| Revista: | Bosque (Valdivia) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000451472 |
| ISSN: | 0304-8799 |
| Autores: | Velasco Bautista, Efraín1 Santos Posadas, Héctor de los2 Ramírez Maldonado, Hugo3 Rendón Sánchez, Gilberto2 Valdez Lazalde, José René2 Acosta Mireles, Miguel4 |
| Instituciones: | 1Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales, Ciudad de México. México 2Colegio de Postgraduados, Texcoco, Estado de México. México 3Universidad Autónoma Chapingo, División de Ciencias Forestales, Texcoco, Estado de México. México 4Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campo Experimental Valle de México, Texcoco, Estado de México. México |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 41 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 307-320 |
| País: | Chile |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En el Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México es frecuente obtener información en conglomerados menores a cuatro subparcelas. Las consecuencias de esto en las estimaciones de parámetros forestales no se han abordado lo suficiente. El objetivo del trabajo fue comparar cuatro estimadores para el volumen maderable y la densidad arbórea en tres condiciones de completitud de conglomerados. En una población artificial de 9.370.000 árboles en 10.000 ha se diseñaron 88 redes sistemáticas de muestreo con conglomerados de subparcelas circulares; cada red estuvo conformada por 81 unidades de muestreo, equidistantes a 1 km. En función del número de conglomerados completos se consideraron las siguientes condiciones de completitud: (a) al 100 %, (b) al 88 % y (c) al 63 %. En cada condición se estimó el volumen maderable (m3 ha-1) y la densidad arbórea (árboles ha-1) mediante los estimadores: (1) Forest Inventory and Analysis (FIA), (2) Van Deusen (VAN), (3) Media de Razones (MR) y (4) Razón de Medias (RM). Para su comparación se usó el sesgo relativo, cuyos valores cercanos a cero son deseables. En cada condición analizada, las estimaciones de volumen por hectárea, para los cuatro estimadores, fueron similares e insesgadas. La varianza estimada mediante FIA fue sesgada en conglomerados incompletos, con valores superiores a dos y cinco veces la varianza verdadera para la segunda y tercera condición, respectivamente. Un comportamiento similar se observó para la densidad. Los estimadores FIA no son adecuados para estimar la varianza cuando se tiene un alto porcentaje de conglomerados incompletos |
| Resumen en inglés | Throughout the data of the National Forest and Soil Inventory (INFyS) of Mexico, it is not uncommon to find clusters with less than four subplots (incomplete). The consequences of this condition on the forest parameters estimates are yet to be completely analyzed. The main objective of this work was to compare the behavior of different sampling estimators under such conditions of cluster completeness. Using an artificial population of 9,370,000 trees, created on a 10,000 ha surface, a total of 88 systematic sampling grids using four-plot circular clusters were set. Each grid had 81 clusters, separated by 1 km. On each sampling grid, three different completeness conditions were tested: a) full completeness (all clusters with four subplots) b) 88 % completeness and c) 63 % completeness. On each condition, timber volume (m3 ha-1) and tree density (tree ha-1) were estimated using the following estimators: 1) Forest Inventory and Analysis (FIA) 2) Van Deusen Estimators 3) Means of ratio and 4) Ratio of means. The estimators were evaluated using relative bias on the mean and the variance. For volume, on each of the three completeness conditions, the mean estimates were similar and unbiased using the proposed four estimators. Nevertheless, the FIA estimator produced biased variance estimates ranging from two to five times larger for 88% and 63% completeness respectively. Similar behavior was observed on tree density. The FIA estimators will produce biased results on the variance estimator when a high percentage of clusters is incomplete |
| Disciplinas: | Agrociencias |
| Palabras clave: | Silvicultura, México, Inventario forestal, Estimadores, Estimador Van Deusen, Distribución lognormal |
| Keyword: | Silviculture, Mexico, Forest inventory, Estimators, Van Deusen estimator, Lognormal distribution |
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