Abstract Air pollution, particularly tropospheric ozone (O3), when present in high concentrations, affects urban tree health. This study analyzed the ozone concentration and the potential effect on the vitality of the trees located in the metropolitan area of Guadalajara. Data from the Jalisco air quality monitoring network and photosynthetic activity through chlorophyll fluorescence of Fraxinus uhdei, Eucalyptus camaldulensis, and Casuarina equisetifolia were studied. A generalized extreme value model was fitted to estimate the atmospheric distribution and identify areas with the highest concentration of ozone. An analysis of variance was carried out to evaluate possible changes in the condition of the vitality due to the ozone concentration in the atmosphere. The areas with the highest ozone concentration were in Tlaquepaque, Zapopan, and the northeast of Guadalajara. No significant effect of areas with higher ozone concentrations on tree vitality was observed.

Resumen La contaminación por ozono (O3) troposférico en concentraciones elevadas afecta la salud de los árboles. En este estudio se analizaron las concentraciones de O3 y su efecto en la vitalidad de árboles en la zona metropolitana de la ciudad de Guadalajara. Se utilizaron datos de la red de monitoreo de la calidad del aire de Jalisco y registros de la fluorescencia de clorofila de Fraxinus uhdei, Eucalyptus camaldulensis, y Casuarina equisetifolia. Se ajustó el modelo de valores extremos generalizado para estimar la distribución del O3 e identificar las zonas de mayor concentración. Se realizó un análisis de varianza para determinar diferencias en la condición de vitalidad causadas por la concentración de O3. Las regiones con mayor concentración de O3 se localizaron en Zapopan, Tlaquepaque, y en el noreste de Guadalajara. No se observó un efecto significativo de las zonas con mayores concentraciones de O3 sobre la vitalidad del arbolado.

Resumen El conocimiento de la dinámica de cambio de cobertura, uso del suelo (CCUS) y de la degradación forestal es crucial en países en desarrollo para la prevención de la deforestación, así como para la planificación de actividades de restauración y rehabilitación de los bosques. Actualmente no existen estudios acerca de la dinámica de CCUS de los bosques templados de la Cuenca de México, estos procesos no han sido cartografiados ni cuantificados a escala regional. En este estudio se determinaron las tasas y las trayectorias de cambio de las coberturas existentes y se analizaron procesos de cambio específicos como permanencia, degradación, deforestación y recuperación. Además, se generó un mapa de distribución espacial de los bosques de oyamel y de encino con diferente grado de degradación (bosque primario, bosque primario degradado, bosque secundario y tierra forestal degradada). Se encontró que, durante el período completo de análisis (21 años, 1993-2014), el bosque primario de oyamel recuperó 610 ha (~29 ha por año) pero se degradaron 1062 (~50 ha por año) y se perdieron 689 ha (~32 ha por año). Para el caso del bosque primario de encino, durante el período total se recuperaron 2104 ha (~100 ha por año), se degradaron 3370 ha (~ 160 ha por año) y se perdieron 2773 ha (~132 ha por año). La información generada en este estudio servirá de base para la identificación de áreas potenciales para la restauración y el diseño de estrategias de gestión para generar oportunidades de conservación.

Abstract Knowledge of the dynamics of cover change, land use (CCUS) and forest degradation is crucial in developing countries for the prevention of deforestation, as well as the planning of forest restoration and rehabilitation activities. Currently, there are no studies on the dynamics of CCUS in the temperate forests of the Mexico Basin; these processes have not been mapped and quantified at a regional scale. In this study, the rates, and trajectories of change in existing coverage were determined and specific change processes such as permanence, degradation, deforestation, and recovery were analyzed. In addition, a spatial distribution map of the fir and oak forests with different degrees of degradation (primary forest, degraded primary forest, secondary forest, and degraded forest land) was generated. It was found that during the entire period of analysis (21 years, 1993-2014) the primary oyamel forest recovered 610 ha (~ 29 ha per year) but 1062 (~ 50 ha per year) were degraded and 689 ha were lost (~ 32 ha per year). In the case of the primary oak forest, during the total period, 2104 ha (~ 100 ha per year) were recovered, 3370 ha were degraded (~ 160 ha per year) and 2773 ha were lost (~ 132 ha per year). The information generated in this study will serve as the basis for the identification of potential areas for restoration and the design of management strategies to generate conservation opportunities.

Resumen Objetivo: evaluar el estado de salud del arbolado de la Zona Metropolitana de Guadalajara, a través de imágenes satelitales multiespectrales WorldView-2. Método: se utilizó el enmascaramiento múltiple y el clasificador de máxima probabilidad (Maximum likelihood) para analizar la variación de las bandas espectrales e índices de vegetación. El análisis de clasificación de salud se aplicó en tres máscaras: especies principales, tipo de follaje y arbolado en general. El arbolado se clasificó de acuerdo a su estado de salud en las categorías: sano, regular, pobre y declinación. Se utilizaron 800 árboles como sitios de referencia, los cuales fueron evaluados con la metodología del Servicio Forestal de Estados Unidos de Norteamérica. Resultados: los fresnos y jacarandas son de las especies que se identificaron con un estado de salud sano. La precisión más alta para condición de salud (33%) se obtuvo mediante la clasificación por tipo de follaje. Se estimó que sólo 24% del arbolado evaluado en 13 854 ha presenta una condición sana o regular de salud. Limitaciones: considerar la clasificación por pixel en lugar de individuos completos para aumentar la exactitud. Principales hallazgos: el uso de imágenes satelitales permitió la evaluación del estado de salud del arbolado de la ciudad. La clasificación por tipo de follaje fue la más efectiva, pero se deberá considerar la alta diversidad arbórea existente en zonas urbanas.

