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Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente

versão On-line ISSN 2007-4018versão impressa ISSN 2007-3828

Rev. Chapingo ser. cienc. for. ambient vol.29 no.2 Chapingo Mai./Ago. 2023  Epub 05-Abr-2024

https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2021.10.062 

Scientific articles

Procedimiento basado en análisis troncales para estimar a posteriori si el rendimiento maderable de un bosque ha sido sostenido a largo plazo

Francisco J. Zamudio-Sánchez1 
http://orcid.org/0000-0001-8252-9255

Arturo A. Alvarado-Segura2 
http://orcid.org/0000-0002-7386-2205

Karen I. de la Cruz-De la Cruz1 
http://orcid.org/0000-0003-1280-8106

Maricruz Aguilar-Ávila1 
http://orcid.org/0000-0002-4508-3802

1Universidad Autónoma Chapingo, División de Ciencias Forestales, Departamento de Estadística, Matemática y Cómputo. Carretera México-Texcoco km 38.5, Chapingo. C. P. 56230. Texcoco, Estado de México, México.

2Tecnológico Nacional México, ITS del Sur del Estado de Yucatán. Carretera Muna-Felipe Carrillo Puerto, tramo Oxkutzcab-Akil, km 41+400. C. P. 97880. Oxkutzcab, Yucatán, México.


Resumen

Introducción:

El rendimiento maderable sostenido es la capacidad del bosque para mantener su producción a un nivel similar a través del tiempo.

Objetivo:

Proponer un procedimiento para estimar, a posteriori, si el rendimiento maderable de un bosque ha sido sostenido a largo plazo, mediante la evaluación de las alturas y diámetros alcanzados por árboles de la misma edad, pero establecidos en años diferentes.

Materiales y métodos:

Los diámetros se obtuvieron de análisis troncales y las alturas se estimaron por interpolación lineal. Los árboles se agruparon por tamaño y se realizaron regresiones de las alturas y los diámetros de árboles de la misma edad establecidos en años diferentes contra el año en que alcanzaron esa edad (YTRA, por sus siglas en inglés). Todos los árboles se analizaron mediante regresión múltiple sin considerar los grupos de tamaño; el modelo incluyó el recíproco de la edad del árbol y el YTRA como variables explicativas de la altura y el diámetro.

Resultados:

La regresión de alturas y diámetros contra YTRA a edades diferentes (10, 20,…, 70) mostró pendientes positivas, lo que indica que los árboles establecidos recientemente tuvieron mejor crecimiento y que el rendimiento maderable ha sido sostenido a lo largo del tiempo. Los resultados con respecto a todos los árboles en su conjunto coincidieron con los de los árboles por grupos de tamaño y concuerdan con lo que los administradores forestales observaron in situ.

Conclusión:

El procedimiento proporciona herramientas de uso fácil para la detección de cualquier cambio negativo que pueda poner en peligro la sostenibilidad del rendimiento maderable y para identificar posibles causas e implementar prácticas de manejo correctivas.

Palabras clave: rendimiento sostenido; producción maderable; manejo forestal sostenible; Pinus patula; medición a posteriori

Abstract

Introduction:

Sustained timber yield is the ability of the forest to maintain its production at a similar level through time.

Objective:

To propose a procedure to estimate a posteriori whether the long-term timber yield of a forest has been sustained by assessing the heights and diameters reached by same-aged trees but established in different years.

Materials and methods:

Diameters were gotten from stem analysis and heights were estimated by linear interpolation. Trees were grouped by size, and heights and diameters of same-aged trees established in different years were regressed versus the Year at which Trees Reached that Age (YTRA). All the trees were analyzed by multiple regression, regardless of the size groups; the regression model included the reciprocal of the tree age and the YTRA as explanatory variables for height and diameter.

Results:

Regression of heights and diameters versus YTRA at different ages (10, 20,…, 70) showed positive slopes, indicating that the more recently established trees had better growth and no evidence of deterioration of timber yield over time was found. The results on all the trees as a whole agreed with results for trees by size groups; these results coincided with what forest managers observed in situ.

Conclusion:

The procedure provides user-friendly tools to detect any negative changes that may jeopardize timber yield sustainability, identify possible causes, and implement corrective management practices.

Keywords: sustained yield; timber production; sustainable forest management; Pinus patula; a posteriori measurement

Ideas destacadas:

  • La propuesta del procedimiento se ejemplificó utilizando datos de Pinus patula de Oaxaca, México.

  • Se analizaron datos de árboles de la misma edad, pero establecidos en años diferentes.

  • El rendimiento maderable ha sido sostenido con base en la estabilidad o aumento de las dimensiones de los árboles.

Introducción

Los ecosistemas forestales proporcionan bienes y servicios ambientales para el bienestar humano, ya sea como fuentes de alimentos, medicinas y biocombustibles, materias primas para la construcción, aire y agua limpios, protección del suelo y agua, y suministros vitales de madera; también ayudan a mitigar el cambio climático (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura [FAO], 2020; Tidwell, 2016). Por tanto, estos recursos deben preservarse; para ello, hay que gestionar adecuadamente las reservas forestales y así cumplir el objetivo global de satisfacer las necesidades sociales, económicas, culturales y espirituales (Larrubia et al., 2017).

A lo largo de varias reuniones, los investigadores han establecido un conjunto de criterios e indicadores para determinar el progreso hacia la gestión forestal sostenible a escala regional y nacional (Baycheva-Merger & Wolfslehner, 2016; Jalilova et al., 2012; Larrubia et al., 2017). Estos criterios e indicadores abarcan siete elementos temáticos de la gestión forestal sostenible: extensión de recursos forestales, diversidad biológica, salud y vitalidad de los bosques, tres tipos de funciones (protectora, productiva y socioeconómica), y política legal y marcos institucionales (Jalilova et al., 2012; Larrubia et al., 2017). No obstante, para complementar la información sobre criterios e indicadores a escala local, se necesitan medidas objetivas, prácticas y relativamente económicas, como la del rendimiento maderable sostenido, que los gestores puedan adoptar. Si bien es cierto que un índice o medida que estime la recuperación de las existencias es alcanzable, siempre hay que estar atentos a otros cambios en el bosque ya que, al tratarse de un sistema multidimensional, la medida no siempre puede reflejarlos plenamente (Picard et al., 2012).

