264 resultados para Talamón, Gastón
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Fil: Varesi, Gastón Angel. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.
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La presente tesina apunta a comprender los diversos sentidos atribuidos al deporte del running por un conjunto de corredores enmarcados dentro de un grupo de entrenamiento de la ciudad de La Plata denominado Masa Resistente. De esta manera, a partir de la reconstrucción de un conjunto de situaciones etnográficas, se analizan distintos aspectos alrededor de la actividad del running y la forma en que diferentes actores que viven esta práctica deportiva, se identifican colectivamente con la Masa Resistente, y construyen sentidos propios para dicha actividad. A la vez, se hace hincapié en la significación que los actores le atribuyen al dolor y a las lesiones con las cuales conviven constantemente, en un ámbito entendido como saludable, donde el cuidado del cuerpo es uno de los imperativos. El problema de investigación es abordado empíricamente, a través de un análisis etnográfico basado en observaciones participantes y entrevistas en profundidad, y que dialoga de manera crítica con la bibliografía especializada en el tema. Esta investigación busca dar cuenta de aquellas especificidades que la sociabilidad posee al interior del grupo, en donde tiene un rol importante la autoimagen generada y la grupalidad expresada en valores deseados como solidaridad, compañerismo y amistad, bajo la figura de Gastón, erigido como líder de la misma
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We describe a new online database, named HispaVeg, which currently holds data from 2663 vegetation plots of Spanish woodlands, scrublands and grasslands. Unlike other similar databases, a detailed description of the structure is stored with the floristic data of each plot (i.e., number and physiognomy of the vertical layers, cover values for each layer).Most of the vegetation plots are large rectangles (400 to 2000 square meters) with an average of 34 species per plot. The survey dates range from 1956 to present, with most of the records between 1964 and 1994. The elevation of the plots ranges from 0 to 2880, with most of the plots between 300 and 1500 m. HispaVeg is freely available to the scientific community. Users can query the online database, view printable reports for each plot and download spreadsheet-like raw data for subsets of vegetation plots.
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The expected changes on rainfall in the next decades may cause significant changes of the hydroperiod of temporary wetlands and, consequently, shifts on plant community distributions. Predicting plant community responses to changes in the hydroperiod is a key issue for conservation and management of temporary wetlands. We present a predictive distribution model for Arthrocnemum macrostachyum communities in the Doñana wetland (Southern Spain). Logistic regression was used to fit the model using the number of days of inundation and the mean water height as predictors. The internal validation of the model yielded good performance measures. The model was applied to a set of expected scenarios of changes in the hydroperiod to anticipate the most likely shifts in the distribution of Arthrocnemum macrostachyum communities.
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Species selection for forest restoration is often supported by expert knowledge on local distribution patterns of native tree species. This approach is not applicable to largely deforested regions unless enough data on pre-human tree species distribution is available. In such regions, ecological niche models may provide essential information to support species selection in the framework of forest restoration planning. In this study we used ecological niche models to predict habitat suitability for native tree species in "Tierra de Campos" region, an almost totally deforested area of the Duero Basin (Spain). Previously available models provide habitat suitability predictions for dominant native tree species, but including non-dominant tree species in the forest restoration planning may be desirable to promote biodiversity, specially in largely deforested areas were near seed sources are not expected. We used the Forest Map of Spain as species occurrence data source to maximize the number of modeled tree species. Penalized logistic regression was used to train models using climate and lithological predictors. Using model predictions a set of tools were developed to support species selection in forest restoration planning. Model predictions were used to build ordered lists of suitable species for each cell of the study area. The suitable species lists were summarized drawing maps that showed the two most suitable species for each cell. Additionally, potential distribution maps of the suitable species for the study area were drawn. For a scenario with two dominant species, the models predicted a mixed forest (Quercus ilex and a coniferous tree species) for almost one half of the study area. According to the models, 22 non-dominant native tree species are suitable for the study area, with up to six suitable species per cell. The model predictions pointed to Crataegus monogyna, Juniperus communis, J.oxycedrus and J.phoenicea as the most suitable non-dominant native tree species in the study area. Our results encourage further use of ecological niche models for forest restoration planning in largely deforested regions.
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Forest connectivity restoration is a major goal in natural resource planning. Given the high amount of abandoned cultivated lands, setting efficient methods for the reforestation of agricultural lands offers a good opportunity to face this issue. However, reforestations must be carefully planned, which poses two main challenges. In first place, to determine those agricultural lands that, once reforested, would meet more effectively the planning goals. As a further step, in order to grant the success of the activity, it is fairly advisable to select those tree species that are more adapted to each particular environment. Here we intend to give response to both requirements by proposing a sequential and integrated methodology that has been implemented in two Spanish forest districts, which are formed by several landscape types that were previously defined and characterized. Using the software Conefor Sensinode, a powerful tool for quantifying habitat availability that is based on graph theory concepts, we determined the landscapes where forest planning should have connectivity as a major concern and, afterwards, we detected the agricultural patches that would contribute most to enhance connectivity if they were reforested. The subsequent reforestation species assessment was performed within these priority patches. Using penalized logistic regressions we fitted ecological niche models for the Spanish native tree species. The models were trained with species distribution data from the Spanish Forest Map and used climatic and lithological variables as predictors. Model predictions were used to build ordered lists of suitable species for each priority patch. The lists include dominant and non dominant tree species and allow adding biodiversity goals to the reforestation planning. The result of this combined methodology is a map of agricultural patches that would contribute most to uphold forest connectivity if they were reforested and a list of suitable tree species for each patch ordered by occurrence probability. Therefore the proposed methodology may be useful for suitable and efficient forest planning and landscape designing.
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Los objetivos de este trabajo son analizar la relación entre factores estacionales y selvícolas y la presencia de P. pini en la masa de origen natural de pino silvestre localizada en la Sierra de Guadarrama, y realizar una evaluación de la capacidad de predecir las situaciones más vulnerables al ataque. Según el modelo, la probabilidad de presencia de P. pini disminuye de forma lineal con la altitud. La variación en la orientación apenas influye en la probabilidad de presencia de pies chamosos excepto en las zonas de solana pura en las que la probabilidad aumenta ligeramente. Tanto la densidad como el área basimétrica influyen positivamente en la probabilidad de presencia de P. pini. El efecto de ambas variables es de forma sigmoide, con valores máximos de probabilidad de presencia a partir de 35m2/ha y por debajo de 500 pies/ha. La evaluación interna (usando bootstrap) de la capacidad predictiva del modelo es aceptable para la discriminación (área bajo la curva ROC de 0.71) y muy buena para la calibración (pendiente= 0.95; constante= -0.04). A la espera de una validación del modelo con una muestra independiente, los resultados sugieren que el riesgo de daños por P. pini se puede pronosticar de forma fiable con el modelo desarrollado.
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Right development of ROOT SYSTEMS is essential to ensure seedling survival in the initial stages of natural regeneration processes. Soil compaction determines this development both because of its influence on soil Tª & moisture dynamics and for its direct effect on soil mechanical impedance to root growth. All this effects can be assessed as a whole through soil penetration resistance (Soil Strength) measurements. SOIL STRENGTH has been usually evaluated in forest research in connection with severe disturbances derived from heavy machinery works during forest operations. Nevertheless, undisturbed soils are also expected to show different levels of compaction for root development. Organic matter modifies soil structure and so on porosity, compaction and resultant soil resistance to penetration. Its concentration in surface layers is rather related to vegetation cover composition and density. So within forest stands, a relationship is expected to be found between VEGETATION COVER density and compaction measured as resistance to penetration (soil strength)
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The kinetics of amorphization in crystalline SiO2 (α-quartz) under irradiation with swift heavy ions (O+1 at 4 MeV, O+4 at 13 MeV, F+2 at 5 MeV, F+4 at 15 MeV, Cl+3 at 10 MeV, Cl+4 at 20 MeV, Br+5 at 15 and 25 MeV and Br+8 at 40 MeV) has been analyzed in this work with an Avrami-type law and also with a recently developed cumulative approach (track-overlap model). This latter model assumes a track morphology consisting of an amorphous core (area σ) and a surrounding defective halo (area h), both being axially symmetric. The parameters of the two approaches which provide the best fit to the experimental data have been obtained as a function of the electronic stopping power Se. The extrapolation of the σ(Se) dependence yields a threshold value for amorphization, Sth ≈ 2.1 keV/nm; a second threshold is also observed around 4.1 keV/nm. We believe that this double-threshold effect could be related to the appearance of discontinuous tracks in the region between 2.1 and 4.1 keV/nm. For stopping power values around or below the lower threshold, where the ratio h/σ is large, the track-overlap model provides a much better fit than the Avrami function. Therefore, the data show that a right modeling of the amorphization kinetics needs to take into account the contribution of the defective track halo. Finally, a short comparative discussion with the kinetic laws obtained for elastic collision damage is given.
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RESUMEN El apoyo a la selección de especies a la restauración de la vegetación en España en los últimos 40 años se ha basado fundamentalmente en modelos de distribución de especies, también llamados modelos de nicho ecológico, que estiman la probabilidad de presencia de las especies en función de las condiciones del medio físico (clima, suelo, etc.). Con esta tesis se ha intentado contribuir a la mejora de la capacidad predictiva de los modelos introduciendo algunas propuestas metodológicas adaptadas a los datos disponibles actualmente en España y enfocadas al uso de los modelos en la selección de especies. No siempre se dispone de datos a una resolución espacial adecuada para la escala de los proyectos de restauración de la vegetación. Sin embrago es habitual contar con datos de baja resolución espacial para casi todas las especies vegetales presentes en España. Se propone un método de recalibración que actualiza un modelo de regresión logística de baja resolución espacial con una nueva muestra de alta resolución espacial. El método permite obtener predicciones de calidad aceptable con muestras relativamente pequeñas (25 presencias de la especie) frente a las muestras mucho mayores (más de 100 presencias) que requería una estrategia de modelización convencional que no usara el modelo previo. La selección del método estadístico puede influir decisivamente en la capacidad predictiva de los modelos y por esa razón la comparación de métodos ha recibido mucha atención en la última década. Los estudios previos consideraban a la regresión logística como un método inferior a técnicas más modernas como las de máxima entropía. Los resultados de la tesis demuestran que esa diferencia observada se debe a que los modelos de máxima entropía incluyen técnicas de regularización y la versión de la regresión logística usada en las comparaciones no. Una vez incorporada la regularización a la regresión logística usando penalización, las diferencias en cuanto a capacidad predictiva desaparecen. La regresión logística penalizada es, por tanto, una alternativa más para el ajuste de modelos de distribución de especies y está a la altura de los métodos modernos con mejor capacidad predictiva como los de máxima entropía. A menudo, los modelos de distribución de especies no incluyen variables relativas al suelo debido a que no es habitual que se disponga de mediciones directas de sus propiedades físicas o químicas. La incorporación de datos de baja resolución espacial proveniente de mapas de suelo nacionales o continentales podría ser una alternativa. Los resultados de esta tesis sugieren que los modelos de distribución de especies de alta resolución espacial mejoran de forma ligera pero estadísticamente significativa su capacidad predictiva cuando se incorporan variables relativas al suelo procedente de mapas de baja resolución espacial. La validación es una de las etapas fundamentales del desarrollo de cualquier modelo empírico como los modelos de distribución de especies. Lo habitual es validar los modelos evaluando su capacidad predictiva especie a especie, es decir, comparando en un conjunto de localidades la presencia o ausencia observada de la especie con las predicciones del modelo. Este tipo de evaluación no responde a una cuestión clave en la restauración de la vegetación ¿cuales son las n especies más idóneas para el lugar a restaurar? Se ha propuesto un método de evaluación de modelos adaptado a esta cuestión que consiste en estimar la capacidad de un conjunto de modelos para discriminar entre las especies presentes y ausentes de un lugar concreto. El método se ha aplicado con éxito a la validación de 188 modelos de distribución de especies leñosas orientados a la selección de especies para la restauración de la vegetación en España. Las mejoras metodológicas propuestas permiten mejorar la capacidad predictiva de los modelos de distribución de especies aplicados a la selección de especies en la restauración de la vegetación y también permiten ampliar el número de especies para las que se puede contar con un modelo que apoye la toma de decisiones. SUMMARY During the last 40 years, decision support tools for plant species selection in ecological restoration in Spain have been based on species distribution models (also called ecological niche models), that estimate the probability of occurrence of the species as a function of environmental predictors (e.g., climate, soil). In this Thesis some methodological improvements are proposed to contribute to a better predictive performance of such models, given the current data available in Spain and focusing in the application of the models to selection of species for ecological restoration. Fine grained species distribution data are required to train models to be used at the scale of the ecological restoration projects, but this kind of data are not always available for every species. On the other hand, coarse grained data are available for almost every species in Spain. A recalibration method is proposed that updates a coarse grained logistic regression model using a new fine grained updating sample. The method allows obtaining acceptable predictive performance with reasonably small updating sample (25 occurrences of the species), in contrast with the much larger samples (more than 100 occurrences) required for a conventional modeling approach that discards the coarse grained data. The choice of the statistical method may have a dramatic effect on model performance, therefore comparisons of methods have received much interest in the last decade. Previous studies have shown a poorer performance of the logistic regression compared to novel methods like maximum entropy models. The results of this Thesis show that the observed difference is caused by the fact that maximum entropy models include regularization techniques and the versions of logistic regression compared do not. Once regularization has been added to the logistic regression using a penalization procedure, the differences in model performance disappear. Therefore, penalized logistic regression may be considered one of the best performing methods to model species distributions. Usually, species distribution models do not consider soil related predictors because direct measurements of the chemical or physical properties are often lacking. The inclusion of coarse grained soil data from national or continental soil maps could be a reasonable alternative. The results of this Thesis suggest that the performance of the models slightly increase after including soil predictors form coarse grained soil maps. Model validation is a key stage of the development of empirical models, such as species distribution models. The usual way of validating is based on the evaluation of model performance for each species separately, i.e., comparing observed species presences or absence to predicted probabilities in a set of sites. This kind of evaluation is not informative for a common question in ecological restoration projects: which n species are the most suitable for the environment of the site to be restored? A method has been proposed to address this question that estimates the ability of a set of models to discriminate among present and absent species in a evaluation site. The method has been successfully applied to the validation of 188 species distribution models used to support decisions on species selection for ecological restoration in Spain. The proposed methodological approaches improve the predictive performance of the predictive models applied to species selection in ecological restoration and increase the number of species for which a model that supports decisions can be fitted.
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El objetivo de este estudio fue evaluar los factores micrometeorológicos que afectan a la regeneración del pino resinero en la Tierra de Pinares Segoviana. Se registró durante un período vegetativo completo la temperatura del suelo y la temperatura de la capa de aire más próximo al suelo. La temperatura del suelo alcanzó máximos de 56 ºC desde el mes de julio a septiembre, en períodos de más de 4 horas seguidas durante 2-5 días consecutivos y la temperatura del aire más próximo al suelo, donde viven las plántulas recién nacidas, alcanzó valores de hasta 56 ºC desde junio a septiembre, durante períodos de más de 4,5 horas en periodos de 7 días consecutivos. En las plántulas objeto de estudio se identificaron heridas en el cuello de la raíz lo que indica que las altas temperaturas producen cambios fisiológicos y morfológicos en las plántulas comprometiendo su supervivencia y la de la regeneración de estos montes. El análisis estadístico mostró que los puntos de muestreo seleccionados no presentaron grandes diferencias respecto a las variables microclimáticas consideradas.
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El avance tecnológico está incorporando nuevas herramientas de aprendizaje para complementar el estudio y realizar prácticas de autoevaluación de valor formativo, ya que mediante el ejercicio de evaluación el estudiante puede reflexionar sobre su progreso y dirigir mejor su esfuerzo en el estudio. En este marco la plataforma SIETTE es un sistema web que permite la creación y mantenimiento de bancos de preguntas, y realización de tests, que implementa la Teoría Clásica de Test (CTT), Teoría de Respuesta al Ítem (TRI), permite realizar Tests Adaptativos Informatizados (TAI), y puede usarse como herramienta para el aprendizaje colaborativo. Siette puede usarse como módulo de evaluación de un Sistema Tutor Inteligente (STI) o conectado a una Plataforma de Teleeducación (LMS) como Moodle. Siette implementa muchas otras opciones para la realización de prácticas de reconocimiento, repaso, y evaluación. Esta comunicación presenta los resultados de varios años de trabajo con esta herramienta, las diversas experiencias de formación y evaluación de conocimientos sobre Botánica Forestal. Se han definido más de 2500 preguntas, la mayoría basadas en imágenes y realizado mas de 4300 sesiones de evaluación en la Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Forestal de la Universidad Politécnica de Madrid en colaboración con la Universidad de Málaga.
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La vegetación de las zonas húmedas es habitualmente estudiada en relación a sus condiciones medias de inundación pero pocas veces en relación a episodios extremos. Dentro de éstos uno de los menos conocidos son efectos de la inundación excesiva en plantas leñosas. La vegetación halohidrófila de la marisma del Parque Nacional de Doñana sufrió durante el año hidrológico 2009-10 un episodio de inundación extrema que causó una extensa mortandad en el almajar (agrupación vegetal de Arthrocnemum macrostachyum) que es analizada en esta comunicación. Se presentan un estudio del efecto dicho episodio en el almajo. Se basa en un muestreo de 106 puntos, de cotas obtenidas mediante GPS diferencial y una traslación del hidroperiodo de las estaciones de seguimiento de medición de la altura diaria de agua del Parque, en los que se tomaron datos de talla y supervivencia almajos. Se empleó un análisis de regresión logística que permitió generar unas curvas de supervivencia según relaciones tiempo-altura de inundación en las plantas y se realizó un comparación con los niveles medios de inundación de dicha agrupación vegetal.
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Las bases de datos de inventarios de vegetación son una importante fuente de información en relación a un conjunto amplio de aspectos del medio natural, entre los que destacan los efectos de la gestión forestal en la diversidad vegetal, los estudios de autoecología basados en modelos de distribución de especies y la observación a largo plazo de las comunidades vegetales. Desde esta valoración esta comunicación presenta HispaVeg, una base de datos de inventarios de vegetación online, abierta y viva, con las siguientes características y resultados: Permite introducir inventarios de vegetación con diversas metodologías (estructural, como la fisionómica-estructural de Ruiz de la Torre y de la escuela de Zurich-Montpelier). En la actualidad contiene 2.663 inventarios históricos del profesor Juan Ruiz de la Torre realizados entre los años 1950 y 2000, de superficie de parcela entre 400 y 3.600 m2, tanto de formaciones arboladas como de matorrales y pastizales, con número medio de especies por inventario de 34 y distribuidos por toda la España peninsular e Islas Baleares, en un intervalo altitudinal entre 0 y 2880 m.
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Estudio en colaboración con el grupo de trabajo de ecología del paisaje del CIFOR-INIA enmarcado en el proyecto "El sistema agroforestal dehesa como sumidero de carbono: hacia un modelo conjunto de la vegetación y el suelo". Mediante el inventario con marcelas multiescalares, se relaciona la riqueza y abundancia de especies de plantas vasculares a las distintas tipologías o usos del suelo proporcionadas por el MFE50, entre otros objetivos.