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Configuration of the Deep Neural Network Hyperparameters for the Hypsometric Modeling of the Guazuma crinita Mart. in the Peruvian Amazon.
(Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2022-04) Goycochea Casas, Gianmarco; Elera Gonzales, Duberli Geomar; Baselly-Villanueva, Juan Rodrigo; Pereira Fardin, Leonardo; Garcia Leite, Hélio
Abstract: The Guazuma crinita Mart. is a dominant species of great economic importance for the inhabitants of the Peruvian Amazon, standing out for its rapid growth and being harvested at an early age. Understanding its vertical growth is a challenge that researchers have continued to study using different hypsometric modeling techniques. Currently, machine learning techniques, especially artificial neural networks, have revolutionized modeling for forest management, obtaining more accurate predictions; it is because we understand that it is of the utmost importance to adapt, evaluate and apply these methods in this species for large areas. The objective of this study was to build and evaluate the efficiency of the use of a deep neural network for the prediction of the total height of Guazuma crinita Mart. from a large-scale continuous forest inventory. To do this, we explore different configurations of the hidden layer hyperparameters and define the variables according to the function HT = f(x) where HT is the total height as the output variable and x is the input variable(s). Under this criterion, we established three HT relationships: based on the diameter at breast height (DBH), (i) HT = f(DBH); based on DBH and Age, (ii) HT = f(DBH, Age) and based on DBH, Age and Agroclimatic variables, (iii) HT = f(DBH, Age, Agroclimatology), respectively. In total, 24 different configuration models were established for each function, concluding that the deep artificial neural network technique presents a satisfactory performance for the predictions of the total height of Guazuma crinita Mart. for modeling large areas, being the function based on DBH, Age and agroclimatic variables, with a performance validation of RMSE = 0.70, MAE = 0.50, bias% = −0.09 and VAR = 0.49, showed better accuracy than the others.
Deforestation driven by illegal and informal gold mining in the southern Peruvian Amazon: a predictive land use analysis over the next 50 years.
(Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2025-06) Elera Gonzales, Duberli Geomar; Luiz da Silva, Carlos; De Moura Melo, Lorena; Nogueira, Sara Sebastiana; Ramos de Sousa, Rosilvam; de Sousa Alves, Maria Daiza; Lima Nonato, Erika Rayra; Barbosa de Sousa, Moema; Dos Santos Souza, Cleyton; Nascimento Silva, Maria Janaina
The Amazon is recognized not only for its vast biodiversity and territorial extent but also for the significant mineral riches it harbors. This potential has intensified small-scale illegal and informal gold mining, a practice often employed without adequate measures to mitigate environmental impacts. This study aims to analyze and predict changes in forest cover resulting from illegal and informal mining in the area known as La Pampa, in Madre de Dios region, one of the world’s most biodiverse regions, located in the southern part of the Peruvian Amazon. Historical land use land cover data available on the MapBiomas Peru platform, as well as information on physical characteristics of the terrain, such as hydrography, slope, and road network, were used. Land use land cover prediction was performed using artificial neural networks simulation algorithms available in the MOLUSCE plugin of the QGIS software. Historical data shows an exponential increase in forest loss caused by illegal and informal mining since 1985, reaching an area of 521.65 km2 by 2020. Predictions indicate that in the next 50 years, the deforested area will be almost three times larger than in the last 35 years, totaling 1348.51 km2 in 2070. While degradation may also occur, this study focuses specifically on deforestation, which involves complete removal of tree cover. These findings underscore the urgent need for decisive governance interventions and integrated conservation policies to prevent the continued degradation of one of the world’s most biodiverse forest frontiers.
Identificación y selección de fuentes semilleras de Alnus acuminata Kunth (aliso) en el distrito de Chota, Cajamarca, Perú.
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2025-09-29) Vásquez Saldaña, Kely Lizeth; Elera Gonzales, Duberli Geomar
En silvicultura, las fuentes semilleras son fundamentales para garantizar la disponibilidad de semillas de alta calidad destinadas a programas de reforestación y mejoramiento genético. Alnus acuminata Kunth es una especie pionera de rápido crecimiento, con alto potencial maderero y un papel relevante en el equilibrio ecológico. En ese contexto, el objetivo del presente estudio fue seleccionar árboles semilleros de Alnus acuminata en el distrito de Chota, Cajamarca, Perú. Para ello, se aplicó el método de comparación de árboles, considerando criterios específicos para la selección de semilleros y evaluando sus características dasométricas y morfológicas. Se analizó la calidad física y fisiológica de la semilla a través de las normas ISTA (2016). Se seleccionaron 34 árboles que cumplieron con los siguientes criterios: fuste recto sin bifurcación, copa simétrica y de amplia extensión, floración y fructificación abundantes, así como un buen estado fitosanitario del árbol, frutos y semillas. De estos, seis árboles fueron de origen de bosques nativos y 28 de plantaciones. En promedio, la pureza de las semillas fue de 81,51 %, contenido de humedad de 11,54 % y el porcentaje de germinación de 82,64 %. Los árboles seleccionados presentan características sobresalientes para ser considerados como árboles padres o semilleros. Además, las semillas mostraron alta calidad física y fisiológica, lo que las hace aptas para su uso en programas de reforestación y conservación genética de la especie.
