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1.
Libro
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Modelos de estados y transiciones para los almacenes de carbono de biomasa aérea y suelo de las principales regiones de Chiapas: anexo E / participantes: Sara Covaleda, Fernando Paz, Ben de Jong
Covaleda Ocón, Sara (autora) ; Paz Pellat, Fernando (autor) ; De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (autor) ;
[Tuxtla Gutiérrez, Chiapas, México] : [Conservation International] :: [Kibeltik Clima y Medio Ambiente] :: [Programa Mexicano del Carbono] , s.f.
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Índice

1. Introducción
2. Materiales y Métodos
2.1 Área de estudio
2.2 Revisión de literatura
2.3 Diferenciación de regiones para la construcción de los METs
2.4 Identificación de los elementos de los modelos
2.5 Identificación de los factores asociados a las transiciones
2.6 Almacenes de carbono y sus transiciones
2.7 METs compuestos
3. Generación de METs y Factores Asociados
3.1 Factores que inciden en las transiciones
3.2 Modelo genérico
3.3 Modelos de estados y transiciones para las distintas regiones de Chiapas
3.4 Estimación de datos faltantes de carbono
3.5 Estimación de la incertidumbre
4. Consideraciones Finales
5. Agradecimientos
6. Referencias Bibliográficas
7. Sub-Anexos


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Índice | Resumen en: Español |
Resumen en español

Este libro proporciona una guía para llevar a cabo el mapeo de la biomasa aérea del bosque en grandes superficies relacionando datos de campo con la información derivada de imágenes de satélite. La metodología para el mapeo de esta variable utiliza scripts desarrollados en el lenguaje R, e incluye la estimación de la biomasa en campo, preprocesamiento de las imágenes, ajuste de modelos de predicción, así como su aplicación para obtener mapas de distribución espacial. Esta obra se dirige a investigadores, estudiantes, técnicos forestales de organizaciones no gubernamentales y del gobierno, y a usuarios de la percepción remota en general que requieran obtener mapas de diferentes atributos de la vegetación en sus sitios de interés.

Índice

Presentación
Propósitos del manual
Estructura del manual
Convenciones de escritura
Introducción
Datos de campo para la estimación de la biomasa
Datos de radar de apertura sintética
Estimación de la biomasa aérea del bosque
La biomasa del bosque
Estimación de la distribución espacial de la biomasa área
Configuración del entorno del software
Descargar e instalar R
Descargar e instalar RStudio
Cómo iniciar con R y Rstudio
Paquetes de R
Cálculo de la biomasa aérea en campo
Área de estudio y unidades de observación
Creación de la base de datos
Correcciones taxonómicas
Extraer valores de densidad de la madera de bases de datos locales y globales
Cálculo de la biomasa a nivel de árbol individual
Cálculo de la biomasa y otros atributos de la vegetación por conglomerado
Preprocesamiento de las imágenes ALOS PALSAR
¿Cómo descargar las imágenes de ALOS PALSAR?
Preparación de datos y descompresión de archivos
Creación de un mosaico con las escenas de ALOS PALSAR y recorte del área de estudio
Convertir valores de números digitales a retrodispersión en las polarizaciones HH y HV
Aplicación del filtro de Lee
Convertir las coordenadas de las imágenes preprocesadas, de geográficas a proyectadas
Procesamiento de las imágenes ALOS PALSAR
Configuración del directorio de trabajo y lectura de datos
Cálculo de NDBI

Cálculo de las medidas de textura en HH, HV y NDBI
Corrección de archivos
Preparación de bases de datos para la modelación
Crear un archivo espacial con la base de datos de campo
Extracción de los valores de las imágenes de textura con las coordenadas de puntos
Extracción de los valores de las polarizaciones HH, HV y NDBI
Conversión de datos espaciales a dataframe
Modelación y mapeo de la biomasa
Construcción del modelo de Random Forest para estimar la biomasa
Validación del modelo para estimar la biomasa
Crear un mapa tipo raster con la estimación de la biomasa
Impresión de mapas
Consideraciones finales
Referencias
Apéndice


