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Datos del inventario

Sitiobeta

Principales indicadores forestales

(Ciclo 2015 - 2020)

Superficie forestal

¿Qué podrás consultar?

A nivel nacional, el marco de referencia para conocer la distribución y superficie de la cubierta vegetal, es la Carta de Uso de Suelo y Vegetación a escala 1:250,000 publicada por el INEGI.

El INFyS tiene su base cartográfica en este insumo y reporta los tipos de vegetación descritos por el INEGI en 11 formaciones forestales que son grandes grupos delimitados principalmente por  afinidad ecológica y florística y se distinguen por una fisonomía homogénea y con un conjunto de géneros y especies dominantes.

A su vez se incluye la descripción del desarrollo de la vegetación natural, este concepto se refiere a etapas sucesionales como:

Vegetación primaria: vegetación que no presenta alteración.
Vegetación secundaria: comunidad vegetal diferente a la original, donde la vegetación primaria es eliminada o alterada por diversos factores

En esta sección podrás consultar la información correspondiente a la Serie VII – 2018 con datos sobre:

  • Superficie forestal total
  • Superficie por formación forestal
  • Superficie por etapa sucesional
  • Superficie por tipo de vegetación



* La superficie forestal estatal es indicativa, se estima a partir de la superficie calibrada de la Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VII y el MGM 2019. Una mayor desagregación de la información implica que el nivel de incertidumbre se incremente y que la información no coincida con la realidad.

Tipo de propiedad de los recursos forestales

¿Qué podrás consultar?

El tipo de propiedad, es el derecho que implica el ejercicio de las facultades jurídicas más amplias que se conceden sobre un bien o terreno, en México la ley reconoce tres tipos de propiedad: la pública, privada y propiedad social.

A través de la información sobre los núcleos agrarios, que publica el Registro Agrario Nacional (RAN), se identifican los tipos de propiedad localizados en las áreas forestales.

En esta sección podrás consultar la superficie de los siguientes tipos de propiedad y sus formaciones forestales con información de la Carta de Uso de Suelo y Vegetación del INEGI Serie VII – 2018, que se agrupan de la siguiente manera:

  • Propiedad pública: terreno baldío, terreno nacional, parque nacional y zona federal
  • Propiedad privada: condueñazgo, fraccionamiento, pequeña propiedad y propiedad privada
  • Propiedad social: ejidos y comunidades
  • Otros tipos de propiedad: área urbana, colonia, nuevo centro de población, terreno nacional en posesión, terreno en excedencia y terreno en demasía
  • No identificado: terrenos sin tipo de propiedad identificado

Composición y estructura

Define las características de ocupación vertical y horizontal de una masa forestal. Es fundamental para conocer la composición florística, la dinámica de los ecosistemas, así como las formas dominantes y su relación con el resto, además de definir el grado de heterogeneidad y equilibrio de dicho ecosistema por sus elementos.
  • Familias, géneros y especies registradas en el INFyS
  • Especies con algún estatus según NOM-059
  • Proporción de formas biológicas muestreadas
  • Alturas promedio y alturas máximas registradas
  • Diámetros promedio y diámetros máximos registrados
Composición de especies registradas por el INFyS 2015-2020

¿Qué podrás consultar?

El INFyS registra e identifica los organismos vegetales o plantas que se encuentran en el estrato arbóreo y arbustivo de cada sitio o conglomerado visitado.


Este dato es útil para conocer la diversidad de un lugar, de acuerdo a la cantidad de taxones u organismos diferentes que habitan en él.


En esta sección podrás conocer cuántos organismos se lograron identificar (numeralia):

 

  • A nivel general (familia y género)
  • A nivel detallado (especie e infra especie)

Así como su agrupación por:

 

  • Distribución (rangos altitudinales por zona de vida de Holdrich)
  • Adaptación al medio ambiente (formas biológicas)

Además de las especies identificadas en riesgo por:

 

  • Estatus de protección*
  • Ámbito geográfico restringido (endemismos)*


Los individuos que no pudieron ser identificados se clasifican como “indeterminados” en cuanto a su taxonomía y se registran sus características al igual que al resto de las especies.


*  De acuerdo a las listas que integra la Norma Oficial Mexicana NOM-059 SEMARNAT-2010. Protección ambiental, Especies nativas de México de flora y fauna silvestres, Categorías de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio, Lista de especies en riesgo.

