Modelo alométrico mediante técnicas de simulación para estimar biomasa aérea vegetal
Fecha:
14/02/2019Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
Para el estudio de captura de carbono, inventarios forestales y gestión de riesgo de incendios
se requiere calcular la biomasa de la vegetación y esta puede ser modelada matemáticamente
con el uso de regresiones mediante ecuaciones alométricas. Este trabajo desarrolla un
modelo alométrico de Tecoma castaneifolia, una especie arbustiva nativa de los bosques
secos tropicales de la costa de Ecuador. El muestreo se realizó en el campus Mapasingue de
la Universidad de Guayaquil-Facultad de Ciencias Naturales (Guayaquil-Ecuador), ubicado en
2º08’45”S 79º55’04”O, a 20 msnm. Durante los meses de noviembre y diciembre de 2018 se
muestreó un total de 35 individuos utilizando un método destructivo, se establecieron tres
clases diamétricas de tocón. Se ajustaron 11 modelos con la ayuda del programa SPSS, se
seleccionó el modelo cuadrático como el que mejor ajusta sus parámetros, luego se aplicó
una comparación de medias con prueba t entre el valor de la predicción y el observado.
Finalmente se simuló el comportamiento de la biomasa, concluyendo que el modelo tiene un
alto nivel de predicción.
Descripción:
For the study of carbon capture, forest inventories and fire risk management it is required to
calculate the biomass of the vegetation and that can be mathematically modeled using
allometric equations regressions. This work develops an allometric model of Tecoma
castaneifolia, a shrubby species native to the tropical dry forests of coastal Ecuador. The
sampling was carried out in Guayaquil, Ecuador, at the University of Guayaquil, Faculty of
Natural Sciences, Campus Mapasingue (2º08'45 "S 79º55'04" W), at 20 masl. During
November and December of 2018, a total of 35 individuals were sampled using a destructive
method, divided into three diameter stump classes; the variable stump diameter was the only
one selected with the best significance. Eleven models were adjusted with the help of the
SPSS program, the quadratic model was selected as the one that best fits the parameters.
Finally, a comparison of means with T test was applied between the prediction value and the
observed, concluding that the model has a high level of biomass forecast.
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