Predicción del crecimeinto de masas forestales irregulares en base a las distribuciones diamétricas en el sureste de Sinaloa, México

Resumen

El presente estudio se enfoca en el desarrollo preliminar de un modelo matemático sobre la estimación del crecimiento forestal con información colectada de inventarios convencionales. El modelo se basa en el ajuste de funciones probabilísticas a las clases diamétricas de los bosques irregulares del sureste del estado de Sinaloa, México. El modelo fue desarrollado con datos de 80 sitios de muestreo, los cuales fueron censados en un patrón sistemático y clasificados en 10 categorías de edad. Las clases diamétricas por clase de edad fueron caracerizadas por la distribución de densidad probabilística Weibull de tres parámetros. Los tres parámetros de la distribución Weibull, el número de árboles por hectárea y la altura promedio fueron estadísticamente relacionados con el diámetro promedio. La predicción del diámetro promedio de un rodal forestal resulta en la estimación del volumen maderable y en la distribución de las clases diamétricas. La influencia de los errores en la predicción de estos parámetros se evaluaron en función del crecimiento forestal por medio de un análisis de sensibilidad. Los resultados mostraron que el modelo matemático desarrollado puede utilizarse preliminarmente en la predicción del crecimiento del forestal con información recabada en los inentarios convencionales de las masas forestales irregulares del sureste del estado de Sinaloa, México. El modelo estimó los volúmenes maderables totales con una desviación total menor al 4 p. 100 en comparación con los volúmenes estimados por otro método más convencional. El análisis de sensibilidad detectó errores en las estimaciones de los volúmenes maderables de 10, 2, 9, 10 y 4 p. 100 para las desviaciones de los parámetros de forma, escala, posición, número de árboles por hectárea y altura promedio, respectivamente. Es recomendable que el modelo pueda refinarse posteriormente por medio de una selección de sitios muestreales por índice de sitio y composición florística.