Introducción

Los árboles de bosques públicos y privados se encuentran, frecuentemente, en un estado de madurez avanzado y sin manejo, por lo que representan un riesgo para bienes y personas (^{Koeser & Smiley, 2017}). A pesar de esto, un porcentaje alto de usuarios de las áreas verdes (bosques urbanos, periurbanos o áreas de campamento) están convencidos de que todos los árboles, independientemente de su edad, ubicación y, en especial, de su salud, deben mantenerse intactos por los beneficios que aportan. Desafortunadamente, los usuarios no consideran el alto costo que genera preservarlos debido a la falta de mantenimiento (^{Hauer, Vogt, & Fischer, 2015}; ^{Ryder & Moore, 2013}), pero en especial, el peligro que encierra proteger y conservar individuos con un riesgo potencial de caer (^{Harris, Clark, & Matheny, 2003}). Diversas agencias forestales y de parques han desarrollado programas de monitoreo centrados especialmente en áreas recreativas con el propósito de ofrecer un ambiente seguro para los visitantes y la propiedad (^{United States Department of Agriculture [USDA], 2014}).

El grado de riesgo de un árbol se caracteriza con base en la inestabilidad estructural, el tamaño o parte del árbol por caer y su ubicación respecto a las personas o bienes materiales, a los cuales se les conoce bajo los nombres de objetivo de impacto o blanco de impacto (^{Matheny & Clark, 1994}). Los conocidos como "árboles de riesgo" incluyen: árboles muertos o en declinación; partes muertas adheridas a árboles vivos (muñones o ramas); y árboles inestables a causa de un defecto en su estructura. En este sentido, el término “defecto” se refiere a cualquier característica perceptible en el árbol que contribuya al debilitamiento de su estructura y al incremento de su potencial de caída (^{Meilleur, 2006}). Un evento de riesgo puede ocasionar daños en la propiedad, o bien, lesionar o matar personas, especialmente cuando el árbol obstruye un radio de visión crítico, como ocurre en las autopistas (^{Dunster, Smiley, Matheny, & Lilly, 2013}).

La evaluación de árboles de riesgo tiene por sustento identificar y calificar su condición estructural con el fin de determinar su probabilidad de caída (^{Matheny & Clark, 2009}). La magnitud del daño ocasionado dependerá de la especie arbórea, de las dimensiones y la ubicación del o los defectos; la edad es un factor que incrementa el riesgo. La presencia de troncos codominantes (liderazgo múltiple), ramas grandes que surgen cerca del mismo nivel en un tronco y ramas con uniones débiles son las causas más frecuentes de ruptura de ramas (^{Meilleur, 2006}). Los individuos inclinados se pueden considerar de riesgo o no, dependiendo del origen de su defecto (^{Dunster et al., 2013}); es decir, un árbol que ha crecido inclinado la mayor parte de su vida formará madera de compresión o tensión en el tronco, según la especie (^{Meilleur, 2006}), y un sistema fuerte de raíces para compensar la inclinación; sin embargo, los árboles que crecieron verticales, pero que posteriormente se inclinaron por efecto del viento, pudrición de raíces o por competencia, presentarán un sistema de anclaje dañado o desbalanceado y poca resistencia para soportar su propio peso (^{Harris et al., 2003}). Otros factores que pueden reducir la estabilidad son los hongos pudridores (^{Luley, Nowak, & Greenfield, 2009}) e insectos que se alimentan de tejidos vivos y muertos (^{Vogt, Hauer, & Fischer, 2015}).

Diversos métodos se han desarrollado para evaluar árboles de riesgo con el propósito de orientar a los profesionales (arboristas, dasónomos urbanos y personal de mantenimiento) en la inspección adecuada de un árbol (^{Bellet-Travers, 2010}) y en la identificación de los factores que influyen en la percepción del riesgo (^{Koeser, Klein, Hasing, & Northrop, 2015}). En este sentido, el presente estudio tuvo como objetivo identificar los defectos y evaluar el riesgo del arbolado del Bosque de San Juan de Aragón, uno de los tres parques de mayor importancia ambiental para la Ciudad de México.

