| Journal: | Revista mexicana de ciencias forestales |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000458290 |
| ISSN: | 2007-1132 |
| Authors: | Vega, Alondra Anahi1 Corral Rivas, Sacramento1 Corral Rivas, José Javier2 Diéguez Aranda, Ulises3 |
| Institutions: | 1Instituto Tecnológico de El Salto, Tecnológico Nacional de México, Durango. México 2Universidad Juárez del Estado de Durango, Facultad de Ciencias Forestales, Durango. México 3Universidad de Santiago de Compostela, Departamento de Ingeniería Agroforestal, Galicia. España |
| Year: | 2022 |
| Season: | Sep-Oct |
| Volumen: | 13 |
| Number: | 73 |
| Pages: | 75-101 |
| Country: | México |
| Language: | Español, inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico |
| Spanish abstract | Las distribuciones diamétricas son un factor importante en la caracterización del rodal, ya que el diámetro, generalmente, está correlacionado con otras variables de interés como la altura, volumen, biomasa, etcétera, esto permite conocer el tipo de productos que pueden obtenerse del bosque. El objetivo de la presente investigación fue desarrollar una estrategia para ajustar las FDP Weibull, Beta y S B Johnson, así como reconstruir (modelación) la distribución diamétrica futura con el método de recuperación de parámetros. En una primera etapa, se estudió comparativamente la calidad de ajuste de tres funciones de distribución de probabilidad (FDP: Weibull, S B Johnson y Beta) mediante los métodos de momentos y máxima verosimilitud para recuperar los parámetros y describir la distribución diamétrica de 2 252 parcelas temporales de muestreo ubicadas en bosques naturales de Pueblo Nuevo, Durango, México. En general, los mejores resultados en términos de precisión y parsimonia en la etapa de ajuste, evaluados mediante el sesgo medio y la Raíz del Error Medio Cuadrático, se obtuvieron con la FDP Weibull ajustada con el método de los momentos; mientras que las distribuciones S B Johnson y Beta se ubicaron en segundo y tercer lugar, respectivamente. Por tanto, la FDP Weibull biparamétrica fue seleccionada para modelar las distribuciones diamétricas de los rodales estudiados. La técnica de la recuperación de parámetros evidenció que 62 % de las parcelas modeladas siguen una distribución teórica tipo Weibull con 20 % de nivel de significancia en la prueba de Kolmogorov-Smirnov |
| English abstract | Diameter distributions are an important factor in stand characterization because the diameter is generally correlated with other variables such height, volume, and biomass, and this makes it possible to know what kind products can be harvested from forests. The objective of this research was to develop a strategy to fit the Weibull, Beta and SB Johnson PDFs and reconstruct (modeling) the future diameter distribution with the parameter recovery method. In the first phase, the goodness-of-fit of three probability distribution functions, or PDFs, (Weibull, Johnson’s SB, and Beta) was evaluated using the moments and the maximum likelihood methods to estimate the distribution parameters of 2 252 temporary sampling plots distributed in natural forests in Pueblo Nuevo, Durango, Mexico. In general, the best results in terms of accuracy and parsimony during the model fitting evaluated with the average bias and the root mean square error were obtained with Weibull’s PDF, fitted with the moments method was the best, while Johnson’s SB and Beta were ranked in second and third position, respectively. Therefore, the two-parameter Weibull’s PDF was selected to describe the diameter distributions of the studied forest stands. The parameter recovery method suggested that 62 % of evaluated sampling plots followed a Weibull distribution with a significance level of 20 % in the Kolmogorov-Smirnov test |
| Disciplines: | Agrociencias, Matemáticas |
| Keyword: | Silvicultura, Matemáticas aplicadas, Distribución diamétrica, Distribución de Weibull, Modelos biológicos, Método de momentos, México, Durango |
| Keyword: | Silviculture, Applied mathematics, Diametric distribution, Weibull distribution, Biological models, Moments method, Parameter recovery, Durango, Mexico |
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