Abstract Purpose: To evaluate tree health in the Guadalajara Metropolitan area through WorldView-2 multispectral satellite images. Methodology: The multiple masking and the maximum likelihood classifier methods were used to analyze variation in the values of spectral bands and vegetation indexies. Health classification analysis was applied using three masks: main species, foliage type, and general trees. Trees were classified according to health condition in the following categories: healthy, regular, poor, and declining. 800 trees were used as reference sites, which were evaluated in situ with the methodology of the US Forest Service. Results: Ash trees and jacarandas are among the species that were identified with a healthy condition. The highest precision for health condition (33%) was obtained through classification by type of foliage. It was estimated that only 24% of the trees evaluated in 13 854 ha have a healthy or regular condition. Limitations: To consider the classification by pixels rather than whole individuals to increase accuracy. Findings: The use of satellite images allowed for the evaluation of health condition of urban trees in the city. The classification by type of foliage was the most effective but the high diversity of trees in the area must be considered.

Resumen El manejo forestal comunitario en México es un esquema de aprovechamiento forestal que promueve el desarrollo local, principalmente en comunidades de escasos recursos. Este les permite aminorar sus condiciones de marginación y preservar la biodiversidad ecosistémica de sus bosques, además de su riqueza cultural. Para conocer el impacto de este tipo de gestión en las comunidades que lo han adoptado, en este trabajo se presenta la caracterización socioeconómica de San Pedro el Alto, comunidad que ha ejecutado con éxito un manejo forestal comunitario por alrededor de 35 años. Se recabó información socioeconómica, a través de una encuesta conformada por variables referentes a ingreso, educación, empleo, salud y vivienda. Los resultados indican que la gestión forestal empleada por la comunidad se refleja, de manera positiva, en nivel de vida de sus habitantes, preservando además sus rasgos culturales. No obstante, también se identificaron importantes áreas de mejora, como el rezago educativo en su población juvenil.

Abstract Community Forest Management in México is a management scheme that strengthens the local development, mainly in low-income communities. It allows them to reduce their marginalization conditions and preserve the ecosystem's biodiversity and the population's cultural wealth. To know the impact of this type of management in those communities that have used it, this paper presents the socioeconomic characterization of San Pedro el Alto: a community that has successfully executed community forest management for around 35 years. The information was collected through a survey that considers variables referring to income, education, employment, health, and housing. The results indicate that the forest management used by the community is positively reflected in the standard of living of its inhabitants, and in preserving their cultural features. However, significant areas for improvement were also identified such as the educational lag in its youth population.

Resumo A gestão florestal comunitária no México é um esquema de aproveitamento florestal que promove o desenvolvimento local, principalmente em comunidades de baixa renda. Isso lhes permite reduzir suas condições de marginalização e preservar a biodiversidade ecossistêmica de suas florestas, bem como sua riqueza cultural. Para conhecer o impacto desse tipo de gestão nas comunidades que a adotaram, este trabalho apresenta a caracterização socioeconômica de San Pedro el Alto, uma comunidade que executa com sucesso a gestão florestal comunitária há cerca de 35 anos. As informações socioeconômicas foram coletadas por meio de um questionário composto por variáveis relacionadas à renda, à educação, ao emprego, à saúde e à moradia. Os resultados indicam que a gestão florestal utilizada pela comunidade reflete positivamente no padrão de vida de seus habitantes, preservando também seus traços culturais. No entanto, foram também identificadas importantes áreas de melhoria, como o atraso educativo da população jovem.

Resumen La combinación de condiciones naturales (latitudes tropicales) y antropogénicas (Cambio Climático, Isla de Calor Urbana) inducen el incremento extremo de la temperatura; aunque los mecanismos no son claros. El cambio de uso de suelo es una de las principales causas de la Isla de Calor Urbana (ICU), aunque su intensidad depende de las condiciones locales. La investigación del medio ambiente en entornos urbanos es de relevancia, considerando que para el año 2030 el 60% de la población mundial se concentrará en ciudades y desde ahí enfrentará condiciones climáticas cada vez más extremas. Este estudio se centra en la relación del cambio de uso de suelo y la temperatura de superficie (TS) para conocer su influencia en la ICU de la ciudad de Tuxtla Gutiérrez. A fin de conocer el patrón espacial de las temperaturas extremas en la ciudad de Tuxtla Gutiérrez, Chiapas se analizó el comportamiento histórico de la temperatura del aire (TA) y de superficie (TS). Respecto a la TA, a partir de 1980 la frecuencia de las temperaturas superiores a 40 °C aumentó en un 18% y de las temperaturas nocturnas por arriba de los 28 °C en un 14%. El análisis histórico de temperaturas ambientales ayudó a determinar las tres fechas para la obtención de imágenes Landsat 5 (5 de abril de 2001) y Landsat 8 (1 de abril de 2011 y 2017). Para el análisis termal se emplea el Método de Clasificación de Emisividad el cual estima las TS con base en la emisividad reportada para cada uso y cobertura de suelo; en este estudio se emplean nueve clases: agua, árbol, camino de asfalto, césped, suelo desnudo, suelo agrícola desnudo, techo de concreto, techo de metal y techo de teja. En 2017, la máxima TS (>40 °C) se registró en los techos de metal de centros comerciales con estacionamientos a cielo abierto. Este uso de suelo cubre menos del 3% de la ciudad. El suelo desnudo agrícola cubre la periferia de la ciudad y representa el 11% de la ciudad, se reporta con una TS promedio de 35 °C, seguida de los caminos de asfalto con 34 °C y techos de concreto con 32 °C. La resolución espacial de las imágenes limita la apreciación del efecto amortiguador de temperaturas de un árbol y únicamente es sensible al efecto de agrupaciones, por ello la mínima TS (< 28 °C) se registra en zonas arboladas mayores a 3 ha. La variación de TS cuando se elimina la cobertura arbórea (1.3 a 3.1 °C) es mayor que cuando se reforesta (0.1 a 1.2 °C). Se recomienda realizar el análisis con imágenes termales de mayor resolución espacial para apreciar el efecto refrescante de árboles individuales. Comparando los resultados entre las tres fechas de análisis, la cobertura que más ha disminuido en superficie es árbol convirtiéndose en suelo agrícola desnudo, techo de concreto y teja. Estos cambios de cobertura se asocian al aumento en la temperatura promedio de la ciudad, que en el año 2001 se encontraba en el rango de temperatura poco agradable (29° a 31°C), para 2011 era extremadamente desagradable (31° a 33 °C) y en 2017 llego al rango de temperatura de condiciones de estrés (33° a 35 °C). El reemplazo de árboles por superficies impermeables es la principal causa del aumento de la TS en Tuxtla Gutiérrez. La metodología empleada permite el registro de temperatura de superficie de las diferentes coberturas dentro de la ciudad, evitando la homogenización del terreno como se haría con una metodología basada en NDVI. Sin embargo, un área de oportunidad para mejorar los resultados obtenidos con esta metodología es la medición directa de la emisividad de superficie, así como el registro termal durante la noche.

Abstract A combination of natural (tropical latitudes) and human induced (Climate Change, Urban heat island) conditions give rise and exacerbate extreme hot temperatures, but mechanisms are unclear. Land use and land cover change (LULC) is considered one of the main causes of Urban Heat Island (UHI) but its contribution varies depending on local conditions. This study focuses on determining the influence of land use change on the UHI effect in Tuxtla Gutiérrez City by investigating the relationship between LULC and land surface temperature (LST). Through Landsat 5 and Landsat 8 imagery, this study analyzes historical LST. In 2017, the highest LST (>40 °C) occurred in the metal ceiling land class, which is made up of malls with open-air parking zones. This coverage occupied less than 3% of the total city area. Bare agriculture soil (BAS) class, located mainly on the periphery of the city, represented 11% of the city, and reported a mean LST of 35 °C, followed by asphalt roads with 34 °C and concrete ceiling with 32 °C. The lowest LST (< 28 °C), occurred in contiguous areas of trees greater than 3 ha. The LST variation when land use changed from trees to another coverage (1.3 to 3.1 °C) is higher than in the opposite direction (0.1 to 1.2 °C). The elimination or replacement of tress with impervious surfaces are the main causes for LST increase in Tuxtla Gutiérrez.

Abstract The combined use of field data and remote sensing to carry out forest inventories is a topic of current interest. One of the important challenges for its practical application is to optimize/minimize the volume of data to be used to achieve acceptable estimates. In this study, we analyzed the effect of the sampling design and density of LIDAR returns on the accuracy of basal area (AB), timber volume (V), and biomass (B), in addition to sampling estimators assisted by generalized additive models (GAM) and the Random Forest (RF) algorithm for a forest under management located in Zacualtipán, Hidalgo. There were 96 field sampling sites (400 m2), three LIDAR sampling designs, and 10 return densities. Two-phase, two-stage estimators were analyzed to estimate the total inventory. The GAM models proved to be efficient in estimating (0.76 to 0.92 of R2) forest variables at the LIDAR transect level. The RF algorithm showed acceptable goodness of fit (0.71 to 0.79 R2) for estimating variables at the study area level. The regression-assisted estimators showed good accuracy with an error of less than 6% in the inventory of the evaluated variables. It was demonstrated that transect sampling of LIDAR data is a viable alternative for the estimation of variables of forest interest in managed properties.

