Modelos aditivos de predicción de biomasa aérea de Pinus elliottii var. elliottii x Pinus caribaea var. hondurensis de Misiones Argentina

Abstract

En los últimos años, el manejo forestal ha ido cambiando el concepto tradicional de la producción de madera a un enfoque global que contempla la producción de otros bienes tales como la dendroenergía y la fijación de dióxido de carbono. En este contexto, es necesario mejorar las estimaciones no solo de madera, sino también de otras fracciones de la biomasa tales como acículas y ramas. Con datos de híbridos de Pinus elliottii var. elliottii x Pinus caribaea var. hondurensis fueron ajustados modelos de predicción para las componentes de biomasa. Se utilizó el método de estimación simultánea SUR (Seemingly Unrelated Regressions o regresiones que aparentemente no están relacionadas) para garantizar la aditividad de los modelos de las componentes de biomasa. Las variables explicatorias consideradas fueron diámetro a la altura del pecho y altura. Se obtuvieron ajustes con un r2=97 % para biomasa del fuste, 75 % para biomasa de acículas y 68 % para biomasa de ramas. Considerando que más del 65% de la biomasa aérea se concentra en el fuste, aun en plantaciones jóvenes, los resultados se consideran apropiados. Se comparó la metodología SUR con el ajuste tradicional de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y se verificó una leve reducción en los intervalos de confianza de los coeficientes. Las estimaciones SUR constituyen una herramienta adecuada para la estimación de fracciones de biomasa aérea en plantaciones de pinos híbridos.

In recent years, forest management has changed the traditional concept for timber production to a global approach that includes the production of other goods such as dendro-energy and carbon dioxide fixation. In this context, it is necessary to improve the estimates of not only timber, but also other biomass fractions such as needles and branches. The predicting models of biomass components were fitted using Pinus elliottii var. elliottii x Pinus caribaea var. hondurensis hybrids data. To guarantee the additivity of the biomass components models, the simultaneous estimation method SUR (Seemingly Unrelated Regressions) was applied to the diameter at breast height and height as independent variables. The goodness of fit coefficient (R2) was 97 % for boles, 75 % for needles biomass and 68 % for branches mass. Considering that over 65 % of the aerial biomass corresponds to the bole, even in young trees, the results can be considered appropriate. The SUR methodology was compared to the traditional Ordinary Least Squares (OLS) method and showed a slight reduction in the coefficients confidence intervals. The statistical equations fitted are promising for future research of growth simulation models for hybrid pines.