70 0,16 - 0,996 0,996
93
ANEXO 14: EXTRAPOLACION A UNA HECTAREA
EXTRAPOLACION A UNA HECTAREA
PARCELA NOMBRE COMÚN
NOMBRE CIENTÍFICO Nª DE
INDIVIDUOS / 50x50
Nº/Ha
MASA DE CARBONO TOTAL Kg/
50x50
MASA DE CARBONO
TOTAL (Kg/Ha)
MASA DE CARBONO
TOTAL (T/Ha)
5 Algarrobo Prosopis pallida (H.et
B.ex Wildenow) 4 16 128,92 515,70 0,52
6 Algarrobo Prosopis pallida (H.et
B.ex Wildenow) 4 16 360,59 1442,36 1,44
PROMEDIO 1,14 4,57 69,93 279,72 0,28
4 Angolo Albizia sp. 2 8 223,65 894,60 0,89
PROMEDIO 0,29 1,14 31,95 127,80 0,13
5 Cuncuno Vallesia glabra (Ruiz
& Pav.) 1 4 5,95 23,82 0,02
6 Cuncuno Vallesia glabra (Ruiz
& Pav.) 2 8 24,76 99,04 0,10
PROMEDIO 0,43 1,71 4,39 17,55 0,02
4 Chiqueron Pithecellobium sp. 1 4 613,06 2452,24 2,45
PROMEDIO 0,14 0,57 87,58 350,32 0,35
1 Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 52 208 2013,40 8053,60 8,05
2 Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 1 4 43,62 174,50 0,17
3 Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 12 48 480,64 1922,56 1,92
4 Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 5 20 393,65 1574,61 1,57
6 Faique Acacia macracantha
H.& B. ex Willd 6 24 332,73 1330,91 1,33
PROMEDIO 10,86 43,43 466,29 1865,17 1,87
2 Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 34 136 4589,91 18359,64 18,36
3 Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 8 32 918,89 3675,55 3,68
94
4 Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 4 16 945,45 3781,80 3,78
5 Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 2 8 155,68 622,70 0,62
6 Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 1 4 78,21 312,83 0,31
7 Hualtaco Loxopterygium
huasango S.ex Engler 10 10 1215,71 1215,71 1,22
PROMEDIO 8,43 29,43 1129,12 3995,46 4,00
2 Limoncillo Agonandra sp. 1 4 22,65 90,60 0,09
3 Limoncillo Agonandra sp. 1 4 44,97 179,89 0,18
4 Limoncillo Agonandra sp. 13 52 552,45 2209,81 2,21
PROMEDIO 2,14 8,57 88,58 354,33 0,35
2 Overo Cordia lutea (Lamarck) 1 4 11,00 44,01 0,04
3 Overo Cordia lutea (Lamarck) 2 8 22,42 89,68 0,09
4 Overo Cordia lutea (Lamarck) 2 8 24,16 96,62 0,10
5 Overo Cordia lutea (Lamarck) 4 16 48,35 193,42 0,19
6 Overo Cordia lutea (Lamarck) 6 24 53,27 213,09 0,21
7 Overo Cordia lutea (Lamarck) 1 1 23,39 23,39 0,02
PROMEDIO 2,29 8,71 26,08 94,32 0,09
6 Paipai Caesalpinia sp. 1 4 199,50 798,02 0,80
PROMEDIO 0,14 0,57 28,50 114,00 0,11
2 Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 22 88 1100,12 4400,46 4,40
3 Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 16 64 629,80 2519,19 2,52
4 Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 15 60 593,97 2375,86 2,38
5 Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 2 8 12,34 49,35 0,05
7 Palo Santo Bursera graveolens
(H.B.K.) 59 59 2331,04 2331,04 2,33
PROMEDIO 16,29 39,86 666,75 1667,99 1,67
7 Pasayo Eriotheca
ruizii(Schumann) 3 3 238,38 238,38 0,24
PROMEDIO 0,43 0,43 34,05 34,05 0,03
95
3 Sauce Salix humboldtiana
(Wildenow) 1 4 13,47 53,87 0,05
PROMEDIO 0,14 0,57 1,92 7,70 0,01
2 Sapote Capparis scabrida
(Kunth) 1 4 111,46 445,83 0,45
4 Sapote Capparis scabrida
(Kunth) 2 8 95,12 380,48 0,38
5 Sapote Capparis scabrida
(Kunth) 17 68 1316,32 5265,28 5,27
6 Sapote Capparis scabrida
(Kunth) 21 84 627,59 2510,34 2,51
7 Sapote Capparis scabrida
(Kunth) 17 17 903,40 903,40 0,90
PROMEDIO 8,29 25,86 436,27 1357,91 1,36
2 Vichallo Capparis ovalifolia 2 8 172,88 691,53 0,69
PROMEDIO 0,29 1,14 24,70 98,79 0,10
TOTAL 10365,11 10,37
96
ANEXO 15: RESULTADO DE ENCUESTA
Análisis de alfa de Cronbach
Análisis de Spearman
Estadísticas de fiabilidad
Alfa de
Cronbach N de elementos
,885 14