Distribución y usos potenciales de las especies registradas por el INFyS 2015-2020

¿Qué podrás consultar?

El INFyS cuenta con una malla de muestreo sistemática con cobertura de todos los ecosistemas existentes en el país.

Lo que permite, al registrar e identificar los organismos vegetales o plantas que se encuentran en el estrato arbóreo y arbustivo de cada sitio o conglomerado visitado, tener una referencia de su distribución.

La distribución de una especie, está determinada y relacionada por factores biogeográficos, fisiológicos, ecológicos e incluso antrópicos, e indica la capacidad de competencia y adaptación a estos factores para su óptimo desarrollo. En esta sección podrás consultar:

  • Listado de todas las especies registradas por el INFyS
  • Distribución de los conglomerados donde se registra la especie
  • Consultas específicas a nivel de taxón
Así como información de acuerdo a la NOM-059* sobre:

  • Especies en estatus de protección
  • Distribución de especies endémicas (cuyo ámbito de distribución natural se encuentra únicamente en el territorio nacional)
Además de los principales grupos de especies por usos potencial registrados por la CONAFOR y la SEMARNAT:

  • Maderables (por grupo y subgrupo)
  • No maderables
  • Restauración

*  De acuerdo a las listas que integra la Norma Oficial Mexicana NOM-059-SEMARNAT-2010. Protección ambiental-Especies nativas de México de flora y fauna silvestres-Categorías de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-Lista de especies en riesgo.
Estructura de la vegetación

¿Qué podrás consultar?

La estructura de la vegetación es un importante indicador de la composición de los ecosistemas, analiza el patrón de la distribución espacial que presentan las plantas en un lugar determinado y proporciona información sobre el desarrollo y funcionamiento del hábitat.


Está relacionada con factores ambientales como la incidencia de luz, temperatura, nutrientes y otros, que condicionan la distribución y ambiente de los organismos de la comunidad, se divide en:


Estructura vertical (EV): es la distribución de las especies en capas o estratos en función de su altura y de sus formas biológicas, se distinguen tradicionalmente el estrato arbóreo, arbustivo y herbáceo.


Estructura horizontal (EH): se determina por la distribución de los individuos dominantes de la vegetación y se suele representar en función de la espesura o de los diámetros de las especies.


El INFyS en su ciclo de muestreo 2015-2020, registra la información necesaria para conocer la estructura del estrato arbóreo, a partir de 799,811 individuos.


En esta sección podrás consultar:


  • EV – Altura promedio de las formas biológicas registradas en el estrato arbóreo
  • EH – Diámetros promedio de las formas biológicas registradas en el estrato arbóreo
Índice de Valor Forestal (IVF)

¿Qué podrás consultar?

Uno de los indicadores de la estructura de la vegetación, es el Índice de Valor Forestal (IVF), que permite determinar la importancia de las especies en términos de sus dimensiones, por lo que es un índice que representa primordialmente especies arbóreas.

 El IVF expresa el porcentaje de ocupación que tiene una especie con relación al resto de las especies en un determinado sitio, con lo que se pueden conocer aquellas más sobresalientes en un área.

Se determina en función de tres mediciones:

Diámetro relativo: relación entre el diámetro de la especie y el área muestreada

Altura relativa: relación entre la altura total de la especie y el área muestreada

Cobertura relativa: relación entre la cobertura de la especie y el área muestreada

El INFyS en su ciclo de muestreo 2015-2020, registra la información necesaria para conocer la estructura del estrato arbóreo, a partir de los individuos 799,811 individuos

En esta sección podrás consultar:

  • El ranking de las 10 especies más sobresalientes por su ocupación en diámetro, altura y cobertura, expresada en el mayor IVF estimado
  • Consulta de las especies con mayor IVF por gradiente altitudinal (msnm) y por formación forestal

Dasométricos

Señala las características estructurales asociadas con las existencias y crecimiento de una masa forestal para su adecuado manejo, mediante la cuantificación a partir de la unidad mínima que es el individuo y sus componentes. Promedio nacional por hectárea para cada formación forestal de:
  • Densidad del arbolado
  • Cobertura de copa
  • Área basal
  • Biomasa aérea
  • Carbono almacenado
  • Volumen maderable
  • Existencias reales
  • Incremento Medio Anual (IMA)
Distribución de alturas y diámetros

¿Qué podrás consultar?