Materiales y métodos

Área de estudio

El estudio se realizó de abril a julio del 2014 en el parque denominado Bosque de San Juan de Aragón (BSJA), localizado al noreste de la Ciudad de México (19? 27?#8242; 32?#8243; N y 99? 04?#8242; 17?#8243; W). En el 2008, a 55 años de su creación, el BSJA fue declarado área de valor ambiental (^{Gaceta Oficial de la Federación, 2018}); pese a esto, no existe información publicada formalmente sobre actividades de manejo culturales como fertilización y riego. Actualmente, el bosque cuenta con 114 ha de áreas arboladas y demás vegetación, dividido de acuerdo con el uso e infraestructura en 14 secciones, de las cuales 10 se incluyeron en la presente investigación (B, C, E, F, G, H, J, K, L y M) (^{Saavedra-Romero et al., 2016}) (Figura 1). Por sección, se aplicó una intensidad de muestreo de 2.5 %, recomendada por ^{Schreuder, Ernst, y Ramírez-Maldonado (2004)}, resultando 28 parcelas circulares de estudio de 0.1 ha. La geoposición de cada parcela se registró y todos los árboles dentro de los límites se numeraron en dirección de las manecillas del reloj, iniciando por el norte. Se registró la especie de cada individuo, y el diámetro normal (Dn) y altura total (m) se obtuvieron con cinta diamétrica y pistola Haga, respectivamente. En la fase de gabinete se determinó el índice de esbeltez (IE) empleando la fórmula IE = Altura/Dn (^{Dunster et al., 2013}).

Figura 1 Secciones del Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México (^{Saavedra-Romero et al., 2016}). 

Identificación de defectos y evaluación del riesgo del arbolado

Los métodos de ^{Matheny y Clark (1994}, ²⁰⁰⁹) y ^{Dunster et al. (2013)} se utilizaron en la identificación y evaluación de árboles de riesgo en el BSJA. Cada árbol de las parcelas de estudio se inspeccionó visualmente en sentido ascendente (raíz/cuello/tronco/ramas/follaje) y con un desplazamiento de 360°, para obtener una perspectiva completa del individuo; los defectos estructurales se identificaron mediante los códigos establecidos por dichos autores. Esta actividad se realizó en una sola ocasión.

Método Matheny y Clark

El método considera tres factores para estimar el riesgo potencial de un árbol: a) potencial de falla, definido con base en la magnitud de los defectos estructurales identificados; b) tamaño de la pieza defectuosa, a mayor tamaño, el potencial de daño se calificó más alto; y c) calificación del objetivo con base en el periodo de uso del área adyacente al árbol evaluado. Cada factor se calificó con un puntaje de 1 a 4 (^{Matheny & Clark, 1994}, ²⁰⁰⁹). Al final, los puntos asignados a cada factor se sumaron para obtener la calificación de riesgo (CRi), siendo 12 el valor máximo y 3 el mínimo.

Método Dunster

Este método incluyó dos factores. El primero fue la probabilidad de falla, obtenido con base en la importancia de los defectos estructurales identificados en campo, así como de las condiciones climáticas prevalentes al momento de la evaluación. El segundo factor fue la probabilidad de impactar un blanco, tomando en cuenta la tasa de ocupación del área. Con base en ello, se asignaron puntajes de 1 a 4 (Cuadro 1; Figura 2). Una vez determinada la probabilidad de falla de un árbol y la probabilidad de impactar un blanco, la probabilidad combinada de ambos factores se obtuvo mediante una matriz, mostrada en el Cuadro 2, para caracterizar las consecuencias del riesgo.

Cuadro 1 Componentes evaluados en la identificación de árboles de riesgo con base en el método de ^{Dunster et al. (2013)}. 

Calificación	Probabilidad de falla			Probabilidad de impactar un blanco
	Categoría	Tipos de defecto	Condiciones climáticas	Categoría	Tasa de ocupación
1	Improbable	Brotes epicórmicos y grietas superficiales	Condiciones climáticas normales o severas en un tiempo definido	Muy bajo	Rara La zona por impactar no es usada comúnmente por personas (v. g. senderos aislados)
2	Posible	Heridas superficiales, exudados, rama líder u otras ramas muertas, corteza incluida	Podría ocurrir caída, pero no en condiciones climatológicas normales	Bajo	Ocasional El objetivo o persona se encuentra irregularmente.
3	Probable	Presencia de basidiocarpos, cinchado de tronco y ramas	Caída probable en condiciones normales	Medio	Frecuente El objetivo está presente por un día o semana (no considera daño humano)
4	Inminente	Cavidades que afectan más de 50 % de la circunferencia del tronco, pudrición avanzada, raíces expuestas, cancros, fisuras profundas, tumores, inclinación y ahusamiento inadecuado	La caída puede ocurrir en un futuro cercano y en cualquier condición climática	Alto	Constante El objetivo o blanco está presente todo el tiempo, 24 h al día y siete días a la semana (considera daño humano)

Figura 2 Ejemplos de categorías de probabilidad de caída de un árbol con base en el tipo de defecto presente: improbable (1), posible (2), probable (3) e inminente (4). 

