Modelos de crecimiento forestal

Modelado multiescala de ecosistemas vegetales (SIGGRAPH 2019)

La evaluación efectiva de un modelo no es un procedimiento único y simple, sino que comprende varios pasos interrelacionados que no pueden separarse entre sí ni del propósito y proceso de construcción del modelo. Llamamos la atención sobre varios procedimientos estadísticos y gráficos que pueden ayudar en la calibración y evaluación de modelos, con especial énfasis en aquellos útiles en la modelización del crecimiento forestal. Proponemos un marco de cinco pasos para examinar la lógica y la bio-lógica, las propiedades estadísticas, las características de los errores, los residuos y los análisis de sensibilidad. Las evaluaciones empíricas pueden realizarse con los datos utilizados en el ajuste del modelo y con datos adicionales no utilizados anteriormente. Hacemos hincapié en que la validez de las conclusiones extraídas de todas estas evaluaciones depende de la validez de los supuestos que subyacen tanto al modelo como a la evaluación. Estos principios deben tenerse en cuenta a lo largo de la construcción y evaluación del modelo.

Economía forestal: Edad óptima de rotación (Parte 2)

Burkhart H.E., Brooks T.M. (1990): Estado y futuro de los modelos de crecimiento y rendimiento. En: State-of-the-art Methodology of Forest Inventory: A Symposium Proceedings, Nueva York, 30 de julio-5 de agosto de 1989: 409-414.

  Accion de los antibioticos sobre el crecimiento bacteriano

Hatami N., Lohmander P., Moayeri M.H, Mohammadi Limaei S. (2017): Un modelo de incremento del área basal para árboles individuales en bosques mixtos de cobertura continua en los bosques del Caspio iraní. En: Rostami Shahraji T. (ed.): Conferencia nacional sobre los bosques del Caspio de Irán “Pasado, presente, futuro”, Rasht, 26-27 de abril de 2017: 1-5.  Heshmatol Vaezin S.M., Attarod P., Bayramzadeh V. (2008): Modelos de incremento de volumen de árboles de especies de hoja ancha en los bosques mixtos del Caspio de edad desigual. Asian Journal of Plant Sciences, 7, 700-709 https://doi.org/10.3923/ajps.2008.700.709

Kennan G., Parkinson D., Jang B. (2014): El rastro del papel: El declive de la industria forestal de Canadá. Disponible en https://beta.theglobeandmail.com/report-on-business/economy/paper-trail-the-fall-of-forestry/article21967746/?ref=http://www.theglobeandmail.com& (consultado el 5 de diciembre de 2014).

Modelado procedimental inverso de árboles

Una reciente revisión identificó una importante laguna en la capacidad de los modelos de crecimiento forestal: muchos no pueden proporcionar a los responsables políticos, a los profesionales y a los científicos la información necesaria para evaluar las respuestas de los bosques (crecimiento, balance de carbono, balance hídrico, etc.) a una gestión innovadora y a nuevas mezclas de especies (por ejemplo, la especie invasora A. altissima) bajo climas actuales o futuros. El modelo 3-PG (Physiological Processes Predicting Growth) se utiliza ampliamente y es uno de los únicos modelos basados en procesos utilizados por los profesionales, debido a su simplicidad y fiabilidad. Este proyecto tiene como objetivo (1) implementar modificaciones menores pero críticas para los bosques de edad desigual, (2) validar las simulaciones de 3-PG contra los datos del IFN y las simulaciones con el modelo empírico a nivel de árbol Massimo, y (3) proporcionar una documentación fácil de usar y un paquete R para 3-PG. De este modo, podrá utilizarse para la previsión del crecimiento y del carbono, como herramienta de divulgación para los profesionales forestales y en proyectos sobre silvicultura, biodiversidad y cambio climático.

  Crecimiento de la mariposa monarca

Seminario en línea: Modelización del rendimiento y el crecimiento del chopo en el PNW

La estructura y la función de los modelos de crecimiento varían: algunos son puramente empíricos, basados en la reproducción de observaciones pasadas, mientras que otros imitan explícitamente procesos específicos relativos a la ecofisiología de los árboles, la dinámica de las masas, etc. Normalmente, los modelos de crecimiento utilizan los datos del inventario forestal y las características del lugar, como el tipo de suelo, la clase de drenaje, la temperatura media anual, las precipitaciones, etc., como datos de entrada para las proyecciones de crecimiento. La mayoría de los modelos se calibran para una región determinada y un conjunto de tipos de rodales, definidos por la composición de las especies y el régimen de gestión (rodales de edad uniforme frente a rodales de edad desigual, rodales gestionados frente a rodales no gestionados).

  Crecimiento ganglionar axilar

“Los modelos empíricos tratan principalmente de describir las relaciones estadísticas entre los datos, sin tener en cuenta la estructura interna, las reglas o el comportamiento de un objeto. Por el contrario, los modelos de proceso tratan principalmente de describir los datos mediante mecanismos o procesos clave que determinan la estructura interna, las reglas y el comportamiento de un objeto”[1].

Vezina,P.E. y Linteau, A. 1968. Crecimiento y rendimiento del abeto balsámico y de la picea negra en Quebec. Departamento de Bosques y Desarrollo Rural, Laboratorio de Investigación Forestal, Región de Quebec, Informe informativo Q-X-2, 58p.

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