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. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Montes (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.235.

Description

Title: Modelo interregional de selvicultura para Pinus pinea L. : aproximación mediante funciones con componentes aleatorios
Author/s:
  • Calama Sainz, Rafael Argimiro
Contributor/s:
  • Montero González, Gregorio
Item Type: Thesis (Doctoral)
Read date: March 2004
Subjects:
Freetext Keywords: SILVICULTURA; FLORESTAS; CIENCIAS AGRARIAS;
Faculty: E.T.S.I. Montes (UPM)
Department: Silvopascicultura [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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.

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Item ID: 235
DC Identifier: https://oa.upm.es/235/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:235
DOI: 10.20868/UPM.thesis.235
Deposited by: Archivo Digital UPM
Deposited on: 18 Apr 2007
Last Modified: 01 Jun 2022 12:56
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