Modelos altura-diámetro con efectos mixtos para Lysiloma latisiliquum (L) Benth. en Quintana Roo, México Translated title: Height-diameter models with mixed effects for Lysiloma latisiliquum (L) Benth. in Quintana Roo, Mexico

Abstract

Resumen El objetivo fue determinar el modelo alométrico con efectos mixtos que mejor describe la relación altura total-diámetro normal (A-d) para árboles de Lysiloma latisiliquum en Quintana Roo, México. Con 2214 pares de datos A-d obtenidos del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (2004-2009), se calculó el índice de esbeltez (IE: A/d) y se ajustaron seis modelos locales; posterior a la elección del mejor modelo se incluyeron bajo el enfoque de modelos de efectos mixtos las covariables de conglomerado, diámetro de copa (dc), altura de fuste limpio (Af), municipio (M), tipo vegetación primaria (Vp) y altitud, para mejorar el ajuste. El IE disminuye a medida que aumentan las dimensiones del arbolado. El modelo de Hossfeld (1822) con la inclusión de la covariable de conglomerado en el parámetro a 0 resulto ser el mejor para describir la relación A-d, ya que explica más de 70% de la variabilidad muestral y tiene un sesgo de 0.00013 m. Además, al contrastar las estimaciones con datos de una muestra independiente, no se observaron diferencias significativas a un nivel de 99% de confiabilidad. La inserción de las diferentes condiciones ambientales y de crecimiento, modifican la relación alométrica A-d en Lysiloma latisiliquum en los bosques tropicales de Quintana Roo, México y los modelos mixtos mostraron ser una opción de mejora estadística y precisión en la estimación.

Translated abstract

Abstract The aim was to determine the better allometric model with mixed effects that describes the total height-normal diameter (A-d) relation for Lysiloma latisiliquum trees in Quintana Roo, Mexico. The slenderness index (IE: A/d) and six local models were adjusted from 2214 pairs of A-d data obtained from the National Forest and Soil Inventory (2004-2009); to improve the fit and after the selection of the best model, the covariates conglomerate, canopy diameter (dc), clean stem height (Af), municipality (M), primary vegetation type (Vp) and altitude, were included under the mixed effects models approach. The IE decreases as the dimensions of the trees increase. The Hossfeld's model (1822) with the inclusion of the conglomerate covariate in the parameter a 0 proved to be the best for describing the A-d, since it explains more than 70% of the sample variability and has a bias of 0.00013 m. Furthermore, when comparing the estimates with data from an independent sample, no significant differences were observed at a 99% level of reliability. The insertion of the different environmental and growth conditions modifies the allometric relationship A-d in Lysiloma latisiliquum in the tropical forests of Quintana Roo, Mexico, and the mixed models showed to be an option of statistical improvement and precision in the estimation.