Toma de datos y presentación de resultados de inventario

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Toma de datos y presentación de resultados de inventario"

Transcripción

1 Toma de datos y presentación de resultados de inventario Álvaro Hernández Jiménez Zaragoza, 18 y 19 de octubre de 2016

2 La toma de datos en proyectos de ordenación y planes básicos INVENTARIO CUALITATIVO: Recopilación y análisis de antecedentes, medio legal, medio natural y estado socioeconómico. Finaliza con la formación de cantones, estratos y rodales. INFORME SELVÍCOLA: profundo conocimiento del monte. Permite la adopción de objetivos. INVENTARIO CUANTITATIVO: ha de permitir un conocimiento suficiente de la estructura de los sistemas forestales y de su evolución espacial y temporal. Igualmente debe permitir una estimación razonable de los productos a obtener durante la vigencia del plan dasocrático por las actuaciones planificadas

3 Principales resultados INVENTARIO CUALITATIVO: información del estado legal, el medio natural, el entorno socioeconómico y los antecedentes de gestión SÍNTESIS DEL INVENTARIO: resumen de los principales factores a considerar en la planificación. RODALIZACIÓN: es el resultado de integrar la información legal, natural y socioeconómica. Fisiografía, Vegetación, condicionantes legales, etc. LIBRO DE RODALES o CANTONES: Integración de toda la información disponible DATOS SELVÍCOLAS: resultado del informe selvícola realizado. Estructuras, clases naturales de edad, regenerados, daños, etc. DETERMINACIÓN DE USOS DATOS DASOMÉTRICOS: resultado del inventario cuantitativo realizado. Composición, densidad, existencias, crecimientos PLANIFICACIÓN

4 EL INFORME SELVÍCOLA A realizar simultáneamente al inventario cualitativo y cuantitativo. Toma de datos de: Datos estacionales: suelo, pedregosidad, pendientes, etc. Descripción del rodal: composición específica y estructura de la masa, estructura vertical, matorral, regeneración. Elementos legalmente protegidos (HIC, especies catalogadas, etc.). Tratamientos anteriores realizados en el rodal. Estado sanitario general. Defoliación y afección de plagas. Infraestructuras presentes de todo tipo. Propuesta de tratamientos posibles o necesarios (a confirmar posteriormente).

5 EL INVENTARIO CUANTITATIVO Las diferentes formaciones pueden (o deben) tener inventarios diferentes. Formaciones arboladas: Estimación de datos de estructura y existencias: ambos son parámetros útiles tanto desde un punto de vista biológico como productor. Formaciones no arboladas: Estimación de parámetros relacionados con sus principales funciones: aptitud pascícola, conservación de suelos y defensa contra la erosión, etc. El inventario debe ser acorde con los objetivos del monte

6 Qué tipo de inventario realizar? Muestreo estadístico estratificado con parcelas: En las masas donde sea previsible la intervención en el próximo plan especial En las masas que cuenten con recursos con valor En las zonas donde se haya actuado en los dos anteriores planes especiales En zonas donde lo indique el pliego de condiciones particulares Estimación pericial: En todos aquellos estratos en los que no sea necesario un alto nivel de conocimiento de las existencias En las masas que el escaso o nulo valor de sus productos no justifica la realización de un inventario intensivo

7 Otros métodos de inventario posibles Muestreo relascópico: Acompañado de estimaciones de densidad y distribución diamétrica Parcelas permanentes: Empleo de los datos de las parcelas del Inventario Forestal Nacional, y, en su caso, el apoyo de parcelas no permanentes levantadas al efecto LiDAR: Las parcelas de campo deberán permitir, además del proceso de los datos Lidar, definir las distribuciones diamétricas medias de los estratos OTROS

8 Cómo tomar los datos? A. Inventarios estadísticos, en general mediante muestreo estratificado, con disposición sistemática o aleatoria de parcelas. Las medias de las variables muestrales corresponderán al estrato.

9 Cómo disponer las parcelas? Cuanto mayor es el criterio experto del redactor más se puede usar la disposición aleatoria, que termina siendo más bien un muestreo dirigido.

