Modelos locales altura-diámetro para Pinus montezumae Lamb. y Pinus teocote Schiede ex Schltdl. en Nanacamilpa, Tlaxcala

Abstract

La medición en campo de la altura total de los árboles implica dificultades prácticas que incrementan los tiempos y costos del inventario. Además, su medición está propensa a errores, en particular en sitios con sotobosques densos. Las relaciones alométricas son una alternativa viable para estimar en forma eficiente la altura en función del diámetro normal. El objetivo de este estudio fue analizar modelos de crecimiento y alométricos para determinar el de mejor ajuste en la relación altura-diámetro para árboles de Pinus montezumae y Pinus teocote de la región forestal Nanacamilpa, Tlaxcala. Para el análisis, se obtuvieron 583 pares de datos de diámetro normal-altura total para P. montezumae y 468 pares para P. teocote. La muestra abarcó un amplio intervalo de categorías diamétricas. Se evaluaron 14 modelos no lineales y uno lineal, mediante análisis de regresión con el procedimiento MODEL de SAS® para los no lineales, y REG para el lineal. La bondad de ajuste se evaluó con base en la R2adj, el sesgo, la raíz del error cuadrático medio, la suma de cuadrado del error, el cuadrado medio del error y el criterio de información de Akaike. El mejor modelo para estimar la altura de Pinus montezumae fue el propuesto por Yang (M2) con una R2adj=0.91, y para P. teocote el cuadrático (M10) con una R2adj=0.87. Ambos modelos describen con precisión la relación alométrica entre el diámetro y la altura en árboles de las especies estudiadas en la región occidental del estado de Tlaxcala.

Modelos altura-diámetro con efectos mixtos para Lysiloma latisiliquum (L) Benth. en Quintana Roo, México

“…El ajuste estadístico y selección del modelo de mejor ajuste se realizó a través de la significancia de los parámetros (p < 0.05), el mayor valor del coeficiente de determinación (R 2 ) y los menores valores en los errores estándar aproximados (Eea) de los parámetros, así como en los criterios de información de Akaike (AIC) y Bayesiano (BIC), por sus siglas en inglés (Corral-Rivas et al, 2014;Guerra-De la Cruz et al, 2019). Además, se verificaron los supuestos de normalidad de los errores mediante la tendencia lineal de los cuantiles con respecto a los residuales estandarizados, así como la homocedasticidad de los residuales (SAS Institute Inc., 2014…”

“…La selección del mejor modelo con efectos mixtos se realizó de igual forma que en los modelos anteriores, al considerar la significancia de sus parámetros (p < 0.05), valores altos del R 2 , así como valores bajos de AIC y BIC (Corral-Rivas et al, 2014;Guerra-De la Cruz et al, 2019). Aun cuando la modelación bajo el enfoque de efectos mixtos asume una distribución normal con media igual a cero y una matriz de varianzas-covarianzas representada con la expresión 8 y que engloba toda la variabilidad de la muestra utilizada (Littell, Milliken, Stroup, Wolfinger y Schabenberger, 2006), se verificaron en el mejor modelo los supuestos de normalidad de los errores donde la tendencia hacia una línea recta es lo deseable y la homocedasticidad de los residuales para verificar que no se tenga un aumento en los residuales a medida que a variable estimada incrementa (SAS Institute Inc., 2014).…”

“…En México, la relación alométrica entre A-d ha sido analizada para Pinus teocote Schiede ex Schltdl. en el occidente del estado de Hidalgo y Nanacamilpa, Tlaxcala (Hernández et al, 2015;Guerra-De la Cruz et al, 2019), P. pseudostrobus Lindl. en la Comunidad Indígena de San Juan Nuevo Parangaricutiro, Michoacán (Hernández-Ramos et al, 2018a;Hernández-Ramos et al, 2018b) y P. montezumae Lamb.…”

“…en la Comunidad Indígena de San Juan Nuevo Parangaricutiro, Michoacán (Hernández-Ramos et al, 2018a;Hernández-Ramos et al, 2018b) y P. montezumae Lamb. en Nanacamilpa, Tlaxcala (Guerra-De la Cruz et al, 2019), por mencionar algunos; sin embargo, la información es escasa para especies tropicales, ya que solo se reportan para P. chiapensis Martínez-Andresen, Cinnamomum sp. y Melia azedarach L. establecidas en plantaciones forestales de Tlapacoyan, Veracruz (Castillo-Gallegos, Jarillo-Rodríguez y Escobar- , ya sea mediante modelos locales generalizados, o bajo el enfoque de modelos de efectos mixtos (MEM) (Corral-Rivas, Álvarez-González, Crecente-Campo y Corral-Rivas, 2014).…”

Models for Mexican Temperate Forests: A Sustainable Management Approach

“…applied, some studies have been developed in the state of Durango. However, for central Mexico, most research studies do not include random effects(Guerra-De la Cruz et al, 2019).Therefore, deploying tree h-d models that account for hierarchical data structure,i.e. random effects, would contribute to the Mexican forest science by providing a new management tool for economically and ecologically important species in central Mexico.…”