Aplicación de relaciones de densidad-diámetro y de área potencial aprovechable en bosques de Nothofagus Dombeyi (mirb.) Oerst, como herramientas de planificación silvícola .
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Abstract
Uno de los objetivos de esta tesis de doctorado fue analizar la aplicación de relaciones de densidad ¿ diámetro en bosques de Nothofagus dombeyi (Mirb.) oerst, para la localidad del Río Mirta en la XI Región de Chile, como herramientas de planificación silvícola. El método de análisis consistió en la generación de una muestra de densidad¿diámetro a partir de la que se determinó el índice de densidad máximo (IDmax) a partir del cual se estimaron las máximas densidades que la especie podría alcanzar para cada diámetro en un rango de 5 a 50 cm de diámetro normal. Determinadas las densidades máximas, la misma base de datos de la especie se usó para determinar el IDmax con modelos propuestos por dos autores para la especie, en que proponen modificar el exponente universal de Reineke. Determinado el IDmax para cada caso, se estimó también la máxima densidad posible para la especie. \nUn aspecto subyacente a estudios relacionados con índices de densidad, es el origen de la información base. Los trabajos publicados, por ejemplo, usan parcelas de inventarios nacionales. Los dos trabajos mencionados y que se utilizaron para la comparación usaron parcelas ya establecidas y que no fueron diseñadas específicamente para un estudio de máxima densidad. Para seleccionar una submuestra dentro de sus bases de datos originales, propusieron escoger aquellas parcelas que tuvieran, por ejemplo una densidad media más una desviación estándar. Otra potencial fuente de pérdida de precisión es la obligatoriedad de usar parcelas que contienen otras especies y que podrían ocasionar sesgos. \nAsí, un segundo objetivo de esta tesis fue generar una base de parcelas usando un método específico para localizar áreas de bosques con alta densidad y que no contuvieran otras especies. Dicho método fue el de área potencial aprovechable (APA), propuesto por Brown (1965), que tiene como ventajas: determinar la densidad específica para un individuo muestra, sobre la base de los competidores del entorno, evitar la presencia de otras especies en su localización, y sencillez de aplicación y procesamiento. Así, las comparaciones del objetivo uno, se hicieron usando una muestra de 45 parcelas de APA para la especie en rangos diametrales desde 5 a 50 cm.\nContenido de la investigación\nPara lograr los objetivos descritos, los contenidos de esta investigación fueron los siguientes:\n- Descripción metodológica de determinación de Área Potencial Aprovechable (APA) y análisis de dichos resultados\n- Tratamiento del Índice de Reineke para bosques coetáneos.\n- Elaboración de Guías de densidad utilizando relaciones de densidad-diámetro en el modelo de Reineke.\nConclusión\nLa comparación de las máximas densidades con cuatro modelos diferentes, arrojó grandes diferencias en las estimaciones en los estados iniciales de los bosques de la especie, desde los 5 a los 10 cm de DN. Las diferencias encontradas entre ellos al DN 5 cm fueron de 21.000 a 36.000 árboles hectárea-1. Sin embargo superado dicho DN, los modelos convergieron notablemente. En consecuencia, es posible afirmar que las modificaciones del exponente original de Reineke provocan notorias diferencias en los estados de desarrollo inicial. No obstante, considerando que en DN mayores a 10 y hasta 50 cm, las diferencias que provocan los exponentes son similares, la determinación de exponentes específicos por especie, no sería justificado y, en consecuencia se valida la pertinencia y valor del modelo de Reineke original.\nAsí también, la determinación de la densidad a partir de APA para estas estimaciones, arrojó niveles de densidad similares a los descritos por otros autores para la especie en cada uno de los estados de desarrollo. En consecuencia, se destaca que APA, entrega información similar a aquella de inventarios tradicionales, pero con ventajas destacables: es notoriamente más sencilla, lo que implica bajo costo, permite dirigir la captura de información a condiciones de bosque que requiere el estudio, en este caso, bosques densos y puros. Por lo tanto se recomienda su utilización en trabajos de análisis de densidad diámetro.\nBibliografía\n1. Adame, P., Hynynen, J., Isabel, C. & del Río, M., 2008. Individual-tree diameter growth model for rebollo oak (Quercus pyrenaica Willd.) coppices. Forest Ecology and Management, Issue 255, pp. 1011-1022.\n2. AEMET (Agencia Estatal de Meteorología ES), 2008. Agencia Estatal de Meteorología. [En línea] \nAvailable at: http://www.aemet.es/es/elclima/\n[Último acceso: 6 agosto 2008].\n3. Alberdi, M. y otros, 2007. Response to water deficit of Nothofagus dombeyi plants inoculated with a specific (Descolea antarctica Sing) and non-specific (Pisolithus tinctorious (Pers.) Coker & Couch) ectomycorrhizal fungi. Revista de Historia Natural, Volumen 80, pp. 479-491.\n4. Armesto, J., León, P. & Arroyo, M., 1995. Los bosques templados del sur de Chile y Argentina: Una isla biogeográfica. En: Ecología de los Bosques nativos de Chile. Santiago: Universitaria, pp. 23 - 49.\n5. 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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".