Modelos de perfiles fustales con una estructura de error autorregresiva para plantaciones de Eucalyptus tereticornis en Colombia Translated title: Taper models with an autoregressive error structure for Eucalyptus tereticornis plantations in Colombia

Abstract

En esta investigación se evaluó el desempeño de catorce modelos de perfiles fustales para su utilización en plantaciones de Eucalyptus tereticornis. Los modelos evaluados correspondieron a tres tipos: polinomiales, segmentados y de exponente variable. Se utilizó una muestra de 130 árboles colectados en plantaciones con edades entre cinco y doce años, localizadas en la costa atlántica colombiana. Durante el proceso de estimación de parámetros se utilizó un modelo autorregresivo de tiempo continuo (CAR) para expandir la estructura de error y minimizar el efecto de la autocorrelación que se genera de las mediciones longitudinales realizadas a lo largo del fuste. La evaluación de los modelos consideró una comparación de la capacidad predictiva respecto a diámetros para una altura fustal h, altura fustal para un diámetro fustal d, volumen acumulado hasta la altura fustal h y volumen acumulado hasta un diámetro fustal d. Medidas de sesgo, precisión y error promedio fueron empleadas para la comparación de los modelos. La incorporación de un modelo autorregresivo de orden 3 CAR(3) permitió representar adecuadamente la autocorrelación de los residuales en todos los casos. Los modelos de exponente variable presentaron las mejores bondades de ajuste y predicción.

Translated abstract

This research evaluated the performance of fourteen stem taper models for their use in Eucalyptus tereticornis forest plantations. Three types of models were evaluated: polynomials, segmented and variable-exponent models. A sample of 130 trees collected in forest plantations with stand ages between five and twelve years-old located at the Atlantic Colombian coast was used. During the parameter estimation process a continuous time autoregressive model (CAR) was used in order to expand the error structure, reducing the effect of the autocorrelation generated by the longitudinal measurements taken along the stem. The model evaluation considered a comparison of the predictive ability respect to the prediction of upper-stem diameter, upper-stem heights, merchantable volume until a given stem-height and merchantable volume until a given stem-diameter. Measures of bias, precision and error were used for evaluating the models. A third-order continuous-time autoregressive model CAR(3) allowed to adequately model the residual autocorrelation for all stem profile models. The variable-exponent models showed the best performance in terms of goodness of fit and predictive capability.