El rendimiento sostenido es un principio aceptado y un paradigma forestal desde hace mucho tiempo (Hahn & Knoke, 2010). El rendimiento sostenido es la capacidad del bosque para mantener su crecimiento o producción, tanto en volumen como en biomasa, aproximadamente al mismo nivel o por encima de su media histórica (Dauber et al., 2005; Irland, 2010). El concepto ha evolucionado, pero el significado original sigue siendo pertinente y representa indirectamente muchos procesos ecológicos relevantes que tienen lugar en el bosque (Irland, 2010). El monitoreo y la evaluación del rendimiento maderable son importantes porque permiten verificar que la productividad del suelo, la cantidad de agua y otros elementos abióticos y seres vivos se mantienen en buenas condiciones (Irland, 2010). En consecuencia, si existen indicios de que el rendimiento maderable no se ha mantenido, esto debería conducir a la aplicación de operaciones de gestión adecuadas para mitigar la degradación forestal.

Las tasas de recuperación de reservas de volumen de árboles se han utilizado tras el periodo de corta para evaluar si el rendimiento maderable ha sido sostenido (Castro et al., 2021; Piponiot et al., 2018; Vidal et al., 2016). Estas evaluaciones requieren datos de volumen de madera durante el periodo de aprovechamiento, desde el inicio hasta el final, que generalmente proceden de parcelas permanentes o inventarios forestales; sin embargo, es necesario disponer de opciones para estimar si el rendimiento maderable ha sido sostenido cuando no se cuenta con dichos datos de inventario o de parcelas permanentes. Por otro lado, las condiciones ambientales de los ecosistemas forestales cambian rápidamente y suelen variar antes de que sea posible verificar la idoneidad de las prácticas silvícolas (Anderson-Teixeira et al., 2013). Una posible solución es observar la producción del sistema para confirmar los resultados esperados y verificar si el medio ambiente se mantiene en buenas condiciones, que es el enfoque ex post del procedimiento que aquí se presenta.

El objetivo de este estudio fue proponer un procedimiento para medir a posteriori si el rendimiento maderable de un bosque ha sido sostenido a lo largo de una escala temporal amplia, mediante el seguimiento de las alturas y diámetros alcanzados por árboles de la misma edad, pero establecidos en años diferentes. El rendimiento maderable será sostenido si existe un bosque sostenible a mediano y largo plazo.

Materiales y métodos

Área de estudio

Se eligieron datos de un área forestal con extensión de 18 070 ha en Santiago Comaltepec, Ixtlán de Juárez, Oaxaca, México, para ilustrar el procedimiento de seguimiento del rendimiento maderable. Se trata de un bosque templado con presencia dominante de Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham., mezclado con Pinus oaxacana Mirov., Pinus pseudostrobus Lindl., Pinus ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl., Quercus spp. y Arbutus spp. El bosque está situado en la Sierra Norte, entre 96° 30’ 54.90” y 96° 30’ 50.85” O y 17° 34’ 13.26” y 17° 34’ 6.32’’ N, a una elevación de 2 005 m (Figura 1).

Figura 1 Ubicación del sitio de estudio en Santiago Comaltepec, Ixtlán de Juárez, Oaxaca, México. 

Durante los años 1956 a 1982, el área de estudio estuvo concesionada a una empresa papelera (Fábricas de Papel Tuxtepec), época en la que toda la madera de cualquier especie de Pinus se transformaba en celulosa. Entre 1956 y 1992, la madera se extrajo bajo el Método Mexicano de Regulación Forestal (MMFR). Este se basa en la tala selectiva de árboles seniles, plagados, enfermos, mal formados o muertos en pie, con una intensidad máxima de corta preestablecida de 35 % y un ciclo de corta de 25 años; el objetivo es convertir bosques sobremaduros en bosques de mejor productividad (Torres-Rojo et al., 2016). A partir de 1992 se adoptó el Método de Desarrollo Silvícola que utiliza la matarrasa y los árboles semilleros, enriquecidos con plántulas trasplantadas, como métodos de regeneración (Roldán-Félix, 2014).

Muestreo y agrupación de árboles

Se tomó una muestra representativa de 98 árboles adultos de P. patula para evaluar el crecimiento del diámetro y la altura, que son las principales variables de estimación de volumen. Dada la variación en las dimensiones, los árboles se agruparon en cuatro categorías (Cuadro 1): muy grandes, grandes, medianos y pequeños. La agrupación permite una comparación válida entre ellos y sirve de control de las covariables que no se observaron a lo largo del tiempo. La edad de los árboles solo se conoció después del análisis troncal.

Cuadro 1 Criterios para la agrupación de árboles de Pinus patula por altura y diámetro. 

Categoría altura (m) Categoría diámetro (cm)
Grupo 1 Décima parte más alta (35-36 m) Cuarta parte más alta (70-80 cm)
Grupo 2 (i) Árboles situados en el décimo decil de la categoría altura, que no pertenecen al cuarto cuartil de diámetros; (ii) árboles en el cuarto cuartil de diámetros que no pertenecen al décimo decil de la categoría altura; (iii) árboles situados en el noveno decil de la categoría altura y en el tercer cuartil de la categoría diámetro.
Grupo 3 Árboles que no cumplen los criterios de los grupos 1, 2 o 4
Grupo 4 Primer decil (9-13 m) Primer cuartil (15-25 cm)

Extremos: los árboles situados en la décima posición más alta de la categoría altura y la cuarta posición más alta de los diámetros forman el Grupo 1 de los árboles más grandes. Por el contrario, los árboles situados en la décima posición más baja de la categoría altura y la cuarta posición más baja de los diámetros forman el Grupo 4 de árboles más pequeños.

Es necesario disponer de información sobre el año de establecimiento de los árboles de cada grupo según su tamaño. Los años son los siguientes: los árboles más grandes del Grupo 1 se establecieron entre 1903 y 1940, y los del Grupo 2, entre 1897 y 1941; en estos grupos, todos los árboles se establecieron antes de la extracción selectiva de individuos longevos que comenzó en 1956. Los árboles del Grupo 3 surgieron entre 1902 y 1981, y solo 12 de 72 surgieron después de 1956. Por último, los árboles del Grupo 4 nacieron entre 1937 y 1980, y cinco de ocho emergieron después de 1956. De los 98 árboles muestreados, cinco pertenecen al Grupo 1 (muy grandes), 13 al Grupo 2 (grandes), 72 al Grupo 3 (medianos) y ocho al Grupo 4 (pequeños).

Medición de los diámetros y estimación de las alturas

A partir de los datos del análisis troncal, la altura (h δ ) de un árbol a la edad δ = 10, 20,..., 70 se estimó por interpolación lineal. Para ello, se seleccionaron dos edades, una superior (u) y otra inferior (l), siendo ambas lo más próximas posible a δ, mediante la fórmula siguiente:

hδ=hu-hlδ-AlAu-Al+hl

En esta fórmula, h u representa la sección superior de la altura; h l es la sección inferior de la altura; A u es la sección superior de la edad y A l representa la sección inferior de la edad. Para obtener el año en que el árbol alcanza la edad δ, se requiere el año de establecimiento (EY), calculado por EY = CY - A, donde CY es el año de corte y A es la edad de corte. Para cada árbol se registró el valor h δ y el año en que el árbol lo alcanzó (y δ ).

