Estimadores para atributos forestales en una población simulada de selva mediana del sur de México
RESUMEN: En el Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México es frecuente obtener información en conglomerados menores a cuatro subparcelas. Las consecuencias de esto en las estimaciones de parámetros forestales no se han abordado lo suficiente. El objetivo del trabajo fue comparar cuat...
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| Autores principales: | , , , , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002020000300307 |
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| Sumario: | RESUMEN: En el Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México es frecuente obtener información en conglomerados menores a cuatro subparcelas. Las consecuencias de esto en las estimaciones de parámetros forestales no se han abordado lo suficiente. El objetivo del trabajo fue comparar cuatro estimadores para el volumen maderable y la densidad arbórea en tres condiciones de completitud de conglomerados. En una población artificial de 9.370.000 árboles en 10.000 ha se diseñaron 88 redes sistemáticas de muestreo con conglomerados de subparcelas circulares; cada red estuvo conformada por 81 unidades de muestreo, equidistantes a 1 km. En función del número de conglomerados completos se consideraron las siguientes condiciones de completitud: (a) al 100 %, (b) al 88 % y (c) al 63 %. En cada condición se estimó el volumen maderable (m3 ha-1) y la densidad arbórea (árboles ha-1) mediante los estimadores: (1) Forest Inventory and Analysis (FIA), (2) Van Deusen (VAN), (3) Media de Razones (MR) y (4) Razón de Medias (RM). Para su comparación se usó el sesgo relativo, cuyos valores cercanos a cero son deseables. En cada condición analizada, las estimaciones de volumen por hectárea, para los cuatro estimadores, fueron similares e insesgadas. La varianza estimada mediante FIA fue sesgada en conglomerados incompletos, con valores superiores a dos y cinco veces la varianza verdadera para la segunda y tercera condición, respectivamente. Un comportamiento similar se observó para la densidad. Los estimadores FIA no son adecuados para estimar la varianza cuando se tiene un alto porcentaje de conglomerados incompletos. |
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