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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


2.
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.


3.
- Artículo con arbitraje
*Solicítelo con su bibliotecario/a
Are Mayan community forest reserves effective in fulfilling people's needs and preserving tree species?
Levy Tacher, Samuel Israel ; Ramírez Marcial, Neptalí (coaut.) (1963-) ; Navarrete Gutiérrez, Darío Alejandro (coaut.) ; Rodríguez Sánchez, Perla Victoria (coaut.) ;
Contenido en: Journal of Environmental Management Vol. 245 (September 2019), p. 16-27 ISSN: 0301-4797
Nota: Solicítelo con su bibliotecario/a
Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Mayan community forest reserves (MCFR) play an important role in agricultural landscapes in Mexico, as theyprovide forest products and a broad variety of benefits that contribute to improving local people's livelihoods.Nevertheless, academia has generally considered conservation and use of forest resources to be incompatible. Wedescribe the spatial configuration of MCFR, evaluate floristic and structural characteristics of woody vegetation present in selected reserves, and identify social norms that govern use and conservation of MCFR. These reserves largely consist of mature vegetation (80% of total cover); their plant structure is similar to that of the sur-rounding tropical sub-deciduous forest; and they house a large number of endemic species. The MCFR studied contain a total of 146 tree species and cover 11% of the study area, which includes at least 140 villages in thenorth-central part of the Yucatan Peninsula. These reserves are collectively managed and conserved by Mayanpeasants in the interest of the common good. The communities in our study area combine conservation and useof forest resources, and we recommend that in public policy, government agencies and NGOs incorporate MCFRas a model of biological conservation and sustainable natural resource use, taking into account traditionalknowledge and local norms that allow these reserves to function in a sustainable manner.


4.
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/)


5.
- Artículo con arbitraje
Heterogeneidad estructural del manglar como respuesta a factores ambientales y antrópicos en El Soconusco, Chiapas, México
Romero Berny, Emilio Ismael (autor) ; Tovilla Hernández, Cristian (autor) ; Torrescano Valle, Nuria (autor) ; Schmook, Birgit Inge (autora) ;
Disponible en línea
Contenido en: Polibotánica No. 47 (enero 2019), p. 1-20 ISSN: 2395-9525
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

Se presenta una descripción de la heterogeneidad estructural de los manglares en la región del Soconusco, Chiapas, México. Su estructura fue analizada considerando un inventario forestal realizado en 40 unidades de muestreo de 300 m2 . La densidad de árboles vivos y muertos en pie, tocones y plántulas fue estimada por hectárea. Las especies más dominantes de acuerdo al índice de Valor de Importancia fueron Rhizophora mangle (29.68%) y Laguncularia racemosa (27.33%). La estructura general de los manglares en el Soconusco, en términos de su densidad (2 792 fustes ha-1), área basal (36.5 m2 ha-1) y altura (15.5m) es mayor a la registrada en otras áreas del Pacífico mexicano. El 86.3% de los árboles muestreados presentan diámetro a la altura del pecho ≤ 17.7cm. La clasificación de la vegetación, basada en el Valor de Importancia relativa de las especies, definió cinco grupos de manglar. Destaca un grupo dominado por Pachira aquatica. La más alta densidad de árboles vivos y tocones fue registrada en grupos mixtos de Conocarpus erectus, mientras la mayor densidad de plántulas se registró en grupos monoespecíficos de Avicennia germinans. La composición de las comunidades varió significativamente asociada a las condiciones ambientales, y fueron definidas en su estructura por el área basal, diámetro de copa, altura y densidad, así como por factores que pueden asociarse con una extracción selectiva de árboles, como las densidades de tocones y plántulas. Se recomienda considerar las características estructurales de mayor importancia (altura, área basal, cobertura, densidad de tocones) para las agrupaciones de manglar y sus conductores en la planeación de su manejo.

Resumen en inglés

Structural characteristics and dominance patterns in mangroves have been linked to environmental, anthropogenic and ecophysiological factors. The Soconusco on the southern coast of the Mexican Pacific is an environmentally heterogeneous region, with high availability of freshwater and different degrees of impact. The goal of this study was to analyze the mangrove groups, including their structure and dominance pattern under the influence of eight environmental factors (salinity, flood level, pH, air temperature, soil temperature, relative humidity, and content of organic matter 0-30 cm, 0-60 cm). The characteristic physical features and caused by the impact were described for each group. Mangrove structure was evaluated considering a forest inventory conducted in 40 sampling units (300 m2 ). Density of live and standing dead trees, stumps and seedlings was estimated for 1ha. The dominance for each species was determined using the relative Importance Value. The identification of groups was carried out with ordination and classification routines. The species with the highest Importance Values were Rhizophora mangle (29.68%) and Laguncularia racemosa (27.33%). Comparatively, the general structure of mangroves in Soconusco in terms of density (2 792 steams ha-1), basal area (36.5 m2 ha-1) and height (15.5 m) is greater than in other areas of the Mexican Pacific coast. Classification of vegetation data, based on the Relative Importance Value Index, defined five mangrove groups. Outstanding is the presence of a community dominated by Pachira aquatica. The highest density of trees and stumps was recorded in Conocarpus erectus grouping, while the highest density of seedlings was in Avicennia germinans grouping. 86.3% of sampled trees present ≤ 17.7cm diameter at breast height. The variables that correlate significantly with the axis 2 of the ordination biplot were organic matter (30-60 cm), salinity and flood level.

Canonical Discriminant Analysis corroborated the differences between mangrove groups, with the first two canonical axes explaining 89.05% of the variation in the data. The community composition varied associated with physical and environmental conditions, and were structurally defined by basal area, crown diameter, height and density, as well as by factors that can be associated with an anthropic impact such as stump and seedling densities. It is recommended to consider the characteristics of each mangrove group to plan their management.


6.
Artículo
Base de datos de la biomasa de los sitios del inventario nacional forestal y de suelos del ciclo 2004-2007
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 2, número 2 (mayo-agosto 2018), p. 69-84 ISSN: 2448-5578
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

El contenido de carbono en la biomasa aérea y subterránea de los ecosistemas terrestres es un almacén importante que requiere ser cuantificado para el establecimiento de mecanismos para evitar su pérdida o degradación (i.e. REDD+). En México, a partir del 2004, se estableció un Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) por parte de la CONAFOR para mediciones permanentes por ciclos de muestreo de cinco años, con remediciones cada cinco años, también. En el primer ciclo (2004-2007) se establecieron alrededor de 22 000 conglomerados con cuatro sitios de muestreo de 400 m² en una malla sistemática con espaciamiento variable en función del tipo de ecosistema o grupo de vegetación (sensu INEGI). En este trabajo se documenta el uso de una base de ecuaciones alométricas específicas y generales, usada para la estimación de la materia seca (biomasa) aérea y subterránea, viva y muerta, en distintos tipos de vegetación sensu INEGI con información en el INFyS, ciclo 2004-2007. Se describe la base de datos generada y los procedimientos usados para las estimaciones.

Resumen en inglés

The carbon content in the above and belowground biomass of the terrestrial ecosystems is an important stock that needs to be quantified for the establishment of mechanisms to avoid its loss or degradation (i.e. REDD +). In Mexico, in 2004, a National Forest and Soil Inventory (INFyS) was established by CONAFOR for permanent measurements in five-year sampling cycles, with re-measurements every five years, as well. In the first cycle (2004-2007) about 22 000 conglomerates were established with four sampling sites of 400 m² in a systematic grid with variable spacing according to the type of ecosystem or vegetation group (sensu INEGI). In this work, we document a base of specific and general alometric equations used for the estimation of the above and belowground dry matter (biomass), alive and dead, in different types of vegetation sensu INEGI with information in the INFyS, cycle 2004 -2007. The database generated is described, as well as the procedures used in the estimations.