Cuadro 2 Matriz de probabilidad combinada para la identificación de árboles de riesgo (^{Dunster et al., 2013}). 

Probabilidad de falla	Probabilidad de impactar un blanco
	Muy bajo	Bajo	Medio	Alto
Inminente	Improbable	Algo probable	Probable	Muy probable
Probable	Improbable	Improbable	Algo probable	Probable
Posible	Improbable	Improbable	Improbable	Algo probable
Improbable	Improbable	Improbable	Improbable	Improbable

Posteriormente, las consecuencias generadas por un árbol de riesgo se categorizaron en función del valor del objetivo y del daño ejercido sobre él (monetario o de otro tipo), de la siguiente forma: a) insignificantes (bajo valor de la propiedad afectada, trastornos que pueden reemplazarse o repararse; no incluye daño a personas); b) menores (bajo daño a la propiedad, trastornos menores al tránsito y líneas de comunicación); c) significantes (daño moderado a propiedades de alto valor, trastornos considerables y daño a personas); d) severas (daño a personas o muerte, daño en propiedad valiosa en términos monetarios e interrupción total de actividades). Finalmente, para comparar el riesgo por ambos métodos, se obtuvo una CRi por árbol, sección y especie, sumando los valores de la probabilidad combinada (A + B) y de las consecuencias generadas. El Cuadro 3 indica las cuatro categorías finales de riesgo obtenidas: bajo, moderado, alto y extremo. Para el análisis se creó una base de datos en MS-Excel, la cual se analizó con estadística no paramétrica mediante la prueba de rangos de Kruskal-Wallis, empleando el programa SAS® (^{Statistical Analysis Software Inc., 2015}).

Cuadro 3 Matriz empleada para generar la calificación final de riesgo (CRi) con base en los componentes probabilidad de falla, probabilidad de impactar un objetivo y consecuencias (^{Dunster et al., 2013}). 

Probabilidad de falla + Probabilidad de impacto	Consecuencias
	Insignificantes	Menores	Significantes	Severas
Muy probable	Bajo	Moderado	Alto	Extremo
Probable	Bajo	Moderado	Alto	Alto
Algo probable	Bajo	Bajo	Moderado	Moderado
Improbable	Bajo	Bajo	Bajo	Bajo

Resultados y discusión

Las especies más frecuentes de un total de 760 árboles evaluados fueron: Casuarina equisetifolia L. (23.6 %), Grevillea robusta A. Cunn. ex R. Br. (17.2 %), Hesperocyparis lusitanica Mill. (13.6 %), Eucalyptus camaldulensis Dhnh. (12.0 %) y Schinus molle L. (9.7 %); dichas especies conformaron 76.2 %. El porcentaje restante fue representado en orden de importancia por Fraxinus uhdei (Wenz.) Lingelsh, Acacia retinodes Schltdl., Cupressus sempervirens L., Tamarix gallica L. y Ligustrum lucidum Aiton. La clase diamétrica más frecuente fue la de 7.6 a 15.1 cm (31.7 %) (Figura 3A). La categoría dominante respecto a la altura incluyó árboles de 5.1 a 10.0 m (44.9 %) (Figura 3B), mientras que el índice de esbeltez más frecuente varió de 26 a 75 (61.7 %) (Figura 3C). La media de las variables dasométricas fue 24.03 cm de diámetro, 11.14 m de altura y 58.25 de IE.

Figura 3 Distribución de clases diamétricas (A), por altura (B) e índice de esbeltez (C) de los árboles evaluados en el Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México. 

