7.1 DETERMINACIÓN DE ÁREAS APTAS PARA MANEJO
7.2 SELECCIÓN DE LOS ÁRBOLES A CORTAR Y SEMILLEROS
7.3 DISEÑO DE VÍAS DE TRANSPORTE MENOR
7.1.1 INTERPOLACIÓN DE MODELOS DE ELEVACIÓN DIGITAL (MED) MEDIANTE EL MÉTODO KRIGING
7.1.2 CONVERSIONES EN FORMATO RASTER Y VECTORIAL SURFER-IDRIDI/IDRISI-SURFER
7.1.3 CONSTRUCCIÓN DEL MAPA DE CATEGORÍAS DE PENDIENTES
7.1.4 CONSTRUCCIÓN DEL MAPA DE CATEGORÍAS DE DISTANCIA AL DRENAJE MÁS CERCANO
7.1.5 IDENTIFICACIÓN DE LAS ZONAS DE PROTECCIÓN
La determinación de áreas aptas para manejo es un proceso que involucra ocho etapas de trabajo, las cuales son detalladas a continuación (Figura 10).
7.1.1.1 EL DESEMPEÑO DE KRIGING COMPARADO CON OTROS MÉTODOS DE INTERPOLACIÓN
KRIGING es un método geoestadístico de interpolación que ha probado ser útil y popular en muchos campos (Burgess y Webster, 1980). En la actualidad FUNDECOR utiliza este método de interpolación de modelos de elevación digital (mapas de curvas de nivel) para la planificación del aprovechamiento forestal de los bosques naturales. Dicho método provee, a partir de una muestra de puntos, ya sean regular o irregularmente distribuidos, valores estimados de aquellos sitios donde no hay información, sin sesgo y con una varianza mínima conocida.
Para la interpolación de un MED con esta técnica es necesario conocer previamente cuatro aspectos básicos acerca de los datos de elevación a interpolar: a) el semivariograma, b) el efecto nugget c) la anisotropía y d) la presencia o no de un componente estructural o “drift” (Burgess y Webster, 1980). SURFER for Windows 6.0 cuenta con una versión muy completa de la aplicación de la técnica Kriging, en la cual es posible definir los parámetros de interpolación de estos cuatro elementos básicos, determinados mediante la construcción de un semivariograma experimental (ver Sección 6.1.1). Con dicho semivariograma experimental es posible indicar en el módulo Kriging de SURFER for Windows, el modelo que ajusta la variación de la semivarianza, la semivarianza máxima entre pares de puntos conocida como SILL, el RANGO del semivariograma, y el tipo de variación (ISOTRÓPICA o ANISOTRÓPICA).
Mediante el ajuste de un semivariograma experimental, también es posible determinar si existe un EFECTO NUGGET en los datos. Si bien por definición en cualquier modelo de semivariograma ((0)=0, cuando existe un EFECTO NUGGET en los datos, el límite de ((h) cuando h tiende a cero es diferente de cero. Para una variable continua como la elevación, el EFECTO NUGGET se puede presentar como producto de errores de medición y variaciones sobre distancias mucho más pequeñas que los intervalos de muestreo utilizados (Burgess y Webster, 1980). Al respecto, la experiencia acumulada en el ajuste de varios semivariogramas experimentales ha mostrado la inexistencia de un EFECTO NUGGET en los datos de elevación levantados con la precisión de los instrumentos forestales (brújula, clinómetro y cinta métrica) y con el diseño de carriles señalado anteriormente.
Por otra parte, con el semivariograma experimental es posible determinar la presencia de un componente estructural o tendencia de variación conocida como “DRIFT”. En datos de elevación la presencia de un “DRIFT” responde a si el terreno presenta una pendiente general13, lo que sucedería si la unidad de manejo se encuentra en la ladera de una montaña; si por el contrario la unidad se ubica en una zona plana se diría entonces que no existe un DRIFT en los datos.
13 Leclerc Gregorio PhD en teledetección y experto en SIG, comunicación personalUna gran parte de la evidencia de dichas tendencias está contenida en el semivariograma, donde la presencia de un “DRIFT” produce una curva parabólica suave, cóncava hacia arriba cerca del origen y que puede ser ajustada con un modelo gaussiano (Webster y Burgess; 1980).
De acuerdo a lo anterior, Kriging tiene dos formas para ser aplicado, como “ORDINARY KRIGING” o “UNIVERSAL KRIGING”. El primero asume que la variación en los valores de elevación está libre de cualquier componente estructural (DRIFT). El segundo asume que dicha tendencia de variación espacial está presente en los datos. Esta puede ser ajustada de dos formas: con un modelo lineal o con uno cuadrático. En datos de elevación, FUNDECOR ha utilizado, con buenos resultados, Universal Kriging con un ajuste de tendencia lineal.
En la siguiente sección se muestra como los parámetros por omisión de SURFER para Windows proveen resultados satisfactorios, con los cuales si bien se obtienen MED menos precisos que los obtenidos mediante el ajuste de un semivariograma experimental, estos son completamente funcionales para la planificación del aprovechamiento forestal.
Utilizando la información del semivariograma experimental (Sección 6.1.1) se interpoló un MED para el bloque de 15 ha de ejemplos anteriores utilizando Ordinary Kriging. No se utilizó Universal debido a que los datos a interpolar provienen de un sitio plano con algunas lomas y depresiones sin una tendencia fuerte de disminución de la elevación en ningún sentido. Por otra parte el semivariograma experimental no presentó una suave curva parabólica cóncava hacia arriba cerca del origen, que evidenciara la presencia de dichas tendencias de acuerdo a lo citado por Webster y Burgess (1980).
Con el fin de comparar el desempeño de Kriging también se utilizaron las técnicas Distancia Inversa y Mínima Curvatura con los parámetros por omisión del programa Surfer para Windows 6.0. En la técnica Kriging se utilizaron tanto los parámetros por omisión como los estimados en el semivariograma experimental. Una vez ajustados los MED se realizó una validación utilizando un juego independiente de 93 datos de elevación. Los parámetros de ajuste y los resultados de la validación de los MED se resumen en el Cuadro 2.