Resumen El uso combinado de datos de campo y sensores remotos para la realización de inventarios forestales es un tema de interés actual. Uno de los retos importantes para su aplicación práctica consiste en optimizar/minimizar el volumen de datos a utilizar para lograr estimaciones aceptables. En este estudio se analizó el efecto del diseño de muestreo y la densidad de retornos LIDAR sobre la precisión del área basal (AB), el volumen maderable (V) y la biomasa (B), además de estimadores de muestreo asistidos por modelos aditivos generalizados (GAM) y el algoritmo random forest (RF) para un bosque bajo manejo ubicado Zacualtipán, Hidalgo. Se dispuso de 96 sitios de muestreo en campo (400 m2), tres diseños de muestreo LIDAR y 10 densidades de retornos. Se analizaron los estimadores en dos fases y dos etapas para estimar el inventario total. Los modelos GAM demostraron ser eficientes en la estimación (0.76 a 0.92 de R2) de las variables forestales a escala de transecto LIDAR. El algoritmo RF mostró bondades de ajuste aceptables (0.71 a 0.79 de R2) para estimar las variables a escala de área de estudio. Los estimadores asistidos por regresión presentaron una buena precisión teniendo un error menor a 6% en el inventario de las variables evaluadas. Se demostró que las muestras por transectos de datos LIDAR son una alternativa viable para la estimación de variables de interés forestal en predios bajo manejo.

Abstract The objective of this study was to evaluate the statistical efficiency of six sampling estimators to propose an optimal sampling strategy in terms of precision and time that allows conducting operational timber inventories that support decision-making aimed at improving the technical management of commercial forest teak plantations (Tectona grandis) established in Campeche, Mexico. Data used were from 8 830 sampling sites of a planted area of 2 207.5 hectares. Each sampling site was rectangular of seventy-two m2 included nine stocks, the number of living trees was counted and their diameter at breast height was measured. The total height and volume of each tree were estimated with Chapman-Richards and Schumacher-Hall models, respectively. Basimetric area and total volume per site were obtained and extrapolated at hectare. Plantations were stratified by age classes; the basimetric area and the age of the plantation were used as auxiliary variables. The sampling strategy to estimate the mean volume was formed by associating simple random sampling as the sampling design with the specific ratio estimator in stratified sampling, with a stratification by age classes of one year and basimetric area as auxiliary variable; this gave the accuracy of 0.21 %. The sample size in stratified sampling could be reduced to 68.3 % with an accuracy of 2.5 % of the original sample. This means less sampling effort and economies by reducing the time for forest inventory.

Resumen El presente estudio tuvo como objetivo evaluar la eficiencia estadística de seis estimadores de muestreo para plantear una estrategia de muestreo óptima en términos de precisión y tiempo que permita realizar inventarios maderables operativos que apoyen la toma de decisiones orientadas a mejorar el manejo técnico de plantaciones forestales comerciales de Tectona grandis (teca), establecidas en Campeche, México. Para ello, se evaluaron 8 830 sitios de muestreo ubicados en 2 207.5 hectáreas. Cada sitio rectangular de 72 m2 incluyó nueve cepas, se contabilizó el número de árboles vivos y se midió el diámetro normal. La altura total y volumen por árbol se estimaron con modelos tipo Chapman-Richards y Schumacher-Hall, respectivamente. El área basal y el volumen total por sitio se proyectó a nivel de hectárea. Se estratificó por clase de edad; el área basal y la edad de la plantación se utilizaron como variables auxiliares. La estrategia de muestreo para estimar el volumen medio se conformó al asociar como diseño de muestreo al muestreo simple al azar con el estimador de razón específica en muestreo estratificado, con una estratificación por clases de edad de un año y el área basal como variable auxiliar, esto dio la precisión de 0.21 %. El tamaño de muestra en el muestreo estratificado se redujo 68.3 %, con precisión de 2.5 % del muestreo original, lo cual implica que el esfuerzo de muestreo y el tiempo de ejecución para realizar el inventario operativo puede reducirse, con la consecuente disminución de los costos implícitos.

Abstract Leaf area index (IAF, m2 m-2) is an indicator of productivity in forest plantations and can be used to describe the response of trees to the application of silvicultural practices. The objective of the study was to identify a precise and efficient method to estimate the IAF in commercial forest plantations of Eucalyptus urophylla. At the same time, the seasonal dynamics of the IAF was analyzed for one year. 28 sampling units were established in which monthly IAF measurements were made using the litter (IAF Hojarasca ) and optical (IAF Óptico ) collection methods. Additionally, a destructive sampling of 93 trees was implemented to estimate the IAF through allometry (IAF Alométrico ). The estimated average values of IAF were 2.7, 2.6 and 1.6 for the allometric, litter collection, and optical methods, respectively. This implied an average underestimation of 39 and 37 % of the optical method compared to the allometric and litter collection methods, respectively. A correlation analysis of the IAF estimates, obtained through the three methods applied, allowed to identify a high association (r = 0.75, Pearson's correlation coefficient) between the values estimated with the litter collection and optical methods. Based on this result (association), a regression model was adjusted to calibrate IAF Óptico values (indirect measurements) to more precise estimates, IAF Calibrado . The maximum value of IAF was recorded during July and August, months of greatest growth for E. urophylla under commercial plantation conditions in Mexico.