Los diámetros se midieron directamente a partir de los anillos en cada década para la sección del tocón (a una altura de 0.35 m) y la sección 1 (a una altura de 3.02 m), respectivamente. Para la sección del tocón, también se midieron los diámetros cuando los árboles tenían cinco años.

Análisis de datos

La idea clave del procedimiento es rastrear la estabilidad en la producción maderable, con base en datos de análisis troncales en los que los árboles establecidos en años diferentes se escalaron a la misma edad para ser comparados. El procedimiento es fácil, intuitivo y viable para utilizarlo tanto en bosques naturales como en plantaciones, una vez que se dispone de los análisis troncales. Además, el método señala inmediatamente los efectos causados por las perturbaciones en el bosque y, por tanto, podría revelar si las prácticas silvícolas, como el aclareo, la quema controlada o la tala, se manejaron correctamente. Los datos de anillos de crecimiento se obtuvieron de árboles de P. patula muestreados en un bosque de pino-encino que ha sido manejado por el Método Mexicano de Ordenación Forestal y el Método de Desarrollo Silvícola (Roldán-Félix, 2014; Torres-Rojo et al., 2016), con el fin de determinar si el rendimiento maderable ha sido sostenido.

La sostenibilidad del rendimiento maderable, a posteriori, se evaluó a partir del crecimiento en diámetro y altura de árboles de la misma edad (establecidos en años diferentes) agrupados por tamaño y mediante regresiones simples. Posteriormente, se hizo un análisis de regresión múltiple para todos los árboles. Todos los análisis de regresión se realizaron utilizando el paquete estadístico R (R Core Team, 2021).

Modelos para alturas y diámetros de árboles de la misma edad agrupados por tamaño

Se realizaron regresiones lineales simples de las alturas de los árboles que pertenecían a la misma categoría cuando tenían la misma edad (en décadas) contra el año en que alcanzaron esa edad.

Se analizaron los cuatro grupos de alturas y los tres primeros de los diámetros porque se espera que los árboles más pequeños correspondan a condiciones con supresión, donde el crecimiento del diámetro se ve más afectado (Olivar et al., 2013). Para los grupos 1, 2 y 3 se dispuso de datos a las edades δ = 10, 20,..., 70, y para el grupo 4 solo se dispuso de cuatro edades (δ = 10, 20, 30 y 40). El modelo de regresión para la altura fue:

hδj=aδ+bδyδj+eδj

En este modelo, j es 1, 2, …, n δ , y n δ es el número de árboles a la edad δ, y δ es 10, 20,…, 70; h δj es la altura del j-ésimo árbol a la edad δ; a δ es el intercepto para la edad δ; b δ es la pendiente para la edad δ; y δj es el año en que el j-ésimo árbol alcanza la edad δ, y e δj es el término de error. El parámetro b δ representa el crecimiento marginal de la altura en relación con el año de establecimiento.

La prueba de hipótesis en cada combinación década-grupo para la variable dependiente altura fue H 0 : b δ < 0 frente a la alternativa H a : b δ ≥ 0. Si b δ ≥ 0, entonces, a la edad δ, las alturas de los árboles establecidos recientemente son iguales o mayores que las de los establecidos previamente e indicaría que el rendimiento maderable se ha mantenido; en caso contrario, si no se rechaza H 0 , entonces hay evidencia de que el rendimiento maderable no se ha mantenido. El Cuadro 2 indica el número de observaciones para cada prueba de hipótesis.

Cuadro 2 Número de observaciones incluidas en los modelos de las tres variables estudiadas de los árboles de Pinus patula. 

Grupo Edad Total por grupo
5 10 20 30 40 50 60 70
Alturas
1 - 5 5 5 5 5 5 4 34
2 - 13 13 13 13 13 13 12 90
3 - 72 72 70 67 60 55 40 436
4 - 8 8 7 4 - - - 27
Total por edad 98 98 95 89 78 73 56 587
Diámetros en la sección del tocón
1 5 5 5 5 5 5 5 4 39
2 13 13 13 13 13 13 13 12 103
3 72 72 72 70 67 60 55 41 509
Total por edad 90 90 90 88 85 78 73 57 651
Diámetros en la sección 1
1 - 5 5 5 5 5 5 4 34
2 - 10 13 13 13 13 13 12 87
3 - 51 72 70 67 60 55 41 416
Total por edad 66 90 88 85 78 73 57 537

Ejemplos para manejar el cuadro: Para una regresión simple de las alturas para el grupo 2 y la edad de 40 años, se utilizaron 13 observaciones; para una regresión múltiple del diámetro en la sección del tocón se utilizaron 651 observaciones.

Los modelos para los diámetros (sección del tocón y sección 1), así como la interpretación de los coeficientes, fueron análogos. Por ejemplo, el modelo para el diámetro en la sección del tocón puede expresare como d δj (tocón) = a δ + b δj y δj + e δj ; donde d δj (tocón) representa el diámetro en la sección del tocón del j-ésimo árbol a la edad δ, con δ = 10, 20,..., 70; los demás elementos del modelo tienen un significado similar al del modelo de altura, pero relacionado con el diámetro en la sección del tocón. La prueba de hipótesis se realiza también sobre el parámetro b δ , que en el modelo de diámetro representa el crecimiento marginal del diámetro respecto al año de establecimiento.

Modelos para alturas y diámetros considerando todos los árboles

Se realizó un análisis adicional utilizando todos los árboles en un modelo que los agrupaba de manera implícita por edad δ. Este análisis también refuerza la prueba de hipótesis de un c h más fuerte, debido al aumento de los grados de libertad del error. El modelo de regresión múltiple para la altura fue el siguiente:

hδj=ah+bh1δ+chyδj+eδj; con j = 1, 2, …, n δ y δ = 10, 20,…, 70,

donde y δj es el año cuando el j-ésimo árbol alcanzó la edad δ, a h es un intercepto general, b h es un parámetro que relaciona la altura con la edad y c h es un parámetro del crecimiento marginal por año. A partir de a h y b h se obtiene una ordenada particular para cada edad δ, aδ=ah+bhδ, por lo que la recta de regresión estimada para las alturas a una edad específica δ es h^δj=a^δ+c^hyδj. La prueba de hipótesis deseada se refiere al parámetro c h que corresponde al año en que el árbol alcanza la edad δ: H0:ch<0 versus Ha:ch 0. Si se rechaza H 0 significará que los árboles establecidos más recientemente alcanzan, a la misma edad, una altura igual o superior a los que surgieron antes. En caso contrario, si c h < 0, entonces el crecimiento en altura, así como el rendimiento maderable, muestran signos de que no están siendo sostenidos.

