Caracterización de oleorresina de la especie Pinus caribaea por el sistema de pica de corteza con ácido sulfúrico

Abstract

La presente investigación se llevó a cabo en el Fundo Ideal, localidad de Oxapampa, región de Pasco, en una plantación de Pinus caribaea var. hondurensis de 22 años de edad. Se aplicó el método de resinación a vida por el sistema de pica de corteza ascendente con ácido sulfúrico a 27 árboles de la especie mencionada, teniendo como variables de estudio: clase diamétrica, distancia entre picas y altura de línea base. Los resultados obtenidos demuestran que la distancia entre picas, es la variable independiente que tiene mayor influencia en la obtención, rendimiento y características físico químicas de la oleorresina. La mejor combinación de variables respecto a cada clase diamétrica es: para los rangos 30-38 cm y 38-46 cm, una distancia entre picas de 15 cm y una altura línea base de 30cm; mientras que para el último rango (mayor a 46 cm), una distancia entre picas de 5 cm y altura línea base de 50cm dan el mejor resultado. Con ello, se consigue una forma práctica de aprovechar oportunamente la resina contenida en los árboles de pino antes de su corta final, así como establecer mecanismos de recolección efectivos. En el análisis estadístico se determinó que se obtiene mayor rendimiento de oleorresina cuando aumentan la distancia entre picas y la altura de línea base, asimismo sobre la influencia de las variables independientes en sus propiedades físico químicas, se tiene que: los menores rangos de la clase diamétrica y altura de línea base aumentan los valores de humedad y cenizas; se presenta una disminución de la densidad y color con el aumento de la altura de línea base; disminuyen los valores de índice de saponificación con el aumento de la distancia entre picas y finalmente, se obtienen los mayores valores de índice de refracción con el aumento de la clase diamétrica y distancia entre picas, mientras que la disminución de las mismas, reduce los valores de índice de acidez. Sin embargo, los modelos de ecuación obtenidos no expresan la mejor estimación de los factores.