La sumatoria de los residuos en todos los modelos fue mayor a cero, lo que indica, que independientemente de la técnica los MED sobrestiman la elevación, especialmente el interpolado con la técnica Distancia Inversa. Por otra parte, si bien en la literatura no se encontró un criterio formal que indique cual de los cuatro MED interpolados es el de mejor ajuste, se utilizó la raíz cuadrada del error medio cuadrático como indicador - REMC - fue empleado por Gao (1997).
El REMC en general fue muy bajo para todos los MED excepto para el interpolado con la técnica Distancia Inversa. Sin embargo el modelo interpolado con Ordinary Kriging, utilizando los parámetros del semivariograma experimental, presentó el valor de REMC más bajo.
El mismo resultado se obtuvo con otro parámetro de comparación: Indice Residual Normalizado14, con el cual se comparó en forma empírica el ajuste del MED. Con dicho parámetro nuevamente todos los modelos, a excepción del construido con la técnica de Distancia Inversa, tuvieron un ajuste similar donde la técnica Ordinary Kriging con los parámetros del semivariograma experimental presentó el valor más bajo.
14 El índice residual normalizado se calcula dividiendo el promedio de los valores absolutos de los residuos entre el promedio de elevación de los datos utilizados en la validación; por lo tanto entre más cerca de cero esté el valor mejor será el ajuste del MED (Berry, 1997).En conclusión las técnicas Ordinary Kriging y Curva Mínima proporcionaron resultados similares en la interpolación del MED del bloque 15 ha utilizado en este ejemplo (ver Figura 11), sin embargo Kriging aportó los mejores resultados, especialmente cuando se utilizan los parámetros del semivariograma experimental de los datos.
Para emplear los operadores de distancia, contexto y álgebra de mapas de IDRISI es necesario convertir los archivos VECTORIALES y RASTER generados en SURFER a formatos de lectura de IDRISI.
a) Formato VECTORIAL: Los archivos vectoriales son imágenes formadas por la combinación de líneas, polígonos o puntos, que en formato SURFER están compuestos por conjuntos de pares ordenados con encabezados que indican el número de vértices para el caso de las líneas y polígonos. Los archivos vectoriales en SURFER son todos aquellos cuya extensión es BLN o DAT, y normalmente están guardados en formato ASCII.
Cuadro 2: Parámetros utilizados en el ajuste de un modelo de elevación digital para el bloque 2 del área de estudio utilizando diferentes técnicas de interpolación
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PARAMETROS |
MED 1 |
MED 2 |
MED 3 |
MED 4 |
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Método de interpolación |
Kriging ordinario |
Kriging ordinario |
Curva mínima |
Distancia inversa a una potencia |
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Densidad de la malla de interpolación |
5 m x 5 m |
5 m x 5 m |
5 m x 5 m |
5 m x 5 m |
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Opciones/Parámetros |
Modelo: Esférico (1) |
Modelo: Lineal (2) |
Max. residual: 0.0146883 (2) |
Potencia: 2 (2) |
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Anisotropía |
Relación: 0.74 (1) |
Relación: 1.0 (2) |
Relación: 1.0 (2) |
Relación: 1.0 (2) |
|
Tipo de búsqueda |
Simple |
Simple |
NA |
Simple |
|
Elipse de búsqueda |
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Radio 1 |
303 m (2) |
303 m (2) |
NA |
303 m (2) |
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Radio 2 |
303 m (2) |
303 m (2) |
NA |
303 m (2) |
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Dirección |
0° (2) |
0° (2) |
NA |
0° (2) |
|
Ajuste del MED (3) |
|
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Sumatoria de residuos: |
0.4420 m |
1.1754 m |
0.2735 m |
10.5610 m |
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Residuo promedio sin signo: |
0.2600 m |
0.2715 m |
0.2934 m |
0.3484 m |
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Indice residual normalizado: |
0.0325 |
0.0339 |
0.0366 |
0.0435 |
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Raíz cuadrada del error medio
cuadrático: |
0.44047 |
0.44462 |
0.44962 |
0.57677 |
|
Tamaño muestra de validación: |
93 |
93 |
93 |
93 |
(1) Datos estimados mediante el calculo de un semivariograma experimental (ver apartado 6.1.1)En IDRISI se manejan también archivos vectoriales tanto en formato ASCII como BINARIO y se reconocen por la extensión VEC. Los archivos vectoriales de IDRISI difieren de los SURFER en los encabezados que se utilizan para indicar el número de vértices de una línea o polígono. Mientras que en SURFER basta con colocar solamente en la columna de las X el número de puntos de la línea o polígono, en IDRISI este dato se coloca en la columna de las Y; en la columna de las X se coloca un identificador de la línea con el cual se puede diferenciar si la línea, punto o polígono pertenece a un segmento de camino, río, límite de propiedad, ubicación de ciudad, etc. Como puede verse un archivo BLN y un archivo VEC son prácticamente lo mismo, solamente basta con colocar los identificadores en el orden correcto, para el caso de las líneas o polígonos, y en el caso de los puntos añadirlos del todo.(2) Opciones y valores por omisión recomendados por el programa utilizado en la interpolación de los MED (Surfer para Windows 6.0).
(3) Validación de los MED utilizando una muestra de datos de elevación independiente de los utilizados en la interpolación.
NA: No aplica
Una vez modificado el orden de los identificadores, es necesario crear un archivo de documentación en IDRISI para el nuevo archivo vectorial importado de SURFER. Este se crea con el comando DOCUMENT, en cuya pantalla se debe ingresar el tipo de archivo (polígono, línea o puntos), el formato (ascii, binario, byte) y el mínimo y máximo de las coordenadas en X y Y. Para revertir el proceso (IDRISI-SURFER) el archivo vectorial de IDRISI debe ser pasado a formato ASCII, y luego los encabezados son editados en cualquier procesador de texto.
b) Formato RASTER: los archivos raster son imágenes formadas por una cuadrícula donde cada celda tiene asignado un número de acuerdo a la condición o atributo de la superficie que representa. Si se asocia dicho número a un color en particular es posible desplegar una imagen raster en el monitor y observar los diferentes estratos.
