Modelación de la estructura de covarianza entre observaciones de un mismo individuo en modelos de curvas de crecimiento arbóreo de mezquite (Prosopis laevigata Humb & Bonpl. Ex Willd.) En la comunidad campesina de Chinobampo, El fuerte, Sinaloa

Resumen

Las curvas de crecimiento arbóreo son modeladas desde un punto de vista biológico (funciones no-lineales) o empírico (funciones polinomiales). Debido a que el crecimiento es evaluado mediante mediciones repetidas en el tiempo sobre un mismo árbol debe contemplarse la estructura de correlación subyacente. Se describen y comparan modelos de covarianza en la estimación de curvas de crecimiento arbóreo individuales y poblacionales.

En este trabajo, se modelan series provenientes de especies arbóreas de lento crecimiento de bosques nativos de mezquite en la comunidad campesina de Chinobampo, El Fuerte, Sinaloa. Se trabajó con Mezquite, diez árboles por especie y una serie de ancho de anillos de crecimiento por árbol. Las series fueron suavizadas mediante medias móviles para maximizar la tendencia debida al crecimiento biológico.

Se modeló la estructura de covarianza entre observaciones de un mismo individuo usando los modelos de simetría compuesta y autoregresivo para la submatriz de covarianza entre los términos de error correspondiente y también mediante la incorporación de efectos aleatorios en el modelo. Los ajustes fueron realizados en el marco de los modelos lineales mixtos y comparados a partir de funciones de la verosimilitud correspondiente. El modelo con efectos aleatorios asociados a cada parámetro de un polinomio de segundo orden resultó el más eficiente en la estimación del crecimiento en ambas especies. La incorporación de efectos aleatorios permite contemplar la alta variabilidad del crecimiento comúnmente observada entre individuos de una especie en bosques naturales.