Propiedades físicas en Guazuma crinita por medios convencionales y espectroscopia infrarroja cercana

  • Manuel Chavesta
  • Rolando Montenegro
  • Mario Tomazello-Filho
  • Mayara Carnerio
  • Silvana Nisgoski
Keywords: Basic density, PLS, radial shrinkage, tangential shrinkage, volumetric shrinkage

Abstract

El objetivo del presente estudio fue determinar las propiedades físicas de la madera de Guazuma crinita por el método convencional, así como estimar estas propiedades por espectroscopia infrarroja cercana (NIR) a través del desarrollo de modelos de calibración multivariada. Las muestras fueron obtenidas de tres niveles del eje longitudinal en 5 árboles para 5 y 8 años de edad seleccionados al azar de una plantación en la zona de Puerto Inca, departamento de Huánuco (Perú). Se determinó la densidad básica, contracción total volumétrica, tangencial y radial por el método destructivo o convencional. Los modelos fueron desarrollados por regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) mediante transformaciones matemáticas. Para la validación de los modelos se empleó un grupo de muestras que no participo en el desarrollo del modelo. Se encontró diferencias estadísticas significativas (  = 191,5; = 84,9) entre las tres alturas en el fuste. Para densidad básica y contracción volumétrica se encontró valores de  (0,88 y 0,83) y RPDp (1,55 y 3,27) aceptables para la predicción.

Palabras claves: Contracción radial, contracción tangencial, contracción volumétrica, densidad básica, PLS.

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References

Acevedo, M; Kikata, Y. 1994. Atlas de maderas del Perú. Universidad Nacional Agraria la Molina – Universidad de Nagoya.

Ali, A; Chirkova, J; Terziev, N; Elowson, T. 2010. Physical properties of two tropical wood species from Mozambique. Wood Material Science and Engineering 5 (3):151–161.

Alves, A; Santos, A; Rozenberg, P; Paques L; Charpentier, J; Schwanninger, M; Rodrigues, J. 2012. A common near infrared – based pártial least squares regression model for the prediction of Wood density of Pinus pinaster and Larix x eurolepis. Wood Science Technology 46(1-3):157-175. DOI 10.1007/s00226-010-0383-x..

Bolzon, G; Carneiro, M; Batista, F; Schadosin, F; Nisgoski, S. 2016. Wood and charcoal identification of five species from the miscellaneous group known in Brazil “Angelim” by near-ir and wood anatomy. Maderas-Cienc Tecnol 18(3): 505 – 522.

Cassia, V; Bolzon de Muñiz, G; Hein, P; Magalhaes, W; Carneiro, M. 2016. Nir spectroscopy can evaluate the crystallinity and the tensile and burst strengths of nanocellulosic films. Maderas-Cienc Tecnol 18(3): 493 – 504.

Costa, E; Rocha, M; Hein, P; Amaral, E; Dos Santos, l; De Siqueira, l; Trugilho; P. 2018. Influence of spectral acquisition technique and wood anisotropy on the statistics of predictive near infrared-based models for wood Density. Journal of Near Infrared Spectroscopy. DOI: 10.1177/0967033518757070.

Dallagnol, F. 2012. Estimativa de teores de carbono em seis espécies de bambu por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR). Requisito parcial à obtenção do título de Mestre em Ciências Florestais, Universidade Federal do Paraná. Curitiba, Brasil. 129 p.

Diesel, K; Da Costa, F; Pimenta, A; De Lima, C. 2014. Near-infrared spectroscopy and wavelength selection for estimating basic density in Mimosa tenuiflora (Willd.) Poiret wood. Wood Science Technology 48: 949-959.

Durlo, M; Marchiori, J. 1992. Tecnologia da Madeira: retratibilidad. Santa Maria: CEPEF/FATEC, 33p. (Serie Técnica, 10).

Filgueira, T; Chaves, M; Paes, J; Tarcísio, J; Pereira, E. 2015. Características anatômicas e propriedades físico-mecânicas das madeiras de duas espécies de mogno africano. Cerne 21(4): 633-640.

Fujimoto, T; Kurata, Y; Matsumoto, K; Tsuchikawa, S. 2008. Application of near infrared spectroscopy for estimating wood mechanical properties of small clear and full-length lumber specimens. Journal of Near Infrared Spectroscopy 16(6): 529-537.

Gonçalves, F; Tarcísio, J; Marius, R; Eloi, M; Cardoso, R. 2009. Densidade básica e variação dimensional de um híbrido clonal de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis. Árvore 33(2): 277-288.

Gouvêa, F; Trugilho, F; Gomide, l; Moreira Da Silva, R; Andrade, R; Nogueira C. 2011. Determinação da densidade básica das madeiras de Eucalyptus por diferentes métodos não destrutivos. Revista Árvore 35(2): 349-358.

Hein, G; Campos, A; Trugilho, P; Lima, J; Chaix, G. 2009. Near infrared spectroscopy for estimating wood basic density in Eucalyptus urophylla and Eucalyptus grandis. Revista Cerne 15(2):133-141.

Lang, C; Costa, C; Camargo, C; Durgante, M; Vicentini, A. 2015. Near infrared spectroscopy facilitates rapid identification of both young and mature Amazonian tree species. PloSone https://doi.org/10.1371/journal.pone.0134521.

Lengowski, E; Bolzon, G; klock, H; Nisgoski, S. 2018. Potential use of NIR and spectroscopy to analyze chemical properties of thermally treated wood. Maderas-Cienc Tecnol 20(4): 627 – 640.

