Variabilidad espacial de las propiedades del suelo en relación con su producción en plantaciones industriales de Ceiba roja (Pachira quinata)

Abstract

La competitividad de mercados madereros en especial aquellos provenientes de recursos naturales, crea la necesidad de modelos tecnológicos cada vez más sofisticados, que permitan garantizar mayor competitividad y sostenibilidad. Las plantaciones industriales en Colombia, han tenido avances importantes, sin embargo el número reducido de empresas y poca producción, no le permiten competir mundialmente. Es por esto, que aportes dirigidos a mejorar la productividad de las plantaciones de especies como la Ceiba roja, empiezan a tener acogida por parte de empresas como Pizano S.A. Una estrategia es conocer la variabilidad del crecimiento de las plantaciones y su relación con las propiedades de los suelos y de esta forma aplicar técnicas silviculturales con mayor precisión, con el fin de garantizar una producción más eficiente y con mejores predicciones. Para evaluar la variabilidad espacial de las propiedades del suelo se necesita un número considerable de muestras, por lo tanto, se evaluaron nuevas técnicas como el uso de los valores espectrales de las imágenes Landsat que junto con los datos de suelos y de clima permitieron obtener información con precisión espacial suficiente para el tamaño de las plantaciones de Ceiba roja de la compañía (4.567 hectáreas). Se generó un modelo empírico con base en análisis estadístico y geoestadístico que permite tomar mejores decisiones sobre la valoración y manejo de las plantaciones con una orientación hacia una silvicultura de precisión. (Texto tomado de la fuente).

The present timber markets, in particular those from natural resources, need more sophisticated technology that ensures greater competitiveness and sustainability. Industrial plantations in Colombia have made important advances; however they are characterized by a low number of producers and a small total production that do not allow to compete globally. For this reason contributions for improving the productivity of plantations of species such as red Ceiba, have begun to be implemented in companies like Pizano S.A. One strategy is to understand the variability of plantations growth and its relation to soil properties to define silvicultural techniques in a more precise way, in order to ensure more efficient production and better yield predictions. To assess the spatial variability of soil properties a significant number of samples is required, therefore, the evaluation of new techniques like those based on spectral values of Landsat images together with data from soil and climate, were able to give enough spatial information about red Ceiba plantations for the decision making process of the company (4,567 hectares). An empirical model was generated based on statistical and geostatistical analysis to make better decisions on the assessment and management of plantations with an orientation towards precision forestry.