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Influencia edafoclimática en el desarrollo de plantaciones juveniles

de Eucalyptus grandis en el suroccidente colombiano

Claudia Marcela Zapata Duque

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA

FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS

COORDINACION GENERAL DE POSGRADOS

PALMIRA, COLOMBIA

2013

Influencia edafoclimática en el desarrollo de plantaciones juveniles

de Eucalyptus grandis en el suroccidente colombiano

Claudia Marcela Zapata Duque

Trabajo de grado para optar al título de:

Magister en Ciencias Agrarias

Director:

John Byron Urrego Mesa I.F MSc.

Codirectora:

Sara Mejía de Tafur I.A MSc.

Línea de Investigación:

Suelos y aguas

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA

FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS

COORDINACION GENERAL DE POSGRADOS

PALMIRA, COLOMBIA

2013

Resumen y Abstract III

A Dios, por regalarme su luz y sabiduría

A ti, que pronto llegaras a llenarnos de felicidad

A mi amado novio, Fabio Hernán

A mi madre, Luz Marina

“No hay enigmas, si un problema puede plantearse, es que puede resolverse”

Ludwig Wittgenstein

Resumen y Abstract V

Agradecimientos

Como primera instancia agradezco a mi familia por el apoyo y la paciencia durante este

tiempo, especialmente a mi madre y a mi novio, Fabio, quienes han sido mi soporte para

enfrentar todas estas situaciones de cambio continuo y aprendizaje.

A mi director Byron Urrego, por todo el apoyo durante este proceso, las discusiones

técnicas y los espacios para intercambiar nuevas ideas, gracias por creer en mí.

A mi co-directora, Sara Mejía de Tafur porque más que un profesor ha sido una amiga,

gracia por soporte técnico y científico.

Deseo agradecer a mis amigos y colegas Liliana Perafan, José Fernando Giraldo, Edgar

Agudelo y Mauricio Zapata por el apoyo en manejo de bases de datos y análisis

estadístico y manejo de la información. A Álvaro Jaramillo por la información climática y

apoyo técnico, a la Cooperativa de Productividad forestal, y en especial a Lee Allen, Jose

Álvarez y Rafael Rubilar por sus valiosos aportes científicos.

A mis compañeros del grupo de Silvicultura, en especial al grupo de monitores de

plantaciones jóvenes por el buen desempeño en las mediciones de campo y a los

técnicos por su asertividad en la información de manejo de actividades operacionales.

Finalmente expreso mi gratitud a Cartón de Colombia S.A quien proporciono los recursos

para las mediciones en campo, análisis de laboratorio y todo lo relacionado con la

logística y viajes para el desarrollo de las actividades.

Resumen

Las plantaciones de Eucalyptus spp. en el mundo se han incrementado como una

alternativa al aumento en la demanda de productos y servicios derivado de los bosques.

En esta investigación se evaluó la influencia edafoclimática en el desarrollo de

plantaciones jóvenes de Eucalyptus grandis mediante la altura de dominantes para un

total de 845 parcelas localizadas en el suroccidente colombiano. El contenido de materia

orgánica, el pH, los contenidos de boro en el suelo, la elevación, la lluvia y algunas

variables de preparación del suelo en el establecimiento de los arboles (p.e fertilización)

se destacaron como variables asociadas a las variaciones en crecimiento. La

concentración de fosforo foliar aparece por debajo del óptimo (0.12%) en el 76% de las

parcelas estudiadas, convirtiéndolo en el elemento crítico para el crecimiento. La

evaluación de parcelas de inventario juveniles es un procedimiento fundamental para

detectar y corregir oportunamente los factores limitantes en el crecimiento.

Palabras clave: Eucalyptus grandis, altura de dominantes, crecimiento, inventario

Resumen y Abstract VII

Abstract

Eucalyptus plantations have increased as an alternative to increased demand for

products and services derived from forests. In this study we evaluated the edaphoclimatic

influence development of young plantations of Eucalyptus grandis by the dominant height

for a total of 845 plots located in southwestern Colombia. Organic matter content, pH,

content of boron in the soil, elevation, rain and some soil preparation variables in the

establishment of trees (eg fertilizer) were highlighted as variables associated with

variations in growth. Foliar phosphorus concentration appears below the optimum

(0.12%) in 76% of the plots studied, making the critical element for growth. Evaluation of

young inventory plots is a fundamental procedure to detect and timely correct limiting

factors in growth.

Key words: Eucalyptus grandis, dominant height, growth, inventory

Contenido VIII

Contenido

Pág.

1. Revisión de literatura ............................................................................................... 5 1.1 Factores que determinan el crecimiento ............................................................. 5 1.2 Monitores de plantaciones forestales .................................................................. 8 1.3 Análisis foliar ....................................................................................................... 9 1.4 Relaciones entre la productividad y la uniformidad de las plantaciones. ........... 11 1.5 Evaluación de la uniformidad de plantaciones .................................................. 13

2. Materiales y métodos ..............................................................................................16 2.1 Área de estudio ................................................................................................. 16 2.2 Muestreo de parcelas ....................................................................................... 17 Figura 2-2. Protocolo de parcela en campo ................................................................ 18 2.3 Mediciones de variables dasométricas, análisis foliar e información del manejo silvicultural ................................................................................................................... 18 2.4 Información del suelo ........................................................................................ 20 2.5 Información climática ........................................................................................ 21

2.5.1 Índice de humedad .........................................................................................22 2.6 Análisis estadístico ........................................................................................... 23 2.7 Índices de uniformidad de calidad ..................................................................... 24

3. Resultados y Discusión ..........................................................................................26 3.1 Características de los sitios y rodales ............................................................... 26 3.2 Índice de Humedad ........................................................................................... 29 3.3 Relación entre el crecimiento con variables edafoclimáticas y de manejo operacional .................................................................................................................. 32 3.4 Análisis foliar ..................................................................................................... 38 3.5 Índice de uniformidad ........................................................................................ 43

4. Conclusiones y recomendaciones ........................................................................47 4.1 Conclusiones .................................................................................................... 47 4.2 Recomendaciones ............................................................................................ 48

A. Anexo: Mapa de temperaturas máximas y mínimas ...................................... 49 B. Anexo: Ubicación de parcelas caracterizadas por índice de humedad .......... 51 C. Anexo: Coeficientes de correlación de Pearson entre las variables de sitio y la altura dominante ................................................................................................... 53

5. Bibliografía ..............................................................................................................55

Resumen y Abstract IX

Lista de figuras

Pág.

Figura 1-1. Ejemplos hipotéticos del comportamiento de los índices de acuerdo con las

variaciones de la altura media, la desviación y la sobrevivencia. .................................... 15

Figura 2-1 Localización del proyecto forestal de Cartón de Colombia S.A. ..................... 16

Figura 3-1 Índice de humedad para un año. .................................................................. 29

Figura 3-2 Relación de la producción de volumen con corteza en función del índice de

humedad para todos los sitios ........................................................................................ 30

Figura 3-3 . Relación de la producción de volumen con corteza en función del índice de

humedad para sitios donde se presenta déficit durante un año. ..................................... 31

Figura 3-4 Coeficientes de correlación por zona ............................................................. 32

Figura 3-5. Altura de dominantes en el núcleo Bolívar para dos unidades de suelos

diferentes ....................................................................................................................... 35

Figura 3-6. Altura de dominantes en el núcleo Pereira-Santa Rosa con y sin fertilización

al momento de la siembra .............................................................................................. 36

Figura 3-7. Relación entre la Tmax y Tmin con la elevación. .......................................... 37

Figura 3-8. Distribución de las concentraciones foliares de N y P (%) por zona ............ 40

Figura 3-9. Distribución de frecuencias de los índices de balanceo nutricional para las

845 parcelas ................................................................................................................... 41

Figura 3-10. Distribución del índice de balance nutricional para las 845 parcelas por

cuadrantes ..................................................................................................................... 42

Figura 3-11. Distribuciones de frecuencia para los índices PH50 y Hm .......................... 44

Figura 3-12. Uniformidad en la etapa final (PH505-7 años) en función de la uniformidad

inicial (PH5012meses). ........................................................................................................ 45

Contenido X

Lista de tablas

Pág.

Tabla 1-1. Rangos de concentración de nutrientes observados en hojas totalmente

expandidas de plantaciones de Eucalyptus de uno a dos años de edad. Los datos de E.

globulus son de plantaciones en el oeste de Australia y P.R. China, y los datos para las

otras especies son de P.R. China y Filipinas. ................................................................. 10

Tabla 2-1. Número de parcelas por zona y año de medición ........................................... 17

Tabla 2-2. Descripción de actividades silviculturales ....................................................... 20

Tabla 3-1. Promedios y desviaciones estándar de algunas propiedades físicas y químicas

de los tipos de suelos reportados en este estudio. Valores en paréntesis corresponden a

la desviación estándar. ................................................................................................... 27

Tabla 3-2. Promedios multianuales para lluvia, temperatura máxima (Tmax), temperatura

mínima (Tmin), radiación solar (Rad) y déficit de presión de vapor (VPD) por zona y

núcleo, valores en paréntesis corresponden a la desviación estándar. ........................... 28

Tabla 3-3. Análisis de varianza para la selección de variables mediante el procedimiento

GLMSelect y mixed model. ............................................................................................. 34

Tabla 3-4. Estadísticos descriptivos para las concentraciones y el ID de los

macronutrientes y el boro por zona ................................................................................. 39

Introducción

El aumento de la población trae consigo incrementos en la demanda de productos y

servicios hasta ahora solo derivados de las coberturas boscosas con las que aun cuenta

el País. En tal sentido, las plantaciones forestales comerciales sin pretender sustituir a

los bosques naturales en todas sus funciones, son una alternativa ambientalmente

sostenible, económicamente rentable y técnicamente viable de proveer materias primas,

generar empleo y reincorporar al sector productivo nacional suelos que otros usos

encuentran poco productivos.

El área de plantaciones de Eucalyptus spp alrededor del mundo paso de 5,3 millones de

hectáreas en 1981 a cerca de 8 millones de hectáreas en 1991. Las mayores

plantaciones se encuentran en Brasil (5 millones ha), India (0,6 millones de hectáreas),

China (0,6 millones ha), Portugal (0,55 millones ha), España (0,4 millones ha) y Sur

África (0,39 millones ha) (FAO, 1995). A fin de seleccionar las mejores especies y

procedencias para la actividad forestal comercial muchos investigadores estudian cómo

aumentar el potencial de crecimiento mediante el mejoramiento genético de la especie y

mediante la optimización de la nutrición (Attiwill and Adams, 1996).

En Colombia, el género Eucalyptus se encuentra ampliamente distribuido y de acuerdo

con la elevación, el clima, la temperatura, y los suelos (Oferta ambiental), se pueden

encontrar varias especies con diferencias en productividad; Cartón de Colombia S.A es

una empresa que manufactura papeles, cartones y empaques con materias primas

obtenidas de plantaciones forestales, de las cuales el Eucalyptus spp es la fuente

principal de pulpas de fibra corta y sus plantaciones representan cerca del 24% de sus

69.110 hectáreas del patrimonio forestal.

2 Introducción

Las plantaciones forestales de Eucalyptus grandis en Cartón de Colombia se encuentran

distribuidas entre los 900 y 2200 msnm, en sitios donde ocurren importantes variaciones

climáticas y edafológicas. La variación del clima y de las condiciones edáficas se refleja

en diferencias en las tasas de crecimiento, la calidad de la madera, y la condición

fitosanitaria de las plantaciones. Todas estas variaciones tienen una influencia directa en

la productividad de los sitios.

Una de las metodologías más usadas para clasificar sitios en plantaciones forestales

coetaneas, es el ‘índice de sitio’ (SI) definido, de manera general, como la ‘altura mayor’

alcanzada por un rodal a una edad predeterminada, llamada edad base (Carmean, 1975,

Clutter et al., 1983). La altura mayor del rodal se define como la altura total promedio de

una muestra representativa de los arboles más altos (dominantes y codominantes) del

rodal, aunque existen otros criterios, tomando en cuenta su distribución espacial en el

rodal (Carrero et al., 2008). Se considera que esta altura es un buen indicador de la

productividad potencial de una especie para un sitio en particular. Esta afirmación se

basa en la hipótesis de Eichhorn (Fontes et al., 2003) la cual establece que la producción

total de un rodal (volumen en pie + volumen extraído en cortas intermedias) óptimamente

ocupado es una función de la altura del rodal.

La capacidad productiva de un determinado lugar forestal se conoce como calidad de

sitio, donde “sitio” está conformado por un conjunto de factores y su calidad está en

función, de factores ambientales relacionados con la topografía , factores de suelo, y

aspectos del clima. (Álvarez y Ruiz 1995). De esta manera, la productividad de los sitios

forestales puede definirse como el máximo volumen de madera que se puede obtener en

un lugar y periodo de tiempo determinados. La productividad entonces puede ser

expresada mediante el modelo general: P = f (C, R, S, G, V, A, M, T), donde P:

productividad de sitio, C: clima, R: relieve, S: factores asociados al suelo, G: calidad

genética, V: estructura de la comunidad vegetal, A: animales, M: influencia humana, y T:

tiempo (Gerding y Schlatter 1995).

Introducción 3

Para explicar de alguna manera la variación en la productividad de un sitio es necesario

asumir ciertos factores de la ecuación como constantes y centrarnos en la expresión de

la productividad como una función solo del clima y el suelo. En tal sentido esta

investigación está dirigida hacia la búsqueda de recomendaciones prácticas para el

manejo silvicultural de las plantaciones de Eucalyptus grandis en el suroccidente

colombiano; y con ella se pretende determinar la influencia edafoclimática en el

desarrollo de plantaciones juveniles y desarrollar una herramienta que facilite la

clasificación de áreas por rangos de crecimiento y por su relación con los factores

edafoclimáticos que sea de ayuda para los programas de reforestación y para la

determinación de índices de calidad en las plantaciones forestales comerciales.

1. Revisión de literatura

1.1 Factores que determinan el crecimiento

Las plantaciones de Eucalyptus grandis exhiben tasas de crecimiento que varían dentro

y entre sitios; estas variaciones son el resultado de la interacción de los individuos de la

especie con las condiciones ambientales. Esta interacción afecta el desarrollo del dosel,

su función y la partición de los asimilados, y en el caso de las plantaciones juveniles, hay

también una fuerte influencia de las practicas silvícolas y de la calidad con que estas se

ejecuten. Cannell (1989) revisó las bases fisiológicas para la producción de madera y

recomendó que el crecimiento deba ser analizado en términos del uso de la luz. Este

concepto implica que la producción de madera está determinada por la cantidad de luz

interceptada, la eficiencia de su uso, y la proporción de los asimilados que se distribuyen

a los diferentes componentes del árbol como biomasa.

Los factores ambientales, como la luz, la oferta de nutrientes, las temperaturas máximas

y mínimas, y el estrés hídrico pueden tener un gran efecto sobre la producción del área

foliar y la producción de materia seca a través del efecto de la cantidad de luz

interceptada (Waring, 1983). Las temperaturas máximas y el estrés hídrico pueden

reducir la eficiencia del uso de la luz, o aumentar la respiración o la pérdida de follaje,

mientras que la disponibilidad de agua y nutrientes pueden influir en la partición de los

foto asimilados (Cannell, 1989).

La calidad del sitio es un factor decisivo en la productividad de las plantaciones,

especialmente en relación con la disponibilidad de agua (Pereira et al., 1989, Stape,

2002, Stape et al., 2010). Gava (2005) estudio el efecto de las características de los

suelos en la productividad de Eucalyptus y observo una relación positiva entre el

porcentaje de arcilla del suelo y la productividad, principalmente debido a una mayor

capacidad de retención de agua en suelos arcillosos. Una relación similar fue reportada

6 Relaciones suelo sitio en el crecimiento de plantaciones juveniles de

Eucalyptus grandis en el suroccidente colombiano

por Stape (2002) en plantaciones de Eucalyptus en el norte de Bahía, Brasil, donde las

regiones de alta precipitación (1411 mm año-1 en promedio) tuvieron un rendimiento

promedio de 24 Mg ha-1 año-1, mientras que las zonas de baja precipitación (897 mm año-

1 en promedio) la productividad fue aproximadamente de 12 Mg ha-1 año-1.

Los factores de suelo que aparecen más frecuentemente asociados con la producción de

Eucalyptus son la materia orgánica, las cantidades disponibles de nitrógeno y fósforo, el

pH y el porcentaje de partículas finas en el horizonte superficial (Gonçalves et al., 1990,

Noble et al., 1991, Weston et al., 1991, Dalla Tea. 1993, Aparicio y López 1995).

Algunos autores han encontrado relaciones importantes del crecimiento con las variables

climáticas. Tal es el caso de Lockaby et al., (1989) que le atribuyen la variación de la

productividad forestal a los factores como la precipitación, la temperatura y el largo

período de crecimiento.

Donoso (1981), indica que los factores de precipitación y temperatura son los que tienen

mayor influencia en la distribución y el crecimiento de las plantaciones, los cuales pueden

ser usados a nivel regional como índices de productividad forestal. Sin embargo, aunque

se han encontrado relaciones entre la precipitación y el crecimiento, es un factor que por

sí solo es de poco valor como indicador de la productividad del sitio, debido a que éste es

afectado por las características del suelo y la topografía, e interactúa con la temperatura

(Montero, 1996).

El manejo silvicultural interfiere directamente en la productividad forestal, pues maximiza

la expresión de la calidad del material genético y el potencial intrínseco del sitio a través

del aumento de la disponibilidad de recursos esenciales para el crecimiento,

principalmente el agua, la luz y los nutrientes (Nilsson et al., 2003, Schonau, 1984).

Un estudio realizado en plantaciones forestales de Eucalyptus grandis en el sur de África

(Pallett et al., 2004), demuestra que las prácticas silviculturales, tales como la

preparación del sitio, el espaciamiento y la fertilización adecuada contribuían con un

78% en la ganancia relativa de la productividad, mientras que el otro 22% era atribuible al

mejoramiento genético. Estudios realizados en Pinus radiata en Nueva Zelandia (Carson

et al., 1999) reportaron resultados similares, donde las ganancias de productividad

relacionadas principalmente con el mejoramiento de la calidad de las prácticas de manejo

Capítulo 1 7

silvícola, superaban las obtenidas por el mejoramiento genético. Gonçalves et al., (1999),

Gonçalves et al., (2004) y Gonçalves et al., (2008) reportaron que la evolución de la

productividad de las plantaciones forestales en Brasil y sus prácticas de sostenibilidad

son el resultado del uso correcto de las prácticas de manejo ya que permitieron

determinar el adecuado espaciamiento, manejo de residuos, la conservación y buen uso

del suelo, la fertilización adecuada y el control de malezas.

Las prácticas de manejo silvícola podrían no alcanzar el objetivo de eliminar las

restricciones que limitan el crecimiento, cuando las recomendaciones son aplicadas de

forma incorrecta o no se realizan de manera uniforme (Trindade et al., 2000, Stape,

Donatti., 2011).

Stape et al., (2006) estudiaron la diferencia entre la productividad real y la alcanzable en

plantaciones comerciales de Eucalyptus urophylla en el noreste de Sao Paulo, para

determinar lo que se podría lograr a través de la aplicación de una recomendación

correcta y uniforme en las operaciones silvícolas. El aumento en el incremento medio

anual de 56 m³ ha-1 año1 a 64 m³ ha-1 año-1 muestra una ganancia de 14 % alcanzable a

través de ajustes relacionados al manejo silvícola. Silva (2012) realizo un estudio en

eucalipto en el estado de Sao Paulo y encontró una diferencia del 11% entre los

rendimientos reales y los alcanzables. En plantaciones de Eucalipto en Venezuela la

diferencia obtenida fue de 27%, la cual se atribuye en gran medida al control de

competencia por arvenses (Carrero et al., 2011).

El que se logre un crecimiento adecuado y uniforme de las plantaciones forestales

depende de la calidad de la silvicultura (Trindade et al., 2000.), y para lograrlo se deben

dar dos condiciones i) la certeza en las recomendaciones silviculturales (Stape et al.,

1997), y ii) la calidad de la aplicación de las recomendaciones. La existencia de

recomendaciones ajustadas a cada sitio es un factor fundamental para alcanzar la

máxima productividad del sitio. La gran variabilidad edafoclimática existente en los sitios

forestales hace que las recomendaciones no siempre sean correctas.