10 Cómo adquirir los datos? Parcelas circulares y medición clásica. Cinta métrica, forcípula, hipsómetro, estadillo en papel Vertex, distanciómetro, forcípula electrónica, aplicaciones + GSM En el futuro más o menos próximo, Fotogrametría, Teledetección: Fotogrametría digital automatizada Imágenes estereóscópicas hemisféricas

11 A partir de presentaciones de: Josep Sabaté Balsells Fotogrametría digital automatizadada

12 EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Fotogrametría digital automatizadada PLANIFICACIÓN PREVIA VUELO FOTOGRAFIAS VERTICALES FOTOGRAFIAS OBLICUAS Fotografías test

13 EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Fotogrametría digital automatizadada Detalle de la ortofotografía ORTOFOTOGRAFÍA DE ALTA RESOLUCIÓN (5 cm) (a) (a) (b) (b)

14 EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Fotogrametría digital automatizadada Alturas de la vegetación dominante del dosel arbóreo Ortofotografia Modelo Digital de copas y gaps

15 osas Recubrimiento de especies Pino silvestre 15% Haya 55% Fotogrametría digital automatizadada Abeto 18% Arbustivo 2% Claro bosque 6% Abeto Arbustivo Claro bosque Haya Herbáceo Madera muerta Otras frondosas Pino silvestre Madera muerta 1% Otras frondosas 1% Pino silvestre 15% Herbáceo 2% Clase Área (ha) % Abeto 0,99 18 Arbustivo 0,09 2 Claro bosque 0,32 6 Haya 3,15 56 Herbáceo 0,12 2 Madera muerta 0,06 1 Otras frondosas 0,04 1 Pino silvestre 0,86 15 Total 5,62 100,00 Abeto 18% Arbustivo 2% Claro bosque 6% A A C H H M O P Haya 55%

16 EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Fotogrametría digital automatizadada Identificación individual de árboles dominantes

17 EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Fotogrametría digital automatizadada

18

19 Fotogrametría digital automatizadada

20 Imágenes estereoscópicas hemisféricas

21 Cuántos datos? Cada tipo de estrato estadístico tiene una solicitud de precisión diferente, que se mide mediante el error de muestreo del área basimétrica del total de especies del estrato: A) Masas adultas susceptibles de corta final, de regeneración o últimas claras con productos maderables. E: 10% al 20% B) Masas adultas susceptibles de claras o clareos generadores de ingresos. E: 15% al 25% C) Masas susceptibles de claras o clareos no comerciales. E: Sin límite. D) Monte bajo o medio leñoso. E: Sin límite. E) Masas heterogéneas: en general se tratará de montes huecos, masas adehesadas, o con fracciones de cabida cubierta muy dispares. E: Sin límite. F) Masas de estructura irregular. E: Sin límite. G) Bosques de ribera. E: Sin límite.

22 Cuántos datos? Estrato (formación vegetal) Fustales de pino rodeno con regenerados de encina Latizales bajos de pino silvestre con necesidad de clareos Repoblaciones claras de pino laricio Latizales altos de haya con densidad excesiva Encinar abierto en monte bajo Estrato (estadístico) A) Masas adultas susceptibles de corta final, de regeneración o últimas claras maderables C) Masas susceptibles de claras o clareos no comerciales E) Masas heterogéneas B) Masas adultas susceptibles de claras comerciales en el período de vigencia del Plan G) Monte bajo o medio leñoso, no productor

23 Cuántos datos? El NÚMERO DE PARCELAS ÚNICAMENTE DEPENDE DE: LA HETEROGENEIDAD DE LA MASA (CV = σ/μ) EL ERROR DE MUESTREO A ALCANZAR (EN %/μ) Trabajamos con =0,05 y g.l. > 20. t 2 n 4 CV 2 2

