Modelo de regresión para estimar el volumen total con corteza de árboles de Pinus taeda L. en el sur de Brasil

Se probaron quince modelos de regresión de una y doble entrada para la estimación del volumen total con corteza de Pinus taeda L. seleccionando el modelo que mejor se ajustó a los datos utilizados; a saber, determinar el volumen de cada árbol por el método analítico y por el método de muestreo con á...

Descripción completa

Autores Principales: Da-Cunha, Thiago Augusto, Guimarães-Finger, César Augusto
Formato: Artículo
Idioma: Español
Publicado: Editorial Tecnológica de Costa Rica 2012
Materias:
Acceso en línea: https://revistas.tec.ac.cr/index.php/kuru/article/view/400
https://hdl.handle.net/2238/8189
Sumario: Se probaron quince modelos de regresión de una y doble entrada para la estimación del volumen total con corteza de Pinus taeda L. seleccionando el modelo que mejor se ajustó a los datos utilizados; a saber, determinar el volumen de cada árbol por el método analítico y por el método de muestreo con área fija. Para el estudio fueron evaluados cuarenta árboles distribuidos en cuatro clases diamétricas de un rodal de P. taeda, en la Universidad Federal de Santa María, Ciudad de Santa María, en el Departamento de Río Grande do Sul, Brasil. En cada uno de estos árboles fueron medidas las siguientes variables dendrométricas: altura total (m), diámetro a la altura del pecho (cm) y diámetros sobre el fuste medidos cada dos metros obtenidos mediante lecturas con el relascopio de Bitterlich modelo Wide Scale. Fueron probados un total de quince modelos matemáticos de regresión de entrada simple y doble, los cuales fueron seleccionados por medio del menor valor ponderado de los resultados de los parámetros estadísticos seleccionados y el análisis gráfico de los residuos. El resultado reveló que todos los modelos probados presentaron buen ajuste, obteniéndose coeficientes de determinación ajustados con valores entre 0.982 a 0.996, lo cual indica que cualquier modelo puede ser utilizado. El modelo propuesto por Spurr (variable combinada) fue el seleccionado por presentar mayor facilidad de uso y mejor representación de la distribución grafica de los residuos.