Modelos de evolución de masas de pinus sylvestris l.

En el capítulo dedicado a la calidad de la estación, como primera etapa se realiza una exhaustiva revisión bibliográfica a partir de la cual se comprueba que los métodos más precisos para determinar esta calidad, en términos generales, son aquellos basados en la relación de la altura con la edad. En base a los datos que se encuentran disponibles y como fruto de esta revisión bibliográfica, se decide probar tres métodos: uno de ellos que estudia la evolución de la altura en función del diámetro (MEYER) y los otros dos en función de la edad (BAILEY y CLUTTER y GARCÍA). Para probar estos métodos, se utilizan datos de parcelas de producción distribuidas en los tres principales sistemas montañosos de España: Ibérico, Central y Pirenaico. El modelo de MEYER implica una clasificación previa de las parcelas en función de su clase de sitio y los ajustes se realizan para cada clase, con lo que se obtienen cuatro curvas polimórficas. La ecuación que describe este modelo es: H = 1.3 + s(1-e-bD) El modelo de BAILEY y CLUTTER genera también un sistema de curvas polimórficas y se genera a partir de la relación entre el 1og de la altura y la inversa de la edad: log H = a + b¡(1/AC) Este método implica una agrupación o estratificación de las parcelas en clases de sitio. Por último, se prueba el modelo de GARCÍA que se basa en una ecuación diferencial estocástica: dHc(t) = b(ac-Hc(t)) + a(t)dw(t) y se prueba la siguiente estructura paramétrica: a b c °"0 o *o H0 global 1 oca 1 g1obal 0.00 global 0.00 0.0 Posteriormente se hace un análisis de los residuos en que se aplica la prueba de Durbin-Watson que detecta la presencia de correlación serial. Se verifica la forma aproximada a un "cometa" en los residuos, lo que es frecuente en series de tiempo cuando la magnitud analizada (en nuestro caso, la altura dominante) se acumula en el tiempo. Esta prueba no es concluyente en el sentido de que no aclara que modelo es el más apropiado. Finalmente, se validan estos modelos utilizando datos de las parcelas de clara. Para esto se utiliza información de arboles tipo sometidos a análisis de tronco. Esta validación permite concluir que el modelo de GARCÍA es el que mejor explica la evolución del crecimiento en altura. En el capítulo dedicado a las distribuciones diamétricas, se pretende modelizar dichas distribuciones a través de variables de estado. Para esto, como primera etapa, se prueban para 45 parcelas y tres inventarios, las siguientes funciones: - Normal - Gamma - Ln de dos parámetros - Ln de tres parámetros - Beta I I - Wei bul 1 Mediante el uso de chi-cuadrado como estimador de la bondad del ajuste, se determina que la función de Weibull es la que mejor responde a la distribución diamétrica de nuestras parcelas. Posteriormente, se comprueba la bondad de dicho ajuste, mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov, el que determina que en el 99X de los casos, el ajuste es aceptable. Luego se procede a la recuperación de 1 os*parámetros de la función de Weibull; a, b y c. En esta etapa se estratifica la información y se realizan análisis de varianza (ANOVA) y pruebas de medias de TUKEY que dan como resultado el que se continúe trabajando por tratamiento y por inventario quedando la diferencia entre sitios absorbida por la altura dominante. Para la recuperación de los parámetros, se utilizan las variables de estado que definen a nuestras parcelas; edad, densidad, altura dominante, diámetro medio cuadrático y área basimétrica. El método seguido es la obtención de ecuaciones de regresión con las variables de estado como independientes para predecir los valores de los parámetros antes mencionados. Las ecuaciones se obtienen utilizando distintas vías (STEPWISE, ENTER y RSQUARE) lo que nos proporciona abundante material para efectuar la selección de éstas. La selección de las mejores ecuaciones se hace en base a dos estadísticos conocidos: - Coeficiente de determinación ajustado: R2 a - Cp de MALLOWS Estos elementos se tratan en forma conjunta considerando, además, que el número de parámetros esté en concordancia con el número de datos. El proceso de selección implica que se obtengan 36 ecuaciones de regresión que posteriormente se validan en dos sentidos. Por una parte, se calcula el valor de cada parámetro según la ecuación que le corresponda y se compara con el valor de los parámetros calculados en el ajuste de Weibull. Lo que se puede deducir de esta etapa es que la distorsión que sufren los parámetros al efectuar ecuaciones de regresión, es relativamente baja y la diferencia se produce debido a errores que se originan al realizar los modelos. Por otra parte, con las parcelas que se encuentren disponibles, se valida el modelo en el sentido de hacer el proceso inverso al anterior, es decir a partir de sus variables de estado, fácilmente medibles, se obtienen los valores de los parámetros que definen a la función de Weibull. Con esto se reconstruye la distribución diamétrica de cada función. Los resultados que se obtienen de esto indican que los ajustes son aceptables a un nivel del 1X en el caso de tres parcelas.

