Inventario forestal: métodos, fuentes de datos y qué se considera «bueno»

Los inventarios forestales determinan miles de millones en inversiones climáticas, respaldando los volúmenes de crédito y las declaraciones climáticas de las empresas. Sin embargo, la mayoría de las partes interesadas tratan los resultados de los inventarios como hechos probados, en lugar de estimaciones con incertidumbre real. En este artículo, explicamos qué miden los inventarios forestales, cómo se comparan los métodos y qué diferencia los datos útiles para la toma de decisiones de las corazonadas.

¿Qué es un inventario forestal (y qué no es)?

Un inventario forestal estima sistemáticamente la composición, la estructura y la dinámica de los bosques a lo largo del tiempo.

En pocas palabras, el proceso de inventario forestal mide atributos de los árboles como el diámetro, la altura y la especie, y luego escala los resultados para predecir la biomasa, las reservas de carbono, el crecimiento, la mortalidad y las perturbaciones.

Si se realizan correctamente, los inventarios forestales utilizan los datos recopilados para respaldar la gestión forestal, la contabilidad del carbono, el establecimiento de bases de referencia, la MRV, la evaluación de riesgos y la presentación de informes.

Es importante recordar que los inventarios no son cifras«verdaderas» únicas. Son estimaciones basadas en muestreos, protocolos de medición y opciones de modelización. Como tales, no garantizan la integridad de los créditos de carbono y no sustituyen a la supervisión continua. La calidad de sus inventarios forestales depende de la adecuación de sus métodos, fuentes de datos y diseños de muestreo a sus decisiones.

Por qué la calidad del inventario forestal es más importante que nunca

Las reglas del juego han cambiado. Gracias a los mayores flujos de inversión, las expectativas más estrictas de los compradores y el mayor escrutinio público, la calidad del inventario determina directamente los resultados.

Los inventarios deficientes reducen los volúmenes de créditos de carbono debido a las deducciones por incertidumbre. También aumentan el riesgo de permanencia y reversión, socavan los precios y la credibilidad, y son menos defendibles durante las auditorías.

Sin embargo, el modo de fallo más peligroso son los mapas atractivos respaldados por datos reales poco fiables.

Los productos de teledetección pueden generar una cobertura completa con imágenes atractivas, pero sin una calibración y validación sólidas, esos resultados se convierten en un espectáculo de precisión. Un proyecto forestal lo descubrió de primera mano cuando sufrió un fracaso catastrófico y dejó sin valor las retiradas de créditos.

5 enfoques fundamentales para el análisis del inventario forestal

Piense en esto como un menú de opciones, cada una con sus propias ventajas y limitaciones. Pero recuerde que los mejores métodos de muestreo para el inventario forestal combinan diferentes enfoques en lugar de basarse en una única fuente de datos.

Parcelas de campo y medición forestal (La Fundación)

Las parcelas de campo son la columna vertebral de un inventario fiable.

Los equipos miden el diámetro a la altura del pecho (DBH), la altura, las especies, la densidad, la madera muerta y, en ocasiones, los suelos en ubicaciones seleccionadas. Sin embargo, la forma en que estos equipos diseñan sus parcelas puede variar considerablemente:

• Las parcelas de radio fijo muestrean áreas consistentes, mientras que las parcelas de radio variable se ajustan a la densidad.
• Las cuadrículas sistemáticas garantizan una cobertura uniforme, mientras que los diseños estratificados se centran en la heterogeneidad.

Las parcelas de campo son excelentes para la medición directa y la calibración para la teledetección. El programa FIA del Servicio Forestal del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) lo demuestra. Sus mediciones repetidas en los bosques de Estados Unidos crean datos de referencia que los gestores de tierras, las agencias estatales y los investigadores utilizan para comprender las condiciones de los bosques, el volumen de madera y la salud forestal. Sin embargo, las parcelas tienen problemas de coste en terrenos remotos y tienen limitaciones de cobertura.

Alometría y ecuaciones de biomasa (convertir árboles en biomasa)

La alometría convierte las mediciones de campo en biomasa utilizando relaciones estadísticas entre las dimensiones y la masa de los árboles. Estas ecuaciones pueden utilizarse para contabilizar el carbono a gran escala.

Cabe señalar que la calidad depende de la adecuación de las especies arbóreas y la región, la representación de las parcelas, el rango de diámetros y las hipótesis sobre la densidad de la madera. Los errores se agravan cuando se utilizan ecuaciones inadecuadas y formas arbóreas incoherentes, se realizan extrapolaciones deficientes o se miden bosques degradados. Las buenas prácticas implican una selección transparente de ecuaciones, la notificación de la incertidumbre y la validación con datos independientes.

LiDAR aéreo y terrestre (estructura cuantificable)

El LiDAR mide la estructura tridimensional del bosque utilizando pulsos láser. Esto genera datos precisos sobre la distribución de la altura y la complejidad del dosel que los científicos utilizan para estimar el inventario forestal.

El LiDAR se puede implementar de varias maneras. Por ejemplo, el escaneo láser terrestre captura árboles individuales a nivel del suelo, el LiDAR aéreo mapea paisajes y el LiDAR espacial toma muestras a nivel global.

Sea cual sea el método utilizado, LiDAR transforma el inventario porque las relaciones entre la estructura y la biomasa son más estrechas que en los enfoques exclusivamente ópticos. Se adapta mejor a la calibración, la validación y la estimación de alta confianza, aunque los costes de implementación, la complejidad del procesamiento y los límites de cobertura son restricciones conocidas.

Teledetección por satélite (escala, consistencia, series temporales)

Los satélites proporcionan una cobertura repetida en grandes áreas geográficas para detectar cambios en el inventario forestal.

Este enfoque utiliza sensores ópticos para medir la luz reflejada, radares para capturar la estructura a través de las nubes y LiDAR satelital para muestrear las alturas del dosel. La combinación de estas tecnologías permite realizar mapas de la cobertura forestal y análisis de series temporales a escalas espaciales, lo que es imposible con solo parcelas.

Sin embargo, la teledetección por satélite tiene sus retos, entre los que se incluyen la saturación óptica en bosques con alta biomasa, la cobertura nubosa, los píxeles mixtos y la dependencia de los modelos. Un buen inventario por satélite combina enfoques multisensor, documenta la incertidumbre y se valida con datos independientes sobre el terreno.

Modelos e híbridos (inventario como sistema, no como conjunto de datos)

La mayoría de los inventarios modernos son híbridos. En primer lugar, las parcelas de campo calibran la teledetección, que alimenta los modelos que generan mapas completos, que luego se validan con muestras independientes.

Este proceso escala la verdad fundamental al tiempo que preserva la precisión. Los conceptos clave incluyen la calibración (ajuste de los parámetros del modelo con valores conocidos) y la transferibilidad entre tipos de bosques.

Pero ten en cuenta que los resultados de caja negra sin documentación socavan la confianza. Cuando las partes interesadas no pueden rastrear los datos introducidos en las estimaciones, no pueden evaluar la calidad ni defender los resultados durante las auditorías.

Fuentes comunes de datos de inventario forestal (y qué preguntar a cada una)

Cada fuente de datos de inventario forestal tiene sus propias ventajas y limitaciones. Saber qué preguntas hacer sobre cada tipo de fuente le ayudará a decidir si los datos se ajustan a su contexto.

• Los inventarios forestales nacionales, al igual que el programa FIA, proporcionan una recopilación de datos coherente y a largo plazo que trasciende las fronteras administrativas. Los datos del FIA ofrecen información fiable sobre las especies arbóreas, los parámetros forestales y datos clave sobre los bosques del país. Como tal, esta fuente de datos de inventario forestal destaca en las tendencias regionales, pero puede carecer de resolución a nivel de proyecto, y la cadencia de actualización varía.
• Los inventarios a nivel de proyecto incluyen redes de parcelas, modelos patentados e informes de consultores diseñados para bosques específicos. Como tal, esta fuente de datos de inventario forestal ofrece un muestreo específico, pero introduce variabilidad entre proyectos sin estandarización.
• Los conjuntos de datos académicos y públicos proporcionan resultados valiosos, pero conllevan riesgos de reutilización cuando se aplican fuera de los contextos previstos. Por ejemplo, cuando los datos de entrenamiento no coinciden con su tipo de bosque.
• Los productos comerciales de biomasa prometen cobertura y actualizaciones. Exija transparencia sobre los métodos, los datos de entrenamiento, la estrategia de validación, la incertidumbre y la frecuencia de actualización antes de comprar.

Lista de verificación de documentación mínima

• Diseño de muestreo + justificación de la ubicación de la parcela (o restricciones de divulgación)
• Protocolos de medición y procedimientos de control y aseguramiento de la calidad.
• Elección y justificación de ecuaciones alométricas
• Estrategia de calibración/validación (incluidos datos independientes)
• Informes sobre incertidumbre e intervalos de confianza
• Versiones y cadencia de actualización
• Linaje trazable desde las entradas en bruto hasta las salidas.

Cómo es lo «bueno»: las 8 señales de calidad

«Bueno» significa apto para la toma de decisiones, no perfecto.

Un inventario de grado de decisión proporciona suficiente precisión, transparencia y validación para respaldar su elección específica. Aquí hay ocho señales de calidad:

1. Diseño adecuado para su finalidad: su diseño debe ajustarse al uso previsto. ¿Le interesa la gestión, la acreditación o la presentación de informes? Su respuesta determina sus acciones.
2. Muestreo representativo: la estratificación debe reflejar la heterogeneidad del bosque. Tratar paisajes diversos como homogéneos introduce un sesgo sistemático.
3. Métodos transparentes: Debe documentar cada ecuación, modelo y suposición. Los algoritmos misteriosos socavan la credibilidad, mientras que la transparencia genera confianza.
4. Validación independiente: Validación realizada por una empresa independiente y externa como Sylvera , verifica la precisión. Dado que la precisión genera confianza, esto es muy importante.
5. Aclara las incertidumbres: Indica siempre tu nivel de confianza. Si no estás seguro de algo, debes dejarlo claro. No debes ocultarlo ni, peor aún, omitirlo.
6. Capacidad de detección de cambios: prioriza bases de referencia claras y un seguimiento constante. De esta forma, podrás distinguir el crecimiento real del ruido de medición.
7. Procedencia de los datos y registro de auditoría: Busque el control de versiones, una documentación clara y una fácil reproducibilidad para permitir las auditorías y generar confianza.
8. Interpretación sensata: Evite exagerar la precisión. En su lugar, ofrezca rangos creíbles, que son más honestos y ayudan a evitar escenarios catastróficos.

