Desarrollo de un modelo predictivo para estimar el impacto de la instrucción de trozado sobre el valor bruto de la madera elaborada

• Autores: Vallejos, Abraham
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Hildt, Eduardo
• Materia: Trozado; Valor bruto elaborado; Productos; Bucking; Gross processed value; Products
• Institución: Universidad Nacional de Misiones

Fil: Vallejos, Abraham. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Forestales. Ingeniería Forestal; Argentina.
El aprovechamiento forestal es una etapa clave que define el valor comercial de la madera y representa el 60% del costo de producción. En este trabajo se analizó el impacto de la instrucción de trozado aplicada por los harvesters durante la cosecha final, en el valor bruto de la madera elaborada, lo que permitió desarrollar un modelo para su estimación. Se identificaron 21 instrucciones de trozado y se aprovecharon 16 tipos de productos. La selección del modelo más adecuado se basó en su coeficiente de determinación ajustado (R²Aj) y en el cumplimiento de los criterios de normalidad y homogeneidad de la varianza en los residuos. A partir del ajuste de 18 modelos, se analizaron aquellos con un R² ajustado igual o superior a 0,5. Finalmente, se optó por uno de los modelos debido a su mejor ajuste y su cumplimiento de los requisitos estadísticos. Se concluye que las instrucciones de trozado tienen un impacto directo en el valor bruto de la madera elaborada. Además, el modelo matemático obtenido demuestra que, con herramientas simples, es posible adecuar el conjunto de productos elaborados a las características del rodal cosechado, logrando un mejor aprovechamiento del valor del bosque.
Forest harvesting is a key stage that determines the commercial value of the wood and accounts for 60% of the production cost. This work analyzed the impact of bucking instructions applied by harvesters during the final harvest on the gross value of processed wood, allowing for facilitating the development of a predictive model. A total of 21 bucking instructions were identified, and 16 types of products were utilized. The selection of the most suitable model was based on its adjusted coefficient of determination (Adjusted R²) and compliance with normality and homoscedasticity criteria in the residuals. Among the 18 models evaluated, those with an adjusted R² of 0.5 or higher were further analyzed. Finally, one of the models was chosen because of its better fit and its compliance with statistical requirements. The study concludes that bucking instructions have a direct impact on the gross value of processed wood. Furthermore, the mathematical model developed in this study demonstrates that, with simple tools, it is possible to tailor the set of processed products to the characteristics of the harvested stand, optimizing forest value utilization.