3.
Tesis - Doctorado
Estructura y dinámica del Sistema de Humedales en El Castaño, Mapastepec, Chiapas / Matilde Rincón Pérez
Rincón Pérez, Matilde (autora) ; Infante Mata, Dulce María (directora) ; Moreno Casasola, Patricia (asesora) ; Hernández Alarcón, María Elizabeth (asesora) ;
Tapachula, Chiapas, México : El Colegio de la Frontera Sur , 2020
Clasificación: TE 333.751609727 / R5
Bibliotecas: Tapachula
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60668-10 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Resumen en español

Las características de los humedales costeros derivan de las interacciones hidrogeomorfológicas entre el continente y el océano, que producen un gradiente ambiental y resulta en diferentes humedales y procesos funcionales. Este estudio generó información sobre el Sistema de Humedales El Castaño (SHC), en la costa de Chiapas, de la vegetación, el hidroperiodo, los factores ambientales y la funcionalidad (el flujo y el almacenamiento de carbono). Se establecieron 11 unidades de muestreo (UM) permanentes por estratos definidos: cinco en el manglar, dos en las selvas inundables, dos en el tular y dos en los pastizales inundables. De mayo de 2016 a octubre de 2017 se caracterizó la vegetación y se muestreó mensualmente los niveles de inundación y parámetros fisicoquímicos del agua (superficial, intersticial y subterránea): salinidad, conductividad y pH. En el suelo se monitoreo la densidad aparente, el porcentaje de humedad y el potencial redox. En las UM del manglar y la selva inundable se instalaron trampas de hojarascas y en el tular se cosechó mensualmente de octubre de 2016 a septiembre de 2017, la hojarasca y biomasa aérea respectivamente. Para conocer el carbono total, en tres parcelas de las UM de los cuatro humedales, se determinó el almacén de carbono aéreo y subterráneo.

Se encontró que la vegetación en el SHC sigue los patrones de organización de los humedales costeros tropicales; se presentan los manglares, las selvas inundables y humedales herbáceos (tular y pastizal inundable), esta distribución es definida por la salinidad, y el gradiente está en función de las entradas de agua marina, la escorrentía de agua dulce y la lluvia. La productividad, flujo y almacenamiento de carbono es similar en los humedales arbóreos y herbáceos, por lo que pueden tener la misma capacidad de almacenamiento. Esta información apoyará las decisiones de manejo del área natural La Encrucijada.


4.
Artículo
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Fine root density and vertical distribution of Leucaena leucocephala and grasses in silvopastoral systems under two harvest intervals
Montejo Martínez, David (autor) ; Díaz Echeverria, Víctor Francisco (autor) ; Villanueva López, Gilberto (autor) ; Aryal, Deb Raj (autor) ; Casanova Lugo, Fernando (autor) ; Canul Solís, Jorge Rodolfo (autor) ; Escobedo Mex, José Guadalupe (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Agroforest Syst Volumen 94, número 3 (June 2020), páginas 843-855 ISSN: 1572-9680
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Understanding belowground morphological mechanisms of trees and grasses is a complicated task but can help in the design and management of silvopastoral systems. In this study, we evaluated the effect of the harvest intervals (i.e. 30 and 50 days) of aboveground biomass on the fine root density and vertical distribution in two silvopastoral systems (SPS): one comprising Leucaena leucocephala (legume tree) and Cynodon plectostachyus (grass) and the other L. leucocephala and Panicum maximum. We used a completely randomized design with four repetitions. We sampled fine roots by using a metal cylinder (8 cm diameter and 50 cm length) 7 days after each harvest. We washed the samples with pressurized water to separate them from the soil. The roots were digitalized at a resolution of 600 dpi to determine the diameter and specific root length by using IJ Rhizo Ò software. Samples were subsequently dried to quantify fine root mass. We found that the greater percentages of fine roots were between 0.4 and 0.8 mm for the legume and between 0.2 and 0.4 mm for grasses. The fine root length and mass density of P. maximum was higher (P\0.001) compared to C. plectostachyus in both harvest intervals. However, the fine root density of L. leucocephala did not vary between SPS (P> 0.05). The effect of harvest interval was significant only in some soil layers in both SPS (P> 0.05). Most of the pasture roots were found in the upper soil layer (0–20 cm), while L. leucocephala roots were present to deeper soil layers. We conclude that P. maximum has a greater rooting capacity and amore rapid recovery than C. plectostachyus, which has greater diameters and lower root density. However, L. leucocephala presented deeper and thicker fine rootsin both SPS, which is a good indication of its belowground recovery capacity to aboveground disturbances.