Figura 11. Modelos de elevación digital interpolados con las técnicas Distancia Inversa, Curva mínima y Ordinary Kriging utilizando los parámetros por omisión de Surfer para Windows y utilizando los parámetros de un semivariograma experimental en Ordinary Kriging. Obsérvese como entre Ord. Kriging por omisión y Ord. Kriging experimental casi no hay diferencia, además de que ambos presentan los mejores ajustes. En los MED interpolados con las otras técnicas el ajuste fue menor.
ORDINARY KRIGING parámetros del semivariograma experimental
CURVA MINIMA
ORDINARY KRIGING parámetros por omisión
DISTANCIA INVERSA
Los MED en SURFER son básicamente imágenes raster donde para cada celda de la malla de interpolación es estimada una elevación a partir de los datos levantados en el sistema de carriles de inventario (Sección 7.1.1). Si bien IDRISI lee archivos en formato raster, los archivos de SURFER (identificados por la extensión GRD), no pueden ser leídos en IDRISI. Para tal efecto estos primeros deben ser transformados a formato ASCII X,Y,Z y en un editor de texto se deben eliminar las coordenadas X, Y y sustituir todos los valores de elevación iguales a 1.70141E+38 por el mínimo de elevación del MED.
Una vez concluida la transformación anterior, con el archivo guardado en ASCII con la extensión IMG (formato raster de IDRISI), se procede a crear un archivo de documentación en IDRISI donde también se debe indicar el formato (ascii, binario, byte) y el mínimo y máximo de las coordenadas en X y Y. Por último es necesario revertir el sentido de la lectura de las filas de archivo con el comando TRANSPOS. Para tal efecto el archivo deber ser convertido de ASCII a BINARIO con el comando CONVERT antes de utilizar TRANSPOS.
Para transformar una imagen raster de IDRISI a SURFER basta con exportar el archivo en formato gráfico TIF, el cual es leído como un “BASE MAP” en SURFER. Las coordenadas de este BASE MAP no son incluidas en la transformación por lo que deben ser ingresados los mínimos y máximos en X,Y una vez abierta la imagen en SURFER. Para tal efecto basta con dar doble “clik” con el ratón sobre la imagen y el recuadro de definición de coordenadas aparece para ser modificado.
Otra forma de transferir los resultados de IDRISI a SURFER es convirtiendo la imagen RASTER en IDRISI a formato VECTORIAL por medio del comando POLYVEC. Una vez vectorializada la imagen se sigue el proceso de transformación descrito anteriormente para un archivo vectorial.
La legislación costarricense exige el establecimiento de zonas de protección en todas aquellas áreas adyacentes a la red hídrica. El ancho de la zona de protección varía según la pendiente. Si esta es menor a 40% el ancho de esa zona es de 15 m, si es mayor a 40% es de 50 m. Además, el tránsito de la maquinaria utilizada en la extracción de madera está restringido a todas aquellas áreas con una pendiente menor o igual a 35%.
El establecimiento y mantenimiento de zonas de protección en ambos lados de los ríos mantiene los flujos pico y la sedimentación en el caudal de la cuenca dentro de límites aceptables (Abdul Rahim, 1989 citado por Bruijnzeel, 1991). Estas son áreas no alteradas que atrapan, pendiente abajo, las partículas de suelo erosionadas en los sitios alterados durante la extracción, no dejándolas formar parte de los sedimentos en las quebradas; cumpliendo así una importante función de filtro y retención de nutrientes en la cuenca, además de minimizar los cambios en la temperatura del caudal de los ríos manteniendo así las fuentes de comida de los ecosistemas acuáticos (Hamilton y King, 1983; Bruijnzeel, 1992).
El ancho de la zona de protección se establece en función de la pendiente del terreno, la naturaleza del sotobosque, el tipo de suelo y la intensidad de corta. Algunos autores recomiendan entre 10 m y 50 m de ancho, donde algunos hacen la salvedad de que debe establecerse no solamente en quebradas y ríos principales, sino también en los canales intermitentes (Kunkle, 1975 citado por Stadtmüller, 1994; Megahan y Schweithelm, 1983; Loughlin et al., 1980 y Cassells et al., 1984 citados por Bruijnzeel, 1992).
En las áreas donde la pendiente mide entre 35 y 75% se permite la corta de madera y la extracción con el WINCHE desde una zona de pendiente inferior al 35%. Las zonas con pendiente superior al 75% son consideradas como zonas de protección por pendiente, aún cuando estas áreas se encuentren a más de 50 m de un curso de agua, debido a la susceptibilidad a la erosión que caracteriza a las zonas de fuerte pendiente.
Con el MED transformado a formato IMG de IDRISI (archivo modelev.img) y utilizando el comando SURFACE es posible generar una imagen de pendientes en porcentaje (archivo pendient.img). Dicha imagen debe ser posteriormente clasificada para así obtener un mapa de categorías de pendientes (archivo pendclas.img) aplicando el comando RECLASS. Con el mismo es posible agrupar las celdas de la imagen en cuatro clases de pendiente acorde a las restricciones anteriores: a) 0 a 35%, b) 35 a 40%, c) 40% a 75% y d) mayor a 75%.
Como se mencionó anteriormente, la determinación de una zona de protección depende principalmente de factores como la pendiente y la cercanía del área al curso de agua más cercano. Por lo tanto, para poder identificar las zonas de protección es necesario construir una imagen cuyas celdas indiquen la distancia al drenaje más próximo a que se encuentran.
