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Modelling the influence of radiata pine log variables on structural lumber production

    1. [1] Universidad de Concepción

      Universidad de Concepción

      Comuna de Concepción, Chile

    2. [2] University of Canterbury

      University of Canterbury

      Nueva Zelanda

  • Localización: Maderas: Ciencia y tecnología, ISSN 0717-3644, ISSN-e 0718-221X, Vol. 25, Nº. 0, 2023
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Modelado de la influencia de las variables de troncos de pino radiata en la producción de madera estructural
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Ejecutamos modelos logit para explicar la variabilidad de la madera estructural de Pinus radiata en 71 troncos no podados de segunda y tercera. La variable de respuesta fue la proporción de madera aserrada con un módulo de elasticidad estático mayor o igual a 8 GPa, p MSG8+, y las variables explicativas fueron el volumen del tronco, índice de rama, rama más grande, índice de entrenudos del tronco, densidad básica de la madera y velocidad acústica. El volumen promedio de p MSG8+ fue de 44,30 % y 36,18 % en el segundo y tercer log respectivamente. Se seleccionaron diez modelos en base al cumplimiento de supuestos estadísticos, su bondad de ajuste y la significación estadística de sus parámetros. Los mejores modelos (R 2- adj. > 0,75) incluyeron la velocidad acústica (AV) como variable explicativa, la cual explicó el 56,25 % de la variabilidad de p MSG8+. Los modelos sin VA presentaron bondad de ajuste entre 0,60 y 0,75 (R 2 - adj.), y las variables con mayor peso para explicar la variabilidad de p MSG8+ fueron el volumen, seguido de la densidad básica de la madera, índice de ramaje y rama más grande. Es posible modelar p MSG8+ a partir de variables logarítmicas incluso cuando no se dispone de la velocidad acústica; sin embargo, esto requiere modelos de densidad básica de la madera calibrados para la zona de cultivo de Pinus radiata

    • English

      We run logit models to explain the variability of Pinus radiata structural lumber in 71 second and third un-pruned logs. The response variable was the proportion of lumber with a static modulus of elasticity greater or equal than 8000 MPa, pMSG8+, and the explanatory variables were log volume, branch index, largest branch, log internode index, wood basic density, and acoustic velocity. The average pMSG8+ volume was 44,30 % and 36,18 % in the second and third log respectively. Ten models were selected based on meeting statistical assumptions, their goodness of fit, and the statistical significance of their parameters. The best models (R2 - adj. > 0,75) included acoustic velocity (AV) as explanatory variable, which explained 56,25 % of the variability of pMSG8+. Models without AV presented goodness of fit ranging from 0,60 to 0,75 (R2 - adj.), and variables with the highest weight to explain the variability of pMSG8+ were volume, followed by wood basic density, branch index, and largest branch. It is possible to model pMSG8+ from log variables even when acoustic velocity is not available; however, this requires wood basic density models calibrated for the Pinus radiata growing zone


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