Estimación de volumen de <i>Abies religiosa</i> (Kunth) Schltdl. & Cham. en diferentes entidades federativas de México

Abstract

Las variables diámetro y altura son factores indispensables en inventarios forestales para determinar el volumen que se almacena en el bosque. El objetivo de esta investigación fue generar una ecuación para ocho entidades federativas que permita estimar de forma precisa el volumen maderable de Abies religiosa en el centro y sur del país. Se utilizaron 2747 datos para ajustar ecuaciones de volumen rollo total árbol, volumen de ramas y volumen total árbol (vrta, vramas y vta). Para la selección del mejor modelo se fijaron los siguientes criterios: coeficiente de determinación ajustada, sesgo, error medio; así como el análisis gráfico y numérico de los residuales. Debido a la falta de información de las ramas para las entidades de Tlaxcala y Veracruz solo se obtuvo el volumen rollo total árbol. La bondad de ajuste generada por las ecuaciones es confiable, ya que explican más del 93 % a la variable dependiente, los errores son menores a 0.47 m. Estas expresiones son una herramienta útil que podrá ser aplicada por los técnicos forestales en distintos rodales en la zona de estudio.

Diameter and height are crucial parameters in forest inventories to determine the volume that is stored in the forest. The objective of this research was to generate an equation for eight federative entities that allows an accurate estimate of the timber volume of Abies religiosa in the center and south of the country. Around 2,747 trees were used to adjust equations of total tree roll volume, branch volume and total tree volume (vrta, vramas and vta). The following criteria were set for the selection of the best model; adjusted coefficient of determination, bias, mean error; as well as the graphical and numerical analysis of the residuals. Due to the lack of information on the branches, for Tlaxcala and Veracruz states only the total tree roll volume was obtained. The goodness of fit generated by the equations is reliable, since it explains more than 93% to the dependent variable, the errors are less than 0.47 m. These expressions are useful tools that can be applied by forestry technicians in different stands in the study area.