24 Cuántos datos? Valores normales de CV: A nivel de monte o cuartel Masas Naturales: entre el 25 y el 70% Repoblaciones: entre 20 y el 45% Estrato Monte C.V. (%) Variable Repoblación Pinus nigra T-3014, Bañón 20,4 G Repoblación Pinus sylvestris, P. nigra T-3020, Cuevas de Almudén 22,3 G Masa natural Pinus sylvestris, Pinus uncinata HU-321, Villanúa 23,0 G Repoblación Pinus pinaster, P. nigra, P. pinea Z-18, Villarroya 23,1 G Repoblación Pinus silvestris años Z-251, Tarazona 26,9 G Masa natural Pinus uncinata T-213, Valdelinares 30,4 N Repoblación Pinus sylvestris, P. nigra T-3068, Palomar de Arroyos 30,5 G Masa natural Abies alba HU-321, Villanúa 32,4 G Repoblación Pinus silvestris años Z-251, Tarazona 33,4 G Masa Natural de Quercus pyrenaica Z-251, Tarazona 35,9 G Repoblación Pinus nigra T-1017, Cuevas de Almudén 36,0 G Repoblación Pinus nigra, P. sylvestris, P. pinaster Propios Talamantes 36,0 N Repoblación Pinus nigra T-3033, Torrecilla del Rebollar 36,4 G Masa natural de Betula pendula Z-251, Tarazona 38,6 G Repoblación Pinus nigra nigra Z-60, Talamantes 41,0 G Repoblación P. nigra nigra, P. pinaster, P. sylvestris Z-47, Purujosa 44,0 G Masa natural Pinus sylvestris T-12, Albarracín 60,6 N Masa natural Pinus sylvestris T-24, Cuartel A, Moscarcón 61,1 N Masa natural de Pinus sylvestris+ Quercus faginea T-151, Torrecilla del Rebollar 64,2 G Masa natural de Pinus sylvestris+ Quercus faginea T-152, Torrecilla del Rebollar 65,7 G Masa natural Pinus sylvestris T-19, Frías de Abarracín 68,0 N

25 Cuántos datos? Valores normales de CV: A nivel de estrato Masas Naturales: entre el 15 y el 50% Repoblaciones: entre 10 y el 35% Estrato Monte C.V. (%) Variable Fustal bajo de Pinus halepensis sin regenerado de encina GM Propios Manubles-Alarba 13 G Latizal mixto de Pinus nigra nigra + Pinus sylvestris GM Propios Manubles-Alarba 13 G Fustal bajo de Pinus halepensis con regenerado de encina GM Propios Manubles-Alarba 16 G Masa irregular de Pinus uncinata 3ª Rev MUP HU ,3 G Fustal alto de Pinus sylvestris con latizal de Abies alba 3ª Rev MUP HU ,8 G Latizal alto de Pinus halepensis GM Propios Manubles-Alarba 22 G Latizal bajo de Pinus nigra nigra GM Propios Manubles-Alarba 23 G Latizal alto de Pinus nigra nigra + P. halepensis GM Propios Manubles-Alarba 28 G Masa joven irregular de Pinus sylvestris y Abies alba 3ª Rev MUP HU ,8 G Masa irregular de Abies alba con Fagus sylvatica 3ª Rev MUP HU ,0 G Masa vieja irregular de Pinus sylvestris y Abies alba 3ª Rev MUP HU ,6 G Pinar viejo de Pinus sylvestris con regenerados de abeto 3ª Rev MUP HU ,3 G Pinar joven de Pinus sylvestris con pies viejos y otras sps 3ª Rev MUP HU ,6 G

26 Masas adultas susceptibles de corta final, de regeneración o últimas claras con productos maderables. Error de muestreo a obtener será del 10% al 20% en área basimétrica (m 2 /ha), con una probabilidad fiducial del 95%. Error 5 7, , , , ,5 30 CV t = 2

27 Masas adultas susceptibles de claras comerciales Error de muestreo a obtener será del 15% al 25% en área basimétrica (m 2 /ha), con una probabilidad fiducial del 95%. Error 5 7, , , , ,5 30 CV t = 2 t = 2

28 Particularización de datos de estrato a rodal Las variables muestrales corresponden al estrato: Todos los rodales provenientes de un estrato tienen iguales valores medios Pueden particularizarse las existencias de cada rodal mediante factores de corrección Desviación de la fracción de cabida cubierta respecto a la media del estrato, Desviación de la calidad de estación respecto a la media del estrato Otros parámetros a justificar. Hemos diseñado bien los estratos?

