Clasificación Multivariante de 44 especies forestales … · · 2011-04-13Informe de pasantía presentado como requisito parcial para optar el título de Ingeniero ... 5 Forma

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA

VICERRECTORADO ACADÉMICO

COORDINACIÓN GENERAL DE PREGRADO

COORDIDACIÓN DE PASANTÍA

Clasificación Multivariante de 44 especies

forestales considerando las características

anatómicas a nivel microscópico.

Realizado por:

Tecnglo. Fernández Rosa

Informe de Pasantía para Optar al Título de

Ingeniero en Industrias Forestales

UPATA, MAYO DE 2010

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE GUAYANA

VICERRECTORADO ACADÉMICO

COORDINACIÓN GENERAL DE PREGRADO

COORDIDACIÓN DE PASANTÍA

Clasificación Multivariante de 44 especies

forestales considerando las características

anatómicas a nivel microscópico.

Realizado por:

Tecnglo. Fernández Rosa

Informe de pasantía presentado como requisito parcial para optar el título de

Ingeniero en Industrias Forestales, aprobado en la cuidad de , a

los días del mes de de , en nombre de la

Universidad Nacional Experimental de Guayana, por el siguiente jurado:

Lic. Ruíz Daniel

Tutor Industrial

Ing. Martínez Orlando

Tutor Académico

Ing. Gómez Carlos

Jurado

Clasificación de 44 láminas histológicas del tejido xilemático.

ÍNDICE GENERAL

Pág.

LISTA DE FIGURAS V

LISTA DE GRÁFICOS Vii

LISTA DE TABLAS Viii

RESUMEN Ix

CAPÍTULO.- I

OBJETIVOS 1

1.1 Objetivo general 1

1.2 Objetivo específico 1

1.3 Planteamiento del problema 2

1.4 Justificación 4

1.5 Descripción del departamento relación Hombre-Ambiente. 5

CAPÍTULO.- II

2.1.- Antecedente. 8

2.2. – La madera. 10

2.2.1 Estructura anatómica de la madera 10

2.2.1.1 Radios leñosos 11

2.2.1.2 Elementos vasculares 12

2.2.1.3 Los radios Exclusivamente Uniseriado

13

2.2.1.4 Las Fibras 14

2.3.- Análisis microscópico de la madera 15

2.3.1 Vista microscópicas de una muestra de madera. 17

2.4.- Morfología de Elementos Celulares 18


2.4.1 Disgregados 18

2.4.2 Descripción de los tipos celulares 19

2.5.- Análisis Multivariante 21

2.5.1 Objetivos del Análisis Multivariante 22

2.6.- Tipos de técnicas Multivariante. 22

2.7.- Análisis de las Componentes Principales. 24

2.7.1 Selección del número de componentes 25

2.8.- Análisis Clúster. 26

CAPITULO.- III

3.1.- Metodología 27

3.1.1 Grosor de la Fibras 29

3.1.1.2 Ancho de fibra 30

3.1.1.3 Numero de poros por milímetro cuadrado 31

3.1.1.4 Radios 33

3.1.1.5 El peso Específico 34

3.2.- Metodología Estadística 36

CAPITULO.- IV

4.1.1 Variables Anatómicas seleccionadas 37

4.1.1.- Análisis de las Componentes Principales 40

4.1.2.- Análisis de Clúster. 44

4.1.3.1 Comparaciones de las Especies del primer Clúster 1 46

4.1.3.2 Comparaciones de las Especies del segundo Clúster 2 52


4.1.3.3 Comparaciones de las Especies en el Clúster 3 52

CONCLUSIONES 56

BIBLIOGRAFIA. 58

ANEXO. 61

v

LISTA DE FIGURAS.

Nº Pág.

1 Estructura organizativa del departamento Hombre-Ambiente de la

UNEG (Mansutti, 2000) 7

2 Leño de Angiospermas = Leño de Dicotiledóneas en Cercis

siliquastrum (Peichoto, González y Raisman, 2002). 10

3 Ilex – radios medulares multiseriados en cortes longitudinales

tangencial y radial (Peichoto, González y Raisman, 2002). 12

4 Vaso y radio Uniseriado del Peltophorun dubium, ibirá-pitá y lumen

de la especies Zygogynum (Peichoto, González y Raisman, 2002). 12

5 Forma de Células de Radio (Peichoto, González y Raisman, 2002). 13

6 Vista de la Fibra en diferentes cortes del leño (Peichoto, González y

Raisman, 2002). 14

7 Corte transversal, radial de Tectona grandis (Govaere, Carpio y Cruz,

S/F). 16

8 Micrótomo, o Xilótomo, figura 8B presentación de la lámina de

muestra microscópica (Núñez, 2008) 16

9 Los diferentes planes de corte de la madera (Núñez, 2008) 17

10 Nomenclatura de los elementos celulares de la madera (Núñez, 2008) 20

11 Traqueidas de pinos, vista de frente y perfil (Núñez, 2008) 21

12 Esquema de los tipos de Técnicas Multivariante (Figuera, 2000) 23

13 Láminas histológicas del tejido xilemático del laboratorio de

Anatomía Miguel Méndez, sede Upata (Fuente propia). 27

14 Microscopio compuesto, utilizado en la investigación (Fuente

propia). 28

15 Forma de medición de la fibra (Núñez, 2008) 29

16 Forma de medición de ancho de fibra (Núñez, 2008) 30

17 Fibra fina de paredes gruesas (Núñez, 2008) 31

18 Medición de poros/mm2

(Fuente propia). 32

19 Medición de longitud de vaso (Fuente propia). 33

20 Radios/mm2 y radios mayores y 1mm (Fuente propia). 34

21 Medición de ancho y longitud de radios (Fuente propia). 34

22 Diagrama de dispersión de las 44 especies de maderas sin clasificar 42

23 Contribución y correlación entre las variables 42

24 Peso de cada variable con respecto a las 3 componentes creadas 44

25 Especies de maderas clasificada con el Análisis de Clúster 45

Viii

LISTA DE TABLAS.

Nº Pág.

I Cuadro resumen de las Características Anatómicas 37

II Medidas asociadas a las componentes principales 41

III Agrupamiento y estimación de los centros de clases 44

IV Clasificación de los Clúster 47

Clasificación de 44 láminas histológicas del tejido Xilemático.

INTRODUCCIÓN.

Los árboles son los seres vivos más viejos, altos y constituyen el pulmón del

planeta, es increíble lo complejo que puede ser la estructura anatómica de estos

individuos, ellos cuenta con diferentes tipos de células para tres funciones esenciales

del árbol, las cuales son: conducción, almacenamiento y sostén. Se pueden encontrar

un alto grado de variabilidad en la madera dependiendo de la altura ó lugar donde

sean obtenidos dichas especímenes, inclusive si la muestra se ha encontrado cerca de

los ápices apicales se dice que sus elementos se pueden encontrar mucho más

alargado que en cualquier otro sitio. Por otra parte es complicado tratar de realizar

una clasificación y graficar todas esas características anatómicas a nivel

microscópico, utilizando métodos tradicionales.

Sin embargo, ahora se puede utilizar con técnicas avanzadas con alto nivel de

precisión como es el “Análisis Multivariante el cual es un conjunto de métodos

estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos

multivariante en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú

objeto estudiado”(Figueras, 2000). Como se afirmará luego, el análisis multivariante

clasificará 44 especies de madera, utilizando características microscópicas esenciales

del árbol. Se utilizó la nomenclatura de IWAI (1989) para las mediciones de los

elementos xilematicos pero con la limitante de no haber usado el proceso de

maceración debido a que la lámina histológica utilizada en la investigación ya se

encontraba montadas en el portaobjetos. También cabe destacar que lo que se quiere

lograr con la investigación es saber la factibilidad del uso del análisis de multivariante

para la clasificación de especies forestales, por tanto solo se requerían datos para la

aplicación de este programa estadístico y si de verdad daba igual a la teoría descripta

en anatomía de la madera.

Ix

RESUMEN.

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad realizar una clasificación mediante

el método de análisis Multivariante de 44 láminas histológicas del tejido xilemático de

especies maderables, considerando las características anatómicas a nivel microscópico. El

análisis Multivariante se realizó tomando en cuenta las siguiente metodología (a) se realizó

análisis de las componentes principales, para reducir la dimensionalidad del espacio de las

propiedades, (b) agruparon las especies, para controlar la muestra mediante un análisis de

clutering, considerando la distancia euclídea. Este estudio adapto un diseño de investigación

experimental con una base de datos secundario en donde se utilizó de 44 láminas histológicas

del tejido Xilematicos procedente del Laboratorio de Anatomía Prof. Miguel Méndez. Para la

metodología Anatómica se debe aclarar que las muestras estudiada no se les aplico el proceso

de Disgregado ó Macerado, delimitando así la investigación. Se estudiaron las siguientes

variables anatómicas: número de poros/mm2, longitud de vasos, longitud de radios, anchos

de radios, ancho de vasos, ancho y espesor de pared de fibras. En las descripciones se siguió

la terminología del Comité de Nomenclatura de IAWA (Baas et al., 1989). Con el método de

las componentes principales se redujo el número de variables de 7 a 3 variables para las 44

especies. Y con el análisis de clúster se logro clasificar la muestra en tres grupos.

Palabras clave: Características anatomía de la madera, Multivariante, Componentes

Principales, Clustering,


1

CAPITULO I

1.1 OBJETIVOS

1.1.2 Objetivo General.

Clasificar 44 láminas histológicas del tejido xilemático de especies

maderables mediante la aplicación del análisis multivariante como punto de

partida para inferir posibles usos.

1.1.3 Objetivos Específicos.

Seleccionar las características anatómicas de 44 láminas histológicas del

tejido xilemático de especies maderables.

Aplicar el análisis de las componentes principales al espacio de las

características anatómicas de 44 láminas histológicas del tejido xilemático de

especies maderables.

Realizar una clasificación de las 44 láminas histológicas del tejido xilemático

utilizando la técnica de k-medias del análisis de Clúster.


2

1.1.4 Planteamiento del Problema.

La madera es un material heterogéneo con una estructura morfológica compleja,

esta conformada fundamentalmente, por celulosa, hemicelulosa y lignina. El

componente más importante de este grupo es la celulosa, la cual tiene una relación

primaria con el comportamiento físico de la madera como una totalidad. La

hemicelulosa y la lignina presentes en la pared también ejercen importante influencia

en el comportamiento de la madera a través de su volumen y sus características pero

obviamente son de importancia secundaria si se comparan con la influencia de la

celulosa, esto se debe que aproximadamente la mita del peso seco de la madera es

celulosa, mientras que la hemicelulosa constituyen entre el 35 y 50 % los

polisacáridos en las sustancias de pared celular y entre el 20 y el 35% del peso seco

total de la pared. La lignina contiene entre 15 y 35 % de la pared celular, su propiedad

física más importante de este polímero es su rigidez y la creciente dureza, tiesura, que

le imparte a las paredes celulares en la cual es localizada (Mogollón, 1984).

