Informe Final De Manejo Forestal 2019.docx

FACULTAD DE CIENCIAS FORESTALES

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA AMAZONIA PERUANA ESCUELA DE FORMACION PROFESIONAL DE INGENIERÍA FORESTAL PORTADA PLAN GENERAL DE MANEJO FORESTAL EN LA HABANA KM 53 DE LA CARRETERA IQUITOS-NAUTA, UTILIZANDO TRES METODOS DE MUESTREO DE INVENTARIO FORESTAL

CURSO: MANEJO FORESTAL

DOCENTE:  Ing° Rodil Tello Espinoza. Dr  Ing° Jorge Solignac Ruiz Msc.

ALUMNOS:       

ASPAJO RODRIGUEZ MARY VILLANUEVA AHUANARI MELISSA PACAYA PARANA KENYI NUÑEZ IÑAPI PAULO RUIS SOTO HENRY VASQUEZ PEREZ ERICK VASQUEZ TALEXI DENCEL

FECHA DE ENTREGA:

09 – 02 – 2019 IQUITOS_PERÚ 2019

INTRODUCCION Un inventario forestal consiste en la medición de una porción de bosque relativamente pequeña en relación con la extensión total del mismo. Los bosques que presenta la amazonia está constituido por una diversidad de especies vegetales que proporcionan a los seres humanos de la región una serie de ventajas socioeconómicas ambientales, materia prima maderable para el aprovechamiento y uso sostenible del bosque, para mayor detalle de los recursos naturales se requiere efectuar una serie de trabajos de inventario de las especies dentro del bosque para fines de estudio, investigación, trabajos diversos en el futuro. Los inventarios forestales permiten tener una información acerca de los recursos naturales existentes en los bosques y con la finalidad de conservar y mejorar el medio ambiente y la calidad de las especies. Además, teniendo en cuenta que los bosques tropicales, que se caracterizan por su gran extensión, diversidad de ecosistemas o asociaciones, las especies que alberga y su gran dinamismo biológico, hacen que sea imposible poder trabajar con la población completa, es por ello que se hace necesario trabajar con una parte de ella, llamada muestra, que nos permita inferir los resultados para conocer al bosque o área seleccionada o Concesionada, en su conjunto. Por lo tanto, la finalidad del inventario forestal es evaluar los recursos forestales y los recursos de árboles fuera del bosque y proporcionar nueva información cualitativa y cuantitativa sobre el estado, utilización, ordenación y tendencias de estos recursos. El Perú es considerado como un país con abundantes recursos naturales, el potencial que encierra su territorio es ampliamente conocido y en el resalta nítidamente el recurso forestal, caracterizado por el bosque húmedo tropical de la Amazonia Peruana. En los bosques de producción permanente (BPP) de Loreto que son áreas de dominio del Estado con bosques naturales, se ha realizado el inventario de tres métodos (IFN CIRCULAR, IFN RECTANGULAR, CRUZ DE MALTA) en los que se determinaron sus características dasometricas (altura, diámetro, estado sanitario, etc.). Los datos obtenidos se procesaron para determinar un volumen y área basal promedio de madera por hectárea y así determinar que arboles se deben cortar ya sea para aprovechamiento o eliminación de las hiervas malas.

OBEJTIVOS OBJETIVO GENERAL Determinar los arboles a cortar mediante la utilización de la fórmula de liocourt (j invertida) en los tres métodos de muestreo de inventario forestal. OBJETIVOS ESPECIFICOS  Describir los tres métodos de muestreo: Inventario Forestal Nacional con parcelas Rectangulares, Inventario Forestal Nacional con parcelas Circulares, inventario nacional de cruz de malta.  Calcular el número de árboles por hectárea, por unidad de registro, por subparcela, el volumen por hectárea, el volumen por unidad de registro, volumen por subparcela y el área basal por hectárea, el área basal por unidad de registro y área basal por subparcela de los tres métodos de muestreo.  Determinar el número de árboles por hectárea y por clase diamétrica de especies forestales de los tres métodos de muestreo de inventario forestal  Calcular el número de árboles por hectárea según la fórmula de liocourt  Determinar el volumen de corta y la intensidad de corta de los tres métodos de muestreo de inventario forestal.

REVISION BIBLIOGRAFICA INVENTARIOS FORESTALES TELLO (1995), opina que el primer paso en el estudio de cualquier comunidad vegetal, es el conocimiento de su composición florística y de su estructura fitosociológica. Los inventarios forestales se realizan para la evaluación de un plan de manejo forestal, es el nivel más complejo y debe reunir todas las características o destalles necesarios para ver las posibilidades de saca o extracción, sino también de establecer las condiciones en que el bosque va ser manejado, requiere por tanto, un gran volumen de información cualitativa y cuantitativa, ROMERO (1986). Para MALLEUX (1987), el inventario forestal es un sistema de recolección y registro cualitativo - cuantitativo de los elementos que conforman el bosque, de acuerdo con un objetivo definido y sobre la base de métodos apropiados y confiables. RIOS (2002), opina que el inventario inicial detallado, se realiza con la finalidad de determinar el contenido volumétrico y la composición florística del área anual de corta, las especies forestales a inventariar serán previamente determinadas y clasificadas por el concesionario de acuerdo a la aceptación del mercado. Los árboles seleccionados tendrán el diámetro mínimo de corta, se registrará simultáneamente su ubicación para la elaboración del mapa de dispersión de los árboles. CATIE (2002), enfatiza que si el propósito del inventario forestal es la preparación de un Plan de Aprovechamiento Forestal, se debe tener en cuenta que la recolección sea exacta (mínimo error) y al más bajo costo posible, referente a: topografía detallada del terreno, área efectiva de aprovechamiento, zonas de protección, localización de rutas de transporte e información sobre ubicación, cantidad, tamaño y calidad de los productos que se desea aprovechar. Según CONTRERAS Y SORIA (1997), en diferentes países se emplea el término inventario operacional, inventario al 1 00%, censo comercial o simplemente

censo, para definir el proceso de colecta de información dasonómica y biofísica del área de aprovechamiento anual. Al respecto BOLFOR (1997), el censo forestal constituye una herramienta eficiente de planificación del aprovechamiento maderero; consiste en medir todos los árboles sujetos de selección para el aprovechamiento y conservación, luego posicionarlos en un mapa para relacionarlo con la topografía e hidrografía del terreno. PACHECO & PANDURO (1993), opinan que la estratificación horizontal está representada en estratos que constituyen el perfil del ecosistema; la estratificación vertical, por su parte, es la que se dispone en franjas verticales los componentes de la comunidad; así mismo, estos autores, manifiestan que la posición sociológica indica la presencia de las especies en los diferentes estratos del bosque. GONZALES & MEDINA (1995), indican que la estratificación espacial presenta una serie de divisiones en franjas horizontales y verticales en el espacio ocupado por el ecosistema. RAMIREZ (2003), manifiesta que la estructura vertical del bosque puede ser caracterizado a través del análisis de los valores de las alturas promedios y máximos por especie, la misma que puede ser confrontada con el perfil. La estructura horizontal es representada por aquellos parámetros que indica la ocupación del suelo en sentido horizontal del bosque, para representar se utilizan valores de abundancia relativa, dominancia relativa y frecuencia relativa, (JARDIM & TAYOSHI, 1987). AMARAL (1998), menciona que el censo consiste en la ubicación, identificación y evaluación de los árboles de valor comercial, árboles semilleros y árboles con potencial para talas futuras. El censo comercial tiene una secuencia de fases o etapas a seguir, las cuales son: Identificación de los árboles (diámetro y altura), numeración de los árboles en el campo, mapificación de los árboles, estimación de la altura comercial, evaluación de la calidad del tronco, detección de la presencia de hueco, evaluación de la caída del tronco, selección de los árboles semilleros, evaluación de la calidad de

la copa, evaluación de la iluminación de los árboles para la segunda tala, características del rodal, otras observaciones. PADILLA (1992), manifiesta que los principales parámetros que se consideran en un inventario forestal son: especies, diámetro, altura comercial, longitud comercial, defectos del árbol, forma de copa, lianas trepadoras, calidad del árbol. Para SING (1994), en los inventarios forestales las unidades de muestreo poseen un tamaño determinado que se expresa en función del área, así se tiene unidades de muestreo del tamaño de una hectárea, de un acre, entre otros; estas tienen también necesariamente una forma; la decisión de cuál es el tamaño y forma de la unidad de muestreo en los inventarios forestales incide considerablemente en los resultados finales. MALLEUX (1987), indica que en las regiones tropicales o sub tropicales, existen más de 2000 especies forestales diferentes, las que a nivel de localidades alcanzan entre 200 y 300 especies, siendo a nivel de hectáreas un promedio de 40 a 50 especies diferentes, encontrándose también sitios bastantes homogéneos en lo florístico, como por ejemplo los aguajales, pero con condiciones edáficas muy limitantes. La ocurrencia de las altas temperaturas y altas precipitaciones condicionan a que la Amazonia mantenga su capacidad productiva dentro de su equilibrio, pero, también manifiesta su fragilidad ante la intervención humana que sobrepase los límites sostenibles del ecosistema, además la distribución geográfica de las especies en la Amazonia no debe ser atribuida solamente a las condiciones climáticas, sino también, a la topografía y a otras características del suelo, HUTCHINSON (1987). DISEÑO PARA EL INVENTARIO FORESTAL De los diferentes diseños que se pueden aplicar en los inventarios forestales, MALLEUX (1987), menciona los siguientes: Diseño Sistemático Estratificado, que consiste en primer lugar en estratificar la población luego se construye el esquema o disposición sistemática de unidades, finalmente se escoge al azar la primera unidad, y con base a ella, se distribuye el resto de unidades que constituye el esquema del muestreo; en los bosques tropicales, las unidades más

usadas son las fajas que dividen en sub-unidades, que coinciden con los estratos simplificándose así la labor. El diseño sistemático estratificado, proporciona datos suficientes para la elaboración de mapas de la zona; facilita el trabajo de campo, reduce la incertidumbre de errores personales; puede reducir el error de muestreo, por lo tanto mejorará la precisión. El planteamiento del inventario al 1 00%, es bastante simple, pero muy laborioso, dependiendo del área inventariar; es un inventario forestal, los costos y la precisión tiene gran importancia, puesto que a mayor detalle hacen más costosos los inventarios y, a la vez la información es más exacta. A este respecto CONTRERAS Y SORIA (1997), reportan que los costos pueden variar considerablemente de un lugar a otro de acuerdo a la densidad de árboles comerciales y el grado de dificultad (accesibilidad, condiciones ambientales desfavorables, entre otras) que puede presentar el bosque por la densidad del sotobosque, como también tiene influencia importante la presencia de áreas sin bosque (bejucos, lianas, entre otros) dentro del área a inventariar. CICAFOR (1981), indica que el volumen es el resultado más importante del inventario forestal, como el indicador del potencial o capacidad de producción del bosque. El volumen puede ser expresado como volumen total o volumen aprovechable (comercial), en el primer caso, se refiere al total de madera que se encuentra en el bosque por unidad de superficie o para el área total y, en el segundo caso, se refiere únicamente a la madera que puede ser aprovechada, descontándose los defectos o volúmenes inservibles. MANEJO FORESTAL RAVIA (1999), define el manejo forestal como "un conjunto de objetivos, actividades y resultados coherentes con el mantenimiento o mejoramiento de la integridad ecológica del bosque y la contribución al bienestar de los seres humanos permanentemente". El Manejo Forestal, tal como lo indica MALLEUX (1987) mencionado por PADILLA et al. (1989), es la técnica de aprovechamiento racional del bosque, haciendo que este produzca a un ritmo igual o mejor a lo aprovechado, tratándose de mejorar las condiciones originales del bosque, tanto, en sus aspectos cualitativos como cuantitativos.

Así mismo MALLEUX (1987), manifiesta que existen diferentes métodos básicos alternativos de manejo del bosque, estos se resumen en: Manejo Forestal Puro, que es un método aplicable a las áreas que tienen una capacidad de uso mayor forestal y tienen como objetivo hacer un uso integral del bosque. Existen dos modalidades básicas en este sistema, los cuales son: el subsistema de reconversión del bosque, que consiste en la tala de tos árboles y luego el establecimiento de especies forestales exóticas y, el subsistema de manejo del bosque natural, que es el aprovechamiento del potencial del bosque sin alteración de las condiciones naturales, basado en el manejo de regeneración natural, enriquecimiento, entre otros. Manejo Forestal Asociado, es aplicable en áreas que tienen la capacidad de uso mayor forestal, pero están sujetas a use agrícola e pecuario, por lo tanto, mediante este sistema se trata de recuperar o restablecer el uso adecuado de la tierra bajo un sistema armónico agrosilvopecuario. A este respecto, WADSWORTH (2000), manifiesta que en los bosques húmedos, experiencia peruana, se encontró significativa presencia de regeneración natural después de efectuado una tala rasa en fajas de 20 a 50 metros de ancho con al menos 200 metros de separación, utilizándose el total de madera, a los 15 meses se contabilizaron 1 500 brinzales de 132 especies con 50 cm. o más de altura. TRATAMIENTOS INTERMEDIOS Los tratamientos intermedios son todas las actividades que se enmarcan en la rotación, que se inician posterior a la fase de regeneración y finalizan antes de la cosecha. Estos tienen como objetivo permitir el establecimiento de las especies deseadas, así como incrementar la calidad de la composición y distribución de las especies y el grado de desarrollo de estas. Los tratamientos intermedios apuntan por un lado, al mejoramiento de la sobrevivencia y al crecimiento de la plantas y por otro, al mejoramiento del rodal ya existente, la regulación del crecimiento y la obtención de algunos productos antes de la cosecha (Quiroz et al., 2001). A través de su vida, desde su nacimiento hasta el comienzo del periodo de reproducción, el monte necesita cortas a intervalos variables y con diferentes

fines especiales, aunque siempre con el propósito de corregir sus defectos y aumentar la cantidad y valor de sus productos maderables, todas estas cortas realizadas durante este periodo se llaman cortas intermedias (Fors y Reyes, 1947). Hernández (2001) menciona que los tratamientos intermedios son el conjunto de cortas que se aplican a una masa forestal durante su desarrollo hasta su madurez, con el fin de controlar su densidad, mejorar su composición, distribuir su crecimiento en los mejores árboles y controlar la duración del turno. Dentro de las principales cortas intermedias que se aplican a las masas forestales incoetáneas se encuentran las siguientes. Corta de mejora Pasada la fase de renuevo, que coincide con la etapa de brinzal, se realizan cortas de mejora en las masas, con el fin de mejorar su calidad y composición extrayendo principalmente los árboles dominantes de especies, formas y condiciones indeseables (Salas et al., 1989). Corta de recuperación Son cortas realizadas con el fin de extraer árboles dominantes y codominantes, muertos o lesionados por diversos agentes perjudiciales. Su objetivo suele ser utilizar el material comercializable antes de que pierda su valor (Salas et al., 1989). Aclareo Es un tratamiento intermedio que se efectúa desde la fase de desarrollo brinzal y monte bravo, especialmente en bosques de regeneración natural de alta densidad. Tiene como objetivo reducir la competencia entre individuos o especies deseadas. En consecuencia la corta se enfoca en aquellos individuos enfermos, curvos, de ramas gruesas que han crecido excesivamente (“árboles lobo”) y bifurcados (Garrido, 1981, y Vita, 1996, citados por Quiroz, 2001). Son cortas hechas en una masa forestal con el fin de estimular el crecimiento de los árboles que restan y de aumentar la producción de material utilizable durante el turno. Los árboles extraídos de un aclareo representan un excedente

comparados con los que se necesitan para una espesura óptima, su objetivo es regular la distribución del espacio de crecimiento para favorecer la masa existente (Salas et al., 1989). Tratamiento de regeneración El método más aplicado en la regeneración de las masas naturales mixtas es el sistema de selección (Serrada, 1997). Estas operaciones incluyen a los árboles muertos o que están por morir, enfermos, defectuosos, con decremento, individuos que compiten con otros de especies de mayor valor o que impiden su regeneración (Hawley y Smith, 1972). DENSIDAD DE RODAL Básicamente el concepto de densidad de un rodal está asociado al de ocupación del espacio disponible para crecer; así existirán rodales en densidad normal, sobre densos y sub densos (Husch, B., Miller, C. and Beers, T. 1993). Para determinar con objetividad el nivel de ocupación del espacio es necesario establecer mediciones y construir índices. Casi todos ellos se relacionan con la cantidad de árboles, su tamaño y la distribución espacial que éstos tengan. El problema de la ocupación espacial es complejo por cuanto existen relaciones inter e intra específicas de difícil interpretación biológica. Los árboles tienen relación entre sí y con el medio ambiente (Donoso,1981). Existen relaciones de dependencia en la formación de comunidades vegetacionales y con la capacidad de sitio. También en la formación de las cadenas de dependencia trófica existen interacciones con la fauna de gran importancia en la gestación y repoblamiento de las comunidades forestales. Por ello el problema de la distribución espacial se debe reconocer como extremadamente complejo. Sin embargo y, -con el exclusivo objeto de ilustrar las situaciones más representativas- se presenta a continuación una breve descripción del tema en el enfoque tradicional de producción maderera. En relación con la cantidad de árboles, un indicador objetivo de densidad es el número de árboles existentes en una cierta área. Aún cuando ese número indica en forma absoluta la presencia de individuos, de nada sirve si no está definido

con relación a su tamaño y/o edad, ya que puede ocurrir que baste solo un ejemplar de gran tamaño que ocupe más intensivamente el espacio que unos cuantos cientos pequeños para darse cuenta que este concepto es insuficiente. Es más, el mismo número de árboles por unidad de superficie puede estar irregularmente distribuido en el espacio y tampoco es suficiente para dar cuenta del verdadero nivel de ocupación de éste. En relación con el tamaño de los árboles debe especificarse el componente del rodal que se trate. Los componentes básicos de la ocupación del espacio del árbol y del rodal son el fuste, la copa y sus raíces. En general y dado lo difícil de su medición, es que se utiliza el DAP de los individuos para hacer su caracterización. En sí, el histograma de frecuencia del DAP -ó distribución horizontal- entrega muy buena información sobre el tamaño del rodal. La medición de copas y raíces es un tema dendrométrico complejo y que naturalmente está relacionado con el tamaño del fuste y/o su copa. En relación con la distribución espacial de los árboles existen varios modelos teóricos clásicos en que se definen: aleatorio, uniforme y agrupado como se indica en la figura siguiente (Barasorda 1977). Índices de densidad Para hacer más explícito y objetivo el concepto de densidad se utilizan alguno o varias combinaciones de los factores anteriormente descritos para construir “índices de densidad”. Es necesario que éstos índices cumplan algunos requisitos básicos: - que sean simples, fáciles de medir y prácticos, - que tenga el mismo significado para todos los usuarios y que represente bien el concepto de densidad que se pretende utilizar, - debe ser independiente del sitio y la edad, ya que la correlación que pueda existir entre éstos factores puede anular la capacidad de predicción en términos de volumen,

- variaciones en el índice deberían reflejarse en la forma el crecimiento. A partir de la densidad actual, el índice debería tener la capacidad de estimar la densidad futura, - Idealmente el índice debería ser aplicable a cualquier rodal, coetáneo o multietáneo, simple o mixto. Los principales índices propuestos en la literatura son: Número de árboles Como se indicara con anterioridad el sólo recuento de árboles es el más elemental concepto de densidad pero carece de significación práctica si no se expresa en relación con el tamaño de sus árboles. Nº de árboles y DAP Existen varios índices de densidad de un rodal que en forma combinada relacionan el tamaño de sus árboles (representados por alguna función de su DAP) y el número de árboles que lo componen. Nº de árboles y altura Otra forma de medir la densidad de rodal es utilizando la altura dominante del rodal como expresión de su tamaño, combinada con el número de árboles que la componen. Es una visión vertical de ocupación del espacio en el rodal. El más utilizado es el índice de Hart que expresa el cuociente entre la altura dominante del rodal y su espaciamiento promedio. El concepto de densidad tiene que ver con esa proporción. A medida que el rodal aumenta su altura dominante, debe aumentar su espaciamiento para mantener fija su densidad. Las variaciones de densidad pueden aumentar o disminuir debido a cambios en la proporción (Husch,1993). Nº de árboles, DAP y Altura Un intento por expresar de la forma más completa posible el concepto de densidad, es integrando el número de árboles, DAP y Altura. Aún cuando éstos indicadores son más robustos conceptualmente, requieren de alto costo de medición (Husch, 1993).

Área fustal del rodal Intenta expresar la superficie fustal a partir de funciones de ahusamiento. Supone que para un árbol particular, la forma fustal -como función del DAP y la altura total del árbol-, queda suficientemente bien representada por la integración de su perímetro a través de toda la altura. Por extensión a la superficie del rodal, supone que el área fustal total es la acumulación de todas las áreas fustales de sus árboles y su expresión numérica es un muy buen indicador de la densidad. (Husch, 1993) Este índice supone relaciones proporcionales entre la biomasa y la superficie fustal. Volumen del rodal Es la extensión del concepto de índice que sustenta el área fustal habiendo incluido el factor de forma de los árboles. Sin duda es el índice más completo de todos, pero a su vez, el más alejado de las condiciones de simpleza y economía que se sugiere en la construcción de éstos. Hipótesis de De Liocourt La masa irregular organizada según la Curva de Equilibrio de Liocourt, cumple el objetivo de rendimiento sostenido anual, persistencia y estabilidad, dada la continua incorporación de individuos a las primeras clases diamétricas. La determinación de la cantidad de individuos por clase diamétrica necesarios para alcanzar el volumen meta una vez ordenada la masa, se realizó utilizando el modelo de la curva de equilibrio de Liocourt, expresada matemáticamente por Mayer. Según la Ley de Liocourt, para una masa irregular cuya composición diamétrica permanezca constante, el ritmo de disminución del número de árboles de una clase diamétrica a la inmediata superior se produce según una relación prácticamente constante mayor que la unidad, y depende de la amplitud de la clase diamétrica (d) y de la calidad de estación (q. La expresión matemática de Mayer es la siguiente:

En donde: y = Número de árboles meta por categoría diamétrica x = Categoría diamétrica e = Base de los logaritmos neperianos (2.7182818) a y k = Constantes características de la distribución, de acuerdo con la Ley de Liocourt: a = Ln q/d d = Amplitud de la clase diamétrica k = (a * Dnmáx) * 100 q = Calidad de estación Meyer dijo que 𝑘 es el parámetro del modelo que representa a la densidad del rodal, mientras que 𝑎 se refiere a la rapidez con que la curva de frecuencias diamétricas desciende desde los diámetros menores a los mayores. La expresión es más comúnmente referida no por los parámetros 𝑎 𝑦 𝑘, sino por la densidad del rodal y por el factor 𝑞, que es la proporción de arbolado, entre categorías diamétricas sucesivas (Mendoza, 1993).

METERIALES Y METODOS UBICACIÓN: Para llegar a la zona de estudio es necesario tomar la carretera Iquitos - Nauta hasta el Km 53 y luego se realiza por vía terrestre, una caminata de 45 minutos con rumbo al caserío Habana para tener acceso a las parcelas permanentes. TOPOGRAFIA: El área de estudio se encuentra en un bosque de colina baja ubicada sobre terrenos suavemente ondulados, con alturas relativas hasta de 30 m sobre el nivel de las quebradas y pendientes que oscilan entre 5 y 30%. CLIMA TROPICAL: cálido, húmedo y lluvioso. Las temperaturas son constantemente altas y las medias anuales son superiores a 25° c. La temperatura medio anual máxima es de 31°c y la media anual mínima es de 21°c. Presentan particulares diferencias en flora, fauna y clima.

MATERIALES: Cuadro 1: En este cuadro se listan los instrumentos y materiales mínimos por brigada que se requieren para el desarrollo del trabajo de campo.

INSTRUMENTOS/MATERIAL GPS (geoposicionador) Cinta métrica (50 m) Brújula (360°) Cinta diamétrica (10 m) Clinómetro Hipsómetro (15-20 m y escalas en %) Linterna Carpa Casco protector Botas de jebe Mochilas para transportar equipos de medición Machete Lápices Marcador indeleble Manual/instructivo de campo Libretas de campo Cuadro de factores ambientales Gráfico de diseño de la parcela Chalecos de trabajo Gorras de trabajo Tubos de pvc Pintura

CANTIDAD/BRIGADA 1 2 1 1 1 1 1/persona 1/persona 1/persona 1/persona 2/brigada 2 2 1 4 2 1 1 1/persona 1/persona 2

DE GABINETE •

computadora

•

programas de Excel y past

•

formulas estadísticas

•

formulas dasometricas

•

Referencias bibliográficas.