Norma Técnica Peruana. NTP 251.011:2014. Madera. Método para determinar la densidad.

Norma Técnica Peruana. NTP 251.012:2015. Madera. Método para determinar la contracción.

Panshin; A; de Zeeuw, C. 1980. Textbook of wood technology. 4 ed. New York: Mc Graw-Hill. 722p.

Paredes, K; Espinoza, E; Ottenburghs; J; Sterken, M; Bongers, F; Zuidema, P. 2018. Chemical differentiation of Bolivian Cedrela species as a tool to trace illegal timber trade. An International Journal of Forest Research. Forestry. DOI: 10.1093/forestry/cpy019.

Reis Milagres, F; Lívio, J; Magaton, A; Fantuzzi, H. 2013. Influência da idade na geração de modelos de espectroscopia NIR, para predição de propriedades da madeira de Eucalyptus spp. Revista Árvore 37(6): 1165-1173.

Rybníček, M; Koňasoá, E; Koňas, P; Kolář, T. 2012. The decrease in basic density of spruce (Picea abies) in the past thirty years. Wood Research 57:531–544

Santos, A; Alves, A; Simoes, R; Pereira, H; Rodrigues, J; Schwanninger, M. 2012. Estimation of Wood basic density of Acacia melanoxylon (R. Br.) by near infrared spectroscopy. Journal of Near Infrared Spectroscopy 20: 267-74.

Schimleck, R; Jones, P; Peter, G; Daniels, F; Clark, A. 2005. Nondestructive estimation of Pinus taeda L. wood properties for samples from a wide range of sites in Georgia. Canadian Journal of Forest Research 35(1):85-92.

Schimleck, R; Rezende, G; Demuner, J; Downes, M. 2006. Estimation of Whole-tree Wood Quality Traits Using Near Infrared Spectra from Increment Cores. Appita Journal 59(3): 231.

Silva, J; Tarcísio, J; Almeida, B; Resende, V. 2006. Variação da retratibilidade da madeira de Eucalyptus grandis Hill ex. Maiden, em função da idade e da posição radial no tronco. Árvore 30(5):.803-810.

Silva, D; Pastore, T; Soares, I; De Barros, F; Bergo, M; Coradin, V; Gontijo, A; Herrera, M; Belteton, C; Braga, J. 2018. Determination of the country of origin of true mahogany (Swietenia macrophylla King) wood in five Latin American countries using handheld NIR devices and multivariate data analysis. Holzforschung 72(7): 521–530.

Soares, I; Da Silva, D; Bergo, M; Coradin, V; Braga, J; Pastore, T. 2017. Avaliação de espectrômetro NIR portátil e PLS-DA para la discriminação de seis espécies similares de madeiras amazônicas. Química Nova 40(4):418-426.

Sotelo, C; Hernandez, R; Beaulieu, J; and Weber, J. 2008. Genetic variation in wood color and its correlations with tree growth and wood density of Calycophyllum spruceanum at an early age in the Peruvian Amazon. New Forests 35: 57–73.

Souza, M; Magliano, M; Camargos, J. 2002. Madeiras tropicales brasileiras. 2.ed. Brasilia: IBAMA, 152p.

Suckow, L; Longui, E; Lima, I; Florsheim, S; Aguiar, O. 2009. Anatomia da madeira e densidade básica de Angico-vermelho (Anadenanthera colubrina (Vell.) Brenan. Instituto Florestal Serie Registrais, Sao Paulo, v.40, p. 131-135.

Tsuchikawa, S; Kobori, H. 2015. A review of recent application of near infrared spectroscopy to wood science and technology. Journal of Wood Science 61(3): 213-220.

Tuisima, L; Odicio, J; Weber, J; Lluncor, D; Lojka, B. 2017. Variation in wood physical properties within stems of Guazuma crinita, a timber tree species in the Peruvian Amazon. Madera y Bosques 23(1):53-61.

Tyson, A; Schimleck, R; Aguiar, M; Abad, M; Rezende, P. 2009. Adjusting near infrared wood property calibrations for central Brazil to predict the wood properties of samples from southern Brazil. Appita Journal 62(1):46-51.

Viana, L; Trugilho, F; Hein, G; Silva, D; Lima, T. 2010. Calibration models and near infrared spectroscopy for predicting chemical properties and basic density in eucalyptus wood. Ciência Florestal 20(2):367-376.

Vimal, K; Jaideep; Seema, B; Ginwal, H; Sachin, G. 2015. Multi-species NIR calibration for estimating holocellulose in plantation timber. Wood Science Technology 49: 769-793.

Weber, J; Sotelo, C. 2008. Geographic variation in tree growth and wood density of Guazuma crinita Mart. in the Peruvian Amazon. New Forests 36: 29-52.

Weber, J; Sotelo, C; Cornelius, J; Ugarte, J. 2011. Genetic variation in tree growth, stem form and mortality of Guazuma crinita in slower and faster-growing plantations in the Peruvian Amazon. Silvae Genetica 30: 70-78.

Zobel, B; Jett, J. 1995. Genetics of wood production. New York: Springer-Verlag, 256p.
Published
2019-10-01
How to Cite
Chavesta, M., Montenegro, R., Tomazello-Filho, M., Carnerio, M., & Nisgoski, S. (2019). Propiedades físicas en Guazuma crinita por medios convencionales y espectroscopia infrarroja cercana. Maderas. Ciencia Y Tecnología, 21(4), 521-530. Retrieved from http://revistas.ubiobio.cl/index.php/MCT/article/view/3705
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