Según CORMA (2003), explica que por su complejidad la madera pueden ser

clasificada en dos grupos: latifoliadas y coníferas. Esta clasificación sucede por la

creencia errónea de llamarla madera dura para Latifoliadas (Hardwood) y madera

blandas para la coníferas (sotwood). Al mismo tiempo se reconoce otra clasificación,

la botánica, en donde se pueden agrupar e identificar al árbol por sus características,

tales como, hojas, frutos, exudaciones, flores, etc. Es conocido que en esta

clasificación se le asigna un nombre científico a la especie cuya madera es de nuestro

interés. Esto evita la confusión que surge del uso y abuso de los nombres comunes.

Pero esta agrupación muchas veces es difícil de realizar si se encuentra la madera

procesada como por ejemplo, aserrada, en lámina o parquet. Otra clasificación seria

por su durabilidad natural, en donde algunas especies de madera presentan una mayor

resistencia al ataque de agentes destructores, en especial a los hongos xilófagos,

debido a que contienen sustancias extractivos: aceites esenciales, taninos, fenoles, los

que realizan cierta preservación natural.


3

Cuando la madera va a ser utilizada en la construcción surge otra división, la cual

es la clasificación por resistencia o estructural que consiste en la cantidad de defectos

que contiene la madera influyendo directamente en sus propiedades de resistencia y

en consecuencia en el grado de calidad de dicha madera. Es importante señalar que en

esta agrupación se logra definir los usos de la madera (Junac, 1988).

De igual forma, se han realizado estudios forestales sobre diferentes especies,

donde generalmente se ha trabajado en función de la relación existente entre una

propiedad en particular y las demás propiedades físicas y mecánicas. Tal es el caso de

las regresiones simple de la forma p = f (d) + ε, donde d es la densidad, llamada

variable independiente, p es una propiedad (física o mecánica) considerada como

variable dependiente y ε es una perturbación o error aleatorio. Esta metodología se

puede observar en el trabajo presentado por Vilela (1969). Sin embargo, los estudios

realizados presentan limitaciones en el sentido de que no se consideran

conjuntamente las propiedades físicos-mecánicas para la clasificación de diferentes

especies, si no que se estudia la relación entre la densidad y cada una de las

propiedades por separado; perdiéndose información de la relación existente entre las

propiedades de las especies estudiadas. La importancia que tienen estas

investigaciones es que permiten conocer la relación entre una propiedad en particular

(densidad) y las propiedades físicas y mecánicas, lo cual ofrece una visión

univariable, que se puede extender para realizar un estudio más general donde se

involucren y estudien las relaciones entre varias propiedades físicas y mecánicas

(análisis multivariante) (Ruiz, 2008).

De igual forma, León (2001) explica que:

“Mediante el conocimiento de la estructura anatómica de la madera se

pueden hacer inferencias sobre propiedades físicas y mecánicas, técnicas

de procesamiento y utilización de la madera. Todas estas inferencias son

posibles debido a que el comportamiento de la madera va a ser reflejo de

sus características anatómicas. Los elementos de mayor importancia

tanto para la utilización como para el procesamiento de la madera es el


4

conocimiento de sus propiedades mecánicas. Sin embargo, la

determinación de dichas propiedades requiere de la realización de una

serie de ensayos los cuales no pueden proporcionar resultados

inmediatos debido a que siguen una metodología (preparación y

extracción de muestras, acondicionamiento, realización de ensayos

propiamente dichos, etc.) cuya aplicación implica un tiempo

relativamente largo para la obtención de los resultados finales.”

Por tanto, el trabajar con las propiedades anatómicas para la clasificación de

especies forestales en lugar de las físicas y mecánicas presenta sus ventajas, tal como

la argumentación de León. La clasificación de estas especies se puede realizar

mediante un criterio de similitud (análisis de clustering) obteniendo la posibilidad de

identificar especies con usos ya estudiados, y por ende inferir posibles usos de

especies desconocidas pertenecientes a la misma clase (Ruiz, 2008).

Por lo anteriormente mencionado la finalidad del presente trabajo es obtener una

clasificación, mediante el análisis Multivariante de las especies de madera de la

Guayana basado en sus características anatómicas, utilizando 44 láminas histológicas

del tejido Xilematicos de especies forestales del Laboratorio de Anatomía Miguel

Méndez UNEG.

1.1.4 Justificación.

Cuando el universo a estudiar es muy grande como en este caso, en donde se tiene

aproximadamente de 7 a 11 variables para 44 especies, es imposible graficar tanta

información, por lo tanto es necesario la utilización de un análisis Multivariante, el

cual reside su potencial para el tratamiento de datos compuestos por numerosas

variables. Estos bloques de datos son generados por estudios sobre procesos o

problemas en los que intervienen multitud de variables, que son registradas

experimentalmente. En la mayoría de las ocasiones, la complejidad del problema que

se pretende estudiar hace que algunas de las variables no se consideren en el estudio

o, simplemente, que sean desconocidas. Ejemplo típico de casos en los que es útil la


5

aplicación de un ACP (análisis de componente principales) son estudios

medioambientales (geológicos, biológicos, ecológico…) en los que existen una gran

multitud de factores que intervienen en el parámetro a estudiar. Asimismo, la

facilidad con la que el científico es capaz de registrar una cantidad ingente de datos

en la observación de cualquier proceso, tiene como consecuencia que la

interpretación intuitiva de la información obtenida sea prácticamente imposible

(Serrano, 2003).

Es necesario señalar la importancia de utilizar este método estadístico, ya que con

el mismo se logra reducir notablemente el numero de incógnitas, además se logra

identificar las variables que están relacionadas, el porqué, están correspondidas, sin

contar las posibles inferencias utilizando cualidades anatómicas resaltantes de las

especies a estudiar, obteniendo información beneficiosa que ayudarían aquellas

especies desconocidas, a inferir posibles usos, sin realizar ensayos destructivos,

como los físicos mecánicos.

1.1.5 DESCRIPCIÓN DEL DEPARTAMENTO RELACIÓN HOMBRE-

AMBIENTE.

1.2 Definición del departamento relación Hombre-Ambiente

Según Mansutti (2000), “es una estructura académica que integra al personal

académico y de preparadores de la Universidad Nacional Experimental de Guayana

interesados en desarrollar sus conocimientos en tres grandes tópicos temáticos: la

biodiversidad, la socio diversidad, y las relaciones entre socio diversidad y

biodiversidad”.


6

1.2.1 Misión

“Crear un espacio de encuentro complejo entre quienes trabajan las ciencias

sociales y las ciencias ambientales creando las condiciones para que, por un lado, se

produzca saber de calidad desde diferentes campos que nutren la ecología (botánica,

zoología, climatología, edafología, limnología, entre otras), y que nos dan los

insumos para entender el funcionamiento del sistema guayanés y en múltiples

sociedades y micro culturas que coexisten con la cultura dominante urbana e

industrial, a la cual no con pocas frecuencia retan” (Mansutti, 2000).

1.2.2 Función

“Participar en los procesos de planificación, ejecución y evaluación de las

actividades académicas conjuntamente con los coordinadores de proyectos,

proporcionando recursos humanos especializados, recursos físico (equipos y

materiales) a los proyectos académicos, administrando los recursos humanos

adscritos al departamento, promover y gestionar acciones que posibiliten el

mejoramiento académico del personal adscrito, generar y difundir información

relacionada con las actividades de la institución y con aquellas inherentes a cada

departamento” (Mansutti, 2000).

1.2.4 Personal que integra el departamento.

“Esta constituido por el personal académico, auxiliares docentes, preparadores,

estudiantes en condición de beca trabajo o ayudantita, personal administrativo o de

servicio que participe en actividades académicas propias del departamento”

(Mansutti, 2000).


7

1.2.3 Estructura organizativa del departamento relación Hombre-Ambiente.

Figura 1. Martínez [Comunicación personal, UNEG, 2010].

1.2.5 Servicios de apoyo.

“Son entes organizacionales de los departamentos que contribuyen al logro de los

objetivos inherentes a los diferentes programas académicos. Proporcionan a los

usuarios de espacios físicos, los materiales y equipos, así como también asistencia

técnica necesaria para que realicen las actividades académicas. Se consideran

Servicios de Apoyo Académico a: laboratorios, talleres, salas especializadas y

cualquier otro existente en los Departamentos o los que puedan crear de acuerdo a los

intereses institucionales” (Mansutti, 2000).

VICERRECTORADO

ACADÉMICO

DEPARTAMENTO RELACIÓN

HOMBRE AMBIENTE

SOCIO

DIVERSIDAD

RELACIÓN SOCIO

AMBIENTAL

ÁREAS DE

CONOCIMIENTO

CONSEJO ASESOR

BIODIVERSIDAD


8

CAPITULO II

2.1 REVISIÓN BIBBLIOGRAFICA

2.1.1 Antecedente.

Giménez y López (2002), explican la influencia de la edad en los caracteres

anatómicos del leño. Para el análisis estadístico se empleó el método Multivariante

para todos los parámetros anatómicos relevantes, a fin de tener un acercamiento sobre

el comportamiento general del fenómeno estudiado. Se utilizó el método de las

componentes principales con el fin de estudiar la asociación de componentes con las

variables, a su vez se realizó el análisis de agrupamientos para verificar la función de

los elementos del leño (conducción, sostén, etc.). A su vez los autores revelan que el

leño presenta un gradiente centrífugo de variación radial ocasionado por la edad

cambial. Las características que determinan la variabilidad de la estructura del leño

son: número de poros, diámetro tangencial del poro, área neta de vasos, proporción de

poros solitarios y espesor de anillos.

Bercena- Pazos, G., F. Ortega – escalona; G. Angeles – Alvares y P. Ronzón –

Perez. (2005) explican la utilización de una regresión lineal múltiple para estudiar la

relación de 23 especies de angiospermas, de las cuales 19 fueron recolectadas en la

selva de México. Ellos expresan que la determinación de las propiedades mecánicas

es un proceso que requiere de equipo, personal calificado y un programa de ensayos

destructivos. Los estudios anatómicos de la madera pueden significar un ahorro de

tiempo y dinero y, por la relación que tienen con las propiedades mecánicas, permiten

predecirlas. En el estudio se analizaron las variables más sencillas y el menor número

de ellas para explicar las propiedades mecánicas de la madera. La obtención de

modelos de predicción para las propiedades de las maderas mexicanas, basadas en la

determinación de algunos caracteres anatómicos, ayudará a generar índices de


9

comportamiento de una manera estadísticamente confiable sin requerir de grandes

cantidades de material o acortado los tiempos de obtención de este conocimiento

tecnológico.

