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Madera y bosques
On-line version ISSN 2448-7597Print version ISSN 1405-0471
Abstract
SALAS-AGUILAR, Víctor; PAZ-PELLAT, Fernando; MENDEZ-GONZALEZ, Jorge and NAJERA-LUNA, Juan Abel. Aplicación de un enfoque bayesiano para ajustar ecuaciones de biomasa de Prosopis laevigata en el norte de México. Madera bosques [online]. 2021, vol.27, n.spe, e2742424. Epub Feb 21, 2022. ISSN 2448-7597. https://doi.org/10.21829/myb.2021.2742424.
Uno de los mayores problemas en la estimación de biomasa aérea es la elección de un correcto modelo alométrico. En México existe una necesidad de cuantificar la biomasa de especies en zonas áridas. Los objetivos de este trabajo fueron ajustar ecuaciones alométricas para estimar la biomasa de Prosopis laevigata mediante un enfoque bayesiano (EB) y cuantificar el error en el ajuste de los modelos: EB, mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y el obtenido de una investigación publicada en 2012. El modelo bayesiano se desarrolló con base en distribuciones de probabilidad de parámetros (a y b) a priori, recopiladas de siete sitios de experimentación en los cuales se estimó la biomasa (B) a través del diámetro basal (Db) mediante ecuaciones potenciales. Se compararon los enfoques en cinco tamaños de muestra (TM) (10, 30, 60, 90 y 120); en cada una de ellas se realizaron 1000 repeticiones sin remplazo. Los 144 árboles medidos en los sitios de muestreo fueron usados para validar el ajuste para cada submuestra. Los resultados mostraron que el EB presentó la menor variabilidad del error en las distintos TM. El MCO ajustó similar a EB, sin embargo, su variabilidad y la presencia de valores atípicos crecieron al disminuir TM. El ajuste con los parámetros de la investigación publicada en 2012 presentó la mayor variabilidad y demostró alta incertidumbre al estimar la biomasa con parámetros fijos. Se recomienda la aplicación de EB para la estimación de biomasa en otras especies de interés y su aplicación en inventarios nacionales.
Keywords : calibración bayesiana; inventarios forestales; modelos alométricos; zonas áridas.