Modelos de evolución de masas de pinus sylvestris l.

Ortega Zúñiga, Alicia (1989). Modelos de evolución de masas de pinus sylvestris l.. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Montes (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Modelos de evolución de masas de pinus sylvestris l.
Autor/es:
  • Ortega Zúñiga, Alicia
Director/es:
  • Montero González, Gregorio
  • Madrigal Collazo, Alberto
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 1989
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Montes (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Silvopascicultura [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

En el capítulo dedicado a la calidad de la estación, como primera etapa se realiza una exhaustiva revisión bibliográfica a partir de la cual se comprueba que los métodos más precisos para determinar esta calidad, en términos generales, son aquellos basados en la relación de la altura con la edad. En base a los datos que se encuentran disponibles y como fruto de esta revisión bibliográfica, se decide probar tres métodos: uno de ellos que estudia la evolución de la altura en función del diámetro (MEYER) y los otros dos en función de la edad (BAILEY y CLUTTER y GARCÍA). Para probar estos métodos, se utilizan datos de parcelas de producción distribuidas en los tres principales sistemas montañosos de España: Ibérico, Central y Pirenaico. El modelo de MEYER implica una clasificación previa de las parcelas en función de su clase de sitio y los ajustes se realizan para cada clase, con lo que se obtienen cuatro curvas polimórficas. La ecuación que describe este modelo es: H = 1.3 + s(1-e-bD) El modelo de BAILEY y CLUTTER genera también un sistema de curvas polimórficas y se genera a partir de la relación entre el 1og de la altura y la inversa de la edad: log H = a + b¡(1/AC) Este método implica una agrupación o estratificación de las parcelas en clases de sitio. Por último, se prueba el modelo de GARCÍA que se basa en una ecuación diferencial estocástica: dHc(t) = b(ac-Hc(t)) + a(t)dw(t) y se prueba la siguiente estructura paramétrica: a b c °"0 o *o H0 global 1 oca 1 g1obal 0.00 global 0.00 0.0 Posteriormente se hace un análisis de los residuos en que se aplica la prueba de Durbin-Watson que detecta la presencia de correlación serial. Se verifica la forma aproximada a un "cometa" en los residuos, lo que es frecuente en series de tiempo cuando la magnitud analizada (en nuestro caso, la altura dominante) se acumula en el tiempo. Esta prueba no es concluyente en el sentido de que no aclara que modelo es el más apropiado. Finalmente, se validan estos modelos utilizando datos de las parcelas de clara. Para esto se utiliza información de arboles tipo sometidos a análisis de tronco. Esta validación permite concluir que el modelo de GARCÍA es el que mejor explica la evolución del crecimiento en altura. En el capítulo dedicado a las distribuciones diamétricas, se pretende modelizar dichas distribuciones a través de variables de estado. Para esto, como primera etapa, se prueban para 45 parcelas y tres inventarios, las siguientes funciones: - Normal - Gamma - Ln de dos parámetros - Ln de tres parámetros - Beta I I - Wei bul 1 Mediante el uso de chi-cuadrado como estimador de la bondad del ajuste, se determina que la función de Weibull es la que mejor responde a la distribución diamétrica de nuestras parcelas. Posteriormente, se comprueba la bondad de dicho ajuste, mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov, el que determina que en el 99X de los casos, el ajuste es aceptable. Luego se procede a la recuperación de 1 os*parámetros de la función de Weibull; a, b y c. En esta etapa se estratifica la información y se realizan análisis de varianza (ANOVA) y pruebas de medias de TUKEY que dan como resultado el que se continúe trabajando por tratamiento y por inventario quedando la diferencia entre sitios absorbida por la altura dominante. Para la recuperación de los parámetros, se utilizan las variables de estado que definen a nuestras parcelas; edad, densidad, altura dominante, diámetro medio cuadrático y área basimétrica. El método seguido es la obtención de ecuaciones de regresión con las variables de estado como independientes para predecir los valores de los parámetros antes mencionados. Las ecuaciones se obtienen utilizando distintas vías (STEPWISE, ENTER y RSQUARE) lo que nos proporciona abundante material para efectuar la selección de éstas. La selección de las mejores ecuaciones se hace en base a dos estadísticos conocidos: - Coeficiente de determinación ajustado: R2 a - Cp de MALLOWS Estos elementos se tratan en forma conjunta considerando, además, que el número de parámetros esté en concordancia con el número de datos. El proceso de selección implica que se obtengan 36 ecuaciones de regresión que posteriormente se validan en dos sentidos. Por una parte, se calcula el valor de cada parámetro según la ecuación que le corresponda y se compara con el valor de los parámetros calculados en el ajuste de Weibull. Lo que se puede deducir de esta etapa es que la distorsión que sufren los parámetros al efectuar ecuaciones de regresión, es relativamente baja y la diferencia se produce debido a errores que se originan al realizar los modelos. Por otra parte, con las parcelas que se encuentren disponibles, se valida el modelo en el sentido de hacer el proceso inverso al anterior, es decir a partir de sus variables de estado, fácilmente medibles, se obtienen los valores de los parámetros que definen a la función de Weibull. Con esto se reconstruye la distribución diamétrica de cada función. Los resultados que se obtienen de esto indican que los ajustes son aceptables a un nivel del 1X en el caso de tres parcelas.

Más información

ID de Registro: 13837
Identificador DC: http://oa.upm.es/13837/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:13837
Depositado por: Archivo Digital UPM 2
Depositado el: 19 Nov 2012 08:45
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 13:15
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