RESUMO A área máxima do dossel é uma variável importante na estimativa do nível de competição que afeta o potencial de crescimento e produtividade das espécies. Portanto, o objetivo deste estudo foi ajustar modelos de regressão para prever o diâmetro máximo da copa de Pinus cooperi Blanco na região florestal de El Salto, no estado de Durango. Em particular, serão utilizadas 95 árvores de diferentes categorias de diâmetro, criando limites à concorrência. De forma independente, foram analisados três modelos de regressão, linear simples, polinomial de segundo grau e potencial, para determinação do diâmetro máximo da copa em função do diâmetro normal, altura total, altura na base da copa, idade e comprimento total da copa. a xícara Os resultados mostraram que o modelo polinomial de segundo grau com a inclusão do diâmetro normal como variável independente apresentou o melhor ajuste na predição do diâmetro máximo da coroa. De modo geral, o diâmetro normal foi a variável mais significativa para predizer o diâmetro máximo da copa em Pinus cooperi. A partir dos resultados podem ser identificados cenários de produtividade florestal relacionados ao FCC; Quando o FCC é 100 % ou superior, a produtividade da produção é ótima e quando é inferior a 100 %, a produtividade não é ótima e pode ser atribuída a esse tempo ou à falta de competição e à deficiência no uso da terra.
ABSTRACT The maximum crown area is an important variable in the estimation of the level of competition that affects the growth potential and productivity of species. Therefore, the objective of the present study was to adjust regression models to predict the maximum crown diameter for Pinus cooperi Blanco in the forest region of El Salto, in the state of Durango. In particular, 95 trees of different diameter categories and growing free of competition were used. Independently, three regression models were analyzed, simple linear, second-degree polynomial and potential, to predict the maximum canopy diameter as a function of normal diameter, total height, height at the base of the crown, age and total length of the crown. The results showed that the second-degree polynomial model with the inclusion of normal diameter as an independent variable presented the best fit in the prediction of the maximum crown diameter. In general, normal diameter was the most significant variable for the prediction of maximum crown diameter in Pinus cooperi. Based on the results, two forest productivity scenarios related to crown competition factor (CCF) can be identified; when the CCF is 100 % or higher, timber productivity is optimal and when it is less than 100 %, productivity is not optimal, which can be attributed to little or no competition and deficiency in land use..
RESUMEN El área máxima de copa es una variable importante en la estimación del nivel de competencia que afecta al potencial de crecimiento y productividad de las especies. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue ajustar modelos de regresión para predecir el diámetro máximo de copa para Pinus cooperi Blanco en la región forestal de El Salto, en el estado de Durango. Particularmente se utilizaron 95 árboles de diferentes categorías diamétricas y creciendo libres de competencia. De manera independiente, se analizaron tres modelos de regresión, lineal simple, polinómico de segundo grado y potencial, para predecir el diámetro máximo de copa en función del diámetro normal, altura total, altura a la base de la copa, edad y longitud total de la copa. Los resultados evidenciaron que el modelo polinómico de segundo grado con la inclusión del diámetro normal como variable independiente presentó el mejor ajuste en la predicción del diámetro máximo de copa. En general el diámetro normal fue la variable más significativa para la predicción del diámetro máximo de copa en Pinus cooperi. Con base a los resultados se pueden identificar dos escenarios de productividad del bosque relacionados con factor de competencia de copa (FCC), cuando este es del 100 % o superior, la productividad maderable es óptima y cuando es menor al 100 % la productividad no es óptima pudiendo estar atribuido a la poca o nula competencia y deficiencia en el uso del suelo.