Los modelos de regresión para los diámetros en la sección del tocón y en la sección 1, así como la interpretación de los coeficientes, son análogos; es decir, el modelo de regresión múltiple para el diámetro en la sección del tocón del j-ésimo árbol, con j = 1, 2, …, n δ , a la edad δ = 10, 20,…, 70, fue d δj (tocón) =ah+bh1δ+chyδj+eδj. Al igual que con el modelo de altura, la prueba de hipótesis de interés se realiza sobre el parámetro c h que corresponde al año en que el árbol alcanza la edad δ.

La Figura 2 presenta un esquema de los pasos necesarios para estimar si el rendimiento maderable ha sido sostenido.

Figura 2 Representación esquemática del seguimiento del rendimiento maderable. Tras disponer de las alturas y diámetros, existen dos alternativas para medir si el rendimiento maderable es sostenido: mediante el seguimiento de las alturas y diámetros alcanzados por árboles de la misma edad (establecidos en años diferentes) agrupados por tamaño o mediante el seguimiento de dichas dimensiones considerando todos los árboles en su conjunto. 

Entrevistas con gestores forestales

Dado que el enfoque de la gestión es relevante para preservar los terrenos forestales, se entabló contacto con algunos administradores forestales para solicitar su opinión sobre la evolución forestal de la zona de estudio en los últimos 30 años y así compararla con los resultados de esta investigación. Las preguntas se centraron en la gestión del bosque, la calidad de la madera, la composición de las especies y la percepción general sobre los cambios en el bosque.

Resultados

Patrones de alturas y diámetros de árboles de la misma edad agrupados por tamaño

Altura

En los patrones de altura de los árboles del grupo 2 (Figura 3) es evidente que todas las pendientes son positivas y que las pendientes de los modelos de los árboles más viejos son mayores que las de los más jóvenes. Este hallazgo implica que los árboles establecidos más recientemente no solo crecieron más rápido, sino que su crecimiento marginal fue mayor a los 60 o 70 años que a los 10 o 20 años.

Figura 3 Tendencias de crecimiento en altura agrupadas por décadas para árboles de Pinus patula del Grupo 2. Ninguna edad de los árboles tiene pendiente negativa; por lo tanto, la altura media se mantiene, al menos como al principio del aprovechamiento y, en consecuencia, no se produjo deterioro del bosque. Las ecuaciones de regresión ajustadas h^δj=a^δ+b^δy^δj, para la edad 𝛿 = 10, 20,…, 70 años (y/o), son: h^10j=-70.543+0.0392y^10j, h^20j=-258.86+0.1399y^20j, h^30j=-379.3+0.2037y^30j, h^40j=-378.3+0.2043y^40j, h^50j=-357.63+0.1940y^50j, h^60j=-328.2+0.1792y^60j, h^70j=-298.3+0.1642y^70j. El crecimiento en altura de los árboles del Grupo 1 tuvo un patrón similar al del Grupo 2.  

Las pendientes de los modelos de altura aparecen en la Figura 4 para todos los grupos y cada década. Se observan tendencias no negativas para todos los árboles (Figuras 4A, 4D, 4G, 4J). Los valores P de las pruebas se indican en el Cuadro 3. Con respecto a los valores estimados de la pendiente para cada edad en los cuatro grupos de árboles, solo uno es negativo, pero no significativo; los restantes son positivos, la mitad son altamente significativos, por lo que la dimensión altura se mantiene al mismo nivel o mayor.

Cuadro 3 Pendientes y valores P para los modelos de altura por grupos y décadas de los árboles de Pinus patula. 

Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4
Edad Pendiente Valor P Pendiente Valor P Pendiente Valor P Pendiente Valor P
10 0.0732 0.1796 0.0392 0.3446 0.0005 0.9831 0.0118 0.7259
20 -0.0052 0.9232 0.1399 0.0011 0.0308 0.1886 0.0628 0.0735
30 0.1186 0.0341 0.2037 <0.0001 0.0485 0.0630 0.0210 0.5806
40 0.2002 0.0008 0.2043 <0.0001 0.0541 0.0691 0.0407 0.5483
50 0.2199 0.0003 0.1940 <0.0001 0.0365 0.4001 ̶ ̶
60 0.1429 0.0121 0.1792 <0.0001 0.0952 0.0687 ̶ ̶
70 0.1549 0.0130 0.1642 0.0004 0.1332 0.0367 ̶ ̶

Figura 4 Pendientes de alturas y diámetros en los grupos de tamaño de los árboles de Pinus patula. Las pendientes parecen más pronunciadas en los árboles de mayor tamaño. Las pendientes de diámetro en la sección del tocón parecen similares a las de la sección 1 y las pendientes en alturas y diámetros de los grupos 1 y 3 tienen similitud. Las pendientes de todas las variables indican que los árboles establecidos más recientemente presentaron dimensiones mayores. Códigos de significancia: los círculos negros indican una prueba significativa a 0.05 y 0.01; los círculos grises indican significancia a 0.1, y los círculos abiertos indican diferencias no significativas. La línea horizontal gris indica el cero. 

Los patrones de altura en los Grupos 1 y 2, donde se encuentran los árboles más altos, son similares (Figuras 4A y 4D). En el Grupo 1 (Figura 4A), la pendiente más grande se produjo en la quinta década, mientras que en el Grupo 2 (Figura 4D) se produjo en la cuarta. La especie alcanza su tamaño máximo en torno a estas edades. Como ejemplo de las pruebas de hipótesis de altura para una edad y un grupo de árboles específicos, véase el Apéndice 1. En el Grupo 3, las pendientes positivas (Figura 4G) muestran diferencia poco significativa (P < 0.1) con respecto a 0 entre la tercera y sexta década, excepto la quinta que no fue significativa.

Diámetro

Para los tres grupos de árboles, la sección 1 presenta pendientes diamétricas similares a las de la sección del tocón (Figuras 4B y 4C, 4E y 4F, 4H y 4I). Al igual que con el desarrollo de la altura, los árboles establecidos más recientemente en los Grupos 1 y 2 tuvieron incremento mayor de diámetro; sin embargo, para el Grupo 3, esta tendencia solo se observa en las edades de 60 y 70 años. Esta afirmación se ve apoyada por la significancia estadística para las pendientes en cada sección, grupo y edad, mostrada en el Cuadro 4. En la sección del tocón de los tres grupos de árboles, hay 18 pendientes positivas, de las cuales 15 son altamente significativas (P < 0.01), y cuatro son negativas pero no significativas (P > 0.05), excepto una a los 10 años; esta significancia desaparece en edades posteriores. En la sección 1, en los tres grupos de árboles, cinco valores de la pendiente son negativas, pero no significativas (P > 0.05); hay 16 pendientes positivas, de las cuales 12 son altamente significativas (P < 0.01).

