Estimulación de volumenes maderables en plantaciones de Pinus patula schtdl. & cham. en la Cooperativa Atahualpa Jerusalén Granja Porcón en la región Cajamarca

Abstract

En la región Cajamarca desde los años 70 se han desarrollado diversas investigaciones relacionadas a la introducción y adaptación de especies exóticas, siendo el Pinus patula una de ellas, lo cual motivo el establecimiento de grandes plantaciones forestales o macizos forestales en la Cooperativa Agraria Atahualpa Jerusalén – Granja Porcón. La siguiente investigación tiene como finalidad principal estimar volúmenes maderables de un cuartel ubicado en Cerro Campanario perteneciente a una plantación forestal ubicada en la sierra norte del país, instalándose un conjunto de parcelas para un muestreo al azar. Obteniéndose un volumen total (VT) de 718.4397 m3ha-1 y comercial (VC) de 277.0618 m3ha-1 , además se determinó el error de muestreo y se analizó su relación con el número de parcelas. Finalmente, cuatro modelos matemáticos fueron ajustados para estimar los volúmenes mencionados, determinando que el modelo 𝐿𝑜𝑔𝑉𝑇 = −4.303 + 1.571 Log(𝐷𝑎𝑝𝑥H𝑇) + 𝜀 y 𝐿𝑜𝑔𝑉𝑐 = −3.253 + 1.237 Log(𝐷𝑎𝑝𝑥H𝑐) + 𝜀, presentaron las mejores estimaciones con un coeficiente de correlación (𝑅𝑌̂𝑌) mínimo de 0.975 y un Error padrón residual (𝑆𝑦𝑥) máximo de 0.636.

In the Cajamarca region since the 70s, several investigations related to the introduction and adaptation of exotic species have been developed, with Pinus patula one of them, which causes the establishment of large forest plantations or forest massifs in the Agrarian Cooperative Atahualpa Jerusalén - Granja Porcón. The main purpose of the following research is to estimate the timber volumes of a barracks located in Cerro Campanario belonging to a forest plantation located in the northern highlands of the country, installing a set of plots for random sampling. Obtaining a total volume (VT) of 718.4397 m3ha-1 and commercial volume (VC) of 277.0618 m3ha-1 , we also determined the sampling error and analyzed its relationship with the number of plots. Finally, four mathematical models were adjusted to estimate the mentioned volumes, determining that the model 𝐿𝑜𝑔𝑉𝑇 = −4.303 + 1.571 Log(𝐷𝑎𝑝𝑥H𝑇) + 𝜀 and 𝐿𝑜𝑔𝑉𝑐 = −3.253 + 1.237 Log(𝐷𝑎𝑝𝑥H𝑐) + 𝜀, presented the best estimates with a correlation coefficient (𝑅𝑌̂𝑌) of 0.975 and a residual standard error (𝑆𝑦𝑥) of 0.636.