Resumen El índice de área foliar (IAF, m2 m-2) es un indicador de productividad en las plantaciones forestales y puede usarse para describir la respuesta de los árboles a la aplicación de prácticas silvícolas. El objetivo del estudio fue identificar un método preciso y eficiente para estimar el IAF en plantaciones forestales comerciales de Eucalyptus urophylla. Paralelamente, se analizó la dinámica estacional del IAF durante un año. Se establecieron 28 unidades de muestreo en las que se realizaron mediciones mensuales de IAF, con los métodos de recolección de hojarasca (IAF Hojarasca ) y óptico (IAF Óptico ). Además, se implementó un muestreo destructivo de 93 árboles para estimar el IAF mediante alométria (IAF Alométrico ). Los valores promedio estimados de IAF fueron 2.7, 2.6 y 1.6 para el método alométrico, recolección de hojarasca y óptico, respectivamente. Esto implicó una subestimación promedio de 39 y 37 % del método óptico, en comparación con los métodos alométrico y de recolección de hojarasca. Un análisis de correlación de las estimaciones de IAF, obtenidas con los tres métodos aplicados, permitió identificar una alta asociación (r= 0.75, coeficiente de correlación de Pearson) entre los valores estimados con los métodos de recolección de hojarasca y óptico. Con base en este resultado (asociación) se ajustó un modelo de regresión, a fin de calibrar las mediciones indirectas (IAF Óptico ) a un valor más preciso, IAF Calibrado . El valor máximo de IAF se registró en julio y agosto, meses del mayor crecimiento para E. urophylla en condiciones de plantación comercial en México.

Abstract Forest floor or mulch is the carbon stock that regulates most of the functional processes of forest ecosystems, directly influencing soil fertility and site productivity. The forest floor carbon content is highly variable in space and time; therefore, obtaining accurate assessment of the carbon contained in this stock represents a significant methodological challenge at any scale. In this study, four spatial modeling methods were compared to map forest floor carbon content in a temperate forest. The methods were ordinary kriging, generalized linear model, generalized additive model and random forest. Carbon content estimates were made for 2013 and 2018. The predictor variables represent the spatial, canopy and topographic structure present in the study area. All models were evaluated by ten-fold cross validation and the mean absolute error, root mean square error and the coefficient of determination (R2) were determined. The performance of the methods was, in decreasing order, random forest, generalized additive model, generalized linear model and ordinary kriging. The ordinary kriging method reflected the degree of spatial dependence of carbon content, but the spatial estimates were unrealistic (R2 ≤ 0.35). Generalized additive model and generalized linear model showed good performance (R2 ≥ 0.70), but higher overestimation; random forest obtained the best fit (R2 ≥ 0.86) to model carbon content in both years evaluated. It is concluded that random forest is a promising method with high potential to improve estimates of forest floor carbon at landscape scale.

Resumen El piso forestal o mantillo es el almacén de carbono que regula la mayoría de los procesos funcionales de los ecosistemas forestales, influyendo directamente en la fertilidad del suelo y en la productividad del sitio. El contenido de carbono en el piso forestal es altamente variable en espacio y tiempo; por ello, obtener evaluaciones precisas del carbono contenido en este almacén representa un desafío metodológico importante a cualquier escala. En este estudio, se compararon cuatro métodos de modelación espacial para mapear el contenido de carbono en el piso forestal de un bosque templado. Los métodos fueron kriging ordinario, modelo lineal generalizado, modelo aditivo generalizado y random forest. Las estimaciones del contenido de carbono fueron realizadas para 2013 y 2018. Las variables predictoras representan la estructura espacial, del dosel y topográfica presente en el área de estudio. Todos los modelos fueron evaluados mediante validación cruzada y se determinó el error medio absoluto, el error cuadrático medio y el coeficiente de determinación. El desempeño de los métodos fue, en orden decreciente: random forest, modelo aditivo generalizado, modelo lineal generalizado y kriging ordinario. El método kriging ordinario reflejó el grado de dependencia espacial del contenido de carbono, pero las estimaciones espaciales fueron poco realistas (R2 ≤ 0.35). El modelo aditivo generalizado y el modelo lineal generalizado mostraron buen desempeño (R2 ≥ 0.70), pero mayor sobreestimación; random forest obtuvo el mejor ajuste (R2 ≥ 0.86) para modelar contenido de carbono en ambos años evaluados. Se concluye que random forest es un método prometedor, con gran potencial para mejorar las estimaciones de carbono en el mantillo a escala de paisaje.

SUMMARY: Throughout the data of the National Forest and Soil Inventory (INFyS) of Mexico, it is not uncommon to find clusters with less than four subplots (incomplete). The consequences of this condition on the forest parameters estimates are yet to be completely analyzed. The main objective of this work was to compare the behavior of different sampling estimators under such conditions of cluster completeness. Using an artificial population of 9,370,000 trees, created on a 10,000 ha surface, a total of 88 systematic sampling grids using four-plot circular clusters were set. Each grid had 81 clusters, separated by 1 km. On each sampling grid, three different completeness conditions were tested: a) full completeness (all clusters with four subplots) b) 88 % completeness and c) 63 % completeness. On each condition, timber volume (m3 ha-1) and tree density (tree ha-1) were estimated using the following estimators: 1) Forest Inventory and Analysis (FIA) 2) Van Deusen Estimators 3) Means of ratio and 4) Ratio of means. The estimators were evaluated using relative bias on the mean and the variance. For volume, on each of the three completeness conditions, the mean estimates were similar and unbiased using the proposed four estimators. Nevertheless, the FIA estimator produced biased variance estimates ranging from two to five times larger for 88% and 63% completeness respectively. Similar behavior was observed on tree density. The FIA estimators will produce biased results on the variance estimator when a high percentage of clusters is incomplete.