7.
Tesis - Maestría
*En proceso técnico. Solicítelo con la bibliotecaria de SIBE-Tapachula
Cambios en la estructura del manglar y reservorio de carbono en la zona núcleo de la Reserva La Encrucijada / Carolina Velázquez Pérez
Velázquez Pérez, Carolina ; Tovilla Hernández, Cristian (director) ; De Jesús Navarrete, Alberto (asesor) ; Romero Berny, Emilio Ismael (asesor) ;
Tapachula, Chiapas, México : El Colegio de la Frontera Sur , 2018
Clasificación: TE/583.42097275 / V4
Bibliotecas: Tapachula
Cerrar
SIBE Tapachula
ECO020011113 (Disponible)
Disponibles para prestamo: 1
Nota: En proceso técnico. Solicítelo con la bibliotecaria de SIBE-Tapachula

8.
- Artículo con arbitraje
Ecuaciones de volumen para estimar la producción maderable de Hevea brasiliensis Müell Arg. en plantaciones de etapas adulta y vejez
Gómez González, Juan Pablo ; Domínguez Domínguez, Marivel (coaut.) ; Martínez Zurimendi, Pablo (coaut.) ; Ramírez Valverde, Gustavo (coaut.) ;
Contenido en: Madera y Bosques Vo. 24, no. 2, e2421867 (Verano 2018), p. 1-42 ISSN: 2448-7597
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Resumen en: Español | Inglés |
Resumen en español

Ante la necesidad de valorar el aprovechamiento de la madera de hule se ha generado una ecuación para la estimación de volúmenes maderables a través de modelos. Se realizó un inventario dasométrico en 11 plantaciones de hule (Hevea brasiliensis Müell Arg.) establecidas enHuimanguillo, Tabasco. Las plantaciones presentaron edades de 25 años a 51 años, densidades de establecimiento de plantación de 570 árboles por hectárea; diámetro promedio 31.35 cm; promedio de altura dominante 27.25 m; área basal promedio 49.82 m² ha-¹; altura comercial 13.29 m; altura de Pressler 9.74; volumen maderable de Pressler con corteza 1.47 m³ árbol-¹; índice de Reineke de 876. La ecuación de volumen se ajustó considerando la forma del árbol a través del volumen de Pressler, para obtener volumen de fuste en pie. Se ajustaron modelos de volumen de Berkhout, Kopezky, Hohenadl-Krenn, Husch, Spurr, Stoate, Meyer, Schumacher y Polinómico de tercer grado. Aplicando la validación cruzada, el modelo de Kopezky presentó mejor coeficiente de determinación con alta confiabilidad. Este modelo se podrá emplear para estimar volumen de árboles, generar tarifa de cubicación y evaluar el potencial productivo para el aprovechamiento maderable del hule H. brasiliensis en Tabasco, en un intervalo de edades de 25 años a 51 años (etapa adulta y vejez).

Resumen en inglés

It is necessary evaluate the use of rubber wood; to do that, an equation has been generated for estimating timber volumes through models for ages 25-51 years. A dasometric inventory was carried out in 11 plantations of rubber (Hevea brasiliensis Muell Arg.), established in Huimanguillo, Tabasco. Plantations are 25 to 51 years old, established planting of 570 trees per hectare; average diameter 31.35 cm; dominant average height 27.25 m; basal area 49.82 m² ha-¹; commercial height 13.29 m; Pressler height 9.74; Pressler timber volume with bark 1.47 m³ tree-¹; Reineke index 876. The volume equation was fitted considering the shape of the tree through the volume of Pressler, for bole volume standing. Berkhout volume models, Kopezky, Hohenadl-Krenn, Husch, Spurr, Stoate, Meyer, Schumacher and third-degree Polynomial were tested. Applying cross-validation, the Kopezky model presented the best coefficient of determination with high reliability. This model can be used to estimate volume of trees, to generate volume mensuration rate and to evaluate the productive potential of this specie for use in Tabasco, with an age range of 25-51 years (adulthood and old age).


