Developing breeding objectives for radiata pine structural wood production. I. Bioeconomic model and economic weights

Abstract

Economic breeding objectives were developed for production of radiata pine (Pinus radiata D. Don) structural timber in Australia. Production systems of eight companies, including plantation growers, sawmills, and integrated-system companies, were examined. A bioeconomic model linking the breeding-objective traits mean annual increment (MAI), stem sweep, average branch size, and modulus of elasticity (MoE) with production-system components was constructed using data obtained from industry and published sources. For a plantation grower the most important trait for improvement was MAI (31% improvement of net present value after a 10% trait improvement). For a sawmill the most important trait was MoE (29% improvement of profit after a 10% trait improvement). For an integrated-system company the two most important traits were MoE and MAI (24% and 21% improvement of net present value after a 10% trait improvement, respectively). There was a high correlation between breeding objectives of plantation growers within a region (rG > 0.99), but a negative correlation between breeding objectives of plantation growers and sawmills (rGS = –0.32) and only an intermediate correlation (rGI < 0.65) between those of growers and integrated-system companies.

Estimating solid wood properties using Pilodyn and acoustic velocity on standing trees of Norway spruce

“…properties for structural wood products (Zobel and Van Buijtenen 1989;Zobel and Jett 1995;Hannrup et al 2004) and are thus the most important traits for tree breeding selection targeting the improvement of structure products (Ivković et al 2006). Traditional measurements of these traits are, however, either expensive or destructive, particularly for MFA and MOE.…”

Valoración de diámetro menor, ramas y módulo de elasticidad en trozas de Pinus radiata mediante una regresión parcial

“…Con ello, el volumen toma mayor ponderación y como resultado el valor del diámetro menor resulta mayor al de la regresión parcial y el del módulo de elasticidad dinámico menor. En Australia, Ivković et al (2006) valoraron el MoE d en 865 US$ ha -1 con un modelo bioeconómico en un sistema verticalmente integrado. En el mismo estudio, el valor MoE d a nivel de aserradero fue 9,3 US$ GPa -1 .…”

“…Contrariamente, Xu y Walker (2004) indican que este atributo tiene un efecto negativo en la producción de madera estructural. De igual modo, Ivković et al (2006) reportan un valor de -1,75 US$ cm -1 para IRa en una muestra de 95 mil trozas, hecho que les permitió acceder a una alta variabilidad del atributo. Así, las diferencias metodológicas entre enfoques y las características de la muestra serían los factores que determinan que el valor de IRa sea negativo o cero.…”

“…La selección de los árboles se enfocó en representar variabilidad de atributos relacionados con madera estructural como volumen, diámetro de ramas y velocidad acústica. Los atributos del cuadro 1 son regularmente incluidos en programas de mejora genética de P. radiata (Ivković et al 2006). El DMe es utilizado para clasificar y valorar las trozas y está íntimamente relacionado con el volumen de recuperación de madera aserrada durante el aserrío.…”

“…El modelo bioeconómico es el más utilizado para estimar "v", y consiste en un modelo que determina el cambio en rentabilidad de un sistema de producción debido al cambio en el nivel del atributo (Ivković et al 2006). Otros métodos son las regresiones parciales (Aubry et al 1998), los modelos hedónicos y las fronteras de eficiencia (Alzamora et al 2013).…”