Meza, Barrientos, Rodríguez, Reyes, y Grant (2007), explican la relación entre

altura y aspectos Anatómicos, Morfológicos y Fisiológico de 39 segregantes de

Aguacate `Colín V-33´ ellos usaron como variables anatómicas frecuencia de vasos-

mm2, área, perímetro, diámetro, índice de redondez, índice de alargamiento, entre

otros. Utilizó el método de las componentes principales y correlación múltiple de

Pearson. El análisis de las componentes principales les permitió depurar de 70

variables a tan solo 30 variables que se utilizaron en el análisis final, para luego

clasificar en 4 grupos.

Ruíz (2009), explica la clasificación Multivariante de la madera basada en sus

propiedades físico-mecánicas. La metodología utilizada fue un análisis de correlación

entre las propiedades, encontrándose que existen entre ellas correlaciones

significativas, es decir se realizó un análisis de las componentes principales, para

reducir su dimensionalidad del espacio de las propiedades, además se agruparon las

especies para controlar la muestra mediante un análisis de clustering, considerando la

distancia euclídea, y a partir de la muestra controlada se diseñó un clasificador de

nuevas especies (análisis discriminante). Este estudio se realizó usando el paquete

estadístico Statgraf Plus, en donde se concluye que todas las propiedades físicas

tienen una relación directamente proporcional entre ellas. El autor describe que las

propiedades físicas y mecánicas presentan correlación significativas por lo cual se

pudo reducir la dimensionalidad de las variables aplicando el análisis de las

componentes principales. Y además, el análisis de las componentes principales se

obtuvo que las variables que más aporten al modelo fuera la variable de la relación

Tangencial/Radial (T/R) para dicho estudio.


10

2.2 LA MADERA

2.2.1 Estructura anatómica de la madera

La madera es un material biológico de origen vegetal. Cuando forma parte del

tronco de los arboles sirve para transportar el agua y las sustancias nutritivas del suelo

hacia las hojas, da soporte a las ramas que forman la copa y fija las sustancias de

reserva almacenando los productos transformados en las hojas. En la formación de la

madera se distinguen células de origen temprano con paredes delgadas y color claro y

células de origen tardíos con parees gruesas y color oscuro, que da lugar a zonas de

crecimiento diferenciadas denominadas anillos de crecimiento. Esta compleja

organización estructural hace de la madera un material anisótropo, con propiedades

diferentes en sus tres planos normales de corte (longitudinal, radial y tangencial) (ver

figura 2), que la convierte en un elemento muy particular y con propiedades

diferentes a otros materiales tradicionales empleados en la construcción (Junac,

1988).

La madera está formada por células, la mayoría de las cuales son alargadas y

ahusadas, pero huecas, de ahí su naturaleza porosa. Haciendo un corte transversal (ver

figura 2) en el tronco de árbol se puede observar de afuera hacia adentro las

siguientes partes: corteza, floema, cambium y xilema (Junac, 1989).

Figura 2. Leño de Angiospermas = Leño de Dicotiledóneas en Cercis siliquastrum (Peichoto, Gonzalez y

Raisman, 2002).


11

2.2.1.1 Radios leñosos

El radio es un tejido semejante a un listón, que tiene su dirección principal

orientada radialmente en el árbol. La principal función del radio es de transportar

materiales hacia la región del cambium. Los radios también sirven como recipiente de

almacenamiento. Los radios leñosos se forman en la primera capa de crecimiento y

continúan conforme se agrega nuevas capas, a menos que interfiera algún daño o

d/efecto en la madera. A medida que el tallo lignificado aumenta, el cambium forma

nuevos radios a modo que se mantiene el espaciamiento característico de los radios en

cada especie. Cuando se observa en sección tangencial, los radios se distinguen en

vista de corte, de modo que se notan su altura y su anchura (Libby, 1974). Por otro

lado la compresión en los radios leñosos tienen un efecto positivo, aumentando la

resistencia a la compresión radial de las frondosas con radios leñosos gruesos, como

por ejemplo la especies de Robles (García et.al., 2003). Los radios pueden variar

como por ejemplos por su composición, anchos, tipo, etc. (ver figura 3).

Peichoto y González (2000), explica que los radios medulares están formados por

células parenquimáticas. Según la posición del eje mayor de la célula en relación con

el eje del tallo, puede ser verticales (si están erguidas) o procumbentes (si están

horizontales). Los radios con un solo tipo de células se llaman homogéneos u

homocelulares, mientras los que tienen ambos tipos son heterogéneos o

heterocelulares (Ver figura 3).


12

Figuras 3. Ilex – radios medulares multiseriados en cortes longitudinales tangencial y radial (Peichoto,

González y Raisman, 2002).

2.2.1.2 Elementos vasculares.

Los elementos vasculares son unidades de una estructura articulada en forma de

tubo, de longitud indeterminada conocida con el nombre de vaso. Los elementos

vasculares varían grandemente en forma y tamaño, en su distribución en un anillo de

crecimiento, en sus detalles estructurales y en la naturaleza de sus inclusiones

(Mogollón, 1991). Los vasos pueden estar aislados (sección circular o elíptica) o en

grupos, múltiples (sección poligonal). Según su disposición, el leño puede ser poroso

difuso, con vasos de diámetro similar uniformemente dispuestos en el anillo de

crecimiento (ver figura 4).

Figuras 4. Vaso y radio uniseriados del Peltophorun dubium, ibirá-pitá y lumen de la especies Zygogynum

(Peichoto, González y Raisman, 2002).


13

Los elementos poroso anular, como los vasos de distinto diámetro, los mayores en el

leño temprano, más especializado, y muy pequeños o ausentes en el leño tardío.

El transporte de agua ocurre casi exclusivamente en el anillo de crecimiento externo,

y es diez veces más rápido que en el leño poroso difuso. Es frecuente que los vasos

grandes del leño temprano se obstruyan por tilosis.

2.2.1.3 Los radios Exclusivamente Uniseriado.

Están formados por una sola hilera de células (1 célula de ancho), el radio de las

especie con esta cualidad se le llama homocelular o sea formado por células

exclusivamente procumbentes un ejemplo es Bulnesia arbórea (ver figuras 5)

(Peichoto y González, 2000).

Figuras 5. Muestras la forma de Células de Radio (Peichoto, González y Raisman, 2002).


14

2.2.1.4 Las Fibras.

La fibra es usada comúnmente para referirse a cualquier clase de célula xilemático

en general. Específicamente este término se aplica a células diferentes a las

traqueidas, caracterizadas por ser largas, delgadas y con extremo cerrados. Se

distinguen dos tipos de células, fibrotraqueidas y fibras liberiformes, las mismas

separada o mezclada a menudo constituyen el 50% o más del volumen de una madera

dada (Mogollón, 1991).

Figuras 6. Del lado izquierdo muestra la fibra en transcortes de leño y el lado derecho muestra las fibras en

cortes tangenciales de leño (Peichoto, González y Raisman, 2002).

Ambos tipos de fibras varían bastante en diámetro, longitud, grosor de las paredes,

y cantidad en una determinada pieza de madera (ver figura 6). Esto es valido para


15

diferenciar especies, diferentes individuos de una misma especie y aun en diferentes

sitios en un mismo árbol. Las variaciones en la cantidad y calidad del tejido fibroso

tienen un profundo efecto sobre la densidad de la madera, resistencia, características

de contracción y otros factores que afectan la utilización de la madera (Mogollón,

1991). Es conocido que la longitud de la fibra depende de varios factores, siendo el

principal el genético, en segundo lugar en importancia la historia del árbol, es decir

como fue plantado, el tipo de suelo, si fue fertilizado, podado, etc. (Núñez, 2008).

2.3.- ANÁLISIS MICROSCÓPICO DE LA MADERA

La madera tiene una estructura longitudinal, es decir pareciera estar conformada de

vetas o fibras dispuestas en sentido paralelo al eje del tronco. Esto efectivamente es

así, y cuando se efectúa un corte trasversal se puede comprobar que además del

sentido longitudinal posee simetría radial, dado que se pueden observar como líneas

que salen de la médula que cruzan anillos o bandas concéntricas. Por otro lado la

madera es un material opaco, que al observarse en un microscopio (ver figura 7) la

superficie de la misma apenas pueden distinguirse algunas estructuras superficiales de

forma confusa. Por eso, como en todos los materiales opacos que quieran ser vistos al

microscopio, hace falta obtener láminas muy finas del material y eventualmente

aclararlas para que puedan ser vistas todas las estructuras en su verdadera dimensión.


16

Figura 7. Corte transversal, radial de Tectona grandis (Govaere, Carpio y Cruz, s/f).

Para ello se hace uso de un equipo llamado micrótomo, o xilótomo (ver figura 8A

y 8B). De esa manera en algún lugar de la longitud del riel y a poca distancia del

mismo se halla otra mordaza fija en la que se coloca la muestra de madera

previamente preparada. Se va pasando la cuchilla por la muestra y se van sacando

finas láminas que se toman con pincel y se colocan en un recipiente con agua.

Posteriormente estos cortes se desecan, se tiñen y se montan con una resina adecuada

sobre vidrios, agregándose encima un cubreobjetos. Los vidrios así dispuestos que se

llaman „preparados,‟ Figura 8B, (Núñez, 2008).

Figura 8A. Micrótomo, o Xilótomo, figura 8B presentación de la lámina de muestra microscópica (Núñez,

2008).


17

2.3.1 Vista microscópicas de una muestra de madera.

Existen tres cortes posibles para estudiar la morfología de la madera que son el

transversal, el longitudinal radial y el longitudinal tangencial. En la figura 9 se

muestran esos tres planos de cortes y la forma general que tienen observados al

microscopio (Núñez, 2008).

Figura 9. Los diferentes planes de corte de la madera (Núñez, 2008).


18

2.4.- MORFOLOGÍA DE ELEMENTOS CELULARES

2.4.1 Disgregados

Cuando se observan los cortes de madera hechos con micrótomo, si bien se puede

notar la estructura general de los tejidos no se llega a analizar individualmente la

morfología de cada tipo de célula. Para ello hace falta dispersar el material para

conseguir que los elementos se separen. Esta operación se llama „disgregado‟,

llamándole „macerado‟ los botánicos (Núñez, 2008).

