| Revista: | Madera y bosques |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000443697 |
| ISSN: | 1405-0471 |
| Autores: | Costa, Luiz Rodolfo Reis1 Dolácio, Cícero Jorge Fonseca2 Zea Camaño, Jorge Danilo2 Oliveira, Rudson Silva2 Pelissari, Allan Libanio2 Maciel, Maria de Nazaré Martins3 |
| Instituciones: | 1AMBFOREST Consultoria & Engenharia, Ananindeua, Para. Brasil 2Universidade Federal do Parana, Curitiba, Parana. Brasil 3Universidade Federal Rural da Amazonia, Belem, Para. Brasil |
| Año: | 2020 |
| Volumen: | 26 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La caracterización del comportamiento de la variación espacial de atributos dendrométricos de especies tropicales en sistemas agroforestales es importante para su manejo y, en ese sentido, la geoestadística se destaca por utilizar técnicas capaces de caracterizar esa variación. Se utilizaron métodos geoestadísticos para evaluar y mapear la variabilidad espacial del diámetro a 1.3 m del nivel del suelo (dap), de la altura comercial (hc) y del volumen comercial (vc) de árboles de Swietenia macrophylla King, plantadas en un sistema agroforestal en la Amazonia brasileña. El muestreo de campo se realizó con base en una cuadrícula de 50 m × 50 m, que resultó en 36 puntos sistemáticos. En cada punto, se instaló una parcela circular de 500 m2 para medir el dap y la hc. El vc fue estimado con la ecuación mejor ajustada a los datos de cubicación de 108 árboles. Luego se modelaron los patrones de distribución espacial de las variables por medio de la geoestadística y se utilizó kriging ordinario para generar mapas con predicciones e incertidumbres de las variables. El modelo de Schumacher-Hall resultó en la mejor ecuación para estimar el vc y la cuadrícula sistemática utilizada mostró ser eficiente para detectar los patrones espaciales de esas variables. Los modelos de semivariogramas ajustados demostraron la fuerte dependencia espacial del dap, de la hc y del vc, lo que permitió hacer interpolaciones precisas, generando resultados de validación cruzada sin tendencia, principalmente para vc que presentó el modelo teórico mejor ajustado |
| Resumen en inglés | To characterize the spatial variation behavior of the tree attributes of tropical species in agroforestry systems is important for its management, and in this sense, geostatistics stands out for using techniques able of characterizing this variation. In this work, geostatistical methods were used to evaluate and map spatial variability of diameter (dbh) at 1.3 m from the ground level, commercial height (hc) and commercial volume (vc) of trees Swietenia macrophylla King, planted in an agroforestry system in the Brazilian Amazon. The field sampling was carried out based on a grid of 50 m × 50 m, which resulted in 36 systematics point. At each point, a circular plot of 500 m2 was installed to measure the variables dbh, hc. The vc of trees in the portions was estimated with the best equation adjusted to the 108 trees cubing data. Next, the spatial distribution standard of these variable were modeled with geostatistics and ordinary kriging was used to generate maps with predictions and uncertainties of the variables. The Schumacher-Hall’s model resulted in the best equation for the estimation of vc, and the systematic grid was efficient to detect the spatial patterns of these variables, because the adjusted semivariograms models demonstrated the strong spatial dependence on the dbh, hc and vc, being possible, make precise interpolations, generating cross-validation results without trend, mainly for vc that presented the best adjusted theoretical model |
| Disciplinas: | Biología, Agrociencias |
| Palabras clave: | Silvicultura, Ecología, Swietenia macrophylla, Sistemas agroforestales, Dasometría, Variabilidad espacial, Geoestadística, Regresión lineal, Amazonas, Brasil |
| Keyword: | Silviculture, Ecology, Swietenia macrophylla, Agroforestry systems, Dasometry, Space variability, Geostatistics, Linear regression, Amazon, Brazil |
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