Estimación del carbono a partir de inventarios forestales nacionales

Los países de Latinoamérica y el Caribe están desarrollando sus respectivos inventarios forestales nacionales (INF) para estimar sus acervos de madera, biomasa, carbono y, además, para estimar la magnitud de sus emisiones procedentes del sector uso de la tierra y cambio de uso de la tierra. El INF es un requisito para cumplir con los compromisos adquiridos en el marco de las acciones de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero de­bidas a la deforestación y la degradación de los bosques (REDD+), de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC). Para cumplir con esos compromisos, se requiere la formación de capacida­des básicas para la cuantificación y el monitoreo de los recursos forestales. A través de diferentes convenios con la FAO y acciones de asistencia específicas en los países, el CATIE ha venido colaborando con el fortalecimiento de capacidades técnicas en América Latina para la ejecución del INF. Entre los países que más se han beneficiado con esta colaboración están México, Surinam y Ecuador.

Este manual ofrece conceptos básicos de buenas prácticas para el manejo de bases de datos de inventarios forestales nacionales1, su depuración, análisis y obtención de resultados. Se comienza con algunas considera­ciones básicas para la estratificación y diseño del plan de muestreo de los INF. Para ejemplificar tipos de diseño y métodos de muestreo se presentan tres estudios de caso de INF implementados en Ecuador, Honduras y México. Luego se detallan las herramientas para la colecta de datos en campo en los inventarios de carbono y también nociones sobre la estructura de una base de datos. Finalmente, se presentan ejemplos de datos de inventarios forestales simulados a partir de condiciones reales. Usando estas bases de datos se muestra cómo hacer el control de calidad y la depuración de las bases de datos, cómo organizar las distintas bases que contienen la información de los componentes del inventario, cómo concatenar estas bases una vez depuradas y cómo obtener estimaciones y sopesar las incertidumbres asociadas.

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