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dc.contributor.authorAntepara-Basurto, José Andrés
dc.date2019-02-14
dc.date.accessioned2019-05-10T08:18:37Z
dc.date.available2019-05-10T08:18:37Z
dc.identifier.urihttps://reunir.unir.net/handle/123456789/8248
dc.descriptionFor 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.es_ES
dc.description.abstractPara 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectModelo matemático de regresiónes_ES
dc.subjectmodelo alométricoes_ES
dc.subjectalometríaes_ES
dc.subjectvariables dasométricases_ES
dc.subjectMáster Universitario en Ingeniería Matemática y Computación
dc.titleModelo alométrico mediante técnicas de simulación para estimar biomasa aérea vegetales_ES
dc.typemasterThesises_ES
reunir.tag~MIMCes_ES


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