29 Cómo tomar los datos? B. Inventarios mediante LiDAR. Los datos obtenidos mediante Lidar son pulsos de laser rebotados. Las variables dasométricas obtenidas directamente son alturas y cabidas cubiertas (a partir de los rebotes). El resto de variables dasométricas han de ser establecidas mediante regresiones entre las variables Lidar y mediciones de campo. Los mayores errores se cometen en la densidad.

30

31 Para obtener las regresiones hemos de ir a campo a levantar, exactamente, la misma parcela que la nube de puntos. Parcelas circulares de tamaño igual al de celda de proceso de datos La muestra de parcelas debe recoger la máxima variabilidad posible de la variable estudiada Localización de coordenadas con precisión submétrica Medición de diámetros, alturas, crecimientos y otras variables. Obtención de N, G, V, IV Se establece una regresión por variable y estrato.

32 Los valores de las variables corresponden a cada una de las celdas. Se extienden a superficies mayores hallando las medias de las celdas contenidas.

33 El error de muestreo en el inventario LiDAR Se ha dicho que el inventario mediante Lidar no tiene error: FALSO El inventario LiDAR es un muestreo en dos fases con estimador de regresión, en el que se estima una variable de forma indirecta a través de la medición masiva de otra, más fácil y económica, correlacionada con la primera. El error de muestreo del inventario LiDAR se puede y se debe calcular. En general menor que el de un muestreo aleatorio simple, para igual número de parcelas de campo.

34 (En el caso de que el estimador sea mediante regresión lineal)

35 El error de muestreo en el inventario LiDAR El error de muestreo depende de: 1. El tamaño de la muestra auxiliar, es decir, el nº de píxeles LiDAR, y por tanto de su tamaño. 2. La relación entre el tamaño de las parcelas y el tamaño del píxel. El error es mayor cuanto más se aleja el tamaño del píxel del de la parcela de muestreo de campo. Recomendable: Tamaños de píxel: entre 15 m. x 15 m. y 30 m. x 30 m. Parcelas de campo con radio entre 8,5 y 16,9 m.

36 El error de muestreo en el inventario LiDAR El error de muestreo depende de: 3. El tamaño de la muestra de campo. No es necesario un alto número de parcelas: más parcelas pueden mejorar el ajuste de la regresión, pero no necesariamente el error de muestreo. TE-16, TE-18 Y TE-19: ha arboladas 52 parcelas TE-12: ha arboladas 23 parcelas Z-107: 872 ha arboladas 61 parcelas

37 Volumen con corteza (dm 3 ) EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS El error de muestreo en el inventario LiDAR El error de muestreo depende de: 4. La bondad delos datos utilizados para la regresión. El error será mayor cuanto menor es el rango de las variables muestreadas en las parcelas de campo frente al rango realmente existente en el monte (pérdida de datos en los extremos). Se debe ofrecer información de los rangos muestreados Volumen con corteza en función del diámetro normal. Abeto Vcc = 0,6471 Dn 2,0505 R 2 = 0, Diámetro normal (cm.)

38 El error de muestreo en el inventario LiDAR El error de muestreo depende de: 5. La varianza (homogeneidad) de la variable estudiada. Importancia de la estratificación: normalmente se acude a estratificaciones artificiosas a partir de la propia información de LiDAR Los inventarios LiDAR tal como se vienen haciendo son muestreos doblemente estratificados. El error de muestreo corresponde a esa primera estratificación. Y el de la segunda?

39 Qué datos tomar en las parcelas? En todos los casos: diámetros de los pies mayores y regeneración Diámetro normal de todos los pies mayores de 7,5 cm., anotado al centímetro, por especie. Como norma general la información se organizará en clases diamétricas de cinco centímetros de amplitud. Regeneración: en igual parcela o no. Diámetro normal de los pies con diámetro normal entre 2,5 y 7,5 cm. Número de pies que superando los 1,3 m. de altura no alcanzan los 2,5 cm. de diámetro. Número de pies con altura entre 0,5 y 1,3 m. Número de pies con altura inferior a 0,5 m.

