Ecuaciones alométricas para predecir biomasa y carbono en la especie Vernonanthura patens (Kunth) H. Rob. “ocuera negra” en Pucallpa, Ucayali- Perú-2022

dc.contributor.advisorCabudivo Moena, Abrahan
dc.contributor.advisorGarcia Soria, Diego Gonzalo 
dc.contributor.authorAbensur Diaz, Giancarlos Israel
dc.date.accessioned2025-12-26T17:03:34Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractGiven the diversity of forest species, more allometric equations are needed, especially for those in degraded areas of the Peruvian Amazon, such as Vernonanthura patens (“ocuera”). The objective was to determine the best allometric equation for quantifying biomass using Vernonanthura patens trees as the independent variable and biomass and carbon as the dependent variables. To achieve this, different mathematical models were analyzed, considering multiple factors that could influence the accuracy of the results. This will allow for the prediction of changes in biomass and stored carbon in its components. At least 36 individuals of Vernonanthura patens were randomly selected from three zones of the Institute for Amazonian Research in Pucallpa. Destructive sampling techniques were used, meaning the trees were felled to collect samples and field data. Regarding the equation, the best-fitting model was the simple quadratic nonlinear model, with an AIC of 143.34, BIC of 148.39, and an R² of 0.96. The resulting equation is as follows: BST = 1.5795864 - 0.71321 * D50 + 0.226922 * D50² (Equation 2). The predictor variables considered included diameter structures (D50, D100, D130), total height, and commercial height. The most representative regressor variable was D50, as it allowed biomass prediction for the species with 96% accuracy.en_US
dc.description.abstractDada la diversidad de especies forestales, se requieren más ecuaciones alométricas, especialmente para aquellas en áreas degradadas de la Amazonía peruana, como Vernonanthura patens (“ocuera”). El objetivo fue encontrar la mejor ecuación alométrica para cuantificar la biomasa a partir de variable independiente como Arboles de Vernonanthura patens y variables dependientes como Biomasa y carbono. Para ello se analizó diferentes modelos matemáticos y se consideró múltiples factores que pudieran influir en la precisión de los resultados. Esto permitirá predecir cambios en su biomasa y el carbono almacenado en sus componentes. Se seleccionaron aleatoriamente al menos 36 individuos de Vernonanthura patens en tres zonas del Instituto de Investigación de la Amazonía Peruana en Pucallpa, se recurrieron a técnicas destructivas, es decir los árboles fueron talados, para la colecta muestras y datos en campo. Con respecto a la ecuación el modelo que más de ajusta es la no lineal simple cuadrática, Con un AIC de 143.34, BIC de 148.39 y un R2 de 0.96. Encontrándose la siguiente ecuación: BST = 1,5795864 - 0,71321 * d50 + 0,226922* d50^2 (Ecuación 2). Las variables predictoras que se tomó en cuenta fueron, las estructuras diamétricas (D50, D100, D130), altura total y altura comercial y la variable regresor más representativo fue D50 porque usando esta variable se pudo predecir la biomasa de la especie en un 96%.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12737/12474
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de la Amazonía Peruanaes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectEcuaciones alométricases_PE
dc.subjectBiomasa, carbonoes_PE
dc.subjectVernonanthura patens (kunth) h. robes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02es_PE
dc.titleEcuaciones alométricas para predecir biomasa y carbono en la especie Vernonanthura patens (Kunth) H. Rob. “ocuera negra” en Pucallpa, Ucayali- Perú-2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
renati.advisor.dni05205562
renati.advisor.dni40719185
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3012-1527
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4912-9406
renati.author.dni73353007
renati.discipline521226es_PE
renati.jurorBurga Alvarado, Ronald
renati.jurorPadilla Castro, Jose Luis
renati.jurorDavila Flores, Carlos Roberto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería en Ecología de Bosques Tropicaleses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Ciencias Forestaleses_PE
thesis.degree.nameIngeniero(a) en Ecología de Bosques Tropicaleses_PE

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