Alpha reliability = 0.8846 Standardized alpha = 0.8919 Reliability deleting each item in turn: Alpha Std.Alpha r(item, total) item1 0.8598 0.8779 0.3762 item2 0.8549 0.8731 0.4867 item3 0.8540 0.8719 0.5082 item4 0.8548 0.8737 0.4878 item5 0.8619 0.8752 0.4566 item6 0.8561 0.8751 0.4617 item7 0.8444 0.8644 0.6795 item8 0.8426 0.8626 0.7218 item9 0.8420 0.8613 0.7431 item10 0.8443 0.8622 0.7241 item11 0.8546 0.8727 0.4963 item12 0.8520 0.8690 0.5796 item13 0.8496 0.8676 0.6120 item14 0.8518 0.8695 0.5700
97
ANEXO 16: CUANTIFICACIÓN DE LAS RESPUESTAS
1 ¿Está de acuerdo que el bosque del Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa sea considerado un bosque seco y que contribuye a mejorar el
cambio climático?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
30 30,0 30,0 30,0
de acuerdo 57 57,0 57,0 87,0
indiferente 13 13,0 13,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: Según la encuesta realizada se puede decir que el 57% de la
población de Incahuasi está de acuerdo en que el RVSL sea considerado un
bosque seco con contribución a mejorar el cambio climático, mientras el 30%
está totalmente de acuerdo, y un 13% de estos son indiferentes ante esta
cuestión.
98
2 ¿Considera usted que el bosques secos del RVS Laquipampa capturan el
carbono presente en la atmosfera?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
34 34,0 34,0 34,0
de acuerdo 50 50,0 50,0 84,0
indiferente 15 15,0 15,0 99,0
en desacuerdo 1 1,0 1,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: Del cuestionario se puede decir que el 50% de la población de
Incahuasi consideran que el RVSL cumple con el servicio ambiental de
captura de carbono, mientras el 34% están totalmente de acuerdo y el 16%
restante es indiferente ante la cuestión o se muestra en desacuerdo.
99
3. ¿Cree que al realizar más investigaciones en el bosque del Refugio
de Vida Silvestre Laquipampa contribuirá al desarrollo de la comunidad?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
29 29,0 29,0 29,0
de acuerdo 58 58,0 58,0 87,0
indiferente 12 12,0 12,0 99,0
en desacuerdo 1 1,0 1,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: El 58% de la población de Incahuasi consideran que el realizar más
investigaciones estas contribuirían a mejorar el desarrollo de la comunidad, el
29% sienten que es necesario que existan más investigaciones del AN,
mientras el 12% es indiferente ante esta cuestión y el 1% siente que el
desarrollo de la comunidad no tiene relación con las investigaciones que se
puedan desarrollar en el RVSL.
100
4 ¿Piensa que el cambio climático es producto de las emisiones de CO2
(dióxido de carbono) que produce el ser humano?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
24 24,0 24,0 24,0
de acuerdo 50 50,0 50,0 74,0
indiferente 25 25,0 25,0 99,0
en desacuerdo 1 1,0 1,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: el 74% de la población es consciente de que el cambio climático es
producto de las emisiones de C02 que son producidos por el ser humano,
teniendo un 24%de estos estar totalmente de acuerdo con la cuestión, y el
restante 50% de acuerdo, mientras el 26% de la población encuestada es
indiferente y están en desacuerdo.
101
5 ¿Considera que la agricultura migratoria y la tala forestal propician el cambio
de uso de suelos en bosques para convertirlas en cultivos agrícolas y áreas
urbanas?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
19 19,0 19,0 19,0
de acuerdo 37 37,0 37,0 56,0
indiferente 23 23,0 23,0 79,0
en desacuerdo 16 16,0 16,0 95,0
totalmente en
desacuerdo
5 5,0 5,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: ante la pregunta realizada, el 19% de la población de Incahuasi están
totalmente de acuerdo en que la agricultura migratoria y la tala forestal ayudan
al cambio de uso de suelo, el 37% están de acuerdo, mientras el 23% es
indiferente y no muestra interés ante la pregunta, 16% se muestra en
desacuerdo, el 5 % está totalmente en desacuerdo.
