Selección de modelos hipsométricos locales y generales para Eucalyptus globulus en macizos del sudeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina

El objetivo de este trabajo fue seleccionar modelos hipsométricos locales y generales para estimar alturas totales (h; m) de Eucalyptus globulus Labill. en macizos del sudeste de Buenos Aires, Argentina. Del conjunto inicial de 53 modelos candidatos, fueron seleccionados 14 para su validación. Se emplearon 236 árboles apeados para el ajuste y la validación cruzada, efectuando posteriormente una validación independiente con 743 árboles, cuyos datos de altura y diámetro a la altura del pecho (d) se obtuvieron en un inventario no destructivo. Las ecuaciones locales tuvieron en general la menor calidad de ajuste y precisión. Los mejores resultados con ecuaciones generales se lograron incorporando variables de rodal como el diámetro medio cuadrático (dg; cm), el número de individuos vivos por hectárea (N) y la altura dominante (H0; m). La inclusión de otras variables como la edad, el índice de sitio, el diámetro máximo y el área basal no mejoraron los indicadores de ajuste y validación. Se seleccionaron los tres modelos que obtuvieron los mejores estadísticos de ajuste y validación (Coeficiente de determinación ajustado R2 aj.>0,69; Eficiencia del modelo>0,76; Raíz del error medio cuadrático
The objective of this work was to select local and general hypsometric models to estimate total heights (h; m) of Eucalyptus globulus Labill. trees growing in stands of the southeast of Buenos Aires Province, Argentina. Out of 53 candidate models evaluated, 14 were selected for validation. Model fitting and cross-validation were performed from a sample of 236 felled trees, subsequently carrying out an independent validation with height and diameter at breast height (d) data from another sample of 743 individuals, obtained in a non-destructive inventory. Fitting statistics and precision were in general the poorest for local equations. For generalized models, the best results were achieved by incorporating stand variables such as quadratic mean diameter (dg; cm), number of living individuals per hectare (N) and dominant height (H0; m). The inclusion of other variables such as age, site index, maximum diameter, and basal area did not improve the fit and validation indicators. Three models with the best fit and validation statistics were finally selected (R2 aj.>0,69; Model efficiency>0,76; Root mean square error
Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales