Generación de patrones de corte óptimos para árboles individuales a partir de productos demandados en plantaciones comerciales



Título del documento: Generación de patrones de corte óptimos para árboles individuales a partir de productos demandados en plantaciones comerciales
Revue: Colombia forestal
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000381788
ISSN: 2256-201X
Autores: 1
2
2
1
Instituciones: 1Corporación Nacional de Investigación y Fomento Forestal, Bogotá. Colombia
2Universidad del Tolima, Facultad de Ingeniería Forestal, Ibagué, Tolima. Colombia
Año:
Volumen: 18
Número: 2
Paginación: 193-206
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental
Resumen en español En el manejo de plantaciones forestales, la decisión sobre el trozado de árboles es importante, ya que está relacionada directamente con la rentabilidad de la operación. Para maximizar los beneficios económicos derivados del negocio forestal, es necesaria una adecuada y eficiente utilización de los fustes, pues existen diversas combinaciones posibles para dimensionar y asignar los diferentes productos fores - tales, de acuerdo con las exigencias del mercado. El objetivo de este estudio es desarrollar una metodolo - gía basada en técnicas heurísticas y de programación dinámica para la optimización del trozado de fustes individuales que permita maximizar el valor econó - mico del árbol. Los modelos desarrollados se eva - lúan poniéndolos en práctica en el trozado de fustes de Eucalyptus tereticornis , que crece en la costa at - lántica colombiana. Se utilizó un algoritmo para la generación de puntos potenciales de corte a lo largo del fuste comercial del árbol, y un algoritmo basado en programación dinámica determinó la combina - ción óptima de productos que debe ser obtenida en el fuste evaluado, imponiéndose al modelo restric - ciones debidas a las dimensiones de los producto demandados. Los resultados obtenidos fueron comparados con la simulación de un trozado secuencial, en la cual no se encontró ninguna diferencia entre los dos métodos, debido principalmente a la marcada diferenciación entre productos empleados en el ejemplo práctico. La metodología desarrollada pue - de ser utilizada para la optimización del trozado de cualquier especie que cuente con funciones de ahusamiento que permitan predecir diámetros y alturas fustales y volúmenes comerciales a lo largo del fuste
Resumen en inglés In the management of forest plantations decisions on tree bucking are important as they directly affect profitability. Proper and efficient use of stems is necessary in order to maximize the economic benefits derived from the forestry sector. There are various possible combinations for sizing and assigning different forest products according to market requirements. This study aims to develop a methodology based on heuristics and dynamic programming for bucking optimization of individual stems to maximize the economic value of the tree. The evaluation of bucking models was conducted through a practical application on stems of Eucalyptus tereticornis growing on the Colom - bian Atlantic coast. An algorithm for generating potential points along the commercial bole of the tree was used and an algorithm based on dynamic programming determined the optimal combination of products to be obtained in the evaluated stem, by imposing constraints on the model based on the size of the demanded products. A comparison of the results obtained with a simulation of sequential bucking did not find any difference between the two methods, mainly due to the marked differentiation between products used in the practical example. This methodology can be used to optimize the bucking of any species that has taper functions to predict upperstem diameters and heights and commercial volumes along the stem
Disciplinas: Agrociencias,
Economía
Palabras clave: Silvicultura,
Economía agrícola,
Plantaciones forestales,
Gestión,
Eucalyptus tereticornis
Keyword: Agricultural sciences,
Economics,
Silviculture,
Agricultural economics,
Forest plantations,
Eucalyptus tereticornis,
Management
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