RESUMEN: En el Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México es frecuente obtener información en conglomerados menores a cuatro subparcelas. Las consecuencias de esto en las estimaciones de parámetros forestales no se han abordado lo suficiente. El objetivo del trabajo fue comparar cuatro estimadores para el volumen maderable y la densidad arbórea en tres condiciones de completitud de conglomerados. En una población artificial de 9.370.000 árboles en 10.000 ha se diseñaron 88 redes sistemáticas de muestreo con conglomerados de subparcelas circulares; cada red estuvo conformada por 81 unidades de muestreo, equidistantes a 1 km. En función del número de conglomerados completos se consideraron las siguientes condiciones de completitud: (a) al 100 %, (b) al 88 % y (c) al 63 %. En cada condición se estimó el volumen maderable (m3 ha-1) y la densidad arbórea (árboles ha-1) mediante los estimadores: (1) Forest Inventory and Analysis (FIA), (2) Van Deusen (VAN), (3) Media de Razones (MR) y (4) Razón de Medias (RM). Para su comparación se usó el sesgo relativo, cuyos valores cercanos a cero son deseables. En cada condición analizada, las estimaciones de volumen por hectárea, para los cuatro estimadores, fueron similares e insesgadas. La varianza estimada mediante FIA fue sesgada en conglomerados incompletos, con valores superiores a dos y cinco veces la varianza verdadera para la segunda y tercera condición, respectivamente. Un comportamiento similar se observó para la densidad. Los estimadores FIA no son adecuados para estimar la varianza cuando se tiene un alto porcentaje de conglomerados incompletos.

RESUMEN Recientemente se ha abordado la delimitación de parches de vegetación a través de clasificaciones orientadas a objetos con datos multiespectrales. En esta investigación se presenta una propuesta de caracterización de selvas secundarias basada en matrices de semejanza de composición específica, estructura de la vegetación arbórea e índices de diversidad, partiendo de una clasificación orientada a objetos de imágenes multiespectrales. El área de estudio corresponde a una selva mediana subperennifolia con antecedente de aprovechamiento agrícola bajo el sistema de roza tumba y quema (Ac: hace 8-23 años), aprovechamiento forestal selectivo (Fs: hace 43-53 años), y aprovechamiento forestal selectivo e incendio forestal (Fc: hace 21-28 años). Se delinearon tres parches de vegetación de acuerdo al historial de uso, y se analizaron las diferencias entre las medias de las métricas de campo de cada parche con un análisis de varianza multivariado permutacional (P < 0.001). Con un modelo logístico multinomial se identificaron, de entre más de 20 covariables, la riqueza de especies, densidad de tallos por hectárea, y el primer eje de variación del ordenamiento NMDS de la composición específica, como los atributos de la vegetación más distintivos. El parche Fc, presenta los mayores valores en diversidad de Shannon-Wiener, riqueza de especies, y densidad de tallos mayores a 7.5 cm de diámetro. El Fs tiene los mayores promedios de biomasa, área basal y altura individual, y el Ac tiene los menores valores de todas las métricas anteriores. Las especies de mayor Índice de Valor de Importancia fueron: Ac; Bursera simaruba y Psidia psipula, Fs: Gymnanthes lucida y Manilkara zapota, Fc: G. lucida y B. simaruba.

ABSTRACT A proposal for characterizing habitat of forests, obtained from an object-oriented classification of RapidEye multiespectral imagery, based on dissimilarity matrices of vegetation structure, species diversity and composition is presented. The study area is a forested landscape mosaic after slash and burn agriculture (Ac: 8-23 years ago), selective logging (Fs: 43-53 years ago), and selective logging and forest fire (Fc: 21-28 years ago). The site is located in the central part of Quintana Roo, México, where three vegetation patches were delineated according to remotely sensed multiespectral imagery. Mean differences between vegetation structure properties of each vegetation patch were obtained through a permutational multivariate analysis of variance (P < 0.001). Species richness, stem density per hectare, and the axis-1 scores of the non-metric multidimensional scaling ordination of specific composition were identified as the vegetation attributes more relevant to differentiate the vegetation patches by a multinomial logistic model. Fc vegetation patch is characterized by the greatest mean values on Shannon-Wiener index, species richness, and stem density. The Fs has the greatest mean values of canopy height, basal area, and biomass at 80 percentile, and the Ac vegetation patch has the lowest values of all mentioned metrics. The species with the greatest relative importance value were: Ac: Bursera simaruba and Psidia psipula, Fs: Gymnanthes lucida and Manilkara zapota, Fc: G. lucida and B. simaruba. The uncertainty associated with the metrics assessed by vegetation patch was smaller than the uncertainty of the whole area, because of the efficient variability aggregation of the field data. We conclude that multiespectral information is a reliable tool for distinguishing vegetation patches with specific features, as stem density, specific composition, and species richness.