Con base en estas cifras, la mayoría de los árboles presentaron portes pequeños, posiblemente, debido a su plantación reciente o a que las condiciones del sitio no han sido favorables para un desarrollo óptimo, y aunque existen individuos de gran porte, su frecuencia fue baja. A pesar de que el IE se emplea para determinar calidad de planta en vivero, su uso se ha extendido a otras etapas fenológicas con el propósito de determinar la estabilidad del tronco. Los valores bajos de esbeltez se asocian con árboles cónicos (ahusados) (^{Villar-Salvador, 2003}), los cuales presentan mayor resistencia a los vientos fuertes y al daño mecánico (^{Arias, 2004}). La inestabilidad de un árbol aumenta con índices de esbeltez mayores de 80, mientras que los que superan una calificación de 100 son extremadamente inestables (^{USDA, 2014}); no obstante, incluso los valores de esta magnitud se consideran normales en fases juveniles, pero a partir de los 10 años se esperaría un valor inferior de 80, de lo contrario se tendrían árboles muy delgados que podrían quebrarse fácilmente (^{Pérez-González, Domínguez-Domínguez, Martínez-Zurimendi, & Etchevers-Barra, 2012}). En el presente estudio, 76 % de los árboles presentó un valor aceptable de esbeltez.

Defectos estructurales

La Figura 4 muestra los 14 tipos de defectos estructurales identificados en 292 árboles; es decir, 38.4 % de los individuos presentó algún tipo de defecto, siendo los más frecuentes: inclinación (18.8 %), cancros (15.4 %), brotes epicórmicos (14.4 %), ramas muertas (9.9 %), tumores (9.2 %) y cavidades (6.1 %).

Figura 4 Frecuencia de los tipos de defectos estructurales en 292 árboles del Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México. 

La inclinación es quizá el ejemplo más común de un árbol desbalanceado, producto de su historia de vida, patrones de crecimiento y genotipo; un árbol con inclinación superior de 10° puede ser inestable, por lo que su monitoreo debe ser periódico, pero si excede de 40° y al mismo tiempo pende sobre un objetivo, entonces el blanco de afectación debe ser removido, o bien, el árbol en cuestión debe ser derribado (^{Pokorny, 1992}). En el BSJA, algunos árboles mostraron un ángulo crítico de inclinación; no obstante, se encontraron en sitios de uso ocasional. De acuerdo con el estudio realizado por ^{Jim y Zhang (2013)}, los árboles inclinados y torcidos son uno de los defectos más frecuentes en Hong Kong.

Por su parte, los brotes epicórmicos resultaron ser el tercer carácter más frecuente. Estos brotes se originan a partir de yemas latentes, tienden a crecer sobre el tronco, cuello de la raíz o en ramas y, a menudo, su desarrollo se ve estimulado por una súbita exposición a la luz (^{Meier, Saunders, & Michler, 2012}) o como consecuencia de estrés crónico; por ello, los brotes se consideran una estrategia de sobrevivencia del árbol (^{Bellingham & Sparrow, 2003}). En el corto plazo, estos brotes pueden reemplazar ramas muertas o que fueron podadas durante actividades de manejo, lo que en apariencia es excelente; sin embargo, a pesar de que su crecimiento es rápido, su origen adventicio propicia una débil unión con el árbol (corteza-madera) (^{Pallardy, 2008}), siendo probable que el exceso de peso en el futuro provoque caída prematura, ocasionando severos daños materiales y económicos.

Las ramas muertas fueron también comunes, especialmente en la parte alta de las copas, y aunque su incidencia fue baja, la remoción inmediata se justifica cuando se encuentran en zonas de uso frecuente (^{Sreetheran, Adnan, & Azuar, 2011}). La poda de limpieza de ramas muertas dentro de la copa y la poda de reducción, en casos excepcionales, debe ser aplicada lo más pronto posible.

La presencia de tumores en la parte baja del tronco y cuello también fueron frecuentes y a pesar de que está comprobado que limitan el crecimiento y productividad de los árboles (^{Escobar, Leslie, McGranaham, & Dandekar, 2002}), rara vez se les considera un problema de salud fisiológica y estructural (^{Meilleur, 2006}).

