Fecha de publicación: 31 agosto, 2022
Colección: Investigación | Categoría: Árboles urbanos, Calidad del Aire
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El secuestro de carbono de los bosques urbanos representa un componente importante de la reserva mundial de carbono de los bosques; sin embargo, las mediciones precisas están limitadas por la incapacidad de los modelos de rodales de campo existentes para igualar la especificidad de las especies de las áreas verdes urbanas.
En este documento, se midió el volumen del dosel, las reservas de carbono y el factor de expansión de la biomasa (BEF) de 30 árboles Koelreuteria paniculados con base en el escaneo láser terrestre (terrestrial laser scanning, TLS) y se compararon con los resultados del volumen de madera existente y las mediciones del modelo de reservas de carbono.
Los resultados revelaron que (1) los datos de la nube de puntos TLS eran altamente reproducibles y precisos (el error cuadrático medio de la altura y el diámetro del árbol a la altura del pecho era de ±0,35 m y ±0,33 cm, respectivamente). (2) Debido a la interferencia humana y los entornos urbanos abarrotados, el BEF de las especies de árboles verdes urbanos fluctuó irregularmente, considerablemente diferente al de los rodales de bosques naturales. (3) Las reservas de carbono de la hoja se vieron influenciadas por el tamaño del vóxel. (4) Diferentes factores de medición de árboles mantuvieron grados variables de influencia en BEF (la altura bajo la rama, el volumen de la rama gruesa, el ancho de la copaParte aérea de un árbol, formada por las ramas y las hojas. Más y las áreas proyectadas de la copaParte aérea de un árbol, formada por las ramas y las hojas. Más del árbol produjeron coeficientes de correlación de −0.64, 0.54, 0.45 y 0.43, respectivamente).
En consecuencia, la reserva de carbono y el BEF de las especies de árboles verdes urbanos se pueden calcular con precisión a través de TLS sin daños.
Título Original:
"Estimating Carbon Stocks and Biomass Expansion Factors of Urban Greening Trees Using Terrestrial Laser Scanning"
Autor/es:
Linlin Wu, Yongjun Shi, Fanyi Zhang, Zhentian Ding, Shixin Lv, Lin XuEste recurso en particular se relaciona con: