Tesis doctorales: TESEO

Ayuda Salir

Ficha de Tesis

Imprimir

Ministerio de Universidades - Gobierno de España

Título: APLICACION DE TECNICAS DE ANALISIS ESPACIAL, REDUCCION DE DATOS Y MODELADO PREDICTIVO AL ESTUDIO DE LA DISTRIBUCION POTENCIAL DE ESPECIES
Autor: Gómez Muñoz, Alicia
Universidad: Universidad de Extremadura
Departamento: Expresión gráfica
Fecha de Lectura: 13/05/2011
Programa de doctorado: Ciencia y Tecnología Industrial y Gráfica
Dirección:
- FELICÍSIMO PÉREZ, ÁNGEL MANUEL (DIRECTOR)
- MUÑOZ FUENTE, JESÚS (CODIRECTOR)
Tribunal:
- FRANCÉS ARRIOLA, ENRIQUE (PRESIDENTE)
- GARCÍA MATEO, MANUEL RUBEN (SECRETARIO)
- DEL MORAL GARCÍA, FRANCISCO JESÚS (VOCAL)
- POLO GARCÍA, MARÍA EUGENIA (VOCAL)
- REMONDO TEJERINA, JUAN (VOCAL)
Descriptores:
- BIOESTADISTICA
- SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA
- TELEDETECCION
Localización: BIBLIOTECA CENTRAL DE BADAJOZ

2011gomezaplic.pdf

Marcador: https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=924930Añadir a favoritos.
Resumen:
El estudio de la biodiversidad es un problema actual y complejo que requiere tanto de abundante información básica como de métodos de análisis fiables y adecuados a las características de los datos. En el presente trabajo se aborda este estudio mediante la construcción de modelos de distribución potencial de varios cientos de especies de plantas en una zona clave de biodiversidad mundial: Ecuador. La combinación de estos modelos individuales se utiliza como indicador de riqueza específica que se representa cartográficamente con lo que se consigue discriminar espacial y cuantitativamente las diferentes zonas del área de estudio. Para la construcción de los modelos se ha utilizado información de la base de datos TROPICOS (Missouri Botanical Garden), con decenas de miles de registros de plantas en Centro y Sudamérica. Se han analizado 5 familias bien representadas en la zona manejando un total de 250 especies de diferente comportamiento ecológico. Como descriptores se han utilizado 19 variables bioclimáticas de cobertura global procedentes de bases de datos públicas y varios cientos de imágenes de NDVI (índice diferencial de vegetación normalizado) procedentes del sensor SPOT-Vegetation. Estas imágenes son indicadoras de la variación feno-lógica de la vegetación tanto espacial como temporalmente. Sin embargo, la enorme cantidad de información disponible y sus características de correlación espacial y temporal han supuesto nuevos retos en la etapa de análisis. Los estadísticos convencionales y las técnicas paramétricas presentan problemas teóricos y prácticos para el análisis de estos datos por lo que se ha hecho necesario desarrollar y adaptar métodos alternativos. Se desarrolla y propone el uso de la técnica conocida como Análisis de Componentes Independientes (Independent Component Analysis, ICA) que no ha sido utilizada hasta el momento en problemas biológicos y debe ser adaptada al caso concreto de datos masivos que manejamos. Para el estudio de la biodiversidad, se ha creído más conveniente realizar primero un modelo individual para cada una de las especies objeto de estudio, para una vez obtenidos los modelos de todas las especies sumarlos y obtener por un lado un modelo específico para cada familia y posteriormente un mapa de riqueza específica o mapa de síntesis con la combinación los modelos obtenidos para cada familia; de esta forma perseguimos obtener información concreta para cada una de las especies, de los que se pueden obtener datos muy interesantes, sin que a su vez afecte demasiado el tema del tamaño de muestra, ya que si se realizasen de forma conjunta, los factores ambientales que tendrían preferen-cia son en los que se desarrolla la vegetación más común del país, sin tener en cuenta factores que influyen en vegetación más dispersa. El mapa de riqueza específica presenta información completamente nueva, y que esperamos tenga utilidad tanto en la planificación de estudios biológicos como en la ordenación territorial.

Imprimir

Modificar Consulta Nueva Consulta

Versión 4.4