1.2 Monitores de plantaciones forestales

El establecimiento de las parcelas de monitoreo permite obtener tanto información

cualitativa (estado del desarrollo, calidad, etc.) como cuantitativa (diámetros, alturas, área

basal, mortalidad, volumen e incrementos), además se genera información que permite

seleccionar en forma adecuada los sitios de mejor comportamiento para el

establecimiento de la especie y genotipos de interés. Existen básicamente dos tipos de

llevar a cabo el monitoreo. Uno presencial donde se toma una muestra representativa de

la población de manera directa, y otro vía sensores remotos (imágenes de satélite,

fotografías aéreas, imágenes de radar) a través de técnicas y herramientas de

interpretación de esas imágenes de manera no presencial (Campos, Leite, 2006,

Paivinen et al., 1994).

El inventario forestal tiene como objetivo principal determinar las características

cuantitativas y cualitativas de árboles individuales y de las plantaciones forestales (Avery,

Burkhart, 1983) como stock de madera o biomasa forestal y su distribución entre

diferentes especies o clases diamétricas (Kankas, Mantano, 2006). Hay dos tipos de

inventarios, el inventario de planeación forestal y el inventario operativo. El de

planeación tiene como objetivo estimar el stock de producto forestal para generar una

planificación a corto, mediano y largo plazo. El inventario operativo, genera información

para las decisiones inmediatas y de corto plazo (FAO, 1992).

El inventario también permite la determinación de la calidad del sitio a través del índice

de sitio (Clutter, et al. 1983, Hanson, Azuma, Hiserote, 2002), basado en información

histórica de la plantación, como su rendimiento en volumen y el desarrollo en altura de

los arboles dominantes.

Otro método de clasificación se desarrolla utilizando factores que afectan el crecimiento

de la especie (Montero, 1996) y consiste en clasificar los sitios teniendo en cuenta el

clima, factores fisiográficos y aspectos edáficos. Los modelos generados por este método

indirecto, tienen una utilidad práctica, en la medida que las variables que lo definan sean

pocas y fáciles de medir en el campo (Vásquez y Ugalde, 1994).

Capítulo 1 9

1.3 Análisis foliar

Los métodos de análisis de tejidos usados en el diagnóstico de desórdenes nutricionales

y la predicción de requerimientos de nutrientes en plantas son basados en las relaciones

entre el crecimiento y las concentraciones de nutrientes (Dell, et al. 2001). Los resultados

que se obtienen de los análisis foliares, se correlacionan mejor con las respuestas a la

fertilización que el análisis de suelo, ya que el árbol es el mejor integrador de los factores

que afectan su condición nutritiva (Schlatter, 1987).

El contenido de elementos nutritivos en el follaje de los árboles en un sitio varía con la

edad del árbol, la edad del follaje (juvenil, maduro o senil), la posición en la copa, la

estación del año y el genotipo (Gerding y Grez, 1996). Así mismo indican estos autores

que con fines de calibración, las muestras de follaje deben ser tomadas con un mismo

procedimiento, y que un análisis conjunto de sitio y suelo, permite predecir los problemas

nutricionales antes de establecer una plantación. Cuando ya existe ésta, el análisis foliar

es preciso y adecuado para el diagnóstico.

Un número de aproximaciones han sido usadas para el diagnóstico de desórdenes

nutricionales para las plantas. Estos incluyen: i) Comparación de las concentraciones de

nutrientes; ii) estimación del estatus nutricional de la planta basado en el conocimiento de

las relaciones entre la concentración de nutrientes en tejidos y el crecimiento de la planta

y; iii) evaluación de los balances nutricionales a través del cálculo de las relaciones entre

los nutrientes.

Drechsel y Zech (1991) indican que uno de los principales problemas en la interpretación

de los resultados del análisis foliar, es la falta de niveles críticos para los diferentes

elementos, lo que es más frecuente en el caso de especies forestales tropicales. Por lo

cual las investigaciones y valores de referencia que se encuentran en este campo son

para las especies de clima templado. En la Tabla 1.1 se presenta los rangos típicos de

concentración nutricional observados en árboles entre uno y dos años de edad de

Eucalyptus spp. y en híbridos de E. grandis x E. urophylla en adecuado valor nutricional

(Dell, et al. 1983)

Una aproximación ampliamente usada en el diagnóstico de deficiencias nutricionales es

la evaluación del “balance” nutricional de la planta. Este método involucra la relación de

dos nutrientes y lo compara con un rango determinado donde el crecimiento de la planta



no se ve limitado. Un desarrollo de esta aproximación, es el sistema integrado de

diagnóstico y recomendación de Beaufils (DRIS), el cual está se basa en el cálculo de la

relación entre los distintos nutrientes y su uso combinado para indicar la existencia de

deficiencias nutricionales (Beaufils 1973, Walworth y Sumner 1987).

Tabla 1-1. Rangos de concentración de nutrientes observados en hojas totalmente

expandidas de plantaciones de Eucalyptus de uno a dos años de edad. Los datos de E.

globulus son de plantaciones en el oeste de Australia y P.R. China, y los datos para las

otras especies son de P.R. China y Filipinas.

Nutriente Unidades E. globulus E. grandis E. urophylla E. grandis*urophylla

N 2.5 - 2.8 1.8 - 3.4 1.1 - 3.0 1.8 - 2.9

P 0.13 - 0.27 0.12 - 0.22 0.1 - 0.31 0.15 - 0.26

K 0.9 - 1.1 0.9 - 1.8 0.8 - 1.4 0.9 - 1.5

Ca 0.3 - 1.3 0.3 - 0.6 0.3 - 0.5 0.21 - 0.75

Mg 0.08 - 0.2 0.11 - 0.21 0.19 - 0.64 0.11 - 0.36

S 0.13 - 0.2 0.15 - 0.23 0.1 - 0.27 0.12 - 0.29

Zn 15 - 50 17 - 42 16 - 47 13 - 29

Mn 100 - 1995 193 - 547 130 - 658 134 - 2316

Cu 5 - 24 1.7 - 7.4 1.8 -1.9 3.5 - 13.4

B 12 - 23 15 - 27 16 - 52 13 - 30

(%)

ppm

El método DRIS expresa los resultados del diagnóstico nutricional de los cultivos a través

de índices, los cuales representan, en una escala numérica continua, el efecto de cada

elemento esencial sobre el balance nutricional de la planta (Mourão, 2004). El cálculo de

estos índices se basa en las relaciones o cocientes binarios entre las concentraciones de

los elementos esenciales objeto de estudio y la desviación de estas concentraciones con

respecto a la relación óptima teórica. El conjunto de relaciones óptimas teóricas se

conoce como Norma DRIS. La obtención de la norma requiere un muestreo y un análisis

foliar a partir de los cuales se establecen los valores que servirán de referencia para cada

una de las relaciones.

Capítulo 1 11

1.4 Relaciones entre la productividad y la uniformidad de las plantaciones.

La uniformidad de las plantaciones es una manera de evaluar el grado de competencia

intra-específica que comienza justo después del cierre del dosel (Binkley, et al. 2004,

Ford, 1975, Weiner, Solbrig, 1984, Landsberg, Sands, 2011). El aumento de competencia

intra-específica genera un incremento del número de individuos suprimidos, que tienen

una menor eficiencia en el uso de los recursos (Binkley, et al. 2004, Ryan et al., 2010), lo

que resulta en una disminución de la productividad forestal. Por lo tanto, el

mantenimiento de la uniformidad de la plantación aumenta la probabilidad de alcanzar la

productividad potencial del sitio (Stape et al., 2010).

El suministro adecuado y uniforme de los recursos que proporciona el manejo silvicultural

apropiado, promueve entre otra cosas una mayor sobrevivencia, un más rápido

crecimiento inicial y una mayor uniformidad en de las plantaciones de Eucalipto en los

diferentes ambientes de producción (Stape et al., 2010).

La pérdida de la uniformidad en las plantaciones puede ser causada por varios factores,

entre ellos, la diferencia en la edad de los individuos que componen la población (Weiner,

Solbrig, 1984), la aparición de plagas, la incidencia de enfermedades y la presencia de

vegetación competidora (Weiner, Solbrig, 1984, Little, van Staden, Clarke, 2003), la

variación genética (MCkeand et al. 2006) o el sesgo y la heterogeneidad en la

distribución de recursos para el crecimiento de la planta (Fernandez, Gyange, 2009,

Weiner, Solbrig, 1984).

En las plantaciones establecidas con material clonal, todos los individuos tienen el mismo

potencial genético para captar los recursos del sitio y convertirlos en biomasa (Aspinwall

et al., 2011). Sin embargo, el suministro parcial o heterogéneo de los recursos por fallas

en la asertividad y en la calidad de la ejecución de las la recomendaciones silviculturales

pueden llevar a un crecimiento heterogéneo del rodal originado por las variaciones en el

suelo.

La fertilización tiene como objetivo principal reducir o eliminar las restricciones

nutricionales. En el suroeste de los Estados Unidos, plantaciones de Pinus taeda que

fueron fertilizadas aumentaron su productividad de 11 a 16 m³ ha-1 año-1. Al mismo

tiempo, el coeficiente de variación de volumen individual se redujo de 45 a 40% (Nilsson



et al 2003). En plantaciones de Eucalyptus grandis en Sudáfrica se observó el mismo

efecto, cuando la aplicación de nitrógeno fue responsable de reducir la varianza del DAP

31 a 16 cm ² (Donald, Schutz, 1977).

La preparación del suelo proporciona una mayor capacidad de retención de agua y

aumenta la aireación del suelo, incrementando el crecimiento radicular. En una

plantación de Pinus taeda, el coeficiente de variación del volumen individual fue mayor en

los tratamientos con preparación de baja intensidad (51%) comparados con un laboreo

intensivo del suelo (42%), (Nilsson et al., 2003).

