Predicción de distribuciones multimodales con mezclas de distribuciones Weibull

Abstract

Se muestra un procedimiento para ajustar distribuciones diamétricas multimodales, típicas de poblaciones forestales de clima templado con varias especies o sometidas a tratamientos de manejo forestal extensivo. El procedimiento consiste en aplicar un algoritmo (Silverman, 1981) para evaluar el número de modas en la distribución. Posteriormente para una distribución con m modas, se ajusta una distribución Weibull mezclada con m mezclas. El procedimiento se ejemplifica con una muestra de distribuciones diamétricas bimodales obtenida de un inventario de bosques en el Estado de México. Los ajustes se comparan con el procedimiento tradicional que usa un modelo Weibull de una moda. Las comparaciones muestran una amplia diferencia a favor del modelo bimodal, que se manifiesta en una mejor bondad de ajuste de la distribución predicha y un menor sesgo en la predicción de los momentos de la distribución. Se enfatiza la necesidad de estudios sobre dinámica de poblaciones que permitan identificar las variables de estado que ayuden a definir el número de modas en una población.

A procedure to fit multimodal diameter distributions is presented. This type of distributions are typical of temperate forest populations with several species or populations under extensive forest management. The procedure consists of applying an algorithm (Silverman, 1981) to estimate the number of modes in a distribution. Then, given a distribution with m modes a Weibull distribution with m mixtures is fitted. The procedure is tested with a sample of bimodal diameter distributions obtained from a forest inventory carried out in the state of Mexico. Fits are compared against the traditional procedure of fitting a model with one mode. Comparisons show a large difference in favor of the binomial model since these fits have better goodness of fitness for the predicted distribution as well as smaller bias in the prediction of distribution moments. The need of additional studies on population dynamics which identify the state variables defining the number of modes is emphasized.