5.
Artículo
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Background: Reliable information about the spatial distribution of aboveground biomass (AGB) in tropical forests is fundamental for climate change mitigation and for maintaining carbon stocks. Recent AGB maps at continental and national scales have shown large uncertainties, particularly in tropical areas with high AGB values. Errors in AGB maps are linked to the quality of plot data used to calibrate remote sensing products, and the ability of radar data to map high AGB forest. Here we suggest an approach to improve the accuracy of AGB maps and test this approach with a case study of the tropical forests of the Yucatan peninsula, where the accuracy of AGB mapping is lower than other forest types in Mexico. To reduce the errors in field data, National Forest Inventory (NFI) plots were corrected to consider small trees. Temporal differences between NFI plots and imagery acquisition were addressed by considering biomass changes over time. To overcome issues related to saturation of radar backscatter, we incorporate radar texture metrics and climate data to improve the accuracy of AGB maps. Finally, we increased the number of sampling plots using biomass estimates derived from LiDAR data to assess if increasing sample size could improve the accuracy of AGB estimates.

Results: Correcting NFI plot data for both small trees and temporal differences between field and remotely sensed measurements reduced the relative error of biomass estimates by 12.2%. Using a machine learning algorithm, Random Forest, with corrected field plot data, backscatter and surface texture from the L‑band synthetic aperture radar (PALSAR) installed on the on the Advanced Land Observing Satellite‑1 (ALOS), and climatic water deficit data improved the accuracy of the maps obtained in this study as compared to previous studies (R²=0.44 vs R²= 0.32). However, using sample plots derived from LiDAR data to increase sample size did not improve accuracy of AGB maps (R²= 0.26). Conclusions: This study reveals that the suggested approach has the potential to improve AGB maps of tropical dry forests and shows predictors of AGB that should be considered in future studies. Our results highlight the importance of using ecological knowledge to correct errors associated with both the plot‑level biomass estimates and the mis‑match between field and remotely sensed data.


6.
Artículo
Allometric estimation of the biomass of Musa spp. in homegardens of Tabasco, Mexico
Alcudia Aguilar, Alejandro (autor) ; Martínez Zurimendi, Pablo (autor) ; Van Der Wal, Hans (autor) ; Castillo Uzcanga, María Mercedes (autora) ; Suárez Sánchez, Juan (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Tropical and Subtropical Agroecosystems Vol. 22, no. 1 (2019), p. 143-152 ISSN: 1870-0462
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

Las estimaciones de biomasa en huertos familiares se basan principalmente en el componente arbóreo y pocos estudios cuantifican el componente herbáceo perenne. Este componente es importante en los trópicos húmedos de Mesoamérica, donde se cultivan distintas variedades y especies de plátano (Musa spp). Este cultivo representa una biomasa dinámicamente estable dentro de huertos familiares y proporciona a los propietarios una producción continua de alimentos e ingresos en efectivo. El objetivo de este estudio fue producir un modelo alométrico para estimar la biomasa de plantas de plátano utilizando datos dasonómicos, compararlo con otros modelos y estimar la biomasa de plantas de plátano cultivadas en los huertos familiares en el estado de Tabasco, México. Esto se basó en la hipótesis de que 1) la formulación de modelos específicos da como resultado estimaciones más precisas de la biomasa en pie de las plantas de banana; y 2) las plantas de banana contribuyen a una proporción significativa de la biomasa total en los huertos. Fueron recolectados los datos dasonómicos y el peso seco de los componentes por encima y por debajo del suelo de 30 plantas individuales de la especie más abundante de plátano (Musa balbisiana Colla) en los huertos familiares de la región de Los Ríos en Tabasco, México. La biomasa promedio del total de plantas cosechadas en los huertos familiares fue de 5.85 kg planta-¹, con un rango de 0.52 – 13.32 kg planta-¹. La biomasa sobre el suelo y el cormo representan el 87.6% y el 12.4% de la biomasa total respectivamente. La biomasa aérea estaba fuertemente correlacionada con el diámetro del tallo (DBH), y en menor medida con la altura.