Una forma de determinar la etapa de desarrollo de una masa forestal, es analizar las dimensiones de los individuos que la componen, éstos se clasifican por la ocurrencia o número de individuos en función de su altura total y diámetro normal con un rango determinado.

Las definiciones que el INFyS sigue para la medición de estos parámetros son:

Altura total: altura desde la base del árbol hasta la yema apical del fuste principal.

Diámetro normal: diámetro del fuste medido a 1.30 metros de altura a partir del nivel del suelo.

El INFyS en su ciclo de muestreo 2015-2020, registra la información necesaria para conocer la estructura del estrato arbóreo, a partir de los individuos 799,811 individuos

En esta sección podrás consultar:

  • Distribución del arbolado por categorías de altura (metros)
  • Distribución del arbolado por categorías diamétricas (centímetros)
  • Histogramas de altura total y diámetro normal
Altura total promedio

¿Qué podrás consultar?

El mapeo de la altura total promedio realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio de la altura total del arbolado para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para la altura total promedio del arbolado
Diámetro normal promedio

¿Qué podrás consultar?

El mapeo del diámetro normal promedio realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio del diámetro normal del arbolado para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para el diámetro normal promedio del arbolado
Densidad del arbolado

¿Qué podrás consultar?

El mapeo de la densidad del arbolado realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio de la densidad del arbolado por hectárea para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para la densidad del arbolado por hectárea
Área basal

¿Qué podrás consultar?

El mapeo del área basal realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio del área basal por hectárea para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para el área basal por hectárea
Biomasa aérea

¿Qué podrás consultar?

El mapeo de la biomasa aérea realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio de la biomasa aérea por hectárea para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para la biomasa aérea por hectárea
Carbono almacenado

¿Qué podrás consultar?

El mapeo del carbono almacenado realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio del carbono almacenado por hectárea para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para el carbono almacenado por hectárea
Volumen maderable

¿Qué podrás consultar?

El mapeo del volumen maderable realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.
 
Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio del volumen maderable por hectárea para cada formación forestal
  • Estadísticos del modelo de predicción
  • Mapa de predicción para el volumen maderable por hectárea
Existencias reales

¿Qué podrás consultar?

Las existencias reales totales, son la cantidad que existe en un área, país o región en términos del volumen maderable, la biomasa o carbono almacenado, en forma de vegetación establecida y es determinante en la productividad del ecosistema. Se relaciona directamente con la condición o etapa en la que se encuentra la vegetación en el momento de su monitoreo.

 

Para su estimación se tomaron como base la Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VII-2018 del INEGI como referencia del área o superficie de las formaciones forestales; así como los valores estimados a partir de los modelos de predicción geoespacial de los  indicador dasométricos básicos a nivel de pixel (1 km), generados a partir de métodos con datos del ciclo 2015-2020 del INFyS  y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas.

 

En esta sección podrás consultar:

 

  • Existencias reales a nivel nacional y por formación forestal de indicadores dasométricos como:
    – Biomasa aérea
    – Carbono almacenado
    – Volumen maderable
Cobertura de copa

¿Qué podrás consultar?

El mapeo del porcentaje de cobertura de copa realizado a partir de modelos que integran los datos disponibles del INFyS 2015-2020 y datos de percepción remota de variables climáticas, de vegetación y topográficas, estas últimas usadas como predictores para modelar la distribución espacial del indicador, mediante un algoritmo de la familia de ensambles de aprendizaje estadístico automático asistido por computadora.

Este algoritmo ensambla con un meta-modelo lineal, las predicciones de diferentes algoritmos aplicados a los mismos datos de entrenamiento (implementado en el paquete LANDMAP de R), y proporciona, a través del modelo “Super Learner”, una estrategia para resolver problemas de regresión y clasificación, que mejora la calidad, en términos de precisión y exactitud de predicciones espaciales al ser capaz de combinar más de 40 modelos o algoritmos distintos, como son Random Forest, Support Vector Machine, Modelos Lineales Generalizados, entre otros.

