1 resultado para Redes neuronales (Computadoras)
em FAUBA DIGITAL: Repositorio institucional científico y académico de la Facultad de Agronomia de la Universidad de Buenos Aires
Resumo:
Numerosos trabajos alrededor del Mundo han demostrado cambios en los contenidos de carbono orgánico por el uso y algunos han reportado cambios en los niveles de carbono de carbonatos. También se ha reportado que la vegetación afecta la distribución vertical del carbono orgánico en el suelo. Sin embargo, el tipo de vegetación está asociado al clima y tipo de suelo y los efectos independientes de estas variables sobre la estratificación del carbono no han sido determinados. El objetivo de esta tesis fue establecer los patrones de variación del carbono orgánico y de carbonato secuestrado en superficie y en profundidad en suelos de la Región Pampeana en función de las condiciones ambientales, de vegetación y de manejo y establecer modelos empíricos predictivos de la capacidad de secuestro de carbono de los agrosistemas. Se muestrearon 82 establecimientos de la Región Pampeana, seleccionando en cada uno 5 situaciones: arboledas, parques, pasturas, suelos agrícolas y bajos. Se muestreó por estratos de 25 cm hasta 1 m de profundidad y se determinó la densidad aparente, pH, conductividad eléctrica, carbono orgánico y de carbonatos. Se ajustaron funciones para describir la acumulación de carbono en el perfil. Los contenidos de carbono orgánico promedio hasta 1 metro fueron: arboledas 131 t ha-1, parques 101 t ha-1, pasturas 90 t ha-1, suelos agrícolas 86 t ha-1 y bajos 70 t ha-1. Las arboledas aumentaron significativamente el contenido de carbono hasta 1 metro respecto de los parques, tomados como tratamiento control, mientras que el uso agrícola redujo el carbono orgánico en el estrato 0-50 cm, y estos efectos fueron encontrados en todos los tipos de suelo No se encontró efecto significativo del uso del suelo sobre el carbono de carbonatos. El modelo potencial fue el que mejor describió la estratificación del carbono orgánico en profundidad y se pudo ajustar en casi todos los sitios adecuadamente (R2 menor a 0,92). El parámetro B de este modelo, que describe la tasa de acumulación del carbono con la profundidad, no difirió entre tratamientos. La vegetación y el uso del suelo no afectaron la distribución vertical del carbono en la Región Pampeana. El parámetro B promedio fue 0,56 y puede ser usado para hacer estimaciones del contenido de carbono en profundidad disponiendo de datos de contenido superficial. Empleando redes neuronales artificiales se generó un modelo predictivo de los niveles de carbono orgánico de los suelos que explica 66 por ciento de la variación.