A partir del mapa del sistema hídrico de la unidad de manejo, es posible calcular rápidamente la distancia euclidiana entre cada celda y el drenaje más cercano. Esto se logra mediante el uso del operador de distancia DISTANCE, con el cual se genera la imagen quebdist.img. Dicha imagen debe ser posteriormente clasificada de acuerdo a los dos anchos de zona de protección a establecer de acuerdo a la pendiente: 15 y 50 m. Para tal efecto se utiliza RECLASS y se definen tres categorías de distancia (quebclas.img): a) entre 0 y 15 m, b) entre 15 y 50 m y c) a más de 50 m del curso de agua más cercano.
La identificación de las zonas de protección se realiza mediante una tabulación cruzada de la información del mapa de categoría de pendientes (pendclas.img), con la del mapa de categorías de distancia a la quebrada más cercana (quebclas.img). En dicha operación se sobrepone una imagen sobre la otra y se construye una nueva imagen con la información combinada de ambas. Así se logra saber para cada celda en que categoría de distancia y que categoría de pendiente se encuentra. La creación de esta imagen, mediante dicha sobreposición, es lograda con el comando CROSSTAB. Una vez aplicado CROSSTAB, la imagen resultante debe ser reclasificada de acuerdo a los criterios expuestos en la Sección 7.1.3, los cuales se resumen en la Figura 14.
En la reclasificación se utiliza el comando ASSIGN. Este necesita de un archivo de valores (VAL) construido a partir de la interpretación de la clasificación cruzada que se muestra en la Figura 14. El resultado de la aplicación de este comando es el mapa de áreas de protección y de producción (manejo.img).
Figura 14. Guía de interpretación de los resultados de la tabulación cruzada del mapa de categorías de pendientes y de categorías de distancias al drenaje más cercano con el comando CROSSTAB de IDRISI.
La selección de los árboles a cortar y semilleros se realiza mediante la metodología desarrollada por Aguilar y Muñoz (1995). Considerando la posición de copa, la dirección de caída, la altura total, la altura comercial y la forma del árbol se define si este debe ser cortado o dejado como semillero.
La posición de copa, la altura comercial y la forma del árbol son características fenotípicas que indican la idoneidad del árbol para ser considerado como semillero. La dirección de caída y la altura total dan una idea previa del impacto que producirá la corta del árbol. Adicionalmente, se calcula la razón de la altura total con respecto a la comercial (altura proporcional) para obtener una idea de la magnitud del daño a causar con respecto al volumen a aprovechar. Con dicha información es posible entonces hacer una valoración por árbol, asignando un peso a cada una de la variables, generando así un valor con el cual es posible discriminar cualitativamente si el árbol valorado es idóneo para ser dejado como semillero o bien ser designado para corta.
De este modo con la Ecuación 4 se calcula un índice de valoración el cual entre mayor sea, mejores características fenotípicas presentará el individuo por lo tanto el mismo deberá ser dejado como semillero en el bosque; los de menor índice serán entonces los árboles candidatos a la corta.
Ecuación 4
Si bien con este índice se busca extraer los árboles más aptos para la extracción, aún queda por considerar la posición en el terreno y la dirección de caída del árbol candidato a extraer. Estos aspectos son evaluados en un mapa base donde se ubican los árboles censados con su respectiva etiqueta junto con un cono de proyección de la caída, el cual da una idea del posible impacto que podría causar la caída del árbol evaluado.donde:
Va: Valor que se le asigna a cada árbol por clase diamétrica.Vol: Volumen del árbol en m3.
Fa: Factor de altura que corresponde al cociente de la altura comercial sobre la altura total, que varía de 0 a 1.
PC: Posición de copa de acuerdo a los valores propuestos por Hutchinson (1993). Se considera que un buen árbol semillero es aquel que ocupa la posición de copa 1..
E: Vale 0 si el árbol pertenece a una especie poco representativa y uno si es una especie con varios individuos.
Este cono de proyección es construido con una abertura de 30° en dirección de la caída natural del árbol y con una longitud de dos veces la altura total del árbol. Con esto es posible conocer preliminarmente el tamaño del claro que se pude generar.
Con toda la información citada, entonces es posible seleccionar para cortar aquellos individuos cuyo índice de valoración indique que se trata de un árbol comercial de características fenotípicas inferiores al resto de la población, y además se encuentra ubicado en un sitio donde la densidad de árboles a cortar no provocará una apertura exagerada del dosel superior (Figura 16).
7.3.1 EJEMPLO DE DISEÑO DE VÍAS DE TRANSPORTE MENOR ASISTIDO POR COMPUTADORA PARA EL APROVECHAMIENTO SELECTIVO DE GUÁCIMO (GOETHALSIA MEIANTHA)
Una vez que los árboles a extraer y los diferentes obstáculos están debidamente identificados en un mapa base de aprovechamiento, es posible dibujar a mano alzada un diseño funcional de vías de transporte menor (VTM), que atraviese las concentraciones de árboles a cortar procurando establecer la menor longitud posible de caminos. Siempre evitando el paso por áreas críticas (zonas de protección hídrica, áreas de protección por pendiente y áreas de producción con riesgo de erosión por la presencia de pendientes fuertes).
Si bien esta forma de trazar las vías ha funcionado en las 1122 ha de bosque aprovechado por FUNDECOR, cubriendo menos de un 10% del piso de bosque de vías de extracción, se ha observado que dicha forma de trazado de VTM podría afectar negativamente el rendimiento de las operaciones de aprovechamiento; especialmente las operaciones arrastre y extracción, que por lo general consumen la mayor parte del tiempo productivo durante el aprovechamiento selectivo15.