6 errores típicos (y cómo detectarlos rápidamente)

Incluso los esfuerzos de inventario bienintencionados pueden producir resultados engañosos. A continuación, se presentan seis errores que socavan la credibilidad del inventario, así como las señales de alerta que le ayudarán a detectarlos rápidamente.

• Demasiado pocas parcelas: las parcelas de muestra no reflejan la variabilidad de las condiciones forestales y los tamaños de los árboles. Señal de alerta: grandes áreas con pocas parcelas y sin lógica de estratificación.
• Aplicación incorrecta de la alometría genérica: el uso de ecuaciones fuera de su región o de los límites de la especie genera errores previsibles. Señal de alerta: no se discute la selección de ecuaciones ni sus límites.
• Afirmaciones basadas únicamente en datos satelitales sin incertidumbre: los sensores ópticos pueden saturarse en bosques densos. Señal de alerta: mapas precisos de biomasa sin calibración terrestre ni datos de incertidumbre.
• Líneas de base de una sola fecha: tratar una instantánea como«la línea de base» ignora la variabilidad natural. Señal de alerta: líneas de base sin tener en cuenta la variación temporal.
• Mapas sin validación: los productos completos no significan nada sin estadísticas de validación. Señal de alerta: un«mapa bonito» en el que se muestran los resultados, pero se oculta la precisión.
• Confusión entre reservas e impacto: las reservas de carbono difieren del carbono adicional que genera un proyecto. Señal de alerta: inventario presentado como prueba de impacto sin contrafactuales.

Cómo se relaciona el inventario forestal con los proyectos y las reclamaciones de carbono forestal

Los inventarios forestales se utilizan de múltiples maneras. Por ejemplo, ellos...

• Establecer bases de referencia y estratificación.
• Generar cálculos de acreditación cuantificando las existencias y los cambios.
• Habilitar la supervisión de la degradación y las perturbaciones, y
• Apoyar las deducciones por incertidumbre y los enfoques de amortiguación.

Estos aspectos son importantes para los desarrolladores, ya que la calidad del inventario afecta al volumen de créditos, al riesgo y a los ingresos. También son importantes para los compradores e inversores, ya que la calidad del inventario determina si los créditos representan carbono real, adicional y permanente.

El Atlas de Biomasa Sylveraes compatible con todas las funciones.

Para los desarrolladores de proyectos: validación independiente de la línea de base en horas en lugar de meses de muestreo de parcelas; 25 años de datos históricos para la evaluación de la adicionalidad; capacidades de monitoreo continuo. 

Para registros: infraestructura de verificación que se adapta sin necesidad de ampliar la plantilla; metodología estandarizada que funciona en proyectos ilimitados.

Para los gobiernos: bases de referencia creíbles para los programas REDD+ o del artículo 6; cobertura integral para los sistemas nacionales de monitoreo forestal.

Para compradores e inversores: verificación independiente de las declaraciones sobre las reservas de carbono; incertidumbre transparente para la evaluación de riesgos; datos de diligencia debida accesibles a través de API.

Sylvera de Sylvera sobre la calidad del inventario forestal

En Sylvera, creemos que los inventarios forestales deben ser verificables, comparables y transparentes. Esto es especialmente cierto cuando se utilizan para respaldar declaraciones sobre el carbono y transacciones en el mercado.

En la práctica, esto significa combinar los mejores sensores disponibles, como las señales estructurales habilitadas por LiDAR cuando sea apropiado, con datos reales fiables. También significa dar prioridad a la claridad de la incertidumbre sobre las estimaciones puntuales y validar de forma coherente en todas las geografías para reducirla «ruleta metodológica».

Buenas noticias: el Atlas de BiomasaSylvera ayuda a las partes interesadas a evaluar los métodos de medición del carbono forestal con datos sobre biomasa líderes en el mercado. Además, nuestro conjunto de herramientas permite tomar mejores decisiones en materia de adquisición, inversión y desarrollo. Solicite una demostración gratuita para obtener más información.

Toma el control de los recursos forestales

Los inventarios forestales son herramientas poderosas, pero su credibilidad depende de su diseño y de los datos que contienen.

«Bueno» significa adecuado para su propósito, transparente, validado y honesto sobre la incertidumbre. Esto implica una mayor integración entre parcelas, LiDAR y satélites, y un mayor escrutinio a medida que aumenta la financiación climática.

En última instancia, los mejores inventarios contribuyen a mejorar los bosques y los resultados climáticos al reducir la mala asignación de capital y el riesgo de credibilidad que pueden hundir los proyectos.