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El trabajo realizado en el departamento junín, provincia de tarma, distrito de huasahuasi, en el área santuario nacional pampa hermosa, donde se recopilaron datos de los árboles mayores de 10cm de diámetro en el bosque de churco. El parámetro altura se discute como uno de los menos estudiosos o conocidos en inventarios forestales y difícil de medir, requiriendo mediciones indirectas. Se midió el diámeto a una altura estándar de 1.3m. Se realizaron cálculos de regresión lineal para determinar la relación entre el diámeto a la altura (dap) de los árboles.
Qué aprenderás
Tipo: Resúmenes
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El trabajo realizado se llevo acabo en Departamento Junín,Provincia de Tarma,Distrito de Huasahuasi,Centro poblado San Pedro de Churco 11°02’12”S 75°28’ 50” O,se ubica santuario nacional pampa hermosa. Es límite y zona de amortiguamiento de sierra y selva central En bosque de churco recopilamos datos de los arboles mayores a 10cm de DAP ,altura y copa ,en tal sentido clasificamos en cuatro especies(A,B,C,D) el área de estudio tiene la pendiente con ángulo de inclinación 28° y una área de 30m(metros )de trancecto y todo la pendiente. Altura. (Torala, Manríquez, Navarro-Cerrillo, Tersi, & Naulin, 2010) afirman que el parámetro altura es probablemente uno menos estudiados o conocidos,al mismo tiempo,uno de los mas difíciles de medir o evaluar en los inventarios forestales,requiere de mediciones indirectas ya que sea con instrumentos o estimaciones,lo cual determinan generalmente una exactitud. La altura es un parámetro que corresponde a una variable continua y sus límites extremos,inferior y superior no corresponden a puntos fijos sino relativos,deacuerdo al uso,características o estados de los arboles(malleux
Diámetro. Se mide a una altura estándar conocida como altura de pecho esta varia con relación ala altura de personas bajas,por esta razón se ha estandarizado la atura 1.3m en el mismo punto del árbol(stockdale 2008)
Con la información obtenida se procedió a realizar calculos de regresión lineal cuya formula es : H=B0+B1(DAP) ŷ = 3.20991 + 0.1803x con un coeficiente de correlación R-squared: 0.