Realizar un disgregado es en esencia lo mismo que efectuar un pulpado químico.

Ambos consisten en disolver o ablandar por medio de reactivos específicos la

estructura de la lámina media que une las células y que está compuesta de lignina y

hemicelulosas. Pero, a diferencia de la operación industrial, en el disgregado no

importa el tiempo o los costos unitarios y si que el material quede lo más semejante a

las condiciones naturales, es decir sin daños o modificaciones estructurales (Núñez,

2008).

Hay varios métodos de disgregación, pero los únicos que cumplen con la

condición antedicha son los que utilizan dióxido de cloro que es el agente conocido

de mayor selectividad por el ataque a la lignina y menor a los polisacáridos. En sus

diversas variantes hay algunas que realizan la operación en un par de horas y otras

más cuidadosas en las que el material se trata a temperatura ambiente y suele

demorarse varios días. Con el disgregado el material se transforma en una pulpa que

se lava y se seca como una pulpa papelera, y se guarda para su análisis. Para la

observación se toma una pequeña cantidad y se la suspende en un tubo de ensayo con

agua de manera muy diluida y se deposita un volumen sobre un portaobjeto colocado

dentro de una estufa. Apenas evaporada toda el agua se tiñe, se vuelve a secar y se

monta agregando una resina y un cubreobjetos (Núñez, 2008).


19

2.4.2 Descripción de los tipos celulares

Los tejidos vegetales de la madera consisten en diversos tipos de células,

diferenciadas al poco tiempo de su formación en el cambium, para cumplir tres tipos

de funciones: a) Conducción, b) Almacenamiento, c) Sostén.

Es muy importante comprender los fundamentos siguientes para entender la

morfología de los distintos elementos:

Toda célula de conducción de líquidos se caracteriza por poseer gran parte de su

pared perforada para comunicarse con la siguiente.

Toda célula de almacenamiento es de forma cercana a la "isodiamétrica", es decir con

sus tres dimensiones semejantes. Además son de pequeño tamaño.

Toda célula del tejido de sostén posee gran dimensión longitudinal en

comparación a las otras dos, para darle resistencia y flexibilidad al tronco (Núñez,

2008).

Una de las características más importantes del leño es la ordenación de sus células

en dos sistemas estrechamente relacionados (Núñez, 2008):

1. Sistema vertical o axial o longitudinal que consta de elementos traqueales

muertos y células parenquimáticas vivas, con su eje paralelo al eje del órgano

donde se encuentra el xilema.

2. Sistema horizontal o transversal o radial o radiomedular está formado por lo

radios medulares. Estos constan principalmente de células vivas, células

parenquimáticas, con sus ejes longitudinales perpendiculares al eje del órgano

(ver figura 10).


20

Figura10. Nomenclatura de los elementos celulares de la madera (Núñez, 2008).

Otro concepto significativo que hay que aclarar es que si bien en las maderas de

latifoliadas existen tres tipos de tejidos para cada una de las tres funciones, en la de

coníferas que es una rama más primitiva de los vegetales, las funciones de

conducción y sostén las realizan las mismas células que se denominan traqueidas

(tráquea = conducto). Estas traqueidas tienen, por lo tanto, las características de

ambos tejidos: son largas y poseen muchos orificios (punteaduras, ver figura 11) en la

pared para conducir líquidos.


21

Figura 11. Traqueidas de Pinus vista de frente y de perfil (Núñez, 2008).

Por lo dicho anteriormente es lógico suponer que los tejidos de las coníferas son

más sencillos. Efectivamente, la madera de gimnospermas solamente cuenta con

traqueidas y células parenquimáticas. Por el contrario, los tejidos de las latifoliadas

poseen tres tipos de células: las fibras, las células parenquimáticas y los elementos

vasculares. Células parenquimáticas de las latifoliadas. A diferencia del parénquima

de las coníferas el de las latifoliadas es abundante y hasta puede serlo en tal magnitud

para excluir especies de su uso papelero por la escasa proporción de fibras (Núñez,

2008).

2.5 ANÁLISIS MULTIVARIANTE

El análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es

analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay

varias variables medidas para cada individuo ú objeto de estudio. Su razón de ser

radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo


22

información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de

conseguir, Salvador (2000)

2.5.1 Objetivos del Análisis Multivariante

Según Salvador (2000), se pueden sintetizarse en dos:

1) Proporcionar métodos cuya finalidad es el estudio conjunto de datos multivariantes

que el análisis estadístico uní y bidimensional es incapaz de conseguir

2) Ayudar al analista o investigador a tomar decisiones óptimas en el contexto en el

que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de

datos analizados.

2.6 TIPOS DE TECNICAS MULTIVARIANTES

Se pueden clasificar en tres grandes grupos (ver figura 12):

1) Métodos de dependencia

Se trata de las variables analizadas que se encuentra divididas en dos grupos:

las variables dependientes y las variables independientes. El objetivo de los métodos

de dependencia consiste en determinar si el conjunto de variables independientes

afecta al conjunto de variables dependientes y de qué forma (Salvador, 2000).

2) Métodos de interdependencia

Estos métodos no distinguen entre variables dependientes e independientes y su

objetivo consiste en identificar qué variables están relacionadas, cómo lo están y por

qué (Salvador, 2000).

3) Métodos estructurales

El objetivo de estos métodos es analizar, no sólo como las variables

independientes afectan a las variables dependientes, sino también cómo están

relacionadas las variables de los dos grupos entre sí (Salvador, 2000).


23

Técnicas

Multivariantes

Métodos de

Dependencia

Dependiente

Métrica

Dependiente

No Métrica

Análisis de Regresión

Análisis de Supervivencia

MANOVA

Correlación Canónica

Análisis Discriminante

Regresión Logística

Análisis Conjoint

Modelos estructurales

Métodos de

Interdependencia

Datos Métricos

Datos No

Métricos

A. Comp. Principales

Análisis Factorial

Escalas Multidimensionales

Análisis Cluster

Análisis de Correspondencias

Modelos log-lineales

Escalas Multidimensionales

Análisis Cluster

Figura 12. Esquema de los tipos de Técnicas Multivariante (Figuera, 2000).

El análisis Multivariante reside su potencia para el tratamiento de datos

compuestos por numerosas variables. Estos bloques de datos son generados por

estudios sobre procesos o problemas en los que intervienen multitud de variables, que

son registradas experimentalmente. En la mayoría de las ocasiones, la complejidad

del problema que se pretende estudiar hace que algunas de las variables no se

consideren en el estudio o simplemente, que sean desconocidas. Ejemplo típico de

caso en los que es útil la aplicación de un A. Comp. Principales. Asimismo, la

facilidad con la que el científico es capaz de registrar una cantidad ingente de datos

en la observación de cualquier proceso, tiene como consecuencia que la


24

interpretación intuitiva de la información obtenida sea prácticamente imposible

(Herrera, s/f).

2.7 ANÁLISIS DE LAS COMPONENTES PRINCIPALES.

El análisis de las componentes principales se puede considerar una técnica de

reducción de la información. Conceptualmente, su objetivo es tomar p variables

correlacionadas (X1, X2,…, X2), las cuales describen n objetos, y encontrar una

combinación de ésta para generar otras variables nuevas (Z1, Z2…, Z p) que no estén

correlacionadas. La independencia de las nuevas variables Zi (llamadas componentes

principales) hace que midan diferentes dimensiones de los datos. Estos componentes

principales son ordenados de manera que Z1 explique la mayor cantidad de variación

contenida en los datos originales, Z2 contiene la segunda mayor cantidad de

información original, y así sucesivamente (Serrano, 2003).

Cuanto más dependientes sean las variables, más varianza será explicada por los

primeros componentes, y la información contenida en los datos será mejor explicada

por un menor número de componentes. De esta manera, las p variables X originales

se reducen a los primeros Zi. Si las variables seleccionadas en el estudio no están

correlacionadas, no es posible la reducción, ya que la varianza se reparte entre todos

los Zi. En casos en los que las variables presentan altas correlaciones negativas o

positivas, los dos o tres primeros componentes explican la mayor parte de la

información contenida en la totalidad de las variables consideradas (Martínez, s/f).

Así pues, a partir de una matriz de datos, el ACP permite transformar un conjunto

de variables no correlacionadas denominadas factores o componentes los cuales,

como se ha indicado anteriormente, son combinación lineal de las variables

originales. El primer componente principal que se extrae es el que resume lo mejor

posible la información contenida en la matriz de datos original. Es decir, es el que

contribuye mejor a explicar la varianza total. El segundo componente principal es el

que resume lo mejor posible la información restante; en otras palabras, es el que


25

aporta un máximo de varianza residual resultante, siendo independiente del primero

(Serrano, 2003).

2.7.1 Selección del número de Componentes

¿Cuántos componentes principales seleccionar?

Se tienen los siguientes tres criterios para determinar el número de componentes:

• Realizar un gráfico de los puntos (λi, i), i = 1,..., p, que a menudo se llama gráfico

de sedimentación, y comenzar eligiendo componentes hasta que los restantes puntos

estén a la misma altura de un autovalores λk. La idea es buscar un ‟‟codo‟‟ o cambio

brusco de pendiente a la cual a partir de este codo la pendiente es aproximadamente

un plano horizontal. De otra forma, buscar el valor de k de tal forma que los demás

Autovalores, λj con j > k, tengan casi el mismo valor, y ese valor de k indica el

número de componentes a considerar (Herrera, s/f).

• Seleccionar componentes de tal forma que entre ellas la proporción de varianza

acumulada satisfaga un requerimiento a priori, como por ejemplo el 80 o 90%. Sin

embargo, este criterio no debe usarse a rajatabla, puesto que es posible que el primer

componente alcance por sí solo el 90%, y puede existir otros componentes que nos

expliquen la ‟‟forma‟‟ de las variables, que con este criterio lo perderíamos.

• Desechar aquellos componentes asociados a valores propios que son inferiores a una

cota establecida como puede ser la varianza media de los componentes, esto es P λi/p.

Y en caso que estemos trabajando con la matriz de correlación R, que será lo más

frecuente, este valor es 1, de tal manera que solamente consideraremos aquellas

componentes asociadas a los autovalores mayores que 1. Cuando las variables

originales son pocas, es posible que un solo autovalor cumpla este requisito, y

podríamos caer en la arbitrariedad del punto anterior. Por lo general este criterio se

utiliza cuando el número de variables originales es suficientemente grande y nos

permite en contar por lo menos 3 componentes principales cuyos autovalores

satisfacen la cota de 1. Se debe usar con cuidado (Herrera, S/f).


