Ecuaciones volumétricas para estimar la producción de Cordia Allidora (Ruiz y Pavón) Oken en plantaciones agroforestales de café del centro poblado San Miguel de las Naranjas, Jaén - Cajamarca

Abstract

El objetivo de la presente investigación fue ajustar ecuaciones volumétricas para estimar la producción de Cordia alliodora (Ruiz y Pavón) Oken en plantaciones agroforestales de café en el centro poblado San Miguel de las Naranjas, provincia de Jaén de la región de Cajamarca; para ello se procedió a recopilar información dasometrica en campo de datos como estableciendo las variables dasométricas como el diámetro a la altura del pecho (DAP), diámetro a cualquier altura por encima del DAP (d), altura total (H) y altura donde el diámetro d es considerado (h); en campo se consideró un muestro al azar simple (MAS) de 10 árboles a los cuales se les extrajo una muestra de madera con el barreno de pressler obteniendo un total de 50 muestras las cuales fueron procesadas y posteriormente con los datos obtenidos se aplicó el ajuste de las ecuaciones volumétricas (regresión lineal). Para la proyección se realizó un inventario al 100 % de las 5 parcelas evaluadas considerando únicamente la variable del DAP, luego los datos obtenidos de campo se procesaron en gabinete, estableciendo el ajuste de la ecuación hipsométrica y el cálculo de la producción observada, a partir de la función taper, aplicando el modelo lineal polinomial de Kozak et al. (1969). Se evaluaron estadísticamente las ecuaciones volumétricas de Husch, Schumacher y Hall, Spurr, Leite, Guimarães y Campos, para estimar la producción para árboles individuales. Los resultados indican que, de las ecuaciones volumétricas aplicadas en el presente estudio, solo 2 presentan un coeficiente de determinación (R2) cercano a la unidad siendo los modelo Schumarcer Hall con 99.9984 % y Husch 99.9908 %; de las dos ecuaciones volumétricas, la más apropiada para los individuos de la plantación agroforestal de Cordia alliodora (Ruiz y Pavón) Oken es la ecuación de Schumarcer y Hall, debido a que los resultados obtenidos de los parámetros analizados presentan mejores estimaciones estadísticas.