Un proceso único en los árboles es su capacidad de compartimentar; este fenómeno incluye la activación de cuatro paredes que limitan la descomposición y decoloración de la madera al interior del árbol (^{Shigo, 1984}). Ocasionalmente, dichas paredes no pueden contener la descomposición (^{Martínez-Trinidad & Islas-Rodríguez, 2010}), formándose cavidades y áreas con pudrición incipiente o avanzada. Esta situación se incrementa con la presencia de cancros, defecto muy común en la zona de estudio, ya que limitan el cierre de la herida (capacidad de compartimentación) e incrementan el riesgo (^{Meilleur, 2006}). La descomposición de la madera en un árbol vivo de un parque podría provocar la ruptura de ramas o tronco durante condiciones climáticas adversas, convirtiendo al árbol en un elemento de riesgo para las personas (^{Kulhavy, Unger, Hung, Wu, & Sun, 2014}).

Defectos por sección y especie

El Cuadro 4 reporta la proporción de árboles con defectos en cada sección evaluada del BSJA. Las secciones B y H al norponiente y sur del bosque, respectivamente, presentaron el mayor porcentaje de árboles con defectos estructurales. Es importante destacar que todas las secciones presentaron árboles inclinados. Un árbol inclinado con un defecto importante en la parte baja del tronco es más susceptible a caer, debido al desbalance estructural y a la debilidad acentuada en el tronco o raíz. En algunos árboles, el crecimiento oblicuo puede ser natural, en otros el desarrollo fue inadecuado, debido a la presencia de suelos someros y un sistema de anclaje deficiente (^{Pokorny, 1992}).

Cuadro 4 Árboles con defectos estructurales (%) en cada una de las secciones del Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México. 

Sección	Inclinación	Bifurcación	Uniones múltiples	Corteza incluida	Peso excesivo	Fisuras	Pudrición del tallo	Cavidades	Exudados	Ramas muertas	Cancros
B	3.08	-	1.71	0.68	0.34	0.68	1.71	-	-	7.19	3.08
C	3.77	-	1.03	-	0.68	-	0.34	-	0.34	6.51	0.34
E	0.68	-	1.71	-	-	-	-	-	0.68	0.34	8.22
F	0.68	-	-	-	-	0.34	0.34	2.05	-	1.37	0.34
G	3.08	-	-	1.03	-	-	-	-	-	4.11	1.37
H	2.40	0.34	-	-	-	0.34	1.37	2.05	2.40	6.16	2.74
J	1.03	-	-	-	0.34	0.34	-	1.03	-	4.45	2.05
K	2.74	-	-	-	-	1.71	-	0.34	1.37	0.68	-
L	0.34	-	-	0.68	-		0.34	0.68	0.34	1.71	1.71

Cada especie arbórea mostró sus propios defectos, tal como se ilustra gráficamente en la Figura 5; por ejemplo, C. equisetifolia y S. molle tuvieron el mayor número con 23.97 y 17.81 %, respectivamente, lo que podría ser un indicador de que estos genotipos no son adecuados para las condiciones del BSJA, mientras que H. lusitanica, C. sempervirens y F. uhdei podrían ser candidatos para futuras plantaciones, aunque se tendrá que considerar la diversificación de especies. Los defectos más comunes fueron las ramas muertas en Casuarina, Eucalyptus y Tamarix, y árboles inclinados en Acacia.

Figura 5 Frecuencia de defectos estructurales en nueve especies evaluadas en el Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México. 

Calificación de riesgo

La Figura 6 muestra que los árboles evaluados tuvieron calificaciones de 7 y 8 como las más frecuentes. Para el método Matheny y Clark, los árboles con calificaciones ≤8 se incluyeron en riesgo bajo (83.9 %); el 9 en moderado (14.7 %), mientras que el 10 se calificó como riesgo alto (1.3 %). Con base en el tercer componente del método Dunster (las consecuencias que generaría la caída de un árbol o parte de él), 88.17 % de los árboles presentó riesgo bajo; 11.3 %, riesgo moderado; y 0.68 %, riesgo alto. La categoría extrema no tuvo representación.

Figura 6 Histogramas de frecuencia de las CRi de los árboles del Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México, evaluados con los métodos ^{Matheny y Clark (1994}, ²⁰⁰⁹) y ^{Dunster et al. (2013)}. 

Calificación de riesgo por especie y sección

Con base en la prueba de rangos de Kruskal-Wallis, la calificación de riesgo mostró diferencias significativas entre especies; no obstante, para ambos métodos, todas quedaron agrupadas en riesgo bajo (Cuadro 5).

