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La altura total (At) de los culmos de bambú es fundamental pararealizar inventarios de volumen, biomasa, almacenes de carbono y distribución deproductos. Su medición directa en campo se dificulta por la alta densidad del dosely la inclinación natural de la parte alta de la copa. Las ecuaciones alométricas sonuna alternativa viable para estimar eficientemente la altura en función del diámetronormal (Dn). El objetivo fue ajustar modelos matemáticosAt-Dny seleccionar elde mejor capacidad predictiva para estimar laAtde culmos deBambusa oldhamiiMunro,Guadua aculeataRupr. yGuadua angustifoliaKunth en la Sierra Nororientalde Puebla, México. En el análisis se utilizaron 101 pares de observacionesAt-Dnmedidas en 2019 con los que se ajustaron por regresión no lineal seis modelosalométricos y tres de crecimiento. Se compararon las técnicas de mínimos cuadra-dos ordinarios no lineales con variables indicadoras (MCO-NL-VI) y modelos deefectos mixtos no lineales (MEM-NL), se usó la librería “nlme” del programa R. Losmodelos se evaluaron con base en el coeficiente de determinación ajustado (R2ad j),la raíz del error medio cuadrático (REMC) y el sesgo promedio (S). MCO-NL-VIexplicó el 83.5% y MEM-NL el 83.2% de la variabilidad observada. El modelo con elmejor desempeño fue el Logístico ajustado con MCO-NL-VI (R2ad j= 0.835, REMC= 2.280 m y S = 0.005 m). El modeloAt-Dngenerado es factible para estimar laAtpara culmos de los tres taxones de bambú con errores bajos.
The total height (Th) of bamboo culms is essential for invento-ries of volume, biomass, carbon stores, and products distribution. The high densityof the canopy and the natural inclination of the upper part of the crown make itsdirect measurement of the field difficult. Allometric equations are a viable alternativeto efficiently estimating the height as a function of the diameter at breast height(Dbh). The aim was to fit mathematical modelsTh-Dbhand select the best predictivecapacity to estimate theThof culms ofBambusa oldhamiiMunro,Guadua aculeataRupr. andGuadua angustifoliaKunth in the Northeastern Sierra of Puebla, Mexico.In the analysis, 101 pairs ofTh-Dbhobservations measured in 2019 were used,with which six allometric models and three growth models were fitted by non-linearregression. Nonlinear ordinary least squares techniques with indicator variables(NL-OLS-VI) and nonlinear mixed effects models (NL-MEM) were compared. The“nlme” package of the R software was used. We evaluated the models based on theadjusted coefficient of determination (R2ad j), the root mean square error (RMSE),and the mean bias (B). NL-OLS-VI explained 83.5% and NL-MEM 83.2% of theobserved variability. The model with the best performance was the Logistic fittedwith NL-OLS-VI (R2ad j= 0.835, RMSE = 2.280 m y B = 0.005 m). The generatedTh-Dbhmodel is workable to estimate theThfor culms of the three bamboo taxawith low errors.