Alicia en el país de las realidades: las nuevas tecnologías de la información en el día a día docente

La revolución, o mejor, la evolución acelerada de las tecnologías de la información y su implantación en el tejido social, es uno de los hechos más relevantes en este inicio de milenio. Esa revolución afecta a la labor de las instituciones docentes, y a la forma en la que éstas enseñan a los futuros "ciberciudadanos". O al menos así se deduciría del extraordinario crecimiento que el estudio de la aplicación de estas tecnologías al ámbito docente está teniendo. Sin embargo, en el día a día de nuestras universidades nada parece haber cambiado. Las clases magistrales y el estudio solitario siguen dominando la actividad educativa. ¿Qué está sucediendo? ¿Por qué las instituciones educativas parecen impermeables al acelerado avance tecnológico? Y sobre todo, ¿cuál ha de ser la actitud de la tecnología entonces? Se pretende aquí hacer un pequeño análisis de esa situación de "sí pero no" en que parece encontrarse actualmente la tecnología educativa.

Levantamiento batimétrico en el islote Montaña Clara (Islas Canarias).

Los objetivos del presente Proyecto Fin de Carrera, serán el levantamiento cartográfico en detalle de la zona de trabajo propuesta, mediante la utilización del Buque Oceanográfico Emma Bardán y su sistema de ecosonda multihaz de alta resolución. Los trabajos asociados serán:  El reconocimiento batimétrico sistemático del Islote Montaña Clara con recubrimiento al 100% (ecosonda Multihaz EM-3002D).  Toma de datos sistemáticos de perfiles de velocidad del sonido en el agua. Los objetivos específicos del presente Proyecto Fin de Carrera son proporcionar documentación cartográfica que contribuya a la investigación del fondo marino de la plataforma continental del Islote Montaña Clara, tanto por métodos indirectos como directos. Las fases de trabajo son:  Procesar y tratar los datos obtenidos en la campaña, para la obtención de mapas,cartas e informes.  Elaborar una carta batimétrica basada en datos multihaz con cobertura al 100% del área propuesta.  Realizar el tratamiento informático necesario para la integración de los datos en un Sistema de Información Geográfica (S.I.G.).

La iglesia mudéjar de Santa Clara en Guadalajara

La iglesia mudéjar de Santa Clara en Guadalajara

Análisis de la distribución espacial de centros eruptivos monogenéticos en las Islas Canarias según el análisis de vecino más próximo de Poisson.

El objetivo principal de este trabajo es estudiar la distribución espacial de los centros eruptivos monogenéticos según el análisis de vecino más próximo de Poisson, propuesto por Clark y Evans (1954), en las Islas Canarias. Se pretende adquirir así unos valores cuantitativos que permitan interpretar si los centros eruptivos monogenéticos se distribuyen de forma aleatoria, concentrada o dispersa en cada isla. La confrontación de estos resultados con la bibliografía ayudará a interpretarlos mediante comparación. Como objetivo secundario y parte fundamental del trabajo se presenta la necesidad y el fin de adquirir conocimientos teóricos y prácticos de análisis espacial, además de destreza en el uso de lenguajes y entornos de programación adecuados para este tipo de estudios. Otro de los objetivos es desarrollar una aplicación que haga extensible este tipo de estudios de forma sencilla y ponga a disposición, en el caso de una publicación final, de la comunidad científica y de los usuarios a nivel universitario, una herramienta eficaz de análisis cuantitativo para hallar los índices requeridos para llevar a cabo el análisis de vecino más próximo de Poisson. El área de estudio son las Islas Canarias que conforman un archipiélago de siete islas mayores (Fig. 1): Tenerife, Fuerteventura, Gran Canaria, Lanzarote, La Palma, La Gomera y El Hierro; cuatro islas menores: Lobos, La Graciosa, Montaña Clara y Alegranza; y varios roques. Queda comprendido entre los paralelos 27 º 37 ' N y 29 º 35 ' N (Punta de La Restinga, en El Hierro; Punta de los Mosegos, en la isla de la Alegranza) y entre los meridianos 13 º 20 ' W y 18 º 10 ' W (Roque del Este; Punta de Orchilla, en El Hierro) y se encuentra a distancias de entre 100 km y 500 km de la costa noroccidental africana. Queda englobado dentro de la región de la Macaronesia, conjunto de cinco archipiélagos de origen volcánico situado en el Atlántico Oriental, a saber: Azores, Madeira, Salvajes, Canarias y Cabo Verde; y está limitada por los paralelos 14 º 49 ' N y 39 º 45 ' N, y por los meridianos 13 º 20 ' W y 31 º 17 ' W, estando separados entre sus puntos norte y sur por 2 700 km y entre sus puntos este y oeste por 1 800 km de distancia (Gosálvez et al., 2010). Sobre el origen del archipiélago y su contexto geodinámico, se han propuesto varias hipótesis, e.g.: Carracedo et al. (1998), Anguita y Hernán (2000), Ancochea et al. (2006), en las que aún no queda completamente claro el origen de la Islas Canarias, ya que algunos dan un protagonismo mayor a la actividad tectónica como causante del ascenso del magma a través de la corteza y otros defienden la existencia de un punto caliente como verdadera causa del volcanismo en Canarias.