Carbono na parte aérea de plantios de Eucalyptus spp. – em nível de árvore por amostragem destrutiva e para talhões inteiros após o ajuste de métricas LiDAR

Abstract

No âmbito das mudanças climáticas globais, a quantificação do estoque de carbono em povoamentos florestais tem recebido mais atenção, principalmente pelo fato das florestas exercerem um papel fundamental no equilíbrio do estoque de carbono global. Com o objetivo de contribuir para esse processo, a parte investigativa deste trabalho foi desenvolvida em duas etapas. A primeira etapa objetivou o ajuste de modelos alométricos para a estimativa do estoque de carbono presente na biomassa total (Ctotal), no lenho comercial (Cleco) e parte residual (Crds) (casca, folhas e galhos) em plantações de Eucalyptus spp. em nível de árvores, através de uma amostragem destrutivas de árvores, análise elementar do carbono em laboratório e medidas convencionais de inventário. A medição do diâmetro à altura do peito (DAP) e altura total das árvores em parcelas amostradas instaladas nos talhões onde as árvores foram coletadas para determinação direta de carbono também foi realizada. A segunda parte, consistiu na avaliação do uso da tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging) aerotransportada (Airborne LASER scanning) como uma alternativa eficiente e versátil para a estimativa do estoque de carbono total (Ctotal), no lenho comercial de toras (Cleco) e no resíduo da árvore (Crds) em nível de parcelas em plantações de Eucalyptus spp usando como base o estoque de carbono estimado na primeira fase. Os resultados obtidos encontram-se resumidos em dois artigos científicos. O primeiro artigo mostra que os modelos baseados no logaritmo do diâmetro à altura do peito (DAP) e da altura total da árvore (Ht) oferecem boas precisão e exatidão para estimar o estoque de carbono em nível de árvore. O segundo artigo, permitiu a determinação das melhores métricas LiDAR para o cálculo do teor total de carbono, tanto no carbono total, lenho comercial e nas partes residuais da árvore em nível de plantação. Esses resultados, bem como os indicadores estatísticos utilizados para avaliar a qualidade dos ajustes, são o cerne desta dissertação.

In the context of global climate change, the quantification of the carbon content in forest plantations have received great attention. This is because vegetation play an important role in the global carbon budget. This master thesis was developed in two main parts. The first part was to adjust allometric equations for the estimation of the carbon content at a tree level. This was performed for the above ground section (Ctotal), in commercial logs (Cleco) and residuals ( Crds) (e.g. bark, leaves and branches/twigs). The experiment was based on the destructive model of individual trees harvested in commercial plantations of Eucaliptus spp. The experiment encompasses both forest inventory and laboratory analyses procedures. Additionally, in-situ measurements such as the diameter at the breast height (DBH) and the total tree height were also performed. These sample plots were located in homogeneous forest units and close to the areas were the trees have been harvested. The second part of this master thesis was the evaluation of the airborne LiDAR technology as a tool for the retrieval of the above ground biomass (Ctotal), the carbon present in the commercial logs (Cleco) and residuals. This procedure was performed at the sample plots level. This procedure was based on the information provided in the first part. The results are presented as two scientific manuscripts. The first manuscript shows that allometric equations based on the log of the variables diameter at the breast height (DBH) and total tree height (Ht) were good predictors for the retrieval of the total carbon content at a tree level. The second manuscript allow the selection of the best LiDAR derived metrics for the retrieval of the total carbon content, either at above ground level, commercial logs and residual parts of the tree at a sample plots level. These results, as well as the statistical indicators for the adjustment of several statistical models is the core of this master thesis.