Las plagas y enfermedades también afectan la productividad. La severidad del ataque de

hongos interfiere directamente en la uniformidad y consecuentemente en la productividad

de aquellos clones de eucalipto susceptibles a la enfermedad. En un estudio en Brasil, el

coeficiente de variación del volumen del árbol individual fue de 35% en el tratamiento con

control de la enfermedad versus el 55% que se obtuvo en las parcelas sin control. En

este mismo estudio la productividad a los 3 años fue 35% mayor en el en aquellas

parcelas que recibieron control (Hakamada et al., 2010).

Little, Van Staden y Clarke (2003) estudiaron el efecto de la vegetación competidora en la

uniformidad de una plantación de E. grandis en Sudáfrica. Evaluaciones a 7 años

mostraron una uniformidad 3 veces mayor en parcelas con control total de arvenses en

comparación con aquellas sin control de vegetación competidora. Esta diferencia fue

atribuida al impacto que tienen las malezas en la competencia por agua y nutrientes del

sitio.

Para estudiar el efecto de la uniformidad de la productividad de una plantación clonal de

Eucalyptus, Stape et al., (2010) indujo heterogeneidad mediante la siembra escalonada

cada 40 días de plantas de un mismo clon. El resultado fueron lotes con plantas de

diferentes tamaños establecidas con edades de 0, 40 y 80 días. La pérdida de

productividad causada por la heterogeneidad vario de entre 8 y 19% en 6 sitios con

diferentes condiciones edafoclimáticas, siendo registradas las mayores pérdidas en los

sitios más productivos, lo cual ejemplifica como el efecto de la siembra, causados por

fallas en la recomendación o la realización de operaciones silvícolas, interfiere con la

uniformidad de la plantación en el momento de la rotación final.

Capítulo 1 13

1.5 Evaluación de la uniformidad de plantaciones

La elaboración de índices de uniformidad requiere que estos posean tres características:

i) ser sensibles para capturar las diferencias en la distribución de los individuos en las

diferentes clases de la variable dendrométrica de interés ii) ser sensibles a las

variaciones de la magnitud de la variable de interés, y iii) tener límites que faciliten la

interpretación del índice cuando el objetivo es el desarrollo de intervalos fijos (Hakamada,

2012).

El coeficiente de variación (CV) de la variable de interés es el índice de uniformidad más

tradicional y se ha usado ampliamente en los estudios de competencia y formación de

jerarquías en los bosques (Little, Van Staden, Clarke, 2003, Nilsson et al., 2003, Weiner,

1984). A pesar de ser un índice ampliamente utilizado y con frecuencia histórica, no

posee limites (0, ∞) y está influenciado por la magnitud de la media de la variable, por lo

que su uso presenta limitaciones cuando el objetivo es la creación de índices. Además, el

CV no captura con claridad la uniformidad en presencia de individuos con valores muy

extremos, o sea cuando se trabaja con parcelas de gran amplitud. Otra característica

importante es que el CV no considera en su cálculo los individuos muertos (valores 0), y

cuando existe la necesidad de un índice de uniformidad se deben considerar todos los

individuos en la muestra, incluyendo los muertos (Hakamada, 2012).

La diferencia entre la altura máxima y la altura media (Hm) fue uno de los índices

utilizados por Stape, et al., (2006) en plantaciones clonales de eucalipto para el

monitoreo de la calidad silvicultural. Una característica importante de Hm es que

proporciona medidas absolutas y por lo tanto la presencia de valores extremos

distorsiona la muestra. Por esta razón, la altura media, no se recomienda para comparar

diferentes edades, ya que el aumento en altura se produce al aumentar la edad.

En el mismo estudio, Stape et al., (2006) propusieron el uso de un índice llamado

Pvar50, que se define como el porcentaje acumulado de la variable dendrométrica en el

50% de los árboles más pequeños plantados, incluyendo la mortalidad. Además de

poseer límites bien definidos (50-0), el Pvar50 captura la distribución de los individuos sin

la necesidad de elaborar histogramas, que en estudios con muchas unidades de

muestreo resulta muy dispendioso (Hakamada, 2012). Con el propósito de ejemplificar

las diferencias en la distribución y el porcentaje de mortalidad de los diferentes índices,



en la Figura 1-1 se plantean cuatro situaciones hipotéticas considerando diferentes

tamaños de los individuos (Altura).

El primer ejemplo representa una población clonal con todos los arboles idénticos y sin

mortalidad (Figura 1a). En el segundo ejemplo los arboles vivos son idénticos, pero la

supervivencia se reduce (Figura 1b). Los individuos con diferentes tamaños y sin

mortalidad se muestra en el tercer ejemplo (Figura 1c) y en la cuarta situación los

individuos tienen diferentes tamaños y hay mortalidad (Figura 1d). Cuando todos los

árboles están vivos y las muestras son idénticas, todos los índices tienen el valor que

representa la máxima homogeneidad (Figura 1a).

Capítulo 1 15

Figura 1-1. Ejemplos hipotéticos del comportamiento de los índices de acuerdo con las

variaciones de la altura media, la desviación y la sobrevivencia.

(a)

Altura media 10 metros

Desviación: 0

Sobrevivencia: 100%

Índice Intervalo Valor

CV (0,∞) 0

Pvar50 (50,0) 50

Hm (0,h*) 0

(b)


Desviación: 0

Sobrevivencia: 80%

CV (0,∞) 0

Pvar50 (50,0) 37.5

Hm (0,h*) 0

(c)


Desviación: 2.1

Sobrevivencia: 100%

CV (0,∞) 29.4

Pvar50 (50,0) 37.1

Hm (0,h*) 3.0

(d)


Desviación: 2.1

Sobrevivencia: 80%

CV (0,∞) 31

Pvar50 (50,0) 36.1

Hm (0,h*) 3.0

Nota: (a) corresponde a individuos idénticos, (b) individuos idénticos con algunos

muertos, (c) individuos con variaciones en altura y (d) individuos con variaciones en

altura y algunos muertos. En el índice Hm, h* representa un valor finito.

2. Materiales y métodos

2.1 Área de estudio

Las parcelas se encuentran localizadas sobre las cordilleras occidental y central de

Colombia entre los 2° 17’ y 5° 24’ de latitud norte y 75° 33’ y 76°54’ de longitud oeste.

Esta ubicación comprende áreas desde el departamento de Caldas hasta el

departamento del Cauca. El Proyecto Forestal de Cartón de Colombia está localizado en

siete departamentos y 36 municipios del territorio nacional, y para efectos administrativos

se divide en tres zonas: Norte, Centro y Sur, que a su vez se dividen en 17 Núcleos

Forestales (Figura 2.1).

Figura 2-1 Localización del proyecto forestal de Cartón de Colombia S.A.

Tolima

Caldas

Antioquia

Risaralda

Valle del Cauca

Cauca

Quindio

1,000,000

1,000,000

1,200,000

1,200,000

800,0

00

800,0

00

1,0

00,0

00

1,0

00,0

00

1,2

00,0

00

1,2

00,0

00

Ñ

Ñ

Ñ

Ñ

Ñ

Ñ

0 100 20050Kilometers

Rio

Ca

uca

Núcleos zona Norte1. Riosucio2. Pereira3.. Quindío16. Porce

Núcleos zona Centro4. Bolívar-Trujillo5. Sevilla6.. Darién7. Restrepo8. Cumbre9. Estancia10. Palmira-Ginebra17.. Dagua

Núcleos zona Sur11. Timba12. Providencia13. Munchique14. Meseta15.. Salinas

1

2

3

4

56

7

17 9 10

16

11

13

12

14

15

8

Capítulo 2 17

Cada núcleo forestal es la agrupación de fincas contiguas en donde la unidad mínima de

manejo es el lote, el cual es establecido en el mismo periodo y con un mismo material

genético. Cada lote plantado con Eucalyptus spp, es monitoreado a la edad de un año, el

número de parcelas a evaluar en este inventario depende del área y la homogeneidad del

lote.

2.2 Muestreo de parcelas

Las parcelas empleadas en este estudio fueron seleccionadas del programa de

monitoreo de plantaciones juveniles de Eucalyptus grandis que la empresa Cartón de

Colombia S.A realiza en los lotes operativos. Las parcelas se encontraban en un rango

entre 10 a 14 meses de edad y fueron medidas en el periodo 2005 a 2011 (Tabla 2.1).

Cada una de ellas fue instalada con un protocolo estándar de 100 árboles plantados en

un arreglo de 3 x 3 metros, fue levantada con brújula y cinta, georrefenciada y marcada

(Figura 2.2).

Tabla 2-1. Número de parcelas por zona y año de medición

Zona

Año Norte Centro Cauca

2005 - 120 -

2006 32 49 6

2007 - - 51

2008 12 237 12

2009 7 66 11

2010 50 21 14

2011 30 92 35

Total 131 585 129



Levantamiento con Brújula y cinta

Medición de altura

Toma muestra foliar

Figura 2-2. Protocolo de parcela en campo

2.3 Mediciones de variables dasométricas, análisis foliar e información del manejo silvicultural

En cada parcela se midieron el diámetro a la altura del pecho (DAP) para todos los

árboles, la altura total (Ht) al 20% de los árboles y se realizó un análisis químico foliar a

muestras obtenidas de una muestra compuesta de 10 árboles con 20 hojas/árbol

colectadas del tercio superior de la copa, tal como se presenta en la Figura 2.3

(Rodríguez, Álvarez, 2010). El análisis químico foliar se realizó para N, P, K, Ca, Mg, S,

Mn, B, Cu, y Zn.

Con el análisis foliar de cada parcela se calcularon los índices DRIS (ID) de acuerdo a la

norma construida para Cartón de Colombia (Giraldo. J.F. 2013). La población de

referencia fue dividida en 2 subpoblaciones, una de alta y otra de baja producción, según

el comportamiento de las variables diámetro y la atura. Adicionalmente, DRIS permitió

calcular el índice de balanceo nutricional (IBN), el cual es la sumatoria de los valores

absolutos de los ID de cada elemento esencial estudiado (Ecuación 2.1).

(2.1)

Capítulo 2 19

Figura 2-3: Esquema de la división en altura de Eucaliptos (tercios) y de los tipos de

hojas según su edad en las ramas de los distintos tercios considerados en el muestreo

para el análisis foliar

Donde IDi es el índice DRIS del elemento Ei y n es el número de elementos esenciales

estudiados. Según Mourao (2004), los valores de IBN se relacionan de manera inversa

con los rendimientos obtenidos. Autores como Medina (2002), Flores et al (2004),

Nachtigall y Dechen (2007) encontraron que esta relación tenía validez en experimentos

realizados sobre plantaciones de nogal, caucho y manzana respectivamente.

