Curvas de altura dominante e índice de sitio locales para plantaciones de Samanea saman en Liberia, Guanacaste, Costa Rica.

[Introducción]: La investigación a largo plazo sobre el crecimiento y el rendimiento maderable de las plantaciones con especies forestales nativas del bosque seco tropical es escasa. A pesar de que en muchas de estas especies se reconoce un verdadero potencial para la producción comercial de madera. [Objetivo]: Construir un sistema de clasificación de la productividad basado en el crecimiento de la altura dominante e índices de sitio locales para Samanea saman con el fin de facilitar los trabajos de manejo técnico de esta especie nativa en el bosque seco tropical de Liberia, Costa Rica. [Metodología]: Los datos altura dominante-edad, utilizados para construir las curvas de altura dominante e índice de sitio, se obtuvieron de parcelas permanentes, las cuales fueron medidas anualmente durante 21 años. Se probaron ocho modelos de regresión utilizados en la literatura forestal. Los modelos fueron evaluados estadísticamente y se graficaron los valores estimados versus los valores observados, con el fin de analizar gráficamente el comportamiento de los datos. [Resultados]: El modelo más satisfactorio fue el de Prodan (1951) con R2adj de 93.72 %, CME = 3.9706, EEE = 1.9926 y EMA = 1.4830 para un valor–P de (0.00001) a un nivel de confianza del 95 %. La curva promedio ajustada por el modelo de Prodan (1951), al inicio presenta una inclinación que sugiere un crecimiento inicial rápido, con una primera sección de la curva que se levanta rápidamente hasta la edad de 8 años; luego, una segunda sección entre las edades de 9 y 14 años, donde continúa creciendo, pero con una tasa de incremento menor. [Conclusiones]: El modelo de Prodan (1951) presentó la mejor calidad de ajuste. El sistema de clasificación de la productividad propuesto tomó como edad base 15 años para construir las curvas que corresponden a los índices de sitio 9, 12, 15 y 18, los cuales abarcan todo el intervalo de calidad de sitios observado.

Abstract licence: CC BY-NC-SA

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