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https://ri.ujat.mx/handle/200.500.12107/5341
Title: | Relaciones alométricas para predecir variables dasometricas de chacteviga (Caesalpinea platyloba S. Watson) en Quintana Roo, México. |
metadata.dc.creator: | García-Cuevas, Xavier |
metadata.dc.creator.id: | https://orcid.org/0000-0002-2481-6704 |
Abstract: | La madera de chacteviga (Caesalpinea platyloba S. Watson) tiene un alto valor comercial para la industria del aserrio. Las relaciones alométricas permiten describir en forma cuantitativa la relación que existe entre los cambios de dimensión relativa de dos variables de un mismo individuo, por lo que el objetivo fue desarrollar relaciones alométricas para predecir variables de interés comercial de chacteviga en el centro y sur de Quintana Roo. Datos dasometricos de 316 árboles, se ajustaron mediante Proc Model y máxima verosimilitud en SAS 14 modelos que estiman variables difíciles de medir en función del diámetro del tocón (dt) y diámetro normal (d). Para la selección de los modelos se verificaron los indicadores de bondad de ajuste de Raíz del Cuadrado Medio del Error y Coeficiente de determinación ajustado, además del cumplimiento de los supuestos de regresión de normalidad de los datos y heterosedasticidad de los residuos. Los modelos de tipo potencial y Schumacher explican entre 50.9 y 99.0% del diámetro normal, altura total, diámetro de copa y volumen. Los valores en los sesgos y la diferencia agregada expresada en porcentaje demuestran que las ecuaciones obtenidas son confiables y precisas para la cuantificación y evaluación de cortas clandestinas, o afectaciones en caso de desastres naturales, además pueden ser empleadas como apoyo en los inventarios forestales, elaboración de planes de manejo forestal y en la evaluación de los tratamientos aplicados para selvas en Quintana Roo, México. |
Issue Date: | 11-Dec-2020 |
metadata.dc.rights.license: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
URI: | https://ri.ujat.mx/handle/200.500.12107/5341 |
metadata.dc.language.iso: | spa |
Appears in Collections: | Vol. 7 Num.3 (2020) |
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