102
6 ¿Cree Ud. que dándole un valor económico al Refugio de Vida
Silvestre Laquipampa, este influirá positivamente en su conservación?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
23 23,0 23,0 23,0
de acuerdo 60 60,0 60,0 83,0
indiferente 14 14,0 14,0 97,0
en desacuerdo 3 3,0 3,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: el 83% de la población se muestra totalmente de acuerdo y está de
acuerdo en que, si se le da un valor económico al RVSL, este influirá
positivamente en su conservación, mientras el 14% no muestra interés ante la
cuestión, y el 3% está en desacuerdo.
103
7 ¿Considera Ud. que el Refugio de Vida Silvestre Laquipampa es un
atractivo turístico que genera ingresos al departamento de Lambayeque?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
29 29,0 29,0 29,0
de acuerdo 51 51,0 51,0 80,0
indiferente 16 16,0 16,0 96,0
en desacuerdo 4 4,0 4,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: el 29% de la población de Incahuasi se muestra totalmente de
acuerdo y el 51% está de acuerdo en que ponderar el turismo en el área natural
genera ingresos al departamento de Lambayeque, mientras el 16% es
indiferente ante la cuestión y el 4% está en desacuerdo.
104
8 ¿Cree que la conservación del bosque del Refugio de Vida Silvestre
Laquipampa a través de la protección trae beneficios en los servicios
ambientales?
Frecuenci
a
Porcentaj
e
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
26 26,0 26,0 26,0
de acuerdo 55 55,0 55,0 81,0
indiferente 16 16,0 16,0 97,0
en desacuerdo 3 3,0 3,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: ante la cuestión realizada a la población de Incahuasi, estos
mostraron estar totalmente de acuerdo en que la conservación y protección
de áreas naturales trae beneficios en los servicios ambientales, el 55% dijo
estar de acuerdo, mientras el 16% es indiferente y el restante 3% se muestra
en desacuerdo.
105
9 ¿Está de acuerdo que la conservación del bosque seco promueve y
fortalece la participación ciudadana en la vigilancia, junto con el personal
que se encarga de proteger el área?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
31 31,0 31,0 31,0
de acuerdo 54 54,0 54,0 85,0
indiferente 13 13,0 13,0 98,0
en desacuerdo 2 2,0 2,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: ante la pregunta realizada, un 54% muestra estar de acuerdo con
que la conservación del bosque promueve y fortalece la participación
ciudadana, mientras el 31% de la población de Incahuasi dijo estar totalmente
de acuerdo, el 13% es indiferente ante la cuestión, mientras el 2% se muestra
en desacuerdo.
106
10 ¿Considera que las autoridades pertinentes en la conservación de áreas
naturales deben capacitar de manera permanente a la población y mejorar la
sensibilización ambiental?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
33 33,0 33,0 33,0
de acuerdo 57 57,0 57,0 90,0
indiferente 9 9,0 9,0 99,0
en desacuerdo 1 1,0 1,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: el 33% de la población se muestra totalmente de acuerdo en que es
necesario la capacitación permanente de las autoridades pertinentes para
sensibilizar en temas ambientales, el 57% concuerdan mostrando estar de
acuerdo, el 9% restante se muestra indiferente y el 1% está en desacuerdo.
107
11 ¿Cree Ud. que el bosque seco del RVS Laquipampa contribuye a la
reducción de CO2 (dióxido de carbono)?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
26 26,0 26,0 26,0
de acuerdo 58 58,0 58,0 84,0
indiferente 16 16,0 16,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: ante la cuestión realizada el 26% dice estar totalmente de acuerdo y
afirma que el RVSL contribuye en la reducción del CO2, siendo el 58% de la
población la que se muestra de acuerdo, mientras el 16% se muestra
indiferente.
108
12 ¿Piensa Ud. que la conservación del bosque produce bienes y servicios
ambientales para el desarrollo de la población?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
24 24,0 24,0 24,0
de acuerdo 67 67,0 67,0 91,0
indiferente 9 9,0 9,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: ante el tema la mayoría de la población de Incahuasi dice estar
totalmente de acuerdo y de acuerdo en que la conservación de los bosques
produce bienes y servicios ambientales para el desarrollo de la población y el
9% restante es indiferente ante la pregunta planteada.
