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dc.coverage.spatialeast=-1.1551296000000093; north=42.7234071; name=Aspurz, Navarra, España
dc.coverage.spatialeast=-0.9220652999999856; north=42.78785479999999; name=Garde, Navarra, España
dc.creatorGárate Bienzobas, Mikeles_ES
dc.date.accessioned2014-05-09T09:11:56Z
dc.date.available2014-05-09T09:11:56Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.other0000629126es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/10350
dc.description.abstractEl objetivo general de este trabajo es proporcionar una primera valoración de la sensibilidad del modelo de simulación de ecosistemas forestales FORECAST frente a los parámetros que definen los flujos de nutrientes en la parte subterránea del ecosistema. Esta información proporcionará indicaciones sobre la forma más efectiva para después realizar una calibración del modelo adecuada y eficiente para la simulación del crecimiento de los bosques del Pirineo Navarro. El modelo se calibró para simular el crecimiento de dos rodales de pino silvestre (Pinus sylvestris) en los Pirineos de Navarra, concretamente en Aspurz y Garde. Los datos para calibrar el crecimiento se obtuvieron de la base de datos del Grupo de Ecología y Medioambiente de la UPNA, excepto en el caso de los parámetros relacionados con la biomasa subterránea de los pinos. Los resultados indican que la tasa de renovación de raíces finas es el parámetro más influyente en las estimaciones de crecimiento de los árboles, seguida de la concentración de N en las mismas, siendo la relación biomasa subterránea/total y la tasa de descomposición de humus los parámetros a los cuales el modelo es menos sensible. Además, el modelo es más sensible a los parámetros definidores del componente subterráneo de la masa arbórea y a la tasa de descomposición de humus cuando simula un sitio de menor capacidad productiva y mayor limitación por nutrientes (Garde), Esto se debe a que los cuatro parámetros definen la masa de raíces e influyen en determinar las necesidades nutritivas de los árboles. Si estas necesidades se incrementan al aumentar el valor de cualquiera de los cuatro parámetros analizados, la limitación al crecimiento de los árboles se hace más aguda y la importancia de estos parámetros crece a la hora de estimar el crecimiento final. En conclusión, para llevar a cabo un programa de calibración del modelo eficaz y eficiente, se recomienda centrar los esfuerzos en realizar una adecuada caracterización de las raíces finas en cuanto a su contenido en N y su longevidad.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectModelo ecológico Forecastes_ES
dc.subjectAnálisis de sensibilidades_ES
dc.subjectBiomasaes_ES
dc.subjectNitrógeno en raíceses_ES
dc.subjectTasa de descomposición del humuses_ES
dc.subjectTasa de renovación de raíces finases_ES
dc.subjectPinos silvestreses_ES
dc.subjectPirineo navarroes_ES
dc.titleAplicación del modelo Forecast en dos bosques del Pirineo navarro (Aspurz y Garde): sensibilidad a parámetros del sueloes_ES
dc.typeProyecto Fin de Carrera / Ikasketen Amaierako Proiektuaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomoses_ES
dc.contributor.affiliationNekazaritza Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.contributor.departmentCiencias del Medio Naturales_ES
dc.contributor.departmentNatura Ingurunearen Zientziakeu
dc.description.degreeIngeniería Técnica Agrícolaes_ES
dc.description.degreeNekazaritza Ingeniaritza Teknikoaeu
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.contributor.advisorTFEBlanco Vaca, Juan Antonioes_ES
dc.subject.geoAgriculturaes_ES
dc.subject.geoIngeniería agroalimentariaes_ES


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