Ajuste y selección de modelos matemáticos para predecir el volumen fustal de Tectona grandis L. f. en Nuevo Urecho, Michoacán, México
Título del documento: Ajuste y selección de modelos matemáticos para predecir el volumen fustal de Tectona grandis L. f. en Nuevo Urecho, Michoacán, México
Revista: Madera y bosques
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000443798
ISSN: 1405-0471
Autores: 1
2
1
1
1
Instituciones: 1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ciencias Forestales, Linares, Nuevo León. México
2Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campo Experimental Uruapan, Uruapan, Michoacán. México
Año:
Periodo: Dic
Volumen: 24
Número: 3
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español El objetivo fue ajustar y seleccionar un modelo matemático para predecir el volumen fustal de Tectona grandis L. f. en una plantación de 11 años de edad en Nuevo Urecho, Michoacán. La muestra analizada fue de 128 árboles, a los que se les midió el diámetro de tocón, diámetro normal y el diámetro a distintas secciones, desde la altura de tocón hasta altura total. Se ajustaron seis modelos de volumen fustal mediante el procedimiento Model del paquete estadístico SAS 9.2®. La selección del modelo se hizo a partir de la suma de cuadrados del error (SCE), la raíz del error medio cuadrático (REMC) y R2 adj además de la significancia de sus parámetros. Se verificó el cumplimiento de los supuestos de normalidad, homogeneidad de varianzas e independencia de la frecuencia de residuos. Se generó un criterio de calificación que jerarquizó cada estadístico en función al orden de importancia, siendo mejores aquellos con el valor más bajo en la calificación total. El modelo de Meyer fue el de mejor ajuste con SCE= 0.0399, REMC= 0.0179 y R2 adj= 0.8246. La prueba de Shapiro-Wilk (0.97), White´s Test (13.00) y la de Durbin-Watson (2.0112) no violan los supuestos de la regresión y garantizan la eficacia del modelo para la estimación de la variable dependiente. Este modelo se considera apropiado para predecir con mayor precisión el volumen fustal en función del diámetro normal (d) y la altura total (AT) de T. grandis en plantaciones con condiciones físicas y biológicas similares a las del sitio de este estudio
Resumen en inglés The objective was to adjust and select a mathematical model to predict the stem volume of Tectona grandis L. f. in an 11-year-old plantation in Nuevo Urecho, Michoacan. The sample analyzed was 128 trees, in which it was measured the stump diameter, normal diameter and diameters to different sections, from stump height to total height. Six stem volume models were adjusted using the SAS 9.2® statistical package Model procedure. The selection of the model was made from the total square error (SCE), the root mean square error (REMC) and R2 adj as well as the significance of their parameters. Compliance with the assumptions of normality, homogeneity of variances and independence of waste frequency was verified. A rating criterion was generated that ranked each statistics according to the order of importance, with the best being those with the lowest value in the overall rating. Meyer's model was the best fit with SCE= 0.0399, REMC= 0.0179 and R2 adj= 0.8246. The Shapiro-Wilk test (0.97), White´s Test (13.00), Durbin-Watson (2.0112) do not violate the regression assumptions and guarantee the effectiveness of the model for the estimation of the dependent variable. This model is considered appropriate to predict more accurately the stem volume as a function of the normal diameter (d) and total height (AT) of T. grandis in plantations with physical and biological conditions similar to those of the site of this study
Disciplinas: Matemáticas,
Agrociencias
Palabras clave: Silvicultura,
Matemáticas aplicadas,
Modelos matemáticos,
Tectona grandis,
Biometría,
Volumen maderable,
Madera,
Plantaciones forestales,
Michoacán,
México
Keyword: Silviculture,
Applied mathematics,
Tectona grandis,
Mathematical models,
Biometry,
Timber volume,
Wood,
Forest plantations,
Michoacan,
Mexico
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