Este estudio tiene como objetivo ajustar datos de campo a modelos no lineares con el fin de predecir el crecimiento y estimar la acumulación de biomasa en plantaciones de bambú bajo manejo en sitios productivos. La plantación está ubicada cerca de la comunidad de Rio Claro en el distrito de Guaycará, Cantón de Golfito, Provincia de Puntarenas, Costa Rica. Cinco rodales fueron identificados para el estudio, con tres de ellos utilizados para la calibración y dos para la validación de modelos. Una estratificación por cohorte de altura fue necesaria para organizar la base de datos a un mejor ajuste; a saber H1: 0 a 4 m., H2: 4,01 a 7 m., H3: 7,01 a 10 m., H4: superior a 10,01 m. Los datos de inventario se ajustaron mediante regresión no lineal a tres modelos de biomasa seleccionados utilizados en estudios anteriores de biomasa de bambú. Las variables predictivas utilizadas fueron diámetro, altura y área basal.La calidad de la predicción del modelo se probó mediante la prueba de Wilcoxon para muestras pareadas; la biomasa empírica de la base de datos usada en validación se emparejó a las predicciones modelo de los tres modelos. Las predicciones de los modelos Bm1, Bm2 y Bm3 no son significativamente diferentes de los datos empíricos (p = 0.7064, 0.7735 0.8822 respectivamente). Sólo Bm1 tiende a sobrestimar, pero el rango es aceptable para la predicción. Los resultados promedio obtenidos aquí son 12,49, 12,82 y 12,9 Mg ha-1 de biomasa en los modelos Bm1, Bm2 y Bm3 respectivamente, son mayores a los encontrados por otros autores en bosques de bambú Moso en el sur de China donde encontraron 8,13 ± 2,15 Mg ha-1 Año-1. Aunque la comparación es con otra especie y la edad máxima es diferente de la plantación (5 años en Moso en comparación con 3 años) se puede sugerir que, al igual que en árboles, se espera un rango de biomasa según edad, manejo y dimensiones.
This study aims to adjust field data to non-lineal models in order to predict growth and estimate biomass accumulation according to allometric data of managed bamboo plantations from productive sites. The plantation is located near the community of Rio Claro in the district of Guaycará, Canton of Golfito, Province of Puntarenas, Costa Rica. Five stands were identified for the study, with three of them used for calibration and two for model validation. A classification by height cohort was needed in order to organize the database for better model adjustment; namely H1:0 to 4m., H2: 4.01 to 7m., H3: 7.01 to 10 m., H4: higher than 10.01 m. The inventory data was fit through non-lineal regression to three selected biomass models used in previous bamboo biomass studies. The predicting variables used were diameter, height and basal area.The quality of model prediction was tested sing a Wilcoxon test for paired samples; the empirical biomass from the validation data set was paired to model predictions from the three models. Predictions from model Bm1, Bm2 and Bm3 are not significantly different from empirical data (p= 0.7064, 0.7735 0.8822 respectively). Only Bm1 tends to overestimate but the range is acceptable for the prediction. The average results here obtained 12.49, 12.82 and 12.9 Mg ha-1 of biomass for Bm1, Bm2 and Bm3 respectively, are a lower to those found by other authors in Moso bamboo forest of southern China where they found 8.13±2.15 Mg ha-1 yr-1. Although the comparison is against another species and different maximum age of the plantation (5 years in Moso compared to 3 years) it can be suggested that, as in trees, a range of biomass according to age, management and dimensions is expected
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