2 resultados para Modelos de simulación

em Universidad de Alicante


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La gran mayoría de modelos matemáticos propuestos hasta la fecha para simular la propagación del malware están basados en el uso de ecuaciones diferenciales. Dichos modelos son analizados de manera crítica en este trabajo, determinando las principales deficiencias que presentan y planteando distintas alternativas para su subsanación. En este sentido, se estudia el uso de los autómatas celulares como nuevo paradigma en el que basar los modelos epidemiológicos, proponiendo una alternativa explícita basada en ellos a un reciente modelo continuo.

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Los análisis de sensibilidad son una herramienta importante para comprender el funcionamiento de los modelos ecológicos, así como para identificar los parámetros más importantes en su funcionamiento. Además, los análisis de sensibilidad pueden utilizarse para diseñar de forma más efectiva planes de muestreo de campo dirigidos a calibrar los modelos ecológicos. En los estudios de ecosistemas forestales, el análisis cuantitativo de la parte subterránea es mucho más costoso y complicado que el estudio de la parte aérea, en especial el estudio de la dinámica de producción y descomposición de raíces gruesas y finas de los árboles. En este trabajo se muestra un ejemplo de análisis de sensibilidad del modelo forestal FORECAST a parámetros que definen la biomasa, longevidad y concentración de nitrógeno en las raíces de los árboles. El modelo se calibró para simular dos rodales de pino silvestre (Pinus sylvestris) en los Pirineos de Navarra. Los resultados indican que la tasa de renovación de raíces finas es el parámetro más influyente en las estimaciones del modelo de crecimiento de los árboles, seguida de la concentración de N en las mismas, siendo la relación biomasa subterránea/total el parámetro al cual el modelo es menos sensible. Además, el modelo es más sensible a los parámetros que definen el componente subterráneo de la biomasa arbórea cuando simula un sitio de menor capacidad productiva y mayor limitación por nutrientes.