Los modelos de Husch y Schumacher – Hall con las variables diámetro a 30 cm (d30), altura de tallo (HF) y altura total (HT) tuvieron los mejores rendimientos estadísticos, sin embargo, con base en la validación cruzada el mejor modelo fue el propuesto por Kopezky, con la ecuación AGB = -0.0927 + 0.0203 * DBH2, donde AGB es la biomasa aérea y el DBH es el diámetro a la altura del pecho. En los huertos con plátano, la biomasa de plátano era entre 0.1 y 1 t ha-¹, y en algunos casos entre 2 y 5 t ha-1. La densidad media de la biomasa total de las plantas de plátano, en una muestra de 69 huertos familiares donde había plátanos, fue de 688 kg ha-¹, correspondiente al 2% de la biomasa aérea en los huertos familiares de la región de estudio.

Resumen en inglés

Estimates of biomass in homegardens are primarily based on the tree component and few studies quantify the perennial herbaceous component. This component is of importance in the humid tropics of Mesoamerica, where distinct varieties and species of banana (Musa spp) are cultivated. This crop represents a dynamically stable biomass within homegardens and provides owners with continual production for alimentation and cash income. The aim of this study was to produce an allometric model for estimating the biomass of banana plants using dasonomic data, compare it to other models and estimate the biomass of cultivated banana plants from homegardens in the state of Tabasco, Mexico. This was based on the hypothesis that 1) the formulation of specific allometric models results in more precise estimations of the standing biomass of banana plants; and 2) banana plants contribute a significant proportion of the total biomass in homegardens. Dasonomic data and the dry weight of the above and below ground components of 30 individual plants of the most abundant species of banana (Musa balbisiana Colla) were collected in homegardens of the Los Rios region in Tabasco, Mexico. The mean biomass of the total plants of M. balbisiana harvested from homegardens was 5.85 kg plant-¹, with a range of 0.52 – 13.32 kg plant-¹. The above-ground and corm biomass represent 87.6% and 12.4% of total biomass respectively. The above-ground biomass (AGB) was strongly correlated with pseudostem diameter (DBH) and to a lesser degree with height data.

The Husch and Schumacher – Hall models, with the variables pseudostem diameter at a height of 30cm (d30), height of the pseudostem (HF) and total height (HT), performed best statistically; however, based on the crossed validation, the best model was that proposed by Kopezky, with the equation AGB= -0.0927+0.0203*DBH2. In homegardens with banana plants, the banana biomass was between 0.1 and 1 t ha-¹, and in some cases between 2 and 5 t ha-¹. The mean density of the total biomass of the banana plants, in a sample of 69 homegardens where bananas were present, was 688 kg ha-1, corresponding to 2% of above-ground biomass in the homegardens of the region of study.


7.
Artículo
Base de datos de la biomasa de los sitios del inventario nacional forestal periódico, ciclo 1992-1994
De Jong, Bernardus Hendricus Jozeph (autor) ; Olguín, Marcela (autora) ; Rojas, Fabiola (autora) ; Maldonado Montero, Vanessa (autora) ; Paz Pellat, Fernando (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Elementos para Políticas Públicas Volumen 3, número 1 (enero-abril 2019), p. 57-69 ISSN: 2448-5578
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

Los inventarios nacionales forestales permiten estimar los almacenes de los ecosistemas terrestres y generar inventarios nacionales de gases efecto invernadero. Aun cuando México había realizado un primer inventario nacional forestal en el periodo 1961-1985, la base de datos se desconoce. Un segundo esfuerzo es el Inventario Nacional Forestal Periódico (INFP) realizado en el periodo 1992-1994. Este inventario se documenta en el presente trabajo y la base de datos asociada se utiliza para estimar la biomasa de las clases de uso del suelo y vegetación sensu INEGI, utilizando para esta tarea ecuaciones alométricas, en función de las clases de precipitación del país. Los resultados se presentan en una base datos abierta al público para su consulta (http://pmcarbono.org/pmc/bases_datos/)

