Caracterización de la estructura y dinámica del estrato de copa en masas de pino marítimo en Portugal

Dissertação de Mestrado em Engenharia FlorestalEn este estudio fueron desarrollados modelos para estimar cuatro variables de la componente vertical del Pinus pinaster Ait. con especial incidencia en el copado. Estas variables son la altura de la base de la copa viva (HBLC), altura de la base al dosel de copa (CBH), profundidad de copa (CL) y densidad aparente de las copas (CBD). Esta modelación tiene el soporte de una base de datos con 9898 entradas por variable individual y 337 para aquellas variables de masa, recogidas en la zona norte de Portugal, concretamente en el Valle del Tâmega, a través de parcelas permanentes que atienden diferentes mediciones a lo largo del tiempo y situadas en diferentes condiciones (altitudes y precipitaciones diferenciadas) y características de masa (desde plantaciones equienias, a masas de regeneración natural). Para la modelación de algunas variables fue preciso el uso de modelos de biomasa de carga de combustible de acículas y ramas de diámetro inferior a 6 mm, presentes en la bibliografía así como completar la base de datos propios con nuevas variables de interés en la modelación. El objetivo fue encontrar las variables independientes de inventario rutinario que mejor se ajustan a las variables dependientes consideradas (HBLC, CBH, CL y CBD), cumpliendo las hipótesis de la regresión lineal y contrastarlas con los modelos publicados propuestos por diferentes autores. Se pretende colmatar deficiencias de información en el estudio de la estructura vertical de las masas. Estos modelos pretenden ser integrados en el modelo de crecimiento y producción ModisPinaster, herramienta open source disponible en la plataforma CAPSIS. Este estudio consigue modelar estas variables con coeficientes de determinación elevados, estando todas en el rango de explicación superior al 87 % (para el caso de la variable que menos capacidad explicativa se consiguió siendo esta CBD) hasta el 96% (para la variable CBH, que alcanza mayor poder estimativo), por tanto se cumple con el objetivo propuesto al desarrollar estos modelos que además de presentar unas estimaciones asociadas a errores bajos, han sido testadas para cumplir todos los requisitos de las hipótesis de modelos regresión, por lo que se garantiza la solidez en términos matemáticos del material presentado.In this study, models were developed to estimate four variables of the vertical component of Pinus pinaster Ait. stands. These variables refer to the height of the base of the live crown (HBLC), height from base to crown canopy (CBH), crown length (CL) and crown bulk density (CBD). This modeling process is supported by a database with 9898 entries and 337 sampled stands with information at tree and stand level. The data was collected in the north of Portugal, particularly in the Valley of Tâmega through permanent plots embracing different geographical conditions and mass characteristics (from even-aged plantations and stands of natural regeneration). To model these variables accurate models concerning biomass fuel load of needles and branches less than 6 mm diameter were required. The models necessary to update the database were selected from the literature. The database was then completed with new variables with interest for the modeling process. The aim of this study was to find independent variables available from routine inventory that best explained the dependent variables considered (HBLC, CBH, CBD and CL ), fulfilling the assumptions of linear regression . Comparison with the published models proposed by different authors was also accomplished. The developed models are intended to be integrated into the model of growth and production ModisPinaster an open source tool available on the platform CAPSIS . The proposed resulting models present high determination coefficients, all being in the range of over 87% explanation (in the case of the response variable with less explanatory capacity, variable CBD) to 96% (for the variable CBH). The results complies with the proposed objective of developing these models for maritime pine as well as presenting low errors associated with estimates. The models have been tested to meet all requirements of the regression model assumptions, so as to ensure in mathematical terms the strength of the material presented