Predicción de la potencialidad de los bosques esclerófilos españoles mediante redes neuronales artificiales
Encinares y alcornocales son dos de las formaciones esclerófilas más importantes de la Iberia mediterránea. Para conocer cual es su potencialidad en el territorio español se ha empleado un modelo generado mediante redes neuronales artificiales con un algoritmo de retropropagación de errores que cond...
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Consejo Superior de Investigaciones Científicas
2003-12-01
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doaj-14589aed279f41c7b2bf07ebee0d68592021-05-05T08:14:07ZengConsejo Superior de Investigaciones CientíficasGraellsia0367-50411989-953X2003-12-01592-334535810.3989/graellsia.2003.v59.i2-3.251245Predicción de la potencialidad de los bosques esclerófilos españoles mediante redes neuronales artificialesM. Benito Garzón0J. Maldonado Ruiz1R. Sánchez de Dios2H. Sainz Ollero3Departamento de Biología (Botánica), UAMUnidad de Botánica, Departamento de Silvopascicultura, UPMDepartamento de Biología (Botánica), UAMDepartamento de Biología (Botánica), UAMEncinares y alcornocales son dos de las formaciones esclerófilas más importantes de la Iberia mediterránea. Para conocer cual es su potencialidad en el territorio español se ha empleado un modelo generado mediante redes neuronales artificiales con un algoritmo de retropropagación de errores que conduce la información siempre hacia delante. Las variables bioclimáticas empleadas como predictores son: altitud, continentalidad, insolación, precipitación total, temperatura media anual, temperatura media de las mínimas del mes más frío y temperatura media de las máximas del mes más cálido, con una resolución de 10 km. Las redes neuronales se perfilan como una herramienta de gran poder predictivo. Se aprecian patrones de respuesta diferente para las formaciones estudiadas. Mientras que para la encina se simula un área potencial continua y extensa, para el alcornoque se obtiene un área fragmentada y restringida, que se ajusta bastante a su presencia actual. La principal discrepancia del modelo presentado con esquemas de vegetación potencial anteriores radica en la ausencia de encinares y alcornocales en zonas térmicas del Levante y sur peninsular.http://graellsia.revistas.csic.es/index.php/graellsia/article/view/251vegetación potencialredes neuronales artificialesquercus ilexquercus suberencinaalcornoque |
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Encinares y alcornocales son dos de las formaciones esclerófilas más importantes de la Iberia mediterránea. Para conocer cual es su potencialidad en el territorio español se ha empleado un modelo generado mediante redes neuronales artificiales con un algoritmo de retropropagación de errores que conduce la información siempre hacia delante. Las variables bioclimáticas empleadas como predictores son: altitud, continentalidad, insolación, precipitación total, temperatura media anual, temperatura media de las mínimas del mes más frío y temperatura media de las máximas del mes más cálido, con una resolución de 10 km. Las redes neuronales se perfilan como una herramienta de gran poder predictivo. Se aprecian patrones de respuesta diferente para las formaciones estudiadas. Mientras que para la encina se simula un área potencial continua y extensa, para el alcornoque se obtiene un área fragmentada y restringida, que se ajusta bastante a su presencia actual. La principal discrepancia del modelo presentado con esquemas de vegetación potencial anteriores radica en la ausencia de encinares y alcornocales en zonas térmicas del Levante y sur peninsular. |
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