Modelos de regresión para la estimación de la biomasa aérea en un pastizal de montaña de Pampa de Achala (Córdoba, Argentina)

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Se registró la riqueza de especies, la altura media, la cobertura de monocotiledóneas y dicotiledóneas y se cosechó la biomasa vegetal dentro de 17 parcelas de 40 cm de lado. Las variables medidas en el campo se utilizaron para predecir la biomasa de diferentes componentes a través de modelos de reg...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pucheta, E., Ferrero, E., Heil, L., Schneider, C.
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Agropecuarias 2004
Materias:
aboveground biomass
double sampling methods
mountain grasslands
local species richness
biomasa aérea
métodos de doble muestreo
pastizales de montaña
riqueza local de especies
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/2663
Aporte de:
AgriScientia de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R352-article-2663
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spelling I10-R352-article-26632025-10-30T13:37:27Z Modelos de regresión para la estimación de la biomasa aérea en un pastizal de montaña de Pampa de Achala (Córdoba, Argentina) Regression models for aerial biomass estimation in a mountain pasture of Pampa de Achala (Córdoba, Argentina) Pucheta, E. Ferrero, E. Heil, L. Schneider, C. aboveground biomass double sampling methods mountain grasslands local species richness biomasa aérea métodos de doble muestreo pastizales de montaña riqueza local de especies Se registró la riqueza de especies, la altura media, la cobertura de monocotiledóneas y dicotiledóneas y se cosechó la biomasa vegetal dentro de 17 parcelas de 40 cm de lado. Las variables medidas en el campo se utilizaron para predecir la biomasa de diferentes componentes a través de modelos de regresión, dentro de un gradiente de biomasa aérea entre 196 y 5000 g/m². La biomasa total y la biomasa de monocotiledóneas fue explicada significativamente por la altura media de la vegetación a través de modelos lineales de regresión, con coeficientes de determinación superiores al 90%. La biomasa de dicotiledóneas pudo ser predicha significativamente por su cobertura a través de un modelo de regresión cuadrático, aunque con un ajuste menor al encontrado para la biomasa de monocotiledóneas. La riqueza de especies del micrositio disminuyó exponencial y significativamente con incrementos de la biomasa total y de monocotiledóneas, lo contrario a lo observado en relación con la biomasa de dicotiledóneas. El método de doble muestreo propuesto para estimar la biomasa del pastizal permite obtener un gran número de muestras en corto tiempo, lo que influye positivamente sobre la toma de decisiones con respecto al manejo del recurso. We recorded species richness, monocot and dicot mean height and cover, and harvested plant biomass in 17 plots 40 cm on each side. Variables measured in the field were utilized to predict the biomass of different plant components by means of regression models, within a gradient in aboveground biomass ranging from 196 to 5000 g/m². Total and monocot biomass were significantly explained by mean vegetation height through linear regression models, with determination coefficients above 90%. Dicot biomass could be significantly predicted based on their cover by means of a quadratic regression model, although with a lower fit than the one found for monocot biomass. Microsite species richness decreased significantly and exponentially as total biomass and monocot biomass increased, contrary to what was found in relation to dicot biomass. The double-sampling method proposed to estimate grassland biomass makes it possible to take a great number of samples in short time intervals, positively influencing resource management. Facultad de Ciencias Agropecuarias 2004-12-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/2663 10.31047/1668.298x.v21.n1.2663 AgriScientia; Vol. 21 No. 1 (2004); 23-30 AgriScientia; Vol. 21 Núm. 1 (2004); 23-30 1668-298X 10.31047/1668.298x.v21.n1 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/2663/1841 Derechos de autor 2004 E. Pucheta, E. Ferrero, L. Heil, C. Schneider https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
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