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En la práctica, las diferencias a nivel local de los ecosistemas nos demuestran que los sistemas silvícolas no pueden usarse para todas las regiones forestales en general. El presente trabajo de investigación propone 60 nuevos modelos logarítmicos y cuadráticos para predecir el crecimiento de los árboles en bosques naturales (mezclados e irregulares). 8 modelos logarítmicos explican el 99% de la variación del crecimiento en volumen, mientras que 7 modelos cuadráticos presentaron un ajuste aceptable con valores promedio de 0.92 en R2, los dos grupos presentan un alto nivel de exactitud con Prob…mehr

Produktbeschreibung
En la práctica, las diferencias a nivel local de los ecosistemas nos demuestran que los sistemas silvícolas no pueden usarse para todas las regiones forestales en general. El presente trabajo de investigación propone 60 nuevos modelos logarítmicos y cuadráticos para predecir el crecimiento de los árboles en bosques naturales (mezclados e irregulares). 8 modelos logarítmicos explican el 99% de la variación del crecimiento en volumen, mientras que 7 modelos cuadráticos presentaron un ajuste aceptable con valores promedio de 0.92 en R2, los dos grupos presentan un alto nivel de exactitud con Prob t =0.0001. Los resultados obtenidos indican que el incremento en volumen de los bosques naturales está determinado en gran medida por la densidad y la competencia. En la silvicultura actual se requiere que se incorporen modelos de predicción que permitan modelizar el crecimiento de los árboles a nivel sitio o rodal, de tal manera que posibiliten una variedad de opciones de manejo para lograr aprovechamientos forestales realmente sustentables.
Autorenporträt
Doctor en Manejo de Recursos Naturales por la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma de Nuevo León, México. El estudio del crecimiento forestal y la generación de nuevos modelos biométricos, son los principales temas desarrollados en materia de investigación forestal.