Cuadro 4 Pendientes y valores P para los modelos de diámetro, por sección, grupo y edad de los árboles de Pinus patula. 

Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
Edad Pendiente Valor P Pendiente Valor P Pendiente Valor P
Sección del tocón (0.35 m)
5.0000 0.0463 0.7152 0.0234 0.7723 -0.0246 0.5918
10.0000 0.2482 0.0574 0.1811 0.0275 -0.0911 0.0480
20.0000 0.4151 0.0024 0.2649 0.0013 -0.0891 0.0529
30.0000 0.4875 0.0005 0.2700 0.0012 -0.0477 0.3507
40.0000 0.5641 <0.0001 0.2687 0.0013 0.0010 0.9863
50.0000 0.5406 0.0002 0.2838 0.0007 0.0534 0.5306
60.0000 0.5098 0.0003 0.3328 <0.0001 0.2790 0.0067
70.0000 0.5298 0.0006 0.4807 <0.0001 0.3502 0.0052
Sección 1 (3.02 m)
10.0000 0.1932 0.1629 0.1076 0.2227 -0.0629 0.2497
20.0000 0.3453 0.0162 0.2142 0.0139 -0.0635 0.1657
30.0000 0.4715 0.0016 0.2321 0.0079 -0.0429 0.3991
40.0000 0.5579 0.0003 0.2472 0.0048 -0.0080 0.8907
50.0000 0.4360 0.0032 0.2379 0.0077 -0.0052 0.9513
60.0000 0.4015 0.0060 0.2264 0.0095 0.1525 0.1355
70.0000 0.3449 0.0272 0.3707 0.0001 0.2130 0.0870

En la Figura 5A se muestran los conglomerados de diámetros en la sección del tocón a todas las edades, para los árboles del Grupo 2. Las pendientes de los árboles del Grupo 1 son similares a las del Grupo 2 (Figuras 4B y 4E). La Figura 5B muestra las rectas ajustadas para el diámetro en la sección del tocón para el Grupo 3, que es el mayor conglomerado de árboles. Hay un cambio suave en las pendientes a lo largo del tiempo, de negativas a positivas, entre la cuarta y quinta década; sin embargo, la magnitud de las pendientes positivas es mayor que la de las negativas (Figura 4H). Si se comparan los tres primeros grupos, las pendientes de alturas y diámetros fueron, en general, mayores en el Grupo 1, seguido de los Grupos 2 y 3 (Figura 4).

Figura 5 Rectas de regresión estimadas para el diámetro en la sección del tocón de los árboles de Pinus patula del Grupo 2 y del Grupo 3. Los patrones en los árboles del Grupo 1 son similares a los patrones en los árboles del Grupo 2. Para el Grupo 3, los patrones del diámetro en la sección 1 son similares a los patrones del diámetro en la sección del tocón. La mayoría de las pendientes en los Grupos 2 y 3 son estadísticamente distintas de 0 (la mayoría con signo positivo). La línea vertical discontinua gris indica el año 1956, cuando inició la extracción de árboles. y/o: años. 

Modelos para alturas y diámetros considerando todos los árboles

En el modelo de regresión múltiple que incluye todos los árboles, las rectas estimadas para las alturas, el diámetro en la sección del tocón y el diámetro en la sección 1 son, respectivamente:

h^δj=-114.81-210.91δ+0.071 yδj

d^δj(tocón)=-437.82-122.87δ+0.237 yδj

d^δj(Sección 1)=-252.42-257.33δ+0.144 yδj

A partir del modelo general de cada variable se puede generar una ecuación particular para cada edad; las ecuaciones correspondientes para la altura y el diámetro en la sección del tocón se encuentran en la Figura 6. El crecimiento del diámetro en el tocón (Figura 6B) fue similar al diámetro en la sección 1.

Figura 6 Rectas de regresión estimadas a partir del modelo de regresión que incluye todos los árboles de Pinus patula. (A) Rectas de regresión para alturas. (B) Rectas de regresión para diámetros en la sección del tocón. En ambos casos, a partir del ajuste general en todos los árboles, se generaron ecuaciones para las edades de 10, 20,..., 70 años (y/o); la media general estimada (intercepto) incrementa a medida que la edad aumenta y las pendientes son positivas. 

La prueba de hipótesis relevante es sobre el parámetro del año relacionado con la variable y δj , cuyos resultados se muestran en el Cuadro 5. Tanto las pruebas individuales (Cuadro 5) como las pruebas conjuntas, para las tres variables de respuesta de interés, son altamente significativas. En el Apéndice 2 se muestra un ejemplo de la prueba de hipótesis de altura para el modelo que incluye todos los árboles, independientemente de la agrupación por tamaños. Las pruebas para los diámetros se realizaron de forma similar.

Los resultados de la comparación de diámetros y alturas de árboles de la misma edad coinciden con los que los encargados de la gestión conocen sobre la evolución del bosque durante ese tiempo. Además, los silvicultores coinciden en que la composición de especies y las densidades se han mantenido aproximadamente al mismo nivel.

Cuadro 5. Pruebas de hipótesis individuales en el parámetro del año, para alturas y diámetros de Pinus patula. 

Variable de respuesta Estimación anual Error estándar Valor t Pr(>|t|)
Altura 0.071 0.011 6.346 4.44E-10
Diámetro del tocón 0.237 0.021 11.300 <2E-16
Diámetro en sección 1 0.144 0.024 6.052 2.69E-09

En todos los casos, las pruebas conjuntas de regresión respectivas fueron altamente significativas (Pr [>F] < 2.2E-16).

Discusión

Los métodos de regeneración utilizados en el área de estudio fueron el Método Mexicano de Ordenamiento Forestal y el Método de Desarrollo Silvícola (Roldán-Félix, 2014; Torres-Rojo et al., 2016). El manejo ha ejercido influencia positiva en el mantenimiento de la densidad de los individuos y la riqueza y composición de especies, lo que ha significado una derrama económica para las comunidades involucradas con el aprovechamiento forestal; esto fue certificado por Rainforest Alliance desde 1989 (Robson, 2009; Roldán-Félix, 2014). Más allá de esto, con el procedimiento propuesto en este estudio se puede hacer un seguimiento de la idoneidad de las prácticas silvícolas como el aclareo, la tala y la reforestación, según el método de manejo utilizado. Independientemente de la práctica de manejo, el procedimiento propuesto rastrea lo que sucede después de la tala, cualquier otra actividad silvícola o perturbación. Esto implica que el procedimiento sugerido para la evaluación del rendimiento maderable también complementa los enfoques de la gestión forestal y las predicciones de tala en la búsqueda de garantizar un manejo forestal sostenible.