SUMMARY: Current forest management approaches require management strategies that identify where and when to carry out harvest activities that satisfy the demand for wood products while forest ecosystem services are conserved. This work makes the TRIAD zoning approach operational through a mathematical model to optimize the forestry planning process. This approach proposes dividing the forest under management into an intensive harvesting area, an extensive harvesting area, and a conservation area, according to the production objectives established. A mixed integer nonlinear optimization model was formulated to maximize the present value of gains derived from timber production, while satisficing operative and biodiversity conservation restrictions associated with the forest community of San Pedro El Alto, Oaxaca, Mexico. The model was solved through a genetic algorithm, in their simple version (GNS), and two variants of it (GN2 and GN3). The process allowed completing three objectives: 1) to propose and validate a model capable of generating comparable solutions to the current management scenario in the community, 2) to compare three different solution algorithms, and 3) to offer an efficient algorithm to solve similar optimization problems.

RESUMEN: El enfoque actual de gestión forestal requiere de estrategias de manejo que permitan identificar dónde y cuándo ejecutar actividades silvícolas, con objeto de satisfacer la demanda de productos de madera mientras se conservan los servicios que el ecosistema proporciona. El presente trabajo hace operacional el enfoque de zonificación TRIAD a través de un modelo matemático para optimizar el proceso de planificación del aprovechamiento forestal. Este enfoque propone dividir el territorio forestal bajo gestión en una zona de aprovechamiento intensivo, una zona de aprovechamiento extensivo y una zona destinada a la conservación del ecosistema; cada una designada en función de los objetivos de producción establecidos. Se formuló un modelo no lineal entero mixto para maximizar el ingreso derivado del aprovechamiento forestal maderable, en términos de valor presente, y al mismo tiempo satisfacer restricciones operativas y de conservación asociadas al bosque comunitario de San Pedro El Alto, Oaxaca, México. El modelo fue resuelto mediante la implementación de un algoritmo genético, en su versión simple (GNS) y dos variantes de la misma (GN2 y GN3). El proceso permitió cumplimentar tres objetivos: 1) proponer y validar un modelo capaz de generar soluciones comparables con el escenario actual de manejo en la comunidad, 2) comparar tres diferentes algoritmos de solución y 3) ofrecer un algoritmo eficiente para resolver problemas de optimización similares.

Abstract Selecting where to establish forest plantations is crucial to maximize its probability of success. Multi-criteria decision analysis for land suitability accomplishes this purpose by matching ecological requirements of chosen species for planting against soil productive potential and climate conditions. This study describes a model developed under both a hierarchical analytical process framework and a multi-objective land allocation approach, in a GIS environment, to select optimal sites for establishing six pine species (Pinus engelmannii, P. leiophylla, P. arizonica, P. cembroides, P.chihuahuana and P. durangensis) for commercial purposes in Northern Mexico. The model considers climatic, edaphological and topographical criteria and subcriteria that affect the location of suitable areas to establish commercial forest plantations. Sub-criteria values were standardized, weighted and ordered by pairwise matrices considering their importance regarding to planting such tree species. Initially, the model quantified the suitability of the land to establish forest plantations. Then, such suitability results were optimized through a multiobjective procedure to identify the best species to plant in the area under four decision scenarios: harvesting age, wood quality, survival, and susceptibility to both pests and diseases. The results indicate that the municipality of Durango has the greatest number of optimal areas to establish forest plantations with the species analyzed.

Resumen La selección del sitio adecuado para establecer plantaciones forestales es crucial si se desea maximizar su probabilidad de éxito. Los análisis de aptitud de tierras sirven para ese propósito al empatar los requerimientos ecológicos de las especies a plantar con el potencial productivo del suelo y con las condiciones climáticas existentes para el crecimiento óptimo de las especies elegidas. Este estudio describe un modelo, desarrollado en el marco del proceso analítico jerárquico y la asignación de tierras multiobjetivo e integrado en un sistema de información geográfica, para seleccionar el sitio óptimo para el establecimiento de plantaciones forestales comerciales en los municipios Durango, Nombre de Dios y Súchil, del estado de Durango, México, considerando seis especies de pino (Pinus engelmannii, P. leiophylla, P. arizonica, P. cembroides, P.chihuahuana y P. durangensis). El modelo es jerárquico, considera criterios y subcriterios climáticos, edafológicos y topográficos que afectan la localización de áreas adecuadas para establecer plantaciones forestales comerciales. Los valores de los subcriterios fueron estandarizados, ponderados y ordenados mediante matrices de comparaciones pareadas, considerando su importancia para el desarrollo de plantaciones. El modelo inicialmente cuantificó la aptitud de la tierra para establecer plantaciones forestales. Posteriormente, los resultados de aptitud se optimizaron mediante un procedimiento multiobjetivo para identificar la mejor especie a plantar en la zona bajo cuatro escenarios de decisión: turno de producción, calidad de la madera, supervivencia y susceptibilidad a plagas y enfermedades. Los resultados indican que el municipio de Durango presenta la mayor cantidad de áreas óptimas para establecer plantaciones forestales con las especies analizadas.