Campion y Scholes (2007) quienes estudiaron la metodología DRIS en plantaciones de

Eucalyptus grandis, afirman que las altas productividades solo se obtienen cuando la

suma de índices es pequeña, o lo que lo mismo, cuando los nutrimentos se encuentran

balanceados.

Para la determinación de la Altura del 80% de los arboles no medidos se estimó (H)

mediante el procedimiento de regresión lineal simple (Proc reg SAS 9.3) a nivel de

parcela mediante la siguiente ecuación (2.2):



(2.2)

Dónde:

DAP: Diámetro a la altura del pecho (cm)

Ht: Altura total (m)

Posteriormente se calculó la altura dominante (Hdom) como el promedio del 10% de los

arboles más altos y más gruesos por parcela. Esta variable se seleccionó como variable

indicadora para la correlación del crecimiento con las variables de clima y suelo.

La información de manejo silvicultural se obtuvo del sistema de información forestal (SIF)

de Cartón de Colombia, y se contó con la colaboración del grupo de operaciones para la

confirmación de los datos. Los datos recolectados describen aquellas actividades que se

realizan a las plantaciones desde el establecimiento hasta un año de edad. La tabla 2.2

resume la información recopilada, en la mayoría de los casos las variables son

dicotómicas (0-1), categorizando la variable por presencia o ausencia de la actividad.

Tabla 2-2. Descripción de actividades silviculturales

Código Actividad Descripción

Fer Fertilización establecimiento 1 si se fertilizo durante los 45 días después de la siembra, de lo contrario 0

Reb Rebrote 1 para rebrote, de lo contario 0

LQ Limpia química 0 ≤ 1 limpia, 1 entre 2 y 4 limpias y 2> 4 limpias

LMM Limpia mecanizada 1 para 1 o 2 limpias, 2> 2 limpias, de lo contrario 0

Hoy Hoyado 1 si se realizó hoyo repicado, de lo contrario 0

Premer Pre emergente 1 si se aplicó herbicida pre emergente, de lo contrario 0

Pqe Preparación Química al establecimiento 1 si realizo preparación con herbicida, de lo contrario 0

Gelh Gel Hidratante 1 si se aplicó gel hidratante, de lo contrario 0

Che Control de hormiga al establecimiento 1 si se controló hormiga antes de la siembra, de lo contrario 0

Chm Control de hormiga mantenimiento 1 si se controló hormiga en el mantenimiento, de lo contrario 0

Vite Vivero temporal 1 si las plántulas estuvieron en vivero temporal, de lo contrario 0

2.4 Información del suelo

La información de suelo fue obtenida del estudio semidetallado de suelos desarrollado

para Cartón de Colombia en el año 2004 por Coesagro (Coesagro, 2004). Para cada

parcela se asignó un perfil con la información de suelos, teniendo en cuenta la unidad

representativa y distancia euclidiana del sitio de muestreo del suelo a la parcela

Capítulo 2 21

2.5 Información climática

Para cada parcela se obtuvo información meteorológica. La lluvia fue tomada de la red de

los pluviómetros propiedad de la empresa y la temperatura fue tomada de los Raster

(Anexo A) generados por la Cooperativa de Productividad Forestal para Colombia (2011).

A partir de esta información se calculó la radiación solar (Rad), la evapotranspiración

potencial (ETP) y el déficit de presión de vapor (DPV).

La radiación solar (Rad) fue calculada mediante el método de Hargreaves y Samani

(1982) y el déficit de presión de vapor (DPV, en Mbar) fue calculado a partir de las

temperaturas máximas y mínimas de acuerdo a la ecuación 2.3 (Sands and Landsberg,

2002):

(2.3)

La ETP fue calculada por tres métodos, dos de los cuales Thornthwaite (1948) y Hamon

(1961) incluyen la temperatura, (Ecuación 2.3 y 2.5) y en el otro se utilizó una expresión

de tipo exponencial para relacionar la evaporación y la evapotranspiración de referencia

con la altitud (ecuación 2.7), aplicable en estudios generales de zonificación climática de

las cuencas de los ríos Cauca y Magdalena, para altitudes entre 170 y 3.700 msnm en

diferentes localidades de la región Andina de Colombia (Jaramillo, 2006).

(2.4)

(2.5)

Donde ETP es la Evapotranspiración potencial mensual (mm), Ld es la duración del día,

la cual depende de la latitud (horas), T es la media mensual de la temperatura del aire

(°C),

(2.6)

(2.7)



Donde ETP es la Evapotranspiración Potencial diaria (mm), Ld es la duración del día, la

cual depende de la latitud (horas), eses la presión de vapor de saturación a la

temperatura del aire (Murray, 1967) y, ta es la media mensual de la temperatura del aire

(°C).

(2.8)

Donde ETP es la Evapotranspiración Potencial diaria (mm) y alt es la altura sobre el nivel

del mar en metros.

2.5.1 Índice de humedad

Se define el índice de humedad (Álvarez et al, 2013) como la siguiente:

(2.9)

Dónde:

IH: Índice de humedad durante el año (mm año-1)

ETP: Evapotranspiración potencial promedio por año

CAA: Capacidad de almacenamiento de agua en el suelo hasta un metro de profundidad

(mm)

Lluvia: Lluvia efectiva acumulada durante el año (mm año-1)

Para el cálculo de la lluvia efectiva se tomó la información de un estudio paralelo de

interceptación de lluvia para la empresa Cartón de Colombia (inédito), el cual se

desarrolló en una plantación clonal entre 3 y 14 meses de edad. La lluvia efectiva fue

modelada en función de la lluvia externa y la edad de la plantación. Los resultados

encontrados para la interceptación de lluvia hasta un año de edad se encuentran

alrededor del 20%.

Capítulo 2 23

2.6 Análisis estadístico

Se realizaron análisis de correlación de Pearson y otras técnicas exploratorias entre

todas las variables. Posterior a este proceso, se emplearon los criterios de R2 y p value

(<0.05) para selección de variables en los posibles modelos para la explicación de

crecimiento. Simultáneamente se validó la selección anterior mediante el procedimiento

GLMselect (SAS 9.3). Para concretar el modelo final de crecimiento se utilizaron

modelos de efectos mixtos mediante el procedimiento Mixed Model (SAS 9.3) para

incorporar la fuente de variabilidad que induce correlación atribuidas al sitio.

Para seleccionar las variables que se emplearían como efectos fijos en el modelo mixto,

se empleó el procedimiento GLMSelect (SAS 9.3). Este procedimiento se usó tanto para

las variables de la matriz de correlación, como con las de manejo silvícola y con las de

interacción entre estas dos. La selección de las variables a usar se hizo con base en los

criterios de p-valué. Esto se justifica en la medida que se así se es posible reducir el

problema de dimensionalidad que tiene tratar de modelar hdom como variable de

productividad.

El modelo de efectos mixtos planteado es el siguiente:

(2.10)

Hdom: Altura dominante para la parcela i

µ: Altura promedio de dominantes

Bji: Son los parámetros a estimar para la parcela i en la variable j, con j desde uno hasta

la vigesimoquinta variable seleccionada en el GLMSelect.

ei: Son los errores del modelo con media cero y varianza constante

: Son los errores aleatorios debido al núcleo



2.7 Índices de uniformidad de calidad

Bendel et al. (1989) sugieren que la selección de un índice para ser aplicado en los

estudios de homogeneidad debe ser basada en un análisis crítico previo que considere el

propósito de estudio y la distribución de los individuos en la población.

En este estudio se probaron los índices más comunes en los estudios relacionados con

uniformidad y dominancia de las plantaciones y otros cultivos agrícolas, incluidos los

coeficiente de variación (CV), el porcentaje acumulado de la variable dendrométrica de

interés en el 50% de los árboles más pequeños plantados (Pvar50) y la diferencia entre

la altura máxima (Hmax) y la altura media (Hmean) (Hakamada, R. 2012).

El coeficiente de variación fue calculado mediante la ecuación 2.11:

(2.11)

Dónde:

CV: Coeficiente de variación de la variable de interés

S: Desviación estándar de la variable de interés

: Promedio d la variable de interés en la parcela

Stape, et al., (2006) propusieron la diferencia entre la altura máxima y la altura promedio

como índice para determinar la uniformidad del rodal. El PVar50 fue igualmente

propuesto por estos autores, el cual requiere el ordenamiento de los árboles de la parcela

y es calculado de acuerdo con la siguiente ecuación (2.12).

(2.12)

Capítulo 2 25

Dónde:

Pvar50: Porcentaje acumulado de la variable dendrométrica de interés del 50% de los

arboles menores.

Variable: variable dendrometría de interés en la parcela i

n: número de árboles plantados ordenados de menor a mayor

El índice Altura máxima menos la altura media (Hm) fue calculado mediante la ecuación

(2.13)

(2.13)

Dónde: Hm: Índice que representa la altura máxima menos la atura media

Hmax: Altura máxima de las plantas vivas en la parcela i

Hmed: Altura media de las plantas vivas en la parcela i

3. Resultados y Discusión

3.1 Características de los sitios y rodales

Las plantaciones de Eucalyptus grandis evaluadas se encuentran distribuidas en un

amplio rango de suelos y condiciones climáticas. La tabla 3.1 presenta algunas

propiedades físicas y químicas promedio por tipo de suelo y la cantidad de parcelas

asociadas a esta clasificación. Un alto porcentaje (60.6%) de las parcelas se encuentran

en suelos derivados de cenizas volcánicas.

En estos suelos, las cenizas sufren un proceso de meteorización lento por lo que,

mineralógicamente, lo que se encuentra en esas zonas es vidrio volcánico asociado con

pocas cantidades de óxidos de Si, Al y Fe. La alófana es muy inestable, o sea, muy

reactiva, de modo que confiere características peculiares a estos suelos. En busca de

mayor estabilidad la alófana se hidrata, se liga a la materia orgánica formando complejos

organominerales difíciles de descomponer y fija aniones (Shoji et al., 1993)

En la mayoría de estos suelos dominan los contenidos altos de materia orgánica (5,7–

32,0 %), lo que demuestra que en estas condiciones predomina la acumulación sobre la

capacidad de mineralización, lo cual se debe a temperaturas bajas, alta acidez, bajo

contenido de fosforo y alto contenido de alófana (Burbano, Silva, 2010). La materia

orgánica influencia muchas propiedades físicas y químicas y mejora la actividad biológica

del suelo así como la productividad (Shoji et al., 1993).