METODOS

DISEÑO DE LA PARCELA DEL MÉTODO INVENTARIO FORESTAL NACIONAL CIRCULAR. Es el conglomerado de subparcelas circulares dispuestas en forma de “L”. Un eje tiene dirección Norte y una longitud de 276,20 m, mientras que el otro tiene dirección este con igual longitud de la dirección norte. La superficie total de la parcela (P) es de 5000 m² = 0,5 ha, dividida en 10 subparcelas (SP) circulares de 12,62 m de radio, equivalente a 500 m² = 0,05 ha cada una. La distancia entre subparcelas es de 30 m, la distancia entre los centros de las subparcelas es de 55,24 m. En las diez SP se medirán los árboles con DAP > 30 cm. En las SP impares (1, 3, 5, 7 y 9) se medirán los fustales; es decir, los individuos mayores de 10 cm de DAP. En las subparcelas 3, 5 y 7 se ubican las subparcelas de dimensiones más pequeñas, donde se medirá la regeneración. En el caso de los latizales, individuos con DAP menor a 10 cm y una altura mayor de 3 m, se medirán en subparcelas para Latizales (SP-la) de 5,64 m de radio, equivalente a 100 m² = 0,01 ha. Para brinzales o individuos menores con alturas entre 1 y 2,99 m, se medirán en subparcelas de brinzales (SP-br) de 2,82 m de radio, equivalente a 25 m² = 0,0025 ha.

EL PROCEDIMIENTO DE MEDICIÓN DE LA MEDICIÓN DE LOS ÁRBOLES. Para medir la distancia, el jefe de brigada, junto con el asistente, utilizó la cinta diamétrica o wincha. Desde el punto central de la subparcela se midieron los árboles con DAP >30 cm que estaban en un radio de 12,60 metros, indicando azimut y distancia de los mismos (comprobando además las mediciones del

grupo agrimensor respecto al eje y distancias entre subparcelas y centros de las mismas). El matero ubica el árbol a medir (1), que se ubica lo más cercano a 0° (en el eje Norte) y lo más cercano a 90° (en el eje Este), empezando las mediciones en sentido horario. El matero se moviliza al árbol y mide el DAP siguiendo las instrucciones indicadas más adelante. Con la cinta métrica mide la distancia del punto central al árbol y así prosigue con los demás árboles, siempre en sentido horario.

DISEÑO DE LA PARCELA DEL MÉTODO INVENTARIO FORESTAL NACIONAL RECTANGULAR. En la se presenta el diseño de las parcelas de medición para Selva Baja, la cual consiste en un conglomerado de sub-parcelas dispuestas en forma de “L”. Un eje tiene dirección Norte y una longitud de 385 m, el otro eje tiene dirección Este y una longitud de 425 m. La superficie total de la parcela (P) es de 7000 m2 = 0.7 has, dividida en 7 sub-parcelas (SP) rectangulares de 50 metros de largo por 20 metros de ancho, equivalente a 1000 m2 = 0.1 ha. La distancia entre subparcelas es de 75 m. En las siete SP, se medirán los árboles mayores de 30 cm de DAP. Cada sub parcela está constituida por dos (2) unidades de registro (UR) con dimensiones de 25 metros de largo por 20 metros de ancho, equivalente a 500 m2 = 0.05 ha. En las unidades de registro de números pares, se medirán los fustales, o sea los individuos vegetales mayores de 10 cm de DAP, en estas subparcelas se tomarán los datos de condición de los árboles para evaluar la salud del bosque. En las UR2s de las sub-parcelas 2, 4 y 6, se ubican las sub-parcelas de dimensiones más pequeñas, donde se medirá la regeneración. En el caso de latizales, es decir, individuos con DAP menor a 10 cm y una altura mayor de 3 m, se medirán en sub-parcelas (Sp-la) de 10 por 10 metros, equivalente a 100 m2 = 0.01 ha. Para brinzales o individuos menores con alturas entre 1 y 2.99 m, se medirán en sub-parcelas (Sp-br) de 2.8 me de radio, equivalente a 25 m2 = 0.0025 ha.

DISEÑO DEL INVENTARIOS FORESTALES EN BOSQUE DE PRODUCCION PERMANENTE ( CRUZ DE MALTA) Las parcelas de muestreo o unidades de muestreo serán de 1 ha en clusters o conglomerados compuestos de 4 sub-unidades o sub-parcelas de forma rectangular de 0,25 ha cada una (250m x 10m). La distancia recomendable entre parcelas opuestas puede ser de entre 200 a 400 metros (100 a 200 m a cada lado de la línea media entre parcelas opuestas). Las parcelas de muestreo para potencial forestal son de una (01) hectárea en cluster o conglomerado compuesto de 4 sub-parcelas de forma rectangular de 0.25 ha cada una (250 m x 10 m).

ESTIMACIÓN CURVILÍNEA El procedimiento Estimación Curvilínea genera estadísticos de estimación curvilínea por regresión y gráficos relacionados para 11 modelos diferentes de estimación curvilínea por regresión. Se produce un modelo diferente para cada variable dependiente. También se pueden guardar valores predichos, residuos e intervalos de predicción como nuevas variables. Modelos del procedimiento Estimación curvilínea Se puede seleccionar uno o más modelos de estimación curvilínea por regresión. Para determinar qué modelo utilizar, represente los datos. Si las variables parecen estar relacionadas linealmente, utilice un modelo de regresión lineal simple. Cuando las variables no estén relacionadas linealmente, intente transformar los datos. Cuando la transformación no resulte útil, puede necesitar un modelo más complicado. Inspeccione un diagrama de dispersión de los datos; si el diagrama se parece a una función matemática reconocible, ajuste los datos a ese tipo de modelo. Por ejemplo, si los datos se parecen a una función exponencial, utilice un modelo exponencial. 

Lineal. Modelo cuya ecuación es Y = b0 + (b1 * t). Los valores de la serie se modelan como una función lineal del tiempo.



Logarítmico. Modelo cuya ecuación es Y = b0 + (b1 * ln(t)).



Inverso. Modelo cuya ecuación es Y = b0 + (b1 / t).



Cuadrático. Modelo cuya ecuación es Y = b0 + (b1 * t) + (b2 * t**2). El modelo cuadrático puede utilizarse para modelar una serie que "despega" o una serie que se amortigua.



Cúbico. Modelo definido por la ecuación Y = b0 + (b1 * t) + (b2 * t**2) + (b3 * t**3).



Potencia. Modelo cuya ecuación es Y = b0 * (t**b1) ó ln(Y) = ln(b0) + (b1 * ln(t)).



Compuesto. Modelo cuya ecuación es Y = b0 * (b1**t) o ln(Y) = ln(b0) + (ln(b1) * t).



Curva-S. Modelo cuya ecuación es Y = e**(b0 + (b1/t)) o ln(Y) = b0 + (b1/t).



Logística. Modelo cuya ecuación es Y = 1 / (1/u + (b0 * (b1**t))) o ln(1/y1/u) = ln (b0) + (ln(b1) * t) donde u es el valor del límite superior. Después

de seleccionar Logístico, especifique un valor para el límite superior que se utilizará en la ecuación de regresión. El valor debe ser un número positivo mayor que el valor máximo de la variable dependiente. 

Crecimiento. Modelo cuya ecuación es Y = e**(b0 + (b1 * t)) ó ln(Y) = b0 + (b1 * t).



Exponencial. Modelo cuya ecuación es Y = b0 * (e**(b1 * t)) ó ln(Y) = ln(b0) + (b1 * t).

Para este caso se utilizará el modelo Exponencial para calcular el número de árboles por hectárea según Liocourt para conocer que arboles serán cortados o aprovechados. PREPARACIÓN

DE

INSTRUMENTOS

DE

MEDICIÓN,

LIBRETAS

Y

MATERIALES

Se coordinó la preparación de los materiales y equipos necesarios para las mediciones de campo. Donde El jefe de brigada fue el responsable de recibir, cuidar

y

mantener

los

equipos

de

medición

forestal,

asignando

responsabilidades a cada miembro de la brigada según las necesidades.

LEVANTAMIENTO DE CAMPO

UBICACIÓN DE LA PARCELA

Ubicamos y registramos el punto central de cada parcela y documentamos el establecimiento de la marca permanente. En los puntos de las parcelas se colocó la primera marca permanente. Una vez tomada la decisión del punto de inicio de las parcelas, se obtuvo nuevas coordenadas con el GPS. INSTALACIÓN DE LA PARCELA

Se fijaron los ejes de las parcela y la ubicación de las sub-parcelas (SP), unidades de registro (UR), sub-parcelas para latizales (Sp-Lat) y brinzales

(Sp-Brin) con el apoyo de los trocheros-jaloneros . Para establecer la parcela, debe utilizar el diseño de cada una de ellas.

MEDICIÓN DE ÁRBOLES y FUSTALES

Se realizaron las mediciones de los árboles y fustales de acuerdo con el diseño de cada parcela y las dimensiones de los árboles a medir en cada una.

MEDICIONES DAP (cm): El Diámetro a la altura del pecho. Es el diámetro del árbol que se mide a 1,30m de altura, con referencia al suelo. Para tomar la medida del diámetro de los árboles se debe utilizar cinta diamétrica el registro será en centímetros y la precisión será hasta de un decimal. ALTURA TOTAL (M): Es la altura desde la base del árbol hasta la primera rama el extremo superior del árbol. Se mide en metros y la precisión será hasta de un decimal.

ALTURA DE FUSTE (M): Es la altura desde la base del árbol hasta la primera rama donde empieza la copa del árbol. Se mide en metros y la precisión será hasta de un decimal. AZIMUT: se mide en grados a los árboles que se encuentran en la parcela circular y americana. DTE(X): distancia en metros sobre el eje de la trocha. Para medir esta distancia se utiliza la wincha sobrepuesta sobre el eje de la trocha central. DLB (Y): Distancia a la Línea Base: Se registrará la Distancia perpendicular (en metros con un decimal) del árbol a ser evaluado a la Línea Base. Esta distancia la mide el Jefe de Brigada, utilizando cinta métrica, que parte desde el Eje de la Trocha hasta el árbol que se requiere medir. LADO (D/I): se registrará si el árbol está ubicado a la Derecha (D) o Izquierda (I) con referencia al Eje de la Trocha y en la dirección que se está evaluando. En las parcelas 1, 2 y 3, el lado Derecho es en dirección Este-Oeste y el lado Izquierdo es en dirección Oeste-Este. Para las parcelas 4, 5, 6 y 7, el lado Derecho es en dirección Norte-Sur y el lado Izquierdo es en dirección Sur-Norte. IDENTIFICACIÓN BOTÁNICA DE LOS ÁRBOLES La identificación del nombre vulgar de las especies se realizó con la ayuda del matero encargado utilizando su conocimiento personal, donde se conversó y se acordó en campo sobre los nombres comunes encontrados libreta, indicando el número de parcela, subparcelas, UR y árbol. CALIFICACIÓN DE LAS CONDICIONES DEL ÁRBOL Se consideraron la calidad de fuste y estado sanitario de cada árbol inventario de las diferentes parcelas. CALIDAD DE FUSTE

ESTADO SANITARIO

Alta

sin ataque hasta 1/3

Media

ataque hasta 1/3

Baja

ataque hasta menos de 2/3

EVALUACIÓN DE LOS FACTORES AMBIENTALES Se registró la caracterización ecológica de las áreas a inventariar, por cada subparcelas y unidades de registro. posición topográfica, grado de intervención, descripción de la pendiente por rango, tipo de textura del suelo, tipo de vegetación/asociaciones vegetales, accesibilidad interna, accesibilidad externa e intervenciones pasadas, grado de aprovechamiento y su impacto. Cada una de ellas establecidas por códigos. MEDICIÓN DE LATIZALES Y BRINZALES Se registraron arbolillos con DAP menor a 10 cm y una altura mayor de 3 m, para los latizales y Para los brinzales con alturas entre 1 y 2,99 m. solo se registraron por cantidad de acuerdo con cada diseño establecido de las 4 parcelas de muestreo. ACTIVIDADES POST-CAMPO PROCESAMIENTO DE DATOS Los datos fueron registrados al computador en el programa Excel con un formato establecido para evaluar, corregir errores e inconsistencias. El ingreso de datos o digitalización se realizó por una persona capacitada y responsable, con el propósito de evitar errores de transcripción. Concluida esta etapa, se realizó una verificación intensiva de los datos. Se realizaron los cálculos correspondientes en el caso de los árboles y fustales. En las plántulas que se evaluaron en parcelas más pequeñas, será necesario efectuar otros tipos de cálculos. ELABORACIÓN DE INFORMES Se entregó los siguientes informes: i) Informe de levantamiento de campo por parcela que acompaña la libreta de campo, elaborado por el jefe de brigada; ii) informe de identificación botánica, elaborado por el especialista botánico, el cual debe incluir el listado por parcela de especies

REVISIÓN DE INFORMES Se desarrolló el informe donde se encuentran los datos totalmente analizados por especie, por clase diamétrica, por factor, volumen, la información de área basal. Posteriormente, el análisis de otros resultados del inventario como los índices del método de biodiversidad, etc.

RESULTADOS GRAFICO DE DISPERSION LOS DIFERENTES MODELOS Las gráficas de dispersión de los fustales y árboles para cada modelo de inventario mostro una distribución casi homogénea en cada modelo, esto se explica mejor en las gráficas siguientes. MUESTREO CRUZ DE MALTA En el modelo de cruz de malta presento 4 subparcelas equidistantes entre ellas 90°, iniciando desde el norte. En la subparcela 1 se encontraron 33 especies y 45 individuos con una predominancia en la unidad de registro 5 con 17 individuos. En la subparcela 2 se encontraron 30 especies y 48 individuos con una predominancia en la unidad de registro 6 con 15 individuos. En la subparcela 3 se encontraron 35 especies con 50 individuos con una predominancia en la unidad de registro 5 con 20 individuos. En la subparcela 4 se encontraron 19 especies con 32 individuos con una predominancia en la unidad de registro 5 con 11 individuos respectivamente, es importante mencionar que la especie predominante en estas unidades fue shimbillo (Figura 1).

FIGURA N° 1: DISPERSION DE ESPECIES FUSTALES Y ARBOLES

MUESTREO RECTANGULAR En el modelo rectangular se graficó 7 subparcelas distribuidas en 2 ejes separadas 90°. En el eje norte se ubican las subparcelas (1-3), donde se encontraron 43 especies entre fustales y árboles y un total de 101 individuos, las unidades de registros 1, 2 y 3 tuvieron 36, 36 y 29 individuos respectivamente. Por otro lado, el eje este se ubica las unidades de registros (4-7), donde se encontraron 61 especies con 127 individuos, las unidades de registro 4, 5, 6 y 7 tuvieron 28, 30, 39 y 30 individuos respectivamente (Figura 2).

FIGURA N° 2: DISPERSION DE ESPECIES FUSTALES Y ARBOLES

MUESTREO CIRCULAR En el modelo circular se registraron 10 sub parcelas distribuidas en 2 ejes separados 90°. En el eje norte se ubican las sub parcelas (1-5), donde se encontraron 29 especies entre fustales y árboles y un total de 79 individuos, las sub parcelas (1-5) tuvieron 23, 4, 24, 5 y 23 individuos respectivamente. Por otro lado el eje este se ubica las unidades de registro (6-10), donde se encontraron 40 especies entre fustales y árboles y un total de 77 individuos, las subparcelas (6-10) tuvieron 3, 24, 3, 40 y 7 individuos respectivamente (Figura 3).

FIGURA N° 3: DISPERSION DE FUSTALES Y ARBOLES

MODELO DE LIOCUORT MUESTREO RECTANGULAR XI 15 25 35 45 55 65 75 85

NHA HT N_CAL/HA Diferencia vol_prome Vol_Nor/Ha Vol_obser Vol_corta % Int Corta 224 13.2232143 173.368 50.632 0.08645738 14.9889433 19.3664535 4.37751015 22.6035714 84 16.047619 86.08812 -2.08812 0.30455104 26.2182267 25.5822876 37 20.2432432 42.74817 -5.74817 0.67781867 28.9755077 25.0792908 18 23.5 21.22716 -3.22716 1.36955914 29.0718511 24.6520646 8 26.25 10.54062 -2.54062 2.15910054 22.7582583 17.2728043 5 29.2 5.23408 -0.23408 3.07060104 16.0717715 15.3530052 5 24.6 2.59905 2.40095 4.15487995 10.7987407 20.7743997 9.97565901 48.019 1 32 1.29059 -0.29059 5.4521442 7.03648278 5.4521442

En el cuadro n° 1 se muestra numero de arboles por hectárea por clase diametrica, nos indica que porcentaje de arboles se debe cortar, en este caso solo en dos clases diametricas se podrían aprovechar, en la clase 15 obteniendo un volumen de corta de 4.377 m3 que se deben aprovechar, ya que existe una diferencia considerable entre en NHA observados y NHA esperados de 50 arboles y obteniendo un volumen de 0.086 m3, en la clase diametrica 75 se obtiene un volumen de corta de 9,9756 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 2 árboles y con un volumen de 5.452 m3. En total el método cuenta con un volumen de corta de 14.35 m3. CD

NHA 15 25 35 45 55 65 75 85

224 84 37 18 8 5 5 1

NHA_LIOCUR INFERIOR SUPERIOR 173.368 64.77368 464.02281 86.08812 33.84572 218.96903 42.74817 17.41522 104.93152 21.22716 8.80771 51.15881 10.54062 4.37358 25.40357 5.23408 2.13232 12.8478 2.59905 1.02182 6.6108 1.29059 0.48219 3.45429

En el siguiente cuadro n°2 se muestra una comparación entre en NHA observado y NHA esperado para conocer que árboles se deben cortar, en la siguiente grafica se muestra los arboles a cortar.

CURVA DE LIOCUORT 500

450

400

350

300

250

200

150

100

50

0 0

10

20 NHA

30

40

NHA_LIOCUR

50 INFERIOR

60

70

80

90

SUPERIOR

En el siguiente grafico n° 4 se muestra los arboles a cortar que esta representado en las curvas de color azul y naranja, analizando el grafico no se encontraron arboles que se puedan cortar ya que no hay una gran cantidad de arboles por clase diametrica ya que en la mayoría solo existe un árbol en las clase diametrica de 70, 80 y 90 donde se puede aprovechar, pero el árbol con mayor volumen fue el renaco uvilla con 6.054 m3

MUESTREO CIRCULAR XI 15 25 35 45 55 65 85 105

NHA 172 54 20 14 4 2 2 1

HT N_CAL/HA Diferencia vol_prome Vol_Nor/Ha Vol_obser Vol_corta % Int Corta 11.0383721 77.9856 94.0144 0.07037649 5.48835243 12.1047555 6.61640303 54.6595349 15.8518519 44.62038 9.37962 0.28449624 12.6943305 15.3627972 2.66846667 17.3696667 22.18 25.53008 -5.53008 0.82944817 21.1758782 16.5889634 21.9285714 14.60734 -0.60734 1.20832278 17.6503817 16.916519 25 8.35776 -4.35776 2.2966022 19.19445 9.18640882 28 4.78199 -2.78199 3.3089588 15.8234079 6.61791761 30 1.56548 0.43452 6.46872489 10.1266594 12.9374498 2.81079034 21.726 30 0.51249 0.48751 7.55503661 3.87188071 7.55503661 3.6831559 48.751

En el cuadro n° 3 se muestra numero de arboles por hectárea por clase diametrica, nos indica que porcentaje de arboles se debe cortar, en este caso solo en cuatro clases diametricas se podrían aprovechar, en la clase 15 obteniendo un volumen de corta de 6.616 m3 que se deben aprovechar, ya que existe una diferencia considerable entre en NHA observados y NHA esperados de 94 arboles y obteniendo un volumen de 0.070 m3, en la clase diametrica 25 se obtiene un volumen de corta de 2.668 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 9 árboles y con un volumen de 0.284 m3, en la clase diametrica 85 se obtiene un volumen de corta de 2.810 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 1 árbol y con un volumen de 6,468 m3 y en la clase diametrica 105 se obtiene un volumen de corta de 3,683 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 1 árbol y con un volumen de 7,555 m3. En total el método cuenta con un volumen de corta de 15.778 m3. CD

NHA 15 25 35 45 55 65 85 105

172 54 20 14 4 2 2 1

NHA_LIOC INFERIOR SUPERIOR 77.9856 12.24093 496.83741 44.62038 7.52994 264.40824 25.53008 4.54191 143.50462 14.60734 2.68138 79.57641 8.35776 1.5475 45.13882 4.78199 0.87278 26.20074 1.56548 0.2599 9.4295 0.51249 0.07172 3.66221

En el siguiente cuadro n°4 se muestra una comparación entre en NHA observado y NHA esperado para conocer que árboles se deben cortar, en la siguiente grafica se muestra los arboles a cortar.

CURVA DE LIOCUORT 600

500

400

300

200

100

0 0

20

40 NHA

NHA_LIOC

60

80 INFERIOR

100

120

SUPERIOR

En el siguiente grafico n° 5 se muestra los arboles a cortar que esta representado en las curvas de color azul y naranja, analizando el grafico no se encontraron arboles que se puedan cortar ya que no hay una gran cantidad de arboles por clase diametrica ya que en la mayoría solo existe un árbol en las clase diametrica de 70, 80 y 90 donde se puede aprovechar, pero el árbol con mayor volumen fue el almendro con 7.555 m3

MUESTREO CRUZ DE MALTA XI 15 25 35 45 55 65 75 95 105

NHA 325 105 43 22 13 3 6 1 1

HT N_CAL/HA Diferencia vol_prome Vol_Nor/Ha Vol_obser Vol_corta % Int Corta 11.5538462 183.87443 141.12557 0.08291011 15.2450489 26.9457851 11.7007363 43.4232523 14.8619048 97.30596 7.69404 0.2700279 26.2753241 28.3529296 2.07760547 7.32765714 19.8674419 51.49411 -8.49411 0.76236587 39.2573518 32.7817323 21.1954545 27.25057 -5.25057 1.24198129 33.8446982 27.3235885 25.1538462 14.42094 -1.42094 2.15463646 31.0718831 28.010274 27.6666667 7.63153 -4.63153 3.42064195 26.1047317 10.2619259 25.1666667 4.03859 1.96141 3.64883044 14.7361301 21.8929826 7.15685251 32.6901667 36.6 1.13101 -0.13101 8.03229451 9.08460541 8.03229451 28 0.59853 0.40147 6.35486824 3.80357929 6.35486824 2.55128895 40.147

En el cuadro n° 5 se muestra número de árboles por hectárea por clase diametrica, nos indica que porcentaje de árboles se debe cortar, en este caso solo en cuatro clases diametricas se podrían aprovechar, en la clase 15 obteniendo un volumen de corta de 11,700 m3 que se deben aprovechar, ya que existe una diferencia considerable entre en NHA observados y NHA esperados de 141 arboles y obteniendo un volumen de 15,45 m3, en la clase diametrica 25 se obtiene un volumen de corta de 2.077 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 7 árboles y con un volumen de 0.270 m3, en la clase diametrica 75 se obtiene un volumen de corta de 7,156 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 2 árbol y con un volumen de 3,648 m3 y en la clase diametrica 105 se obtiene un volumen de corta de 2,551 m3 aprovechables ya que existe una diferencia de 1 árbol y con un volumen de 6,354 m3. En total el método cuenta con un volumen de corta de 23.486 m3. CD

NHA 15 25 35 45 55 65 75 95 105

325 105 43 22 13 3 6 1 1

NHA_LIOCURT INFE SU 183.87443 47.05578 718.50488 97.30596 26.19928 361.40112 51.49411 14.40775 184.04278 27.25057 7.81696 94.99779 14.42094 4.18080 49.74254 7.63153 2.20345 26.43147 4.03859 1.14453 14.25055 1.13101 0.29648 4.31463 0.59853 0.14819 2.41745

En el siguiente cuadro n°4 se muestra una comparación entre en NHA observado y NHA esperado para conocer que árboles se deben cortar, en la siguiente grafica se muestra los arboles a cortar.

