Estimadores de muestreo para inventario de plantaciones de Pinus chiapensis (Martínez) Andresen
La evaluación de plantaciones forestales comerciales (PFC) requiere de herramientas cuantitativas precisas (estimadores de muestreo) para conocer las existencias maderables, generar información confiable para planificar acciones y tomar las mejores decisiones en el manejo sostenible de los recursos...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | México |
| Institución: | Colegio de Postgraduados |
| Repositorio: | Redalyc-COLPOS |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:63457163008 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63457163008 https://www.redalyc.org/journal/634/63457163008/ https://www.redalyc.org/journal/634/63457163008/html/ https://www.redalyc.org/journal/634/63457163008/63457163008.epub https://www.redalyc.org/journal/634/63457163008/movil |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Agrociencias sitios de muestreo inventario forestal parcelas permanentes Estimadores de muestreo muestreo simple al azar |
| Sumario: | La evaluación de plantaciones forestales comerciales (PFC) requiere de herramientas cuantitativas precisas (estimadores de muestreo) para conocer las existencias maderables, generar información confiable para planificar acciones y tomar las mejores decisiones en el manejo sostenible de los recursos forestales. En este contexto, se planteó el objetivo de comparar cuatro estimadores para plantear una estrategia eficiente de muestreo que permita calcular las existencias maderables de Pinus chiapensis en una plantación forestal comercial (PFC), en el municipio Tlatlauquitepec, Puebla. Para cuantificar el inventario de las plantaciones de Pinus chiapensis se utilizó la información dasométrica (D y H) de 44 parcelas permanentes de muestreo, establecidas en 2014 en una superficie de 87 ha y remedidas en 2015. Se evaluaron dos estimadores clásicos basados en diseños: Muestreo Simple al Azar (MSA) y Muestreo Estratificado (ME), así como dos basados en modelos: Estimadores de Razón (ERaz) y Estimadores de Regresión (EReg), estos últimos emplean una media poblacional estimada bajo ME. Los resultados indican que los cuatro estimadores son estadísticamente diferentes y muestran que el EReg es más preciso para estimar las existencias en volumen al emplear como variable auxiliar el área basal. El EReg permitió actualizar el inventario de un total de 4 806 m3 para el primer año de medición, a 6 496 m3 en el segundo año. En el ERaz (V 2 /V 1 ) bajo ME se obtiene una Razón (R) del volumen dos (2015) entre el volumen uno (2014) que sugiere un incremento porcentual de 35 % del volumen para 2015. |
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