40 En ocasiones: Qué datos tomar en las parcelas? Alturas, en función de cómo vamos a cubicar o de qué herramientas de gestión usemos Altura media: si vamos a usar fórmulas de cubicación que la utilizan Altura dominante: si se van a utilizar tablas de producción o modelos de crecimiento. Parámetros para definición de tratamientos Relación de esbeltez, razón de copa, fracción de cabida cubierta. Crecimientos En montes productores donde preveamos un nivel de corta similar a la posibilidad. En el resto puede bastar la aplicación de fórmulas IFN3

41 Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias A partir de las parcelas: Estimación de las distribuciones diamétricas Obtención directa de: Rango de diámetros y diámetros medios Área basimétrica Mediante regresiones: Volumen Crecimiento

42 Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias 1. A partir de supertarifas de IFN3 En general usaremos fórmulas que relacionan la variable con diámetro normal y altura total. 1. En las parcelas: medición de alturas en una submuestra de árboles 2. Cálculo de volumen y/o crecimiento de estos árboles con la supertarifa 3. Cálculo de nueva regresión únicamente entre la variable y el diámetro normal 4. Extensión del cálculo a todos los árboles de las parcelas 5. Obtención del volumen y/o crecimiento

43 Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias Las supertarifas se escogen por especie, forma de cubicación y modelo matemático Pinus nigra: Pinus pinaster: VCC 0, dn Ht 1, , VCC 0, dn Ht 2, , Se calcula el volumen con los árboles muestra Se calcula regresión f(dn) y se aplica a todos los árboles

44 Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias 2. A partir de comparación de árboles IFN3 IFN2 El crecimiento puede obtenerse mediante datos de crecimiento de árboles medidos en parcelas de IFN3 y IFN2: Es necesario que los árboles realmente sean los mismos. La muestra deberá ser aumentada con parcelas cercanas en condiciones ecológicas similares. A partir de estos datos se calculan las funciones IA= f(dn) y se extienden a todos los árboles del inventario del monte

45 Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias 3. A partir de árboles tipo Los árboles tipo son árboles que se han apeado y se han obtenido datos, generalmente por trozas 1. Cálculo de regresión entre la variable y el diámetro normal de los árboles tipo 2. Aplicación de la ecuación a todos los árboles de las parcelas 3. Obtención del volumen y/o crecimiento También pueden calcularse supertarifas f(dn,ht) y medir submuestra de alturas en las parcelas. Generalmente usaremos datos provenientes de proyectos antiguos: únicamente cubicaban a partir de 20 cm.

46 Volumen con corteza (dm 3 ) EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias Se deben ofrecer los valores del rango de datos utilizados Valor Edad (años) Hfuste (m) Htotal (m) Dcc (cm) Dsc (cm) %cor/vcc VCC (dm 3 ) VSC (dm 3 ) IAVSC (dm 3 /año) IA/VSC (%) CMA sc (dm 3 /año) Mímimo 51 10,50 14,10 20,0 18,5 8,0% ,600 0,530 2,047 Máximo ,00 28,25 63,0 53,0 21,6% ,900 4,442 17,378 Medio ,76 21,17 31,7 32,5 11,9% ,346 2,449 7, Volumen con corteza en función del diámetro normal. Abeto Vcc = 0,6471 Dn 2,0505 R 2 = 0,9587 Se calcula regresión f(dn) para cada especie y se aplica a todos los árboles Diámetro normal (cm.)

