Ecuaciones De Volumen De Especies Forestales

Tanto para el bosque nativo como en plantaciones forestales es de importancia conocer la cantidad y calidad del recurso
forestal, entre otros aspectos, para poder realizar un manejo sustentable del mismo. Existen diversas formas de cuantificar
el recurso forestal, entre ellas el volumen. Esta es la forma de expresión de la cantidad de madera contenida en árboles
y rodales más ampliamente utilizada a escala mundial. Una forma de estimar el volumen de madera es a través de las
ecuaciones de volumen.
En Argentina, las tablas de volumen recién comenzaron a utilizarse en forma generalizada en la década del 1980. Las mismas
han sido hoy reemplazadas por las ecuaciones de volumen, esto es, por modelos matemáticos capaces de representar el
volumen medio de madera por árbol a partir de distintas variables independientes.
Desde entonces, muchas ecuaciones de volumen se han publicado en el país en distintos ámbitos, no siempre encontrándose
fácilmente disponibles. El objetivo de este trabajo fue desarrollar una base de datos de ecuaciones de volumen y biomasa
de uso público de las especies forestales de la República Argentina.
Se recurrió a la recopilación de información publicada en revistas de divulgación científica, en actas de congresos, en
actas de jornadas técnicas, y en general, en cualquier trabajo publicado que fuese de acceso libre. Asimismo se realizó
una búsqueda en bases de datos de publicaciones (http://www.Scopus.com, www.Scielo.cl) y en buscadores académicos
de la web (http://scholar.google.com.ar, http://es.scribd.com). Además se solicitó información por correo electrónico a los
autores de los trabajos encontrados, para acceder a otros trabajos de su autoría, y a instituciones públicas y privadas.
Luego de la recopilación del material, se lo clasificó en fichas. Se confeccionó una ficha por especie, ecuación y lugar
geográfico. En total se realizaron 563 fichas técnicas. En ellas se registraron 563 ecuaciones, de las cuales 441 ecuaciones
predicen el volumen y 122 ecuaciones predicen la biomasa. Las mismas corresponden a 98 especies forestales de 19
provincias argentinas. De la totalidad de las especies encontradas el 85 % corresponden a especies nativas y el 15 % a
especies exóticas.
Se consiguió recopilar en un solo trabajo un gran número de ecuaciones de volumen y biomasa. Este material constituye
una adecuada base de datos de ecuaciones de volumen y biomasa de uso público de las especies forestales que desarrollan
en la República Argentina.

Se ajustaron 15 modelos de regresión, con datos provenientes de 174 árboles seleccionados mediante un muestreo estratificado por clases diamétricas, para la obtención de las ecuaciones de volumen en las plantaciones de teca de la Unidad Experimental de la Reserva Forestal Caparo. La selección de los mejores modelos se realizó utilizando los valores del cuadrado medio del error y del Índice de Furnival. La validación fué independiente, tomando para ello una muestra de 39 árboles, se realizó un análisis de la varianza donde los modelos fueron considerados tratamientos, y se utilizó también el método de los valores predichos y los estadísticos suma cuadrado del error de predicción y coeficiente de determinación de predicción. Entre los modelos probados para el volumen total aprovechable, el logarítmico conocido como modelo de Shumacher-Hall 1933, presentó mayor coeficiente de determinación ajustado (r 2 ) y menor Índice de Furnival, mostrándose en la validación más robusto y con mayor validez predictiva:

En la estimación del volumen fustal de los árboles, es deseable contar con herramientas matemáticas precisas en las que se incorpore la menor cantidad de insumos para un control adecuado de la extracción de madera en rollo de un bosque bajo aprovechamiento. El objetivo fue examinar si la regresión cuantílica puede predecir con mayor precisión el volumen fustal de Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham que las técnicas convencionales, usando el diámetro normal como predictor. Se usaron datos de 148 árboles dominantes y codominantes para generar tres rectas de regresión cuantílica. El ajuste y aplicación de la regresión propuesta se comparó con la obtenida con el modelo exponencial de Berkhout con ajuste por mínimos cuadrados no lineales. Los resultados sugieren que esta técnica mejora la predicción volumétrica de los árboles al generar rectas en distintos segmentos de la distribución condicional, permitiendo una reducción signicativa del error de predicción para los datos alejados de la media aritmética. Palabras clave: Ecuaciones de volumen, datos heterogéneos, reducción de insumos, homocedasticidad de residuos ABSTRACT. In estimating the stem volume of trees, it is desirable to have precise mathematical tools in which the least amount of inputs is incorporated to achieve adequate control over the extraction of roundwood from a forest under exploitation. The objective was to determine whether quantile regression can more accurately predict the stem volume of Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham than conventional techniques, using diameter at breast height as a predictor. Data from 148 dominant and co-dominant trees were used to generate three quantile regression lines. The tting and application of the proposed regression were compared with that obtained with the Berkhout exponential model with tting by non-linear least squares. The results suggest that this technique improves the volumetric prediction of the trees by generating lines in dierent segments of the conditional distribution, allowing a signicant reduction in the prediction error for the data far from the arithmetic mean. INTRODUCCIÓN Una de las variables claves para la acertada toma de decisiones en el manejo de los recursos maderables, es el volumen de los árboles en pie (Clutter et al. 1983). De forma convencional, el volumen de cada árbol se estima a partir del diámetro normal y la altura total, para luego ex-trapolar la información a todo el rodal o bosque bajo manejo (Carrillo et al. 2004). Para la es-timación del volumen fustal, se debe contar con herramientas matemáticas precisas, que incorporen la menor cantidad posible de variables de bajo costo, lo que permite un estricto control de la extracción de madera en rollo, base para una mejor planicación del aprovechamiento sustentable de los bosques (Romahn y Ramírez-Maldonado 2010, Martínez-López y Acosta-Ramos 2014). Pero muchas ve-ces se tiene una base de datos con individuos de diferentes edades y tamaños, lo que propicia una