9.
- Artículo con arbitraje
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Resumen en: Inglés |
Resumen en inglés

Accurate estimates of above ground biomass (AGB) are needed for monitoring carbon in tropical forests. LiDAR data can provide precise AGB estimations because it can capture the horizontal and vertical structure of vegetation. However, the accuracy of AGB estimations from LiDAR is affected by a co-registration error between LiDAR data and field plots resulting in spatial discrepancies between LiDAR and field plot data. Here, we evaluated the impacts of plot location error and plot size on the accuracy of AGB estimations predicted from LiDAR data in two types of tropical dry forests in Yucatán, México. We sampled woody plants of three size classes in 29 nested plots (80 m², 400 m² and 1000 m²) in a semi-deciduous forest (Kiuic) and 28 plots in a semi-evergreen forest (FCP) and estimated AGB using local allometric equations. We calculated several LiDAR metrics from airborne data and used a Monte Carlo simulation approach to assess the influence of plot location errors (2 to 10 m) and plot size on ABG estimations from LiDAR using regression analysis. Our results showed that the precision of AGB estimations improved as plot size increased from 80 m² to 1000 m² (R² = 0.33 to 0.75 and 0.23 to 0.67 for Kiuic and FCP respectively). We also found that increasing GPS location errors resulted in higher AGB estimation errors, especially in the smallest sample plots. In contrast, the largest plots showed consistently lower estimation errors that varied little with plot location error. We conclude that larger plots are less affected by co-registration error and vegetation conditions, highlighting the importance of selecting an appropriate plot size for field forest inventories used for estimating biomass.


10.
- Libro con arbitraje
Estado actual del conocimiento del ciclo del carbono y sus interacciones en México: síntesis a 2018 / Fernando Paz, Alma Velázquez y Marlén Rojo, editores
Paz Pellat, Fernando (editor) ; Velázquez, Alma (editora) ; Rojo, Marlén (editora) ;
Álamos, Sonora, México : Programa Mexicano del Carbono :: Instituto Tecnológico de Sonora , 2018
Disponible en línea
Clasificación: 577.144 / E8/2018
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Índice

ERROR

Cuantificación del carbono orgánico en los suelos de Quintana Roo

Capítulo 1
Atmósfera
1.1 Emisiones de carbono provenientes de los principales dispositivos de cocción con leña en CBC
1.2 Intercambio neto del ecosistema en tres ecosistemas de la zona del monzón de Norteamérica
1.3 The role of green-lawns on urban CO2 and water fluxes
1.4 Emisiones de GEI en suelos de bosques templados con manejo forestal
1.5 Productividad neta del agroecosistema en un cultivo de trigo de invierno en el Valle del Yaqui
1.6 Variación temporal de las emisiones de CO2 y N2O en respuesta al riego con agua residual
1.7 Variación estacional de los flujos de carbono y agua sobre la selva baja caducifolia Yucateca en la Reserva Estatal “El Palmar”
1.8 Productividad neta del ecosistema, sus componentes y evapotranspiración en un bosque tropical seco maduro en el Noroeste de México
1.9 Los agroecosistemas ¿funcionan como sumidero de carbono?
1.10 Climatic drivers of divergence in carbon and water fluxes in two adjacent Australian semi-arid ecosystems
1.11 Emisiones potenciales de GEI producidas por la quema de diferentes clases de combustibles forestales en el estado de Jalisco
1.12 Flujos anuales de carbono en ecosistemas terrestres de México
1.13 Flujos de C entre dos ecosistemas contrastantes del Noroeste de México
1.14 Emisiones de metano de diferentes tipos de manglar en Yucatán
1.15 Biosphere 2 – landscape evolution observatory: Un experimento a gran escala
1.16 Medición de las emisiones de dióxido de carbono, óxido nitroso y metano en tepetates habilitados para uso agrícola
Capítulo 2
Bioenergía
2.1 Disponibilidad de subproductos de la industria primaria de la madera para la generación de energía
2.2 Producción y caracterización de un coctel enzimático para la hidrólisis o tratamiento de bagazos para su uso como sustrato para biocombustibles y otras industrias
2.3 Índice de preferencia para el consumo de leña en Villaflores, Chiapas, México