47 Incremento anual del Volumen sin corteza (dm 3 /año) EL INVENTARIO CUANTITATIVO DE MASAS ARBOLADAS Cálculo de ecuaciones para la estimación de existencias Se deben ofrecer los valores del rango de datos utilizados Valor Edad (años) Hfuste (m) Htotal (m) Dcc (cm) Dsc (cm) %cor/vcc VCC (dm 3 ) VSC (dm 3 ) IAVSC (dm 3 /año) IA/VSC (%) CMA sc (dm 3 /año) Mínimo 42 7,50 9,65 20,0 19,0 10,3% ,900 0,81 1,49 Máximo ,00 21,43 64,0 57,0 34,5% ,800 4,61 11,38 Medio 92 11,74 16,44 30,2 29,6 18,1% ,330 1,88 4, Incremento anual del Volumen sin corteza en función del diámetro normal. Pino silvestre y = 0,04168x 1,48259 R 2 = 0,55673 Es normal que el crecimiento muestre más dispersión y por tanto peores ajustes Diámetro normal (cm.)

48 Las estimaciones periciales Intensidad de los puntos de estimación: Al menos deberá existir un punto de estimación en todos los rodales. En estratos con superficie hasta 10 ha. como mínimo se realizarán dos puntos de estimación. En estratos con superficie mayor de 10 ha. se realizará al menós un punto por cada 5 ha. Habitualmente se aprovechan también estos puntos para realizar caracterizaciones selvícolas.

49 Las estimaciones periciales Intensidad de los puntos de estimación: En el caso de los Estratos: C) Masas adultas donde no se intervendrá en el periodo de vigencia del Plan E) Masas susceptibles de claras o clareos no comerciales F) Monte bajo o medio La estimación pericial se reforzará por la medición de al menos 1 parcela cada 20 hectáreas arboladas.

50 Las estimaciones periciales Mediciones mínimas a realizar en cada punto de estimación: Densidad, distancia al n- pie. Diámetro medio. Altura media. Área basimétrica. Localización: coordenadas UTM. La medición de G y Hm posibilita la cubicación mediante el coeficiente mórfico correspondiente: (V = G Hm Cmorf)

51 Las estimaciones periciales Manejo de datos Los datos se manejan estadísticamente como si fueran parcelas. La localización de los puntos de estima debe incluirse en los planos de inventario, diferenciándolos de las parcelas.

52 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Validación de los estratos El epígrafe de formación de estratos debería finalizar en un punto de comparación y validación: efectivamente son coherentes y diferentes? Diferencias en composición Diferencias dimensionales

53 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Diseño del muestreo y cálculos El proyecto debe contener información sobre: Las características del muestreo realizado en cada estrato: Superficie arbolada del estrato Número de parcelas levantadas Intensidad de muestreo (ha/parcela) Fracción de muestreo (% de superficie muestreada)

54 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Diseño del muestreo y cálculos El proyecto debe contener información sobre: La forma de estimar las existencias: Método utilizado Supertarifas de partida Ecuaciones finalmente propuestas. Coeficientes de ajuste

55 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por estrato Valores medios y totales por CD y especie

56 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Principales resultados Por especie: N: Densidad en pies/ha y total G: Área basimétrica (m 2 /ha) Dm, Dg: Diámetros medios Para las especies aprovechables: VCC: Volumen con corteza en m 3 /ha y total IAV: Crecimiento del volumen en m 3 /ha y año, y total Composición específica de la masa en %N y %G

57 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por estrato Tabla resumen de principales resultados por estrato Por rodal si se particularizan los datos

58 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por estrato Información sobre los estadísticos obtenidos para las principales variables: Media, mediana, moda Desviación típica, varianza, error típico Error absoluto y relativo Coeficiente de variación

59 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Información gráfica: Resultados por estrato Siempre: Distribuciones diamétricas por especie y total Proporción de especies en estratos mixtos

60 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Información gráfica: Resultados por estrato Muy recomendable: Gráficos de área basimétrica, volumen y crecimientos. Más interesantes en estratos productores

61 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Las características del muestreo: Resultados por cuartel y monte Superficie arbolada Número de parcelas levantadas Intensidad de muestreo (ha/parcela) Fracción de muestreo (% de superficie muestreada)

62 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por cuartel y monte Valores medios y totales por CD y especie. Información gráfica. Estadísticos y errores para el total de especies inventariables