CURVA DE LIOCUORT 800

700

600

500

400

300

200

100

0 0

20

40 NHA

60 NHA_LIOCURT

80 INFE

100

120

SU

En el siguiente grafico n° 7 se muestra los arboles a cortar que esta representado en las curvas de color azul y naranja, el árbol a cortar es un pashaco que esta en clase diametrica 70 con un volumen de 7.3015 m3 y al momento de cortar se puede dejar un árbol semillero ya que existen 2 árboles, y al seguir analizando el grafico no se encontraron mas árboles que se puedan cortar ya que no hay una gran cantidad de arboles por clase diametrica ya que en la mayoría solo existe un árbol en las clase diametrica de 70, 80 y 90 donde se puede aprovechar, pero el árbol con mayor volumen fue una maria buena con 8.0322 m3

CONCLUSION  Según los datos obtenidos nos indica que solo un árbol esta en condiciones para cortar ya que cuenta con un volumen de 7.301 m3 y al momento de cortar se puede dejar un árbol semillero lo que el plan de manejo nos exige.  El método de inventario forestal con mas volumen de corta fue la de cruz de malta con un volumen de 23.486 m3 según el método de liocuort.  Entre los métodos de inventario observados se observa que no existe tanta diferencia en cuanto a números de arboles, área basal y volumen por hectárea, dando un promedio por NHA de 547.126 individuo, de GHA promedio de 26.0458 m3 y volumen por hectárea de 196.646 m3  Comparando los tres métodos de inventario el número de árboles por clase diametrica fue en la de cruz de malta en la clase 15 con 325 individuos

BIBLIOGRAFIA  Mendoza Medina, R. y Rodríguez Caballero, R. 1959. Método Mexicano de Ordenación de Montes. En Proyecto General  de Ordenación Forestal. Unidad Industrial de Explotación Forestal Michoacana de Occidente, S. de R. L. 82 p.  Merino Pérez, L. y Segura Warnhotz, G. 2007. Las políticas forestales y de conservación y sus impactos en las comunidades forestales en México. En Bray, D. B., Merino Pérez, L. y Barry, D. Los bosques comunitarios de México. Pp.77-98. México, D. F. INE-SEMARNAT.  Meyer, H. A. 1952. Structure, growth, and drain in balanced uneven-aged forests. Journal of Forestry 50: 85-92.  Recopilación de las Leyes de los Reynos de las Indias, s/f. Recuperado el 4

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CUADRO N°6 DATOS GENERALES DEL INF RECTANGULAR Nombre cientifico

Nombre comun

Pourouma tomentosa Mart.

sacha uvilla

Virola loretensis A. C. Sm.

cumala

Hymenolobuim pulcherrimum Ducke

mari mari

Hymenaea Spp

azucar huayo

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

machimango chimicua machimango

Caraipa jaramilloi

brea caspi

Guatteria dielsiana R. E. Fr.

carahuasca

Nealchornea yapurensis Huber Sloanea multiflora (Rich.) Urb. Cathedra acuminata Miconia poeppigii Triana

mojara caspi achiotillo sacha parinari rifari

Ocotea sp.

moena

Cathedra acuminata

sacha parinari

Tachigali paniculata Aubl.

tangarana

Guarea trichiloides

requia

Guarea trichiloides

requia

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

chimicua

Caraipa jaramilloi

brea caspi

Miropholis guyanensis

balata

Brosimum potabile Ducke

machinga

Guazuma crinita

bolaina

Inga alba (Sw.) Willd.

shimbillo

Pouteria guianensis Aubl.

quinilla

DAP (cm ) 48.0 0 41.3 0 45.5 0 39.0 0 21.9 0 14.6 0 22.0 0 17.5 0 12.8 0 15.9 0 29.3 0 11.7 0 17.5 0 15.5 0 16.0 0 12.4 0 16.3 0 15.5 0 22.8 0 32.2 0 25.5 0 11.0 0 14.0 0 10.8 0 23.2 0

HF (m ) 16. 0 12. 0 10. 0 11. 0 12. 0 9.0 10. 0

HT (m ) 26. 0 16. 0 16. 0 15. 0 14. 0 11. 0 13. 0

5.0

8.0

ANEXO

Habit o

E A

Cf u

CF S

Ca D

Gc o

Gd e

Us o

1

1

1

1

0

0

0

4

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

5.0

7.0

1

1

1

1

0

0

0

1

5.0 12. 0

9.0 16. 0

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

4

5.0

7.0 10. 0 16. 0 15. 0 17. 0 13. 0

1

1

1

1

0

0

0

4

6.0 12. 0 12. 0 13. 0 9.0

1 1

1 1

1 1

1 1

0 0

0 0

0 0

11 11

1

1

1

1

0

0

0

4

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

1

7.0

7.0

1

1

1

1

0

0

0

1

4.0 16. 0

8.0 19. 0 10. 0

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

0

11

7.0 4.0 9.0 7.0 9.0

8.0 13. 0 15. 0 10. 0

1 1

1 1

1 1

1 1

0 0

0 0

0 0

11 1

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

Area Basal-i

Volumeni

0.1809557 37 0.1339645 79 0.1625970 55 0.1194590 61 0.0376684 81 0.0167415 47 0.0380132 71 0.0240528 19 0.0128679 64 0.0198556 51 0.0674256 47 0.0107513 15 0.0240528 19 0.0188691 91 0.0201061 93 0.0120762 82 0.0208672 44 0.0188691 91 0.0408281 38 0.0814332 23 0.0510705 16 0.0095033 18 0.0153938 04 0.0091608 84 0.0422732 71

1.8819396 6 1.0449237 2 1.0568808 6 0.8541322 8 0.2938141 5 0.0979380 5 0.2470862 6 0.0781716 6 0.0418208 8 0.0645308 7 0.5259200 5 0.0349417 8 0.0938059 9 0.1471796 9 0.1568283 1 0.1020445 8 0.1220733 8 0.0858548 2 0.1061531 6 0.8469055 2 0.2323708 5 0.0247086 3 0.0900537 5 0.0416820 2 0.2472986 3

Facto r-UR

Facto r-ha

NU R

20

1

20

20

1

20

20

1

20

20

1

20

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

20

1

20

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

G-UR

V-UR

3.619114 7 2.679291 6 3.251941 1 2.389181 2 1.506739 3 0.669661 9 1.520530 8 0.962112 8 0.514718 5

37.63879 3 20.89847 4 21.13761 7 17.08264 6 11.75256 6 3.917522 1 9.883450 5 3.126866 4 1.672835 3 2.581234 6 21.03680 2

0.794226 2.697025 9 0.430052 6 0.962112 8 0.754767 6 0.804247 7 0.483051 3 0.834689 8 0.754767 6 1.633125 5 1.628664 5 2.042820 6 0.380132 7 0.615752 2 0.366435 4 1.690930 8

1.397671 3.752239 7 5.887187 6 6.273132 2 4.081783 4 4.882935 3.434192 7 4.246126 4

Nh a 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

16.93811

1

9.294833 8

2

0.988345

2

3.602150 1 1.667280 9 9.891945 4

2 2 2

facto r subp

Nsub p

10

10

10

10

10

10

10

10

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

10

10

20

20

20

20

20

20

0.083364

20

20

0.494597 3

20

20

Gha

Vha

0.180955 7 0.133964 6 0.162597 1 0.119459 1

1.881939 7 1.044923 7 1.056880 9 0.854132 3 0.587628 3 0.195876 1 0.494172 5 0.156343 3 0.083641 8 0.129061 7 1.051840 1 0.069883 6

0.075337 0.033483 1 0.076026 5 0.048105 6 0.025735 9 0.039711 3 0.134851 3 0.021502 6 0.048105 6 0.037738 4 0.040212 4 0.024152 6 0.041734 5 0.037738 4 0.081656 3 0.081433 2 0.102141 0.019006 6 0.030787 6 0.018321 8 0.084546 5

0.187612 0.294359 4 0.313656 6 0.204089 2 0.244146 8 0.171709 6 0.212306 3 0.846905 5 0.464741 7 0.049417 3 0.180107 5

G-subp

V-subp

1.809557 4 1.339645 8 1.625970 5 1.194590 6 0.753369 6 0.334830 9 0.760265 4 0.481056 4 0.257359 3

18.81939 7 10.44923 7 10.56880 9 8.541322 8 5.876283 1

0.397113 1.348512 9 0.215026 3 0.481056 4 0.377383 8 0.402123 9 0.241525 6 0.417344 9 0.377383 8 0.816562 8 0.814332 2 1.021410 3 0.190066 4 0.307876 1 0.183217 7 0.845465 4

1.958761 4.941725 2 1.563433 2 0.836417 6 1.290617 3 10.51840 1 0.698835 5 1.876119 9 2.943593 8 3.136566 1 2.040891 7 2.441467 5 1.717096 4 2.123063 2 8.469055 2 4.647416 9 0.494172 5 1.801075 1 0.833640 5 4.945972 7

C D

Xi

4 0 4 0 4 0 3 0 2 0 1 0 2 0 1 0 1 0 1 0 2 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 2 0 3 0 2 0 1 0 1 0 1 0 2 0

4 5 4 5 4 5 3 5 2 5 1 5 2 5 1 5 1 5 1 5 2 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 2 5 3 5 2 5 1 5 1 5 1 5 2 5

Miconia poeppigii Triana

rifari

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

chimicua

Protium guianense March.

copal

Protium guianense March.

copal

Guatteria dielsiana R. E. Fr.

carahuasca

Tachigali paniculata Aubl.

tangarana

Guatteria dielsiana R. E. Fr.

carahuasca

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

machimango

Calycophyllum spruceanum

capirona

Cathedra acuminata

sacha parinari

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Pouteria cuspidata (A. DC.) Baehni Clusia sp Nealchornea yapurensis Huber Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

chimicua quinilla blanca chullachaqui caspi mojara caspi chimicua

Inga coriacea

Bushilla

Myrcia paivae O. Berg

sacha guayaba

Nealchornea yapurensis Huber

mojara caspi

Iryanthera paraensis Huber

cumala colorada

Pouteria guianensis Aubl.

quinilla

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

chimicua

Hymenaea Spp

azucar huayo

Calyptranthes paniculata Ruiz & Pav.

guayabilla

Ocotea myriantha Virola sebífera

moena blanca cumala caupuri canilla de vieja maquisapa ñaccha polvora caspi

13.6 0 18.0 0 10.6 0 30.5 0 22.5 0 22.1 0 28.7 0 26.5 0 18.2 0 29.4 0 32.0 0 64.0 0 36.0 0 32.6 0 41.7 0 81.7 0 15.8 0 24.2 0 27.0 0 33.8 0 43.0 0 17.6 0 17.7 0 30.0 0 10.5 0 70.5 0 42.5 0 14.1 0

8.0 11. 0 4.0

9.0 13. 0

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

1

8.0 14. 0

5.0 11. 0 15. 0 10. 0 16. 0

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

1

6.0 12. 0

9.0 14. 0

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

9.0 13. 0

7.0 10. 0 20. 0 12. 0 17. 0 16. 0 16. 0

9.0 15. 0 30. 0 18. 0 20. 0 22. 0 32. 0 11. 0 17. 0 16. 0 22. 0 22. 0 12. 0

1

5.0

9.0

7.5 12. 0 9.5 15. 0 14. 0

1

1 1

1 1

1 1

0 0

0 0

0 0

4 1

1

1

2

1

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

11

1

1

3

2

0

0

0

11

1

1

1

1

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

4

8.0

18. 0

1

1

2

1

0

0

0

11

6.0

8.0

1

1

1

1

0

0

0

11

12. 0 15. 0

17. 0 25. 0 14. 0

1

1

3

1

0

0

0

11

1

1

2

2

0

0

0

11

1

1

2

1

0

0

0

11

8.0

4.0

0.0145267 24 0.0254469 0.0088247 34 0.0730616 64 0.0397607 82 0.0383596 32 0.0646924 61 0.0551545 86 0.0260155 29 0.0678866 76 0.0804247 72 0.3216990 88 0.1017876 02 0.0834689 75 0.1365721 01 0.5242446 35 0.0196066 8 0.0459960 58 0.0572555 26 0.0897270 28 0.1452201 2 0.0243284 94 0.0246057 39 0.0706858 35 0.0086590 15 0.3903625 22 0.1418625 43 0.0156145 01

0.0755389 7 0.1819453 4 0.0229443 1 0.4274107 4 0.3359786 1 0.1994700 8 0.5887014 0.2151028 9 0.2029211 2 0.3088843 7 0.5227610 2 4.1820881 4 0.7939433 0.9223321 8 1.4203498 5 5.4521442 0.0955825 6 0.3587692 5 0.3535528 7 0.8748385 2 1.3215031 0.1265081 7 0.0799686 5 0.3675663 4 0.0337701 6 3.0448276 7 1.3831598 0.0405977

40

2

40

0.581069

40

2

40

1.017876

40

2

40

20

1

20

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

20

1

20

0.352989 4 1.461233 3 1.590431 3 1.534385 3 2.587698 5 2.206183 4 1.040621 2 2.715467 1.608495 4 6.433981 8

20

1

20

20

1

20

2.035752

20

1

20

1.669379 5

20

1

20

2.731442

20

1

20

40

2

40

40

2

40

40

2

40

20

1

20

20

1

20

40

2

40

40

2

40

20

1

20

40

2

40

20

1

20

20

1

20

40

2

40

10.48489 3 0.784267 2 1.839842 3 2.290221 1.794540 6 2.904402 4 0.973139 7 0.984229 6 1.413716 7 0.346360 6 7.807250 4 2.837250 9 0.62458

3.021558 7 7.277813 5 0.917772 3 8.548214 7 13.43914 4 7.978803 4 23.54805 6 8.604115 4

2 2 2 1 2 2 2 2

8.116845

2

12.35537 5

2

10.45522

1

83.64176 3 15.87886 6 18.44664 4 28.40699 7 109.0428 8 3.823302 6

1 1 1 1 1 2

0.029053 4 0.050893 8 0.017649 5 0.073061 7 0.079521 6 0.076719 3 0.129384 9 0.110309 2 0.052031 1 0.135773 4 0.080424 8 0.321699 1 0.101787 6 0.083469 0.136572 1 0.524244 6 0.039213 4 0.091992 1 0.114511 1

14.35077

2

14.14211 5

2

17.49677

1

0.089727

1

0.145220 1

2

0.048657

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2 1 2 1 1 2

0.049211 5 0.070685 8 0.017318 0.390362 5 0.141862 5 0.031229

0.151077 9 0.363890 7 0.045888 6 0.427410 7 0.671957 2 0.398940 2 1.177402 8 0.430205 8 0.405842 2 0.617768 7 0.522761 4.182088 1 0.793943 3 0.922332 2 1.420349 9 5.452144 2 0.191165 1 0.717538 5 0.707105 7 0.874838 5 1.321503 1 0.253016 3 0.159937 3 0.367566 3 0.067540 3 3.044827 7 1.383159 8 0.081195 4

20

20

0.290534 5

0.176494 7 0.730616 6 0.795215 6 0.767192 6 1.293849 2 1.103091 7 0.520310 6 1.357733 5 0.804247 7 3.216990 9

1.510779 3 3.638906 8 0.458886 2 4.274107 4 6.719572 2 3.989401 7 11.77402 8 4.302057 7 4.058422 5 6.177687 5 5.227610 2 41.82088 1

20

20

0.508938

20

20

10

10

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

10

10

10

10

10

10

1.017876

7.939433

10

10

0.834689 8

10

10

1.365721

10

10

20

20

20

20

20

20

10

10

10

10

20

20

9.223321 8 14.20349 9 54.52144 2 1.911651 3 7.175385 1 7.071057 5 8.748385 2 13.21503 1 2.530163 3

20

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10

10

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20

10

10

10

10

20

20

5.242446 3 0.392133 6 0.919921 2 1.145110 5 0.897270 3 1.452201 2 0.486569 9 0.492114 8 0.706858 3 0.173180 3 3.903625 2 1.418625 4 0.31229

1.599373 3.675663 4 0.675403 2 30.44827 7 13.83159 8 0.811954

1 0 1 0 1 0 3 0 2 0 2 0 2 0 2 0 1 0 2 0 3 0 6 0 3 0 3 0 4 0 8 0 1 0 2 0 2 0 3 0 4 0 1 0 1 0 3 0 1 0 7 0 4 0 1 0

1 5 1 5 1 5 3 5 2 5 2 5 2 5 2 5 1 5 2 5 3 5 6 5 3 5 3 5 4 5 8 5 1 5 2 5 2 5 3 5 4 5 1 5 1 5 3 5 1 5 7 5 4 5 1 5

Iryanthera paraensis Huber

cumala colorada

Ocotea sp.

moena

Virola caducifolia W. Rodrigues

cumala negra canilla de vieja

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

machimango

Brosimun rubescens

palisangre

Protium guianense March.

copal

Virola loretensis A. C. Sm.

cumala

Ocotea sp.

moena camu camillo

Virola sebífera Leonia glycycarpa Ruiz & Pav. Virola loretensis A. C. Sm.

cumala caupuri tamara cumala Sapotillo NO IDENTIFICA DO

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Schizolobium sp

Pashaco

Theobroma subincanum Mart.

Sacha Cacao

Ocotea sp.

Moena

Ocotea sp.

Moena

Virola loretensis A. C. Sm.

Cumala

Pouteria cuspidata (A. DC.) Baehni

Quinilla Blanca

Ocotea sp.

Moena

Aniba amazonica

Moena Amarilla

Cedrelinga catenaeformis

Tornillo

Virola loretensis A. C. Sm.

Cumala

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

Machimango Machimango

10.8 0 21.0 0 16.0 0 20.8 0 39.5 0 75.7 0 11.0 0 11.4 0 14.0 0 20.8 0 29.0 0 18.5 0 32.1 0 50.0 9 33.0 0 45.0 0 35.0 8 14.0 6 17.0 9 13.0 2 13.0 9 13.0 1 15.0 5 16.0 2 55.0 8 26.0 2 16.0 9 11.0 4

3.0 7.0 16. 0 11. 0 12. 0 14. 0 8.0 8.5 7.0 9.0 12. 0 6.0 12. 0 15. 0 10. 0 23. 0 10. 0 5.0 7.0 4.0 5.0 6.0 9.0 10. 0 20. 0 15. 0 10. 0 7.0

4.0 14. 0 24. 0 17. 0 20. 0 24. 0 11. 0 9.0 11. 0 12. 0 17. 0 11. 0 22. 0 30. 0 12. 0 27. 0 25. 0 13. 0 10. 0 8.0 10. 0 13. 0 15. 0 20. 0 30. 0 25. 0 20. 0 15. 0

1

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5

5

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99

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0.0178637 2 0.1575940 7 0.2091044 1 0.2429531 8 0.9558256 4 4.0956518 5 0.0494172 5 0.0563938 7 0.0700418 1 0.1987798 8 0.5152054 9 0.1048329 8 0.6312400 5 1.9213060 9

0.0855298 6 0.1590431 28 0.0966516 01 0.0155260 34 0.0229389 75 0.0133141 01 0.0134576 48 0.0132936 57 0.0177894 65 0.0201564 9 0.2382745 97 0.0531746 29 0.0203330 24 0.0095725 58

0.5559440 9 2.3776947 6 0.6282354 0.0504596 1 0.1043723 4 0.0346166 6 0.0437373 6 0.0518452 6 0.1040683 7 0.1310171 8 3.0975697 7 0.5184526 3 0.1321646 5 0.0435551 4

40

2

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2

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2

40

40

2

40

40

2

40

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0.714549

9.001432 6 0.380132 7 0.408281 4 0.615752 2 1.359178 6 2.642079 4 1.075210 1 1.618564 2 3.941140 7

6.303762 7 8.364176 3 9.718127 3 19.11651 3 81.91303 7 1.976690 1 2.255754 6 2.801672 3 7.951195 1 20.60821 9 4.193319 3 12.62480 1 38.42612 2

2.450835

20

1

20

20

1

20

20

1

20

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11.11888 2

20

1

20

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20

1

20

1.933032

47.55389 5 12.56470 8 2.018384 4 4.174893 4 1.384666 5 1.749494 3 2.073810 5 4.162734 8 5.240687 4 61.95139 5 20.73810 5 5.286586 2 1.742205 6

40

2

40

0.621041 3

40

2

40

0.917559

40

2

40

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40

2

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40

2

40

40

2

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1

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40

2

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2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1

0.018321 8 0.069272 1 0.040212 4 0.067958 9 0.122541 7 0.450071 6 0.019006 6 0.020414 1 0.030787 6 0.067958 9

0.035727 4 0.315188 1 0.418208 8 0.485906 4 0.955825 6 4.095651 9 0.098834 5 0.112787 7 0.140083 6 0.397559 8

0.132104 0.053760 5 0.080928 2

20

20

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20

20

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20

20

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1

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1

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0.159043 1 0.096651 6 0.031052 1 0.045877 9 0.026628 2 0.026915 3 0.026587 3 0.035578 9

2.377694 8 0.628235 4 0.100919 2 0.208744 7 0.069233 3 0.087474 7 0.103690 5 0.208136 7 0.262034 4 3.097569 8 1.036905 3 0.264329 3 0.087110 3

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2

0.040666

2

0.019145 1

0.183217 7 0.692721 2 0.402123 9 0.679589 3 1.225417 5 4.500716 3 0.190066 4 0.204140 7 0.307876 1 0.679589 3 1.321039 7

0.809282 1 1.970570 4

2.096659 7 6.312400 5 19.21306 1

1 0 2 0 1 0 2 0 3 0 7 0 1 0 1 0 1 0 2 0 2 0 1 0 3 0 5 0

0.537605

0.357274 5 3.151881 4 4.182088 1 4.859063 7 9.558256 4 40.95651 9 0.988345 1.127877 3 1.400836 2 3.975597 5 10.30411

1 5 2 5 1 5 2 5 3 5 7 5 1 5 1 5 1 5 2 5 2 5 1 5 3 5 5 5

10

10

10

10

10

10

0.855298 6

5.559440 9

3 0

3 5

10

10

1.590431 3

23.77694 8

10

10

0.966516

6.282354

0.310520 7 0.458779 5

1.009192 2 2.087446 7 0.692333 3 0.874747 1 1.036905 3 2.081367 4 2.620343 7 30.97569 8 10.36905 3 2.643293 1 0.871102 8

4 0 3 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 5 0 2 0 1 0 1 0

4 5 3 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 5 5 2 5 1 5 1 5

20

20

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20

20

0.266282

20

20

0.269153

20

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20

20

20

10

10

20

20

20

20

20

20

0.265873 1 0.355789 3 0.403129 8 2.382746 1.063492 6 0.406660 5 0.191451 2

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

Machimango

Ocotea sp.

Moena

Virola loretensis A. C. Sm.

Cumala

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

Machimango

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

Machimango

Pouteria guianensis Aubl.

Quinilla

Punga

Sacha Casha Licania heteromorpha Benth.

parinari

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

Machimango

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

Machimango

Ocotea sp.

Moena

Inga alba (Sw.) Willd.

Shimbillo

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Ocotea sp.

