Modelos de regresión simple para estimar el área foliar en Melina Gmelina arborea Roxb. ex Sim. en el sistema silvopastoril SINPAR | Simple Regression Models to Estimate the Leaf Area in Melina Gmelina arborea Roxb. ex Sim. Under the SINPAR Silvopastoral System
2023
Vásquez Rojas, Carlos Augusto | Sarmiento Estupiñán, Javier | Contreras Castro, Jorge Humberto | Canchila Asencio, Emiro Rafael
La melina Gmelina arborea Roxb. ex Sim. es considerada una especie potencial para ser utilizada en programas de restauración y sistemas silvopastoriles por su caracterización bromatológica, producción de forraje verde y propiedades maderables, sin embargo, se requiere de establecer variables relacionadas con la producción de biomasa foliar, como el área foliar, por ser un elemento dinámico en los procesos fisiológicos vegetales. Por lo anterior, el presente trabajo tuvo como objetivo definir un modelo de regresión simple para estimar el área foliar en esta especie, donde se realizó un estudio observacional transversal correlacional basado en un muestreo aleatorio simple, con un tamaño de muestra de 18 árboles, corte de 93 ramas y colecta de 3368 hojas y en el laboratorio se midió el largo y el ancho máximo foliar para establecer el área foliar. Sobre el material se aplicó estadística descriptiva desde medidas y gráficas representativas, como también estadística inferencial soportada en la estimación y la selección del modelo de regresión simple linealizado (lineal, cuadrático, cúbico) y no linealizado (logarítmico, potencial, exponencial). Para la selección del modelo propuesto, se establecieron como criterios de bondad de ajuste: coeficiente de determinación (R2), error cuadrático medio (ECM), p-valor de coeficientes [(p)βx], análisis de residuos (normalidad, homocedasticidad, dispersión de residuos vs. valores ajustados) y Akaike (AIC) y se concluye que la estimación del área foliar en melina está relacionada con las variable largo y ancho foliar desde los modelos de regresión exponencial AF = 28,0105*e(0,1192*LF) y AF = 35,2523*e(0,1421*AnF). Además, estos modelos tienen un alto grado de confiabilidad para su uso en predicciones del área foliar en esta especie.
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