Abstract: Forest management decisions are addressed using dynamic growth and yield equations, which predict the future forest dynamic as a function of stand-level attributes and providing information for decision-making in sustainable development. They are more widely used as practical tools in forestry and can be desirable for plantation management-planning. Teak (Tectona grandis L. f.) is an important commercial species in plantations from Mexico, although there is a lack of scientific knowledge as regards the management or modeling tools to support functional forest management decision making. In this study an explicit growth and yield system (G&YS) was developed for plantation of Teak in Campeche, Mexico. The G&YS was integrated for algebraic difference dynamic equations and they were fitted to pairs of dasometric variables of stem-mapped re-measurements plots. The G&YS components were selected according to the goodness-of-fit system, also the graphical analysis between actual and fitted values was used. Both analyses considered the statistic accuracy and biologically realistic predictions. The mortality function was associated with the initial planting density and also it was sensitive to the site index. The selected growth systems for the basal area and volume per hectare were based on Schumacher equation. For a site index of 18 m at a reference age equal to 7.5 years and forest rotation equal to 19-year, the global estimated yield was of 152.75 m3 ha−1, while for densities of 1,250 trees per hectare and 816 trees per hectare, the yields were 136.86 m3 ha−1 and 113.12 m3 ha−1, respectively. The G&YS generated allows estimating the total volume with bark per hectare under the specific local conditions of establishment, silvicultural management and site quality of the teak plantations analyzed.

Resumen: Los modelos dinámicos de crecimiento y rendimiento maderable son importantes para tomar decisiones en el manejo forestal. Estos modelos predicen la dinámica futura en función de atributos del rodal y son herramientas prácticas para aplicar silvicultura en la planeación del manejo de bosques naturales y plantaciones. En México, teca (Tectona grandis L. f.) es de importancia maderable en plantaciones comerciales; sin embargo, las herramientas de este tipo para el manejo técnico y científico son limitadas. Se desarrolló un sistema de crecimiento y rendimiento maderable (Scrm) explícito para plantaciones de teca establecidas en Campeche, México. El Scrm se conformó de ecuaciones dinámicas de diferencia algebraica ajustadas al utilizar información dasométrica de una red de parcelas permanentes con remediciones. La selección de cada componente del Scrm se basó en un análisis de la bondad de ajuste y en una inspección gráfica para comparar la similitud entre el patrón generado y la tendencia observada, se buscó un balance entre consideraciones estadísticas y tendencias biológicas de crecimiento. La mortalidad se determinó a través de la densidad de plantación inicial y fue sensible al índice de sitio. Se seleccionaron sistemas de crecimiento tipo Schumacher para el área basal y el volumen. A la edad del turno planeado a 19 años y con un índice de sitio de 18 m, se estimaron rendimientos de 152.75 m3 ha-1, 136.86 m3 ha-1 y 113.12 m3 ha-1 para toda la plantación en general, para la densidad de 1250 plantas por hectárea (pl ha-1) y para la densidad de 816 pl ha-1, respectivamente. El Scrm generado permite estimar el volumen total con corteza por hectárea bajo las condiciones locales específicas de establecimiento, de manejo silvícola y de calidad de sitio de las plantaciones de teca analizadas.

Abstract: The estimation and mapping of aboveground biomass over large areas can be done using the remote sensing tools. The objective of this study was to estimate the aboveground biomass of two types of tropical forest: semi-evergreen (SETF) and semi-deciduous tropical forest (SDTF) in the Yucatan Peninsula, Mexico, using metrics obtained from LiDAR (Light Detection and Ranging) data. Data from 365 plots of the National Forest and Soils Inventory of Mexico were used to calibrate aboveground biomass models using multiple linear regression and Random Forest. These models were used for mapping aboveground biomass along LiDAR strips. The transformed regression model explained the variance by 62% (RMSE = 41.44 Mg ha-1 for SETF & 36.60 Mg ha-1 for SDTF) for both types of vegetation. The models of Random Forest explained the variance by 57% (RMSE = 40.73 Mg ha-1) for SETF and only 52% (RMSE = 35.10 Mg ha-1) by SDTF. The mismatch between the field data and LiDAR data, as well as the error in the precision of the coordinates of the inventory plots, were recognized as factors that influenced on the results. Despite the above, the estimates obtained could serve as a basis to estimate the complete biomass inventory in the study area by incorporating spectral data derived from a remote sensor that covers the entire area.

Resumen: La estimación y el mapeo de la biomasa aérea sobre áreas extensas puede realizarse haciendo uso de las herramientas que ofrece la percepción remota. El objetivo de este estudio fue estimar la biomasa aérea de dos tipos de selva mediana: subperennifolia (SMSP) y subcaducifolia (SMSC) en la península de Yucatán, México, empleando métricas generadas a partir de datos Light Detection and Ranging (LiDAR). Se usaron datos de 365 unidades de muestreo del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México para calibrar modelos de biomasa aérea usando regresión lineal múltiple y Random Forest (RF). Con estos modelos se mapeó la biomasa aérea sobre franjas de datos LiDAR. El modelo de regresión transformado logró explicar la varianza en un 62% (RMSE = 41.44 Mg ha-1 para SMSP y 36.60 Mg ha-1 para SMSC) para ambos tipos de vegetación. Los modelos generados a través de RF lograron explicar la varianza en un 57% (RMSE = 40.73 Mg ha-1) para la SMSP y solo de 52% (RMSE = 35.10 Mg Ha-1) para la SMSC. El desfase entre la toma de datos en campo y LiDAR, así como el error en la precisión de las coordenadas de los sitios de inventario, son factores reconocidos que influyeron en los resultados. A pesar de lo anterior, las estimaciones obtenidas podrían servir de base para estimar el inventario completo de biomasa en el área de estudio incorporando datos espectrales derivados de un sensor remoto que cubra la totalidad de esta.