Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.unj.edu.pe/handle/UNJ/116
Título : | Captura de Carbono de Theobroma cacao L con Modelamiento y Redes Neuronales Artificiales en Jose Olaya, Nieva, Amazonas |
Autor : | Zeballos Cáceres, Omar Justo León Roque, Noemí Coronel Toro, Arlan Jack |
Palabras clave : | Captura de Carbono;Redes neuronales artificiales;Theobroma cacao L |
Fecha de publicación : | 28-ene-2019 |
Editorial : | Universidad Nacional de Jaén |
Resumen : | El objetivo de este estudio fue cuantificar la Captura de Carbono del fuste del Theobroma cacao L con modelamiento y redes neuronales artificiales en el sector José Olaya, distrito de Nieva-Amazonas, aplicando técnicas de modelación matemática con sistemas computacionales para la proyección por hectárea de Captura de Carbono. Realizándose un muestreo al azar simple (MAS) considerando 10 parcelas de una ha de cacao y 10 árboles (muestra) con un total de 100 árboles muestra aleatorios por parcela considerando las variables diámetro a la altura del pecho (DAP), diámetro a cualquier altura por encima del DAP (d), altura total (H), altura donde el diámetro “d” es considerado (h). Para determinar la densidad media de la madera se extrajeron muestras de internas fustales con el Barreno de Pressler considerando una muestra de 100 cuerpos de prueba para todas las parcelas de evaluación. De los datos obtenidos en campo se procedió a calcular el volumen en pie, la biomasa del fuste y la cuantificación de la captura de Carbono de los árboles, para posteriormente entrenar y validar las estimaciones y proyecciones con redes neuronales artificiales utilizado el software Neuroforest® (versión 3.3); obteniendo como resultado de Biomasa total de 323.829 Kg, la captura de Carbono observado del fuste de los árboles de todas las parcelas evaluadas fue 161.915 Kg de C, la Captura de Carbono estimado con modelamiento de todas las parcelas evaluadas fue 155.476 Kg de C, con una correlación de 0.7838 y la Captura de Carbono estimado con Redes Neuronales Artificiales de todas las parcelas evaluadas fue 162.067 Kg de C, con una correlación de 0.9859, estadísticamente es más confiable siendo así el mejor método para estimar la Captura de Carbono. |
URI : | http://repositorio.unj.edu.pe/handle/UNJ/116 |
Autor : | Coronel Toro, Arlan Jack |
Asesor: | Zeballos Cáceres, Omar Justo León Roque, Noemí |
ORCID del asesor: | https://orcid.org/0000-0003-3657-5845 https://orcid.org/0000-0001-5001-1558 |
Fecha de publicación : | 2019-01-28 |
Idioma: | spa |
Tipo de publicación: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Campo del conocimiento OCDE: | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
País de publicación: | PE |
Nombre del grado: | Ingeniero Forestal y Ambiental |
Nombre del programa: | Ingeniería Forestal y Ambiental |
Institución otorgante del grado: | Universidad Nacional de Jaén.Facultad de Ingeniería Forestal y Ambiental |
Tipo de trabajo de investigación: | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis |
Grado académico o título profesional: | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional |
Código del programa: | 521126 |
Jurado: | Aguirre Zaquinaula, Irma Rumela Herrera Díaz, Santos Clemente Colmenares Mayanga, Wagner |
Aparece en las colecciones: | Tesis |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Coronel_TA.pdf | 5.71 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons