Crecimiento de Pinus patula var. longepedunculata Loock en plantaciones de la Sierra Sur de Oaxaca

Abstract

Las investigaciones sobre crecimiento y rendimiento de plantaciones forestales, particularmente en especies de coníferas plantadas en las distintas regiones tropicales de México, son escasas. Los modelos matemáticos son una herramienta útil para el manejo óptimo de los recursos forestales maderables. En este trabajo, se ajustaron modelos de predicción explícita de rodal completo, con datos provenientes de parcelas permanentes, para determinar el crecimiento y rendimiento maderable de plantaciones forestales de Pinus patula var. longepedunculata Loock en la Sierra Sur de Oaxaca. El índice de sitio se determinó con el modelo de Schumacher tipo polimórfico, el cual se correlacionó con los modelos de área basal y volumen mediante regresión aparentemente no correlacionada. Se obtuvieron familias de curvas con índices de sitio de 9 m, 11 m, 13 m y 15 m para altura a una edad base de 10 años. En área basal se estimaron índices de sitio de 32.9 m2 ha-1, 37.9 m2 ha-1, 42.5 m2 ha-1 y 47 m2 ha-1 a la edad de 20 años. Asimismo, a esta edad se determinó un volumen por índices de sitio de 187.5 m3 ha-1, 234.3 m3 ha-1, 282 m3 ha-1 y 330.6 m3 ha-1. El rendimiento máximo obtenido para cada sitio fue de 10.23 m3 ha-1 año-1, 12.04 m3 ha-1 año-1, 14.12 m3 ha-1 año-1, 16.6 m3 ha-1 año-1, lo que sugiere turnos diferentes para cada sitio que van de 19 años a 30 años.

Índice de sitio en plantaciones forestales de Pinus oocarpa Shiede en Michoacán, México

“…Los residuales máximos disminuyeron y mostraron una distribución deseable alrededor de cero, algo similar a lo que obtuvo Jerez-Rico et al Ecuaciones de altura dominante y proyecciones de curvas de índice de sitio anamórficas y polimórficas para Pinus patula var. longepedunculata Loock en plantaciones forestales comerciales localizadas en Miahuatlán, Oaxaca, fueron generadas por Cruz et al (2022), con el método de regresión aparentemente no correlacionada (SUR) para obtener una mejor ganancia en la estimación de parámetros, ya que por este método se logra correlacionar los componentes del error de un sistema de ecuaciones y proporciona una mejor estimación de parámetros y permite compatibilidad total entre el modelo de predicción y el de proyección, de forma que los parámetros comunes de ambas ecuaciones toman los mismos valores mientras se cumple con el criterio de minimización de cuadrados de los residuos. Las series de curvas que se generaron fueron polimórficas, ya que, en las anamórficas, al sobreponer los datos observados y los predichos, estos últimos sobreestiman la altura proyectada.…”