109
13 ¿Cree usted que el fortalecimiento entre el estado, las universidades y la
población son claves para la conservación del bosque seco del Refugio de
Vida Silvestre Laquipampa para establecer alianzas estratégicas para la
gestión y el manejo de los recursos forestales?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
29 29,0 29,0 29,0
de acuerdo 58 58,0 58,0 87,0
indiferente 13 13,0 13,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: el 29% y 58% de la población de Incahuasi dicen estar totalmente de
acuerdo y estar de acuerdo con el fortalecimiento entre el estado, las
universidades y la población son claves para la conservación de los bosques y
así establecer alianzas para la buena gestión y manejo de recursos, mientras
el 13% es indiferente ante la pregunta planteada.
110
14 ¿Sería bueno que el SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales
Protegidas), incremente equipos de voluntariados para la conservación y
concientización ambiental sobre el Refugio de Vida Silvestre Laquipampa, y
demás áreas naturales?
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido totalmente de
acuerdo
32 32,0 32,0 32,0
de acuerdo 59 59,0 59,0 91,0
indiferente 9 9,0 9,0 100,0
Total 100 100,0 100,0
Análisis: el 32% y 59% de la población de Incahuasi muestran estar de
acuerdo que el SERNANP incremente equipos de voluntariado para la
conservación y concientización del RVSL, y demás áreas naturales, mientras
el 9% se muestra indiferente.
111
ANEXO Nº 17: MUESTRAS BOTÁNICAS OBTENIDAS EN CAMPO
IDENTIFICACIÓN DE LAS MUESTRAS BOTÁNICAS DEL REFUGIO DE
VIDA SILVESTRE LAQUIPAMPA
Acacia macracantha H.& B. ex Willd
Nombre común: Faique
P1M1
Cordia lutea Lamarck
Nombre común: Overo
P2M1
Capparis scabrida Kunth
Nombre común: Sapote
P2M2
112
Acacia macracantha H.& B. ex Willd
Nombre común: Faique
P2M3
Agonandra sp.
Nombre común: Limoncillo
P2M4
Bursera graveolens (H.B.K.)
Nombre común: Palo Santo
P2M5
113
Capparis ovalifolia
Nombre común: Vichallo
P2M6
Acacia macracantha H.& B. ex Willd
Nombre común: Faique
P3M1
Cordia lutea Lamarck
Nombre común: Overo
P3M2
114
Agonandra sp.
Nombre común: Limoncillo
P3M3
Salix humboldtiana Wildenow
Nombre común: Sauce
P3M4
Acacia macracantha H.& B. ex Willd
Nombre común: Faique
P4M1
115
Pithecellobium sp.
Nombre común: Chaquirón
P4M2
Capparis scabrida Kunth
Nombre común: Sapote
P4M3
Cordia lutea Lamarck
Nombre común: Overo
P5M1
116
Vallesia glabra Ruiz & Pav.
Nombre común: Cuncuno
P5M2
Capparis scabrida Kunth
Nombre común: Sapote
P5M3
Prosopis Pallida H.et B. ex Wildenow
Nombre común: Algarrobo
P5M4
117
Loxopterygium huasango S. ex Engler
Nombre común: Hualtaco
P5M5
Caesalpinia sp.
Nombre común: Paipai
P6M1
Cordia lutea Lamarck
Nombre común: Overo
P6M2
118
Prosopis Pallida H.et B. ex Wildenow
Nombre común: Algarrobo
P6M3
Acacia macracantha H.& B. ex Willd
Nombre común: Faique
P6M4
Elaboración propia
119
ANEXO Nº 18: IMÁGENES DEL TRABAJO EN CAMPO
Caminos y/o rutas hacia las parcelas
Entrada al
Refugio de
Vida
Silvestre
Laquipampa
Ruta Piedra Lisa hacia la parcela 2 Puchaca Bajo camino a la parcela 2
Alto Puchaca, Bosque seco de colina, letrero camino a la parcela 3 y 4
120
Ruta Alto Puchaca, camino a las parcelas 3, 4, pasando el puesto de control del SERNANP
Huaca Rajada- La Calera, camino a las parcelas
Cruzando la Quebrada Medio mundo con dirección a las parcelas 5 y 6
121
Delimitación de las parcelas con ayuda del Guardaparque
Delimitación de la parcela 1 Delimitación de la parcela 2
Ruta Shambo, camino a la parcela 1
122
Ubicación con GPS, toma de coordenadas de los árboles en las parcelas.
Mediciones del Dap
Medición de la altura
Coordenadas del árbol en pie
Medición del Dap
123
Guardaparque Voluntario Sr. Jorgue e investigadoras
Colección de muestras botánicas