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Ecosistemas y recursos agropecuarios

versión On-line ISSN 2007-901Xversión impresa ISSN 2007-9028

Resumen

GARCIA-CUEVAS, Xavier et al. Relaciones alométricas para predecir variables dasométricas de chacteviga (Caesalpinia platyloba S. Watson) en Quintana Roo, México. Ecosistemas y recur. agropecuarios [online]. 2020, vol.7, n.3, e2539.  Epub 08-Nov-2021. ISSN 2007-901X.  https://doi.org/10.19136/era.a7n3.2539.

La madera de chacteviga (Caesalpinia platyloba S. Watson) tiene gran valor comercial para la industria del aserrio. Las relaciones alométricas describen en forma cuantitativa los cambios de dimensión relativa de dos variables de un mismo individuo. El objetivo del estudio, fue ajustar relaciones alométricas para predecir variables de interés comercial como el diámetro normal (d), altura total (h), diámetro de copa (dc) y volumen (v) en función del diámetro del tocón (dt) y d de chacteviga en el centro y sur del estado de Quintana Roo. Los datos dasometricos de 316 árboles se ajustaron por el método de máxima verosimilitud con Proc Model en SAS® a 14 modelos que predicen variables en función del dt y d. Para selecciónar los modelos, se verificaron los indicadores de bondad de ajuste de la raíz del cuadrado medio del error y el coeficiente de determinación ajustado, nivel de confiabilidad de los estimadores (p = 0.05), supuestos de normalidad, heterosedasticidad y autocorrelación de los residuos con la prueba de Shapiro Wilk, de manera grafica en la distribución de residuales y el indicador de Durbin Watson, respectivamente. Los modelos de tipo potencial y Schumacher explicaron entre 50.9 y 99.0% del d, h, dc y v. Los valores en los sesgos y la diferencia agregada en porcentaje mostraron que las ecuaciones son confiables y pueden utilizarse para la cuantificación y evaluación de talas ilegales, afectaciones en caso de desastres naturales, apoyo en los inventarios forestales, elaboración de planes de manejo forestal y evaluación de tratamientos.

Palabras llave : Bosque tropical; cortas clandestinas; ecuaciones de predicción; evaluación de huracanes; manejo forestal.

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