Cuadro 5 Calificación de riesgo por especie arbórea con base en los métodos ^{Matheny y Clark (1994}, ²⁰⁰⁹), y ^{Dunster et al. (2013)}. 

Especie	Método Matheny y Clark		Método Dunster
	Mediana	Rango	Especie	Mediana	Rango
Eucalyptus camaldulensis	6	113.83 a	Eucalyptus camaldulensis	5	101.35 a
Casuarina equisetifolia	6	118.31 a	Tamarix gallica	5	118.98 ab
Hesperocyparis lusitanica	6	119.10 ab	Hesperocyparis lusitanica	7	126.15 abc
Tamarix gallica	6	122.05 ab	Casuarina equisetifolia	7	130.04 bc
Grevillea robusta	7	153.88 bc	Grevillea robusta	7	164.50 bcd
Schinus molle	7.5	175.64 c	Acacia retinodes	7	168.60 cd
Acacia retinodes	7.5	182.62 c	Schinus molle	8	174.59 d

Letras distintas indican diferencias significativas de acuerdo con la prueba de rangos de Kruskal-Wallis (P < 0.0001).

Respecto a las secciones, y de acuerdo con el Cuadro 6, únicamente la sección K (al suroeste) presentó calificación de riesgo moderado (calificación 9), el resto fue bajo. Cabe mencionar que esta sección, así como la E y F, poseen la mayor afluencia de usuarios, quienes realizan actividades de caminata por veredas no autorizadas, pícnic y descanso, por lo que se recomienda llevar a cabo un monitoreo constante, para identificar cualquier cambio en la condición de los árboles.

Cuadro 6 Calificación de riesgo por sección con base en los métodos de ^{Matheny y Clark (1994}, ²⁰⁰⁹) y ^{Dunster et al. (2013)}. 

Método Matheny y Clark			Método Dunster
Sección	Mediana	Rango	Sección	Mediana	Rango
C	5	99.15 a	G	6	113.17 a
H	5	101.68 a	J	6	114.48 a
G	6	113.13 ab	C	6.5	118.42 a
J	6	114.34 ab	H	7	122.20 a
B	7	135.64 bc	B	7	132.56 a
L	7	176.23 cd	L	7	142.50 ab
F	8	206.67 d	E	7	172.61 bc
K	8.5	207.60 d	F	8	203.90 c
E	8.5	216.05 d	K	9	217.08 c

Letras distintas indican diferencias significativas de acuerdo con la prueba de rangos de Kruskal-Wallis (P < 0.0001).

Con base en los métodos utilizados, las especies arbóreas y secciones evaluadas presentaron calificación de riesgo bajo (≤8), con excepción de la sección K cuyo riesgo fue moderado, por ello, la probabilidad de algún siniestro es reducida. En términos numéricos, los valores obtenidos por el método Matheny y Clark fueron mayores debido a la influencia que ejerce el diámetro de la parte defectuosa.

Es importante resaltar que el estudio se realizó en un tiempo específico y que las condiciones estructurales de los árboles y el clima pueden cambiar drásticamente en un marco de tiempo distinto. Si bien, es importante identificar el riesgo potencial de los árboles ya establecidos dentro de la ciudad, de acuerdo con ^{Hauer et al. (2015)} y ^{Vogt et al. (2015)}, el mantenimiento proactivo proporcionaría una mayor vida útil del recurso árbol. Los árboles plantados con mantenimiento adecuado proporcionarán beneficios mayores e incrementarán el valor del bosque urbano.

Conclusiones

Los procedimientos para la evaluación e identificación de árboles de riesgo adaptados al arbolado del Bosque de San Juan de Aragón, Ciudad de México, permitieron calificar los principales defectos estructurales de una manera sencilla. Los defectos más frecuentes fueron árboles inclinados, cancros, ramas muertas en copa superior, tumores, cavidades y brotes epicórmicos. Casuarina equisetifolia y Schinus molle fueron las especies con mayor número de defectos. El mayor porcentaje de árboles con defectos se presentó en las secciones B y H. La mayoría de los árboles presentaron una calificación de riesgo bajo para bienes, servicios y vidas humanas. La sección con mayor calificación de riesgo fue la K. Esta información es relevante para los tomadores de decisiones con el objetivo de implementar medidas preventivas que puedan mitigar daños potenciales del arbolado en la infraestructura y usuarios de las áreas verdes urbanas.