Developing NIR spectroscopy models for a breeding programme of Eucalyptus grandis for timber production = Desarrollo de modelos de espectroscopia del infrarrojo cercano para un programa de mejoramiento genético de Eucalyptus grandis orientado a la producción de madera

Abstract

El objetivo de la investigación fue ajustar modelos de espectroscopia del infrarrojo cercano para estimar propiedades físicas y mecánicas de la madera en un programa de mejoramiento genético de Eucalyptus grandis orientado a la obtención de productos sólidos. Con este propósito se apearon 60 árboles de 12 años de edad en tres ensayos de progenies a partir de los cuales se obtuvo las muestras de madera. Se utilizaron cien probetas para hacer mediciones de propiedades físicas y mecánicas. Las propiedades evaluadas fueron densidad básica, densidad seca al aire, módulo de elasticidad, módulo de rotura y dureza. Se utilizó una máquina universal para medir módulo de elasticidad, módulo de rotura y dureza Janka sobre caras tangenciales y radiales. Se usó la regresión por mínimos cuadrados parciales para ajustar los modelos predictivos. Los errores estadísticos de los modelos fueron similares para los conjuntos de datos de calibración y de validación. Valores del coeficiente de determinación (R2) variaron de 0,74 a 0,93; mientras la relación de la desviación de la predicción (RPD) varió de 2,0 a 3,7. Los modelos de densidad básica y densidad seca al aire fueron los más precisos, con valores más altos de RPD; mientras que los modelos para módulo de elasticidad, módulo de rotura y dureza presentaron valores más bajos de RPD. La espectroscopia del infrarrojo cercano fue exitosa para estimar propiedades físicas y mecánicas de la madera. Estos modelos facilitarán y acelerarán las mediciones en el programa de mejoramiento genético de la especie.

In order to screen genotypes of Eucalyptus grandis, near infrared spectroscopy models were developed to estimate physical and mechanical wood properties for a breeding programme aimed at producing solid wood products. For this purpose, 60 twelve-year-old trees from three progeny trials were felled to obtain wood samples. One hundred samples, which represented the species wood variability, were used to make the physical and mechanical measurements. The physical variables measured were basic and air-dried density, while mechanical variables included the flexural properties modulus of elasticity and modulus of rupture as well as wood hardness. Modulus of elasticity and modulus of rupture were measured through a universal testing machine in static bending, whereas wood hardness was determined on tangential and radial faces by means of Janka hardness test. Partial least squares regression was the technique used to predict wood properties. The NIR spectroscopy models yielded similar errors for calibration and validation sets. These models had coefficient of determination (R2) ranging from 0.74 to 0.93, while their ratio of performance to deviation (RPD) fluctuated from 2.0 to 3.7. The most reliable models were those developed for basic and air-dried wood density, because their RPD values were the highest; in contrast, the models for modulus of elasticity, modulus of rupture and hardness had lower RPD than the models for wood density, making them suitable for rough screening. Near infrared spectroscopy estimated physical and mechanical wood properties accurately, enabling the breeding programme of Eucalyptus grandis to ease and speed up measurements.