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Modelos ecológicos: descripción, explicación y predicción

Ecosistemas 12/2013; 22(3):1-5. DOI: 10.7818/ECOS.2013.22-3.01
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Available from: Juan A. Blanco, Jan 08, 2014
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    ABSTRACT: The predominant philosophy underlying most environmental modelling is a form of pragmatic realism. The limitations of this approach in practical applications are discussed, in particular, in relation to questions of scale, nonlinearity, and uniqueness of place. A new approach arising out of the concept of equifinality of models (structures and parameter sets) in application is outlined in the form of an uncertain "landscape space" to model space mapping. The possibility of hypothesis testing within this framework is proposed as a means of refining the mapping, with a focus on the differentiation of function within the model space. The approach combines elements of instrumentalism, relativism, Bayesianism and pragmatism while allowing the realist stance that underlies much of the practice of environmental modelling as a fundamental aim. It may be an interim philosophy that is awaiting developments in measurement technique to allow further refinement, but allows some coherent guidance about how to be specific in presenting predictions to end-users.
    Proceedings of The Royal Society A 10/2002; 458(2026):2465-2484. DOI:10.1098/rspa.2002.0986 · 2.00 Impact Factor
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    ABSTRACT: Dynamic simulation of socio-ecological Systems: sustainability in Biosphere Reserves. The application of a systemic perspective on the management of Biosphere Reserves is important to address the close relationships between the environmental and socio-economic processes and to take into account potential limiting factors, particularly evident in the case of insular arid systems as the Fuerteventura Biosphere Reserve (FBR), (Canary Islands). The tourist development on the island is leading to increasing land dedicated to anthropogenic uses, which is emphasizing the vulnerability of this system to other processes such as overgrazing and degradation of natural habitats that host numerous endangered species. In order to elaborate a tool which contributes to a more balanced and multifunctional development of the insular biosphere reserves, a dynamic model for FBR has been developed, structured in 5 model sectors: land use, biodiversity conservation, water resources, environmental quality and socio-touristic. The model, calibrated with data of the 1996–2011 period, integrates a set of 30 sustainability indicators to monitor their changes and interactions in the FBR over time. Results regarding comparison between observed and simulated values and the verification tests applied showed that the model is able to match the behaviour of this socio-ecological system. This decision-support tool allows analyzing the recent changes and trade-offs between the main environmental factors and indicators, thereby facilitating a management aimed to minimize those trade-offs and reinforce sustainable development policies in the Reserve.
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    ABSTRACT: 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 efectivalos 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.