Estructuras de autocorrelación en el ajuste de funciones de ahusamiento dinámico en Eucalyptus grandis

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Las funciones de ahusamiento modelan el decrecimiento del diámetro o de la sección transversal con el incremento de la longitud del fuste del árbol, relación intrínsecamente no lineal. Las que se denominan funciones dinámicas absorben la variabilidad debida a la edad del árbol y por ello son trasce...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Torres, Cesar Gastón
Otros Autores: Letourneau, Federico Jorge (co-dir.)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
EUCALYPTUS GRANDIS
DINAMICA DE POBLACIONES
BIOMETRIA
MODELOS DE SIMULACION
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/maestria/2020torrescesargaston.pdf
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (FAUBA) de Universidad de Buenos Aires
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502 |a Tesis.  |c Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados.  |b Magister de la Universidad de Buenos Aires área Biometría y Mejoramiento.  |g Maestría en Biometría y Mejoramiento.  |d 2020. 
520 |a Las funciones de ahusamiento modelan el decrecimiento del diámetro o de la sección transversal con el incremento de la longitud del fuste del árbol, relación intrínsecamente no lineal. Las que se denominan funciones dinámicas absorben la variabilidad debida a la edad del árbol y por ello son trascendentales en la construcción de modelos de crecimiento forestal (MCF). Para su ajuste emplean datos longitudinales, en consecuencia las observaciones se encuentran autocorrelacionadas dentro del árbol o perfil y no es factible sustentar los supuestos iniciales de la estimación de mínimos cuadrados. En esta tesis se pone a prueba la afirmación de que la violación del supuesto de independencia afecta las cualidades de la estimación de mínimos cuadrados no lineales (NLS), lo que se efectúa por contraste con estimadores que incorporan estructuras de autocorrelación en la estimación de funciones de ahusamiento dinámico de Eucalyptus grandis. A tal fin, con el objetivo de poder simular perfiles temporales de fuste de E. grandis con diferentes estructuras de autocorrelación, se modeló el crecimiento a partir de información empírica generada en unidades de observación. Dicha modelización se realizó bajo el enfoque de estados de crecimientos conjuntamente al de modelos no lineales mixtos; se obtuvo así un MCF individual, estático e independiente de la distancia de E. grandis. Este MCF se constituyó de funciones de transición global de las principales variables dasométricas, tal que el sistema se puede caracterizar en cualquier punto del rango de edad (0 a 15 años). De cada función se brindan las distribuciones posteriores de los coeficientes, que se emplearon en la simulación de una población de la cual se obtuvo una muestra de 5 mil individuos. Se determinó que este tamaño muestral genera un error de 0,1 cm de la asíntota del diámetro normal (Dn), variable que determina el comportamiento de las funciones restantes. Mediante esta muestra se simularon los perfiles temporales del fuste con estructuras de autocorrelación autorregresivas de primer y segundo orden que combinan dos intensidades, alta y baja, de dependencia y de varianza. Finalmente, la función de ahusamiento dinámica estudiada se ajustó mediante NLS y con mínimos cuadrados no lineales factibles (FGNLS); dicho ajuste se efectuó con observaciones distanciadas a 1 y 3 metros. En cada escenario simulado, se estimaron las variantes de ahusamiento dinámico exponencial-exponencial (MEE) y exponencial-general (MEG). Al comparar los métodos de estimación se comprobó que las estimaciones NLS generan sesgos significativos que generalmente se incrementan conforme a la distancia entre observaciones, a la vez que las estimaciones FGNLS resultan insesgadas y sus estimadores, sensibles a la varianza del proceso de dependencia, tienen distribuciones significativamente distintas a los obtenidos por NLS. El trabajo se focaliza en la comparación de métodos de estimación en modelos no lineales, con foco en el ahusamiento dinámico, permite visibilizar la factibilidad de incorporar estructuras de autocorrelación cuando los supuestos de independencia y de linealidad no se pueden sostener. A su vez, en el discurrir del mismo se abona al conocimiento de la modelización del crecimiento de plantaciones forestales, la simulación de dichos procesos y en las estrategias de muestreo. 
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