Mapas nacionales de calidad de estación para Pinus sylvestris, Pinus nigra, Pinus pinaster, Fagus sylvatica y Quercus pyrenaica

La determinación de la calidad de estación de un rodal es fundamental para poder establecer una gestión sostenible de los recursos. La mayor parte de los trabajos que estudian las variables que explican la calidad de estación se ha llevado a cabo a escala local o regional y fundamentalmente utilizan...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Moreno Fernández, Daniel, Álvarez González, Juan Gabriel, Rodríguez Soalleiro, Roque, Cañellas, Isabel, Montes, Fernando, Pérez Cruzado, César
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2018
País:España
Institución:Universidad de Santiago de Compostela (USC)
Repositorio:Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostela
Idioma:español
OAI Identifier:oai:minerva.usc.gal:10347/20922
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10347/20922
Access Level:acceso abierto
Descripción
Sumario:La determinación de la calidad de estación de un rodal es fundamental para poder establecer una gestión sostenible de los recursos. La mayor parte de los trabajos que estudian las variables que explican la calidad de estación se ha llevado a cabo a escala local o regional y fundamentalmente utilizando índices, como el índice de sitio (relación altura dominante-edad), aplicables únicamente a masas regulares. Los objetivos de este trabajo son: i) ajustar modelos de calidad de estación a escala nacional para algunas de las principales especies arbóreas forestales de la Península Ibérica (Pinus sylvestris, P. nigra, P. pinaster, Fagus sylvatica y Quercus pyrenaica) válidos para masas con distinta forma principal; y ii) elaborar mapas de calidad de estación a escala nacional. Los modelos de calidad de estación se ajustaron usando modelos no lineales a partir de los pares de datos altura dominante-diámetro dominante de las parcelas del Tercer Inventario Forestal Nacional. Los mapas de calidad de estación se desarrollaron usando las predicciones de modelos aditivos espaciales que incluían variables fisiográficas como predictores. La precisión de nuestros modelos aditivos espaciales se encuentra entre 38,2 % y 47,9 %. La altitud y la orientación son variables fundamentales para determinar la calidad de estación. Los mapas mostrados pueden ser útiles tanto para la gestión forestal a escala regional como para el desarrollo de políticas forestales a nivel nacional