26

2.8 ANÁLISIS CLÚSTER

Su objetivo es clasificar una muestra de entidades (individuos o variables) en un

número pequeño de grupos de forma que las observaciones pertenecientes a un grupo

sean muy similares entre sí y muy disimilares del resto. A diferencia del Análisis

Discriminante se desconoce el número y la composición de dichos grupos.

Por ejemplo, clasificar grupos de alimentos (pescados, carnes, vegetales y leche)

en función de sus valores nutritivos (Salvador, 2000).

El análisis Clúster resulta muy útil, ya que:

Sirve para definir grupos de una manera objetiva, cuando la clasificación es

complicada.

Se puede considerar, en ocasiones, como un método para reducir los datos, ya

que cada grupo formado puede ser representado en el estudio del problema,

por uno solo de los objetos que lo componen.

Puede generar grupos no esperados o desconocidos, permitiendo la

investigación de correlaciones entre los objetos en estudio también

desconocidas antes de la aplicación del análisis (Serrano, 2003).


27

CAPITULO.- III

3.1 METODOLOGIA

El trabajo adaptó un diseño de investigación experimental en donde la base de

dato ya estaba procesada (las muestras estaban colocada en portaobjetos). Se debe

aclarar que el procedió a la recuperación de información de datos secundario, tales

como las 44 laminas histológica del tejido Xilematicos, perteneciente al laboratorio

de anatómica de la madera Miguel Méndez de la Universidad Nacional Experimental

de Guayana (UNEG) sede Upata (Figura 13), de las cuales no se les aplicó el proceso

de disgregado ó macerado (debido a estar colocadas en portaobjetos), delimitando así

la investigación. Núñez (2008) explica que existen dos maneras de determinar las

mediciones del tejido, por medio de cortes trasversales hechos con el micrótomo y en

los disgregados. Inclusive el material del disgregado, debe quedar semejante a las

condiciones naturales, es decir sin daños o modificaciones estructurales.

Figura 13. Muestra las láminas de 44 especies estudiadas (Fuente propia).


28

Si se utiliza el disgregado se debe tomar una pequeña cantidad y se la suspende en

un tubo de ensayo con agua de manera muy diluida y se deposita un volumen sobre

un portaobjeto colocado dentro de una estufa. Apenas evaporada toda el agua se lo

tiñe, se lo vuelve a secar y se lo monta agregando una resina y un cubreobjetos

(Núñez, 2008).

Figura 14. Microscopio compuesto, utilizado en la investigación (Fuente propia).

Las muestras fueron medidas en el microscopio compuesto de marca Nikon

calibrado, utilizando aumento de 10X (Figura 14). Se estudiaron las siguientes

variables anatómicas: número de poros/mm2, longitud de vasos, longitud de radios,

anchos de radios, ancho de vasos, ancho y espesor de pared de fibras. En las

descripciones se siguió la terminología del Comité de Nomenclatura de IAWA (Baas

et al., 1989):


29

3.1.1 Grosor de la Fibras

Fibras de paredes muy delgadas: Lumen de las fibras 3 o más veces más

anchas que el doble del espesor de la pared. (lumen amplio, pared delgada).

Fibras de paredes delgadas a gruesas: Lumen de las fibras menos de 3

veces el doble del espesor de la pared (lumen y pared generalmente del

mismo ancho).

Fibras de paredes muy gruesa: Lumen casi completamente cerrado y

paredes gruesas (lumen reducido, pared gruesa.

Para la medición de longitud de fibra se debe realizar la medida por el eje

longitudinal entre un extremo y otro de la fibra (Figura 15). Si bien se puede medir en

los cortes de tejidos, para este caso conviene hacerlo en disgregados, puesto que en la

madera las fibras están tensionadas.

Figura 15. Forma de medición de la fibra (Núñez, 2008).


30

3.1.1.2 Ancho de fibra

El ancho de fibra es un parámetro variable a lo largo de la longitud de la fibra, e

inclusive en el mismo sitio puesto que ésta no tiene una sección circular. Es por eso

que es necesario trabajar con valores promedios de varias determinaciones. Existen

dos maneras de determinar el ancho de fibra; en los tejidos de por medio de cortes

trasversales hechos con el micrótomo (Figura 16), y en los disgregados.

Figura 16. Medición de ancho de fibra (Núñez, 2008).

Las mediciones tienen una gran diferencia, siendo las realizadas en el material

disgregado mucho mayores, debido que, por un lado las células en la madera están

tensionadas expandiéndose al lignificarse, y por otro lado en el disgregado los

elementos están colapsados debido a su posición y en alguna medida a la presión que

ejerce el cubreobjetos. La magnitud de los anchos de fibra se halla comprendida entre

7 a 20µ en las fibras de Latifoliadas y en el rango de 20 a 60µ en las traqueidas de

coníferas.


31

La medición de espesor de pared es la más dificultosa de realizar debido a su

pequeña magnitud. Los espesores de pared se hallan en el rango de 2 a 6µ en las

fibras y de 3 a 10 µ en las traqueidas. No se mide directamente sino restando el ancho

del lumen del ancho total de fibras y dividiendo por 2. También se dificulta en los

disgregados porque se confunde con estrías y sombras propias del método óptico,

particularmente en las fibras finas de paredes gruesas que no se colapsan

completamente (Figura 17).

Figura 17. Fibra fina de paredes gruesas (Núñez, 2008).

3.1.1.3 Numero de poros por milímetro cuadrado

Al momento de realizar la observación con el objetos de 10x del microscopio, se

debe trazar líneas imaginarias de aproximadamente de 1mm de cada lado para

obtener un cuadrado perfecto, se procede a contar de los poros y se rechaza aquellos


32

que sobrepasa las líneas imaginarias trazadas o que se encuentre muy cerca de ellos

(ver figura 18).

Se indica con (x) (r) (t) (m) según la características haya sido observada en los cortes

transversales, radial, tangencial, o tejido macerado.

Vasos

Abundancia por mm2 (x)

Muy pocos - menos de 16

Pocos - 16 – 25

Moderadamente pocos - 26 - 50

Moderadamente numerosos - 51 - 75

Numerosos - 76 – 100 (ver figura 19)

Figura 18. Medición de poros/mm2 (Fuente propia)

1mm

10X Obj.


33

Elementos vasculares:

Longitud: se midió en micra según el método “length” (m).

Cortos - menos de 350u

Medianos - 350u – 800u

Largos - más de 800u Y

Figura 19. Medición de longitud de vaso (Fuente propia)

Por ser una dimensión muy variable debe tomarse el máximo de medidas (m).

3.1.1.4 Radios

En las mediciones de los radios conviene dar el valor mínimo y máximo de las

anteriores mediciones y no su valor promedio. Al medir al ancho se toman en cuenta

las células acompañantes; al medir al ancho se toman en cuenta las células oleíferas,

pero no incluyen los radios con más de una parte multiseriada (fusionados

longitudinalmente). Los radios compuestos y agregados se miden y describen por

separado (ver figura 20).

Abundancia, número por milímetro lineal (t), (x).

Muy numerosos - más de 20

Numerosos - 6 -20

Escasos - menos de 5 (ver figura 21).


34

1mm

Figuras 20. Radios/mm2 y radios mayores y 1mm, con objeto 10X (Fuente propia)

Debido al tamaño y de las células radiales, en algunas maderas es difícil

determinar su abundancia y espaciamiento en la sección transversal, ya que se

confunden con las células longitudinales (ver figura 20)

Figura 21. Medición de ancho y longitud de radio (Fuente propia)

El peso Específico

El peso específico de la madera es la relación entre el peso seco a la estufa, de la

madera, y el peso de un volumen igual de agua. Se usa el peso seco a la estufa porque

de una pieza dada de madera varía de acuerdo con su contenido de humedad. Puesto

que el volumen de la madera cambia, durante su secado, a partir de un punto crítico

conocido como punto de saturación de las fibras (p.s.f.), es necesario, cuando se

Y

X


35

menciona el peso específico de la madera, hacer referencia a su condición de

humedad (Libby, 1974).

Se debe hacer notar que existe una variación normal del peso específico dentro de

la madera de una especie dada. En general, la mayor parte de esta variación parece

que se debe a la posición de la madera en el árbol, a la edad en la que se obtiene la

madera, y al diseño estructural de tallo. La rapidez de crecimiento, ya sea que se deba

a la posición del árbol en el lote, o al sitio de éste, puede, bajo ciertas condiciones,

tener efecto normalmente es mucho menor que el de los factores antes citados (Libby,

1974).

El peso específico es una propiedad física que sirve como índice en cuanto a la

facilidad de secado. En general, mientras más pesada es la madera más lenta es el

tiempo de secado y mayor es la probabilidad de desarrollo de efectos durante el

mismo (León, 2002). Por lo descripto anteriormente se usó esta propiedad física

conjuntamente con las características anatómicas la cual permitirán dar posibles

inferencias sobre los usos de la madera estudiada.


36

3.1.2 METODOLOGÍA ESTADÍSTICA.

Según Ruiz (2008)

1. Para el análisis estadístico se empleó el método Multivariante para todos los

parámetros anatómicos relevantes, en donde se procedió al análisis de las

características anatómicas y sus mediciones de 44 láminas histológicas de los

tejidos xilematicos para especies maderables.

2. Se introdujo la data con las cualidades seleccionada en el paquete estadístico

Statgraf Plus, y se procedió a realizar el análisis Multivariante de acuerdo a

los objetivos específicos planteados.

3. Se procedió a reducir la dimensionalidad del espacio físico de las mediciones

mediante el análisis de las componentes principales para reducir la

dimensionalidad del espacio de las mediciones.

4. Luego se realizó el análisis de clustering mediante el esquema establecido para

clasificar las 44 láminas histológicas del tejido xilemático.


37

CAPITULO IV

4.1 RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1.1 Variables Anatómicas seleccionadas

En el presente trabajo se realizaron mediciones en el microscopio utilizando objeto

de 10x. La característica que ocasionó más grado de dificulta fue la relacionada con la

fibra debido a su tamaño, y además existe un grado de error importante porque no se

efectuó el proceso de macerado y las fibras se encontraba tensionada al momento de

la medición. Además hay que sumar el mal estado que se encuentra las láminas

histológicas presente en el laboratorio Miguel Méndez.