Debido a la presencia de altos contenidos de compuestos organominerales estables, en

el horizonte superficial, los suelos derivados de cenizas volcánicas resultan ser suelos

muy bien estructurados, lo que propicia el buen drenaje, sin que por eso pierdan su

capacidad de retener humedad. Desde el punto de vista textural, los suelos parte de este

estudio son franco arenosos y posen una densidad aparente promedia de 0.6 g.cm-3

(Tabla 3.2).

Capítulo 3. 27

Desde el punto de vista nutricional, estos suelos pueden catalogarse como de fertilidad

moderada. Su fertilidad potencial estimada por medio de la suma de bases Ca +Mg +K

varia de 0.5 a 14.5. Valores altos son preferibles para la mayoría de cultivos

particularmente los agrícolas. La alta fijación de P que por lo general supera el 70% y que

con frecuencia llega a valores de 95% constituye el principal limitante de estos suelos

volcánicos. Otros elementos que también son con frecuencia reportados como limitantes

del crecimiento de plantaciones de Eucalipto son el B y el S, que por su condición de

aniones, pueden ser fijados por las cenizas. En cenizas muy recientes, el N es otro

elemento que puede llegar a ser limitante.

En siguiente orden de importancia las parcelas se encuentran localizadas en los suelos

de orden Inceptisol y Alfisol (18 y 17%). Estos suelos se caracterizan por tener una

evolución moderada y fertilidad variable, acidez no muy pronunciada en la mayoría de los

casos (Burbano, Silva, 2010).

Tabla 3-1. Promedios y desviaciones estándar de algunas propiedades físicas y químicas

de los principales tipos de suelos reportados en este estudio. Valores en paréntesis

corresponden a la desviación estándar.

Orden N de

parcelas

Arcilla Limo Arena Porosidad CAA DA pH Nitrogeno MO Fosforo Alumino Bt Boro

(%) g.cm-3

% ppm cmol ppm

Andisoles 512 13.87 35.42 50.70 72.66 173.24 0.60 5.37 0.50 13.56 2.40 0.75 2.10 0.24

(5.33) (7.32) (8.85) (4.72) (49.08) (0.12) (0.30) (0.12) (4.67) (2.65) (0.73) (2.75) (0.18)

Inceptisoles 152 37.74 26.80 35.46 66.48 107.10 0.81 5.38 0.37 9.47 3.09 1.03 5.87 0.55

(13.71) (6.21) (12.62) (7.56) (51.04) (0.22) (0.54) (0.13) (4.56) (2.90) (1.47) (6.48) (0.57)

Alfisoles 146 48.68 26.64 24.68 59.26 84.89 1.00 5.75 0.25 5.85 2.48 0.33 9.13 3.06

(5.50) (3.68) (6.49) (4.37) (13.26) (0.14) (0.32) (0.06) (1.67) (2.77) (0.30) (3.55) (1.58)

En la tabla 3.2 se muestra el promedio de algunas variables climáticas a nivel de núcleos

forestales con su respectiva desviación estándar. Estudios preliminares en Cartón de

Colombia han permitido determinar que el rango de adaptación para la especie, varía

entre 900-2300 msnm. Las parcelas monitoreadas se encuentran en este rango de

elevación.



Tabla 3-2. Promedios multianuales para lluvia, temperatura máxima (Tmax), temperatura

mínima (Tmin), radiación solar (Rad) y déficit de presión de vapor (VPD) por zona y

núcleo, valores en paréntesis corresponden a la desviación estándar.

Tmax Tmin Tmean

3065 21.6 12.3 16.9 28.4 5.8

(635) (1.2) (1) (1.1) (0.1) (0.5)

2735 20.4 12.4 16.4 28.4 4.8

(200) (0.6) (0.5) (0.5) (0.1) (0.2)

3347 21.4 12.2 16.8 28.3 5.7

(404) (1.0) (0.8) (0.9) (0.1) (0.4)

3130 21.2 12.3 16.7 28.4 5.4

(476) (1.0) (0.8) (0.8) (0.1) (0.6)

2690 23.8 13.7 18.8 28.2 6.9

(176) (0.7) (0.6) (0.7) (0.1) (0.4)

1073 24.8 14.1 19.5 28.2 7.6

(-) (0.4) (0.3) (0.3) (-) (0.2)

3198 24.2 13.9 19.0 28.3 7.1

(-) (0.7) (0.6) (0.6) (0.1) (0.3)

1176 24.7 14.1 19.4 28.2 7.5

(75) (0.5) (0.4) (0.5) (0.1) (0.2)

2395 22.7 13.0 17.8 28.3 6.3

(497) (0.8) (0.7) (0.8) (0.1) (0.4)

989 29.4 18.5 23.9 27.7 9.8

(-) (-) (-) (-) (-) (-)

2840 22.1 13.0 17.5 28.4 5.8

(197) (0.8) (0.8) (0.8) (0.1) (0.2)

1190 25.6 14.8 20.2 28.1 8.1

(38) (0.6) (0.6) (0.6) (0.1) (0.3)

1894 24.2 14.0 19.0 28.2 7.1

(796) (1.7) (1.2) (1.5) (0.2) (1.0)

2236 22.9 11.5 17.1 28.4 7.2

(3) (0.6) (0.6) (0.6) (0.1) (0.3)

2482 23.8 12.7 18.2 28.2 7.4

(73) (0.4) (0.4) (0.4) (0.1) (0.2)

3014 21.8 10.9 16.3 28.5 6.5

(-) (0.2) (0.2) (0.2) (-) (0.1)

2549 21.6 10.7 16.1 28.5 6.5

(-) (0.6) (0.5) (0.5) (0.1) (0.2)

2317 27.0 15.8 21.4 28.0 8.9

(173) (2.1) (2.2) (2.2) (0.3) (0.9)

2460 23.6 12.5 18.0 28.3 7.4

(190) (2.6) (2.5) (2.6) (0.3) (1.2)

VPD

(Mbar)

Total Centro

Total Sur

Total Norte

˚C

Rad

(MJ m-2

dia-1)

Lluvia

(mm)Zona Núcleo

Norte

Sur

Quindio

Riosucio

Pereira-S.R.

Darien

Cumbre

Palmira-G

Restrepo

Providencia

Salinas

Timba

Centro

Bolivar-T

Estancia

Sevilla

Dagua

Meseta

Munchique

Capítulo 3. 29

3.2 Índice de Humedad

En la Figura 3.1 se presenta el promedio del índice de humedad para un año en los 16

núcleos forestales. La evapotranspiración potencial fue calculada por tres métodos

Thornthwaite (1948), Hamon (1961) y Jaramillo (2006), esto se realizó con la finalidad de

comparar las metodologías más usadas con un método local y fácil de obtener. Los

valores están organizados en forma ascendente por zona, con el fin de mostrar la

variación de los sitios en cuanto a disponibilidad de agua. En el anexo B se observa la

localización de algunas parcelas representadas por su índice de humedad.

Figura 3-1 Índice de humedad para un año.

Teniendo en cuenta que el Eucalyptus grandis tiene su origen en Australia, donde la

precipitación media anual varía entre 1.000 a 1.780 mm, con una estación seca de tres

meses en promedio al año y con temperaturas máximas de 35°C y mínimas de 5 °C

(Ospina et al; 2006), podemos afirmar por su origen, E. grandis crece en sitios con

escases de agua.



Las tres metodologías de cálculo del IH varían en magnitud pero se mantiene en su

tendencia; sin embargo el IH calculado por la ecuación de Jaramillo al ser calibrada

para Colombia en nuestras condiciones diversas y además, al ser más sencilla de

calcular, es la más apropiada. Podemos evidenciar que en gran parte de los

núcleos forestales el índice de humedad se encuentra por encima de 1000 mm

año-1, mostrando una disponibilidad de agua constante para un periodo de un año.

En la Zona Centro, en los nucleos Estancia, Cumbre, Dagua y Restrepo es donde

se evidencia un deficit por año del IH, el cual esta asociado a los sitios con

maximos valores de tmax y VPD (26 °C y 8 Mbar en promedio), sin embargo en

estos sitios es donde se muestras la maxima produccion de madera asociada a

mayor dispersion en volumen (Figura 3-2). Esto sugiere que probablemente el

Eucalypto muestra su mayor potencial en condiciones donde la humedad es inferior

a los 1400 mm año-1. Los sitios donde el IH es superior a estos valores,

posiblemente son donde hay mayor susceptibilidad a estrés fisiologico para la

especie.

Figura 3-2 Relación de la producción de volumen con corteza en función del índice

de humedad para todos los sitios

Capítulo 3. 31

La figura 3-3 muestra la dispersion de la producción de madera en sitios donde

existe un deficit en el indice de humedad por año. Al analizar la información se

evidencia que la dispersion se asocia al tipo de suelo, y se relaciona con la

capacidad de almacenamiento del agua, de donde se agrupan las parcelas por esta

condición. Esta información evidencia la estrecha relación entre las condiciones del

sitio y las propiedades del suelo, dado que esto, en gran medida, determinara la

capacidad de produccion.

Estas caracteristicas determinan la importancia de la calidad y eficiencia en las

actividades de manejo operacional, donde los sitios deben ser tratados de acuerdo

a su condición y asi generar el menor impacto al manejar los limitantes. De esta

manera, donde hay un deficit de humedad en el año, la siembra de arboles debe

estar ligada a la epoca de lluvias para garantizar la adaptacion y buen desarrollo

inicial de la especie.

Figura 3-3 . Relación de la producción de volumen con corteza en función del

índice de humedad para sitios donde se presenta déficit durante un año.