2.4 Compostaje para disminuir toxinas en biocarbón
Capítulo 3
Dimensión Social
3.1 Resiliencia socio-ecológica ante la crisis del café en la Sierra Madre de Chiapas, México
3.2 Explaining the Mexican sink
3.3 La asignación eficiente de la biomasa: calidad ambiental versus bienestar material
3.4 Costos de oportunidad de los Sistemas de producción de café orgánico en la Sierra Madre de Chiapas, México
Capítulo 4
Ecosistemas Acuáticos
4.1 Limitada preservación de carbonato de calcio en una laguna costera tropical del Golfo de California
4.2 Tendencias de verdor y almacenes de carbono en los manglares de México
4.3 Análisis del cambio de uso de suelo del manglar de la barra San José, Chiapas, México
4.4 Almacenes de carbono en biomasa de pastos marinos costeros tropicales de regiones cársticas
4.5 Almacenes de carbono aéreo en manglares del caribe mexicano
4.6 Pérdida en los almacenes de carbono del ecosistema de manglar ocasionados por la construcción de una carretera
4.7 Carbono azul en manglares de la Laguna de Términos, Campeche
4.8 Almacenes y flujos de carbono en diferentes tipos ecológicos de manglares en Celestun, Yucatán
4.9 Efecto en el bentos de las granjas de engorda de atún en la Península de Baja California, México
4.10 Almacén y captura de carbono aéreo por Rhizophora mangle y Avicennia germinans en una zona de restauración ecológica
4.11 Variabilidad del sistema del CO2 en el Parque Nacional Islas Marietas (PNIM), Bahía de Banderas, Nayarit
4.12 Estudio del sistema del dióxido de carbono en aguas de un sistema ostrícola
4.13 La pesca frente al cambio climático global
4.14 Constituyentes del sistema de carbono en una surgencia costera en el Golfo de California
4.15 Metanogénesis en los manglares áridos del Noreste de México mediante un balance isotópico de masas

4.16 Variación temporal de flujos de carbono, agua y energía en un manglar semiárido del sur de Sonora
4.17 Los cultivos de macroalgas como potenciales sumideros artificiales de carbono
4.18 Variabilidad temporal de biomasa de carbono de picoplancton en una estación costera de Baja California
4.19 Simulación del transporte de carbono orgánico particulado a la Laguna de Términos, Campeche
4.20 Distribución espacial y temporal del carbono inorgánico disuelto en la Plataforma de Yucatán
4.21 Evaluación de almacén de carbono aéreo de los manglares, en la zona centro de Laguna Madre, Tamaulipas
4.22 Flujos de nutrientes y metabolismo neto del estero Siuti (eurihalino, subtropical) en el Golfo de California
4.23 Base de datos del balance de nutrientes (C, N, P) en lagunas costeras de México
4.24 Sistema del CO2 en Bahía de los Ángeles (B.C.) en condiciones de verano e invierno
4.25 Estudio comparativo del flujo de CO2 océano-atmósfera frente al norte de Sinaloa
4.26 Flujos de CO2 en un ambiente hipersalino influenciado por la presencia de tapetes microbianos
4.27 Influencia de la cuenca hidrográfica en las propiedades ópticas del agua, costa de Nayarit
4.28 Análisis de macroelementos de diferentes componentes edáficos asociados al carbono en manglares de Paraíso, Tabasco
4.29 Mediciones de variables del sistema del carbono para caracterizar las condiciones oceanográficas superficiales que sigue el tiburón ballena en Bahía de los Ángeles 2017
4.30 Estado trófico de tres lagunas costeras subtropicales del Golfo de California
4.31 Producción primaria bruta en bosques submarinos de la región Bahía Todos Santos
4.32 El sistema del dióxido de carbono frente a Baja California en dos condiciones oceanográficas distintas
4.33 Carbono inorgánico disuelto en el Pacífico Sur mexicano durante la temporada de tormentas tropicales y huracanes

4.34 Validación del algoritmo OC2 para LANDSAT 8 aplicado al Lago Cráter de Santa María del Oro, Nayarit
4.35 Variación temporal (2007-2016) de la producción primaria y biomasa del fitoplancton en una estación costera al sur de la Corriente de California
4.36 Biomasa de los macroinvertebrados bentónicos en tres lagos urbanos del Bosque de Chapultepec, México
4.37 Producción primaria nueva y regenerada en un lago oligotrófico profundo
4.38 Redes tróficas y flujo de carbono en dos lagos tropicales de alta montaña
4.39 Variación de la biomasa fitoplanctónica a lo largo del Río Usumacinta durante temporadas hidrológicas contrastantes
4.40 Tasas de producción primaria en las regiones de Coatzacoalcos y Perdido en el Golfo de México
Capítulo 5
Ecosistemas Terrestres
5.1 Estimación del contenido de carbono orgánico en el suelo (COS) en el municipio de El Llano, Aguascalientes
5.2 Influencia de la vegetación en las características de los Histosoles de tres comunidades de humedales
5.3 Variabilidad y ajuste de datos para el cálculo del contenido de carbono orgánico del suelo
5.4 Tasa de captura de carbono en ecosistemas forestales de Pinus oocarpa en la región Frailesca, Chiapas
5.5 Viabilidad de implementación de proyectos forestales de captura de carbono en Xilitla, San Luis Potosí, México
5.6 Papel del parque ecológico de la Ciudad de México como sumidero de carbono
5.7 Determinación de almacenes de carbono en suelos de áreas verdes urbanas en zonas áridas
5.8 Distribución de carbono en biomasa de quinua (Chenopodium quinoa Willd.) y su aporte al suelo
5.9 Ecuaciones preliminares para estimar biomasa aérea en Pinus oocarpa en un bosque de Guerrero, México
5.10 Análisis espacio-temporal de la macrofauna edáfica en Calakmul, Campeche
5.11 Relación carbono: fósforo en suelos mexicanos - una revisión

5.12 Breeding drought resistance and heat tolerance to mitigate climatic change effects on crops
5.13 Modelo ecológico de predicción de carbono en pastizales de Chihuahua
5.14 Carbono orgánico en un suelo con cultivo de caña en el Estado de Morelos
5.15 Biomasa aérea y almacén de carbono en dos leguminosas y una cactácea del Valle de Tehuacán-Cuicatlán, Puebla-Oaxaca, México
5.16 Factores topográficos determinantes de la mortandad de árboles inducida por una helada severa en un bosque tropical seco
5.17 Estrategias de manejo en huertos frutales para incrementar la fijación y almacenamiento de CO2
5.18 Evaluación de la metodología de resinas de intercambio iónico para la cuantificación de flujos de nutrientes en ecosistemas naturales
5.19 Tracking avocado production in Michoacan, México - A twenty-years land use analysis
5.20 Cuantificación del carbono orgánico en los suelos de Quintana Roo
5.21 Representación de producción primaria en ecosistemas tropicales y semiáridos mediante el uso de indicadores fenológicos
5.22 Efecto de perturbaciones en almacenamiento de carbono en suelos de Villaflores, Chiapas, México
5.23 Carbono arbóreo aéreo almacenado en la zona de manejo forestal de Santiago Xiacuí, Oaxaca, México
5.24 Biomasa microbiana asociada al carbono en la selva baja caducifolia del Noroeste de México
5.25 Catálogo de especies de sombra en cafetales de la Sierra Madre de Chiapas
5.26 Composición florística y almacén de carbono en la biomasa aérea de dos asociaciones vegetales del Valle de Tehuacán-Cuicatlán, Puebla-Oaxaca, México
5.27 Relación biomasa y topografía: de cómo los patrones de biomasa forestal se relacionan con la topografía
5.28 El carbono del suelo como promotor de la anidación en lagartijas de alta montaña en el centro de México
5.29 Aboveground and belowground carbon in treated and untreated western juniper (Juniperus occidentalis) systems in Oregon

5.30 Necromasa en el bosque tropical seco tras el paso del Huracán Patricia
5.31 Protocolo operativo de espectroradiometría de campo para el seguimiento fenológico de la vegetación en selvas y matorrales
5.32 Carbono edáfico en Acrisoles transformados de pastizales a plantaciones de Acacia mangium en Tabasco, México
5.33 Comparación de índices de reverdecimiento para la estimación de productividad primaria bruta en un cultivo de trigo en el Valle del Yaqui
5.34 Biodiversidad y cobertura en cafetales bajo distinto manejo en la Sierra Madre de Chiapas
5.35 Avances y retos para la estimación de biomasa área y subterránea de matorrales y pastizales con base en ecuaciones alométricas
5.36 Almacenes de carbono en sistemas agroforestales cafetaleros de la Sierra Madre de Chiapas
5.37 Almacén de carbono en encinos en un gradiente altitudinal en Jalisco, México