Tabla I. Cuadro resumen de las Características Anatómicas

Nº Nombre

Científico

Nº Poros/ mm²

Long. Vasos µ

Ancho Vasos µ

Long. Radio µ

Ancho Radio µ

Espesor Fibra µ

Ancho Fibra µ

Peso Especifico

1 Alexa imperatricis

3-2 567,6 72,6 112,2 13,2 3,3 13,2 0,41

2 Anacardium excelsum

2-2 1650 56,1 62,7 19,8 3,3 6,6 0,56

3 Astronium graveolens

6-8 462 56,1 99 13,2 1,65 3,3 1,07

4 Bombacopsis quinata

3-5 227 66 1650 33 0,99 23,1 0,40

5 Brosimum alicastrum

10-12 759 26,4 264 13,2 2,97 0,33 0,80

6 Bulnesia arbórea

50-57 561 16,5 62,7 3,3 2,64 0,66 1,21

7 Calophyllum brasiliensis

4-6 1204 49,5 105,6 6,6 4,95 1,65 0,65

8 Carapa guianensis

4-6 957 49,5 214 29,7 3,3 6,6 0,64

9 Cedrela odorata

2-3 1980 59,4 105,6 13,2 1,32 8,25 0,56


38

Nº Nombre

Científico

Nº Poros/ mm²

Long. Vasos µ

Ancho Vasos µ

Long. Radio µ

Ancho Radio µ

Espesor Fibra µ

Ancho Fibra µ

Peso Especifico

10 Copaifera officinalis

10-14 544,5 49,5 204,6 16,5 4,62 0,99 0,67

11 Cordia alliodora 9-11 462 36,3 306,9 26,4 3,3 9,90 0,48

12 Couratari pulchra

2-3 1287 42,9 297 16,5 3,3 9,90 0,57

13 Chlorophora tintoria

8-10 1650 66 181,5 13,2 2,97 0,33 0,84

14 Didymopanax morototoni

11-14 1518 56,1 273,9 19,8 0,99 6,6 0,46

15 Ecclinusa guianensis

46-40 2046 23,1 184,8 9,9 4,62 0,99 0,78

16 Erisma uncinatum

3-5 217,8 92,4 247,5 9,9 4,62 1,98 0,50

17 Eschweilera corrugata

3-3 1320 52,8 326,7 9,9 1,32 3,3 0,85

18 Genipa americana var. caruto

29-39 1155 33 181,5 13,2 1,32 3,3 0,76

19 Guazuma ulmifolia

6-8 1303 49,5 633,6 26,4 2,64 0,66 0,63

20 Hironyma laxiflora

3-5 1287 39,6 198 33 3,3 9,9 0,74

21 Hura crepitans 2-3 412 46,2 171,6 6,6 1,65 6,6 0,36

22 Ilex laurina 9-13 1237 39,6 1551 49,5 3,3 4,95 0,70

23 Jacaranda copaia

2-5 693 39,6 161,7 19,8 1,65 4,95 0,70

24 Lonchocarpus margaritensis

4-6 924 42,9 49,5 6,6 3,3 3,3 0,82

25 Manilkara bindetata

9-12 709 29,7 320,1 6,6 3,3 1,65 1,01

26 Mouriri huberi 8-10 1188 36,3 207,9 6,6 3,3 3,3 0,93

27 Ochroma pyramidale

3-5 2065 75,90 792 66 1,65 13,2 0,17


39

Nº Nombre Común Nº

Poros/

mm²

Long.

Vasos µ

Ancho

Vasos µ

Long.

Radio µ

Ancho

Radio µ

Espesor

Fibra µ

Ancho

Fibra µ

Peso

Especifico

28 Ocotea sp 5-7 1848 49,5 132 9,9 3,3 4,95 0,55

29 Parinari exelsa 3-3 660 115,5 198 9,9 6,6 3,3 0,66

30 Pera glabrata 2-4 2062 46,2 227,7 6,6 3,3 3,3 0,66

31 Piranhea longepedunculata

25-30 1722 56,10 181,5 6,6 1,98 0,33 0,91

32 Pithecellobium samán

3-8 1584 66 82,5 9,9 1,65 3,3 0,52

33 Platymiscium pinnatum

3-3 726 49,5 108,9 9,9 1,65 3,3 0,85

34 Protium sp 10-15 749 42,9 171,6 6,6 2,64 3,3 0,65

35 Pterocarpus officinalis

11-6 1815 56,1 72,6 6,6 4,62 1,98 0,38

36 Rhizophora mangle

10-15 1551 49,5 409,2 13,2 4,95 1,32 0,89

37 Simaruba amara 2-3 1039 59,4 165 19,8 1,65 3,3 0,36

38 Sterculia pruriens 2-4 607 46,2 990 66 1,65 8,35 0,52

39 Swietenia macrophylla

5-7 693 33 171,6 29,7 6,6 9,9 0,54

40 Tabebuia rosea 90-103 660 23,1 46,2 9,9 1,98 1,32 0,57

41 Terminalia guianensis

4-6 924 46,2 174,9 9,9 2,64 3,3 0,73

42 Tetragastris panamensis

16-26 2442 42,9 125,4 9,9 0,99 2,31 0,75

43 Torrubia cuspidata

4-8 1059,3 42,9 118,8 6,6 3,3 1,65 0,48

44 Triplaris surinamensis

8-14 1828,2 49,5 138,6 6,6 1,65 6,6 0,56


40

Al detallar el cuadro resumen se puede apreciar especies con un alto números de

poros/mm2 como es el caso del Tabebuia rosea (apamate), Tetragastris panamensis

(caraño), Piranhea longepedunculata (caramacate), Genipa americana (caruto) y

Bulnesia arborea (vera). Esto se debe más que todo al agrupamiento de poros en la

madera, en donde se puede conseguir arracimados, múltiplos radiales y con

disposición oblicuos casi flamiforme.

Con respectos a las mediciones de los radios, se encontraron especies con

dimensiones extensas como son Sterculia pruriens (camoruco) con 990 µ, Ochroma

pyramidale (balso) con 792 µ y Guazuma ulmifolia (guácimo) con 633,6 µ.

Cuando se observa los valores de espesor de fibra y ancho (lumen) de la misma

conjuntamente con el peso específico, se aprecia que las maderas duras con peso

específico cercano a 1, su espesor también lo es. Como ejemplos tenemos al

Manilkiara bindetata (Purgüo) en donde el espesor es 3,3µ, con ancho de 1,65µ y

peso específico de 1,01. La madera de Bulnesia arbórea Vera cuenta con peso

específico de 1,21, espesor de fibra de 2,64 µ y lumen de aproximadamente de 0,66µ.

4.1.2 Análisis de las Componentes Principales.

En esta investigación se utilizó el método de interdependencia de datos métricos,

específicamente las componentes principales, porque su objetivo consiste en reducir

la dimensionalidad del espacio de mediciones sin pérdida de información relevante e

identificar relaciones entre variables. (Salvador, 2000)

En la tabla II se muestra los autovalores del análisis de las componentes

principales, dando como origen la selección de los primeros tres autovalores los

cuales son superiores a 1 (Martínez, s.f). Esto quiere decir que las 7 variables

utilizadas se retuvieron tres componentes (producto de la combinación lineal de las

variables originales), lo que permitió realizar el análisis de la información de forma


41

más sencilla. En otras palabras lo que se quiere decir es, que el programa al introducir

los datos se debe cumplir 3 exigencias.

Que el auto valor sea mayor que uno.

El porcentaje de varianza acumulada se encuentre entre los rango de 70 a

90%, y

Se escojan por los menos 2 componente, para el mejor compresión en la

grafica sean tres los componente escogidos (ver tabla II).

Tabla II. Medidas asociadas a las componentes principales

Número de la

Componente

Autovalor Porcentaje de

Varianza

Porcentaje de

Varianza

Acumulada

1 2,64547 37,792 37,792

2 1,27012 18,145 55,937

3 1,06293 15,185 71,122

4 0,789326 11,276 82,398

5 0,590913 8,442 90,839

6 0,408111 5,830 96,670

7 0,233128 3,330 100,000

Número de componentes extraídas: 3

El propósito del análisis es obtener un pequeño número de combinaciones lineales

de las 7 variables que explican la mayoría de la variabilidad de los datos, en este caso,

se han extraído 3 componentes, los cuales explican el 71,12% de la variabilidad de

los datos originales. En la nube de puntos no clasificada (ver figura 22), en donde

están representadas las 44 especies estudiadas utilizando los valores correspondientes

a las tres primeras componentes retenidas.


42

Figura 22. Diagrama de dispersión de las 44 especies de maderas sin clasificar

La contribución y correlación entre las variables se visualiza (ver figura 23),

mediante el ángulo formado por los segmentos que las definen. Cuando el ángulo es

menor de 90º se dice que la correlación es directa, y a medida que se aproxima a cero

grados la correlación es más fuerte (Martínez, s.f). En este caso se observa que ancho

de fibra, longitud de radio y ancho de radio están correlacionados. Sin embargo, es

necesario aclarar que ancho de fibra con respecto a la longitud y ancho de radio es

una falsa correlación (el aumento de los radios no implica el incremento del ancho de

fibra).

Figura 23. Contribución y correlación entre las variables.


43

Además la presencia de radios anchos y largos disminuyen los valores de las

diferentes propiedades mecánicas debido a que son elementos celulares dispuestos

transversalmente con respecto al fuste y ubicándose del centro hacia la periferia de

éste, al desviar el alineamiento paralelo de las fibras, influyen en la resistencia a la

flexión de la madera, la desviación esta en función del ancho de los radios (Bercena –

Pazos,G et.al. 2005). En otras palabras se pueden decir que mientras más ancho sean

los radios menos será su resistencia a la flexión y la madera es más débil o blanda.

De igual forma, se observa que hay una relación inversa entre peso específico y los

radios, es decir, en la medida que la longitud y el ancho aumentan entonces

disminuye el peso específico. Según León (2001) afirma que la influencia de los

radios sobre el peso específico está relacionada con las diferencias en el volumen de

los radios y las dimensiones de las células erectas. Con respecto a este último aspecto,

se ha observado que un incremento en el porcentaje de células erectas puede producir

una disminución del peso específico.

Tal como se observa en la figura 18, el espesor de fibra está fuertemente

correlacionado con el peso específico (ángulo menor de 90º y próximo a 0º), esto es,

cuando aumenta el espesor de la fibra aumenta el peso específico. Según León (2002)

a medida que se va produciendo un aumento en el grosor de las paredes de las fibras,

los valores de las propiedades de resistencias mecánicas se incrementan. Este autor

destaca que la cantidad de sustancia de madera está relacionada directamente con el

espesor de la pared celular de los elementos constituyentes de la madera,

específicamente de aquellas células que se encargan de llevar a cabo la función de

soporte o resistencia mecánica: traqueidas en coníferas y fibras en latifoliadas.