Moena

Tapirira guianensis Aubl.

wira caspi

Ocotea sp.

moena

Aspidosperma nítida

remo caspi caimitillo

Inga alba (Sw.) Willd.

shimbillo punga

Rollinia pittieri

sacha anona

18.0 4 11.0 6 13.0 8 40.0 0 13.0 6 32.0 6 12.0 3 23.0 2 16.0 1 29.0 7 33.0 4 14.0 9 24.0 6 13.0 9 18.0 7 17.0 7 27.0 8 12.0 4 18.0 5 25.0 1 23.0 2 45.1 0 39.5 7 32.1 5 56.6 6 62.3 9 47.7 5 48.7 0

4.0 8.0 12. 0 15. 0 7.0 15. 0 15. 0 15. 0 7.0 9.0 8.0 19. 0 10. 0 15. 0 10. 0 10. 0 8.0 10. 0 15. 0 10. 0 8.0 13. 0 12. 0 12. 0 12. 0 12. 0 10. 0 15. 0

10. 0 18. 0 20. 0 30. 0 15. 0 25. 0 17. 0 25. 0 15. 0 17. 0 15. 0 25. 0 30. 0 35. 0 25. 0 20. 0 15. 0 20. 0 20. 0 20. 0 20. 0 25. 0 25. 0 24. 0 25. 0 30. 0 25. 0 30. 0

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4

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11

1

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1

0

0

0

4

0.0255601 23 0.0096072 73 0.0134370 94 0.1256637 06 0.0133960 34 0.0807266 48 0.0113663 53 0.0416198 51 0.0201313 34 0.0663712 42 0.0857373 31 0.0155923 61 0.0454654 12 0.0134576 48 0.0256452 06 0.0228853 17 0.0575953 21 0.0113852 57 0.0255884 69 0.0491266 63 0.0416198 51 0.1597827 3 0.1229510 93 0.0811769 79 0.2521332 61 0.3057048 15 0.1790493 11 0.1862829 03

0.0664563 2 0.0499578 2 0.1048093 4 1.2252211 3 0.0609519 5 0.7870848 1 0.1108219 4 0.4057935 5 0.0915975 7 0.3882717 7 0.4458341 2 0.1925656 5 0.2955251 8 0.1312120 7 0.1666938 4 0.1487545 6 0.2994956 7 0.0740041 7 0.2494875 7 0.3193233 1 0.2164232 2 1.3501640 7 0.9590185 2 0.6331804 3 1.9666394 3 2.3844975 5 1.1638205 2 1.8162583 1

1.022404 9 0.384290 9 0.537483 8 2.513274 1 0.535841 4

0.805253 3 2.654849 7 1.714746 6 0.623694 4 1.818616 5 0.538305 9 1.025808 2 0.915412 7 2.303812 8 0.455410 3 1.023538 7 1.965066 5

2.658252 8 1.998312 8 4.192373 5 24.50442 3 2.438078 2 15.74169 6 4.432877 6 16.23174 2 3.663902 7 15.53087 1 8.916682 4 7.702626 1 11.82100 7 5.248482 8 6.667753 5 5.950182 3 11.97982 7 2.960166 9 9.979502 7 12.77293 2

1.664794

8.656929

2

3.195654 6 2.459021 9 1.623539 6 5.042665 2 6.114096 3 3.580986 2 3.725658 1

27.00328 1

1

19.18037

1

40

2

40

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20

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40

2

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40

2

40

1.664794

40

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2

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20

1

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40

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20

1

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20

1

20

20

1

20

20

1

20

12.66360 9 39.33278 9 47.68995 1

2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2

1 1 1

23.27641

1

36.32516 6

1

0.051120 2 0.019214 5 0.026874 2 0.125663 7 0.026792 1 0.080726 6 0.022732 7 0.083239 7 0.040262 7 0.132742 5 0.085737 3 0.031184 7 0.090930 8 0.026915 3 0.051290 4 0.045770 6 0.115190 6 0.022770 5 0.051176 9 0.098253 3 0.083239 7 0.159782 7 0.122951 1 0.081177 0.252133 3 0.305704 8 0.179049 3 0.186282 9

0.132912 6 0.099915 6 0.209618 7 1.225221 1 0.121903 9 0.787084 8 0.221643 9 0.811587 1 0.183195 1 0.776543 5 0.445834 1 0.385131 3 0.591050 4 0.262424 1 0.333387 7 0.297509 1 0.598991 3 0.148008 3 0.498975 1 0.638646 6 0.432846 4 1.350164 1 0.959018 5 0.633180 4 1.966639 4 2.384497 6 1.163820 5 1.816258 3

20

20

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10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

0.511202 5 0.192145 5 0.268741 9 1.256637 1 0.267920 7 0.807266 5 0.227327 1 0.832397 0.402626 7 1.327424 8 0.857373 3 0.311847 2 0.909308 2 0.269153 0.512904 1 0.457706 3 1.151906 4 0.227705 1 0.511769 4 0.982533 3 0.832397 1.597827 3 1.229510 9 0.811769 8 2.521332 6 3.057048 1 1.790493 1 1.862829

1.329126 4 0.999156 4 2.096186 7 12.25221 1 1.219039 1 7.870848 1 2.216438 8 8.115870 9 1.831951 4 7.765435 3 4.458341 2 3.851313 5.910503 5 2.624241 4 3.333876 7 2.975091 1 5.989913 4 1.480083 5 4.989751 4 6.386466 2 4.328464 5 13.50164 1 9.590185 2 6.331804 3 19.66639 4 23.84497 6 11.63820 5 18.16258 3

1 0 1 0 1 0 4 0 1 0 3 0 1 0 2 0 1 0 2 0 3 0 1 0 2 0 1 0 1 0 1 0 2 0 1 0 1 0 2 0 2 0 4 0 3 0 3 0 5 0 6 0 4 0 4 0

1 5 1 5 1 5 4 5 1 5 3 5 1 5 2 5 1 5 2 5 3 5 1 5 2 5 1 5 1 5 1 5 2 5 1 5 1 5 2 5 2 5 4 5 3 5 3 5 5 5 6 5 4 5 4 5

maria buena Rollinia pittieri

sacha anona sacha huito

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Astrocaryum Chambira Burret Nealchornea yapurensis Huber Nn

chimicua chambira mojara caspi plumero caspi

Nealchornea yapurensis Huber

mojara caspi

Nealchornea yapurensis Huber

mojara caspi

maria buena

Protium guianense March.

copal

Inga alba (Sw.) Willd.

shimbillo

Tapirira guianensis Aubl.

wira caspi peine de mono

Ocotea sp.

moena caimitillo canilla de vieja

Pouteria guianensis Aubl. Iryanthera paraensis Huber Virola sebífera Myrcia paivae O. Berg

Schizolobium sp

quinilla cumala colorada cumala caupuri sacha guayaba sacha andiroba pashaco caimitillo

Inga alba (Sw.) Willd. Nealchornea yapurensis Huber Hymenolobuim pulcherrimum Ducke Protium guianense March.

shimbillo mojara caspi mari mari copal

38.5 2 38.0 4 15.1 2 21.2 3 60.4 8 13.2 4 25.3 1 13.8 5 11.5 7 16.8 7 38.5 2 16.8 1 30.4 9 30.4 0 21.5 5 27.6 9 15.9 2 11.9 4 59.5 2 22.5 4 35.3 3 27.5 3 34.5 4 11.3 0 39.4 7 13.5 3 11.6 2 14.0 1

12. 0 12. 0

10. 0

25. 0 25. 0 10. 0 17. 0 28. 0 12. 0 13. 0 15. 0 13. 0 15. 0 20. 0

4.0

8.0

12. 0 10. 0

14. 0 12. 0 12. 0 12. 0 15. 0

25. 0 15. 0 15. 0 17. 0 18. 0 12. 0 30. 0 14. 0 25. 0 23. 0 25. 0

6.0

8.0

12. 0 15. 0

30. 0 20. 0 10. 0 13. 0

5.0 11. 0 12. 0 6.0 8.0 10. 0 8.0 7.0

8.0 11. 0 10. 0 8.0

5.0 8.0

1

1

1

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11

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0.9087731 3 0.8863812 3 0.0583526 7 0.2531324 6 2.2407424 4 0.0537083 0.2615337 5 0.0978773 1 0.0547067 9 0.1017075 7 0.7573109 4 0.0576808 1 0.5696600 4 0.4717481 8 0.1896578 5 0.4306601 5 0.1293133 9 0.0581910 3 2.5322975 9 0.3111367 1 0.7647697 4 0.4644264 6 0.9133857 4 0.0391121 3 0.9543949 0.1401433 9 0.0344555 5 0.0801122 3

20

1

20

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20

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2

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40

2

40

40

2

40

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18.17546 3 17.72762 5 2.334106 7 10.12529 9 44.81484 9

1 1 2 2 1

2.148332

2

10.46135

2

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2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2

0.116509 4 0.113638 6 0.035909 3 0.070806 3 0.287274 7 0.027542 7 0.100589 9 0.030116 1 0.021041 1 0.044706 6 0.116509 4 0.044369 9 0.073033 3 0.072576 6 0.072945 3 0.120464 4 0.039788 7 0.022381 2 0.278274 5 0.079778 6 0.098047 4 0.119083 7 0.093680 6 0.020057 5 0.122358 3 0.028747 4 0.021203 4 0.030812 4

0.908773 1 0.886381 2 0.116705 3 0.506264 9 2.240742 4 0.107416 6 0.523067 5 0.195754 6 0.109413 6 0.203415 1 0.757310 9 0.115361 6 0.56966 0.471748 2 0.379315 7 0.861320 3 0.258626 8 0.116382 1 2.532297 6 0.622273 4 0.764769 7 0.928852 9 0.913385 7 0.078224 3 0.954394 9 0.280286 8 0.068911 1 0.160224 5

10

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20

20

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20

20

20

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1.005899

5.230675

0.301160 9 0.210410 7 0.447066 2 1.165093 8 0.443698 5 0.730333 4 0.725766 4 0.729453 3 1.204643 8 0.397887 4 0.223811 6 2.782744 6 0.797786 4

1.957546 1 1.094135 8 2.034151 4 7.573109 4 1.153616 1 5.696600 4 4.717481 8 3.793156 9 8.613202 9 2.586267 8 1.163820 5 25.32297 6 6.222734 2 7.647697 4 9.288529 2 9.133857 4 0.782242 6

0.980474 1.190837 1 0.936805 9 0.200575 1.223583 2 0.287473 6 0.212034 2 0.308124

1.074166

9.543949 2.802867 8 0.689111 1 1.602244 6

3 0 3 0 1 0 2 0 6 0 1 0 2 0 1 0 1 0 1 0 3 0 1 0 3 0 3 0 2 0 2 0 1 0 1 0 5 0 2 0 3 0 2 0 3 0 1 0 3 0 1 0 1 0 1 0

3 5 3 5 1 5 2 5 6 5 1 5 2 5 1 5 1 5 1 5 3 5 1 5 3 5 3 5 2 5 2 5 1 5 1 5 5 5 2 5 3 5 2 5 3 5 1 5 3 5 1 5 1 5 1 5

sacha mullaca Nealchornea yapurensis Huber Nealchornea yapurensis Huber Licania heteromorpha Benth.

mojara caspi mojara caspi parinari renaco uvilla

Buchenavia grandis Ducke Cathedra acuminata Leonia glycycarpa Ruiz & Pav.

yacushapana sacha parinari tamara huairuro huairuro huacapusillo pichirina

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Leonia glycycarpa Ruiz & Pav. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Vochysia braceliniae Standl. Virola loretensis A. C. Sm. Inga alba (Sw.) Willd. Virola loretensis A. C. Sm.

chimicua tamara machimango quillosisa cumala shimbillo cumala cumaseba

Inga alba (Sw.) Willd. Nealchornea yapurensis Huber Protium guianense March. Protium guianense March. Matisia malacocalyx (Robyns & Nilsson) Alverson Protium guianense March. Ocotea longifolia Kunth

shimbillo mojara caspi copal copal machin zapote copal canela moena pichirina

14.8 0 18.9 4 17.0 9 18.3 0 77.0 0 72.3 0 34.5 0 31.3 0 34.8 0 40.2 0 12.3 0 12.3 0 10.1 0 21.5 0 11.8 0 66.8 0 14.3 0 18.5 0 11.9 0 14.3 0 13.3 0 11.3 0 60.7 0 10.3 0 15.6 0 18.2 0 12.7 0 17.1 0

3.0 8.0 8.0 5.0 20. 0 12. 0 10. 0 15. 0 12. 0 18. 0 9.0 8.8 7.3 12. 0 7.0 18. 0 12. 0 11. 0 4.5 9.6 2.0 7.0 13. 0 6.0 12. 0 11. 0 6.5 13. 0

7.0 13. 0 13. 0 13. 0 31. 0 24. 0 30. 0 21. 0 23. 0 21. 0 15. 0 16. 0 12. 5 16. 0 16. 0 30. 0 18. 0 15. 0 10. 0 14. 0 14. 0 13. 0 28. 0 13. 0 17. 5 15. 0 11. 0 17. 0

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0.0335529 5 0.1464965 5 0.1193279 1 0.0855084 8 6.0536134 2 3.2022930 9 0.6076331 1 0.7502105 6 0.7418959 1.4850047 7 0.0695113 9 0.0679666 9 0.0380162 1 0.2831792 3 0.0497582 7 4.1004230 7 0.1252727 3 0.1921938 0.0325319 2 0.1002181 9 0.0180607 8 0.0456308 1 2.4452539 7 0.0324959 3 0.1490849 1 0.1860110 3 0.0535209 8 0.1940612 4

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0.688265 6 1.126896 6 0.917907 1.052412 1 9.313251 4 8.211007 9 1.869640 3 1.538893 5 1.902297 2 2.538469 7 0.475291 6 0.475291 6 0.320473 9 1.452201 2 0.437435 4 7.009270 2 0.642424 3 1.075210 1 0.444880 9 0.642424 3 0.555716 3 0.40115 5.787583 4 0.333291 6 0.764538 1.040621 2 0.506707 5 0.918633 1

1.342117 8 5.859862 2 4.773116 6 3.420339 2 121.0722 7 64.04586 2 12.15266 2 15.00421 1 14.83791 8 29.70009 5 2.780455 6 2.718667 7 1.520648 5 11.32716 9 1.990330 9 82.00846 1 5.010909 4 7.687752 1 1.301276 7 4.008727 5 0.722431 2 1.825232 3 48.90507 9 1.299837 1 5.963396 3 7.440441 2 2.140839 1 7.762449 8

2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2

0.034413 3 0.056344 8 0.045895 4 0.052620 6 0.465662 6 0.410550 4 0.093482 0.076944 7 0.095114 9 0.126923 5 0.023764 6 0.023764 6 0.016023 7 0.072610 1 0.021871 8 0.350463 5 0.032121 2 0.053760 5 0.022244 0.032121 2 0.027785 8 0.020057 5 0.289379 2 0.016664 6 0.038226 9 0.052031 1 0.025335 4 0.045931 7

0.067105 9 0.292993 1 0.238655 8

0.344132 8 0.563448 3 0.458953 5

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20

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0.934820 2 0.769446 7 0.951148 6 1.269234 8 0.237645 8 0.237645 8 0.160236 9 0.726100 6 0.218717 7 3.504635 1 0.321212 1 0.537605 0.222440 5 0.321212 1 0.277858 2 0.200575 2.893791 7 0.166645 8 0.382269 0.520310 6 0.253353 7 0.459316 6

0.671058 9 2.929931 1 2.386558 3 1.710169 6 60.53613 4 32.02293 1 6.076331 1 7.502105 6 7.418959 14.85004 8 1.390227 8 1.359333 8 0.760324 2 5.663584 7 0.995165 4 41.00423 1 2.505454 7 3.843876 1 0.650638 4 2.004363 8 0.361215 6 0.912616 2 24.45254 0.649918 6 2.981698 2 3.720220 6 1.070419 5 3.881224 9

1 0 1 0 1 0 1 0 7 0 7 0 3 0 3 0 3 0 4 0 1 0 1 0 1 0 2 0 1 0 6 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 6 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

1 5 1 5 1 5 1 5 7 5 7 5 3 5 3 5 3 5 4 5 1 5 1 5 1 5 2 5 1 5 6 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5 6 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5

Minquartia guianensis Aubl. Protium guianense March. Nealchornea yapurensis Huber Protium guianense March. Guatteria dielsiana R. E. Fr. Minquartia guianensis Aubl.

huacapu copal mojara caspi copal carahuasca huacapu aguanillo

Cecropia ficifolia

Virola sebífera Hevea brasiliensis

cetico huarmi caspi cumala caupuri shiringa aguanillo

Hymenolobuim pulcherrimum Ducke Tachigali paniculata Aubl.

mari mari tangarana insira

Virola loretensis A. C. Sm. Virola loretensis A. C. Sm. Myrcia paivae O. Berg

cumala cumala sacha guayaba huarmi caspi

Eschweilera coriacea (A. DC.) S. A. Mori Cathedra acuminata Leonia glycycarpa Ruiz & Pav. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Leonia glycycarpa Ruiz & Pav. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

cumalilla machimango blanco sacha parinari tamara machimango tamara machimango maria buena almendra

22.2 0 10.6 0 10.8 0 12.4 0 10.2 0 37.4 0 43.0 0 40.2 0 35.5 0 45.8 0 36.1 0 44.5 0 73.2 1 47.7 5 38.2 0 12.8 0 20.3 7 13.3 6 17.8 2 12.0 0 23.1 0 35.0 1 32.1 5 10.5 0 19.4 2 27.6 9 31.1 9 54.4 3

9.0 10. 0 9.5 6.0 5.6 10. 0 11. 0 12. 0 7.0 14. 0 12. 0 12. 0 16. 0 14. 0 8.0 8.0 7.0 7.0 7.0 4.0 7.0 8.0 6.0 8.0 8.0 10. 0 15. 0 10. 0

18. 0 15. 0 12. 0 10. 0 9.0 17. 0 20. 0 23. 0 18. 0 27. 0 20. 0 24. 0 27. 0 30. 0 17. 0 10. 0 12. 0 13. 0 10. 0 7.0 13. 0 17. 0 12. 0 11. 0 14. 0 14. 0 25. 0 20. 0

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0.2264392 4 0.0573607 7 0.0565684 6 0.0470975 0.0297434 7 0.7140793 1.0383238 6 0.9900031 8 0.4503581 1 1.4992091 7 0.7983602 2 1.2131220 8 4.3780137 1.6293411 1 0.5958733 2 0.0669134 1 0.1483062 5 0.0637843 6 0.1134793 1 0.0294053 1 0.1906888 2 0.5006991 1 0.3165887 4 0.0450629 2 0.1539753 2 0.3915073 9 0.745152 1.5124940 8

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1.548302 5 0.352989 4 0.366435 4 0.483051 3 0.326851 3 2.197167 1 2.904402 4 2.538469 7 1.979596 1 3.294965 2 2.047077 5 3.110569 4 8.419257 1 3.580969 5 2.291820 5 0.514718 5 1.303791 2 0.560741 6 0.997620 3 0.452389 3 1.676385 3 1.925765 8 1.623532 0.346637 8 1.184425 5 2.409276 3 1.528516 9 4.653827 9

9.057569 8 2.294430 8 2.262738 4 1.8839 1.189738 7 14.28158 6 20.76647 7 19.80006 4 9.007162 1 29.98418 3 15.96720 4 24.26244 2 87.56027 4 32.58682 2 11.91746 6 2.676536 4 5.932249 9 2.551374 4 4.539172 3 1.176212 3 7.627552 9 10.01398 2 6.331774 7 1.802516 8 6.159012 8 15.66029 6 14.90304 30.24988 2

2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1

0.077415 1 0.017649 5 0.018321 8 0.024152 6 0.016342 6 0.109858 4 0.145220 1 0.126923 5 0.098979 8 0.164748 3 0.102353 9 0.155528 5 0.420962 9 0.179048 5 0.114591 0.025735 9 0.065189 6 0.028037 1 0.049881 0.022619 5 0.083819 3 0.096288 3 0.081176 6 0.017331 9 0.059221 3 0.120463 8 0.076425 8 0.232691 4

0.452878 5 0.114721 5 0.113136 9 0.094195 0.059486 9 0.714079 3 1.038323 9 0.990003 2 0.450358 1 1.499209 2 0.798360 2 1.213122 1 4.378013 7 1.629341 1 0.595873 3 0.133826 8 0.296612 5 0.127568 7 0.226958 6 0.058810 6 0.381377 6 0.500699 1 0.316588 7 0.090125 8 0.307950 6 0.783014 8 0.745152 1.512494 1

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0.774151 3 0.176494 7 0.183217 7 0.241525 6 0.163425 6 1.098583 5 1.452201 2 1.269234 8 0.989798 1.647482 6 1.023538 7 1.555284 7 4.209628 6 1.790484 7 1.145910 2 0.257359 3 0.651895 6 0.280370 8 0.498810 1 0.226194 7 0.838192 6 0.962882 9 0.811766 0.173318 9 0.592212 8 1.204638 1 0.764258 5 2.326914

4.528784 9 1.147215 4 1.131369 2 0.94195 0.594869 4 7.140793 10.38323 9 9.900031 8 4.503581 1 14.99209 2 7.983602 2 12.13122 1 43.78013 7 16.29341 1 5.958733 2 1.338268 2 2.966125 1.275687 2 2.269586 2 0.588106 1 3.813776 5 5.006991 1 3.165887 4 0.901258 4 3.079506 4 7.830147 8 7.45152 15.12494 1

2 0 1 0 1 0 1 0 1 0 3 0 4 0 4 0 3 0 4 0 3 0 4 0 7 0 4 0 3 0 1 0 2 0 1 0 1 0 1 0 2 0 3 0 3 0 1 0 1 0 2 0 3 0 5 0

2 5 1 5 1 5 1 5 1 5 3 5 4 5 4 5 3 5 4 5 3 5 4 5 7 5 4 5 3 5 1 5 2 5 1 5 1 5 1 5 2 5 3 5 3 5 1 5 1 5 2 5 3 5 5 5

Myrcia paivae O. Berg Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Leonia glycycarpa Ruiz & Pav.

Protium guianense March.

sacha guayaba chimicua tamara espintana caspi copal cumalilla

Schizolobium sp Protium guianense March.

Virola sebífera

pashaco copal peine de mono cumala caupuri palo de fundo

Sloanea multiflora (Rich.) Urb.

Neea macrophylla Popp. & Endl.

achiotillo sacha aceituna chullachaqui caspi palometa huayo huarmi caspi

Schefflera morototoni (Aubl).maguirre,Steyerm.&Fr ondi Inga alba (Sw.) Willd.

sacha cetico shimbillo sacha ubos

Nealchornea yapurensis Huber Pouteria cuspidata (A. DC.) Baehni Tachigali paniculata Aubl. Matisia malacocalyx (Robyns & Nilsson) Alverson Guatteria dielsiana R. E. Fr. Sloanea multiflora (Rich.) Urb. Schizolobium sp Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Inga alba (Sw.) Willd.

mojara caspi quinilla blanca tangarana machin zapote carahuasca achiotillo pashaco machimango negro shimbillo

15.2 8 21.9 6 19.7 4 32.4 7 19.1 0 17.5 1 56.6 6 43.0 0 50.2 0 32.2 0 25.0 0 13.0 0 10.4 0 16.0 0 14.0 0 15.4 0 21.4 0 18.6 0 19.2 0 16.3 0 15.1 0 27.3 0 12.1 0 25.2 0 13.1 0 58.0 0 31.8 0 18.5 0

4.0 7.0 10. 0 8.0 7.0 7.0 14. 0 8.0 12. 0 11. 0 9.0 6.0 4.0 7.0 4.0 4.0 12. 0 5.5 8.0 2.0 5.0 12. 0 5.0 7.0 8.0 14. 0 8.0 7.0

10. 0 14. 0 18. 0 19. 0 15. 0 14. 0 27. 0 14. 0 24. 0 18. 0 15. 0 12. 0 11. 0 12. 0 10. 0 10. 0 22. 0 20. 0 15. 0 12. 0 11. 0 19. 0 11. 0 16. 0 15. 0 24. 0 16. 0 14. 0

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0.0476698 7 0.1723842 9 0.1988313 4 0.4305184 7 0.1303472 9 0.1095279 3 2.2944019 4 0.7551446 3 1.5438031 3 0.5822475 5

0.0359680 94 0.0271716 35 0.0289529 18 0.0208672 44 0.0179078 64 0.0585349 4 0.0114990 15 0.0498759 25 0.0134782 18 0.2642079 42 0.0794226 04 0.0268802 52

0.2805511 4 0.0971385 9 0.1505551 7 0.0271274 2 0.0582005 6 0.4565725 3

0.2871612 0.0517655 9 0.0220866 5 0.0914831 8 0.0400238 9 0.0484289 1

0.0373718 0.2269354 6 0.0700867 3 2.4042922 7 0.4129975 4 0.1223051 5

40

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1.906794 6 6.895371 6 7.953253 6 8.610369 5 5.213891 6 4.381117 2 45.88803 9 15.10289 3 30.87606 3 11.64495 1 11.48644 8 2.070623 7 0.883466 1 3.659327 1 1.600955 6 1.937156 3

1.438723 8

11.22204 5

1.086865 4 1.158116 7 0.834689 8 0.716314 5 2.341397 6 0.459960 6

3.885543 8 6.022206 9 1.085096 7 2.328022 3 18.26290 1 1.494871 9 9.077418 3 2.803469 3 48.08584 5 8.259950 8 4.892205 9

1.995037 0.539128 7 5.284158 8 1.588452 1 1.075210 1

2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2

0.036669 1 0.075773 3 0.061178 9 0.082792 0.057295 5 0.048144 1 0.252132 1 0.145220 1 0.197923 5 0.081433 2 0.098174 8 0.026546 5 0.016989 7 0.040212 4 0.030787 6

0.095339 7 0.344768 6 0.397662 7 0.430518 5 0.260694 6 0.219055 9 2.294401 9 0.755144 6 1.543803 1 0.582247 5 0.574322 4 0.103531 2 0.044173 3 0.182966 4 0.080047 8 0.096857 8

2

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2

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0.194277 2 0.301110 3 0.054254 8 0.116401 1 0.913145 1 0.074743 6 0.453870 9 0.140173 5 2.404292 3 0.412997 5 0.244610 3

2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2

0.022998 0.099751 8 0.026956 4 0.264207 9 0.079422 6 0.053760 5

0.366691 3 0.757733 1 0.611788 7 0.827920 1 0.572955 1 0.481441 5 2.521320 8 1.452201 2 1.979234 8 0.814332 2 0.981747 7 0.265464 6 0.169897 3 0.402123 9 0.307876 1 0.372530 1

0.953397 3 3.447685 8 3.976626 8 4.305184 7 2.606945 8 2.190558 6 22.94401 9 7.551446 3 15.43803 1 5.822475 5 5.743224 1 1.035311 9 0.441733 1 1.829663 6 0.800477 8 0.968578 1

1 0 2 0 1 0 3 0 1 0 1 0 5 0 4 0 5 0 3 0 2 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

1 5 2 5 1 5 3 5 1 5 1 5 5 5 4 5 5 5 3 5 2 5 1 5 1 5 1 5 1 5 1 5

0.719361 9

5.611022 7

2 0

2 5

0.543432 7 0.579058 4 0.417344 9 0.358157 3 1.170698 8 0.229980 3 0.997518 5 0.269564 4 2.642079 4

1.942771 9 3.011103 5 0.542548 3 1.164011 1 9.131450 6 0.747435 9 4.538709 2 1.401734 7 24.04292 3 4.129975 4 2.446102 9

1 0 1 0 1 0 1 0 2 0 1 0 2 0 1 0 5 0 3 0 1 0

1 5 1 5 1 5 1 5 2 5 1 5 2 5 1 5 5 5 3 5 1 5

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10

10

0.794226

20

20

0.537605

Calophyllum brasiliense Protium guianense March.

lagarto caspi copal huarmi caspi

Guatteria dielsiana R. E. Fr.

carahuasca aguanillo peine de mono polvora caspi

15.0 0 11.3 0 14.3 0 29.8 0 12.5 0 20.3 0 18.3 0

10. 0 8.0 6.0 11. 0 6.0 7.0 6.0

17. 0 13. 0 7.0 19. 0 10. 0 22. 0 11. 0

1

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2

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2 2 1

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2 2 2

1 1 1

1 1 1

0 0 0

1 1 1

0.0176714 59 0.0100287 49 0.0160606 07 0.0697464 99 0.0122718 46 0.0323654 73 0.0263021 99

0.1148644 8 0.0521495 0.0626363 7 0.4986874 6 0.0478602 0.1472629 0.1025785 8

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

0.706858 3 0.40115 0.642424 3 2.789859 9 0.490873 9 1.294618 9 1.052088

4.594579 3 2.085979 8 2.505454 7 19.94749 9 1.914408 5.890516 1 4.103143 1

2 2 2 2 2 2 2

0.035342 9 0.020057 5 0.032121 2 0.139493 0.024543 7 0.064730 9 0.052604 4

0.229729

20

20

0.353429 2

0.104299

20

20

0.200575

20

20

0.321212 1

20

20

0.125272 7 0.997374 9 0.095720 4 0.294525 8 0.205157 2

20

20

20

20

20

20

1.39493 0.245436 9 0.647309 5 0.526044

2.297289 6 1.042989 9 1.252727 3 9.973749 3 0.957204 2.945258 2.051571 5

1 0 1 0 1 0 2 0 1 0 2 0 1 0

1 5 1 5 1 5 2 5 1 5 2 5 1 5

CUADRO N°7 DATOS GENERALES DEL INF CIRCULAR Nombre cientifico

Hymenolobui m pulcherrimum Ducke

Nombre comun

DAP (cm)

HF (m)

HT (m )

Habit o

NO IDENTIFICA DO

41.00

13

16

1

mari mari

49.60

12

15

1

NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO Virola loretensis A. C. Sm. Protium guianense March. Pouteria guianensis Aubl.

