Examinando por Materia "Modelos de crecimiento"

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Estimación del índice de sitio como herramienta para el manejo productivo de Dipteryx ferrea y Simarouba amara
(Universidad Nacional de Trujillo, Escuela de Ingeniería Agroindustrial, 2026-01-05) Flores Bendezú, Ymber
La estimación precisa de la calidad del sitio es esencial para la planificación forestal, ya que permite proyectar el crecimiento, seleccionar áreas prioritarias y optimizar decisiones de manejo. En especies tropicales nativas, la disponibilidad de modelos de índice de sitio sigue siendo limitada, lo que dificulta el desarrollo de plantaciones sostenibles. Este estudio estimó el índice de sitio (IS) para Dipteryx ferrea y Simarouba amara mediante los modelos de Schumacher y Chapman-Richards. Se analizaron 48 árboles de D. ferrea (1 – 13 años) y 113 de S. amara (1 – 12 años) provenientes de plantaciones experimentales. El modelo Chapman-Richards mostró mejor ajuste para D. ferrea (R² = 0,948; RMSE = 1,007), mientras que el modelo Schumacher fue superior para S. amara (R² = 0,949; RMSE = 1,626). Se generaron curvas anamórficas con edad base de 10 años para la estimación del IS y clasificación de sitios productivos. Los resultados revelan un crecimiento inicial notable en D. ferrea pese a su alta densidad de madera, destacando la necesidad de estudios adicionales. Este trabajo constituye la primera estimación formal del IS para D. ferrea y aporta una herramienta útil para el manejo sostenible de plantaciones tropicales.
Mathematical Models for Studying Growth of Retrophyllum rospigliosii in Agroforestry Systems with Coffee: A Case Study in Northern Peru
(MDPI, 2026-02-14) Oblitas Troyes, Jhon Franklin; Ocaña Zúñiga, Candy Lisbeth; Quiñones Huatangari, Lenin; Sánchez Fuentes, Teiser; Atalaya Marin, Nilton; Gómez Fernández, Darwin; Taboada Mitma, Víctor Hugo; Tineo Flores, Daniel; Goñas Goñas, Malluri
Romerillo (Retrophyllum rospigliosii), a vulnerable conifer native to the cloud forests of Cajamarca, Peru, persists in small remnants at high altitudes in San Ignacio province, where its integration into agroforestry systems may support both conservation and sustainable production. This study aimed to model the growth of R. rospigliosii associated with coffee (Coffea arabica L.) using diameter and height as indicators. Field data were collected over 18 months in two experimental plots and the study analyzed 329 individuals selected from 600 initially planted, with monthly monitoring to evaluate early growth and survival dynamics. The data were analyzed with nonlinear mathematical models, including Schumacher, Chapman–Richards, and Weibull, with model selection based on goodness-of-fit and prediction statistics such as R², AIC, and BIC. Results showed that Schumacher provided the best performance for height (R² = 0.98, AIC = 27,978.54), while Weibull (R² = 0.80, AIC = 27,204.63) and Chapman–Richards (R² = 0.80, AIC = 27,207.97) also yielded consistent estimates. For diameter, Schumacher was the most accurate (R² = 0.92, AIC = 2627.87). Survival analysis revealed significant differences between plots (p = 0.011), with higher survival at 1820 m (87.8% at 18 months) compared to 1540 m (77.3%). These findings indicate that the Schumacher model is most suitable for growth estimation, while altitude plays a critical role in survival, underscoring its importance in establishing R. rospigliosii within coffee-based agroforestry systems.
Modelación de curvas de crecimiento de llamas q’ara utilizando modelos de crecimiento no lineales
(Göttingen University Press, 2019-07-02) Mamani Cato, Rubén Hebert; Huanca Mamani, Teodosio; Naveros Flores, Mary Luz; Gallegos, R.
El objetivo de este estudio fue describir la curva de crecimiento de llamas Q’ara machos y hembras para lo cual se han utilizado seis modelos de crecimiento no lineales (Brody, Gompertz, Von Bertalanffy, Logístico, Exponencial negativo y Richards). Se analizaron datos de pesos corporales individuales de 15303 y 18085 llamas machos y hembras de la variedad Q’ara. Los datos fueron obtenidos de la estación experimental Quimsachata, del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) localizado en el distrito de Santa Lucía, provincia de Lampa, departamento de Puno, Perú. Los parámetros de los modelos fueron estimados por el método iterativo de Gauss Newton por medio del procedimiento NLIN del programa estadístico SAS®. Para saber si un modelo tiene un buen ajuste se usó los siguientes estadísticos: Coeficiente de determinación ajustado (R2ajustado); Cuadrado medio del error (RMS); Raíz del cuadrado medio del error (RMSE); Criterio de información de Akaike (AIC) y el Criterio de información Bayesiana (AIB). Se concluye que el modelo de crecimiento no lineal de Brody es el que mejor describe la curva de crecimiento de llamas Q’ara machos y para las hembras el mejor modelo es el de Richards.