Modelo interregional de selvicultura para Pinus pinea L. : aproximación mediante funciones con componentes aleatorios

Calama Sainz, Rafael Argimiro (2004). Modelo interregional de selvicultura para Pinus pinea L. : aproximación mediante funciones con componentes aleatorios. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Montes (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Modelo interregional de selvicultura para Pinus pinea L. : aproximación mediante funciones con componentes aleatorios
Autor/es:
  • Calama Sainz, Rafael Argimiro
Director/es:
  • Montero Gonzalez, Gregorio
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: Marzo 2004
Materias:
Palabras Clave Informales: SILVICULTURA; FLORESTAS; CIENCIAS AGRARIAS;
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

Se presenta un modelo general integrado para el crecimiento y producción de madera y piña para Pinus pinea L. El modelo propuesto es de tipo estocástico, empírico, árbol individual, independiente de la distancia, y está definido para cuatro de las regiones españolas con mayor presencia de la especie: Andalucía Occidental, Meseta Norte, Sistema Central y Cataluña. El modelo desarrollado constituye una herramienta de gestión selvícola, al permitir simular la evolución y producción de las masas regulares de Pinus pinea L. bajo diferrentes supuestos de gestión El modelo general permite inferir el valor de variables selvícolas de interés a partir de un número reducido de variables de entrada (diámetro individual, altura dominante y edad de la masa). Para un instante determinado el modelo estima la altura de cada árbol, la forma del fuste, el volumen individual de madera con clasificación de productos y la producción de pinal. El modelo incluye además una función para el crecimiento en altura dominante de la masa y una función para el crecimiento en diámetro del árbol individual, que permiten definir y caracterizar la evolución futura de la masa. Para evitar los problemas de inferencia estadística derivados de la falta de independencia entre las observaciones, las funciones que componene el modelo general quedan formuladas como modelos mixtos. La inclusión de componentes aleatorios permite dotar al modelo de carácter estocástico y facilita la calibración del modelo para su aplicación en nuevos rodales.

Más información

ID de Registro: 235
Identificador DC: http://oa.upm.es/235/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:235
Depositado por: Archivo Digital UPM
Depositado el: 18 Abr 2007
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 06:09
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