Modelos de crecimiento de Retrophyllum rospigliosii (Pilg.) C.N. Page asociado con café (Coffea arabica L.) a partir del diámetro y altura de planta

Descripción del Articulo

Retrophyllum rospigliosii (Pilg.) C.N. Page conífera nativa de los bosques nublados del departamento de Cajamarca, Perú; catalogada como especie vulnerable y permanecen pequeños remanentes en zonas altas de la provincia de San Ignacio. El objetivo de la investigación fue modelar el crecimiento de R....

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Oblitas Troyes,Jhon Franklin
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional de Jaén
Repositorio:UNJ-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unj.edu.pe:20.500.14689/873
Enlace del recurso:https://repositorio.unj.edu.pe/handle/20.500.14689/873
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:crecimiento en área basal
volumen
sistemas agroforestales
bosques nublados
especie nativa
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
Descripción
Sumario:Retrophyllum rospigliosii (Pilg.) C.N. Page conífera nativa de los bosques nublados del departamento de Cajamarca, Perú; catalogada como especie vulnerable y permanecen pequeños remanentes en zonas altas de la provincia de San Ignacio. El objetivo de la investigación fue modelar el crecimiento de R. rospigliosii asociado con café (Coffea arabica L.) a partir del diámetro y altura de la planta. La metodología consideró la recolección de datos en campo durante los primeros 18 meses después de la plantación, donde se evaluó el crecimiento, expresado en términos de las variables altura (cm) y diámetro (cm) de plantas en dos parcelas experimentales. Los datos recolectados fueron procesados y modelados en función a la edad; se emplearon los modelos matemáticos no lineales: Schumacher, Chapman-Richards y Weibull. La selección del mejor modelo se basó en estadísticas de bondad de ajuste y de predicción como coeficiente de determinación (R2), Criterio de información de Akaike (AIC) y Criterio de información bayesiano (BIC). Los resultados indican que los mejores modelos para estimar la altura es el de Schumacher (R2= 0.98, AIC=27978.54), Weibull (R2= 0.80, AIC=27204.63) y Chapman-Richards (R2= 0.80, AIC=27207.97); a su vez, Schumacher fue el mejor para estimar el diámetro (R2= 0.92, AIC=2627.87). Se concluye que en estas condiciones el modelo que mejor se ajusta al crecimiento de R. rospigliosii (Pilg.) C.N. Page asociado con café (Coffea arabica L.) a partir de altura y diámetro de la planta es el modelo de Schumacher
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