La producción de madera solo se puede sostener si los árboles restantes, tras la primera tala, crecen a tasas lo suficientemente rápidas como para proporcionar un volumen aprovechable en el segundo ciclo de corta que sea similar al de la primera tala (Dauber et al., 2005). Con base en las pendientes positivas de todas las variables estudiadas y en su significancia estadística, existen pruebas para esperar volúmenes similares o mayores en la siguiente tala, siempre que la mortalidad se mantenga estable, aunque en este caso los gestores confirmaron que así ocurrió. Esto es cierto en ambos casos, cuando el análisis se realizó según los grupos de altura y diámetro y cuando los datos se analizaron sobre todos los árboles en conjunto, independientemente de dichos grupos. Por lo tanto, se puede concluir que el rendimiento maderable en la zona de estudio se ha mantenido.

Patrones de alturas y diámetros de árboles de la misma edad agrupados por tamaño

En los Grupos 1, 2 y 3 se observó un mejor desarrollo de la altura en los árboles recientemente establecidos y este fue mayor en las dos últimas décadas que en las primeras dos (Figuras 3 y 4). Del mismo modo, los valores positivos de la pendiente en las seis primeras décadas implican una mejora estable de la altura; y la pendiente para la séptima década valida esta mejora. Estos hechos indican posibles mejoras en las condiciones de crecimiento de las alturas a causa de tratamientos silvícolas y a la absorción de carbono atmosférico (Brienen et al., 2020; Olivar et al., 2013); sin embargo, el aumento de las tasas de crecimiento puede acortar la vida útil de los árboles o aumentar la tasa de mortalidad de los árboles de dosel, por lo que debe realizarse un seguimiento forestal a largo plazo (Brienen et al., 2020). En cuanto al Grupo 4, incluso con baja disponibilidad de luz, las pendientes positivas muestran condiciones adecuadas para los árboles que han surgido últimamente.

Resulta relevante el análisis de las tendencias de crecimiento del diámetro de árboles de la misma edad, establecidos en años diferentes, ya que el diámetro es una de las dos variables que determinan cuánta madera se puede extraer del bosque (Santiago-García et al., 2017). En las Figuras 4B, 4C, 4E, y 4F se observa el rendimiento sostenido de la madera, debido a las pendientes positivas, casi todas estadísticamente significativas. Estos árboles de gran tamaño de los Grupos 1 y 2 muestran mejores condiciones porque comparten características silvícolas y genéticas similares, basadas en la agrupación de árboles; sin embargo, en los árboles más pequeños, el crecimiento del diámetro se ve más afectado que la altura y tienen mayor competencia (Olivar et al., 2013). El grupo con mayor número de árboles (Grupo 3) también mostró un rendimiento sostenido según el criterio sugerido.

Las mayores pendientes para alturas y diámetros de los árboles más grandes en los Grupos 1 y 2 (Figura 4) explican las diferentes condiciones entre estos grupos y las del Grupo 3. Este patrón ocurre posiblemente porque la altura dominante es la menos afectada por los cambios en la densidad, resultantes por tratamientos silvícolas intermedios como los aclareos (Olivar et al., 2013; Santiago-García et al., 2017). Como Olivar et al. (2013) indican, el aclareo de árboles seleccionados aumenta el espacio de crecimiento disponible para los individuos restantes que serán aprovechados posteriormente. Los individuos del Grupo 1 fueron los primeros en aprovechar la eliminación de los demás; tras la corta de los individuos más altos, los árboles del Grupo 2, segundos en tamaño, empezaron a tener esta ventaja y, por tanto, sus pendientes siguieron creciendo.

Modelos para alturas y diámetros independientemente de los grupos de tamaño de los árboles

Los resultados de los modelos que consideran todos los árboles en su conjunto corroboran lo constatado para la altura y el diámetro dentro de los grupos de tamaño. La media general estimada (intercepto) tanto de la altura como del diámetro aumenta a medida que la edad incrementa, y las pendientes positivas de las líneas de regresión muestran que los árboles establecidos más recientemente crecen más en promedio (Figura 6). Los árboles de 10-20 años crecieron aproximadamente tres veces más que aquéllos de 20-30 años, y así sucesivamente (Figura 6A).

Las pruebas confirman que el rendimiento maderable se ha mantenido. Las pendientes positivas de las líneas de regresión en altura y diámetro indican claramente que los árboles rindieron más en los años recientes, cuando su etapa de inhibición terminó, no fueron senescentes y aún tuvieron mucho potencial para seguir creciendo. El aumento de las tasas de crecimiento en diámetro y altura en los últimos años podría explicarse por los tratamientos silvícolas y la absorción de CO2 atmosférico (Brienen et al., 2020; Olivar et al., 2013), pero se necesitan más estudios a largo plazo para comprender los mecanismos subyacentes. Además, Vidal et al. (2016) demostraron que las dimensiones de los árboles aumentan en las zonas con manejo, con prácticas silvícolas aplicadas correctamente. La intensidad de corta y los tratamientos silvícolas posteriores a la tala también influyen en el tiempo de recuperación de las existencias de madera (Castro et al., 2021). La principal limitación del análisis podría residir en la representatividad de la muestra; no obstante, se consultó a los gestores forestales del lugar, para intentar compensar dicha representatividad, confirmando que los resultados concuerdan con las observaciones de campo. Al mismo tiempo, estas entrevistas fueron útiles para verificar que otros elementos del bosque se encontraban en buen estado (Picard et al., 2012).

Observaciones finales

Los bosques son grandes masas e importantes sumideros de carbono sometidos al cambio climático, que funcionan como grandes laboratorios, donde se pueden observar sus rendimientos y evaluar si concuerdan con las expectativas (Köhl et al., 2015). Debido a las correlaciones entre elementos relevantes del clima y las dimensiones del crecimiento, los cambios en el rendimiento maderable podrían evidenciar variaciones en características bióticas o abióticas particulares (Clark et al., 2010; Toledo et al., 2010). Por lo tanto, las mejoras en las dimensiones de crecimiento, como ocurre en este caso de estudio, podrían ser indicios de una mejora en el secuestro de carbono.

El procedimiento sugerido para buscar el mantenimiento del rendimiento maderable da seguimiento a los cambios forestales, puede promover la adopción de medidas oportunas si disminuyen los promedios históricos de diámetro o altura y realiza un seguimiento de los atributos y procesos clave circundantes utilizando dimensiones cruciales para el rendimiento maderable a partir de análisis troncales. De hecho, el análisis de los anillos de los árboles permite estimar empíricamente los patrones de crecimiento de los árboles a lo largo de su vida útil (Köhl et al., 2017; Nehrbass-Ahles et al., 2014). Siempre que las especies tengan anillos, el procedimiento aquí recomendado puede utilizarse para evaluar el nivel de sostenibilidad de la producción maderable y los atributos relacionados.

Esta propuesta da seguimiento a las alturas y los diámetros que los árboles alcanzan a lo largo del tiempo. Así, si una de estas dimensiones disminuye, se supondría que la productividad y varios procesos biofísicos forestales podrían estar en peligro. Este escenario sugeriría la necesidad de corregir algunas prácticas silvícolas. Por ejemplo, para el rendimiento maderable debería (i) establecerse un diámetro mínimo de corta para que el impacto en la estructura del rodal sea mínimo, (ii) aprovechar las especies maderables en proporción a su abundancia relativa para proteger la composición a largo plazo, y (iii) asegurar la regeneración mediante procesos naturales o técnicas silvícolas (Mayaka et al., 2014). En general, el seguimiento de la sostenibilidad del rendimiento maderable ayuda a mantener o ampliar los recursos forestales, podría evitar la pérdida de diversidad biológica, refuerza la salud y la vitalidad de los bosques y permite que éstos funcionen como agentes protectores, productivos y socioeconómicos (Jalilova et al., 2012; Larrubia et al., 2017).

Conclusiones

El procedimiento propuesto proporciona un medio para evaluar la sostenibilidad del rendimiento maderable a largo plazo, en condiciones cambiantes de los factores bióticos, abióticos y antrópicos que afectan las principales dimensiones de los árboles. Sería aconsejable realizar, periódicamente, un análisis forestal de este tipo para evaluar si los rendimientos maderables se han sostenido. En el bosque estudiado se pueden identificar dos escenarios: antes de 1956, un bosque con árboles extremadamente longevos que de alguna manera dificultan la renovación; y después de 1956, cuando se inició la corta, hubo mayor disponibilidad de luz y el bosque quedó con árboles de tamaño medio. La extracción con manejo forestal favoreció el aumento del crecimiento en diámetro y altura a lo largo del tiempo para los grupos de árboles más grandes, y la estabilidad de dicho crecimiento en los demás grupos. Estos aumentos dimensionales mostraron que el rendimiento maderable se ha sostenido. Es importante destacar que cuanto mayor sea el periodo de estudio, así como la extensión de la superficie forestal, más fiables serán los resultados.

Agradecimientos

Agradecemos la información de campo brindada por los administradores forestales Ing. Saúl Benjamín Monreal Rangel e Ing. Jesús Victoriano Hernández Pérez, y por la Unión de Comunidades Productoras Forestales Zapotecos-Chinantecos de la Sierra Juárez, sobre la evolución del manejo forestal y ecología en el área de estudio, así como del impacto social en las últimas décadas. También nos gustaría agradecer a la becaria Fulbright Susan González por su ayuda en la revisión del texto final.

REFERENCIAS

Anderson-Teixeira, K. J., Miller, A. D., Mohan, J. E., Hudiburg, T. W., Duval, B. D., & DeLucia, E. H. (2013). Altered dynamics of forest recovery under a changing climate. Global Change Biology, 19(7), 2001‒2021. https://doi.org/10.1111/gcb.12194 [ Links ]

Baycheva-Merger, T., & Wolfslehner, B. (2016). Evaluating the implementation of the Pan-European criteria and indicators for sustainable forest management - A SWOT analysis. Ecological Indicators, 60, 1192-1199. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.09.009 [ Links ]

Brienen, R. J. W., Caldwell, L., Duchesne, L., Voelker, S., Barichivich, J., Baliva, M., Ceccantini, G., Di Filippo, A., Helama, S., Locosselli, G. M., Lopez, L., Piovesan, G., Schöngart, J., Villalba, R., & Gloor, E. (2020). Forest carbon sink neutralized by pervasive growth-lifespan trade-offs. Nature Communications, 11, 4241. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17966-z [ Links ]

Castro, T. da C., Carvalho, J. O. P., Schwartz, G., Silva, J. N. M., Ruschel, A. R., Freitas, L. J. M., Gomes, J. M., & Pinto, R. de S. (2021). The continuous timber production over cutting cycles in the Brazilian Amazon depends on volumes of species not harvested in previous cuts. Forest Ecology and Management, 490(2021), 119124. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119124 [ Links ]

Clark, D. B., Clark, D.A., & Oberbauer, S. F. (2010). Annual wood production in a tropical rainforest in NE Costa Rica linked to climatic variation but not to increasing CO2. Global Change Biology, 16(2), 747-759. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2009.02004.x [ Links ]

Dauber, E., Fredericksen, T. S., & Peña, M. (2005). Sustainability of timber harvesting in Bolivian tropical forests. Forest Ecology and Management, 214(1-3), 294‒304. doi: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005.04.019 [ Links ]

Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (2020). Global forest resources assessment 2020: Main report. FAO. https://doi.org/10.4060/ca9825en [ Links ]

Hahn, W. A., & Knoke, T. (2010). Sustainable development and sustainable forestry: analogies, differences, and the role of flexibility. European Journal of Forest Research, 129(5), 787-801. https://doi.org/10.1007/s10342-010-0385-0 [ Links ]

Irland, L. l. (2010). Assessing sustainability for global forests: a proposed pathway to fill critical data gaps. European Journal of Forest Research, 129(5), 777-786. https://doi.org/10.1007/s10342-009-0285-3 [ Links ]

Jalilova, G., Khadka, C., & Vacik, H. (2012). Developing criteria and indicators for evaluating sustainable forest management: A case study in Kyrgyzstan. Forest Policy and Economics, 21, 32-43. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2012.01.010 [ Links ]

Köhl, M., Lasco, R., Cifuentes, M., Jonsson, O., Korhonen, K. T., Mundhenk, P., Navar, J. J., & Stinson, G. (2015). Changes in forest production, biomass and carbon: Results from the 2015 UN FAO Global Forest Resource Assessment. Forest Ecology and Management, 352, 21-34. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.05.036 [ Links ]

Köhl, M., Neupane, P. R., & Lotfiomra, N. (2017). The impact of tree age on biomass growth and carbon accumulation capacity: A retrospective analysis using tree ring data of three tropical tree species grown in natural forests of Suriname. Plos ONE, 12(8), 1-17. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181187 [ Links ]