Resumen en inglés

National forest inventories allow the estimation of the stocks of terrestrial ecosystems, and the generation of national inventories of greenhouse gases. Although Mexico has carried out a first national forest inventory in the period 1961-1985, the database is unknown. A second effort made by Mexico is the Periodic National Forest Inventory (PNFI) carried out in the period 1992-1994. This inventory is documented and the associated database is used to estimate the biomass of the land use and vegetation classes sensu INEGI, using allometric equations for this task according to the country’s precipitation classes. The results are presented in a database open to the public for consultation (http://pmcarbono.org/pmc/bases_datos/)


8.
Tesis - Maestría
Capacidad degradativa y composición de hongos en tres tipos de suelo con diferente manejo / Patricia Alejandra Becerra Lucio
Becerra Lucio, Patricia Alejandra (autora) ; Peña Ramírez, Yuri Jorge Jesús (director) ; Apolinar Hernández, Max M. (codirector) ; Sánchez, José E. (asesor) ;
Lerma, Campeche, México : El Colegio de la Frontera Sur , 2019
Clasificación: TE/589.20972 / B4
Bibliotecas: Campeche
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SIBE Campeche
ECO040006909 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
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Índice

Capítulo 1 Introducción
Capítulo 2 Artículo
Capítulo 3 Conclusión
Literatura Citada


9.
Artículo
Combining LiDAR data and airborne imagery of very high resolution to improve aboveground biomass estimates in tropical dry forests
Reyes Palomeque, Gabriela (autora) ; Manuel Dupuy, Juan (autor) ; Johnson, Kristofer D. (autor) ; Castillo Santiago, Miguel Ángel (autor) ; Hernández Stefanoni, José Luis (autor) ;
Disponible en línea
Contenido en: Forestry An International Journal of Forest Research Volume 92, número 5 (October 2019), p. 599–615 ISSN: 1464-3626
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Knowledge of the spatial distribution of aboveground biomass (AGB) is crucial to guide forest conservation and management to maintain carbon stocks. LiDAR has been highly successful for this purpose, but has limited availability. Very-high resolution (<1 m) orthophotos can also be used to estimate AGB because they allow a fine distinction of forest canopy grain. We evaluated the separate and joint performance of orthophotos and LiDAR data to estimate AGB in two types of tropical dry forests in the Yucatan Peninsula. Woody plants were surveyed in twenty 0.1 ha plots in a semideciduous forest at Kaxil Kiuic Biocultural Reserve (RBKK) and 28 plots in a semievergreen forest at Felipe Carrillo Puerto (FCP). We fitted three regression models: one based on LiDAR data, another based on orthophoto variables calculated for forest canopy and canopy opening fractions, and a third model that combined both sets of variables. Variation in AGB was decomposed into LiDAR, orthophotos and joint components using variation-partitioning analyses. In FCP, regression models using LiDAR data only showed higher fit (R2 = 0.82) than orthophoto variables only (R² = 0.70). In contrast, orthophotos had a slightly higher fit (R² = 0.91) than LiDAR (R2 = 0.88) in RBKK, because orthophoto variables characterize very well the horizontal structure of canopies on this site. The model that combined both data sets showed a better fit (R2 = 0.85) only in FCP, which has a more complex forest structure. The largest percentage of AGB variation (88 per cent in RBKK and 67 per cent in FCP) was explained by the joint contribution of LiDAR and orthophotos. We conclude that both LiDAR and orthophotos provide accurate estimation of AGB, but their relative performance varies with forest type and structural complexity. Combining the two sets of variables can further improve the accuracy of AGB estimation, particularly in forests with complex vegeta


10.
Tesis - Maestría
Determinación de la biomasa y contenido de carbono en raíces de un bosque de mangle en la Reserva de la Biosfera La Encrucijada, Chiapas / Mitzi Estefanía Gutiérrez Hernández
Gutiérrez Hernández, Mitzi Estefanía (autora) ; Tovilla Hernández, Cristian (director) ; De Jesús Navarrete, Alberto (asesor) ; Torrescano Valle, Nuria (asesora) ;
Tapachula, Chiapas, México : El Colegio de la Frontera Sur , 2019
Clasificación: TE/583.42097275 / G8
Bibliotecas: Tapachula
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SIBE Tapachula
ECO020013820 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Resumen en español

