Descripción de las masas de roble albar (Quercus petraea Matts. (Liebl)) en el noroeste peninsular mediante el estudio de sus funciones Altura – Diámetro

Spanish Journal of Rural Development

Endereço:
Escola Politécnica Superior de Lugo. Campus Universitario s/n 27002 Lugo. España
Lugo / ES
27002
Site: http://www.sjruraldevelopment.org
Telefone: (34) 982823278
ISSN: 2171 1216
Editor Chefe: Ignacio J. Díaz-Maroto Hidalgo
Início Publicação: 31/08/2009
Periodicidade: Trimestral
Área de Estudo: Multidisciplinar

Descripción de las masas de roble albar (Quercus petraea Matts. (Liebl)) en el noroeste peninsular mediante el estudio de sus funciones Altura – Diámetro

Ano: 2009 | Volume: 1 | Número: 0

Palavras-chave: Quercus petraea, Modelización forestal, Altura , Diámetro, Producción, Inventario.

Resumos Cadastrados

Resumo Espanhol:

La altura total del árbol y el diámetro normal, son las dos primeras variables medidas y analizadas en todo inventario forestal realizado en monte. El planteamiento de estudios de modelización y producción forestal exigen el conocimiento de una nube de puntos altura – diámetro lo suficientemente amplia como para ofrecer una información detallada.
Como preludio a esos análisis, resulta esencial poder predecir la altura de un árbol a partir de sus dimensiones diametrales. Como es de esperar, estos modelos altura – diámetro se ven fuertemente influidos por el hecho de que se trate de masas coetáneas. Sin embargo, cuando la uniformidad de la masa no es la deseada en la distribución de edades y diámetros, el ajuste de aquellas funciones se ve afectado.
En el presente trabajo, y basándonos en herramientas estadísticas para el ajuste, se aplicaron tanto métodos de regresión lineal como no lineal para poder definir un modelo Altura – Diámetro aceptable para las masas no regulares de una especie de frondosa de crecimiento lento como es Quercus petraea. En todos los casos se trabajó con una parte de los datos, dejando otra pequeña parte para validar el modelo: aproximadamente el 25%.
Por último, se analizó si los residuos presentaban sesgo o no, para lo cual se representaron los residuos (diferencia entre el valor real y el predicho por el modelo) frente al valor de la variable estimada, llegándose a la evidencia de la inexistencia de sesgo.