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Ormosia sunkei Minquartia guianensis Aubl. Ocotea sp. Pourouma tomentosa Mart. Pouteria guianensis Aubl. Ocotea sp.

cumala copal quinilla

17.00 13.50 13.90 10.70 21.80 23.10 10.80 14.00

NO IDENTIFICA DO

18.20

machimango

13.80

huayruro huacapu moena sacha uvilla

17.60 15.50 14.40 16.50

9 6 7 5 7 9 7 4 9

6

11

12 10 9 9 9 13 9.5 6

1 1 1 1 1 1 1

1

1 1 1 1 1 1 1 1

Cf u

CF S

Ca D

Gc o

Gd e

1

1

0

0

0

1

1

0

0

0

1 1 1 1 1 1 2 2

1 1 1 1 1 1 2 2

0 0 0 0 0 0 1 1

0 0 0 0 0 0 0 0

Uso

11

9

14 8

7.5

10. 8 13

1

1 1 1 1

1

1 1 1 1

1

1 1 1 1

1

1 1 1 1

0

0 0 0 0

0

0 0 0 0

Area Basali

Volume n-i

0.1320254 31

1.11561 5

0.1932205 15

1.50712

0.0226980 07

0.13278 3

0

0.0143138 82

0.05582 4

0

0.0151746 78

0.06904 5

0

0.0089920 24

0.02922 4

0

0.0373252 62

0.16983

0.0419096 31

0.24517 1

11

0.0091608 84

0.04168 2

11

0.0153938 04

0.04002 4

0.0260155 29

0.15219 1

0.0149571 23

0.05833 3

0

0 0 0

11

13

4

11

1

E A

0

0 0 0 0

11

5

0.0243284 94

0.17394 9

6

0.0188691 91

0.04906

11

0.0162860 16

0.07939 4

4

0.0213824 65

0.15288 5

quinilla

16.20

5.5

8

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0206119 89

0.07368 8

moena

11.00

6

9

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0095033 18

0.03706 3

Facto r-UR

Facto r-ha

NU R

G-UR

V-UR 22.3122 98

Gha

Vha

Facto r subp

Nsubp

G-subp

V-subp

CD

Xi

1

0.13202 54

1.11561 49

19.98 6

19.98 6

2.63866 03

22.2966 79

40

45

Nh a

20

1

20

2.64050 86

20

1

20

3.86441 03

30.1424

1

0.19322 05

1.50712

19.98 6

19.98 6

3.86170 52

30.1213 01

40

45

40

2

40

0.90792 03

5.31133 36

2

0.04539 6

0.26556 67

19.98 6

19.98 6

0.45364 24

2.65380 78

10

15

2.23296 55

2

0.02862 78

0.11164 83

19.98 6

19.98 6

0.28607 72

1.11570 12

10

15

2

0.03034 94

0.13808 96

19.98 6

19.98 6

0.30328 11

1.37992 91

10

15

0.05844 82

19.98 6

19.98 6

0.17971 46

0.58407 24

10

15

40

2

40

0.57255 53

40

2

40

0.60698 71

2.76179 14 1.16896 31

2

0.01798 4

40

2

40

0.35968 09

40

2

40

1.49301 05

6.79319 77

2

0.07465 05

0.33965 99

19.98 6

19.98 6

0.74598 27

3.39422 13

20

25

40

2

40

1.67638 53

9.80685 37

2

0.08381 93

0.49034 27

19.98 6

19.98 6

0.83760 59

4.89999 45

20

25

1.66728 09

2

0.01832 18

0.08336 4

19.98 6

19.98 6

0.18308 94

0.83305 69

10

15

2

0.03078 76

0.08004 78

19.98 6

19.98 6

0.30766 06

0.79991 75

10

15

2

0.05203 11

0.30438 17

19.98 6

19.98 6

0.51994 64

3.04168 62

10

15

0.02991 42 0.04865 7

0.11666 56 0.34789 75

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.29893 31 0.48622 93

1.16583 89 3.47653 93

10

15

10

15

0.09811 98 0.15878 87

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.37711 96 0.32549 23

0.98051 11 1.58677 51

10

15

2

0.03773 84 0.03257 2

10

15

2

0.04276 49

0.30576 92

19.98 6

19.98 6

0.42734 99

3.05555 21

10

15

0.04122 4 0.01900 66

0.14737 57 0.07412 59

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.41195 12 0.18993 33

1.47272 56 0.74073 99

10

15

10

15

40

2

40

0.36643 54

40

2

40

0.61575 22

1.60095 56

1.04062 12

6.08763 37

0.59828 49 0.97313 97

2.33331 11 6.95794 91 1.96239 59 3.17577 32

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

0.75476 76 0.65144 07

40

2

40

0.85529 86

6.11538 5

0.82447 96 0.38013 27

2.94751 45 1.48251 76

40

2

40

40

2

40

2 2 2

2 2

Guatteria dielsiana R. E. Fr. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Eschweilera coriacea (A. DC.) S. A. Mori

carahuasca

machimango machimango blanco NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO

Ocotea sp.

Vochysia braceliniae Standl. Protium guianense March.

Inga alba (Sw.) Willd. Virola loretensis A. C. Sm. Virola loretensis A. C. Sm. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Iryanthera paraensis Huber Virola loretensis A. C. Sm. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

12.40

11.20

14.50 13.00

5

4

4.5 4

8

7

7 9

1

1

1 1

1

1

1 1

1

1

1 1

1

1

1 1

0

0

0 0

0

0

0 0

0

0

1

11

0

0.0132732 29

0.03451

0.0224317 57

0.14580 6

0.1676385 26 0.0784267 19 0.0804247 72

1.52551 1 0.76466 1 0.50707 8

0.0839818 4

0.65505 8

0

0.1326056 91

0.60335 6

0.0708744 56

0.82923 1

0.0911662 62 0.5379362 92 0.0416198 51

0.47406 5 6.99317 2 0.13526 5

1

1

1

1

0

0

0

maria buena

46.20

14

26

1

1

2

1

99

1

1

1,2,3,7,9

huarmi caspi

31.60

15

23

1

1

1

1

0

1

1

1

moena

32.00

9.7

17. 7

1

1

1

1

99

1

1

1,2,3,5,7 ,9

NO IDENTIFICA DO

32.70

12

23

1

2

1

1

99

1

1

1

15

1

1

1

1

0

0

0.02561 5 0.04830 1

12

7

0.0098520 35 0.0165129 96

10

41.09

0.03924 8

0

16.90

quillosisa

0.0120762 82

copal

30.04

18

25

1

1

1

1

0

0

0

punga

34.07

8

16

1

1

1

1

0

0

0

charapilla

82.76

20

30

1

1

1

1

0

0

0

shimbillo

23.02

5

8

1

3

3

3

1

3

2

cumala

12.01

5

8

1

1

1

1

0

0

0

0.0113285 91

0.03681 8

0

0.0349004 55

0.34027 9

0.0228049 47

0.11858 6

0

0.0124689 81

0.05673 4 0.04986 8 0.04347

cumala

machimango cumala colorada

21.08

17.04

12.60

15

8

7

20

15

15

1

1

1

1

1

1

1

2

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

cumala

11.05

8

15

1

1

1

1

0

0

0

0.0095899 08

machimango

13.05

5

8

1

1

1

1

0

0

0

0.0133755 27

40

2

40

0.48305 13

1.56991 67

2

0.02415 26

0.07849 58

19.98 6

19.98 6

0.24135 66

0.78440 89

10

15

40

2

40

0.39408 14

1.02461 16

2

0.01970 41

0.05123 06

19.98 6

19.98 6

0.19690 28

0.51194 72

10

15

1.93202 06

2

0.03302 6

0.09660 1

19.98 6

19.98 6

0.33002 87

0.96533 41

10

15

2

0.02654 65

0.06902 08

19.98 6

19.98 6

0.26527 88

0.68972 48

10

15

0.29161 28 1.52551 06 0.76466 05 0.50707 82

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

0.44832 11 3.35042 36 1.56743 64 1.60736 95

2.91408 71 30.4888 55 15.2825 05 10.1344 65

10

15

40

45

30

35

40

2

40

0.66051 99

40

2

40

0.53092 92

1.38041 58 5.83225 68 30.5102 12 15.2932 1 10.1415 64

40

2

40

20

1

20

20

1

20

20

1

20

0.89727 03 3.35277 05 1.56853 44 1.60849 54

1

0.04486 35 0.16763 85 0.07842 67 0.08042 48

30

35

13.1011 67

1

0.08398 18

0.65505 84

19.98 6

19.98 6

1.67846 11

13.0919 96

30

35

1

0.13260 57

0.60335 59

19.98 6

19.98 6

2.65025 73

12.0586 71

40

45

0.82923 11 0.47406 46 6.99317 18 0.27052 9

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

1.41649 69 1.82204 89 10.7511 95 0.83181 43

16.5730 13 9.47465 44 139.765 53 2.70339 66

30

35

30

35

80

85

2 1 1

20

1

20

1.67963 68

20

1

20

2.65211 38

12.0671 18

20

1

20

20

1

20

20

1

20

40

2

40

1.41748 91 1.82332 52 10.7587 26 1.66479 4

16.5846 23 9.48129 13 139.863 44 5.41058 06

2

0.07087 45 0.09116 63 0.53793 63 0.08323 97

20

25

1.47271 68

2

0.02265 72

0.07363 58

19.98 6

19.98 6

0.22641 32

0.73584 3

10

15

1 1 1

40

2

40

0.45314 36

40

2

40

1.39601 82

13.6111 78

2

0.06980 09

0.68055 89

19.98 6

19.98 6

0.69752 05

6.80082 49

20

25

40

2

40

0.91219 79

4.74342 89

2

0.04560 99

0.23717 14

19.98 6

19.98 6

0.45577 97

2.37005 43

10

15

40

2

40

0.49875 92

2.26935 46

2

0.02493 8

0.11346 77

19.98 6

19.98 6

0.24920 51

1.13388 3

10

15

40

2

40

0.38359 63

1.99470 08

2

0.01917 98

0.09973 5

19.98 6

19.98 6

0.19166 39

0.99665 23

10

15

40

2

40

0.53502 11

1.73881 85

2

0.02675 11

0.08694 09

19.98 6

19.98 6

0.26732 33

0.86880 07

10

15

caimitillo Protium guianense March. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Vochysia braceliniae Standl. Virola loretensis A. C. Sm. Iryanthera paraensis Huber Vochysia braceliniae Standl. Schizolobium sp

Hymenolobui m pulcherrimum Ducke Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Vochysia braceliniae Standl.

Ficus krukovii Standl. Osteophloeum plastyspermu m (A. DC.) Warb. Schizolobium sp

Pourouma tomentosa Mart. Ocotea sp.

copal

machimango

quillosisa cumala cumala colorada quillosisa

27.02 11.02

22.01

11.05 31.05 16.04 22.01

12 7

10

8 15 6 10

20 15

15

12 20 15 12

1 1

1

1 1 1 1

1 1

1

1 1

1 1

1

1 1

1 1

1 1

1

1 1 1

2

1

0 0

0

0 0 0 0

0 0

0

0 0 0 0

0

0.0573403 81

0.44725 5

0

0.0095379 07

0.04339 7

0

0.0380478 36

0.24731 1

0

0.0095899 08

0.04986 8

0

0.0757204 33

0.73827 4

0

0.0202068 5

0.07880 7

0

0.0380478 36

0.24731 1

0.2922466 57 0.0454654 12

3.79920 7 0.44328 8

0.0095552 25

0.04968 7

pashaco

61.00

20

28

1

1

1

1

0

0

0

punga

24.06

15

25

1

1

1

1

0

0

0

mari mari

11.03

8

15

1

1

1

1

0

0

0

machimango

quillosisa

14.05

35.00

5

20

8

30

1

1

1

1

3

1

NO IDENTIFICA DO

12.00

5

7

renaco

44.10

8

cumala llorona

37.50

17.5

pashaco

53.00

23.9

30

1

1

maquisapa ñaclla

51.50

14

25

1

1

sacha uvilla

37.90

16

1

2

1

0

0 0

1

0 0

0.0155039 56

0.05038 8

0.0962112 75

1.25074 7

0.0113097 34

0.03675 7

1

23

1

3

0.1527450 2

0.79427 4

29

1

1

0.1104466 17

1.25633

0.2206183 44 0.2083072 28

3.42730 6 1.89559 6

0.1128153 78

1.17328

0.0134370 94 0.0255317 94

0.06987 3 0.24893 5

1

0

2

1

26

1

1

1

moena

13.08

8

12

1

1

1

1

0

0

0

añallo caspi

18.03

15

18

1

1

1

1

0

0

0

40

2

40

2.29361 52

17.8901 99

2

0.11468 08

0.89450 99

19.98 6

19.98 6

1.14600 48

8.93883 78

20

25

40

2

40

0.38151 63

1.73589 9

2

0.01907 58

0.08679 5

19.98 6

19.98 6

0.19062 46

0.86734 19

10

15

40

2

40

1.52191 35

9.89243 75

2

0.07609 57

0.49462 19

19.98 6

19.98 6

0.76042 41

4.94275 64

20

25

1.99470 08

2

0.01917 98

0.09973 5

19.98 6

19.98 6

0.19166 39

0.99665 23

10

15

1

0.07572 04

0.73827 42

19.98 6

19.98 6

1.51334 86

14.7551 49

30

35

2

0.04041 37

0.15761 34

19.98 6

19.98 6

0.40385 41

1.57503 1

10

15

0.49462 19 3.79920 65 0.88657 55

19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6

0.76042 41 5.84084 17 0.90867 17

4.94275 64 75.9309 42 8.85954 92

20

25

60

65

2

0.07609 57 0.29224 67 0.09093 08

20

25

40

2

40

0.38359 63

20

1

20

1.51440 87

14.7654 84

0.80827 4

3.15226 85 9.89243 75 75.9841 31 17.7315 11

40

2

40

40

2

40

20

1

20

40

2

40

1.52191 35 5.84493 31 1.81861 65

40

2

40

0.38220 9

1.98748 67

2

0.01911 04

0.09937 43

19.98 6

19.98 6

0.19097 07

0.99304 78

10

15

40

2

40

0.62015 82

2.01551 43

2

0.03100 79

0.10077 57

19.98 6

19.98 6

0.30986 21

1.00705 17

10

15

20

1

20

1.92422 55

25.0149 32

1

0.09621 13

1.25074 66

19.98 6

19.98 6

1.92287 85

24.9974 21

30

35

0.45238 93 3.05490 04

1.47026 54 15.8854 82

0.02261 95 0.15274 5

0.07351 33 0.79427 41

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.22603 63 3.05276 2

0.73461 81 15.8743 62

10

15

40

45

2.20893 23 4.41236 69 4.16614 46

25.1266 05 68.5461 2 37.9119 15

0.11044 66 0.22061 83 0.20830 72

1.25633 03 3.42730 6 1.89559 58

19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6

2.20738 61 4.40927 82 4.16322 83

25.1090 17 68.4981 37 37.8853 77

30

35

50

55

50

55

2.25630 76 0.53748 38 1.02127 18

23.4655 99 2.79491 56 9.95739 97

0.11281 54 0.02687 42 0.05106 36

1.17327 99 0.13974 58

19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6

2.25472 81 0.26855 38 0.51027 84

23.4491 73 1.39647 96 4.97521 48

30

35

10

15

10

15

40

2

40

20

1

20

20

1

20

20

1

20

20

1

20

20

1

20

40

2

40

40

2

40

2 1

2 1

1 1 1 1 2 2

0.49787

Pouteria guianensis Aubl. Inga alba (Sw.) Willd.

Inga alba (Sw.) Willd.

Aniba amazonica Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

quinilla

17.05

4

10

1

1

1

1

0

0

0

shimbillo

31.03

15

20

1

2

2

2

2

2

2

purma caspi

13.02

8

12

1

1

1

1

0

0

0

shimbillo

25.08

8

15

1

1

1

1

0

0

0

carahusa

23.00

15

18

1

1

1

1

0

0

0

bellaco caspi

19.06

15

20

1

1

1

1

0

0

0

moena amarilla

22.01

10

22

1

1

1

1

0

0

0

machimango

14.02

8

12

1

1

1

1

0

0

0

machimango

carahusa

25.06

22.07

8

10

15

15

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0.0228317 21

0.05936 2

0.0756229 18 0.0133141 01 0.0494020 47 0.0415475 63 0.0285322 27 0.0380478 36

0.73732 3 0.06923 3 0.25689 1 0.40508 9 0.27818 9 0.24731 1

0.0154378 18

0.08027 7

0

0.0493232 87

0.25648 1

0

0.0382555 59

0.24866 1 0.34536 9

Virola loretensis A. C. Sm. Inga alba (Sw.) Willd. Protium guianense March.

cumala

26.01

10

18

1

1

1

1

0

0

0

0.0531337 64

shimbillo

16.06

18

22

1

1

1

1

0

0

0

0.0202572 72

0.23701

0

0.0113097 34

0.05145 9

Ocotea sp.

moena

11.04

6

10

1

1

1

1

0

0

0

Inga alba (Sw.) Willd.

shimbillo

15.09

8

12

1

1

1

1

0

0

0

Ocotea sp.

moena

20.00

8

15

1

1

1

1

0

0

0

0.0095725 58 0.0178841 52 0.0314159 27

0.03733 3 0.09299 8 0.16336 3

0

0.0079169 39

0.04116 8

0

0.0079169 39

0.04631 4 0.03075 3

Protium guianense March.

copal

copal NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO NO IDENTIFICA DO

Protium guianense March. Pourouma tomentosa Mart.

copal sacha uvilla

12.00

10.04 10.04

7

8 9

10

13 14

1

1 1

1

1 1

1

1 1

1

1 1

0

0 0

0

0 0

10.02

6

11

1

1

1

1

0

0

0

0.0078854 29

10.02

12

15

1

1

1

1

0

0

0

0.0078854 29

0.06150 6

0

0.0154158 03

0.12024 3

0

0.1661902 51

1.29628 4

14.01 46.00

12 12

17 23

1 1

1 1

1 1

1 1

0 0

0 0

40

0.91326 88 1.51245 84 0.53256 4 1.97608 19 1.66190 25 1.14128 91 1.52191 35

2.37449 9 14.7464 69 2.76933 3 10.2756 26 16.2035 5 11.1275 69 9.89243 75

2

0.04566 34 0.07562 29 0.02662 82 0.09880 41 0.08309 51 0.05706 45 0.07609 57

0.11872 49 0.73732 35 0.13846 67 0.51378 13 0.81017 75 0.55637 84 0.49462 19

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

0.45631 48 1.51139 96 0.26609 56 0.98734 93 0.83036 96 0.57024 51 0.76042 41

1.18641 84 14.7361 47 1.38369 72 5.13421 64 8.09610 35 5.55988 97 4.94275 64

2

40

0.61751 27

3.21106 61

2

0.03087 56

0.16055 33

19.98 6

19.98 6

0.30854 02

1.60440 92

40

2

40

40

2

40

1.97293 15 1.53022 23

10.2592 44 9.94644 52

0.09864 66 0.07651 11

0.51296 22 0.49732 23

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.98577 52 0.76457 56

5.12603 12 4.96974 14

40

2

40

40

2

40

2.12535 06 0.81029 09

13.8147 79 9.48040 34

0.10626 75 0.04051 45

0.69073 89 0.47402 02

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

1.06193 14 0.40486 18

6.90255 42 4.73688 35

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

0.45238 93 0.38290 23 0.71536 61 1.25663 71

2.05837 15 1.49331 91 3.71990 37 6.53451 27

2

0.02261 95 0.01914 51 0.03576 83 0.06283 19

0.10291 86 0.07466 6 0.18599 52 0.32672 56

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

0.22603 63 0.19131 72 0.35743 27 0.62787 87

1.02846 53 0.74613 69 1.85864 99 3.26496 93

40

2

40

0.31667 76

1.64672 33

2

0.01583 39

0.08233 62

19.98 6

19.98 6

0.15822 79

40

2

40

0.31667 76

1.85256 38

2

0.01583 39

0.09262 82

19.98 6

19.98 6

40

2

40

0.31541 72

1.23012 69

2

0.01577 09

0.06150 63

19.98 6

2.46025 38

2

0.01577 09

0.12301 27

40

2

40

20

1

20

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

2 1 2 2 2 2

2 2 2 2 2 2 2

10

15

30

35

10

15

20

25

20

25

10

15

20

25

10

15

20

25

20

25

20

25

10

15

10

15

10

15

10

15

20

25

0.82278 53

10

15

0.15822 79

0.92563 35

10

15

19.98 6

0.15759 82

0.61463 29

10

15

19.98 6

19.98 6

0.15759 82

1.22926 58

10

15

40

2

40

0.31541 72

40

2

40

0.61663 21

4.80973 05

2

0.03083 16

0.24048 65

19.98 6

19.98 6

0.30810 02

2.40318 19

10

15

20

1

20

3.32380 5

25.9256 79

1

0.16619 03

1.29628 4

19.98 6

19.98 6

3.32147 84

25.9075 31

40

45

Haploclathra cordata Guatteria dielsiana R. E. Fr. Protium guianense March.

