Revista de la Facultad de Agronomía (Dec 2021)
Selección de modelos hipsométricos locales y generales para Eucalyptus globulus en macizos del sudeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina
Abstract
El objetivo de este trabajo fue seleccionar modelos hipsométricos locales y generales para estimar alturas totales (h; m) de Eucalyptus globulus Labill. en macizos del sudeste de Buenos Aires, Argentina. Del conjunto inicial de 53 modelos candidatos, fueron seleccionados 14 para su validación. Se emplearon 236 árboles apeados para el ajuste y la validación cruzada, efectuando posteriormente una validación independiente con 743 árboles, cuyos datos de altura y diámetro a la altura del pecho (d) se obtuvieron en un inventario no destructivo. Las ecuaciones locales tuvieron en general la menor calidad de ajuste y precisión. Los mejores resultados con ecuaciones generales se lograron incorporando variables de rodal como el diámetro medio cuadrático (dg; cm), el número de individuos vivos por hectárea (N) y la altura dominante (H0; m). La inclusión de otras variables como la edad, el índice de sitio, el diámetro máximo y el área basal no mejoraron los indicadores de ajuste y validación. Se seleccionaron los tres modelos que obtuvieron los mejores estadísticos de ajuste y validación (Coeficiente de determinación ajustado R2aj.>0,69; Eficiencia del modelo>0,76; Raíz del error medio cuadrático<3,3 m), buscando un compromiso entre calidad de predicción por un lado y sencillez de uso por otro. Los modelos fueron recalibrados para toda la muestra (n=979), y estuvieron dirigidos a cubrir un amplio rango de usos posibles. Para aquellas aplicaciones expeditivas se seleccionó el modelo local 1, de tipo exponencial. Para usuarios que busquen estimaciones de altura más precisas sin medir ninguna altura del rodal, se seleccionó el modelo general 4, basado en d, dg y N, en tanto que para aquellas aplicaciones que requieran una mayor precisión se seleccionó el modelo general 7, que utiliza d y H0 como variables predictoras. El uso combinado de los modelos 1, 4 y 7 permite estimar h en un rango de tamaños de árbol de 2 a 55 cm de d con un error relativo porcentual inferior a ±10%.
Keywords
