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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2906| Estimación de biomasa aerea de Zostera marina Linneo en Bahía San Quintín, B. C., mediante modelos matemáticos | |
| Dora Julia Borbón González | |
| MA. ELENA SOLANO ARELLANO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Zostera marina, Alometría, Acuicultura, Biomasa, San Quintín, Baja California, Ciencias del mar | |
| Se ajustó el modelo alométrico mediante dos técnicas estadísticas, Regresión Múltiple y Regresión No Lineal, a los datos de biomasa y dimensiones (largo y ancho) de las hojas de Zostera marina correspondientes a un ciclo anual, colectados en dos estratos bien definidos en un área localizada en Bahía San Quintín, B. C. El objetivo fue el estimar los parámetros de la ecuación alométrica con el fin de contar con un buen modelo que permita efectuar estimaciones de biomasa foliar a partir de las dimensiones de las hojas. Para aplicar la técnica de Regresión Múltiple se efectuó una transformación logarítmica a los datos originales; esto permitió el ajuste de la ecuación alométrica linealizada. Los altos coeficientes de determinación obtenidos para ambos estratos, 0.88 para el estrato 1 y 0.89 para el estrato 2, así como el bajo error estándar de estimación para ambos casos permiten establecer la bondad del ajuste lineal. El ajuste no lineal se efectuó con los datos originales. Los resultados de éste son mejores que los del ajuste lineal; se obtiene un coeficiente de determinación ligeramente más alto, así como un menor error estándar y una mejor dispersión de los residuales. Se puede concluir que el modelo alométrico es una buena metodología para representar -biomasa foliar por medio de las dimensiones de las hojas de Z. marina, además de que la representación del modelo no lineal está menos sujeta a error. Los datos de biomasa foliar se usaron también para ajustar mediante Regresión No Lineal el modelo de Hardwick-Andrews, el cual es dado por una ecuación que relaciona la biomasa foliar por unidad de área de un cultivo con el número de tallos (densidad) del mismo y su evolución en el tiempo. - Los resultados de los ajustes mensuales mostraron diferencias notables en los valores del coeficiente de determinación obtenido para los diferentes meses, con valores que van desde cero hasta un 0.92, por lo que se corrió un ajuste global tomando en conjunto todos los meses. Se obtuvo de esta manera un coeficiente de determinación de 0.50 para estrato l y de 0.40 para el estrato 2. Se eliminó uno de los cuatro parámetros del modelo (n) con el fin de observar si se mejoraba el ajuste, lo cual no ocurrió. Se generaron gráficas de biomasa, densidad de tallos y peso promedio del tallo contra la variable tiempo para analizar si los diferentes resultados obtenidos en los ajustes mes a mes se debían a la existencia de estacionalidad en los datos. En ellas se observan picos de máxima biomasa foliar en los meses de junio a agosto y de máxima densidad de tallos de marzo a mayo, sugiriendo una relación inversa entre la biomasa y la densidad de tallos, lo cual está de acuerdo con lo reportado en la bibliografía. La suposición de estacionalidad en la biomasa foliar y densidad de tallos podría explicar las diferencias observadas en los resultados de los ajustes al modelo de Hardwick- Andrews mes a mes; lo que permite inferir la influencia de la variable tiempo en la tasa de crecimiento del cultivo. Esto último no está incorporado en la construcción, que hacen los autores del modelo. Por lo anterior se puede concluir que el modelo de biomasa-densidad estudiado no fue bueno; sin embargo, persiste la necesidad de construir un modelo que relacione biomasa-densidad y tiempo, lo cual es tema de futuras investigaciones. The allometric model was fitted by Multiple and Non Linear Regression to Zostera marina aboveground biomass and length and width of leaves data. The objective was to find a good model to obtain biomass estimations from the sizes of leaves. For Multiple Regression was necesary the logarithmic transformation of data. The high values of the determination coefficient (0.88 for stratum l and 0.89 for stratum 2) and the small values of the standard error of the data fitting as well as the parameters found by the regression indicate that the model is adequate. The non linear fitting to allometric equation was done with raw data. The results of this fitting were better; the standard errors of parameters and fitting data were lower, a slightly higher determination coefficient and a better residual dispersion were obtained. In conclusion, the allometric equation was a good model to predict the aboveground biomass as a function of sizes of leaves and the non linear fitting of the equation was better than linear fitting. In addition, it was done a nonlinear fitting of the Hardwick-Andrews model to aboveground biomass-density data. This model is expressed by an equation which describes the relationships between abovegroun biomass, plant density and time. The results for the fitted equation showed different values for the determination coefficients of the monthly fittings (with values from 0.0 to 0.92). A global fitting was done with all data for each stratum. As a result, it was obtained a determination coefficient value of 0.5 for stratum 1 and 0.40 for stratum 2. In order to improve the results one of the parameters of the model (n) was eliminated. This was not succesful. Graphs for biomass, density and mean shoot weigth all versus time were obtained to evaluate if there were seasonal changes on data. These graphs show maximum values of biomass in summer (june to august) and maximum shoot density from march to may (spring), and an inverse relationship between biomass and shoot density can be observed, in agreement with literature. The assumption on stationality could explain the different values obtained for the determination coefficient which allows to infer the influence of the time variable in the crop growth rate. The construction of the model by Harwick-Andrews don’t include this last assumption. We can conclude that the biomass-density model was not good. However, it is mcesary to have a model which relate biomass, density and time, but this is a matter of research. | |
| CICESE | |
| 1997 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Borbón González, D. J. 1997.Estimación de biomasa aerea de Zostera marina Linneo en Bahía San Quintín, B. C., mediante modelos matemáticos. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 67 pp.. | |
| PECES Y FAUNA SILVESTRE | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ecología Marina |
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