texto em 
Espanhol (pdf)
Artigo em XML
Referências do artigo
Tradução automática
Enviar este artigo por email
Citado por SciELO 
Similares em
SciELO 
Permalink
Introducción
La calidad de la madera se evalúa de dos formas: por sus características naturales y por la precisión de sus dimensiones (Eleotério et al., 1996). Bryant (1996) menciona que el rendimiento de clases de madera aserrada obtenida de madera en rollo de una especie en particular, no es uniforme en los aserraderos de una región específica, ya que existen muchos factores que pueden influir en la proporción de cada grado o clase producida, algunos de los cuales son: calidad y tamaño de las trozas, características del material aserrado (largo y grueso), y los métodos de aserrado, desorillado y cabeceado.
Steele et al. (1994) y Casado (1997) afirman que las características de la troza afectan la calidad y volumen de las tablas, e identifican algunos factores como el diámetro, longitud, conicidad y longitud de la troza, que afectan los rendimientos de madera aserrada. Thomas (2008) señala que conocer con precisión aspectos sobre el tamaño, forma y localización de defectos internos de la troza es información clave para mejorar el valor y la calidad de la madera aserrada. Zhang y Lei (2006) documentan que se pueden predecir los rendimientos de madera aserrada mediante las características de los árboles obtenidas directamente en los sitios forestales, como variables predictoras. Beauregard et al. (2002), Liu y Zhang (2005) y Álvarez et al. (2010) puntualizan que el diámetro, la longitud y la conicidad de la troza son algunas de las variables que inciden en los rendimientos de madera aserrada.
Conocer el rendimiento por clase de madera aserrada obtenida de las especies comerciales y las características de las trozas que permiten hacer una discriminación de los grados o clases de madera son tareas importantes para predecir la producción de tablas de calidad en una región determinada. Esta información es muy útil en la toma de decisiones, como en la comercialización de la trocería o la estimación de la disponibilidad de madera aserrada de una cierta calidad.
Los objetivos del presente trabajo fueron determinar y evaluar diferencias significativas en el rendimiento volumétrico por clase de madera aserrada en cuatro especies de pino, y probar la factibilidad de utilizar una función discriminante para separar las calidades de las tablas en función de las características de las trozas en el noroeste del estado de Durango.
Materiales y Métodos
Datos
El estudio se realizó en la Industria Forestal Tezains, propiedad del ejido San Diego de Tezains, municipio Santiago Papasquiaro, Dgo. La empresa se localiza en la Sierra Madre Occidental, al noroeste del estado de Durango; cuenta con un aserradero con una torre principal y reaserradora (sierra cinta) de fabricación nacional marca HULMAQ®, con longitud de volantes de 59.84 pulgadas, ancho de sierras cinta de 8 pulgadas, calibre 17 (1.47 mm.), accionados por motores de 100 HP, un carro porta trozas de 3 escuadras, marca HULMAQ® con dos motores, uno de 10 HP para accionar el avance con 1425 rpm, y un motor de 7.5 HP de 1 730 rpm para el retroceso. El equipo se complementa por una desorilladora para dimensionar en ancho (12.70-30.48 cm), un Trimmer semiautomático y un péndulo para dimensionar las tablas en longitud. El aserradero tiene una capacidad instalada de 120 000 pies tabla por turno de 8 horas; cuenta con 25 obreros, y el principal producto elaborado es la madera aserrada de 7/8”, 5/4”, 6/4” y 2”.
Se analizaron 20 trozas de cada una de las siguientes especies: Pinus durangensis Martínez, P. leiophylla Schltdl. et Cham., P. teocote Schltdl. et Cham., y P. strobiformis Engelmann. Este tamaño de muestra fue estimado con base en la variación del coeficiente de aserrío, considerando 95 % de confiablidad de la media de una premuestra de 32 trozas (ocho de cada especie), a través de la fórmula utilizada por Barnes (1968):
Donde:
n = Número de trozas.
t = Valor de t, para un nivel de probabilidad deseado (n-1) grados de libertad
CV = Coeficiente de variación (%)
E = Error de muestreo permitido (%)
Las trozas tuvieron una longitud inicial fija de 9.34 metros (30 pies) y fueron seleccionadas al azar de las áreas de corta de la anualidad 2014. Posteriormente, en el patio de almacenamiento, las trozas fueron seccionadas en longitudes de 16, 18 y 20 pies de largo, se intentó tener cierta proporcionalidad en el número de trozas por longitud entre las diferentes especies estudiadas. Posteriormente, cada troza se marcó con pintura para diferenciarlas e identificarlas, y se midieron los diámetros sin corteza en ambos extremos de cada troza.
Con la finalidad de determinar cuáles características de las trozas permiten discriminar las diferentes calidades de las tablas, se midieron, por taxón, las siguientes variables: diámetro promedio, longitud, conicidad, y calidad de la troza. Para la clasificación de la trocería de pino se utilizó la Norma Mexicana NMX-C-359-1988 (DGN, 1988), mediante, la siguiente clasificación: México 1 = primera calidad; México 2 = segunda calidad; México 3 = tercera calidad; México 4 = cuarta calidad; México 5 = quinta calidad. En todos los casos, las trozas deben tener un diámetro y longitud mínimos de 25 cm y de 2.44 m, respectivamente. Se utilizó esta clasificación debido a que coincide con los criterios utilizados en la región. En el Cuadro 1 se muestran los estadísticos descriptivos por especie de las trozas analizadas.
Cuadro 1 Características descriptivas de las trozas analizadas por especie en el estudio.
Std= Standard Deviation
Después, se procedió con la etapa de descortezado y aserrado de las trozas, que se llevó a cabo en un aserradero con torre principal de sierra cinta y una reaserradora marca HULMAQ, con longitud de volantes de 1.520 m, ancho de las sierras cinta de 20.32 cm y calibre 17 (1.47 mm), accionados por motores de 100 HP. El aserradero cuenta con un carro porta trozas de tres escuadras, marca HULMAQ con dos motores, accionado por un motor para el avance de 10 HP y 1 425 rpm, y para el retroceso utiliza un motor de 7.5 HP y 1 730 rpm. La desorilladora permite dimensionar en ancho (12.70 - 30.48 cm), un Trimmer semiautomático y un péndulo para dimensionar las tablas, en longitud.
Una vez aserrada la madera se clasificó en las clases 2a y mejor, 3a, 4a, 5a, 6a y 7a (cortas dimensiones). Sin embargo, en este trabajo solo se estudiaron las clases 2a y mejor, 3a, 4a, 5a, debido a que fueron las que presentaron un tamaño de muestra aparentemente adecuado para los análisis estadísticos (Cuadro 2). Esta clasificación corresponde a las categorías de la Norma Mexicana NMX-C-224-ONNCCE-2001.
Cuadro 2 Rendimiento volumétrico por clase de madera aserrada en porcentaje y en pies tabla por m3 obtenido en cuatro especies de pino.
El grosor de las tablas aserradas fue de: 7/8”, 5/4”, 6/4” (2.22, 3.18 y 3.81 cm), y los tablones de 3” x 3” y 4” x 4” (7.62 x 7.62 y 10.16 x 10.16 cm). Los anchos de la madera variaron de 4 a 12” (10.16 a 30.48 cm), y los largos 8 a 20’ (2.4384 a 6.096 m) más refuerzos. Para distinguir la madera aserrada y clasificada resultante por troza, se utilizó un método de control basado en pintura colocada en cada troza. La información se registró en un formato de control diseñado para tal efecto.
Métodos
La determinación del rendimiento de madera aserrada obtenida por clase fue mediante la relación entre el volumen de madera en rollo sin corteza en la rampa, antes del asierre y el volumen de madera aserrada por clase resultante (Aguilera et al., 2005; Quirós et al., 2005; Valério et al., 2007). Esta relación se calculó con la siguiente fórmula:
Donde:
R = Rendimiento de madera aserrada sin corteza (%)
Vac = Volumen de las tablas aserradas por clase (m3)
Vr = Volumen de las trozas (m3 rollo)
Para evaluar diferencias significativas entre especies en el rendimiento por clase de madera, se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal Wallis (Kruskal y Wallis, 1952), debido a que los datos no se distribuyeron de manera normal.
