Resumen

En este estudio se probaron los efectos de la inserción de variables climáticas en Eucalyptus grandis como covariables de un modelo de altura dominante, que para la clasificación del índice de sitio suele relacionarse sólo con la edad. Se utilizaron valores de altura dominante de 1 a 12 años de edad localizados en la región Sudeste de Brasil, así como datos de 19 estaciones meteorológicas automáticas de la zona. Se eligió el modelo de Chapman-Richards para representar la altura dominante en función de la edad. Para incluir las variables ambientales se incluyó un modificador en la asíntota del modelo. Se eligió la asíntota ya que este parámetro es responsable del valor máximo que puede alcanzar la altura dominante. De las cuatro variables ambientales más responsables de la variación de la base de datos, se seleccionaron las dos con mayor correlación con el incremento medio anual de la altura dominante (precipitación media mensual y temperatura) para componer el modificador de la asíntota. La validación del modelo mostró una ganancia en precisión del 33% (reducción del error estándar de estimación) cuando se insertaron variables climáticas en el modelo. Entre las posibles aplicaciones del método cabe citar la estimación de la capacidad de sitio en regiones que carecen de antecedentes de plantación, así como la actualización de datos de inventarios forestales basada en regímenes climáticos pasados.

• Materias:Cambio climático Ecosistema forestal Ciencias forestales Morfología vegetal Gestión forestal
• Subjects:Climate change Forest ecosystem Forestry Plant morphology Forest management
• Palabras claves:altura dominante, edad, variables climáticas, variables ambientales, valores de altura dominante, estaciones meteorológicas automáticas, modelo de altura dominante, datos de inventario forestal, incremento medio anual, regímenes climáticos pasados
• Keywords:dominant height, age, climatic variables, environmental variables, Dominant height values, automatic meteorological stations, dominant height model, forest inventory data, mean annual increment, past climate regimes