Examinando por Autor "Santillán Gonzáles, Manuel Dante"

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Ecological zone-based volume estimation of Calycophyllum spruceanum and Cedrelinga cateniformis in the Northeastern Peruvian Amazon
(Elsevier B.V., 2025-11-08) Koch Duarte, Christian; del Aguila Piña, Carlos Francisco; Fernández Sandoval, Andrés; Cárdenas Rengifo, Gloria Patricia; Santillán Gonzáles, Manuel Dante; Salazar Hinostroza, Evelin Judith; Castedo Dorado, Fernando; Álvarez Álvarez, Pedro; Goycochea Casas, Gianmarco; Baselly Villanueva, Juan Rodrigo
Forest volume modeling plays a fundamental role in forest inventory, biomass estimation, and the sustainable management of timber resources. In the Amazon region of Peru, native species such as Calycophyllum spruceanum and Cedrelinga cateniformis hold high ecological and commercial value, yet remain understudied in terms of volumetric estimation. This study aimed to develop and evaluate volumetric models for both species across three ecological zones—humid forest, very humid forest, and dry forest—representing the environmental diversity of the northeastern Peruvian Amazon. A total of 18 volumetric models were fitted for each species and site condition using linear regression techniques. Model performance was assessed through adjusted coefficient of determination (R²adj), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), Akaike Information Criterion (AIC), and diagnostic analyses including residual plots and relative error histograms. The results revealed that model performance varied by ecological zone, with the dry forest models showing the highest precision and lowest residual dispersion. Models M3 (Spurr), M4 (Schumacher & Hall), and M9 (Meyer) consistently achieved strong predictive accuracy. Prediction errors were higher in small-volume classes, suggesting the need for caution when applying models to young or small-diameter trees. The developed models are statistically reliable, requiring minimal input variables for the accurate estimation of the timber volume of the two species across various Amazonian environments. It is recommended to adopt zone-specific models for operational use and to continue expanding regional forest databases to improve future model calibration and validation.
Modelado espacial de propiedades fisicoquímicas y fertilidad del suelo en sistemas agrícolas tropicales bajo distinta heterogeneidad estructural mediante UAV multiespectral y geoestadística
(Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Trujillo, 2026-04-27) Vega Herrera, Sergio Sebastián; Ysuiza Perez, Alfredo; Perez Tello, Mónica; Goicochea Pinchi, Diego; Rios Rios, Raúl Martín; Dominguez Yap, Percy; García, Leonela; Barrera Torres, Cicerón; Oliva Cruz, Carlos Alberto; Santillán Gonzáles, Manuel Dante; Arratea Pillco, David; Alejos Patiño, Italo
La variabilidad espacial del suelo condiciona la eficiencia productiva, la gestión de nutrientes y la sostenibilidad de los sistemas agrícolas tropicales, especialmente en contextos donde la heterogeneidad limita la implementación de estrategias de manejo sitio-específico. En este estudio se comparó el desempeño de un flujo analítico basado en imágenes UAV multiespectrales, regresión lineal múltiple (MLR) e interpolación geoestadística en dos sistemas agrícolas con distinta heterogeneidad, un sistema multicultivo a escala de estación y un sistema arrocero con diferentes densidades de siembra, ambos ubicados en la Estación Experimental Agraria El Porvenir (San Martín, Perú). Se analizaron 60 muestras en el componente multicultivo y 27 en el sistema arrocero, georreferenciadas a 30 cm de profundidad, evaluando pH, conductividad eléctrica, nitrógeno, fósforo, potasio, carbono orgánico del suelo y textura. Se aplicó un flujo analítico homogéneo en ambos sistemas (correlación de Spearman, MLR stepwise y kriging ordinario). Los resultados evidenciaron diferencias marcadas en el desempeño predictivo, en el sistema arrocero se alcanzaron valores de R² de prueba de 0,93 para nitrógeno y 0,88 para fósforo, mientras que en el sistema multicultivo los mayores R² fueron 0,42 para conductividad eléctrica y 0,37 para limo. Asimismo, los índices espectrales basados en NIR y red edge mostraron mayor asociación con los atributos edáficos evaluados. Los resultados demuestran que el desempeño depende de la heterogeneidad estructural del sistema, donde entornos más homogéneos favorecen la predicción puntual, mientras que sistemas más heterogéneos potencian la zonificación y delimitación de unidades de manejo
Tecnologías de precisión y su relación con la gestión de insumos agrícolas en el contexto de la sostenibilidad en regiones vulnerables
(Universidad Nacional de Trujillo, 2025-08-18) Santillán Gonzáles, Manuel Dante; Ganoza Roncal, Jorge Juan; Lobato Galvez, Roiser Honorio; Oliva Cruz, Carlos Alberto; Arratea Pillco, David
Esta investigación examina la relación entre el uso de tecnologías de precisión con la gestión de insumos agrícolas dentro de un contexto de sostenibilidad. Se aplicaron encuestas estructuradas a 120 productores que describieron su acceso a tecnología, capacitación, integración tecnológica, productividad y barreras; se procesó la información mediante regresión lineal múltiple, correlación de Spearman y análisis de clúster para descubrir los factores que propician una gestión eficiente responsable con el ambiente y viable en lo socioeconómico de los insumos agrícolas. Se evidencia que la dimensión productividad y sostenibilidad impacta de manera positiva mientras que las barreras y desafíos lo hacen negativamente; además el modelo enfocado en la salud del suelo (R² ajustado = 0,304) demuestra que dichas tecnologías pueden elevar el rendimiento y disminuir los impactos ambientales. Sin embargo, los altos costos, la falta de infraestructura y la escasa capacitación, frenan su adopción; por lo que se propone impulsar políticas públicas, formación técnica y acompañamiento, para alcanzar sistemas agrícolas más sostenibles resilientes e inclusivos en línea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.