Simulador de crecimiento y secuestro de carbono para plantaciones de teca en Venezuela: una aplicación en SIMILE
La simulación es una herramienta de gran valor en la investigación ambiental, ecológica y forestal; como también en los procesos de toma de decisiones para el manejo de recursos ambientales. Los modelos de simulación permiten representar la complejidad de diversos procesos e integrar la información...
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Autores principales: | , , , |
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales
2015
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oai:scielo:S0717-920020150003000182016-03-15Simulador de crecimiento y secuestro de carbono para plantaciones de teca en Venezuela: una aplicación en SIMILEJerez,MauricioQuintero,MaríaQuevedo,AnaMoret,Ana modelos de crecimiento y rendimiento área basal Tectona grandis espacio de estados La simulación es una herramienta de gran valor en la investigación ambiental, ecológica y forestal; como también en los procesos de toma de decisiones para el manejo de recursos ambientales. Los modelos de simulación permiten representar la complejidad de diversos procesos e integrar la información de numerosas investigaciones en un sistema que puede utilizarse para predecir su estado futuro y evaluar el efecto de alternativas de decisión. El objetivo de este trabajo fue ilustrar el potencial de los lenguajes declarativos visuales para representar, implementar y simular de manera sencilla un sistema forestal relativamente complejo. Se creó un prototipo de simulador del crecimiento y rendimiento para plantaciones de teca (Tectona grandis). El modelo se basó en un sistema de ecuaciones diferenciales de acuerdo al enfoque de espacio de estados. El simulador se implementó en SIMILE v. 6.0 un lenguaje declarativo-visual y fue utilizado para analizar el crecimiento de las plantaciones, su volumen aprovechable, y la capacidad de secuestro de carbono en respuesta a escenarios de manejo silvicultural: calidad de sitio, espaciamiento inicial y régimen de aclareo. Este trabajo es un ejemplo del potencial de estos lenguajes, particularmente para propósitos educativos, al facilitar la experimentación de alternativas y análisis de sensibilidad al poder analizarse muchos escenarios simultáneamente, examinar el efecto de cambios en los parámetros del modelo, el examen de los supuestos, la calidad de los datos, el enfoque de construcción, la eficiencia de los algoritmos de computación y la calidad de las predicciones.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias ForestalesBosque (Valdivia) v.36 n.3 20152015-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-92002015000300018es10.4067/S0717-92002015000300018 |
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La simulación es una herramienta de gran valor en la investigación ambiental, ecológica y forestal; como también en los procesos de toma de decisiones para el manejo de recursos ambientales. Los modelos de simulación permiten representar la complejidad de diversos procesos e integrar la información de numerosas investigaciones en un sistema que puede utilizarse para predecir su estado futuro y evaluar el efecto de alternativas de decisión. El objetivo de este trabajo fue ilustrar el potencial de los lenguajes declarativos visuales para representar, implementar y simular de manera sencilla un sistema forestal relativamente complejo. Se creó un prototipo de simulador del crecimiento y rendimiento para plantaciones de teca (Tectona grandis). El modelo se basó en un sistema de ecuaciones diferenciales de acuerdo al enfoque de espacio de estados. El simulador se implementó en SIMILE v. 6.0 un lenguaje declarativo-visual y fue utilizado para analizar el crecimiento de las plantaciones, su volumen aprovechable, y la capacidad de secuestro de carbono en respuesta a escenarios de manejo silvicultural: calidad de sitio, espaciamiento inicial y régimen de aclareo. Este trabajo es un ejemplo del potencial de estos lenguajes, particularmente para propósitos educativos, al facilitar la experimentación de alternativas y análisis de sensibilidad al poder analizarse muchos escenarios simultáneamente, examinar el efecto de cambios en los parámetros del modelo, el examen de los supuestos, la calidad de los datos, el enfoque de construcción, la eficiencia de los algoritmos de computación y la calidad de las predicciones. |
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