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Ponente(s): Diana Deysi Pérez Bautista, Humberto Vaquera Huerta, Gregorio Ángeles Pérez, Félix Cossio

Los modelos GAMLSS (Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape) son una herramienta estadística avanzada que permite modelar la biomasa aérea en bosques de al admitir la modelación de no solo la media, sino también la variabilidad y la forma de la función de distribución de los datos, lo cual es particularmente útil en contextos ecológicos donde las relaciones entre variables pueden ser complejas y no lineales. En este estudio, se aplicaron modelos GAMLSS para estimar la biomasa aérea en un bosque templado, utilizando variables dasométricas y climáticas a través del tiempo como variables explicativas. Los resultados muestran que los modelos GAMLSS superan a los modelos tradicionales al capturar mejor la heterogeneidad y distribución de la biomasa, proporcionando estimaciones más fiables. La flexibilidad de los GAMLSS para ajustar diferentes distribuciones y su capacidad para incluir efectos no lineales y no aditivos los convierte en una herramienta poderosa. Este trabajo destaca la importancia de adoptar enfoques estadísticos robustos para mejorar la precisión de las estimaciones de biomasa, lo que es crucial para la gestión sostenible de los recursos forestales y la mitigación del cambio climático.