El uso del agua por las plantaciones de Eucaliptos ha sido históricamente

controversial en el mundo; diferentes investigaciones han mostrado esto

independiente de la región, especies, condiciones ambientales y prácticas de uso

de la tierra (Calder, 1998, Dye, 2000, O’Loughlin and Nambiar, 2001, Almeida and

Soares, 2003). Los resultados obtenidos en un estudio de crecimiento y balance



hídrico de plantaciones de Eucalytus grandis en Brasil (Almeida et al, 2007), donde

la precipitación y la evapotranspiración promedio fueron de 1147 y 1092 mm,

muestran que el uso del agua es acorde a la disponibilidad de la misma y el

crecimiento es afectado particularmente por periodos de sequía.

Esto muestra que el desarrollo de este cultivo dependerá de la disponibilidad de

agua para su crecimiento, sin embargo, es muy eficiente en el uso del agua y esto

genera controversias a la hora de compararlo con otras especies y tasas de

crecimiento.

3.3 Relación entre el crecimiento con variables edafoclimáticas y de manejo operacional

Los modelos de regresión lineal para la estimación de las alturas faltantes en las parcelas

mostraron un buen ajuste al conjunto de datos (90% en promedio), indicando que este

tipo de modelos es el adecuado para completar la información a nivel de parcela. Los

supuestos estadísticos de varianza homogénea y distribución normal de los errores se

cumplieron en todos los modelos. En la Figura 3.4 se presenta la variabilidad de los

coeficientes de determinación (R2) a nivel de zona.

Figura 3-4 Coeficientes de correlación por zona

Capítulo 3. 33

Para la correlación del crecimiento con las variables de clima y suelo, se usó la altura

dominante como variable indicadora, esto debido a que las diferencias en el manejo

silvícola de los distintos rodales genera ruidos que confunden el efecto de la explicación

de la variable dependiente. Por lo anterior la altura dominante representa bien el

potencial del sitio al tiempo que disminuye los efectos de las diferencias en el manejo

silvicultural.

En el Anexo C se muestran las correlaciones de Pearson entre las variables

edafoclimáticas y la altura dominante, las relaciones más importantes se hallaron de

acuerdo con la significancia del coeficiente de correlación (r), evaluando los valores p-

values<0,05.

Es importante aclarar que la modelación de la altura dominante en este caso particular se

realiza con la finalidad evaluar que tanto explican las variables del sitio y el manejo

operacional en el crecimiento del Eucalipto, más que predecir valores. En este sentido, el

inconveniente de usar solo el modelo de selección de variables (GLMSelect) es que no

considera los efectos aleatorios. Así, en los casos especiales como las medias repetidas,

los diseños en parcelas dividas y los diseños anidados, el proc Mixed Model (SAS 9.3) es

un método superior y más potente, además permite modelar diferentes estructuras en el

error.

Dado que la variable núcleo es un concepto administrativo que resulta de la agrupación

de pequeñas regiones cercanas o contiguas, que pueden presentar variabilidad de

calidad de sitio y de numero de parcelas que contienen, se empleó el núcleo forestal

como efecto aleatorio en el procedimiento Mixed Model (SAS 9.3).

Los criterios de selección para el modelo mixto fueron el análisis de residuales, el AIC

(Criterio de información de Akaike) y BIC (criterio de información Bayesiano). En la Tabla

3.3 se presenta el análisis de varianza para el modelo GLMSelect y para los efectos fijos

en el modelo mixto.



Tabla 3-3. Análisis de varianza para la selección de variables mediante el procedimiento

GLMSelect y mixed model.

Efectos Descripción GLMSelect Mixed Model

Pr > F

US Unidad de suelo <.0001 0.000

Elev Elevación (msnm) <.0001 0.414

MG Material genético <.0001 <.0001

Gelh Gel hidratante <.0001 0.001

Pqe Preparación química al establecimiento <.0001 <.0001

pHagua pH en agua 0.001 0.298

MO Materia orgánica en el suelo (%) <.0001 <.0001

Bsoil Contenido de boro en el suelo en ppm 0.000 0.737

Lluvmp Lluvia en el mes de plantación (mm) 0.001 <.0001

Fértil Fertilización al plantar 0.029 0.123

Vivtem Vivero temporal 0.018 NA

Hoyado Hoyo repicado 0.060 <.0001

US*fértil

<.0001 <.0001

pHagua*pqe 0.027 <.0001

MG*hoyado 0.003 <.0001

elev*hoyado 0.005 <.0001

Bsoil*hoyado 0.038 NA

MG*US <.0001 <.0001

US*pqe <.0001 <.0001

elev*US 0.000 <.0001

pHagua*US <.0001 <.0001

elev*Bsoil 0.000 <.0001

lluvmp*US <.0001 <.0001

Bsoil*US 0.000 <.0001

lluvmp*MG 0.008 0.006

Efectos en negrilla corresponden a las interacciones entre variables

De las variables seleccionadas en el Proc GLMSelect, algunas pierden significancia en el

Proc Mixed Model (elevación, phagua, Bsoil, fertilización). Esto se explica dado que la

agrupación por sitios (núcleo) como efecto aleatorio, explica una gran proporción de la

variabilidad debido a tener parcelas que están muy cercanas y en la mayoría de los

casos con el mismo manejo operativo.

Las variables que explican el crecimiento en altura dominante fueron numerosas, por lo

tanto, entender el modelo propuesto y la forma como este opera se hace un poco

Capítulo 3. 35

complejo. Con el propósito de ejemplificar las diferencias en altura de dominantes

estimadas por el modelo, en la Figura 3-5 y 3-6 se plantean dos situaciones hipotéticas

considerando variaciones en la unidad de suelos y la aplicación de fertilizante al

momento de la siembra a diferentes elevaciones y para un núcleo fijo.

En la figura 3-5 se tomó un material genético y un núcleo fijo (Bolívar), y se analiza el

efecto de cambiar el tipo de suelo a lo largo de un gradiente altitudinal de 500 m. los

resultados muestras que hay un efecto negativo de la elevación, que afecta en diferente

magnitud la altura de dominante. Con el aumento en elevación, el efecto sobre muchas

de las variables que influyen en el crecimiento es directo, por ejemplo, la materia

orgánica comienza un proceso de acumulación por encima de la mineralización, razón

por la cual algunos nutrientes comienzan a ser limitantes.

Figura 3-5. Altura de dominantes en el núcleo Bolívar para dos unidades de suelos

diferentes



La figura 3-6 muestra la consecuencia de variar el efecto de la fertilización al momento de

la siembra, dejando el resto de las variables fijas para diferentes condiciones de

elevación. La pérdida en Hdom atribuida a la falta de fertilización es constante (1 m), pero

el mayor efecto se da por la elevación.

Figura 3-6. Altura de dominantes en el núcleo Pereira-Santa Rosa con y sin fertilización

al momento de la siembra

Aunque la elevación fue la variable de mayor influencia en el crecimiento, es debido a la

importancia de la temperatura en todos los procesos fisiológicos de las plantas. Al ser

estas dos variables altamente correlacionadas (Figura 3.7), la altitud presentaba en la

modelación una correlación mayor que la temperatura, esto posiblemente debido a mejor

que la altitud fue medida de una forma más precisa.

Es importante resaltar que la temperatura per se no es la variable que influye

directamente en el crecimiento, es la cantidad de tiempo térmico acumulado por la

especie en los sitios donde se encuentran los umbrales de crecimiento lo que determina

la asimilación y por consiguiente la adaptación y el desarrollo; sin embargo, la

temperatura muestra la tendencia de los rangos de crecimiento.

Capítulo 3. 37

Figura 3-7. Relación entre la Tmax y Tmin con la elevación.

Partiendo de que la productividad de las plantaciones está en función de una serie de

factores ambientales tales como la temperatura, el agua y la disponibilidad de nutrientes,

y siendo las variables climáticas muy difíciles de modificar, el desafío para los técnicos

está dirigido principalmente hacia el manejo del agua y los nutrientes de manera asertiva.

En los primeros años de una plantación se produce una asociación con el sitio para luego

del cierre del dosel comenzar a operar los diversos mecanismos del reciclaje de

nutrientes y reducción (por falta de luz) de la vegetación competidora. Se hace necesario

concentrar los esfuerzos tecnológicos en esta etapa, para así acelerar el crecimiento

radicular y aumentar el área foliar fotosintéticamente activa, logrando con esto

incrementar la biomasa (Álvarez, J. 1998).



3.4 Análisis foliar

En la Tabla 3-4 se muestra algunos estadísticos descriptivos para las concentraciones y

el índice dris de los macronutrientes y el boro por zona. Esta información se resume así

dado el volumen de datos que se genera y basado en conocimientos previos de la

compañía, donde los ensayos de fertilización han mostrado respuestas significativas a la

fertilización con N, P y B principalmente.

La hoja ha sido reportada como el tejido más sensible a las variaciones nutricionales

dada su alta actividad metabólica (Rodríguez, Álvarez, 2010), razón por la cual las

concentraciones foliares son afectadas por un conjunto de variables relacionadas con el

medio ambiente, el crecimiento y el desarrollo de los árboles. Aunque el protocolo de

muestreo en cuanto a unidades, intensidad y tipo de hoja a muestrear han sido bastantes

rigurosos, la época de muestreo ha sido un inconveniente en esta investigación.

El monitoreo de plantaciones está ligado al cierre de copas (10-14 meses), razón por la

cual los muestreos se realizan a lo largo del año. Es conocido que las variables

climáticas (temperatura, humedad del suelo) afectan las tasas de crecimiento y el

desarrollo de los árboles lo que repercute en el metabolismo de las hojas.

La alta variabilidad en las concentraciones foliares puede estar influenciada por la

diferencia en la época de muestreo (Rodríguez, Álvarez, 2010). De esta manera

relacionar el crecimiento con las concentraciones foliares no presento alta significancia,

sin embargo, al comparar los valores encontrados en esta investigación con los

reportados por la literatura (Rodríguez, Álvarez, 2010, Tabla 1-1), la concentración de

fosforo foliar aparece por debajo del óptimo (0.12%) en el 76% de las parcelas

estudiadas (Figura 3-8) y El N se encuentra en su gran mayoría en el óptimo.