Para identificar las características que hacen posible la discriminación entre las diferentes clases o grados de madera aserrada se hizo un análisis discriminante, a través del procedimiento DISCRIM del sistema SAS/STAT (SAS, 2009). Dicho análisis permite la separación de conjuntos de datos con criterios excluyentes en dos o más grupos (diámetro, conicidad, calidad de la troza, etcétera.) (Khattree y Naik, 2000). La técnica consiste, esencialmente, en reconocer una regla de clasificación que maximice el cociente de grupos de varianza en relación al total de la varianza. Cuando la distribución dentro de cada grupo se asume que es normal multivariada, se puede aplicar un método paramétrico para desarrollar una función discriminante, misma que también es conocida como criterio de clasificación y que se define por medio de una medida de la distancia cuadrada generalizada (Rao, 1973).
El criterio de clasificación considera las probabilidades de separación para cada grupo, y puede usarse como la covarianza individual entre grupos (produce una función cuadrática), o como una matriz agrupada de covarianzas, con lo que se obtiene una función lineal. Cada observación se coloca en la clase, y considera el menor valor de la distancia cuadrada generalizada (SAS, 2009).
El análisis discriminante debe realizarse solo cuando las medias de las poblaciones resulten ser estadísticamente diferentes (Álvarez et al., 2003). La instrucción MANOVA del procedimiento DISCRIM se usó para ejecutar el análisis de igualdad de medias (SAS, 2009).
La prueba de normalidad multivariada se aplicó mediante la prueba de Mardia para el sesgo y la kurtosis (Khattree y Naik, 1999), con la herramienta % MULTNORM macro del sistema SAS (SAS, 2009).
El supuesto de matriz de covarianzas comunes fue comprobado con la prueba de radio de verosimilitud en la que se especifica la instrucción POOL=TEST del procedimiento DISCRIM de SAS/STAT (SAS, 2009).
Dado que la calidad del ajuste no necesariamente refleja la calidad de la predicción, lo más deseable sería hacer una evaluación de la tasa de clasificación de la función discriminante con un conjunto independiente de datos (Myers, 1990; Wuang et al., 2003; Kozak y Kozak, 2003). Debido a la escasez de tales datos (una muestra independiente), se adoptó el enfoque de validación cruzada. El procedimiento consiste en dejar una observación hacia fuera y la construcción de una regla discriminante para el resto de los datos; dicha regla se utilizó para clasificar la observación que se dejó fuera; esto se repite para cada observación y se cuenta el número de observaciones erróneamente clasificadas para cada población y se calculan los índices de error individuales como las proporciones respectivas (Khattree y Naik, 2000).
El desempeño de las funciones discriminantes de los datos se evaluó con los índices de error (probabilidad de clasificación errónea) para el ajuste y la validación cruzada con el procedimiento de SAS/STAT (SAS, 2009). Las probabilidades a priori utilizadas fueron de 0.09, 0.23, 0.26 y 0.42 para las clases de madera 2, 3, 4 y 5, respectivamente de acuerdo a los registros de producción del aserradero.
Resultados y Discusión
Rendimiento volumétrico
El rendimiento de madera aserrada para las cuatro especies estudiadas se presenta en el Cuadro 2. P. durangensis presentó el mayor rendimiento en madera aserrada de la clase 2a y mejor con 6.56 % (27.81 pies tabla por m3), seguida por P. teocote, con 4.57 % (19.35 pies tabla por m3). El promedio observado para los cuatro taxa estudiados fue de 3.45 % (14.61 pies tabla por m3). La producción de tablas de calidad tres en P. leiophylla, y P. durangensis mostró un rendimiento de 14.12 y 1.71 %, respectivamente. P. teocote y P. strobiformis tuvieron rendimientos volumétricos similares en madera de calidad cinco con 28.55 y 28.38 %, respectivamente.