Protium guianense March. Pouteria guianensis Aubl. Virola sebífera Guatteria dielsiana R. E. Fr. Guarea trichiloides Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Nealchornea yapurensis Huber

huarmi caspi

33.00

21

29. 9

1

1

2

1

0

0

0

0

palo de fundo

41.30

15

26

1

1

1

1

0

0

0

0

boa caspi

20.30

8

15

1

1

2

2

1

1

0

11

carahuasca copal

12.80 10.10

4 4

8 8

1 1

1 1

2 2

2 2

1 1

1 1

0 0

0.0855298 6 0.1339645 79 0.0323654 73

1.16748 3 1.30615 5

11

0.0128679 64

0.03345 7

11

0.0080118 47

0.02083 1

sacha aji

10.00

6

10

1

1

2

2

1

1

0

0

0.0078539 82

0.03063 1

copal

10.60

9

13

1

1

2

2

1

1

0

11

0.0088247 34

0.05162 5

11

0.0323654 73

0.14726 3

11

0.0665083 02

0.51876 5

11

0.0213824 65

0.09729

11

0.0143138 82

0.02791 2

11

0.0160606 07

0.12527 3

quinilla cumala caupuri carahuasca requia

machimango

20.30 29.10 16.50 13.50

14.30

7 12 7 3

12

17 18 13 8

14

1 1 1 1

1

1 1 1 1

1

2 2 2 1

1

2 2 2 2

2

1 1 1 1

1

1 1 1 1

1

0 0 0 0

0

0.0114990 15

0.08221 8

0.0506707 48 0.0084948 67

0.29642 4 0.03865 2

0

0.0754767 64

0.39247 9

0

0

0.1069405 99

0.76462 5

0

11

0.1213039 61

1.10386 6

mojara caspi

12.10

11

13

1

1

2

2

1

1

0

0

cumala aguanillo

25.40

9

17

1

1

2

2

1

1

0

11

Ocotea sp.

moena

10.40

7

10

1

1

1

2

1

1

0

11

Pourouma tomentosa Mart.

sacha uvilla

31.00

8

16

1

1

2

2

1

1

0

caimitillo

36.90

11

20

1

1

2

2

1

1

mari mari

39.30

14

25

1

1

2

2

1

1

Hymenolobui m pulcherrimum Ducke

Inga alba (Sw.) Willd. Cathedra acuminata Virola loretensis A. C. Sm.

0.1683

caimitillo

11.10

9

12

1

1

2

2

1

1

0

0

shimbillo

12.00

9

12

1

1

2

2

1

1

0

0

sacha parinari

36.80

8

16

1

1

2

2

1

1

0

11

cumala

29.30

12

20

1

1

2

2

1

1

0

11

0.0096768 91 0.0113097 34 0.1063617 61 0.0674256 47

0.05661 0.06616 2 0.55308 1 0.52592

40

1.71059 72 2.67929 16 1.29461 89

23.3496 52 26.1230 93 6.73201 84

2

40

0.51471 85

1.33826 82

40

2

40

40

2

40

0.32047 39 0.31415 93

0.83323 21 1.22522 11

0.35298 94

2.06498 77

1.29461 89 2.66033 21

5.89051 61 20.7505 9 3.89160 86 1.11648 28

20

1

20

20

1

20

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

40

2

40

0.85529 86 0.57255 53

40

2

40

0.64242 43

5.01090 94

0.45996 06 2.02682 99 0.33979 47

3.28871 81 11.8569 55 1.54606 57

1.50953 53 2.13881 2

7.84958 34 15.2925 06 22.0773 21 2.26439 24 2.64647 77 11.0616 23 21.0368 02

40

2

40

40

2

40

40

2

40

20

1

20

20

1

20

20

1

20

40

2

40

40

2

40

20

1

20

2.42607 92 0.38707 56 0.45238 93 2.12723 52

40

2

40

2.69702 59

2

0.08552 99 0.13396 46 0.06473 09

1.16748 26 1.30615 46 0.33660 09

19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6

1.70939 98 2.67741 61 0.64685 63

23.3333 07 26.1048 07 3.36365 3

2

0.02573 59

0.06691 34

19.98 6

19.98 6

0.25717 91

0.66866 57

2

0.01602 37 0.01570 8

0.04166 16 0.06126 11

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.16012 48 0.15696 97

0.41632 44 0.61218 17

2

0.01764 95

0.10324 94

19.98 6

19.98 6

0.17637 11

1.03177 11

0.06473 09 0.13301 66

0.29452 58 1.03752 95

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.64685 63 1.32923 49

2.94319 64 10.3680 32

2

0.04276 49 0.02862 78

0.19458 04 0.05582 41

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

0.42734 99 0.28607 72

1.94444 23 0.55785 06

2

0.03212 12

0.25054 55

19.98 6

19.98 6

0.32098 73

2.50370 09

0.02299 8 0.10134 15 0.01698 97

0.16443 59 0.59284 78 0.07730 33

19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6

0.22981 93 1.01270 56 0.16977 84

1.64320 8 5.92432 76 0.77249 17

0.07547 68 0.10694 06

0.39247 92 0.76462 53

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

1.50847 86 2.13731 48

7.84408 87 15.2818 01

1

0.12130 4 0.01935 38 0.02261 95 0.10636 18

1.10386 6 0.11321 96 0.13232 39 0.55308 12

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

2.42438 1 0.19340 23 0.22603 63 2.12574 62

22.0618 67 1.13140 37 1.32231 26 11.0538 8

2

0.13485 13

1.05184 01

19.98 6

19.98 6

1.34756 9

10.5110 38

1 1

2

2 2 2

2 2 2 1 1

1 2 2

30

35

40

45

20

25

10

15

10

15

10

15

10

15

20

25

20

25

10

15

10

15

10

15

10

15

20

25

10

15

30

35

30

35

30

35

10

15

10

15

30

35

20

25

Inga alba (Sw.) Willd.

shamburo

48.20

10

18

1

1

2

2

1

1

0

0

sacha mullaca

26.60

5

10

1

1

2

2

1

1

0

0

shimbillo

27.40

7

17

1

1

2

2

1

1

0

0

insira

19.80

4

12

1

1

2

2

1

1

0

0

quinilla

62.80

14

19. 8

1

1

1

1

0

0

0

11

20

1

Pouteria guianensis Aubl. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Virola caducifolia W. Rodrigues

machimango cumala negra

Ocotea sp. Tapirira guianensis Aubl. Guatteria dielsiana R. E. Fr. Virola elongata (Benth.) Warb.

Nealchornea yapurensis Huber Virola loretensis A. C. Sm.

Schizolobium sp

Haploclathra cordata Iryanthera paraensis Huber Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

54.8

10.9

1

2

1

0

0

0

11

0.1824668 43 0.0555716 32 0.0589645 53 0.0307907 5

1.18603 4 0.18060 8 0.26828 9 0.08005 6

0.3097484 69

2.81871 1

0.2358582 1

1.67105 5 0.94358 4

38.00

12.8 0

17

1

1

2

1

0

0

0

11

0.1134114 95

moena

34.70

13

20

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0945459 94

0.79891 4

wira caspi

42.65

14

25

1

1

1

1

0

0

0

11

0.1428893 08

1.30029 3

11

0.0357223 27

0.18343 4

carahuasca

21.33

7.9

15

1

1

1

1

0

0

0

cumala blanca

16.87

7.9

14

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0223533 12

0.11478 4

caimitillo

11.78

6

8

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0108941 56

0.04248 7

maria buena

11.78

2.5

13

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0108941 56

0.01770 3

11

0.0367966 23

0.33484 9

mojara caspi

21.65

14

15

1

1

2

2

99

1

1

cumala

14.64

8

14

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0168385 93

0.08756 1

sachacacao

12.83

3

8

1

1

1

1

0

0

0

99

0.0129240 98

0.02520 2

pashaco

35.17

12

20

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0971660 82

0.75789 5

sachamullac a

10.98

7

9

1

1

1

1

0

0

0

4

0.0094717 09

0.04309 6

boa caspi

12.89

8

10

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0130526 95

0.06787 4

11

0.0161144 38

0.05237 2

11

0.0140374 66

0.03649 7

cumala colorada chimicua

caimitillo

14.32

13.37

10.98

5

4

5

8

8

8

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

0.0094717 09

0.03078 3

20

1

20

40

2

40

40

2

40

3.64933 69 2.22286 53 2.35858 21

40

2

40

1.23163

23.7206 9 7.22431 22 10.7315 49 3.20223 8 56.3742 21

2

0.18246 68 0.11114 33 0.11792 91 0.06158 15

1.18603 45 0.36121 56 0.53657 74 0.16011 19

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6 19.98 6 19.98 6

3.64678 23 1.11065 46 1.17846 55 0.61538 39

23.7040 85 3.60962 76 5.36201 82 1.59999 82

1

0.30974 85

2.81871 11

19.98 6

19.98 6

6.19063 29

56.3347 59

1 2 2

40

45

20

25

20

25

10

15

60

65

20

1

20

6.19496 94

20

1

20

4.71716 42

33.4211 08

1

0.23585 82

1.67105 54

19.98 6

19.98 6

4.71386 22

33.3977 14

50

55

20

1

20

2.26822 99

18.8716 73

1

0.11341 15

0.94358 36

19.98 6

19.98 6

2.26664 21

18.8584 63

30

35

20

1.89091 99

15.9782 73

1

0.09454 6

0.79891 36

19.98 6

19.98 6

1.88959 62

15.9670 88

30

35

26.0058 54

1

0.14288 93

1.30029 27

19.98 6

19.98 6

2.85578 57

25.9876 5

40

45

2

0.07144 47

0.36686 83

19.98 6

19.98 6

0.71394 64

3.66611 49

20

25

2

0.04470 66

0.22956 85

19.98 6

19.98 6

0.44675 33

2.29407 81

10

15

0.08497 44

19.98 6

19.98 6

0.21773 06

0.84914 93

20

1

20

1

20

2.85778 62

40

2

40

1.42889 31

7.33736 6

40

0.89413 25

4.59137 02

40

0.43576 62

1.69948 83

2

0.02178 83

10

15

0.70812 01

2

0.02178 83

0.03540 6

19.98 6

19.98 6

0.21773 06

0.35381 22

10

15

2

0.07359 32

0.66969 85

19.98 6

19.98 6

0.73541 73

6.69229 75

20

25

2

0.03367 72

0.17512 14

19.98 6

19.98 6

0.33653 61

1.74998 78

10

15

2

0.02584 82

0.05040 4

19.98 6

19.98 6

0.25830 1

0.50368 7

10

15

1

0.09716 61

0.75789 54

19.98 6

19.98 6

1.94196 13

15.1472 98

30

35

0.08619 25

19.98 6

19.98 6

0.18930 16

0.86132 21

10

15

40 40

2 2

40

2

40

0.43576 62

40

2

40

1.47186 49

13.3939 71

40

0.67354 37

3.50242 73

40

0.51696 39

1.00807 96

20

1.94332 16

15.1579 09

40

0.37886 83

1.72385 1

2

0.01894 34

2.71496 05

2

0.02610 54

0.13574 8

19.98 6

19.98 6

0.26087 12

1.35653

10

15

40 40 20 40

2 2 1 2

40

2

40

0.52210 78

40

2

40

0.64457 75

2.09487 69

2

0.03222 89

0.10474 38

19.98 6

19.98 6

0.32206 32

1.04670 53

10

15

40

2

40

0.56149 86

1.45989 65

2

0.02807 49

0.07299 48

19.98 6

19.98 6

0.28055 28

0.72943 73

10

15

40

0.37886 83

1.23132 21

2

0.01894 34

0.06156 61

19.98 6

19.98 6

0.18930 16

0.61523 01

10

15

40

2

Protium guianense March. Tapirira guianensis Aubl.

Nealchornea yapurensis Huber Schizolobium sp

copal

13.85

8

11

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0150580 47

0.07830 2

wira caspi

15.28

5

11

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0183346 49

0.05958 8

sacha andiroba

12.25

6

10

1

1

2

1

99

0

0

11

0.0117953 71

0.04600 2 0.02185 4

mojara caspi

10.35

4

8

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0084053 7

pashaco

15.72

10

13

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0194197 68

0.12622 8

Coccoloba padiformis

mullo huayo

11.49

8

12

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0103706 16

0.05392 7

Rollinia pittieri

sacha anona

42.34

13

20

1

1

1

1

0

0

0

4

0.1407645 89

1.18946 1

shimbillo

19.48

6

12

1

1

1

1

0

0

0

4

0.0298052 65

0.11624 1

cumala

16.93

8

13

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0225223 34

0.11711 6

11

0.0240721 85

0.12517 5

11

0.0149888 94

0.02922 8

Inga alba (Sw.) Willd. Virola loretensis A. C. Sm. Virola elongata (Benth.) Warb. Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Inga alba (Sw.) Willd.

Virola loretensis A. C. Sm. Inga alba (Sw.) Willd. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Virola caducifolia W. Rodrigues

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Nealchornea yapurensis Huber

cumala blanca chimicua

17.51

13.81

8

3

13

7

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

shimbillo

25.46

8

14

1

1

1

1

0

0

0

4

0.0509295 82

0.26483 4

NO IDENTIFICA DO

11.14

4

8

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0097482 4

0.02534 5 0.03656 4

cumala

11.97

5

6

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0112503 45

shimbillo

40.11

15

25

1

1

1

1

0

0

0

4

0.1263371 94

1.23178 8

11

0.0651759 39

0.33891 5

11

0.0435766 23

0.25492 3 0.03848

machimango negro cumala negra

28.81

23.55

8

9

14

16

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

cetico blanco

10.38

7

9

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0084571 75

chimicua

18.97

4

9

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0282671 91

0.07349 5

0.0079966 61

0.02598 9

mojara caspi

10.09

5

10

1

1

1

1

0

0

0

11

40 40

2 2

40

0.60232 19

3.13207 38

40

0.73338 6

2.38350 44 1.84007 78

2

0.03011 61

0.15660 37

19.98 6

19.98 6

0.30095 01

1.56494 07

10

15

2

0.03666 93

0.11917 52

19.98 6

19.98 6

0.36643 63

1.19091 8

10

15

2

0.02359 07

0.09200 39

19.98 6

19.98 6

0.23574 23

0.91939 49

10

15

2

0.01681 07

0.04370 79

19.98 6

19.98 6

0.16798 97

0.43677 33

10

15

2

0.03883 95

0.25245 7

19.98 6

19.98 6

0.38812 35

2.52280 26

10

15

2

0.02074 12

0.10785 44

19.98 6

19.98 6

0.20726 71

1.07778 9

10

15

1

0.14076 46

1.18946 08

19.98 6

19.98 6

2.81332 11

23.7725 63

40

45

0.23248 11

19.98 6

19.98 6

0.59568 8

2.32318 33

40

2

40

0.47181 48

40

2

40

0.33621 48

0.87415 85

40

0.77679 07

5.04913 96

40

0.41482 46

2.15708 81

20

2.81529 18

23.7892 16

40

1.19221 06

4.64962 13

2

0.05961 05

10

15

4.68464 55

2

0.04504 47

0.23423 23

19.98 6

19.98 6

0.45013 14

2.34068 31

10

15

40 40 20 40

2 2 1 2

40

2

40

0.90089 34

40

2

40

0.96288 74

5.00701 45

2

0.04814 44

0.25035 07

19.98 6

19.98 6

0.48110 67

2.50175 48

10

15

40

2

40

0.59955 58

1.16913 37

2

0.02997 78

0.05845 67

19.98 6

19.98 6

0.29956 8

0.58415 77

10

15

40

2.03718 33

10.5933 53

2

0.10185 92

0.52966 77

19.98 6

19.98 6

1.01787 86

5.29296 88

20

25

1.01381 7

2

0.01949 65

0.05069 08

19.98 6

19.98 6

0.19482 83

0.50655 37

10

15

2

0.02250 07

0.07312 72

19.98 6

19.98 6

0.22484 94

0.73076 05

10

15

1.23178 76

19.98 6

19.98 6

2.52497 52

24.6185 08

40

45

40

2

40

2

40

0.38992 96

40

2

40

0.45001 38

1.46254 48 24.6357 53

1

0.12633 72

20

1

20

2.52674 39

40

2

40

2.60703 75

13.5565 95

2

0.13035 19

0.67782 98

19.98 6

19.98 6

1.30260 63

6.77355 28

20

25

40

2

40

1.74306 49

10.1969 3

2

0.08715 32

0.50984 65

19.98 6

19.98 6

0.87092 24

5.09489 6

20

25

1.53920 59

2

0.01691 44

0.07696 03

19.98 6

19.98 6

0.16902 51

0.76906 42

10

15

40

2

40

0.33828 7

40

2

40

1.13068 76

2.93978 79

2

0.05653 44

0.14698 94

19.98 6

19.98 6

0.56494 81

1.46886 5

10

15

40

2

40

0.31986 64

1.03956 59

2

0.01599 33

0.05197 83

19.98 6

19.98 6

0.15982 13

0.51941 91

10

15

Rollinia pittieri

sacha anona

43.64

14

25

1

1

1

1

0

0

0

4

0.1495770 78

1.36115 1 0.12622 8

Ocotea sp.

moena

15.72

10

13

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0194197 68

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

chimicua

12.83

7

12

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0129240 98

0.05880 5

Protium guianense March. Ocotea myriantha

Pourouma tomentosa Mart. Inga alba (Sw.) Willd. Caryocar glabrum (Aub.) Pers. Cecropia sciadophylla Mart.

caimitillo

16.17

5

8

1

1

1

1

0

0

0

4

0.0205360 81

0.06674 2

copal

11.52

3

7

1

1

1

1

0

0

0

11

0.0104281 5

0.02033 5

moena blanca

36.76

15

25

1

1

1

1

0

0

0

1

0.1061583 36

1.03504 4

maria buena

82.76

17

30

1

1

1

1

0

0

0

1

5.94427 8

caimitillo

40.43

14

25

1

1

1

1

0

0

0

11

0.5379437 08 0.1283505 04

11

0.2409287 53

2.19245 2

2

0.1365628 99

1.33148 8

11

0.8302238 03

7.55503 7

0.0811769 79

0.68594 5

sacha uvilla

55.39

14

shimbillo

41.70

almendro

102.8 1

14

32.15

13

cetico colorado

15

25 25 30 25

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

1 1 1 1

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

11

1.16799

20

1

20

2.99154 16

27.2230 28

1

0.14957 71

1.36115 14

19.98 6

19.98 6

2.98944 75

27.2039 72

40

45

5.04913 96

2

0.03883 95

0.25245 7

19.98 6

19.98 6

0.38812 35

2.52280 26

10

15

2

0.02584 82

0.11760 93

19.98 6

19.98 6

0.25830 1

1.17526 96

10

15

2

0.04107 22

0.13348 45

19.98 6

19.98 6

0.41043 41

1.33391 08

10

15

2

0.02085 63

0.04066 98

19.98 6

19.98 6

0.20841 7

0.40641 32

10

15

1

0.10615 83

1.03504 38

19.98 6

19.98 6

2.12168 05

20.6863 85

30

35

0.53794 37 0.12835 05

5.94427 8 1.16798 96

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

10.7513 43 2.56521 32

118.802 34 23.3434 4

80

85

40

45

2.19245 17 1.33148 83

19.98 6 19.98 6

19.98 6 19.98 6

4.81520 21 2.72934 61

43.8183 39 26.6111 24

50

55

1

0.24092 88 0.13656 29

40

45

40

2

40

0.77679 07

40

2

40

0.51696 39

2.35218 58

40

0.82144 32

2.66969 05

40

0.41712 6

0.81339 57

20

2.12316 67

20.7008 76

10.7588 74 2.56701 01

118.885 56 23.3597 92 43.8490 33 26.6297 65

40 40 20

2 2 1

20

1

20

1

20

1

20

20

1

20

20

1

20

4.81857 51 2.73125 8

20

1

20

16.6044 76

151.100 73

1

0.83022 38

7.55503 66

19.98 6

19.98 6

16.5928 53

150.994 96

10 0

10 5

20

1

20

1.62353 96

13.7189 09

1

0.08117 7

0.68594 55

19.98 6

19.98 6

1.62240 31

13.7093 06

30

35

1 1

CUADRO N°8 DATOS GENERALES DEL INF CRUZ DE MALTA Nombre cientifico Pouteria guianensis Aubl. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Pouteria guianensis Aubl. Pouteria cuspidata (A. DC.) Baehni

Nombre Comun Quinilla

Quinilla Quinilla Blanca

Aniba amazonica Cecropia ficifolia

Cetico

Vochysia braceliniae Standl.

Quillosisa

Pachira sp

Punga

Hymenaea Spp

Azucar Huayo

Pouteria cuspidata (A. DC.) Baehni

Quinilla Blanca

Pachira sp

Punga

Ocotea sp.

Moena

Pourouma tomentosa Mart.

Sacha Uvilla charapilla Sacha Uvilla Cumala NO IDENTIFICADO sacha huito

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Guarea trichiloides

HF (m)

HT (m)

Cf

ES

17.02

10.00

15.00

2

2

20.09

10.00

15.00

1

2

18.01

9.00

17.00

2

2

11.02

5.00

8.00

1

1

13.07

7.00

12.00

1

1

59.09

20.00

30.00

1

1

30.04

15.00

25.00

2

1

69.08

18.00

30.00

2

2

72.04

20.00

30.00

1

1

32.05

15.00

30.00

2

2

31.01

15.00

20.00

1

1

57.05

15.00

25.00

2

2

57.04

15.00

28.00

1

1

42.09

20.00

35.00

1

1

39.07

5.00

25.00

1

2

61.07

20.00

30.00

1

1

36.00

14.00 10.0 0

16.00

1

2

16.00

1

1

15.00

1

1

7.00

1

1

Machimango

Moena Amarilla

Pourouma tomentosa Mart. Virola loretensis A. C. Sm.

DAP (cm)

26.10 19.74

9.00

machimango requia

35.97

5.00

Area Basali

Volumeni

Factor -UR

Factor -ha

NUR

GUR

V-UR

Nh a

0.02275144 5

0.1478844

200

5

20 0

4.55

29.58

5

200

5

6.34

41.21

5

200

5

5.10

29.81

5

0.0309982 0.0610453 3 3.5650137 9 0.6910259 5 4.3851090 8

200

5

1.91

6.20

5

200

5

20 0 20 0 20 0 20 0

1

40

12.21 142.6 0

5

40

2.68 10.9 7

40

1

40

1

40

5.298838 0.7865938 8 0.7363732 9 2.4923314 3 2.4914577 7 1.8088022 3 0.3896368 9 3.8079310 3 0.9262671 8 0.3477996 7

40

1

40

27.64 175.4 0 211.9 5

1

40

2.83 14.9 9 16.3 0

40

1

40

3.23

31.46

1

40

1

40

29.45

1

40

1

40

99.69

1

40

1

40

3.02 10.2 2 10.2 2

99.66

1

40

1

40

5.57

72.35

1

40

1

40

1

40

15.59 152.3 2

1

40

4.80 11.7 2

40

1

1

5

4.07 10.7 0

37.05

200

40 20 0

69.56

5

0.1017876 0.2675382 1

200

5

20 0

6.12

35.79

5

0.1529471 8

40

1

40

4.06

13.21

1

0.101612

0.03169930 6 0.02547518 3 0.00953790 7 0.01341655 6 0.27423183 0.07087445 6 0.37479564 8 0.40760292 3 0.08067629 6 0.07552546 6 0.25562373 7 0.25553413 1 0.13913863 3 0.11988827 3 0.29291777 1 0.10178760 2 0.05350764 2 0.03058943 7 0.10161199 8

0.2060454 9 0.1490298 2

0.1789482 1 0.3302389 9

1

1 1

1

Gha

Vha

0.1137572 3

0.7394219 8

0.1584965 3 0.1273759 1 0.0476895 3 0.0670827 8 0.2742318 3 0.0708744 6 0.3747956 5 0.4076029 2

1.0302274 5 0.7451490 9 0.1549909 8 0.3052266 6 3.5650137 9 0.6910259 5 4.3851090 8

0.0806763 0.0755254 7 0.2556237 4 0.2555341 3 0.1391386 3 0.1198882 7 0.2929177 7

5.298838 0.7865938 8 0.7363732 9 2.4923314 3 2.4914577 7 1.8088022 3 0.3896368 9 3.8079310 3 0.9262671 8 1.7389983 5 0.8947410 3 0.3302389 9

Facto r subp

Nsub p

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

20

20

20

20

4

4

G-subp

V-subp

CD

Xi

0.4550289 1

2.9576879

10

15

20

25

10

15

10

15

10

15

50

55

30

35

60

65

70

75

30

35

30

35

50

55

50

55

40

45

30

35

60

65

30

35

20

25

10

15

30

35

0.6339861 2 0.5095036 5 0.1907581 3 0.2683311 3 1.0969273 2 0.2834978 2 1.4991825 9 1.6304116 9 0.3227051 8 0.3021018 6 1.0224949 5 1.0221365 2 0.5565545 3 0.4795530 9 1.1716710 9 0.4071504 1 1.0701528 3

4.1209097 9 2.9805963 7 0.6199639 4 1.2209066 2 14.260055 1 2.7641037 8 17.540436 3

0.6117887 4 0.4064479 9

3.5789641 3 1.3209559 8

21.195352 3.1463755 3 2.9454931 8 9.9693257 3 9.9658310 9 7.2352089 3 1.5585475 5 15.231724 1 3.7050687 1 6.9559934 1

25.78

14.0 0

14.96

8.00

20.05

7.50

13.37

12.0 0

55.70

4.00

26.42

9.00

machimango negro

18.78

11.0 0

Sacha Uvilla

36.29

13.0 0

13.05

5.00

14.32

5.00

sinamillo Nealchornea yapurensis Huber Inga alba (Sw.) Willd. Pachira sp Cecropia sciadophylla Mart. Pourouma tomentosa Mart. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Pourouma tomentosa Mart. Hymenolobuim pulcherrimum Ducke Guatteria dielsiana R. E. Fr.

