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Bosque (Valdivia)

versión On-line ISSN 0717-9200

Resumen

GOMEZ-GARCIA, Esteban et al. Desarrollo de una función de perfil mediante modelos mixtos para Pinus sylvestris en Turquía: selección de parámetros fijos a expandir. Bosque (Valdivia) [online]. 2016, vol.37, n.1, pp.159-167. ISSN 0717-9200.  http://dx.doi.org/10.4067/S0717-92002016000100015.

Las funciones de perfil predicen la variación del diámetro a lo largo del tronco del árbol, y se emplean, principalmente, para desarrollar tarifas de cubicación con clasificación de productos. En este trabajo se desarrolló una función de perfil para Pinus sylvestris en Turquía empleando la metodología de modelos mixtos, donde algunos parámetros del modelo incluyen una parte fija (común a toda la población) y un efecto aleatorio (específico para cada individuo). Se analizaron diferentes estrategias para seleccionar la mejor combinación de parámetros fijos a expandir con efectos aleatorios (parámetros de efectos mixtos): (1) aquellos parámetros fijos que presentaron mayor variabilidad y (2) todas las posibles combinaciones de uno y dos parámetros de efectos mixtos, resultando esta última más adecuada. Dado que la inclusión de efectos aleatorios no fue suficiente para considerar la autocorrelación de residuos, se modelizó la matriz de varianza-covarianza del término de error mediante una estructura autorregresiva de primer orden. También se evaluó la respuesta calibrada (estimación de los efectos aleatorios para un nuevo individuo) utilizando un diámetro medido a distintas alturas a lo largo del tronco. El modelo mixto seleccionado presentó los mejores resultados en las fases de ajuste y de calibración. En general, se recomienda emplear el modelo mixto si se dispone de una medición adicional del diámetro del tronco a una altura de entre 40-90 % de la altura total del árbol. En caso contrario, desde un punto de vista predictivo resulta más conveniente emplear el modelo ajustado por mínimos cuadrados ordinarios.

Palabras clave : Max y Burkhart; autocorrelación; calibración.

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