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Estudio del crecimiento en altura dominante de rebollares en Castilla León

  • Autores: Patricia Adame Hernando, Isabel Cañellas Rey de Viñas, Miren del Río Gaztelurrutia, Gregorio Montero González
  • Localización: Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales, ISSN 1575-2410, ISSN-e 2386-8368, Nº. 21, 2007 (Ejemplar dedicado a: Actas de las reuniones sobre selvicultura y la gestión de ordenación de masas de monte bajo y la planificación forestal en la red natura 2000), págs. 19-24
  • Idioma: español
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  • Resumen
    • En el presente trabajo se realiza un estudio del crecimiento en altura dominante de las masas de Quercus pyrenaica Willd. localizadas en Castilla y León. Para realizar los diferentes ajustes se utili- zaron 163 análisis de tronco pertenecientes a aquellas masas en las que se considera como especie principal a Quercus pyrenaica . Las parcelas, pertenecientes al 2º Inventario Forestal Nacional, se seleccionaron al azar y de forma proporcional a la superficie de cada uno de los estratos definidos por la Clasificación biogeoclimática Peninsular y Balear en Castilla y León con el fin de recoger la mayor variabilidad posible de la muestra. A partir de los análisis de tronco, los datos utilizados para el ajuste de las funciones son todas las posibles combinaciones, dos a dos, de los pares altura-edad del árbol. Con estos datos se ensayaron 9 modelos matemáticos, basados en métodos de ecuaciones en diferencias: tres derivados de la función de R ICHARDS (1959), tres derivados de la función de K ORF (1939), M C D ILL & A MATEIS (1992), H OSSFELD (1822) y C LUTTER & L ENHART (1974). De todos ellos se eligió aquel más adecuado según la bondad del ajuste, el análisis de los residuos, el análisis grá- fico y la validación cruzada. El modelo finalmente seleccionado fue el de K ORF (1939) derivado en diferencias dejando libre el parámetro b. Este modelo presenta mayor eficiencia y errores más peque- ños, tanto para los datos iniciales como para los datos de validación, además de una representación gráfica más cercana a la realidad.


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