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Ajuste de curvas de índice de sitio mediante modelos mixtos para plantaciones de Eucalyptus urophylla en Venezuela

  • Autores: Omar Carrero, Mauricio Jerez, Raúl Macchiavelli, Giampaolo Orlandoni Merli, Jurgen Stock
  • Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 33, Nº. 4, 2008, págs. 265-272
  • Idioma: español
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • La clasificación de rodales mediante "curvas de índice de sitio" es útil en el establecimiento y manejo de plantaciones forestales ya que de la calidad del sitio depende en gran parte el crecimiento y rendimiento de las mismas. La mayor parte de los datos forestales son obtenidos longitudinalmente en el mismo sitio y las varianzas a menudo cambian en el tiempo, lo que hace inapropiada la aplicación del modelo general ordinario. Los modelos mixtos son buenas alternativas al permitir modelar estructuras covariantes. En este estudio se utilizaron modelos lineales y no lineales para analizar la relación de la altura mayor con la edad en plantaciones de Eucalyptus urophylla en Venezuela, y hallar la "curva guía" más apropiada para la clasificación de sitios. Los datos consistieron en mediciones repetidas obtenidas a partir de parcelas permanentes. Los modelos ajustados fueron los de Schumacher (lineal), Chapman-Richards, Weibull, Logistica, Gompertz y el Monomolecular (no-lineales). Se emplearon tres parametrizaciones diferentes: 1) original, asumiendo asíntotas aleatorias; 2) reparametrización para que el factor local sea la asíntota; y 3) reparametrización para que el factor local sea el parámetro asociado al dominio de la función. En las dos últimas la mayor altura a edad base tiene asociado un efecto aleatorio. La clasificación de sitio se realizó utilizando el concepto de �índice de sitio del sitio�, interpretado como la altura más probable a la edad base, entre todos los rodales hipotéticos que podrían crecer en el siotio. El mejor ajuste correspondió a un modelo no lineal mixto tipo Chapman Richards


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