Modelamiento de verticilos entre última poda y la altura de copa viva, en plantaciones de Pinus radiata con manejo intensivo en Chile.

Abstract

Las actuales plantaciones de Pinus radiata en Chile se han establecido con algún grado de mejoramiento genético, que han buscado generar una nueva población árboles compuesta por individuos que tengan mayor volumen, características de forma más cilíndrica y ramas más delgadas. Desde mediado de la década de los noventas todas las plantaciones en Chile han tenido en mayor o menor medida técnicas más intensivas de establecimiento, en muchos casos muy parecido a un cultivo agrícolas. Las plantas se propagan según sitio-específico, las plantaciones tienen preparación de suelo, se les ha aplicado fertilización y/o control de malezas, el manejo de plagas hoy es masivo y, además, con distintas intensidades se les ha aplicado podas y raleo. Esta nueva silvicultura, se ha focalizado en maximizar la productividad de los sitios. Hoy existen rodales que pueden llegar a tener hasta 3 raleos y hasta 4 podas, a ellos se les conoce como rodales con Manejo Intensivo. La forma de evaluar el impacto que tiene en el rodal las podas y raleos del Manejo Intensivo, requiere dejar pasar mucho tiempo, en algunos casos sólo se podría saber si las faenas se hicieron correctamente al momento de la cosecha. Para ganar tiempo y poder tomar decisiones antes, es que se han desarrollado los Modelos de Simulación. Estos permiten proyectar el crecimiento del rodal bajo distintos escenarios de manejo (podas y raleos). Por lo tanto, afinar cada uno de los modelos matemáticos que permiten tener simulaciones confiables, es un objetivo crítico y permanente. El objetivo de esta investigación fue ajustar una función de probabilidad que permitiese estimar la probabilidad de ocurrencia de la longitud entre las últimas ramas podadas y el siguiente verticilo vivo que queda en el árbol, definida como Largo de Verticilo (LVert). Para eso se usó una metodología que permite discriminar entre distintas funciones de probabilidad. Se usaron datos de inventarios operacionales medidos por Forestal Mininco entre los 35 a 39° de latitud sur, entre los 4 y 13 años que representan 37.358 ha y que equivalen a 96.007 datos de LVert, concluyendo que la función que mejor representa a LVert según su distribución gráfica, como por las medidas de bondad de ajuste es la función Lognormal. Conocer la distribución de LVert permitirá mejorar el algoritmo de poda que contiene el Modelo Nacional de Simulación (MNS), al lograr eso se generan simulaciones más robustas y confiables. Objetivo que es sensible, ya que son estas las plantaciones en donde se espera que produzcan la mayor cantidad de madera de alto valor, sin nudo o madera clear.