En la figura 24 se observa la contribución o peso de las variables originales con

respecto al modelo. En tal sentido la longitud y anchos de vasos tienen el mayor peso

con respecto a la componente 3; el peso específico es que el más contribuye para la

componente 2, y por último la longitud de radio y anchos de radio son las que más

contribuyen para la componente 1.


44

Figura 24. Peso de cada variable con respecto a las 3 componentes creadas

4.1.3 Análisis de Clúster

Una vez reducido el espacio de las características anatómicas de dimensión 7 a

dimensión 3. Se procedió a clasificar la nube de puntos caracterizada por las tres

componentes principales, se realizó un análisis de cluster mediante el método de K-

medias, es decir, para este estudio se definieron tres clases para su agrupación de

acuerdo a una medida de similitud (distancia euclídea) obteniéndose una agrupación

óptima. Para ello se usó el paquete estadístico Statgraf Plus el resultado se muestra en

la tabla III.

Tabla III. Agrupamiento y estimación de los centros de clase

Clases

Tamaño de

la clase

Porcentaje

Centros

Componente

1

Componente

2

Componente

3

1 25 56,82 -0,560508 -0,307843 -0,473172

2 4 9,09 4,16593 0,668451 -0,944349

3 15 34,09 -0,176736 0,334819 1,04045


45

Se observa 3 clases o grupos que están compuestas de 44 especies. La primera

contiene el mayor número de especies con un total de 25 (56,82 %), el segundo grupo

posee solo 4 (9,09 %) especies y la tercera sujeta a 15 (34,09 %) especies, para

visualizar estas clases (ver la figura 25), donde se muestra la nube de puntos ya

clasificada. En el primer grupo se encuentras las madera considerada como

moderadamente dura, las cuales las hacen muy versátiles en varias tareas o

aplicaciones, son fáciles de modelar y además se localizan especies que son

consideradas para la industria maderera de altísima calidad como por ejemplo la

Swietenia macrophylla, Platymiscium pinnatum, Cordia alliodora entre otros, las

cuales son usado para infinitos aplicaciones (ver tabla IV).

Figura 25. Diagrams de dispersion clasificada


46

4.1.3.1 Comparaciones de las Especies del primer Clúster 1.

En este grupo uno se encuentra ubicada madera de diferentes pesos específicos y

de acuerdo a la JUNAC (1984), para madera de uso no estructural, las clasifican en

madera blanda, moderadamente dura y dura, se encuentra situado en diferentes rangos

los cuales son los siguientes. Para maderas blanda tenemos 0,40 a 0,72 g/cm3,

maderas medianamente duras entre 0,72 a 0,88 g/cm3 y maderas duras comprende a

las maderas con densidades entre 0,88 y 1,12 g/cm3 al 12% de contenido de humedad.

Maderas Blandas.

Entre las especies de maderas blandas están: Alexa imperatricis de Familia

LEGUMINOSAE-PAPILIONACEAE con el nombre común de Leche de cochino,

Hura crepitans de Familia EUPHORBIACEAE de nombre común Jabillo,

Jacaranda copaia de Familia BIGNONIACEAE de nombre común Flor morada, las

especies mencionadas disfrutan de peso especifico de 0,36 a 0,40 g/cm3, registra

fibras de paredes delgadas, con radios finos, además el alto de los radios es menor de

1mm, las especies de leche de cochino y flor morada contiene parénquima aliforme,

aliforme confluente mientras que el Jabillo tiene parénquima difuso agregado.


47

Tabla IV. Clasificación de los Clúster

CLÚSTER 1 CLÚSTER 2 CLÚSTER 3

Leche de cochino Saquí Saquí Mijao

Gateado Yanque Blanco Cedro

Charo Balso Mora de los Llano

Vera Camuruco Sun Sún

Palo de María Chicle

Carapa Guaracharo rojo

Aceite Caruto

Pardillo Laurel

Capa de tabaco Pilón rosado

Mureillo Caramacate

Guácimo Samán

Carne asada Sangre de drago

Jabillo Cedro blanco

Flor morada Caraño

Jebe Vara de maría

Purgüo

Guarataro

Merecure

Roble

Azucarito

Mangle

Caoba

Apamate

Guayabón

Cazabe


48

En la misma forma existe una gran similitud entre Leche de Cochino y Flor

Morada ambas contiene longitud de las series parenquimatosas comúnmente de más

de 4 células. Según Gómez (2008) la producción madera en rola para el plan de corta

2005-2006 de Alexa Imperatricis fue de 5.482,000m3 y para Flor Morada es

3.530,978 m3. Por otro lado para la especies de Jabillo no se encontró ningún tipo de

información de explotación o aprovechamiento forestal, pero como se le conoce su

peso especifico se puede inferir que dicha especies se puede utilizar en carpintería, en

tablero de partícula y tableros de pajilla de madera y cemento como es el caso de

Jacaranda copaia. De acuerdo Arroyo (1971) son apropiadas para usar en

contrachapado por ser muy blanda

Maderas moderadamente Duras.

Las especies de maderas mediantemente duras son: Calophyllum basilienses

Familia GUTTIFERAE (Palo de maría), Carapa guianesis de Familia MELIACEAE

(Carapa), Copaifera officinalis de Familia LEGUMINOSAE-CAESALPINIACEAE

(Aceite), Cordia alliodora Familia BORAGINACEAE (Pardillo), Couratari

pulchra de Familia LECYTHIDACEAE (Capa de tabaco), Erisma uncinatum

Familia VOCHISIACEAE (Mureillo), Hieronyma laxiflora, Familia

EUPHORBIACEAE (Carne asada), Lonchocarpu margaritensis Familia

LEGUMINOSAE-PAPILIONACEAE (Jebe), Parinari exelsa de Familia

CHRYSOBALANACEAE (Merecure), Protiun sp Familia BURSERACEAE

(Azucarito), Swietenia macrophylla Familia STERCULIACEAE (Caoba), Tabebuia

rosea Familia BIGNONIACEAE (Apamate), Torrubia cuspidata Familia

NYCTAGINACEAE, (Cazabe).

Todas estas especies abarcan fibras de paredes medianas, con parénquima en

banda, menos las especies Carne asada que tiene apotraqueal difuso y Cazabe con

vasicéntrico delgado, paratraqueal escaso, con respectos al tipo radio la todas tiene


49

del tipo fino menos 4 especies que al contrario tiene radio mediano, las cuales son

Carapa, Capa de tabaco, Aceite y Pardillo. Por otra parte se conoce que la madera de

Merecure es difícil de trabajar manualmente y esto puede ser debido a su contenido

de sílice presente en los radios y además se observó radios heterocelulares de 1 a 2

células de anchos, mientras que Capa de Tabaco tiene radios heterocelulares de 3 a 4

células de anchos. Igualmente se localizó en este subgrupo dos tipos de

anormalidades que son comunes en dichas maderas, y que perturban de la misma

manera, están son el floema incluso (Mureillo) y conductos gomíferos (Aceite).

Estos fenómenos alteran el comportamiento mecánico de la madera. En otras palabras

representa una discontinuidad del tejido leñoso en donde se presentan planos de

debilidad que ocasionan la disminución de las propiedades de resistencias en la

madera en donde se ubica la anormalidad.

Es conveniente precisar que la producción de madera en rola para Erisma

uncinatum es de 49.815,746 m3 permisados, representando el 27,0% de totalidad, en

el caso de la Carapa fue de 8.762,035m3 y Capa de Tabaco fue de 2.372,454 m

3 para

el plan de corta del 2005 – 2006 (Gómez, 2008).

Así mismo el Ministerio del Ambiente (2007) describe que la madera de

Azucarito obtuvo una producción en madera en rola de 70,250m3, y para el Aceite de

Cabimo fue de 1.388,750 m3. Por otro lado no hubo ningún registro de explotación

forestal para las especies Apamate, Merecure, Palo de María, Jebe, Caoba y Cazabe.

Con todo lo explicado anteriormente se puede deducir que todas están especies

pudieran tener estos posible usos por su gran similitud entre ella, a continuación, se

pueden usar para vigas, muebles machihembrado, tornería, tejamaniles, interiores,

cajas, cara de contrachapado decorativos, objetos torneados, pisos, mástiles,

armazones, contrachapada de uso general y de superficies duras, palillo

mondadientes, cucharillas para helados, depresores linguales y similares, mango de

herramientas, cajas y cajones, pisos. El dato que proporción el anuario del Ministerios


50

del Ambiente es necesario para establecer de alguna manera la situación actual de las

maderas que se están produciendo en la región y para establecer cual especies son

rechazadas por la industria maderera.

La investigación presenta cierta debilidad al usar información proveniente del

Anuario de los planes de corta anual del Ministerio del Ambiente, debido a que el

nombre vulgar utilizado se encuentra en ausencia del nombre científico, creando

desconcierto en las especies ya que es común conseguir especies con características

anatómicas muy diferentes entre sí utilizando el mismo nombre vulgar, además

Gómez (2008) explica que las empresas forestales de la región que realizan planes de

corta otorgan un mismo nombre común, por las diferentes concesionarias, son

referidos con diferentes nombres científicos, como es el caso de Guarataro, al cual

unas empresas nombran Vitex capitata (Verbenaceae) y otros compañía la señalan

como Mouriri huberi (Melastomataceae), además se preciso una lista de 10 especies

presente en los planes de corta anual 2003 -2004, a las cuales no se les ha realizado

estudio de las propiedades físicas y mecánicas en Venezuela (Gómez, 2005). En vista

de esta averiguación es claro la ausencia de investigación por parte de todas las

partes involucradas tanta el Ministerios del Ambiente, Universidades y sobre todo a

las Empresas que explotan el territorio sin percatarse del potencial que tiene nuestros

bosques.

Maderas Duras.

En este subgrupo se encuentran las maderas con peso específicos que oscilan entre

0,88 y 1,12 g/cm3 al 12% de contenido de humedad, las cuales son: Astronium

excelsum Familia ANACARDIACEAE (Gateado), Brosimun alicastrum de Familia

MORACEAE (Charo), Bulnesia arbórea de Familia ZYGOPHYLLACEAE (Vera),

Guazuma ulmifolia de Familia STERCULIACEAE (Guácimo), Manilkiara bindetata

de Familia SAPOTACEAE (Purgüo), Mouriri huberi de Familia


51

MELASTOMATACEAE (Guarataro), Platymiscium pinnatum de Familia

LEGUMINOSAE-PAPILIONACEAE (Roble), Rhizophora mangle de Familia

RHIZOPHORACEAE (Mangle), Terminalia guianensis de Familia

COMBRETACEAE (Guayabón).

