Ingeniería Estadística

Los Eucaliptus son una de las especies de árboles que despiertan mayor interés para la forestación en diferentes partes del mundo, particularmente el E. globulus que es la especie más ampliamente plantada en las regiones de clima mediterráneo. Su madera es sumamente requerida en la industria de la celulosa debido a sus buenas aptitudes para la fabricación de papel de calidad y su rápido crecimiento. La rentabilidad que se puede obtener de una plantación de Eucaliptus está relacionada, entre otros factores, con la aplicación de un adecuado programa de control de malezas, pues, sus cultivos no están ajenos a las perdidas ocasionadas por las malas hierbas, siendo significativo su efecto en el crecimiento en altura y diámetro, y supervivencia de las plantas. Las especies de Eucaliptus recomendadas para su plantación en Chile son altamente susceptibles a la competencia por luz, agua y nutrientes que imponen las malezas, particularmente el tipo herbáceo (citado por Bravo et al. 2009). Las malezas no solo restan la disponibilidad de agua en el suelo por incremento de la evapotranspiración, sino que, además interceptan parte de la precipitación reteniéndola en la superficie del suelo. Hay suficiente evidencia que indica que el momento de control de las malezas es uno de los factores de mayor importancia (Kogan 1993). Mientras más largo sea el periodo de interferencia de las malezas, más significativo será su efecto negativo (citado por Bravo et al. 2009). Es evidente entonces, la importancia de las técnicas de control de malezas para la agricultura, jardinería y sobre todo para el ámbito forestal. Combatir los perjuicios que producen las malas hierbas sobre las plantaciones, optimiza el desarrollo de los cultivos, provocando una disminución de los costos incurridos en sus establecimientos y plazo de retorno de la inversión. En las siguientes páginas se abordará el análisis de datos de los resultados proporcionados por un diseño experimental, aplicado al área del cultivo forestal de Eucaliptus Globulus en la zona sur de Chile, el nombre la empresa gestora del estudio se mantendrá reservada por acuerdos de confidencialidad. El objetivo principal consiste en identificar, de un conjunto de métodos de control de maleza, cuáles maximizan las variables Altura y Diámetro de los árboles, como efecto contrario de la acción de los controles sobre la maleza.

Un factor limitante del crecimiento y desarrollo de las plantaciones forestales es la presencia de malezas que crece alrededor de las plantas, particularmente en sus primeras etapas de crecimiento, lo que compromete su supervivencia y consecuentemente su rentabilidad. Algunos herbicidas utilizados en Chile son cuestionados por los estándares de certificación internacionales. Uno de ellos es la SIMAZINA, por lo que es necesario encontrar algún tipo de herbicida que la reemplace cumpliendo con los estándares de certificación. En efecto, la exportación de madera está condicionada al cumplimiento de estos estándares, provocando pérdidas para las industrias forestales. El estudio propuesto forma parte del proyecto “Alternativas de Control de malezas a herbicidas cuestionados por los sellos de certificación” desarrollado por el Instituto Forestal (INFOR), filial de la CORFO. Es posible además, que estos químicos interactúen con variables climáticas potenciando el efecto de éstos sobre el crecimiento de las plantas o sobre el medio ambiente. En este estudio pretendemos establecer la relación entre variables climáticas y efecto de distintos tipos de herbicidas, sobre el crecimiento de algunas especies de importancia forestal en la región del Bío-Bío. En efecto, se cree que el clima es un factor influyente para la efectividad del herbicida. Utilizando técnicas de diseño experimental, análisis de regresión, análisis de correlación y análisis de covarianza se busca evaluar su relación con los herbicidas analizados. Los datos corresponden a plantaciones de Eucalyptus globulus situadas en la región del Bío-Bío. Se aplicaron 15 tipos de herbicidas químicos y mecánicos más un control. En cada caso se analizó el crecimiento y la sobrevivencia durante un periodo de cinco años. Se analizó además el impacto del tipo de maleza sobre estas variables. Los resultados se contrastaron con las condiciones climático-meteorológicas durante el periodo de estudio.

Existe una dificultad para definir claramente la diversidad y es que ésta consiste principalmente de dos componentes: la variedad (o riqueza) y la abundancia relativa de especies (u homogeneidad). Adicionalmente, en muchos casos, algunas comunidades que nos podrían interesar estudiar tienen una gran cantidad de individuos y/o no es imposible llegar a todos los miembros por el lugar donde están ubicadas. Las comunidades tienen estructuras que son diversas, y para ellas tenemos un conjunto de índices que deben ser capaces de representar dichas estructuras comunitarias de distinta forma. En el proyecto de Titulo I se resolvió la duda de cómo y cuáles de estos índices nos sirven para un tipo de comunidad específica, qué va a depender para que en una estructura comunitaria usemos un índice u otro; ello dependerá particularmente de las propiedades que tenga dicho índice y que tan bueno sea para representar a dicha comunidad, debido a esto podemos plantear la siguiente pregunta: ¿cómo se mide la capacidad de entrega de información de este índice? Una respuesta a esta interrogante, se puede encontrar en un intervalo de confianza con un nivel de significación adecuado para cada índice, lo que será analizado en el presente estudio. Estos intervalos no están definidos en la literatura actual, ya que biólogos y ecologistas (quienes son los que más los utilizan) solo entregan estimaciones puntuales a partir de información muestral. Desde el momento que se trabaja con muestras, ello se transforma en un problema estadístico y la solución se encuentra en la teoría de la estimación de estos intervalos, en nuestro caso lo enfrentaremos usando técnicas de remuestreo (bootstrap). En el presente estudio nos enfocaremos en analizar los índices de Simpson y Shannon-Wienner. Para ello construiremos dos tipos de Intervalos de Confianza Bootstrap por dos métodos distintos y observaremos sus diferencias. Los intervalos de Confianza seleccionados son: Intervalos de Confianza por el Método del Percentil e Intervalos de Confianza por el método de Sesgo Corregido (BCA).