La calidad de los modelos usados en el ensamble, se calculan mediante un enfoque espacial de validación cruzada (spCV, del inglés cross-validation) de 5 repeticiones. A partir de la spCV se generan los residuos independientes del modelo, necesarios para calcular indicadores de precisión tales como la r2 y el error cuadrático medio (RMSE).

Finalmente, la varianza de los modelos (que es un indicador de incertidumbre) en porcentaje, se expresa como el rango de los intervalos de predicción dividido por la predicción media de cada pixel del modelo.

En esta sección podrás consultar:

  • Promedio del porcentaje de cobertura de copa por hectárea para cada formación forestal

  • Estadísticos del modelo de predicción

  • Mapa de predicción para el porcentaje de cobertura de copa por hectárea

Incremento medio anual (IMA)

¿Qué podrás consultar?

El crecimiento y el potencial productivo de una masa forestal, pueden ser medidos a través de la evaluación del volumen maderable acumulado en un determinado tiempo, lo que se conoce como el Incremento Medio Anual (IMA).

 

El INFyS estima el IMA mediante métodos directos (taladro de Pressler), en aquellos árboles seleccionados conocidos como submuestra, de los cuales se extrae un cilindro o viruta con el número de anillos de crecimiento y con su análisis, se obtiene el incremento en diámetro de los árboles muestreados durante su vida y se infiere el incremento promedio anual en volumen. (Klepac, D., 1983).

 

La submuestra considera los géneros de la familia Pinaceae (Abies, Cupressus, Juniperus, Larix, Picea, Pinus y Pseudotsuga).

 

En esta sección podrás consultar:

 

  • La estimación del incremento medio anual por formación forestal a nivel nacional
  • La estimación del incremento medio anual para aquellos estados con una muestra suficiente de registros de la familia Pinaceae
Tiempo de paso medio

¿Qué podrás consultar?

El tiempo de paso medio es el número de años requerido para que el diámetro normal de una masa arbolada aumente y alcance la categoría diamétrica superior, es decir, aumente 10 centímetros en diámetro.

Se obtiene a partir de los tiempos de paso individuales mediante el conteo de los anillos de crecimiento en una longitud de 2.5 centímetros (Klepac, D., 1983).

En esta sección podrás consultar:

  • Tiempo de paso a nivel nacional y estatal por formación forestal
  • Tiempo de paso a nivel nacional y estatal para los géneros de la familia Pinaceae

Salud forestal

Reporta la evaluación de la condición en que se encuentra la masa forestal, las perturbaciones naturales y las causadas por el hombre, medidos a través de variables de evidencia de daños físicos y biológicos, que pueden en algún momento dado, intervenir en el desarrollo y gestión del recurso forestal, centrados en el registro de la muestra observada.
  • Condición del arbolado
  • Agentes de daño
  • Causas de mortalidad
Promedio nacional por hectárea para cada formación forestal de:
  • Arbolado vivo
  • Arbolado dañado
  • Arbolado muerto en pie
  • Tocón con marca
  • Tocón sin marca
Condición del arbolado y daños

¿Qué podrás consultar?

La evaluación de la salud de los ecosistemas, es una parte importante del monitoreo forestal, para conocer la incidencia e impacto de los factores bióticos y abióticos sobre el buen funcionamiento, vigor y productividad de estos ambientes.

Una de las características que indican la salud de los bosques, es la condición del arbolado, así como su vigor y estado físico que influyen no solo en su sobrevivencia, también en la permanencia de la masa forestal, además de ser determinante para un manejo forestal sustentable.

La salud del arbolado pueden ser medida tanto cuantitativa como cualitativamente, a partir de la evidencia e identificación de síntomas o daños, que el INFyS evalúa a nivel de cada individuo muestreado.

En esta sección podrás consultar:

  • Condición: arbolado vivo, muerto en pie y tocones
  • Proporción del arbolado con presencia de algún daño
  • Los principales daños registrados al arbolado
  • Ubicación de los sitios de muestreo donde se registró el daño
Arbolado muerto y causas de mortalidad

¿Qué podrás consultar?

Los árboles muertos son un componente importante dentro del ecosistema y forman parte de la estructura natural del bosque, su cantidad puede variar de acuerdo al tipo de vegetación y etapa de desarrollo.

Si bien estos elementos ayudan a mantener el equilibrio en el ciclo de nutrientes, sirven como nichos para una gran diversidad de flora y fauna, entre otras funciones.