Los manglares proporcionan diversos servicios ambientales como capturar y almacenar por tiempos prolongados cantidades elevadas de carbono. Esto los ha posicionado como una alternativa para mitigar el proceso del cambio climático. El objetivo del presente estudio fue cuantificar la biomasa, productividad y contenido de carbono en raíces subterráneas en un bosque de mangle en la zona núcleo de la Reserva La Encrucijada. Se obtuvieron 160 núcleos mediante el método de colecta instantánea y 160 costales por el método de producción de raíces durante 6 y 12 meses. También se determinaron los parámetros fisicoquímicos del agua en el sitio y se obtuvieron muestras de suelo. Cada núcleo y costal fue separado en tres estratos para cuantificar las raíces vivas, posteriormente estas fueron clasificadas por grosor y se determinó el peso seco para el cálculo de biomasa, productividad y carbono. Los contenidos de biomasa, productividad de raíces y contenido de carbono variaron (p ≤0.01) de acuerdo con el estrato, conglomerado y grosor de raíz. Los mayores contenidos se determinaron en el C-3 (60 cm de profundidad) y C4-6 (90 cm de profundidad). Estos variaron con base en la profundidad, con mayores contenidos en los estratos 0-20 y 0-30 cm y menores en los estratos 41-60 y 61-90 cm. Los parámetros fisicoquímicos del agua no presentaron relación con el estrato y la biomasa, de igual forma los elementos determinados en suelo fueron similares en todos los conglomerados.

Durante el estudio, el sitio presentó ciertas condiciones homogéneas que dan pauta a contenidos similares de biomasa y producción de raíces en todos los conglomerados, por lo que si se alterara drásticamente algún parámetro en agua o en suelo alteraría el equilibrio de la producción de raíces y por lo consiguiente el almacén de carbono presente en el sitio. Sin embargo, es necesario conocer la biomasa área y relacionarla con los datos obtenidos para poder confirmar la homogeneidad del sitio.

Índice

Resumen
I. Introducción
II. Marco Teórico
2.1 Humedales
2.2 Manglares
2.2.1 Rhizophora mangle L.
2.2.2 Laguncularia racemosa (L.) Gaertn
2.2.3 Avicennia germinans L.
2.3 Hábitat
2.3.1 Características del suelo
2.3.2 Características fisicoquímicas del agua
2.3.3 Tipo fisonómico de bosque
2.4 Biomasa
2.5 Carbono
2.6 Importancia
2.7 Vulnerabilidad
III. Justificación
IV. Pregunta de Investigación
V. Hipótesis
VI. Objetivos
6.1 Objetivo general
6.2 Objetivos específicos
VII. Materiales y Métodos
7.1 Área de estudio
7.2 Colecta instantánea
7.3 Producción de raíces
7.4 Procesamiento de raíces
7.5 Parámetros fisicoquímicos del agua y profundidad del manto freático
7.6 Análisis de suelo
7.7 Análisis de datos
VIII. Resultados
8.1 Colecta instantánea
8.2 Producción de raíces
8.3 Biomasa de raíces por grosor
8.3.1 Raíces finas
8.3.2 Raíces medianas
8.3.3 Raíces gruesas
8.4 Productividad de raíces por grosor
8.4.1 Raíces finas
8.4.2 Raíces medianas
8.4.3 Raíces gruesas
8.5 Parámetros fisicoquímicos del agua
8.6 Profundidad del manto freático
8.7 Análisis de suelo
IX. Discusión
9.1 Biomasa de raíces
9.2 Productividad de raíces
9.3 Carbono en raíces
9.4 Parámetros fisicoquímicos del agua
9.5 Profundidad del manto freático
9.6 Análisis de suelo
X. Conclusiones
XI. Literatura Citada

XII. Anexos. Anexo 1. Contenido de biomasa aportada por método, grosor, estrato y conglomerado (Medias ± error estándar de Mg ha-¹ y Mg ha-¹ año-¹)
Anexo 2. Contenido de carbono cuantificado por grosor, método, estrato y conglomerado (Medias ± error estándar de Mg C ha-¹ y Mg C ha-¹ año-¹)
Anexo 4. Profundidad del manto freático (Medias ± error estándar)
Anexo 5. Resultados de los análisis de suelo del sitio de estudio (Los resultados están expresados en %)
Anexo 6. Resultados de los análisis de suelo del sitio de estudio (Los resultados están expresados en ppm)
Anexo 7. Artículo enviado a la Revista Madera y Bosques