MultiProduct Optimization of Cedrelinga cateniformis (Ducke) Ducke in Different Plantation Systems in the Peruvian Amazon
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Date
2025
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Abstract
This study addressed multi-product optimization in Cedrelinga cateniformis plantations in the Peruvian Amazon, aiming to maximize volumetric yields of logs and sawn lumber. Data from seven plantations of different ages and types, established on degraded land, were analyzed by using ten stem profile models to predict taper and optimize wood use. In addition, the structure of each plantation was evaluated using diameter distributions and height–diameter ratios; log and sawn timber production was optimized using SigmaE 2.0 software. The Garay model proved most effective, providing high predictive accuracy (adjusted R2 values up to 0.963) and biological realism. Marked differences in volumetric yield were observed between plantations: older and more widely spaced plantations produced higher timber volumes. Logs of optimal length (1.83–3.05 m) and larger dimension wood (e.g., 25.40 × 5.08 cm) were identified as key contributors to maximizing volumetric yields. The highest yields were observed in mature plantations, in which the total log volume reached 508.1 m3ha−1 and the sawn lumber volume 333.6 m3ha−1. The findings demonstrate the power of data-driven decision-making in the timber industry. By combining precise modeling and optimization techniques, we developed a framework that enables sawmill operators to maximize log and lumber yields. The insights gained from this research can be used to improve operational efficiency and reduce waste, ultimately leading to increased profitability. These practices promote support for smallholders and the forestry industry while contributing to the long-term development of the Peruvian Amazon. © 2025 by the authors.
Este estudio abordó la optimización multiproducto en plantaciones de *Cedrelinga cateniformis* en la Amazonía peruana, con el objetivo de maximizar el rendimiento volumétrico de troncos y madera aserrada. Se analizaron datos de siete plantaciones de diferentes edades y tipos, establecidas en terrenos degradados, mediante diez modelos de perfil de fuste para predecir la conicidad y optimizar el uso de la madera. Además, se evaluó la estructura de cada plantación utilizando la distribución de diámetros y la relación altura-diámetro; la producción de troncos y madera aserrada se optimizó con el software SigmaE 2.0. El modelo Garay demostró ser el más eficaz, proporcionando una alta precisión predictiva (valores de R² ajustado de hasta 0,963) y realismo biológico. Se observaron diferencias marcadas en el rendimiento volumétrico entre las plantaciones: las plantaciones más antiguas y con mayor espaciamiento produjeron mayores volúmenes de madera. Los troncos de longitud óptima (1,83–3,05 m) y la madera de mayor dimensión (p. ej., 25,40 × 5,08 cm) se identificaron como factores clave para maximizar el rendimiento volumétrico. Los mayores rendimientos se observaron en plantaciones maduras, donde el volumen total de troncos alcanzó los 508,1 m³ ha⁻¹ y el de madera aserrada los 333,6 m³ ha⁻¹ . Estos hallazgos demuestran la eficacia de la toma de decisiones basada en datos en la industria maderera. Mediante la combinación de técnicas precisas de modelado y optimización, desarrollamos un marco que permite a los operadores de aserraderos maximizar el rendimiento de troncos y madera aserrada. Los conocimientos adquiridos en esta investigación pueden utilizarse para mejorar la eficiencia operativa y reducir el desperdicio, lo que en última instancia conduce a una mayor rentabilidad. Estas prácticas fomentan el apoyo a los pequeños productores y a la industria forestal, a la vez que contribuyen al desarrollo a largo plazo de la Amazonía peruana. © 2025 por los autores.
Este estudio abordó la optimización multiproducto en plantaciones de *Cedrelinga cateniformis* en la Amazonía peruana, con el objetivo de maximizar el rendimiento volumétrico de troncos y madera aserrada. Se analizaron datos de siete plantaciones de diferentes edades y tipos, establecidas en terrenos degradados, mediante diez modelos de perfil de fuste para predecir la conicidad y optimizar el uso de la madera. Además, se evaluó la estructura de cada plantación utilizando la distribución de diámetros y la relación altura-diámetro; la producción de troncos y madera aserrada se optimizó con el software SigmaE 2.0. El modelo Garay demostró ser el más eficaz, proporcionando una alta precisión predictiva (valores de R² ajustado de hasta 0,963) y realismo biológico. Se observaron diferencias marcadas en el rendimiento volumétrico entre las plantaciones: las plantaciones más antiguas y con mayor espaciamiento produjeron mayores volúmenes de madera. Los troncos de longitud óptima (1,83–3,05 m) y la madera de mayor dimensión (p. ej., 25,40 × 5,08 cm) se identificaron como factores clave para maximizar el rendimiento volumétrico. Los mayores rendimientos se observaron en plantaciones maduras, donde el volumen total de troncos alcanzó los 508,1 m³ ha⁻¹ y el de madera aserrada los 333,6 m³ ha⁻¹ . Estos hallazgos demuestran la eficacia de la toma de decisiones basada en datos en la industria maderera. Mediante la combinación de técnicas precisas de modelado y optimización, desarrollamos un marco que permite a los operadores de aserraderos maximizar el rendimiento de troncos y madera aserrada. Los conocimientos adquiridos en esta investigación pueden utilizarse para mejorar la eficiencia operativa y reducir el desperdicio, lo que en última instancia conduce a una mayor rentabilidad. Estas prácticas fomentan el apoyo a los pequeños productores y a la industria forestal, a la vez que contribuyen al desarrollo a largo plazo de la Amazonía peruana. © 2025 por los autores.
Description
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Keywords
Agrosilvicultura, Programación dinámica, Troncos, Planificación de la producción, Madera aserrada, Conicidad, Industria maderera