15 En Costa Rica, un aprovechamiento tradicional evaluado por Carrera (1993),en un bosque ubicado en Río Corinto de Guápiles, resultó en que el transporte menor representó el 59% del costo total del aprovechamiento, incluyendo labores de pre y post-aprovechamiento.Esto por cuanto el trazado a mano alzada disminuye satisfactoriamente la distancia y pendiente de arrastre, sin embargo la distancia de extracción con el cable del “winch” es difícilmente controlada, dado que el ejercicio se complica demasiado como para hacerlo a mano, debido a que un trazado óptimo de la vía de arrastre equivaldría al ajuste de un polinomio de regresión donde la sumatoria de las distancias de cada uno de los árboles hasta la VTM es mínima. Una aproximación de un diseño de VTM donde las distancias de arrastre y extracción son optimizadas, se ha podido obtener mediante el operador de distancia PATHWAY de IDRISI for Windows 2.002. Este operador realiza una selección automatizada de entre todas las rutas posibles que unen dos puntos en una superficie de fricción determinada, seleccionando finalmente aquella con la cual el costo total de desplazamiento es el mínimo posible. La clave se encuentra en construir una superficie de fricción adecuada para la aplicación de PATHWAY. Esto es posible mediante el reconocimiento de las variables que afectan el aprovechamiento con determinado tipo de maquinaria de arrastre y extracción, equipo, tamaño de cuadrilla, dimensiones de la madera, etc.
Para tal efecto es necesario realizar un estudio de tiempo consumido por cada una de las operaciones ejecutadas durante el aprovechamiento y mediante un análisis de regresión múltiple es posible evaluar el efecto sobre el rendimiento en la extracción y el arrastre de los fustes, de un conjunto de variables inherentes al sitio tales como:
|
a. Pendiente de la vía de transporte
menor |
b. Distancia de arrastre |
|
c. Volumen de la troza |
d. Largo de la troza |
|
e. Cantidad de metros de cable utilizados en la
extracción |
f. Pendiente de extracción |
|
g. Angulo de caída del árbol |
h. Angulo de extracción |
A continuación se ilustra un ejemplo de trazado de VTM con PATHWAY, desarrollado para una condición particular de aprovechamiento forestal, cuyo desempeño fue comparado con el método manual de trazado de VTM comúnmente practicado en FUNDECOR.
Cuadro 3. Algunas operaciones comunes en el aprovechamiento selectivo del bosque húmedo tropical del ACCVC.
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Operaciones productivas |
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Actividad |
Descripción |
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Traslado a un árbol de corta |
Ubicación en el mapa y búsqueda del siguiente
árbol a cortar |
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Alistado del árbol |
consiste en la limpieza de la vegetación alrededor del
árbol para realizar en forma cómoda la corta del mismo. |
|
Corta |
tiempo consumido durante el proceso de corta del árbol
con la motosierra. |
|
Alistado para extracción: |
desrame, descopado, medición y troceado del fuste en
trozas para su posterior extracción. |
|
Extracción |
traslado de la troza de su posición resultante
después de la caída del árbol a una posición
adecuada sobre la vía de transporte menor para iniciar el arrastre.
Normalmente se realizó utilizando un cable de 20 m. |
|
Trazado y construcción de la vía de
transporte menor |
esta operación involucra, para el caso de trazado
manual de las VTM, la planificación in situ de la red basado en la
información del mapa base de aprovechamiento. También incluye el
tiempo consumido en la construcción de la vía, mediante la corta y
remoción de los obstáculos como árboles con un DAP menor a
10 cm, árboles caídos y piedras. |
|
Arrastre |
amarrado y traslado de las trazas desde donde queda el
árbol después de la extracción hasta el patio. |
|
Soltado de la troza |
liberación de la troza en el patio. |
|
Acomodo de la troza |
acomodo de la troza en el patio |
|
Viaje vacío |
regreso de la maquinaria al siguiente sitio de
extracción. |
|
Operaciones no productivas |
|
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Mantenimiento del tractor |
reparaciones. |
|
Mantenimiento de la motosierra |
afilado de motosierra, combustible, cambio de sable,
reparaciones. |
|
Otras actividades |
Almuerzo, tiempo para fumar, necesidades fisiológicas,
descansos y conferencias técnicas |
7.3.1.1 ESTABLECIMIENTO DE LA PROPUESTA DE RED DE VÍAS DE TRANSPORTE MENOR EN EL CAMPO
7.3.1.2 DESEMPEÑO DEL DISEÑO DE VTM CON EL ALGORITMO PATHWAY
Se generó una propuesta de red de vías de transporte menor con PATHWAY para el aprovechamiento de aproximadamente 15 ha (bloque 2) de un bosque secundario dominado por guácimo (Gothalsia meiantha). Esto se logró a partir de una superficie de fricción en la cual cada punto donde el aprovechamiento era apto se calculó un coeficiente de fricción. El valor del coeficiente representó la fracción de un costo base definido por el tiempo consumido por un tractor de llantas sencillo arrastrando, bajo las condiciones más favorables, un fuste de guácimo sobre una distancia determinada. De modo que si el coeficiente de fricción era mayor a la unidad, el tiempo consumido sobre dicho punto es mayor al costo base y si era menor entonces el tiempo consumido es menor al mismo.
La determinación de dicha unidad de costo se realizó mediante un análisis de regresión múltiple. Mediante éste se determinó que el rendimiento del arrastre observado durante el aprovechamiento del guácimo en otro bloque de igual tamaño que el anterior, pero con las VTM diseñadas manualmente (bloque 1), fue afectado por la pendiente promedio de la vía de transporte menor y la distancia de arrastre.
