Validación de la metodología para la determinación de Lignina celulosa y Hemicelulosa por espectroscopia infrarroja en árboles

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Biología

Las especies forestales amazónicas, Capirona (Callycophilum spruceanum) y Bolaina (Guazuma crinita) tienen una gran importancia económica por su crecimiento rápido y diversos usos de su madera. El desarrollo de plantaciones forestales eficientes y competitivas mediante programas de mejoramiento genético requiere herramientas tecnologías aplicadas a la selección de material vegetal basadas en propiedades como la composición química de la madera. El objetivo de este trabajo fue identificar las diferencias químicas entre el tallo apical y basal asimismo desarrollar modelos cuantitativos para predecir la composición química de ambas especies a partir de espectros infrarrojos con transformada de Fourier (FTIR). Los espectros FTIR fueron obtenidos a partir de 150 muestras de cada especie de entre 1.8 años. Nuestros resultados mostraron diferencias significativas entre la sección apical y basal de cada especie. Esta variabilidad permitió la construcción de modelos PLS (mínimos cuadrados parciales) a partir de los espectros FTIR-ATR y se evaluaron con la raíz cuadrada de error medio de la predicción (RMSEP) y la relación de rendimiento y desviación (RPD). En Capirona, el modelo de lignina presentó buena capacidad predictiva por tener valores de RMSEP =0.48 y RPD>2.0. Por otro lado, los modelos de celulosa, hemicelulosa y holocelulosa presentaron valores de RMSEP de 2.06, 0.68 y 2.07 y valores de RPD de 1.96, 1.60 y 1.90, los cuales fueron suficientes para la predicción de propiedades químicas de la madera (>1.5). En el caso de Bolaina, el modelo de celulosa tiene excelente capacidad predictiva (RPD = 6.14) y el modelo de holocelulosa fue eficiente (RPD>3.0). Asimismo, los modelos de lignina y hemicelulosa presentaron buena capacidad predictiva (RPD>2.0). Se concluye que, en ambas especies, la composición química entre el tallo apical y basal presenta diferencias significativas y que la espectroscopía FTIR – ATR es una técnica confiable para determinar la composición química de la madera de árboles jóvenes de ambas especies.

The Amazonian trees, Capirona (Callycophilum spruceanum) and Bolaina (Guazuma crinita), have a great economic importance because of fast-growing cycle and a variety enduse of their wood. The development of competitive and efficient tress with forest breeding programs requires technological tools to select vegetal material based on wood chemical composition. The aim of this study was to identify chemical differences between upper and lower stem of Capirona and Bolaina as well as to develop models for predicting the chemical composition of these two species from Fourier transform infrared spectra (FTIR). FTIR spectra were obtained from 150 samples for each specie that were 1.8 year-old. The results showed significant differences between the upper and lower stem for each species in terms of cellulose, hemicellulose, holocellulose and lignin. This variability was useful to build the PLS (partial least squares) models from the FTIR spectra and they were evaluated by root mean squared error of predictions (RMSEP) and ratio of performance to deviation (RPD). In Capirona, lignin model achieved high efficiency because of RMSEP = 0.48 and RPD > 2. On the other hand, cellulose, hemicellulose and holocellulose models had RMSEP values of 2.06, 0.68 and 2.07 and RPD values of 1.96, 1.60 and 1.90 respectively, which were sufficient for the prediction of wood properties (RPD > 1.5). In Bolaina, the cellulose model had excellent predictive capacity (RPD = 6.14). Likewise, the lignin, hemicellulose and holocellulose models showed good predictive capacity (RPD > 2.0). To conclude, both species showed significant differences between upper and lower wood chemical composition, and that FTIR-ATR together with PLS is a reliable method to determine the wood chemical composition in juvenile trees of Capirona and Bolaina.