Examinando por Autor "Rufasto Peralta, Yennifer Lisbeth"

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Estimación de la calidad de sitio de Cinchona pubescens (Rubiaceae), en el bosque montano La Palma, Chota, Perú
(Fundación Miguel Lillo, 2023-12-12) Rufasto Peralta, Yennifer Lisbeth; Baselly Villanueva, Juan Rodrigo; Alva Mendoza, Denisse Milagros; Seminario Cunya, Alejandro; Elera Gonzales, Duberli Geomar; Villena Velasquez, Jim Jairo
El género Cinchona L. (Rubiaceae) agrupa 23 especies, de las cuales 19 se encuentran distribuidas en Perú. Pese a ser un género importante a nivel mundial, sus hábitats están siendo degradados de manera acelerada, sin contar con investigaciones sobre la calidad de sitio de estas especies, dificultando generar planes de recuperación de su hábitat. El objetivo de la investigación fue estimar la calidad de sitio de Cinchona pubescens Vahl., en el bosque montano La Palma, localizado en el distrito y provincia de Chota, región Cajamarca, Perú. Se establecieron tres parcelas circulares de 500 m2 (r =12,6 m), donde se midió la altura total y la circunferencia a la altura del pecho de los árboles. Se realizó el análisis de varianza para evaluar la existencia de clases de sitio. Se obtuvieron variables climáticas, fisiográficas y edáficas que fueron correlacionadas con la altura de los árboles, para explicar su relación; además se realizó un Análisis de Componentes Principales con el fin de explicar la variabilidad de los parámetros en estudio. Se determinó que no existe diferencia estadística entre las alturas medias de los árboles; por cuanto, todas las parcelas presentan similitud de calidad de sitio. Los factores edafoclimáticos no presentaron correlación con la altura. Sin embargo, el Análisis de Componentes Principales, evidenció que las variables edáficas influyen más que las climáticas y topográficas sobre la altura de Cinchona pubescens Vahl. Esta especie crece en suelos francos arenosos, con pH fuertemente ácido y concentraciones medias a altas de algunos elementos como materia orgánica, P, K y N.
MultiProduct Optimization of Cedrelinga cateniformis (Ducke) Ducke in Different Plantation Systems in the Peruvian Amazon
(MDPI, 2025-01-16) Baselly Villanueva, Juan Rodrigo; Fernández Sandoval, Andrés; Salazar Hinostroza, Evelin Judith; Cárdenas-Rengifo, Gloria Patricia; Puerta, Ronald; Chuquizuta Trigoso, Tony Steven; Rufasto Peralta, Yennifer Lisbeth; Vallejos Torres, Geomar; Goycochea Casas, Gianmarco; Araújo Junior, Carlos Alberto; Quiñónez Barraza, Gerónimo; Álvarez Álvarez, Pedro; Garcia Leite, Helio
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.