Modelaje de deforestacion y su impacto con la biodiversidad (REDD+)

Resumen del estudio-

Cómo conservar los recursos más importantes de Bolivia

autores : Por James Toledano, J. Ronald Eastman y Florencia Sangermano, Clark Labs, Clark University y Tim Killeen, Conservation International

Proyección de escenarios futuros de la cubierta vegetal es fundamental también para evaluar el impacto sobre la masa de carbono. El método tradicional ha sido utilizar una figura de carbono uniforme en toda una región (Figura 8). En nuestro caso, tenemos una figura de carbono uniforme para todas las áreas forestales por hectárea y, simplemente, se puede calcular la pérdida de masa de carbono debido a la deforestación proyectada. Sin embargo, usar un proxy de la cubierta forestal de la tierra, podemos afinar este proceso mediante la redistribución de la masa de carbono bruto asociado a toda el área forestal basada en el NDVI del bosque (Figura 9) para que la intensidad de la actividad vegetal será nuestra representación espacial, es decir,cuanto mayor sea la actividad vegetal, el carbono más. Uso de la tierra proyectado mapa de la cubierta hasta el 2015, se identificaron sólo las áreas deforestadas y se redistribuye la masa de carbono bruto utilizando el NDVI (Figura 10). Suponiendo que todo sigue igual, la tabla muestra la pérdida potencial adicional de la masa de carbono utilizando una superficie de masa de carbono no uniforme (Figura 11). Uso de herramientas de modelado como el SIG, se pueden presentar varios escenarios con diferentes impactos potenciales para el diseño de proyectos de compensación de carbono al mismo tiempo la gestión de la biodiversidad.

El modelo LCM Land Change Modeler esta formulado en  base empírica (el método empírico elegido para este estudio es el perceptrón multicapa de redes neuronales), usando las áreas de transición de la tierra conocida mapas de la cubierta junto con los mapas de variables especificados por el usuario de motivos que se refieren al estado de las fuerzas motrices o la idoneidad inherente de la tierra a someterse a una transición específica. En esta ilustración, un total de 26 variables fueron utilizadas (Figura 1). El resultado es una transición mapa de potencial para cada modelo de la tierra cubierta de transición – una expresión de la voluntad de la tierra a someterse a una transición en el paso la próxima vez. Estos mapas de potencial de transición luego sirven como insumos primarios para el proceso de predicción, junto con cantidades predecibles del cambio obtenidas por análisis de la cadena de Markov. La asignación específica de cambio de entonces se logra por medio de un proceso de competencia del suelo multi-objetivo con actualización intermedia de variables dinámicas (como la proximidad a la perturbación), la consecuente transición mapas de potencial.

visiten esta pagina para mas informacion del modelo: http://www.clarklabs.org/products/Land-Change-Modeler-Overview.cfm

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