Modelamiento de la distribución natural del género Cinchona en el norte del Perú.
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2023-04-13) Llatas Mires, Eiler; Elera Gonzales, Duberli Geomar
El modelamiento ecológico permite predecir la ocurrencia de una especie a través de datos de presencia y variables edafoclimáticas. El género Cinchona en el Norte de Perú, predominantemente representada por Cinchona officinalis, símbolo del escudo nacional y muy importante gracias su poder curativo, ha ocasionado que sus poblaciones y hábitat disminuyan la mayor parte de las especies del género. El objetivo principal de esta investigación establecer las áreas de distribución natural del género Cinchona en el Norte de Perú, haciendo uso de modelos de distribución de especies, una herramienta probabilística que permitió la predicción e identificación de la distribución natural del género Cinchona, mediante la técnica de máxima entropía (MaxEnt), el cual nos permite generar modelos de distribución de especies donde se incorpora un archivo de coordenadas tabulado y un repositorio de capas ambientales. Este modelo mostró un valor de AUC de 0,917 lo que significa que el modelo es aceptable, trabajado con siete variables bioclimáticas de las cuales la temperatura media del trimestre más húmedo y la precipitación del trimestre más frío, muestran ser factores determinantes en la distribución natural del género Cinchona en el área de estudio. La prueba de Jackknife muestra que precipitación del mes más seco, precipitación del trimestre más frío, temperatura del trimestre más húmedo y temperatura de la superficie terrestre, son las variables que más contribuyen en la distribución del género Cinchona en el Norte de Perú. Los resultados obtenidos indican que el género Cinchona se localiza en siete provincias de la región norte de Perú, ocupando una superficie total de 864 km2 , información que permitirá focalizar programas de eforestación, conservación o reintroducción en especies de este género en esta región del país.
Propiedades físicas y mecánicas de la madera de Alnus acuminata Kunth del departamento de Cajamarca, Perú.
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2024-11-06) Sanchez Herrera, Carlos Percy; Elera Gonzales, Duberli Geomar; Chambi Legoas, Roger
La industria forestal maderable requiere datos actualizados acerca de las características denominadas anatómicas y además físicas del material para evaluar su valor según el uso previsto. La presente investigación tuvo como objetivo ejecutar la determinación de las propiedades tanto físicas, como mecánicas de la madera de Alnus acuminata Kunth de cinco procedencias del departamento de Cajamarca, norte de Perú; para ello, se realizó un muestreo destructivo para la colecta de muestras de madera en rodales naturales de aliso ubicados en las provincias llamadas Chota (Querocoto y Rojaspampa), Cutervo (La Conga), Hualgayoc (El Porvenir) y Santa Cruz (Yauyucan) según los lineamientos de la NTP 251.002, además, se realizaron ensayos de ámbito físico y también mecánicos, en laboratorio para la determinación de las propiedades que posee la madera. Los resultados del análisis de varianza con un nivel de probabilidad de un valor del 95% indican que existe diferencia de forma significativa entre las diferentes procedencias para densidad básica, contracción, compresión paralela y perpendicular, dureza (promedios extremos), flexión estática MOR; en tanto que no se identificó diferencia significativa para contenido de humedad, cizallamiento, dureza promedio lados, tensión perpendicular, flexión estática ELP y MOE. Entre las propiedades físicas analizadas la humedad promedio fue de 127%, 0,34 g/cm3 respecto a la densidad básica y contracción de un valor de 5,15%, 7,35%, 11,83%, 0,13% para radial, tangencial, volumétrica y longitudinal respectivamente. Por su parte, de las propiedades mecánicas, la compresión perpendicular promedio fue de 18,32 kg/cm2, compresión paralela con promedios de 228,72 kg/cm2, 108,31 kg/cm2 y 47,53 kg/cm2 para resistencia máxima, esfuerzo al límite proporcional y módulo de elasticidad, respectivamente. Además, la tensión perpendicular fue 16,37 kg/cm2, 54,40 kg/cm2 el cizallamiento y la flexión estática por su parte se obtuvo 160,1 kg/cm2 esfuerzo al límite proporcional, 310,4 kg/cm2 para módulo de ruptura y 48317,3 kg/cm2 para módulo de elasticidad, asimismo, la dureza fue 192.27 kg y 201,16 kg para promedio extremos y promedio lados cada uno. La diferencia significativa encontrada en las diez propiedades previamente descritas, sugieren influencia de características genéticas de la especie, ambientales del lugar de procedencia o incluso del manejo silvicultural, destacando la necesidad de investigaciones orientadas a identificar los factores locales que determinen esas diferencias. Los resultados indican que la madera de Alnus acuminata presenta mayor rigidez que Guazuma crinita, pero menor resistencia a la compresión perpendicular que Pinus patula. La densidad básica promedio obtenida permite clasificar a Alnus acuminata en el grupo de maderas blandas comparable a Simarouba amara Aubl. Y Bursera simaruba (L.) Sarg. Los valores de resistencia a la flexión estática, así como a la compresión, además de la tensión y al cizallamiento hacen de esta madera útil para la industria vinculada a la construcción. Nuestros resultados sugieren que la madera de Alnus acuminata tiene potencial en la industria forestal maderable y la convierten en una opción adecuada para una variedad de aplicaciones.