Larrubia, C. J., Kane, K. R., Wolfslehner, B., Guldin, R., Rametsteiner, E. (2017). Using criteria and indicators for sustainable forest management: A way to strengthen results-based management. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). https://www.fao.org/3/i6883e/i6883e.pdfLinks ]

Mayaka, T. B., Eba’a-Atyi, R., & Nkie, M. C. (2014). On volume recovery index and implications for sustainable logging in Congo Basin. Forest Ecology and Management, 313, 292-299. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2013.11.013 [ Links ]

Nehrbass‐Ahles, C., Babst, F., Klesse, S., Nötzli, M., Bouriaud, O., Neukom, R., Dobbertin, M., & Frank, D. (2014). The influence of sampling design on tree‐ring based quantification of forest growth. Global Change Biology, 20(9), 2867-2885. https://doi.org/10.1111/gcb.12599 [ Links ]

Olivar, J., Bogino, S, Rathgeber, C., Bonnesoeur, V., & Bravo, F. (2013). Thinning has a positive effect on growth dynamics and growth-climate relationships in Aleppo pine (Pinus halepensis) trees of different crown classes. Annals of Forest Science, 71(3), 395-404. https://doi.org/10.1007/s13595-013-0348-y [ Links ]

Picard, N., Gourlet-Fleury, S., & Forni, E. (2012). Stock recovery rates are not the panacea to assess timber yield sustainability: evidence from managed Central African forests. Forest Ecology and Management, 281, 12-22. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.06.013 [ Links ]

Piponiot, C., Derroire, G., Descroix, L., Mazzei, L., Rutishauser, E., Sist, P., & Hérault, B. (2018). Assessing timber volume recovery after disturbance in tropical forests - A new modelling framework. Ecological Modelling, 384, 353-369. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2018.05.023 [ Links ]

R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing [software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/Links ]

Robson, J. P. (2009). Out-migration and commons management: social and ecological change in a high biodiversity region of Oaxaca, Mexico. International Journal of Biodiversity Science & Management, 5(1), 21-34. https://doi.org/10.1080/17451590902775137 [ Links ]

Roldán-Félix, E. (2014). Experiencias comunitarias de manejo forestal en bosques templados. Unión de Comunidades Productoras Forestales Zapotecos-Chinantecos de la Sierra Juárez. https://coin.fao.org/coin-static/cms/media/21/14128881270500/3._eusebio_roldan_pres_uzachi_sem_intern_mfs_2014.pdfLinks ]

Santiago-García, W., Pérez-López, E., Quiñonez-Barraza, G., Rodríguez-Ortiz, G., Santiago-García, E., Ruiz-Aquino, F., & Tamarit-Urias, J. C. (2017). A dynamic system of growth and yield equations for Pinus patula. Forests, 8(12), 465. https://doi.org/10.3390/f81204 [ Links ]

Tidwell, T. L. (2016). Nexus between food, energy, water, and forest ecosystems in the USA. Journal of Environmental Studies and Sciences, 6, 214-224. https://doi.org/10.1007/s13412-016-0367-8 [ Links ]

Toledo, M., Poorter, L., Peña‐Claros, M., Alarcón, A., Balcázar, J., Leaño, C., Licona, J. C., Llanque, O., Vroomans, V., Zuidema, P., & Bongers, F. (2010). Climate is a stronger driver of tree and forest growth rates than soil and disturbance. Journal of Ecology, 99(1), 254-264. https://doi.org/10.1111/j.1365-2745.2010.01741.x [ Links ]

Torres-Rojo, J. M., Moreno-Sánchez, R., & Mendoza-Briseño, M. A. (2016). Sustainable forest management in Mexico. Current Forestry Reports, 2(2), 93-105. https://doi.org/10.1007/s40725-016-0033-0 [ Links ]

Vidal, E., West, T. A. P., & Putz, F. E. (2016). Recovery of biomass and merchantable timber volumes twenty years after conventional and reduced-impact logging in Amazonian Brazil. Forest Ecology and Management, 376(2016), 1-8. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.06.003 [ Links ]

Apéndice 1

Ejemplo de análisis de varianza de una regresión simple. Se muestran el análisis de varianza y la prueba conjunta, así como las pruebas de los parámetros individuales. El modelo de regresión simple para la altura de árboles de la misma edad de Pinus patula es ℎ 𝛿𝑗 = 𝑎 𝛿 + 𝑏 𝛿 𝑦 𝛿𝑗 + 𝑒 𝛿𝑗 . Como ejemplo, la ecuación ajustada para la altura en árboles de 40 años del Grupo 2 es ℎ 40𝑗 =−418.346+0.2043 𝑦 40𝑗 . El análisis de varianza correspondiente es:

Análisis de varianza 

GL Suma de cuadrados Media cuadrática Valor F Pr(>F)
Modelo 1 124.892 124.892 56.717 1.16E-05
Residuos 11 24.222 2.202
Corregidos Total 12 149.114

Error estándar residual: 1.484 con 11 grados de libertad; Coeficiente de variación: 6.33734; Coeficiente de determinación: 0.8376; R2ajustado: 0.8228.

Estimación de parámetros 

GL Estimación Error estándar Valor t Pr(>|t|)
(Intercepto) 1 -418.346 58.66 -7.132 1.91E-05
Año 1 0.2043 0.0298 7.531 1.15E-05

Apéndice 2

Ejemplo de análisis de varianza de una regresión múltiple. Se muestran el análisis de varianza y la prueba conjunta, así como las pruebas de los parámetros individuales. El modelo para la altura de todos los árboles de Pinus patula es hδj=ah+bh1δ+chyδj+eδj . La ecuación ajustada resultante de este análisis es h^δj=-114.81-210.91δ+0.071 yδj . Tanto la prueba de los parámetros individuales con el estadístico t como la prueba conjunta del modelo con el estadístico F resultaron altamente significativas.

Análisis de varianza 

GL Suma de cuadrados Media cuadrática Valor F Pr(>F)
Modelo 2 30447.8 15223.9 792.9 <2.2E-16
Residuos 584 11212 19.2
Total Corregidas 586

Error estándar residual: 4.382 con 584 grados de libertad; Coeficiente de variación: 25.785; Coeficiente de determinación: 0.7309; R2 ajustado: 0.7299.

Estimación de parámetros 

GL Estimación Error estándar Valor t Pr(>|t|)
(Intercepto) 1 -114.81 22.33 -5.14 3.72E-07
Año 1 0.071 0.011 6.35 4.44E-10
1/Edad 1 -210.91 8.22 -25.67 < 2e-16

Recibido: 16 de Octubre de 2021; Aprobado: 07 de Marzo de 2023

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