Un adecuado manejo forestal, considera la presencia de árboles muertos en una cierta proporción, para asegurar las funciones eco sistémicas y evitar un desequilibrio que pueda originar la acumulación de material combustible que intensifique incendios forestales e incluso posibles vectores de plagas y enfermedades.

En esta sección podrás consultar:

  • Porcentaje de arbolado muerto
  • Porcentaje de tocones y tipo
  • Principales agentes de daño causantes de la muerte en el arbolado
  • Distribución espacial de los sitios de muestreo donde se registró arbolado muerto
Especies con mayor incidencias de daño

¿Qué podrás consultar?

El INFyS registra los agentes de daño que afectan al arbolado en cada uno de los registros muestreados, así como la condición del individuo en el momento del muestreo, por lo que es posible conocer cuales son las especies más proclives a ser dañadas por un determinado agente causal, considerando las evidencias del daño y la frecuencia con la que se presenta.

En esta sección podrás consultar:

  • El ranking del arbolado dañado con las 10 especies con mayor incidencia de daño por agente causal
  • El ranking del arbolado muerto con las 10 especies con mayor incidencia de mortalidad por agente causal

Suelos

Expone las características generales del suelo en cuanto al estado e impacto visible en campo.
  • Grupos de suelo
  • Profundidad efectiva promedio
  • Pendiente dominante promedio
  • Usos de suelo
  • Afectación y tipos de afectación al suelo
Características del Suelo

¿Qué podrás consultar?

La caracterización general de la condición y estado del suelo, parámetro útil en la planeación de actividades, tanto productivas como de restauración y conservación, son evaluadas por el INFyS mediante el registro de propiedades físicas identificadas en campo, como lo son:

Profundidad del suelo: espacio en el que las raíces de las plantas pueden penetrar y desarrollarse potencialmente sin obstáculos, se mide con una barrena sinfín de 100 centímetros.

Pendiente dominante: inclinación del terreno registrado en el sitio de muestreo, ayuda a conocer la estabilidad, susceptibilidad a la erosión, la infiltración, deslizamientos y otros factores más.

En esta sección podrás consultar:

  • Proporción de conglomerados con información de suelos
  • Valores promedio de la profundidad del suelo y la pendiente dominante estimados por formación forestal, a nivel nacional, estatal y ecorregión.
  • Clasificación de la profundidad del suelo y la pendiente dominante por categorías definidas en la Guía para la Descripción de Suelos de la FAO (2009)
Uso actual del suelo

¿Qué podrás consultar?

El uso de suelo de un terreno, se determina en función de la utilidad de los recursos que sustenta, considerando las actividades primarias, el tipo de vegetación y los asentamientos humanos principalmente.

En los conglomerados del INFyS, se registra el uso principal y los usos asociados que se observaron en las unidades de muestreo, estos se distinguen en tres grupos: los que tienen cobertura forestal propiamente, los de cobertura forestal con algún uso asociado y aquellos que se registraron con algún uso de suelo diferente al forestal

En esta sección podrás consultar:

  • Los principales usos de suelo registrados por el INFyS
  • Proporción de conglomerados por uso de suelo a nivel de formación forestal, estado y ecorregión
  • Ranking del número de conglomerados con algún uso de suelo en particular por estado
Erosión del suelo

¿Qué podrás consultar?

En los conglomerados del INFyS, se registra la afectación al suelo definida por las evidencias de erosión que se observaron en las unidades de muestreo o conglomerado evaluado.

Los indicadores de erosión proporcionan información importante sobre la condición actual de los suelos, que presentan algún proceso de empobrecimiento o pérdida, ya sea por desplazamiento de material por la acción del agua (erosión hídrica) o por acción del viento (erosión eólica).

Estos se distinguen en los siguientes grupos:

  • Erosión hídrica

Por deformación del terreno: canales y canalillos, cárcavas y pedestales

Por erosión superficial: laminar, costras y pavimento

  • Erosión eólica

Por erosión superficial: montículos y dunas

En esta sección podrás consultar por formación forestal, estado y ecorregión:

  • Los tipos de erosión registrados por el INFyS
  • La presencia de las principales formas de erosión hídrica por conglomerado
  • La presencia de las principales formas de erosión eólica por conglomerado