mojara Caspi shimbillo punga cetico colorado Sacha Uvilla

mari mari carahuasca charapilla

Inga alba (Sw.) Willd.

shimbillo peine de mono

Nealchornea yapurensis Huber Tachigali paniculata Aubl. Cecropia ficifolia

Hevea brasiliensis

Schizolobium sp Inga thibaudiana DC.

mojara caspi tangarana

47.11 30.24 29.92

13.0 0 12.0 0 15.0 0

17.19

6.00

58.25

12.0 0

cetico

38.52

shamburo

32.47

18.00 15.00 4.00

1

2

10.00

2

1

13.00

1

1

14.00

1

2

28.00

1

1

11.00

2

2

12.00

2

1

24.00

2

1

14.00

2

1

9.00

1

1

25.00

1

1

20.00

1

1

19.00

1

1

9.00

1

1

25.00

2

1

22.00

22

1

16.00

16

1

11.00

11

1

0.01337691 0.01611436 3 0.17430567 8 0.07181833 2 0.07031432 5 0.02320468 2 0.26649574 8 0.11650883 1 0.08279201 4 0.20371737 4

15.00

15

1

0.09628829 0.14119574 0.07547676 4 0.39591921 4 0.24018182 7

guabilla sangre de grado

50.93

Shiringa Maquisapa ñaclla

42.40

18.00

28.00

1

1

31.00

13.00

25.00

1

1

Pashaco Shimbillo colorado

71.00

14.00

27.00

1

1

55.30

12.00

28.00

1

1

35.01

9.00

0.05221053 5 0.01757858 1 0.03158415 1

17.00

0.0140374 0.24370486 7 0.05482066 4 0.02770078 8 0.10341839 8

0.4751158 7 0.0914086 2 0.1539727 3 0.1094917 2 0.6336326 5 0.3207008 8 0.1980606 4 0.8738854 7 0.0434749 6 0.0523716 8 1.4728829 8 0.5601829 9 0.6855646 7 0.0904982 6 2.0786668 4 1.3631533 2 0.8072221 4 0.5296651 7 0.5632865 1.6519901 6 0.6377786 5 3.6028648 5 1.8734182 5

20 0 20 0 20 0 20 0

10.4 4

95.02

5

3.52

18.28

5

6.32

30.79

5

2.81

21.90

5

9.75 10.9 6

25.35

1

5

40 20 0

64.14

5

0.070187 0.2437048 7 0.2741033 2

200

5

20 0

5.54

39.61

5

0.1385039 4

40

1

4.14

34.96

1

200

5

2.68

8.69

5

200

5

40 20 0 20 0

3.22

10.47

5

40

1

40

6.97

58.92

1

40

1 5

2.87 14.0 6

22.41 137.1 1

1

200 200

5

40 20 0 20 0

18.10

5

40

1

40

4.64 10.6 6

83.15

1

40

1

40

4.66

54.53

1

40

1

40

3.31

32.29

1

40

1

40

8.15

21.19

1

40

1

40

3.85

22.53

1

40

1

40

5.65

66.08

1

40

1

40

1

40

25.51 144.1 1

1

40

3.02 15.8 4

40

1

40

9.61

74.94

1

200

5

200

5

200

5

200

5

40

1

200

5

1

0.2610526 7 0.0878929 1 0.1579207 5

0.1034184 0.0668845 5 0.0805718 1 0.1743056 8 0.0718183 3 0.3515716 3 0.1160234 1 0.2664957 5 0.1165088 3 0.0827920 1 0.2037173 7 0.0962882 9 0.1411957 4 0.0754767 6 0.3959192 1 0.2401818 3

2.3755793 4 0.4570431 1 0.7698636 7 0.5474586 1 0.6336326 5 1.6035044 1

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

20

20

20

20

4

4

20

20

20

20

4

4

4

4

20

20

0.4524913 2.0786668 4 1.3631533 2 0.8072221 4 0.5296651 7

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

0.5632865 1.6519901 6 0.6377786 5 3.6028648 5 1.8734182 5

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

0.9903031 8 0.8738854 7 0.2173747 9 0.2618583 9 1.4728829 8 0.5601829 9 3.4278233 4

1.0442107 0.3515716 3 0.6316830 1 0.2807480 1 0.9748194 7 1.0964132 8 0.5540157 7 0.4136735 9 0.2675382 1 0.3222872 5 0.6972227 1 0.2872733 3 1.4062865 0.4640936 4 1.0659829 9 0.4660353 2 0.3311680 6 0.8148695 0.3851531 6 0.5647829 6 0.3019070 5 1.5836768 6 0.9607273 1

9.5023173 5 1.8281724 5

20

25

10

15

20

25

10

15

50

55

20

25

10

15

30

35

10

15

10

15

40

45

30

35

20

25

10

15

50

55

5.4526133 3.2288885 5 2.1186606 9 2.2531459 9 6.6079606 4 2.5511146 1 14.411459 4

30

35

30

35

50

55

30

35

40

45

30

35

70

75

7.493673

50

55

3.0794547 2.1898344 5 2.5345306 2 6.4140176 6 3.9612127 3 3.4955418 6 0.8694991 8 1.0474335 7 5.8915319 3 2.2407319 6 13.711293 4 1.8099652 1 8.3146673 4

Ocotea myriantha Inga alba (Sw.) Willd. Virola sebífera Tapirira guianensis Aubl.

Bellaco caspi

46.00

20.00

30.00

1

1

Moena blanca

32.80

7.00

16.00

2

2

Shimbillo

33.70

10.00

16.00

3

2

Cumala caupuri

52.10

23.00

28.00

1

1

48.90

10.00

17.00

1

1

30.00

6.00

17.00

2

1

33.60

18.00

26.00

1

1

Maria buena cumala colorada

36.80

9.00

19.00

1

1

17.80

10.00

14.00

1

1

Copal

25.50

9.50

15.00

1

1

Requia

19.50

8.00

11.00

1

1

0.16619025 1 0.08449627 6 0.08919688 4 0.21318926 3 0.18780519 4 0.07068583 5 0.08866831 1 0.10636176 1 0.02488455 5 0.05107051 6 0.02986476 5

Brea caspi

15.60

9.00

16.00

1

1

0.01911345

Machimango

10.30

4.00

14.00

2

3

Quinilla

13.20

11.00

15.00

2

3

Moena

14.20

7.00

12.00

2

3

Quillosisa

34.40

9.00

20.00

1

3

Mojara caspi Carahuasca negra

12.60

6.00

11.00

2

3

10.90

6.00

11.00

2

3

Chimicua

21.60

8.00

15.00

2

1

Requia

10.90

11.00

15.00

1

1

Umarisillo cumala colorada

12.70

10.00

13.00

1

1

14.70

5.30

14.00

1

1

Chimicua

11.90

5.00

10.00

2

3

wira caspi sacha cumaceba

Guatteria dielsiana R. E. Fr.

Iryanthera paraensis Huber Protium guianense March. Guarea trichiloides Caraipa jaramilloi Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Pouteria guianensis Aubl. Ocotea sp. Vochysia braceliniae Standl. Nealchornea yapurensis Huber Guatteria tomentosa Rusby Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Guarea trichiloides

Iryanthera paraensis Huber Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

carahuasca

0.00833228 9 0.01368477 8 0.01583676 9 0.09294087 7 0.01246898 1 0.00933131 6 0.03664353 7 0.00933131 6 0.01266768 7 0.01697166 9 0.01112202 3

2.1604732 7 0.3844580 6 0.5797797 5 3.1871794 8 1.2207337 6 0.2756747 6 1.0374192 4

40

1

40

6.65

86.42

1

40

1

40

3.38

15.38

1

40

1

40

3.57

1

40

1

40

8.53

23.19 127.4 9

40

1

40

7.51

48.83

1

40

1

40

2.83

11.03

1

40

1

40

3.55

41.50

1

40

1

4.25

24.89

1

200

5

5

5

4.98 10.2 1

32.35

200

63.07

5

200

5

5.97

31.06

5

200

5

40 20 0 20 0 20 0 20 0

3.82

22.36

5

200

5

1.67

4.33

5

200

5

2.74

19.57

5

0.0720573 0.5437041 3 0.0486290 3 0.0363921 3 0.1905463 9 0.0667189 1 0.0823399 7

200

5

3.17

14.41

5

40

1

3.72

21.75

1

200

5

2.49

9.73

5

200

5

1.87

7.28

5

200

5

7.33

38.11

5

200

5

1.87

13.34

5

200

5

2.53

16.47

5

0.0584674 0.0361465 8

200

5

3.39

11.69

5

200

5

2.22

7.23

5

0.6222163 0.1617496 1 0.3153604 3 0.1552967 8 0.1118136 8 0.0216639 5 0.0978461 6

20 0 20 0 20 0 40 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0

1

0.1661902 5 0.0844962 8 0.0891968 8 0.2131892 6 0.1878051 9 0.0706858 3 0.0886683 1 0.1063617 6 0.1244227 8 0.2553525 8 0.1493238 3 0.0955672 5

2.1604732 7 0.3844580 6 0.5797797 5 3.1871794 8 1.2207337 6 0.2756747 6 1.0374192 4

0.0416614 5 0.0684238 9 0.0791838 4 0.0929408 8 0.0623449 1 0.0466565 8 0.1832176 8 0.0466565 8 0.0633384 3 0.0848583 4 0.0556101 2

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

20

20

20

20

20

20

0.5590684

20

20

0.1083197 6

20

20

0.4892308 0.3602864 8 0.5437041 3 0.2431451 3 0.1819606 5 0.9527319 5 0.3335945 3 0.4116998 3

20

20

20

20

4

4

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

0.292337 0.1807328 8

20

20

20

20

0.6222163 0.8087480 5 1.5768021 7 0.7764838 9

0.6647610 1 0.3379851 0.3567875 4 0.8527570 5 0.7512207 8 0.2827433 4 0.3546732 4 0.4254470 4 0.4976911 1 1.0214103 1 0.5972953 0.3822689 9 0.1666457 8 0.2736955 5 0.3167353 7 0.3717635 1 0.2493796 2 0.1866263 1 0.7328707 3 0.1866263 1 0.2533537 4 0.3394333 8 0.2224404 7

8.6418930 7 1.5378322 2 2.3191189 8 12.748717 9 4.8829350 5 1.1026990 2 4.1496769 6

40

45

30

35

30

35

50

55

40

45

30

35

30

35

2.4888652

30

35

3.2349922 6.3072086 7 3.1059355 8 2.2362736 2

10

15

20

25

10

15

10

15

10

15

10

15

10

15

30

35

10

15

10

15

20

25

10

15

10

15

10

15

10

15

0.4332790 3 1.9569232 1.4411459 4 2.1748165 2 0.9725805 4 0.7278426 2 3.8109278 2 1.3343781 3 1.6467993 1 1.1693479 9 0.7229315 2

Iryanthera paraensis Huber Pourouma tomentosa Mart. Vochysia braceliniae Standl.

Sacha Uvilla

Schizolobium sp

pashaco

Pourouma tomentosa Mart. Pourouma tomentosa Mart. Pourouma tomentosa Mart. Protium guianense March.

cumala colorada

quillosisa

Sacha Uvilla Sacha Uvilla Sacha Uvilla copal sacha cumaceba

Ficus krukovii Standl.

renaco maria buena

Ficus krukovii Standl. Tapirira guianensis Aubl. Inga alba (Sw.) Willd. Swartzia schunkei R.S. Cowan Theobroma subincanum Mart. Alchorneopsis floribunda (Benth.) Müll. Arg. Nealchornea yapurensis Huber

renaco wira caspi shimbillo intuto caspi sacha cacao zancudo caspi blanco mojara caspi caimitillo

Guatteria dielsiana R. E. Fr.

carahuasca

Cathedra acuminata

sacha parinari

Virola caducifolia W. Rodrigues Kotchubaea sericantha Standl.

cumala negra sacha quinilla

0.00817128 2 0.12633660 3

10.20

3.50

9.50

1

1

40.11

9.00

16.00

2

2

55.06

10.00

15.00

1

1

71.94

14.00

22.00

1

1

71.30

12.00

22.00

1

1

43.61

8.00

18.00

2

1

40.11

10.00

14.00

1

1

38.51

10.00

16.00

1

1

33.10

18.00

22.00

1

1

42.02

7.00

16.00

1

1

53.48

12.00

26.00

2

2

38.20 101.8 5

8.00

17.00

2

1

12.00

28.00

2

2

13.69

8.00

13.00

1

1

32.47

10.00

17.00

2

1

18.46

4.00

8.00

2

2

0.23810159 0.40644799 3 0.39928605 4 0.14935825 8 0.12633660 3 0.11647612 6 0.08607059 1 0.13865513 8 0.22459840 5 0.11459102 3 0.81472669 8 0.01471380 6 0.08279201 4 0.02676973 6

41.38

7.00

20.00

2

2

0.13448529 8

13.05

4.00

8.00

1

1

19.10

10.00

14.00

1

2

20.37

4.00

14.00

1

1

22.92

12.00

17.00

1

1

44.56

14.00

20.00

1

1

11.78

7.00

12.00

1

1

0.01337691 0.02864775 6 0.03259478 0.04125276 8 0.15597111 5 0.01089410 5

0.0185896 7 0.7390691 3 1.5476603 3 3.6986767 3 3.1144312 2 0.7766629 4 0.8211879 2 0.7570948 2 1.0070259 1 0.6308808 8 1.7518675 6 0.5958733 2 6.3548682 4 0.0765117 9 0.5381480 9 0.0696013 1 0.6119081 1 0.0347799 7 0.1862104 1 0.0847464 3 0.3217715 9 1.4193371 4 0.0495681 8

200

5

20 0

1.63

3.72

5

40

1

40

5.05

29.56

1

40

1

40

1

40

40

1

40

61.91 147.9 5 124.5 8

1

40

9.52 16.2 6 15.9 7

40

1

40

5.97

31.07

1

40

1

40

5.05

32.85

1

40

1

40

4.66

30.28

1

40

1

40

3.44

40.28

1

40

1

40

5.55

25.24

1

40

1

40

8.98

70.07

1

40

1

40

1

200

5

40 20 0

23.83 254.1 9

1

40

4.58 32.5 9 2.94

15.30

5

40

1

3.31

21.53

1

200

5

40 20 0

5.35

13.92

5

40

1

5.38

24.48

1

200

5

2.68

6.96

5

200

5

5.73

37.24

5

200

5

6.52

16.95

5

200

5

40 20 0 20 0 20 0 20 0

8.25

64.35

5

40

1

6.24

56.77

1

200

5

40 20 0

2.18

9.91

5

1 1

1

0.0408564 1 0.1263366 0.2381015 9 0.4064479 9 0.3992860 5 0.1493582 6 0.1263366 0.1164761 3 0.0860705 9 0.1386551 4 0.2245984 1 0.1145910 2 0.8147267 0.0735690 3 0.0827920 1 0.1338486 8

0.1344853 0.0668845 5 0.1432387 8 0.1629739 0.2062638 4 0.1559711 1 0.0544705 2

0.0929483 4 0.7390691 3 1.5476603 3 3.6986767 3 3.1144312 2 0.7766629 4 0.8211879 2 0.7570948 2 1.0070259 1 0.6308808 8 1.7518675 6 0.5958733 2 6.3548682 4 0.3825589 5 0.5381480 9 0.3480065 7 0.6119081 1 0.1738998 4 0.9310520 6 0.4237321 4 1.6088579 6 1.4193371 4 0.2478408 9

0.1634256 5 0.5053464 1 0.9524063 6 1.6257919 7 1.5971442 2 0.5974330 3 0.5053464 1 0.4659045 1 0.3442823 6 0.5546205 5 0.8983936 2 0.4583640 9 3.2589067 9 0.2942761 1 0.3311680 6 0.5353947 2

0.3717933 5 2.9562765 1 6.1906413 4 14.794706 9 12.457724 9 3.1066517 6 3.2847516 8 3.0283792 8 4.0281036 4 2.5235235 1 7.0074702 4 2.3834932 8

0.5379411 9 0.2675382 1 0.5729551 2

2.4476324 2 0.6955993 4 3.7242082 5 1.6949285 5 6.4354318 6 5.6773485 8 0.9913635 5

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

20

20

4

4

20

20

4

4

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

0.6518956 0.8250553 7 0.6238844 6

20

20

0.2178821

25.419473 1.5302357 9 2.1525923 7 1.3920262 8

10

15

40

45

50

55

70

75

70

75

40

45

40

45

30

35

30

35

40

45

50

55

30 10 0

35 10 5

10

15

30

35

10

15

40

45

10

15

10

15

20

25

20

25

40

45

10

15

chullachaqui caspi Nealchornea yapurensis Huber Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

mojara caspi chimicua

21.65

8.00

13.00

18.78

7.00 15.3 0 14.8 0 14.5 0 14.2 0 18.0 0 19.0 0

11.00 26.0 0 21.0 0 22.4 0 21.3 0 23.0 0 36.6 0

18.5 0

36.00

Cecropia ficifolia

cetico

36.80

Cathedra acuminata

sacha parinari

30.30

chotanquiro

46.60

Hymenolobuim pulcherrimum Ducke

mari mari

31.90

1

1

2

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

22.0 0

1

1

maria buena

91.00

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

machimango

53.00

Cecropia ficifolia

cetico

43.45

15.9 0

19.0 0

1

1

Ocotea sp.

moena

11.90

4.20

7.10

2

1

quinilla

13.80

5.90

8.30

2

1

2

1

2

1

Pouteria guianensis Aubl. Virola loretensis A. C. Sm. Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith Ocotea sp. Haploclathra cordata Pouteria guianensis Aubl.

cumala

23.10

7.00

10.0 0

machimango

15.50

5.50

7.00

moena

17.00

6.20

boa caspi

18.40

9.20

quinilla

16.80

6.90

Ceiba pentandra

huimba

21.80

4.60

Cathedra acuminata

sacha parinari

16.50

7.70

bushilla

46.30

8.70

sacha parinari

19.50

8.10

Cathedra acuminata Cecropia ficifolia

cetico

20.05

14.5 0

Virola loretensis A. C. Sm.

cumala

16.30

8.00

9.00 12.0 0 10.3 0 16.0 0 12.0 0 15.5 0 15.0 0 17.1 0 10.0 0

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

1

1

2

1

2

1

2

1

0.03681337 9 0.02770078 8 0.10178760 2 0.10636176 1

0.1914295 7 0.1260385 9

0.07210662 0.17055392 4 0.07992290 3 0.65038821 9

1.0122777 1.0232001 4 0.6796048 9 1.5742127 1 0.9350979 6 8.0322945 1

0.22061834 4 0.14827551 6 0.01112202 3 0.01495712 3 0.04190963 1

2.6529355 9 1.5324274 5 0.0303631 2 0.0573605 7 0.1906888 2

0.01886919 1 0.02269800 7

0.0674573 6 0.0914729 7 0.1590108 3 0.0994193 4 0.1116025 3 0.1070192 4 0.9521041 8 0.1572379 9 0.2975774 3 0.1085096 7

0.02659044 0.02216707 8 0.03732526 2 0.02138246 5 0.16836501 9 0.02986476 5 0.03157320 3 0.02086724 4

200

5

200

5

20 0 20 0

40

1

40

7.36

38.29

5

5.54

25.21

5

40

4.07

40.49

1

1

40

4.25

40.93

1

40

1

40

2.88

27.18

1

40

1

40

6.82

62.97

1

40

1

40

1

40

37.40 321.2 9

1

40

3.20 26.0 2

40

1

40

8.82

106.1 2

1

40

1

5.93

61.30

1

200

5

2.22

6.07

5

200

5

2.99

11.47

5

200

5

40 20 0 20 0 20 0

8.38

38.14

5

200

5

3.77

13.49

5

200

5

4.54

18.29

5

200

5

5.32

31.80

5

200

5

4.43

19.88

5

200

5

7.47

22.32

5

200

5

4.28

21.40

5

40

1

6.73

38.08

1

200

5

5.97

31.45

5

200

5

6.31

59.52

5

200

5

4.17

21.70

5

20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 40 20 0 20 0 20 0

1

0.1840669 0.1385039 4 0.1017876 0.1063617 6 0.0721066 2 0.1705539 2

0.9571478 6 0.6301929 3

0.0799229 0.6503882 2

1.0122777 1.0232001 4 0.6796048 9 1.5742127 1 0.9350979 6 8.0322945 1

0.2206183 4 0.1482755 2 0.0556101 2 0.0747856 1 0.2095481 6

2.6529355 9 1.5324274 5 0.1518156 2 0.2868028 3 0.9534441 1

0.0943459 5 0.1134900 3

0.3372867 9 0.4573648 4 0.7950541 6 0.4970967 2 0.5580126 7 0.5350961 9 0.9521041 8 0.7861899 4 1.4878871 7 0.5425483 4

0.1329522 0.1108353 9 0.1866263 1 0.1069123 2 0.1683650 2 0.1493238 3 0.1578660 1 0.1043362 2

20

20

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

20

20

20

20

20

20

0.7362675 8 0.5540157 7 0.4071504 1 0.4254470 4 0.2884264 8 0.6822156 9 0.3196916 1 2.6015528 8

3.8285914 2 2.5207717 3 4.0491108 1 4.0928005 6 2.7184195 7 6.2968508 6 3.7403918 4

0.8824733 8 0.5931020 6 0.2224404 7 0.2991424 5 0.8381926 3

10.611742 4 6.1297098 2 0.6072624 8 1.1472113 1 3.8137764 6

0.3773838 2 0.4539601 4

1.3491471 5 1.8294593 6 3.1802166 5 1.9883868 8 2.2320506 9 2.1403847 5 3.8084167 3 3.1447597 7 5.9515486 7 2.1701933 6

0.5318088 0.4433415 6 0.7465052 5 0.4276493 0.6734600 8 0.5972953 0.6314640 5 0.4173448 8

32.129178

20

25

10

15

30

35

30

35

30

35

40

45

30

35

90

95

50

55

40

45

10

15

10

15

20

25

10

15

10

15

10

15

10

15

20

25

10

15

40

45

10

15

20

25

10

15

Protium guianense March.

copal

12.50

6.10

8.70

2

1

Caraipa jaramilloi

brea caspi

12.60

8.20

9.80

2

1

Ocotea sp.

moena

15.60

7.70

9.30

2

1

2

1

2

1

2

1 1

Inga alba (Sw.) Willd. Conceveiba martiana Baill.

shimbillo

11.90

sacha zapote

51.30

maria buena

34.40

26.0 0 20.0 0

11.0 0 34.0 0 29.7 0

15.0 0

24.5 0

1

8.00

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

machimango

Pachira sp

punga

42.00

9.50

9.50

1

1

Eschweilera grandiflora (Aubl.) Sandwith

machimango

34.00

8.70

8.70

1

1

Schizolobium sp

pashaco

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg.

Xylopia parviflora Spruce

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Schizolobium sp Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Pachira sp Guatteria dielsiana R. E. Fr. Protium guianense March. Protium guianense March. Inga alba (Sw.) Willd.