Las especies mencionadas anteriormente presenta, fibras de paredes gruesas, con

radios finos a muy finos, cinco de ellas tiene series parenquimatosas cristalifera, las

cuales son: Charo, Purgüo, Roble y Guayabón, mientras que la especies de Gateado

tiene conductos gomíferos transversales, con fibra tabicada y cristales en los radios.

Se observó 5 especies con parénquima paratraqueal, tenemos a Gateado, Charo, Vera,

Guarataro, Mangle, Guayabón y Roble, con parénquima en banda tenemos al

Purgüo, y por últimos a Guácimo con apotraqueal, con respectos a la estratificación

de los elementos tenemos a Vera con fibra, radios y parénquima, al Roble con

localmente estratificado y por otro lado a Guácimo con parénquima, esta cualidad es

muy rara no todas las especies la presenta, y se debe aclarar que es un término en

relación con la disposición de las células axiales y con los radios del leño, cuando

estos se encuentra dispuestos en series horizontales, vistos exclusivamente en las

superficies tangencial. Esta definición puede ser usada en relación con tejidos

específicos, como fue el caso de la investigación, como parénquima estratificado,

fibra estratificada y radio estratificada. En la madera de Guarataro se consigue el

fenómeno del floema incluso de pero mezclada con las fibras, y con presencia de

fibrotraqueidas. Por medio del Anuario del Ministerios del Ambiente (2007) se

conoce que esta especie tuvo una producción de madera en rola de 1,750 m3, el

Roble 286,700m3, Charo 14,000m

3, Guácimo de 5,000 m

3, mientras que Gómez

(2008), describe que el Purgüo fue de 16.511,034 m3,


52

4.1.3.2 Comparaciones de las Especies del segundo Clúster 2

El grupo dos es muy reducido y en ellas se encuentra Ochroma pyramidale de la

Familia BOMBACACEAE (Balso), Bombacopsis quinata Familia

BOMBACACEAE (Saquisaqui), Ilex laurina Familia AQUIFOLIACEAE (Yaqué

blanco). Esta madera se caracteriza por tener parénquima del tipo difuso y difuso en

agregado, con radios visibles a simple vista de dos tamaños, la fibra del Balso y

Saquisaqui es de paredes muy delgado con un peso específico 0,17 y 0,40,

respectivamente, por su peso Arroyo (1971) describe como maderas muy blandas, las

cuales son apropiadas para usar como tripas de contrachapado y en carpintería,

mientras el Yaqué blanco tiene fibras de paredes delgadas a gruesas y por ende su

peso específico es mayor, la cual esta ubicada entre 0,60 a 0,80. La especies Sterculia

pruriens de Familia STERCULIACEAE (Camoruco) cuenta con parénquima

vasicéntrico, vasicéntrico-confluente, aliforme muy corta y cuenta con estratificación

del parénquima igual que el Saquisaqui, radios de dos tamaño, pero tiene el mismo

tipo de fibra que el Yaqué blanco, como se puede apreciar esta cuatros especies

contienen una semejanza entre ellas, lo cual nos indica que se puede usar en

construcciones livianas, carpinterías, tornerías y en caso exclusivo del balso,

aplicaciones delicadas, que se necesite material muy liviano.

4.1.3.3 Comparaciones de las Especies en el Clúster 3

En el Clúster 3 se observó que el programa retuvo especies con diferentes pesos

específicos, originando así tres subgrupos en donde se puede encontrar maderas

Blandas, Moderadamente Dura y maderas Duras. En el primer subgrupo tenemos las

siguientes especies: Didymopanax morototoni Familia ARALIACEAE (Sunsún),

Pterocarpus acapulcensis Familia LEGUMINOSAE-PAPILIONACEAE (Sangre

drago), Simaruba amara Familia SIMAROUBACEAE (Cedro blanco), ellas cuentas

fibras de paredes delgadas, con peso especifico entre 0,36 a 0,46 g/cm3, tres de ellos


53

es de parénquima paratraqueal menos la especies de Sangre de Drago, la cual es

banda marginales fino, también presenta, radios finos con estratificación de fibra,

parénquima, radio a igual que el Cedro Blanco. La madera de Sún Sún tiene radios

que van de fino a mediano, y presenta punteaduras radiovasculares distinta, mientras

que la especies de Mijao son grandes y generalmente alargadas.

Es importante destacar que el Sunsún tuvo una producción de 1000m3

según

publicación del Anuario del Ministerios del Ambiente (2007). El Sangre Drago tuvo

una producción de 27,579 m3, explica Gómez (2005), y además investigó que estas

especies no tenia ningún tipo de estudios físico mecánico, conjuntamente encontró

que el Sunsún estaba acompañada de un grupo de 10 especies que junta arrojaban

aproximadamente 6.863,343m3, o sea, el 3,9 % del total de esa investigación. Por otro

lado el Cedro Blanco la producción en rola fue 3.674,605 m3 para el plan de corta

del 2005 – 2006. Para concluir este subgrupo tiene cualidades anatómicas muy

cercanas y por ser especies blanda se pueden utilizar para muebles y ebanistería, tripa

de contra enchapado, embalajes, tableros de partículas, construcciones livianas, etc.

Maderas Moderadamente Duras.

Anacardium excelsum de Familia ANACARDIACEAE (Mijao), Anacardium

excelsum de Familia ANACARDIACEAE (Mijao), Cedrela odorata de Familia

MELIACEAE (Cedro), Genipa americana de Familia RUBIACEAE (Caruto),

Ocotea Sp de Familia LAURACEAE (Laurel), Pera glabrata de Familia

EUPHORBIACEAE (Pilón rosado), Pithecellobium samán de Familia

LEGUMINOSAE-MIMOSACEAE (Samán), Triplaris surinamensis de Familia

POLYGONACEAE (vara de maría).

Todas poseen paredes medianas, con parénquima paratraqueal tenemos 5 especies

que además presentan radios finos, con parénquima del tipo banda, radios medianos


54

se encuentra el Cedro y Pilón Rosado y el Caruto con apotraqueal difuso, radios que

van de finos a medianos igualmente tiene fibrotraqueidas con radios heterocelulares

de 4 a más células, se observó radios Uniseriado formados por células erecta. En

cambio el Laurel tiene fibra tabicada y células oleíferas. Dos especies contienen

series parenquimatosas cristalifera, el Samán y Pilón Rosado.

Con respecto a la explotación forestal solo hay información de Pilón Rosado con

2.815,230 m3 y de Cedro con 3.674,605 m

3 (Gómez, 2008). Por otro lado se obtuvo

información acerca de estas especies en donde se puede utilizarse esta madera en

carpintería, construcción y en superficies dura. Esta especies no es muy durables para

la especies de Vara de María. Para el caso de las otras especies como Samán en

muebles, machihembrado, ebanistería, construcciones navales, acabados interiores,

chapas decorativas, durmientes, pisos, vigas, columnas. Y por otra parte tenemos a

Mijao si se encuentra secada y preservada puede ser utilizada en embalajes,

formaletas o encofrados y relleno de entamborados, moldura no sometida a esfuerzos

elevado, tripa de contrachapado entre otros Rondón (1993).

Maderas Duras.

Chlorophora tinctoria Familia MORACEAE (Mora de los Llano), Ecclinusa

guianensis Familia SAPOTACEAE (Chicle), Eschweilera corrugata Familia

LECYTHIDACEAE (Guacharaco rojo), Piranhea longepedunculata Familia

EUPHORBIACEAE (Caramacate), Tetragastris panamensis Familia

BURSERACEAE (Caraño). Su peso específico esta comprendido entre 0,78 a 0,91

g/cm3. Todos presentan fibras de paredes gruesa con radios finos menos Mora de los

llanos que los tiene medianos, con respecto al parénquima encuentra con el tipo

bandas la madera de Chicle y Guacharaco Rojo pero con el tipo marginal (que

también pertenece al parénquima de banda) tenemos a Caraño y Caramacate que

además presentan del tipo paratraqueal al igual que Mora de los Llano. Paralelo a


55

estas características se observó series parenquimatosas cristalifera en Mora de lo

Llanos, Guacharaco Rojo y Caramacate. Se observó conducto gomífero en Caraño,

con fibra liberiformes tabicada. Con relación a su aprovechamiento forestal se

conoce que la especies de Guacharaco Rojo tuvo una producción de 2763,19 m3, lo

describe Gómez (2008). Mientras que para las otras no información. Ellas son buenas

para la construcción en general, carpintería, durmientes de ferrocarril, vigas,

columnas, contrachapado para encofrado, mesas y pupitres, poste para cerca, entre

otras aplicaciones.


56

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.

1) El análisis de las componentes principales extrajo 3 componentes, los cuales

explican el 71,12% de las variabilidades de los datos.

2) Las variables longitud y anchos de vasos tienen el mayor peso con respecto a la

componente 3; el peso específico es que el más contribuye para la

componente 2, y por último longitud de radio y anchos de radio son las que

más contribuyen para el componente 1.

3) Del presente trabajo se obtuvo una falsa correlación con las siguientes

variables: ancho de fibra, longitud de radio y ancho de radio, ya que el

aumento de los radios no implica el incremento de ancho de fibra.

4) Como resultado del análisis de las componentes principales se observó una

relación inversa entre peso específico y los radios, en otras palabras, a medida

que la longitud y el ancho aumentan entonces disminuye el peso específico.

5) Del mismo modo se observa que el espesor de fibra está fuertemente

correlacionado con el peso específico (ángulo menor de 90º y próximo a 0º)

esto es, cuando aumento el espesor de la fibra aumenta el peso especifico.

6) Mediante el análisis de Clúster con el método de las K- medias se realizó 3

agrupaciones con las 44 especies estudiadas.

7) El primer grupo de la clasificación cuenta con 25 especies el cual representa el

56,82%, el segundo grupo con 4 especies aportando 9,09% y el tercer grupo

con 15 especies para un total de 34,09%.

8) Se recomienda realizar el mismo trabajo de investigación a las siguientes

especies tales como: Lecythis chartaceae (Guacharaco), stryphodendron

guianense (Josefino), Chysophyllum gonocarpum (Capure), Lonchocarpus


57

pictus (Mahoma) porque no se encuentran registrada en la clave dicotómicas

del laboratorio Miguel Méndez de la UNEG sede Upata.


58

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