Modelos de perfiles fustales con una estructura de error autorregresiva para plantaciones de Eucalyptus tereticornis en Colombia

En esta investigación se evaluó el desempeño de catorce modelos de perfiles fustales para su utilización en plantaciones de Eucalyptus tereticornis. Los modelos evaluados correspondieron a tres tipos: polinomiales, segmentados y de exponente variable. Se utilizó una muestra de 130 árboles colectados...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación
Repositorio:
Repositorio Minciencias
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.minciencias.gov.co:20.500.14143/21754
Acceso en línea:
https://repositorio.minciencias.gov.co/handle/20.500.14143/21754
Palabra clave:
Eucalyptus tereticornis
Eucaliptos -- Cultivos
Bosques -- Genética forestal
Stem diameter
Stem taper
Merchantable volume
Biotecnología -- Experimentos de campo
Bosques -- Modelos matemáticos
Región de la Costa Atlántica (Colombia)
Rights
License
http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
Description
Summary:En esta investigación se evaluó el desempeño de catorce modelos de perfiles fustales para su utilización en plantaciones de Eucalyptus tereticornis. Los modelos evaluados correspondieron a tres tipos: polinomiales, segmentados y de exponente variable. Se utilizó una muestra de 130 árboles colectados en plantaciones con edades entre cinco y doce años, localizadas en la costa atlántica colombiana. Durante el proceso de estimación de parámetros se utilizó un modelo autorregresivo de tiempo continuo (CAR) para expandir la estructura de error y minimizar el efecto de la autocorrelación que se genera de las mediciones longitudinales realizadas a lo largo del fuste. La evaluación de los modelos consideró una comparación de la capacidad predictiva respecto a diámetros para una altura fustal h, altura fustal para un diámetro fustal d, volumen acumulado hasta la altura fustal h y volumen acumulado hasta un diámetro fustal d. Medidas de sesgo, precisión y error promedio fueron empleadas para la comparación de los modelos. La incorporación de un modelo autorregresivo de orden 3 CAR (3) permitió representar adecuadamente la autocorrelación de los residuales en todos los casos. Los modelos de exponente variable presentaron las mejores bondades de ajuste y predicción