Esto indica la importancia de la fertilización al plantar con P, dado que se requiere un

nivel inicial alto en el primer año del Eucalipto, además como lo reporta la literatura, en la

gran mayoría de los ecosistemas, los pooles lábiles de P del suelo son pequeños y solo

permiten un lento crecimiento para las plantas (Rodríguez, Álvarez, 2010)

Capítulo 3. 39

Tabla 3-4. Estadísticos descriptivos para las concentraciones y el ID de los

macronutrientes y el boro por zona

Zona Elemento Promedio Máximo Mínimo CV ID Máximo Mínimo

Centro

N

(%)

2.38 3.75 0.74 16.12 1.70 93.31 -35.85

P 0.11 0.33 0.02 28.81 4.75 96.23 -53.90

K 1.02 1.90 0.27 20.17 1.37 64.34 -41.77

Ca 1.02 2.22 0.46 26.22 3.39 123.41 -23.99

Mg 0.21 0.50 0.10 26.62 -1.18 80.97 -27.76

S 0.18 0.29 0.09 14.50 1.45 97.16 -21.78

B ppm 24.12 157.00 6.00 53.27 -7.73 51.94 -88.14

Norte

N

(%)

2.42 4.01 1.63 14.69 4.00 158.87 -14.12

P 0.11 0.19 0.06 22.32 6.19 147.06 -10.58

K 1.01 1.69 0.59 25.29 -2.18 72.52 -19.93

Ca 1.05 1.62 0.59 22.22 4.57 146.14 -24.03

Mg 0.17 0.27 0.11 16.96 -2.34 125.53 -27.82

S 0.19 0.29 0.12 16.32 3.72 160.11 -15.32

B ppm 25.61 43.00 11.00 29.34 0.76 90.72 -20.95

Sur

N

(%)

2.21 3.30 1.06 17.95 2.42 45.46 -17.25

P 0.10 0.16 0.02 27.40 2.59 44.57 -24.80

K 0.96 1.59 0.15 27.85 -0.13 29.00 -46.72

Ca 0.88 2.05 0.13 35.34 -3.78 46.23 -188.61

Mg 0.22 1.14 0.10 70.49 6.16 188.21 -27.88

S 0.17 0.24 0.08 18.88 1.88 41.77 -11.17

B ppm 28.86 52.00 8.00 34.85 2.66 101.62 -55.31

En la Figura 3-9 se muestra la distribución de frecuencias de los índices de balanceo

nutricional para las parcelas muestreadas. Los resultados indican que la mayor cantidad

de parcelas (74%) se encuentran en un IB inferior a 100. Aunque se afirman que los altos

rendimientos solo pueden obtenerse cuando la suma de índices es pequeña (lo que

indica balance de nutrimentos), también se encontraron estos valores con rendimientos

bajos, lo que sugiere que el balance per se no es un indicador único para la producción,

debido a que los nutrientes puedes estar en equilibrio pero presentarse aun así

deficiencias.



Figura 3-8. Distribución de las concentraciones foliares de N y P (%) por zona

0.68 1.20

13.16

48.38

36.58

[N] (%) Zona Centro

1.00 1.50 2.00 2.50 3.00

9.92

54.20

35.88

[N] (%) Zona Norte

1.00 1.50 2.00 2.50 3.00

1.53

73.28

24.43

0.76

[P] (%) Zona Norte

0.035 0.06 0.12 0.18 0.24

5.43

23.26

55.04

16.28

[N] (%) Zona Sur

1.00 1.50 2.00 2.50 3.00

4.65

76.74

14.73

[P] (%) Zona Sur

0.035 0.06 0.12 0.18 0.24

Capítulo 3. 41

Figura 3-9. Distribución de frecuencias de los índices de balanceo nutricional para las

845 parcelas

En la Figura 3.10, al hacer un análisis por cuadrantes, donde se toma como altura de

dominantes promedio de 7 m como indicador de buen sitio y 100 como índice de balance

nutricional máximo permitido, encontramos que el 65% de las parcelas se encuentra por

debajo de 100 pero inferior a 7 metros, lo que sugiere continuar monitoreando, debido a

que no es un desbalance nutricional lo que está limitando el potencial de crecimiento del

sitio. Caso contrario lo que sucede cuando el índice de balance nutricional es superior a

100 y la altura de dominantes inferior a 7, en estos casos (15% de las parcelas), la

nutrición es el factor limitante, razón por la cual, hacer una fertilización al cierre de copas

es una práctica de manejo recomendada.



Figura 3-10. Distribución del índice de balance nutricional para las 845 parcelas por

cuadrantes

Capítulo 3. 43

3.5 Índice de uniformidad

En la Figura 3-11 se presenta las distribuciones de frecuencia y frecuencia acumulada

para los índices PH50 y Hm discriminados por zona y material genético (clon-semilla).

Para todos los casos es evidente el desplazamiento de la curva para material genético

clon, mostrando mayor homogeneidad en el desarrollo del rodal.

Los mayores valores de frecuencia para el PH50 se encuentran en un rango de 0.40-0.45

para plantaciones clonales vs. 0.35-0.40 para semilla, lo que indica mayores

proporciones de diferencia en altura (Hm) de 1.5 m para clones vs. 2.2 m para semilla.

Los resultados son claros, al detectar mayor homogeneidad en las plantaciones clonales,

y así como lo reporta Aspinwall et al., 2011, todos los individuos tienen el mismo

potencial genético para captar los recursos del sitio y convertirlos en biomasa, y la

heterogeneidad será atribuible al suministro parcial o heterogéneo de los recursos por

fallas en la asertividad y en la calidad de la ejecución de las la recomendaciones

silviculturales.

Un buen material genético no implica necesariamente una alta productividad. La elección

de la especie, la calidad de las plántulas, la preparación de suelos, la oportunidad en la

época de plantación, el control de malezas y el manejo nutritivo son claves para lograr el

máximo potencial de crecimiento y desarrollo de plantas genéticamente mejoradas.

El monitoreo de plantaciones jóvenes genera un volumen de información que es de gran

importancia para determinar las características cuantitativas y cualitativas de las

plantaciones; información que es de mayor utilidad, en la medida que se tenga

indicadores y formas de detectar y corregir oportunamente los factores limitantes en el

crecimiento. La uniformidad es un buen indicador para evaluar el desarrollo de la

plantación, siendo el cierre de copas el punto adecuado para evaluarla.

Conociendo los factores limitantes de los sitios forestales, es necesario tener un registro

ordenado y preciso de todas las operaciones y prescripciones aplicadas en cada caso

particular. Esto debido a la influencia marcada en la etapa de crecimiento inicial de las

plantaciones, donde la competencia por recursos del sitio (agua, luz y nutrientes) es la

que determina en alta proporción la producción final del rodal.



Figura 3-11. Distribuciones de frecuencia para los índices PH50 y Hm

La figura 3-11 muestra la correlación entre la uniformidad en la etapa final (PH505-7 años)

de algunas parcelas remedidas entre los 5 y 7 años de edad y la uniformidad medida a la

edad de monitoreo (PH50inicial). Aunque pueden existir dudas respecto al mantenimiento

en el largo plazo de las prácticas de manejo silvícola realizadas en el establecimiento de

la plantación (hasta cierre de copas), cabe hacer notar que no hay razón alguna para que

una plantación de alta productividad inicial sea superada por una de inferior

productividad. De hecho, la diferencia inicial sumada a un manejo eficiente debería

incrementarse en el largo plazo (Álvarez, J. 1998).

Centro Norte Sur Semilla Clon

Capítulo 3. 45

Figura 3-12. Uniformidad en la etapa final (PH505-7 años) en función de la uniformidad

inicial (PH5012meses).

De esta manera, tener indicadores rápidos y confiables en las plantaciones jóvenes

monitoreadas, nos muestra el comportamiento, uniformidad y estado de la plantación

para determinar el futuro del rodal.

Teniendo un buen conocimiento de los sitios, especialmente de las variables climáticas

(lluvia y temperatura) y edafológicas (químicas y físicas), es posible lograr una buena

aproximación de la productividad alcanzable, siempre y cuando se tenga un programa

silvícola con una asertividad en las recomendaciones y la calidad de las operaciones.

4. Conclusiones y recomendaciones

4.1 Conclusiones

Esta investigación permitió determinar que la temperatura es dentro de la variables la

principal de las diferencias en el crecimiento de E. grandis. Para la región andina existe

una alta correlación entre la elevación y la temperatura.

El contenido de materia orgánica, el pH y los contenidos de boro en el suelo se

destacaron como variables asociadas a las variaciones en crecimiento.

Las variables pH y contenidos de boro en el suelo y su interacción con variables de

manejo silvícola (hoyado, preparación química) también se encontraron que eran

relevantes a la hora de explicar el crecimiento de E. grandis.

Índices de humedad del suelo superiores a 1400 mm año-1 se encontraron asociados a

suelos de cenizas volcánicas y tuvieron un efecto restrictivo del crecimiento de las

plantaciones juveniles de E. grandis.

De los elementos nutritivos analizados en el tejido foliar, el fósforo resulto ser el elemento

más restrictivo del crecimiento inicial de plantaciones jóvenes. 76% de las 845 parcelas

estudiadas presentaron rangos de P deficientes (P<0,12).

De las labores realizadas en el establecimiento y manejo de plantaciones jóvenes, el

hoyado, la fertilización y la preparación química, fueron las que presentaron relevancia en

el crecimiento de altura de dominantes.

De los índices de control de calidad de las plantaciones jóvenes, el valor conocido como

PH50 resulto ser el mejor indicador del comportamiento futuro de las plantaciones.



4.2 Recomendaciones

Se requiere mediciones más precisas de las variaciones de la temperatura (máxima,

mínima y promedia) con la elevación, a fin de refinar las variaciones en el crecimiento de

E. grandis.

Futuros trabajos requieren análisis de suelos detallados por parcela, a fin de poder

mejorar las correlaciones de las variables de suelo con el crecimiento.

Se recomienda incluir evaluaciones de daños fitosanitarios con la finalidad de cuantificar

el efecto de las plagas y las enfermedades en el crecimiento inicial de plantaciones.

A. Anexo: Mapa de temperaturas máximas y mínimas

B. Anexo: Ubicación de parcelas caracterizadas por índice de humedad

C. Anexo: Coeficientes de correlación de Pearson entre las variables de sitio y la altura dominante

Valores en negrilla son significativos para un α<0.05, los valores en rojo son las variables significativas para la altura dominante.

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