Nájera et al. (2011) evaluaron el rendimiento volumétrico y la calidad dimensional de la madera de pino en cinco aserraderos de El Salto, Durango, México, y obtuvieron promedios menores a los del presente estudio, con rendimientos de 1.3 %, para la clase 2a y mejor, así como 20.4 %, para la 5a clase.
En otro trabajo de aserrío de trocería de pino realizado por Zavala y Hernández (2000), se registró un rendimiento promedio de 12 % para la clase 2a y mejor, 18 % para la 3a, 12 % para la 4a y 9 % para la clase 5a, con un rendimiento acumulado de 51 % de madera aserrada. Estos valores son mayores, lo cual se atribuye a la calidad de trocería que se manejó yalosdiámetrosde30a55cm(85.05%),de25a30cm (3.44 %) y el restante 11.49 % con categoría diamétrica de 55 a 70 cm.
En la presente investigación, el rendimiento volumétrico o coeficiente de aserrío de las especies estudiadas varió de 43.18 a 52.48 %. Estos valores son comparables con los registrados por Zavala (1996) y Zavala (1981), en trabajos de aserrío de pino en Durango (40 a 53 %), y con los observados por el mismo autor años después (1987), en aserraderos de Tlaxcala en especies de pino (51 a 52 %). Sin embargo, resultaron inferiores a los de Nájera et al. (2012) en trozas de pino en dos aserraderos privados en la región de El Salto, Durango (61.64 %). Las diferencias pueden atribuirse, entre otros factores, a las dimensiones de las trozas (diámetro), conicidad, variaciones de la calibración, nivelación de los volantes y tensionado de la sierra cinta; así como, a la pericia del operador de la sierra cinta principal, que tiene un efecto directo en la variable mencionada.
En este estudio se utilizó una sierra cinta de 20.32 cm (8”), calibre 17, mientras que en los aserraderos citados anteriormente se usó una de 18.4 cm de ancho y calibre 16.
Los resultados de la prueba de Kruskal-Walis se muestran en el Cuadro 3. Se identificaron diferencias significativas (P<0.05) en el rendimiento volumétrico por clase de madera aserrada en 14 de los 25 pares evaluados de especies. El análisis indica que P. durangensis tuvo el mayor rendimiento volumétrico en la calidad 2a y mejor, en cambio a P. strobiformis, le correspondió el más bajo.
Cuadro 3 Resultados de la prueba de Kruskal-Wallis de las comparaciones de las cuatros especies evaluadas.
Por otra parte, P. teocote y P. strobiformis son los que más difieren significativamente en términos de rendimiento volumétrico por clase de madera aserrada, con respecto al resto de los pinos evaluados (9 y 8 casos, respectivamente). El bajo rendimiento de P. strobiformis en la clase 2a y mejor (0.59 %) se atribuye a que en el estado de Durango esta madera es castigada, debido al color veteado rojizo característico en su albura, y ese tono es suficiente para clasificarla como 3a, 4a y 5a.
Los resultados coinciden con los de Erikson et al. (2000) en bosques maduros del norte de Idaho, donde se verificaron diferencias en la calidad de madera entre Pinus contorta Douglas y Pinus ponderosa Douglas ex C. Lawson. En la primera, más de 65 % de madera aserrada fue de clase 2a y mejor o selecta, mientras que en la segunda especie aproximadamente 50 % de la madera fue clasificada como de 4a y 5a. Los porcentajes son consistentes con el trabajo de Nocetti et al. (2010), quienes obtuvieron diferencias significativas entre clases de madera aserrada de seis especies maderables en Italia. En México, hasta el momento de desarrollar este trabajo, no se tenía conocimiento de experiencias que hayan evaluado diferencias en la calidad de la madera aserrada entre especies.
Análisis discriminante
El valor exacto del estadístico F de la prueba Lambda de Wilks para probar la hipótesis de igualdad de medias fue de 7.49 (valor de p < 0,0001); por lo tanto, se asumió que las medias poblacionales de las calidades de madera son estadísticamente diferentes. Por otro lado, la prueba de Mardia arrojó probabilidades para el sesgo de 0.056, 0.27, 0.032, y 0.13; en cambio, para la kurtosis de 0.67, 0.85, 0.58 y 0.82, en las clases 2a, 3a, 4a, y 5a, respectivamente; por ello, se considera aceptable la hipótesis de normalidad mutivariada.
