Predicción de la potencialidad de los bosques esclerófilos españoles mediante redes neuronales artificiales

• Main Authors: M. Benito Garzón, J. Maldonado Ruiz, R. Sánchez de Dios, H. Sainz Ollero
• Format: Article
• Language: English
• Published: Consejo Superior de Investigaciones Científicas 2003-12-01
• Series: Graellsia
• Subjects: vegetación potencial; redes neuronales artificiales; quercus ilex; quercus suber; encina; alcornoque
• Online Access: http://graellsia.revistas.csic.es/index.php/graellsia/article/view/251

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.