Andere Kunden interessierten sich auch für
![Simulador para optimización de redes en microgeodesia]( "Simulador para optimización de redes en microgeodesia")
Simulador para optimización de redes en microgeodesia34,99 €![Biogeoquímica del carbono en la Ría de Vigo]( "Biogeoquímica del carbono en la Ría de Vigo")
Biogeoquímica del carbono en la Ría de Vigo57,99 €![Espectrotermografía de aeropartículas]( "Espectrotermografía de aeropartículas")
Espectrotermografía de aeropartículas19,99 €![La variabilidad espacial aplicada al estudio de los suelos]( "La variabilidad espacial aplicada al estudio de los suelos")
La variabilidad espacial aplicada al estudio de los suelos25,99 €![Optimización de Recursos Hídricos en la Cabecera C.Segura (SE, España)]( "Optimización de Recursos Hídricos en la Cabecera C.Segura (SE, España)")
Optimización de Recursos Hídricos en la Cabecera C.Segura (SE, España)23,99 €![Modelado de la Radiación Solar Global para la optimización agrícola]( "Modelado de la Radiación Solar Global para la optimización agrícola")
Modelado de la Radiación Solar Global para la optimización agrícola45,99 €![Estimación de la capacidad de almacenamiento geológico de CO2]( "Estimación de la capacidad de almacenamiento geológico de CO2")
Estimación de la capacidad de almacenamiento geológico de CO263,99 €
El carbono orgánico del suelo es uno de los compartimentos más importantes del ciclo global del carbono. Dada su relevancia frente al cambio climático, se ha planteado la necesidad de realizar monitoreo periódico de esta variable. No obstante, el número de muestras requerido para hacer una estimación confiable especialmente a escalas regionales, plantea el problema de diseñar redes de muestreo que, limitadas al presupuesto, logren la mayor reducción en la variabilidad. Entre las alternativas propuestas para abordar esta tarea, se ha encontrado que las técnicas de la geoestadística pueden cumplir efectivamente con este fin. Sin embargo, la cantidad de parámetros involucrados, así como el número de posibles diseños que pueden generarse, exigen la implementación de métodos de optimización que encuentren de manera eficiente la red más apropiada. En este trabajo se presenta una metodología basada en análisis geoestadísticos dirigida al diseño de redes óptimas para el monitoreo del carbono orgánico del suelo en un estudio de caso, implementando los algoritmos genéticos como método de optimización, los cuales han mostrado un excelente potencial para la solución de este tipo de problemas.