Dicha relaciones se explican mediante las siguientes ecuaciones:
Ecuación 5
Ecuación 6Donde
T: tiempo consumido durante el viaje cargado en minutosD: distancia de arrastre en metros
P: porcentaje de pendiente sin signo de la VTM.
n: 51 observaciones
R2: 0.56259
Significancia del modelo p(|F|>F0.05/2) = 0.0000
TE = 7.519324 + 0.6916713 * LE - 4.801097 * 10-2 ACConsiderando que en la Ecuación 5 conforme la pendiente promedio de la VTM tiende a cero, el tiempo consumido durante el arrastre es menor(16), el costo base de un tractor agrícola de llantas sencillo arrastrando una troza de guácimo en una distancia de 5 m(17), bajo las condiciones más favorables de arrastre, se estimó en 1.06 minutos, sustituyendo D=5 m y P=0 en la Ecuación 5.Donde:
TE: tiempo consumido en minutos durante la extracciónLE: Longitud de la línea de extracción en metros
AC: Angulo de caída del árbol cortado en grados
n: 36 observaciones
R2: 0.596821
Significancia del Modelo p(|F|>F0.05/2) = 0.0000
16 Si bien un tractor agrícola de llantas podría arrastrar a una mayor velocidad cuesta abajo este factor no fue considerado en la ecuación de regresión, por lo tanto se asume que la condición más favorable se da cuando la pendiente es igual a 0%.Una vez definido dicho costo base fue posible calcular en función de la pendiente el coeficiente de fricción de cualquier punto dado sobre la superficie del bloque 2, sobre el cual el aprovechamiento es técnica y legalmente factible. La ecuación con la cual es posible otorgar un costo relativo a cada pixel de 5 x 5 m de la superficie del bloque 2 apta para manejo es la siguiente:17 Se dice que a una distancia de 5 m debido a que el tamaño del pixel de la imágenes raterizadas del bloque 2 es de 5×5m.
Ecuación 7
Las áreas no aptas para el aprovechamiento forestal en el bloque fueron las siguientes:Donde:
CF: es el coeficiente de fricciónP: porcentaje de pendiente sin signo en el pixel evaluado.
a) Zonas de protección hídrica de un ancho de 15 m si la pendiente es menor al 30% y de 50 m si ésta es mayor. En dichas áreas el tránsito de maquinaria está restringido.Dadas las limitaciones de tránsito de maquinaria, a estas áreas en particular se les otorgó un costo de tránsito en la superficie de fricción de 5000 veces el tiempo base, esto con el fin de evitar que el módulo PATHWAY trazara VTM sobre estas áreas. El resto del bloque 2 se consideró como apto para el tránsito de la maquinaria agrícola.b) Debido a restricciones matemáticas del modelo de regresión utilizado en el ajuste de la Ecuación 5, la validez del mismo se restringe a un intervalo de pendientes entre 0 y 18%, considerando una distancia de arrastre igual a 5 m. Situación que responde a lo observado en el campo, donde a partir de un 18% de pendiente la capacidad de arrastre del tractor agrícola utilizado se redujo significativamente. Por esta razón todas aquellas áreas de pendiente superior al 18%, se consideraron como no aptas para el tránsito de maquinaria.
c) También se excluyó del cálculo de fricción con la Ecuación 7 todas aquellas áreas de bosque fuera de los límites del bloque 2, tratando de simular las condiciones de trazado de VTM de una pequeña propiedad privada.
Una vez definidas las limitantes se procede al cálculo de la fricción para cada uno de los pixeles ubicados dentro del área apta para el tránsito de maquinaria agrícola utilizando la Ecuación 7. Con dicha superficie de fricción, la ubicación de los árboles a extraer y la ubicación de la salida18 de las VTM, se corre en forma reiterada el módulo PATHWAY de modo que cada segmento de VTM fue trazado desde el árbol hasta la salida planteada al inicio del procedimiento o bien al final de la VTM trazada más cercana.
18 Se consideró como salida de las VTM todo aquel punto del límite del bosque por donde el tránsito de la maquinaria fuese posible y tuviese un acceso directo al patio de cargadero.De este modo se hace necesario correr el algoritmo tantas veces como árboles a cortar existían, aspecto que no significa mucho trabajo dado que IDRISI cuenta con un sistema de rutinas con comandos de línea que automatizaron el procedimiento.
Por otra parte el hecho de establecer la ruta de menor fricción entre la VTM establecida más cercana hasta el pie de cada árbol a cortar y no hasta un punto que indicase una concentración de árboles, respondió a la necesidad de disminuir el uso del cable por cuanto se determinó mediante un análisis de regresión múltiple que el rendimiento de la extracción se encuentra afectado por la cantidad de metros de cable utilizados y en menor grado por el ángulo de caída del árbol a extraer.
De este modo el operador de distancia al buscar la ruta de menor fricción, estaría minimizando tanto la longitud total de la VTM como la longitud de las líneas de extracción para así también disminuir el tiempo consumido durante la extracción y así optimizar la operación.
Es un hecho que en cualquier procedimiento asistido por computadora la calidad de la información es vital. En este caso en particular, el diseño de la red VTM depende de la precisión del MED utilizado en el análisis del algoritmo PATHWAY.
Como ya se expuso en la Sección 6.1.2, la precisión del MED está afectada por la exactitud del levantamiento topográfico, el cual para esta área se realizó utilizando equipo forestal de baja precisión topográfica. Situación que junto a la intensidad de muestreo del levantamiento topográfico (carriles cada 75 m) y el desempeño de la técnica de interpolación utilizada, limita la precisión del MED. Es por esta razón que el diseño de la red VTM obtenida fue considerado como una propuesta a la hora de establecer la misma en el campo.
Debido a lo anterior el establecimiento de las VTM se realizó siguiendo en lo posible la propuesta, sin dejar de lado el criterio del supervisor del aprovechamiento en el momento de evaluar e implementar algún cambio. Las VTM se abrieron conforme los árboles se cortaron, no se hizo al contrario a pesar de que se conocía de antemano la ruta de la VTM debido a que la caída de los árboles de guácimo es muy difícil de controlar dado que la madera es muy liviana y el árbol pequeño.
En la Figura 17 se muestra la propuesta de PATHWAY y la red como finalmente quedó establecida en el campo. Puede apreciarse que no se estableció la propuesta tal y como quedó luego de correr el algoritmo.
La misma presenta modificaciones en algunos segmentos, así como ciertos tramos del todo no se abrieron debido a que los árboles a los que daba acceso no calificaban para ser aprovechados como materia prima para fósforos.
