Optimización evolutiva de redes espaciales de muestreo
Una aplicación de los algoritmos genéticos y la geoestadística al monitoreo del carbono orgánico del suelo
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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 pu...
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.
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