Estrategia de muestreo óptima para la planeación del inventario maderable en plantaciones comerciales de Tectona grandis L.f.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29298/rmcf.v12i68.1074

Palabras clave:

Estimadores de muestreo, estratificación por clases de edad, inventario forestal, tamaño de muestra, Tectona grandis L. f., variables auxiliares., Estimadores, de, muestreo, estratificación, inventario, forestal, tamaño, muestra, teca, variables, auxiliares

Resumen

El presente estudio tuvo como objetivo evaluar la eficiencia estadística de seis estimadores de muestreo para plantear una estrategia de muestreo óptima en términos de precisión y tiempo que permita realizar inventarios maderables operativos que apoyen la toma de decisiones orientadas a mejorar el manejo técnico de plantaciones forestales comerciales de Tectona grandis (teca), establecidas en Campeche, México. Para ello, se evaluaron 8 830 sitios de muestreo ubicados en 2 207.5 hectáreas. Cada sitio rectangular de 72 m2 incluyó nueve cepas, se contabilizó el número de árboles vivos y se midió el diámetro normal. La altura total y volumen por árbol se estimaron con modelos tipo Chapman-Richards y Schumacher-Hall, respectivamente. El área basal y el volumen total por sitio se proyectó a nivel de hectárea. Se estratificó por clase de edad; el área basal y la edad de la plantación se utilizaron como variables auxiliares. La estrategia de muestreo para estimar el volumen medio se conformó al asociar como diseño de muestreo al muestreo simple al azar con el estimador de razón específica en muestreo estratificado, con una estratificación por clases de edad de un año y el área basal como variable auxiliar, esto dio la precisión de 0.21 %. El tamaño de muestra en el muestreo estratificado se redujo 68.3 %, con precisión de 2.5 % del muestreo original, lo cual implica que el esfuerzo de muestreo y el tiempo de ejecución para realizar el inventario operativo puede reducirse, con la consecuente disminución de los costos implícitos.

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Biografía del autor/a

Hector Manuel De los Santos Posadas, Postgrado Forestal, Colegio de Postgraduados

Héctor M. De los Santos Posadas

Profesor Investigador Titular en

Biometría y Manejo Forestal

Citas

Adichwal, N. K., P. Sharma, Y. R. Singh, and R. Singh. 2019. A class of estimators for population mean utilizing information on auxiliary variables using two phase sampling schemes in the presence of non-response when study variable is an attribute. Pakistan Journal of Statistics 35(3): 187-196. http://www.pakjs.com/wp-content/uploads/2019/10/35301.pdf (23 de diciembre de 2020).

Breña P., A. F. 2004. Precipitación y recursos hidráulicos en México. Universidad Autónoma Metropolitana. México, D. F: https://uamenlinea.uam.mx/materiales/licenciatura/hidrologia/precipitacion/PRHM04-libro.pdf (25 de mayo de 2020).

Cochran, W. G. 1993. Técnicas de muestreo. Compañía Editorial Continental. México, D. F., México. 513 p.

Corona, P. and L. Fattorini. 2006. The assessment of tree row attributes by stratified two-stage sampling. European Journal of Forest Research 125(1): 57-66. Doi:10.1007/s10342-005-0078-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s10342-005-0078-2

Fattorini, L., P. Corona, G. Chirici and M. C. Pagliarella. 2015. Design-based strategies for sampling spatial units from regular grids with applications to forest surveys, land use, and land cover estimation. Environmetrics 26(3): 216-228. Doi:10.1002/env.2332. DOI: https://doi.org/10.1002/env.2332

Fierros M., R., H. M. De los Santos P., A. M. Fierros G., F. Cruz C., L. Martínez Á., E. Velasco B. y G. Quiñonez B. 2018. Estimadores de muestreo para inventario de plantaciones de Pinus chiapensis (Martínez) Andresen. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 9(47): 131-148. Doi: 10.29298/rmcf.v9i47.155. DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v9i47.155

Freese, F. 1976. Elementary forest sampling. USDA FS Agriculture Handbook Num. 232. Washington, DC, USA. 91 p.

Grafström, A., S. Saarela and L. T. Ene. 2014. Efficient sampling strategies for forest inventories by spreading the sample in auxiliary space. Canadian Journal of Forest Research 44(10): 1156-1164. Doi: 10.1139/cjfr-2014-0202. DOI: https://doi.org/10.1139/cjfr-2014-0202

Gregoire, T. G. and T. H. Valentine. 2008. Sampling strategies for natural resources and the environment. Chapman & Hall/CRC. Boca Raton, FL, USA. 474 p. DOI: https://doi.org/10.1201/9780203498880

Köhl, M. and S. Magnussen. 2016. Sampling in forest inventories. In: Pancel, L. and Köhl M. (eds). Tropical Forestry Handbook. Heidelberg, Germany. pp. 777-837. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-54601-3_72

Köhl, M., A. Lister, C. T. Scott, T. Baldauf and D. Plugge. 2011. Implications of sampling design and sample size for national carbon accounting systems. Carbon Balance and Management 6(1): 10. Doi:10.1186/1750-0680-6-10. DOI: https://doi.org/10.1186/1750-0680-6-10

Lencinas, J. D. y D. Mohr-Bell. 2007. Estimación de clases de edad de las plantaciones de la provincia de Corrientes, Argentina, con base en datos satelitales Landsat. Bosque 28(2): 106-118. Doi:10.4067/S0717-92002007000200003. DOI: https://doi.org/10.4067/S0717-92002007000200003

Marchi, M., C. Ferrara, G. Bertini, S. Fares and L. Salvati. 2017. A sampling design strategy to reduce survey costs in forest monitoring. Ecological Indicators 81: 182-191. Doi:10.1016/j.ecolind.2017.05.011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.05.011

Pérez, L. C. 2005. Muestreo estadístico. Conceptos y problemas resueltos. Pearson Prentice Hall. Madrid, España. 374 p.

R Core Team. 2020. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. http://www.r-project.org/ (28 de febrero de 2020).

Raj, D. 1980. Teoría del muestreo. Fondo de Cultura Económica. México, D. F., México. 305 p.

Roldán, C. M. A., H. M. De los Santos P., H. Ramírez M., J. R. Valdez L., G. Ángeles P. y A. Velázquez M. 2014. Estimadores de muestreo para inventario de plantaciones forestales comerciales de eucalipto en el sureste Mexicano. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 5(26): 38-56. Doi:10.29298/rmcf.v5i26.289. DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v5i26.289

Scheaffer, R. L., W. Mendenhall y L. Ott. 1987. Elementos de muestreo. Grupo Editorial Iberoamérica. México, D. F., México. 321 p.

Schreuder, H. T., G. T. Gregoire and G. B. Wood. 1993. Sampling methods for multiresource forest inventory. John Wiley & Sons, Inc. New York, NY, USA. 446 p.

Schreuder, H. T., R. Ernst and H. Ramírez M. 2004. Statistical techniques for sampling and monitoring natural resources. USDA F S. General Technical Report Num. 126. Fort Collins, CO, USA. 111 p. DOI: https://doi.org/10.2737/RMRS-GTR-126

Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales (Semarnat). 2008. Norma Oficial Mexicana NOM-152-SEMARNAT-2006, Que establece los lineamientos, criterios y especificaciones de los contenidos de los programas de manejo forestal para el aprovechamiento de recursos forestales maderables en bosques, selvas y vegetación de zonas áridas. Diario Oficial de la Federación. Secretaría de Gobernación. México, D. F., México. http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5064731&fecha=17/10/2008 (2 de abril de 2021).

Shiver, B. D. and E. B. Borders. 1996. Sampling techniques for forest resources inventory. John Wiley & Sons, Inc. New York, NY, USA. 356 p.

Tamarit U., J. C. 2013. Cubicación, crecimiento y rendimiento maderable e inventario operativo para Tectona grandis en el Sureste de México. Tesis Doctoral. Programa Forestal. Colegio de Postgraduados. Texcoco, Edo. de Méx., México. 97 p.

Tamarit U., J. C., H. M. De los Santos P., A. Aldrete, J. R. Valdez L., H. Ramírez M. y V. Guerra D. 2014. Sistema de cubicación para árboles individuales de Tectona grandis L. f. mediante funciones compatibles de ahusamiento-volumen. Revista Mexicana de Ciencias Forestales 5(21): 58-74. Doi:10.29298/rmcf.v5i21.358. DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v5i21.358

Tamarit U., J. C., H. M. De los Santos P., A. Aldrete, J. R. Valdez L., H. Ramírez M. y V. Guerra D. 2019. Sistema de crecimiento y rendimiento maderable para plantaciones de teca (Tectona grandis L. f.) en Campeche, México. Madera y Bosques 25(3):e2531908. Doi:10.21829/myb.2019.2531908.

Vallée, A. A., F. R. Bastien, L. P. Rivest and Y. Tillé. 2015. Incorporating spatial and operational constraints in the sampling designs for forest inventories. Environmetrics 26(8): 557-570. Doi:10.1002/env.2366. DOI: https://doi.org/10.1002/env.2366

van Laar, A. and A. Akça. 2007. Forest mensuration. Springer. Dordrecht, The Netherlands. 383 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5991-9

Velasco B., E., H. Ramírez M., F. Moreno S. y A. de la Rosa V. 2003. Estimadores de razón para el inventario nacional forestal de México. Ciencia Forestal en México 28(94): 23-43. https://cienciasforestales.inifap.gob.mx/editorial/index.php/forestales/article/view/882/2145 (4 de mayo de 2020).

West, P. W. 2017. Simulation studies to examine bias and precision of some estimators that use auxiliary information in design-based sampling in forest inventory. New Zealand Journal of Forestry Science 47: 22. Doi:10.1186/s40490-017-0101-7. DOI: https://doi.org/10.1186/s40490-017-0101-7

Publicado

05-11-2021

Cómo citar

Urias, Juan Carlos Tamarit, Hector Manuel De los Santos Posadas, Arnulfo Aldrete, Jose René Valdez Lazalde, Hugo Ramirez Maldonado, y Vidal Guerra De la Cruz. 2021. «F». Revista Mexicana De Ciencias Forestales 12 (68). México, ME:58-80. https://doi.org/10.29298/rmcf.v12i68.1074.

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