Las modificaciones en el trazado responden a problemas en la dirección de caída de los árboles, así como a la presencia de árboles caídos de más de un metro de diámetro, o bien simplemente a cambios realizados por el supervisor del aprovechamiento, quien a su juicio consideró que dicha alteración mejoraba el trazado. Así como también dichas modificaciones pueden atribuirse a problemas en la precisión del MED.
Sin embargo en la Figura 17 puede apreciarse como el trazado en general se ajusta a la propuesta inicial. Cabe destacar, que a diferencia del trazado in situ, el hecho de contar con una propuesta de red de VTM debidamente estudiada facilita la labor de supervisión del aprovechamiento al evitar la improvisación en la toma de decisiones.
7.3.1.2.1 EFECTO EN EL IMPACTO DEL APROVECHAMIENTO
7.3.1.2.2 IMPACTO SOBRE LA PRODUCTIVIDAD DE LAS OPERACIONES DE ARRASTRE Y EXTRACCIÓN
La cantidad de área del piso del bosque impactada por vías de transporte en el bloque 2 (diseño de VTM obtenido con el algoritmo PATHWAY), fue comparada con el área impactada en el bloque 1 cuyo trazado de VTM se realizó en forma manual. Las variables de respuesta utilizadas para evaluar el impacto sobre el piso del bosque fueron la cantidad de metros de VTM y la cantidad de metros de cable utilizado en la extracción por unidad de área.
Dichas variables se evaluaron en parcelas imaginarias de ¼ hectárea, dispuestas como se muestra en la Figura 18. Solamente se tomaron en cuenta para evaluación aquellas parcelas donde se disturbó el bosque durante la corta, caída, extracción y arrastre de los árboles. Es importante aclarar que los resultados obtenidos con este tipo de muestreo podrían estar afectados por la posición y tamaño de las parcelas imaginarias; por lo que dichas parcelas fueron establecidas tratando de contabilizar el menor número en ambos bloques de aprovechamiento. Por otra parte, la comparación del impacto producido por las VTM se realizó mediante un análisis de covarianza, ya que por lo general existe una relación lineal entre el porcentaje del piso del bosque cubierto de vías de extracción y la intensidad de corta.
El resumen del análisis de covarianza se presenta en la Tabla 1. En dicho análisis no se encontraron diferencias significativas en la cantidad de metros lineales de vías de transporte menor por parcela entre bloques. Este resultado implica que ambos diseños produjeron la misma densidad de vías de transporte menor.
Sin embargo para la cantidad de metros de cable utilizados por parcela la situación no fue así. En el bloque 2 cuyo diseño de VTM fue producido con PATHWAY se utilizó una cantidad significativamente menor de metros de cable. En el bloque 1 se utilizó el equivalente a un promedio de 52.4 m*ha-1 de cable, mientras que en el bloque 2 solamente 28.32 m*ha-1. La diferencia entre estas medias fue altamente significativa dado que según la prueba de Wilcoxon para varianzas iguales la media del bloque 1 es mayor que la del bloque 2 con un valor de Z=2.4882 y una probabilidad de 0.006419.
El uso del cable en la extracción se recomienda para disminuir la longitud total de la red VTM. De acuerdo a la Ecuación 6 por cada metro de cable que se utilice en la extracción del guácimo es necesario invertir 0.69 minutos más de tiempo. Esto sugiere que si bien ambos diseños produjeron la misma densidad de vías de transporte menor, el diseño asistido por computadora fue más eficiente por cuanto disminuyó el uso del cable en forma significativa. Esto significa un ahorro en tiempo y costo en una de las operaciones más importantes del aprovechamiento: la extracción. Esto por cuanto dicha actividad consumió un 35.6% del tiempo efectivo invertido durante el aprovechamiento del guácimo.
Tabla 1. Comparación del número de metros lineales de vías de transporte menor por parcela de ¼ de hectárea observados en dos niveles de planificación de la red VTM durante el aprovechamiento de guácimo (Goethalsia mehianta), en bosque húmedo tropical. Heredia, Costa Rica.
|
Fuente de Variación |
GL |
Suma de Cuadrados |
Cuadrado Medio |
Valor de F |
Probabilidad de F |
Poder (“=0.05) |
|
Número de árboles cortados por parcela
|
1 |
6219.423 |
6219.423 |
5.66 |
0.020949* |
0.638904 |
|
Diseño de VTM utilizado |
1 |
1537.467 |
1537.467 |
1.40 |
0.242154 |
|
|
Error |
54 |
59365.47 |
1099.361 |
|
|
|
|
Total (Ajustado) |
56 |
66448.01 |
|
|
|
|
|
Total |
57 |
|
|
|
|
|
* Término significativo a un “ = 0.05a) Se utilizó la prueba de F recomendada por Hintze (1997) para validar el supuesto de que la pendiente de la relación lineal entre el porcentaje del piso del bosque cubierto por las VTM y la intensidad de corta es la misma para ambos tratamientos. En dicha prueba se obtuvo una probabilidad de un valor mayor a F de 0.759981, con lo cual no se rechaza “Ho: Las pendientes son iguales”.
|
b) Término |
Obs |
Media por parcela |
Error Estándar |
|
Modelo |
57 |
38.90759 |
|
|
A: Tratamiento |
|
|
|
|
Diseño manual |
28 |
33.67034 |
6.26601 |
|
Diseño asistido |
29 |
44.14485 |
6.157027 |
El aprovechamiento en ambos bloques se realizó con la misma maquinaria, equipo y personal. Por lo tanto es de esperar que el diseño de las VTM no afecte significativamente el rendimiento en las operaciones de arrastre y extracción, obviamente bajo condiciones de pendiente y distancia similares. Sin embargo dado que estas tres condiciones no fueron controladas, se utilizó nuevamente un análisis de covarianza para comparar el tiempo consumido por las operaciones de arrastre y extracción de una muestra de árboles tomada de cada uno de los bloques aprovechados.
