Modelos no lineales de efectos mixtos para predecir relaciones entre altura total y diámetro de árboles de haya oriental en Kestel, Turquía



Título del documento: Modelos no lineales de efectos mixtos para predecir relaciones entre altura total y diámetro de árboles de haya oriental en Kestel, Turquía
Revista: Revista Chapingo. Serie ciencias forestales y del ambiente
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000386310
ISSN: 2007-3828
Autores: 1
Instituciones: 1Cankiri Karatekin University, Faculty of Forestry, Cankiri. Turquía
Año:
Periodo: May-Ago
Volumen: 21
Número: 2
Paginación: 185-202
País: México
Idioma: Español, inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, analítico
Resumen en español Modelos estadísticos no lineales de efectos mixtos se utilizaron para predecir las relaciones entre la altura total y el diámetro a la altura del pecho (DAP) en rodales de árboles de haya oriental (Fagus orientalis Lipsky) en Kestel, Bursa, al noroeste de Turquía. Un total de 124 parcelas de muestreo se seleccionaron para representar la calidad de sitio, edad y densidad de rodal. Nueve modelos no lineales generalizados de altura-diámetro se ajustaron y evaluaron con base en el criterio de información de Akaike, el criterio de información bayesiana de Schwarz, la raíz del cuadrado medio del error (RMSE por sus siglas en inglés), el sesgo absoluto y el coeficiente de determinación ajustado (R2adj). El modelo no lineal de Schnute se seleccionó como el mejor modelo predictivo. El modelo de altura-diámetro basado en el enfoque del modelo no lineal de efectos mixtos representó 90.6 % de la varianza total en las relaciones de altura-diámetro y los valores de RMSE de 1.48 m. Varios escenarios que difieren en el diseño de muestreo y el tamaño de los árboles submuestra, seleccionados del conjunto de datos de validación, revelaron que cuatro árboles submuestra seleccionados al azar produjeron los mejores resultados predictivos (reducción de 43.3 % de la suma de errores cuadrados, 98.4 % del sesgo absoluto y 36.9 % de la RMSE) en relación con las predicciones de los efectos fijos
Resumen en inglés Statistical nonlinear mixed effect models were used to predict relationships between the total height and diameter at breast height of individual trees in Oriental beech (Fagus orientalis Lipsky) stands in Kestel, Bursa, Northwestern Turkey. 124 sample plots were selected to represent various stand conditions such as site quality, age, and stand density. Nine generalized nonlinear height–diameter models were fitted and evaluated based on Akaike's information criterion, Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC), Root Mean Square Error (RMSE), Absolute Bias and Adjusted Coefficient of Determination (R2adj). The nonlinear Schnute's model was selected as the best predictive model. The height–diameter model based on the nonlinear mixed effect modeling approach accounted for 90.6 % of the total variance in height–diameter relationships and root mean square error (RMSE) values of 1.48 m. Various sampling scenarios that differed in sampling design and size of the selected sub-sample trees from the validation data set revealed that four randomly selected sub- sample trees in a given plot produced the best predictive results (43.3 % reduction of the sum of square errors, 98.4 % reduction of absolute bias, and 36.9 % reduction of the RMSE) in relation to the fixed effect predictions
Disciplinas: Agrociencias
Palabras clave: Silvicultura,
Fagus orientalis,
Modelos no lineales,
Altura total,
Diámetro,
Dasometría,
Kestel,
Turquía
Keyword: Agricultural sciences,
Silviculture,
Fagus orientalis,
Nonlinear models,
Dasometry,
Total height,
Diameter,
Kestel,
Türkiye
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