Nuevas herramientas para una silvicultura más sostenible

La racionalización y una mejor precisión son dos piedras angulares necesarias para hacer que la silvicultura sea aún más sostenible y para ampliar aún más el uso de la materia prima maderera. Urban Nilsson, profesor de SLU, está involucrado en dos proyectos que promueven precisamente esto.

Un proyecto se trata de mejorar la planificación del aclareo, otro está desarrollando un modelo de crecimiento nuevo y mejorado, donde el clima se tiene en cuenta de una manera que no se ha hecho antes.

– Los modelos de crecimiento que tenemos hoy se basan en cómo ha crecido históricamente el bosque. Es una herramienta fantástica basada en áreas de prueba que datan de principios del siglo XX. Pero con el entorno cambiante y cambiante de hoy, rápidamente se vuelven obsoletos, dice Urban Nilsson. Dado que los modelos se basan en relaciones estadísticas históricas, se vuelven incorrectos a medida que aumenta la temperatura y cambian las condiciones del suelo.

Lo que han hecho Urban Nilsson y el estudiante de doctorado Martin Goude es introducir variables climáticas en los modelos de crecimiento.

– En los modelos, incluimos la capacidad de los árboles para utilizar la luz que se utiliza durante el crecimiento. El vínculo entre la luz y el crecimiento depende de la temperatura y el suministro de agua de los árboles. Esto significa que podemos calcular el crecimiento del bosque y ver cómo podría cambiar dependiendo de cómo cambien la temperatura y la precipitación, dice Martin Goude.

El modelo de crecimiento se puede vincular a los pronósticos climáticos de SMHI, lo que ignifica que puede calcular el crecimiento con mucha mayor precisión y probabilidad.

The models shows the growth of spruce and pine forests using light, temperature and water supply. Illustration: Martin Goude.

El segundo proyecto, “Thinning Forecast”, es una herramienta digital para la planificación detallada del raleo. Un uso es desarrollar el apoyo a la decisión para el propietario forestal y el asesor, de modo que se puedan tomar decisiones favorables sobre el momento del raleo.

– Es más fácil para nosotros ver las consecuencias del adelgazamiento ahora o dentro de unos años, considerando el volumen de extracción, las finanzas y el riesgo de daños por tormentas, por ejemplo. Magnus Petersson, director de gestión forestal y desarrollo empresarial de Södra, da este ejemplo.

La herramienta utiliza datos láser recopilados a nivel nacional para identificar las necesidades de aclareo. También permite instrucciones más detalladas para los conductores de cosechadoras.

– A menudo tienes acciones como una unidad completa, pero la verdad es que puede haber diferencias increíbles dentro de ellas. Sin embargo, usando datos láser podemos adelgazar en base a píxeles de 20×20 metros, dice Urban Nilsson.

– Las plantillas de raleo actuales se basan en la suposición de que un stock es homogéneo, de modo que la cosecha también es la misma en toda el área. En la práctica, existe una gran variación en el área base, el número de troncos y las especies de árboles, incluso en bosques bien manejados. Por lo tanto, es valioso proporcionar al cosechador un apoyo para la toma de decisiones que realmente tenga en cuenta la variación en el stock.

Más información: Mistra digital forest.

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