Se incluyeron las variables distancia y pendiente promedio de la VTM en el modelo como covariables del tiempo consumido durante el arrastre. Con este análisis se encontraron diferencias altamente significativas entre diseños de VTM (ver Tabla 2). La media de tiempo consumido durante el arrastre para el bloque 1 fue de 4.9 min*troza-1 mientras que el bloque 2 fue de 2.03 min*troza-1. Esta diferencia en rendimiento puede ser atribuida a una variable no controlada entre los bloques, o a la diferencia en el nivel de planificación. Independientemente del factor al cual se le atribuya dicho efecto, la mejora en el rendimiento de la operación de arrastre fue de un 100%.
Por otra parte, en la comparación del tiempo consumido durante la extracción se ponderaron las medias con la covariable distancia de extracción de acuerdo a lo encontrado en el análisis de regresión que dio origen a la Ecuación 6. Los resultados del análisis de covarianza se presentan en la Tabla 3.
A pesar de que en esta operación el tiempo consumido varió entre bloques, la diferencia entre medias no fue tan elevada como en el caso del arrastre, dado que la probabilidad de un valor mayor a F fue de 0.073679. En el bloque 1 el tiempo consumido durante la extracción fue de 10.95 min*troza-1, mientras que en el bloque 2 fue de 7.85 min*troza-1. Esto sugiere la posibilidad de que bajo el diseño asistido por computadora el rendimiento en la extracción podría mejorar.
En conclusión, a pesar de no haber sido posible establecer la propuesta de vías de transporte menor tal y como fue generada con el operador de distancia PATHWAY, el trazado final se ajustó a la propuesta inicial. Cabe destacar que a diferencia del trazado manual, el hecho de contar con una propuesta bastante aproximada de la red VTM, facilitó la labor de supervisión del aprovechamiento y evitó la improvisación. Finalmente, el hecho de que en el diseño obtenido con PATHWAY, el uso del cable fuese significativamente menor, sugiere que con este sistema de trazado se reduce el tiempo consumido durante la extracción, mejorando el rendimiento de la operación, e impactando la misma área del piso del bosque que en el diseño manual.
Tabla 2. Comparación del tiempo consumido por troza (min*troza-1) durante el arrastre bajo dos niveles de planificación de las vías de transporte menor en el aprovechamiento de guácimo (Goethalsia meiantha), en bosque húmedo tropical. Heredia, Costa Rica.
|
Fuente de Variación |
GL |
Suma de Cuadrados |
Cuadrado Medio |
Valor de F |
Probabilidad de F |
Poder (“=0.05) |
|
Distancia de arrastre |
1 |
115.4575 |
115.4575 |
8.36 |
0.005199* |
0.801674 |
|
Pendiente absoluta promedio de la VTM |
1 |
654.4565 |
654.4565 |
47.41 |
0.000000* |
0.99999 |
|
Diseño de VTM utilizado |
1 |
89.39905 |
89.39905 |
6.48 |
0.013313* |
|
|
Error |
65 |
897.2153 |
13.80331 |
|
|
|
|
Total (Ajustado) |
68 |
1591.364 |
|
|
|
|
|
Total |
69 |
|
|
|
|
|
* Término significativo a un “ = 0.05a) Se utilizó la prueba de F recomendada por Hintze (1997) para validar el supuesto de que la pendiente de la relación lineal entre la distancia y la pendiente de la VTM con el tiempo consumido durante el arrastre es la misma para ambos tratamientos. En dicha prueba se obtuvo una probabilidad de un valor mayor a F de 0.138162, con lo cual no se rechaza “Ho: Las pendientes son iguales”.
|
b) Término |
Obs |
Media por parcela |
Estándar |
|
Modelo |
69 |
3.493104 |
|
|
A: Tratamiento |
|
|
|
|
Diseño manual |
51 |
4.953341 |
0.5202434 |
|
Diseño asistido |
18 |
2.038867 |
0.8757001 |
|
Fuente de Variación |
GL |
Suma de Cuadrados |
Cuadrado Medio |
Valor de F |
Probabilidad de F |
Poder (“=0.05) |
|
Distancia de extracción |
1 |
1133.468 |
1133.468 |
34.69 |
0.000000* |
0.999916 |
|
Diseño de VTM utilizado |
1 |
108.9575 |
108.9575 |
3.33 |
0.073679** |
|
|
Error |
51 |
1666.247 |
32.6715 |
|
|
|
|
Total (Ajustado) |
53 |
3229.757 |
|
|
|
|
|
Total |
54 |
|
|
|
|
|
* Término significativo a un “ = 0.05a) Se utilizó la prueba de F recomendada por Hintze (1997) para validar el supuesto de que la pendiente de la relación lineal entre la distancia de extracción y el tiempo consumido es la misma para ambos bloques. En dicha prueba se obtuvo una probabilidad de un valor mayor a F de 0.143324, con lo cual no se rechaza “Ho: Las pendientes son iguales”.
** Término significativo a un “ = 0.10
|
b) Término |
Obs |
Media por parcela |
Error Estándar |
|
Modelo |
54 |
9.402549 |
|
|
A: Tratamiento |
|
|
|
|
Diseño manual |
35 |
10.95228 |
0.9661633 |
|
Diseño asistido |
19 |
7.852818 |
1.311317 |
Figura 18. Red de vías de transporte menor establecidas durante el aprovechamiento del guácimo en dos bloques de aproximadamente 15 ha cada uno. Obsérvese la malla imaginaria de 50 m x 50 m sobrepuesta para el levantamiento del número de metros lineales de VTM y cable utilizado en la extracción de los árboles por unidad de área (en parcelas de ¼ ha). Dichos datos fueron utilizados en la comparación del desempeño de los diseños de vías de transporte menor manual y asistido por computadora.
BLOQUE 1: RED DE VIAS DE TRANSPORTE MENOR OBTENIDAS MEDIANTE DISEÑO MANUAL
BLOQUE 2: RED DE VIAS DE TRANSPORTE MENOR OBTENIDAS MEDIANTE DISEÑO ASISTIDO