Dado que el valor de Chi-Cuadrada (25.03) obtenido en la prueba de igualdad de matrices de covarianza fue significativa al nivel de 0.01 (valor de p < 0.01), las matrices de covarianza para las cuatro calidades de madera se consideraron diferentes dentro de la función discriminante.
Los resultados de la función lineal discriminante se resumen en el Cuadro 4. De acuerdo con los resultados, de la validación cruzada, la función lineal discriminante clasificó de manera correcta el 27, 15, 53, y 90 % de las observaciones dentro de las calidades 2a y mejor, 3a, 4a, y 5a, respectivamente, utilizando a la calidad de troza y al diámetro promedio como variables predictivas o independientes. Un comportamiento semejante se observó en los resultados del ajuste, que sugieren que la función discriminante hace posible separar la madera de clase 5a con una confiablidad muy aceptable (Figura 1). Para la clasificación del resto de clases de madera, el modelo debe usarse con precaución o evitar su empleo, ya que la precisión de la función lineal discriminante resultó no ser suficientemente precisa, en particular para separar las clases 2a y mejor y 3a.
Cuadro 4 Porcentaje de madera clasificada dentro de cada clase a través del uso de la función lineal discriminante.
Resultados similares fueron identificados por Zavala y Hernández (2000), quienes registraron una relación directa entre la calidad de las trozas y la calidad de la madera aserrada de seis especies de pino en un aserradero de San Pedro El Alto, Zimatlán, Oax. También son consistentes con los de Breinig et al. (2015), autores que documentan buenos ajustes para algunas clases de tablas, a través de una función lineal discriminante, mientras que para otras clases se observaron desviaciones considerables.
La baja confiablidad del modelo para la discriminación de estas clases estaría asociada a los bajos rendimientos de madera aserrada producidos por la muestra evaluada (3 y 10 %, respectivamente), por lo que, el tamaño de muestra utilizado para estas clases pudo ser insuficiente, y por tanto, se recomienda que en futuros trabajos se pruebe el modelo con un tamaño de tablas mayor a estas dos clases. Además, las diferencias significativas observadas en el rendimiento volumétrico por clase de madera aserrada, mediante la prueba de Kruskal-Wallis indicaría la necesidad de emplear una función discriminante de manera separada para cada especie (Craig et al., 2005).
El Cuadro 5 muestra la estimación de los parámetros de la función lineal discriminante para las cuatro clases de madera aserrada.
Cuadro 5 Estimación de los parámetros de las funciones lineales discriminantes.
CT = Calidad de la troza; DP = Diámetro promedio.
El uso de la función discriminante para la clasificación de una tabla dentro de alguna de las clases estudiadas se basa en la siguiente ecuación, resuelta por clase de madera aserrada:
Donde:
Di = Porcentaje de discriminación calculada para la clase de madera de la tabla
i, X1 y X2 = Variables predictivas (calidad de troza y diámetro promedio, respectivamente)
bi0 ...bi1 = Valores estimados de los parámetros de la función lineal discriminante para la clase de madera i (Cuadro 4). Cada observación se asigna al grupo con el valor máximo de Di
La Figura 1 ilustra una expresión gráfica de la función discriminante y muestra que los valores medios de las variables calidad y diámetro promedio de la troza pueden usarse para clasificar una nueva tabla dentro de una de las cuatro clases de madera estudiadas, principalmente, la función discriminante funciona bien para la madera de clase 5a.
Conclusiones
Pinus durangensis registró el mayor rendimiento de madera aserrada de clase 2a y mejor, mientras que Pinus strobiformis obtuvo el más bajo. La especie tuvo un efecto significativo en el rendimiento por clase de madera. Las variables calidad y diámetro promedio de trozas de pino resultaron buenos predictores de tablas de calidad 5a, dentro de una función lineal discriminante. La baja confiablidad del modelo discriminante para separar las clases 2a y mejor y 3a, podría estar asociada con la poca abundancia de tablas de estas dos calidades.
