Resumen (Introducción): Las plantaciones forestales son importantes sumideros y reservorios de carbono, además, aportan a la sociedad variedad de bienes y servicios ambientales. (Objetivo): El objetivo de la investigación fue desarrollar modelos para estimar la biomasa y el carbono del árbol y de sus componentes o fracciones, en plantaciones de Cupressus lusitanica Mill. en Costa Rica. (Metodología): A partir del muestreo destructivo de 43 árboles, en el campo, se tomó una muestra de cada fracción para determinar la materia seca. Los modelos se construyeron a través del método de mínimos cuadrados ordinarios en regresión simple, usando el diámetro normal como variable independiente, y fueron seleccionados por medio de la sumatoria ponderada de los estadísticos calculados y el análisis gráfico de los residuos. (Resultados): El coeficiente de determinación (R2) fue superior a 83.8 % y el error de estimación o sesgo, inferior a 7.2 %. La fracción de hojas y raíz fue más difícil de modelar, presentó menor ajuste y error más alto. El fuste posee el 61.7 % de la biomasa total del árbol, las ramas, 17.1 % y la raíz, 9.1 %. El factor de expansión de biomasa aérea fue 1.54 (1.3 y 1.24 para ramas y follaje) y 1.12 para la raíz. (Conclusiones): Los modelos alométricos predicen con precisión la biomasa y el carbono, son fáciles de usar y se convierten en herramientas útiles para cuantificar la mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero con baja la inversión.

Abstract (Introduction): Forest tree plantations are an important carbon sink and reservoir while providing other important environmental goods and services. (Objective): In this research, we developed models to estimate biomass and carbon for Cupressus lusitanica Mill trees and its components in forest plantations in Costa Rica. (Methodology): Through the destructive sampling of 43 trees, a sample of each component was obtained to determine dry matter and carbon content. The models were built through linear regression analysis and ordinary least squares, using the normal diameter as the independent variable. Models were selected through the weighted sum of the calculated statistics and the graphical analysis of the residuals. (Results): The coefficient of determination (R2) was greater than 83.8 % and the estimation error or bias was less than 7.2 %. The leaf and root fraction were more difficult to model, given their lower fit and higher error. The stem represents 61.7 % of total tree biomass, the branches 17.1% and the roots 9.1 %. The biomass expansion factor was 1.54 (1.3 and 1.24 for branches and foliage) and 1.12 for roots. (Conclusions): Allometric models accurately predict biomass and carbon, are easy to use, and are useful tools to quantify the ecologic and greenhouse gas emission mitigation functions of these forests.

Resumen La cobertura vegetal, principalmente los bosques, cumple un papel fundamental en la mitigación del cambio climático. Se calculó la biomasa y el carbono almacenado para bosques caducifolios, primarios y secundarios, en la región del Pacífico Norte de Costa Rica y se desarrollaron sus modelos predictivos correspondientes. Con un muestreo aleatorio por medio de parcelas anidadas y a través del método destructivo, se evaluó la cantidad de biomasa arbórea y subterránea de árboles de diámetro promedio, la necromasa y la vegetación herbácea. Los modelos se construyeron para el árbol completo y sus componentes (tronco, raíz, ramas y hojas), usando como variable predictora el diámetro normal, en los modelos para cuantificar la biomasa y el carbono por hectárea, se utilizó el área basal. Todos ellos presentaron ajustes muy satisfactorios (R2 > 0.93) y predijeron tanto la biomasa como el carbono con bajos errores de estimación. La biomasa total en el ecosistema fue de 140.0 Mg ha-1 (65.5 Mg C ha-1), un 93.6 % corresponde a biomasa o carbono en los árboles. La fracción de carbono entre los componentes varió entre 39.1 y 42.8 %. El factor de expansión de biomasa para incluir hojas, rama y raíz fue de 2.09; 1.69, hojas y ramas, y 1.37, solo para la raíz. Los modelos elegidos se caracterizan por su fácil aplicación, por usar como variable predictora el diámetro o el área basal, ambos fáciles de medir o de calcular en todo inventario forestal. Asimismo, la biomasa y el carbono calculados en el nivel de ecosistema y por árbol, los valores de fracción de carbono en la biomasa y los factores de expansión están entre los rangos citados en otras investigaciones, convirtiéndolos, así, en indicadores nacionales que facilitan estimar, con mayor exactitud, el aporte del ecosistema a la mitigación del cambio climático.

Abstract Plant cover, mainly forests, plays a key role in mitigating climate change. Biomass and stored carbon were calculated for primary and secondary deciduous forests in the Northern Pacific region of Costa Rica, and predictive models for biomass and carbon were developed. Using random sampling of nested plots and the destructive method, the amount of arboreal and subterranean biomass of trees of average diameter, necromass and herbaceous vegetation were evaluated. The models were constructed for the entire tree and its components (trunk, roots, branches and leaves), using normal diameter as a predictor variable; in models to quantify biomass and carbon per hectare, basal area was used. All models fit the data well (R2> 0.93) and predict biomass and carbon with low estimation errors. The total biomass in the ecosystem was 140.0 Mg ha-1 (65.5 Mg C ha-1), with 93.6 % corresponding to biomass or carbon in trees. The carbon fraction among the components varied between 39.1% and 42.8%, while the biomass expansion factor to include leaves, branches and roots was 2.09; 1.69 to include leaves and branches, and 1.37 for roots alone. All the models chosen to estimate biomass or carbon are characterized by their ease of application, using either diameter or basal area as a predictor variable, both of which are simple to measure or calculate in any forest inventory. Biomass and carbon calculated at the ecosystem and tree levels, biomass carbon fraction values and expansion factors are within the ranges cited in other investigations, thus making them national indicators that facilitate more accurate estimations of the contribution of ecosystems to the mitigation of climate change.