31.70

36.50

16.0 0 12.0 0

23.0 0 16.0 0

1

1

1

1

0.01227184 6 0.01246898 1 0.01911345 0.01112202 3 0.20669244 9 0.09294087 7

0.7695077 9 0.8555106 6

0.09079202 8

0.5134289 2 1.0882005 7 0.8477550 1 0.7647661 6 0.3656344 9 1.1472837 3 1.4420134 3 1.5734779 9

renaco oje

35.33

12.00

15.00

1

1

espintana

29.92

8.00

20.00

1

2

sacha tahuari

45.20

11.00

18.00

1

2

chimicua

42.02

16.00

26.00

1

1

chimicua

41.38

18.00

23.00

1

1

pashaco

57.93

10.00

27.00

1

1

chimicua

37.88

6.00

10.00

1

1

0.11268913

punga

41.86

15.00

25.00

1

1

14.32

7.00

10.00

1

1

copal

14.01

6.00

13.00

2

1

copal

12.73

7.00

12.00

2

1

shimbillo

49.02

10.00

20.00

2

1

0.13760671 0.01611436 3 0.01540612 6 0.01273233 6 0.18872504 9

chimicua

carahuasca

1.2082314

0.07892387 6 0.13854423 6

0.10463467 0.10868653 9 0.09804694 4 0.07031432 5 0.16045926 3 0.13865513 8 0.13448529 8 0.26359118 4

37.20

0.0486578 7 0.0664596 7 0.0956628 2 0.0578345 2 3.4931023 9

1.7133427 0.4394876 1 1.3416654 2 0.0733203 5 0.0600838 9 0.0579321 3 1.2267128 2

200

5

200

5

200

5

200

5

20 0 20 0 20 0 20 0

40

1

40

40

1

40

2.45

9.73

5

2.49

13.29

5

3.82

19.13

5

2.22

5

8.27

11.57 139.7 2

40

3.72

48.33

1

1

40

3.16

30.78

1

40

1

40

5.54

34.22

1

40

1

40

3.63

20.54

1

40

1

40

4.19

43.53

1

40

1

40

4.35

33.91

1

40

1

1

5

3.92 14.0 6

30.59

200

40 20 0

73.13

5

40

1

40

6.42

45.89

1

40

1

40

5.55

57.68

1

40

1

40

62.94

1

40

1

40

5.38 10.5 4

68.53

1

40

1

40

4.51

17.58

1

40

1

5.50

53.67

1

200

5

3.22

14.66

5

200

5

3.08

12.02

5

200

5

40 20 0 20 0 20 0

2.55

11.59

5

40

1

40

7.55

49.07

1

1

0.0613592 3 0.0623449 1 0.0955672 5 0.0556101 2 0.2066924 5 0.0929408 8

0.2432893 5 0.3322983 5 0.4783140 8 0.2891726 1 3.4931023 9

0.0789238 8 0.1385442 4

0.7695077 9 0.8555106 6

0.0907920 3 0.1046346 7 0.1086865 4 0.0980469 4 0.3515716 3 0.1604592 6 0.1386551 4

0.5134289 2 1.0882005 7 0.8477550 1 0.7647661 6 1.8281724 5 1.1472837 3 1.4420134 3 1.5734779 9

0.1344853 0.2635911 8 0.1126891 3 0.1376067 1 0.0805718 1 0.0770306 3 0.0636616 8 0.1887250 5

1.2082314

1.7133427 0.4394876 1 1.3416654 2 0.3666017 5 0.3004194 7 0.2896606 4 1.2267128 2

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

20

20

20

20

20 4

0.2454369 3 0.2493796 2 0.3822689 9 0.2224404 7

0.9731574 1

10

15

10

15

10

15

10

15

50

55

30

35

30

35

40

45

30

35

30

35

30

35

30

35

0.8267698 0.3717635 1

1.3291934 1.9132563 2 1.1566904 3 13.972409 6 4.8329256 1

0.3156955 0.5541769 4

3.0780311 7 3.4220426 3

0.3631681 1 0.4185386 8 0.4347461 6 0.3921877 8

2.0537156 7 4.3528022 9 3.3910200 3 3.0590646 6 7.3126898 4.5891349 3 5.7680537 4 6.2939119 4 6.8533707 8 1.7579504 3 5.3666616 8

20

25

40

45

40

45

40

45

50

55

30

35

40

45 15

10

15

10

15

4

0.7549002

1.466407 1.2016778 6 1.1586425 7 4.9068512 7

10

20

1.4062865 0.6418370 5 0.5546205 5 0.5379411 9 1.0543647 4 0.4507565 2 0.5504268 4 0.3222872 5 0.3081225 3 0.2546467 2

40

45

Virola loretensis A. C. Sm. Matisia malacocalyx (Robyns & Nilsson) Alverson Miconia poeppigii Triana Protium guianense March. Licania heteromorpha Benth. Guatteria dielsiana R. E. Fr. Pourouma tomentosa Mart. Theobroma subincanum Mart. Iryanthera paraensis Huber Tachigali paniculata Aubl.

Lacmellea peruviana (Van Heurck & Müll. Arg.) Markgr.

Helicostylis scabra (J. F. Macbr.) C. C. Berg. Inga alba (Sw.) Willd.

Hymenolobuim pulcherrimum Ducke Inga alba (Sw.) Willd. Inga alba (Sw.) Willd. Inga alba (Sw.) Willd. Protium guianense March.

charapilla blanca

63.66

10.00

23.00

2

1

0.31829011 4

cumala

13.37

8.00

12.00

1

1

0.0140374

machin Zapote

15.92

6.00

13.00

1

1

rifari

21.96

8.00

15.00

1

1

copal

39.15

12.00

25.00

1

1

parinari

14.32

7.00

12.00

1

1

35.97

12.00

16.00

1

1

20.05

10.00

12.00

1

2

sacha cacao cumala colorada

21.96

6.60

12.00

2

1

24.19

9.00

14.00

2

1

tangarana huamanzaman a

16.55

8.00

12.00

1

1

13.05

11.00

18.00

1

1

sacha huito

10.50

5.00

11.00

2

1

chicle huayo

12.73

5.00

11.00

1

1

añallo caspi

17.51

8.00

14.00

1

1

0.01273233 6 0.02407207 3

chimicua

13.05

4.00

2

2

0.01337691

shimbillo

18.14

4.00

1

1

canilla de vieja

17.19

6.00

11.00 12.0 0 13.0 0

1

1

12.89

3.00

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

carahuasca Sacha Uvilla

mari mari shimbillo

15.12

5.00

shimbillo

35.01

12.0 0

shimbillo

13.69

8.00

copal

11.14

4.00

8.00 10.0 0 20.0 0 12.0 0 8.00

0.01989427 5 0.03788665 7 0.12039219 4 0.01611436 3 0.10161199 8 0.03158415 1 0.03788665 7 0.04596373 3 0.02151764 8 0.01337691 0.00866594 6

0.0258546 0.02320468 2 0.01305263 4 0.01795458 3 0.09628829 0.01471380 6 0.00974819 5

2.0688857 4 0.0729944 8 0.0775876 7 0.1970106 2 0.9390591 1 0.0733203 5 0.7925735 9 0.2052969 8 0.1625337 6 0.2688878 4 0.1118917 7 0.0956449 1 0.0281643 2 0.0413800 9 0.1251747 8 0.0347799 7 0.0672219 6 0.0904982 6 0.0254526 4 0.0583523 9 0.7510486 6 0.0765117 9 0.0253453 1

40

1

200

5

200

5

200

5

40

1

200

5

40

1

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

40

1

200

5

200

5

12.7 3

82.76

1

0.3182901 1

2.81

14.60

5

0.070187

3.98

15.52

5

7.58

39.40

5

40 20 0

4.82

37.56

1

3.22

14.66

5

40 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0

4.06

31.70

1

6.32

41.06

5

7.58

32.51

5

9.19

53.78

5

4.30

22.38

5

2.68

19.13

5

1.73

5.63

5

2.55

8.28

5

4.81

25.03

5

2.68

6.96

5

5.17

13.44

5

4.64

18.10

5

2.61

5.09

5

3.59

11.67

5

3.85

30.04

1

2.94

15.30

5

1.95

5.07

5

40 20 0 20 0 20 0

20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 40 20 0 20 0

0.0994713 7 0.1894332 9 0.1203921 9 0.0805718 1 0.101612 0.1579207 5 0.1894332 9 0.2298186 6 0.1075882 4 0.0668845 5 0.0433297 3 0.0636616 8 0.1203603 6 0.0668845 5 0.129273 0.1160234 1 0.0652631 7 0.0897729 2 0.0962882 9 0.0735690 3 0.0487409 7

2.0688857 4 0.3649724 1 0.3879383 6 0.9850530 8 0.9390591 1 0.3666017 5 0.7925735 9 1.0264849 0.8126687 9 1.3444391 8 0.5594588 4 0.4782245 5 0.1408216 2 0.2069004 6 0.6258738 9 0.1738998 4 0.3361097 9 0.4524913 0.1272631 8 0.2917619 7 0.7510486 6 0.3825589 5 0.1267265 3

4

4

20

20

20

20

20

20

4

4

20

20

4

4

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

20

20

20

20

1.2731604 6 0.2807480 1

0.3978855 0.7577331 4 0.4815687 7 0.3222872 5 0.4064479 9 0.6316830 1 0.7577331 4 0.9192746 5 0.4303529 5 0.2675382 1 0.1733189 2 0.2546467 2 0.4814414 5 0.2675382 1 0.5170919 9 0.4640936 4 0.2610526 7 0.3590916 6 0.3851531 6 0.2942761 1 0.1949638 9

8.2755429 7 1.4598896 3

60

65

10

15

10

15

20

25

30

35

1.466407 3.1702943 4

10

15

30

35

4.1059396 3.2506751 7 5.3777567 1 2.2378353 6 1.9128981 9

20

25

20

25

20

25

10

15

10

15

0.5632865

10

15

10

15

10

15

10

15

10

15

10

15

10

15

10

15

30

35

10

15

10

15

1.5517534 4 3.9402123 3 3.7562364 4

0.8276018 3 2.5034955 5 0.6955993 4 1.3444391 8 1.8099652 1 0.5090527 2 1.1670479 3.0041946 6 1.5302357 9 0.5069061 2

añallo caspi Vochysia braceliniae Standl. Virola caducifolia W. Rodrigues

Nealchornea yapurensis Huber

Swartzia schunkei R.S. Cowan

39.15 27.53

cumala negra

19.74

cumala aguanillo

27.37

5.00

mojara caspi

10.82

3.00

canilla de vieja

10.66

3.00

6.00

10.0 0 12.0 0 12.0 0 14.0 0 12.0 0 10.0 0 14.0 0 12.0 0 12.0 0 11.0 0

13.0 0 20.0 0 25.0 0 25.0 0 20.0 0 16.0 0 25.0 0 25.0 0 25.0 0 17.0 0 25.0 0

14.64

bellaco caspi

33.42

Nealchornea yapurensis Huber

mojara caspi

39.95

Rollinia pittieri

sacha anona

75.76

warmi caspi

36.29

shimbillo

39.79

ana caspi

36.92

uvos

43.61

wira caspi

44.24

cumala colorada lupuna colorada

34.38

Tapirira guianensis Aubl. Iryanthera paraensis Huber

20.0 0 20.0 0 14.0 0 11.0 0 10.0 0

quillosisa

intuto caspi

Sterculia apeibophylla Ducke Inga alba (Sw.) Willd.

14.0 0 10.0 0 12.0 0

71.30

8.00

1

1

1

1

1

1

2

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

0.12039219 4 0.05954157 5 0.03058943 7 0.05885522 3 0.00919911 3 0.00893054 0.01683851 4 0.08773375 2 0.12533592 1 0.45075652 2 0.10341839 8 0.12433921 8 0.10707894 5 0.14935825 8 0.15375091 4 0.09281872 9 0.39928605 4

1.0955689 6 0.3870202 4 0.2385976 1 0.1912794 7 0.0179382 7 0.0174145 5 0.1094503 4 0.6843232 7 0.9776201 8 4.1018843 5 0.8066635 1 0.8082049 2 0.9744184 1.1649944 1 1.1992571 3 0.6636539 1 2.0762874 8

40

1

4.82 11.9 1

43.82

1

77.40

5

6.12 11.7 7

47.72

5

38.26

5

1.84

3.59

5

1.79

3.48

5

5

40 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0 20 0

200

5

200

5

200

5

200

5

200

5

200

3.37

21.89

5

40

1

40

3.51

27.37

1

40

1

40

1

40

39.10 164.0 8

1

40

5.01 18.0 3

40

1

40

4.14

32.27

1

40

1

40

4.97

32.33

1

40

1

40

4.28

38.98

1

40

1

40

5.97

46.60

1

40

1

40

6.15

47.97

1

40

1

40

26.55

1

40

1

40

3.71 15.9 7

83.05

1

1

0.1203921 9 0.2977078 8 0.1529471 8 0.2942761 1 0.0459955 6 0.0446527 0.0841925 7 0.0877337 5 0.1253359 2 0.4507565 2 0.1034184 0.1243392 2 0.1070789 4 0.1493582 6 0.1537509 1 0.0928187 3 0.3992860 5

1.0955689 6 1.9351011 9 1.1929880 4 0.9563973 7 0.0896913 5 0.0870727 6 0.5472517 1 0.6843232 7 0.9776201 8 4.1018843 5 0.8066635 1 0.8082049 2 0.9744184 1.1649944 1 1.1992571 3 0.6636539 1 2.0762874 8

4

4

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

4

0.4815687 7 1.1908315 0.6117887 4 1.1771044 5 0.1839822 5 0.1786108 0.3367702 8 0.3509350 1 0.5013436 8 1.8030260 9 0.4136735 9 0.4973568 7 0.4283157 8 0.5974330 3 0.6150036 5 0.3712749 1 1.5971442 2

4.3822758 5 7.7404047 7 4.7719521 7 3.8255894 8 0.3587653 9 0.3482910 6 2.1890068 5 2.7372930 6 3.9104807 3 16.407537 4 3.2266540 3 3.2328196 6 3.8976735 9 4.6599776 4 4.7970285 1 2.6546156 4 8.3051499 2

30

35

20

25

10

15

20

25

10

15

10

15

10

15

30

35

30

35

70

75

30

35

30

35

30

35

40

45

40

45

30

35

70

75

CUADRO N°9 VOLUMEN POR CLASE DIAMETRICA - RECTANGULAR NOMBRE COMUN

10

achiotillo

0.122

aguanillo

0.048

20

30

40

60

70

2.251

0.127

2.299 1.512

0.854

0.981

0.232

bolaina

0.090

brea caspi

0.078

0.232 0.090 0.847

0.925

Bushilla

5.452 0.039

camu camillo

0.431

1.967

0.054

canilla de vieja

0.129

capirona

0.203

carahuasca

0.072

5.452 2.436

0.199

canela moena

Total general 0.648

1.512

balata

caimitillo

80

0.526

almendra azucar huayo

50

0.199 0.054

0.243

3.045

3.417 0.203

1.650

1.722

cetico

0.990

0.990

chambira

2.241

chimicua

0.318

chullachaqui caspi

0.091

0.794

copal

0.658

1.185

0.755

cumala

0.430

0.667

0.631

1.045

2.773

cumala caupuri

0.034

0.826

0.582

1.499

2.942

cumala colorada

0.018

0.354

cumala negra

0.209

0.209

cumalilla

0.139

0.139

cumaseba

0.100

0.100

espintana caspi

0.532

0.523

2.742

2.241 4.114 0.885

2.445

2.532

0.431

5.043

2.904

0.431

guayabilla

0.080

huacapu huacapusillo

0.080 0.226

0.941

0.070

0.070

huairuro huarmi caspi

0.714 0.742

0.225

insira lagarto caspi

0.115

machimango

0.509

machimango blanco

1.485

2.227

0.450

0.675

0.596

0.596 0.115

1.447

1.402

3.357

0.191

machimango negro

0.191 0.413

0.413

machin zapote

0.186

0.186

machinga

0.025

0.025

maquisapa ñaccha

1.383

mari mari

0.034

maria buena

0.055

moena

0.584

Moena Amarilla

0.131

1.057 0.564

0.853

4.378

0.359

NO IDENTIFICADO

1.654

1.709

0.959

2.107

0.368

0.368

0.922

2.134

0.556

0.556

palisangre

4.096

palo de fundo

0.287

palometa huayo

0.040

parinari

0.086

pichirina

0.040

0.147 0.262

4.096 0.287

0.388

Pashaco peine de mono

5.469

0.131

moena blanca mojara caspi

1.383

0.474 1.542

4.699

6.240

0.472

1.544

2.163 0.262

plumero caspi polvora caspi

0.262

0.262

0.143

0.143

Punga

0.787

Quillosisa

0.639

0.615

quinilla

0.058

0.653

quinilla blanca

0.110

1.164

1.951

3.603

4.100

8.957

0.875

1.586 4.182

remo caspi

4.292

0.633

0.633

renaco uvilla

6.054

6.054

requia

0.208

0.208

rifari

0.169

0.169

sacha aceituna

0.022

0.022

sacha andiroba

0.464

sacha anona

0.464 0.886

Sacha Cacao

0.050

Sacha Casha

0.092

sacha cetico

1.816

2.703 0.050 0.092

0.281

0.281

sacha guayaba

0.207

0.765

sacha huito

0.058

0.058

sacha mullaca

0.034

0.034

sacha parinari

0.192

sacha ubos

0.151

0.309

0.972

1.108

1.609 0.151

sacha uvilla

1.882

Sapotillo shimbillo

1.882 1.921

0.779

0.954

shiringa tamara

0.458

0.283

tangarana

0.102

0.656

1.921 2.384

4.117

0.798

0.798

1.067

1.808 1.629

2.387

Tornillo

3.098

wira caspi

0.570

3.098

1.350

1.920

yacushapana Total general

3.202 9.683

12.791

25.079

24.652

17.273

15.353

20.774

3.202 5.452

131.058

CUADRO N°10 VOLUMEN POR CLASE DIAMETRICA - CIRCULAR Etiquetas de fila

10

20

30

40

50

60

80

almendro

100 7.555036606

Total general 7.555036606

añallo caspi

0.248934993

0.248934993

bellaco caspi

0.278189215

0.278189215

boa caspi

0.067874013

0.168300459

caimitillo

0.196622334

0.447254968

carahuasca

0.169994838

0.183434149

0.353428987

0.653749869

0.653749869

carahusa cetico blanco

0.236174472 0.764625285

1.167989585

2.576492172

0.038480148

0.038480148

cetico colorado

0.68594547

0.68594547

charapilla

6.993171801

chimicua

0.198025096

copal

0.469042365

cumala

0.327925884

cumala aguanillo cumala blanca cumala colorada

0.198025096 1.456740299

1.298273499

0.738274225

2.522940407 0.296423875

0.239959619

0.239959619 0.518764755

0.518764755

0.187912502

0.187912502

cumala llorona cumala negra huacapu

0.829231134 0.296423875

cumala caupuri

6.993171801

0.254923247

1.256330265

1.256330265

0.943583637

1.198506884

0.049059896

0.049059896

huarmi caspi

1.932143099

1.932143099

huayruro

0.173948729

0.173948729

insira

0.080055949

0.080055949

machimango

0.501941498

machimango blanco

0.048300514

machimango negro

0.503792032

1.671055418

2.676788948 0.048300514

0.338914881

0.338914881

maquisapa ñaclla

1.895595774

mari mari

0.049687169

maria buena

0.017703003

moena

0.388543272

moena amarilla

1.103866045

2.660673227

0.163362818

5.94427797

1.305991836

0.247310937 1.035043781

0.130061064

mullo huayo

0.053927201 0.82005967

1.035043781

0.334849268

0.464910331 0.053927201

0.169829944

0.655058354

palo de fundo 0.126228491

punga

7.487491556 1.857897926

0.247310937

mojara caspi

pashaco

1.507120014 1.525510583

moena blanca

NO IDENTIFICADO

1.895595774

1.115614894

2.760562862

1.306154648

1.306154648

0.757895441 0.443287763

0.474064563 1.250746575

purma caspi

0.069233326

quillosisa

0.049867521

0.247310937

quinilla

0.173074227

0.147262902

3.427305976

3.799206536

8.110636443 0.917352326 0.069233326

0.603355895

2.151280929 2.81871107

renaco

0.794274105

3.139048199 0.794274105

requia

0.027912069

0.027912069

sacha aji

0.030630528

0.030630528

sacha andiroba

0.046001946

0.046001946

sacha anona

2.550612192

sacha mullaca

2.550612192

0.180607805

sacha parinari

0.180607805 0.553081157

sacha uvilla

0.152884625

sachacacao

0.02520199

0.02520199

0.043096274

0.043096274

sachamullaca

1.565759097

0.553081157

shamburo shimbillo

0.51241015

0.9252777

0.737323453

1.296283961

2.192451651

5.207379334

1.186034479

1.186034479

2.563275904

4.738287206

wira caspi

0.059587611

Total general

6.052377728

1.300292702 7.681398607

16.58896342

16.91651896

1.359880313 9.186408819

6.617917606

12.93744977

7.555036606

83.53607152

CUADRO N°11 VOLUMEN POR CLASE DIAMETRICA – CRUZ DE MALTA Etiquetas de fila

10

20

ana caspi añallo caspi

0.125174777

30

40

50

60

70

100

Total general

0.974418399

0.974418399

1.095568962

1.220743739

Azucar Huayo

5.298837998

Bellaco caspi

90

0.684323266

2.160473268

5.298837998 2.844796534

boa caspi

0.159010833

0.159010833

Brea caspi

0.178273351

0.178273351

bushilla

0.952104182

0.952104182

caimitillo

0.186210413

0.186210413

canilla de vieja

0.107912813

0.107912813

carahuasca

0.125692028

Carahuasca negra

0.036392131

Cetico

0.084746428

1.829992825

2.040431281 0.036392131

0.297577434

2.386353465

1.532427454

cetico colorado charapilla

7.781372138

0.633632654

0.633632654

3.281685215

charapilla blanca

3.281685215 2.068885742

chicle huayo

0.041380092

Chimicua

0.070926543

chullachaqui caspi

2.068885742 0.041380092

0.190546391

2.299520318

chotanquiro

3.015491421

5.576484673

1.574212715

1.574212715

0.191429571

Copal

0.192019198

0.315360434

Cumala

0.181504149

0.190688823

cumala aguanillo

3.565013786

0.191279474

0.191429571 1.696153931

2.203533563 3.807931029

4.180124002 0.191279474

Cumala caupuri

3.18717948

cumala colorada

0.238806677

cumala negra

0.238597609

espintana

0.268887836

0.66365391

1.171348423 1.419337144

0.36563449 0.529665173

0.529665173

0.095644909

huimba intuto caspi

1.657934753

0.36563449

guabilla huamanzamana

3.18717948

0.095644909 0.111602534

0.109450342

0.111602534 0.538148092

0.647598435

lupuna colorada

2.07628748 0.206045489

Machimango

0.268069516

machimango negro

0.198060636

0.198060636

machin Zapote

0.077587672

0.077587672

Maquisapa ñaclla mari mari

0.068927595

Maria buena 0.289556205

Moena Amarilla

0.061045331

0.637778652

0.637778652

0.935097959

1.004025554 1.751867561

8.032294506

0.409292733

2.781887636

0.384458056

0.384458056

0.977620183

1.386912917

0.926267178

0.926267178

0.07332035

0.07332035

Pashaco

1.088200571

peine de mono

1.713342696

7.301541583

0.685564669 0.109491723

Quillosisa 0.551540283

Quinilla Blanca

0.030998197

10.10308485 0.685564669

0.736373294 0.387020239

Quinilla

11.61460977 0.061045331

NO IDENTIFICADO

Punga

4.409987301

2.492331432

Moena blanca

parinari

2.652935588

1.830447703

Moena

mojara Caspi

1.282936708

2.07628748

1.234730076

2.197176077

4.38510908 1.547660335

7.428150173 3.16941065 0.551540283

0.786593883

0.81759208

renaco

0.59587332

renaco oje requia

0.222015685

rifari

0.630880878

1.226754198

0.764766164

0.764766164

0.330238994

0.552254679

0.197010616

0.197010616

sacha anona sacha cacao

4.101884347 0.069601314

4.101884347

0.162533759

sacha cumaceba

0.232135073 1.282700666

sacha huito

0.028164325

0.347799671

sacha parinari

0.264257226

0.321771593

sacha quinilla

0.049568177

1.282700666 0.375963995

0.679604893

1.265633712 0.049568177

sacha tahuari

1.147283732

Sacha Uvilla

0.525997863

1.263522353

2.336919987

sacha zapote

1.147283732 2.491457773

3.11443122

9.732329195

3.493102393

3.493102393

sangre de grado

0.563286498

0.563286498

shamburo

0.807222138

0.807222138

shimbillo

0.336432454

0.153972735

2.699216317

1.226712818

Shimbillo colorado

1.87341825

Shiringa

1.87341825

1.651990161

sinamillo

1.651990161

0.475115868

tangarana

0.111891768

Umarisillo

0.082339965

0.475115868 2.078666835

2.190558603 0.082339965

uvos

1.164994411

warmi caspi

1.164994411

0.806663507

0.806663507

wira caspi

2.419990889

zancudo caspi blanco

0.611908106

Total general

4.416334324

5.38915702

5.670585914

32.78173228

27.32358846

6.354868244

8.774859133 0.611908106

28.01027395

10.26192585

21.89298263

8.032294506

6.354868244

145.7174089

CUADRO N°12 DATOS GENERALES DE LAS DIFERENTES METODOLOGIAS DE INVENTARIO FORESTAL metodo cruz de malta cruz de malta cruz de malta cruz de malta rectangular rectangular rectangular rectangular rectangular rectangular rectangular circular circular circular circular circular TOTAL

Metodo codigo

Sub parcela

N

G

V

1

1

500 25.2511264

222.000709

1

2

528 31.7241014

207.589284

1

3

704 29.2751719

186.629267

1

4

384

17.244433

143.606263

2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3

1 2 3 4 5 6 7 1 3 5 7 9

650 640 500 510 440 610 470 479.664 479.664 459.678 579.594 819.426 547.126625

25.3412723 24.8749868 25.8671671 19.693372 31.9108121 37.7860246 35.7110099 14.3162624 33.9253231 12.029132 23.0736792 28.7102049 26.0458799

165.66483 202.117596 234.95775 118.86152 228.30306 276.746316 308.673427 89.4645507 343.022479 83.6442628 139.595119 195.472305 196.646796