Desarrollo de un modelo predictivo para la producción de resina de Pinus Oocarpa en Cintalapa, Chiapas.
"Actualmente el aprovechamiento de resina en el ejido Jorge de la Vega Domínguez se realiza de manera empírica; por lo que es conveniente mejorar el manejo con técnicas cuantitativas que permitan determinar la producción potencial por unidad de superficie a partir de variables ecológicas, dasonómicas o biológicas de fácil medición, debido a ello se planteó objetivo de ajustar modelos de predicción en la producción de resina por árbol a partir de las variables diámetro normal (cm) y altura total (m) en rodales de Pinus oocarpa Schiede ex schltdl, en el ejido Jorge de la Vega Dominguez, Chiapas. Se establecieron 14 sitios de resinación bajo un muestreo sistemático a equidistancia de 100 m. En cada sitio se trazaron cuadrantes de punto central. Se seleccionaron en total 56 árboles, 4 por sitio, a estos se les midió el Dn y H. Se registró la producción de resina cada mes, durante un periodo de cinco meses, con una báscula portátil calibrada en gramos. Se probaron seis modelos matemáticos lineales para estimar la producción de resina a partir de la variable combinada de Dn y H (Dn²H, con n=56). El ajuste de los modelos se realizó con el software Statistical Analysis System (SAS), con el método de mínimos cuadrados ordinarios. La bondad de ajuste, principal criterio para elegir el mejor modelo, se determinó mediante la suma del cuadrado del error (SCE), la raíz del error medio cuadrático (REMC), y el coeficiente de determinación ajustado (R² aj). Se verificó la normalidad de los datos y la independencia de la frecuencia de residuos, con las pruebas de Shapiro Wilk y Durwin-Watson. Los modelos desarrollados a partir de la variable combinada diámetro normal y altura total, explican una buena proporción en la producción de resina de pino siendo los mejores modelos (1),(2) y (3) PromRend=A0(exp(-A1/dn²h))² los que mostraron mejor ajuste estadístico con un RCME= 22.7475 y el mayor R² aj. =0.677. A partir del modelo se generó una tabla de producción de resina de pino para esta especie. Con la generación de este modelo se puede predecir la producción de resina de P. oocarpa con precisión a partir de variables dasométricas en rodales bajo aprovechamiento de resina."
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Texto biblioteca |
| Language: | eng |
| Published: |
Cintalapa, Chiapas, México Universidad Autonóma Agraria Antonio Narro
2020
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| Subjects: | Pinus Oocarpa, |
| Tags: |
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