63 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por cuartel y monte Biomasa, Fijación de CO 2 y balance de carbono de las actuaciones. Para una especie determinada: Biomasa: calculada para cada clase diamétrica mediante ecuaciones elaboradas por el INIA para las especies arbóreas forestales españolas (Montero et al, 2005). % Carbono: tabulado por especie. En general 50%. 3,67: relación entre el peso atómico del carbono y el de la molécula de CO 2 El cálculo se hará para todas las especies presentes

64 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por cuartel y monte Biomasa, Fijación de CO 2 y balance de carbono de las actuaciones. Aplicación ecuaciones Biomasa a la distribución diamétrica y marcas de clase *%Carbono*3,67

65 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Resultados por parcela Se debe incluir en el proyecto una tabla de resultados por parcela y punto de estimación pericial que incluya, al menos: Localización: coordenadas UTM Densidad (pies/ha) Área basimétrica (m 2 /ha) Volumen (m 3/ ha) Crecimiento volumen (m 3 /ha año)

66 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Comparación de inventarios Siempre que existan inventarios anteriores se debe analizar la comparación de los resultados por monte, y de forma recomendable por cuartel Superficie arbolada:

67 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Comparación de inventarios Evolución de la composición Evolución de la densidad Evolución de pies maderables Evolución del total de pies

68 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Evolución de la distribución diamétrica Evolución de categorías dimensionales Relación pies menores a pies mayores

69 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS Comparación de inventarios Evolución del volumen Evolución del volumen por hectárea Evolución del volumen medio por pie Evolución del crecimiento

70 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS El libro de rodales o cantones Documento a realizar en forma de fichas, organizado por cantones. Contiene información gráfica, superficies, resultados del inventario cuantitativo y del informe selvícola, usos, actuaciones propuestas y cuantificación. Si el número de rodales es alto, se puede sustituir por un libro de cantones, con resumen de los rodales contenidos. La información del total de los rodales del monte se presentará en formato digital, preferentemente pdf. Únicamente se aportarán impresos en papel las fichas de los cantones y rodales en los que se hayan previsto actuaciones durante el período de vigencia del Plan Especial.

71 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS El libro de rodales o cantones

72 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS El libro de rodales o cantones

73 PRESENTACIÓN DE RESULTADOS El libro de rodales o cantones

2007, de esta edición: JUNTA DE CASTILLA Y LEÓN CONSEJERÍA DE MEDIO AMBIENTE

2007, de esta edición: JUNTA DE CASTILLA Y LEÓN CONSEJERÍA DE MEDIO AMBIENTE TERCER INVENTARIO FORESTAL NACIONAL (1997 2006) Castilla y León TERCER INVENTARIO FORESTAL NACIONAL (1997 2006) Castilla y León 2007, de esta edición: JUNTA DE CASTILLA Y LEÓN CONSEJERÍA DE MEDIO AMBIENTE

Más detalles

Inventario Nacional Forestal de Costa Rica

Inventario Nacional Forestal de Costa Rica Inventario Nacional Forestal de Costa Rica 2014-2015 Resultados y Caracterización de los Recursos Forestales Inventario Nacional Forestal de Costa Rica 2014-2015 Resultados y Caracterización de los Recursos

Más detalles

2º parcial ESTEREOMETRÍA Y EPIDOMETRÍA

2º parcial ESTEREOMETRÍA Y EPIDOMETRÍA 2º parcial ESTEREOMETRÍA Y EPIDOMETRÍA TEMA Nº 14: DISTINTOS CONCEPTOS SELVICOLA-DASOMETRICOS BÁSICOS PARA LA GESTIÓN FORESTAL DASOMETRIA DENDROMETRÍA ESTEREOMETRIA EPIDOMETRIA INVENTARIO FORESTAL ORDENACION

Más detalles

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua

ESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:

Más detalles

Fase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA

Fase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA 1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2. 3. TABLA DE FRECUENCIAS 4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS 5. TIPOS DE MEDIDAS: A. MEDIDAS DE POSICIÓN B. MEDIDAS DE DISPERSIÓN C. MEDIDAS DE FORMA 1 1.

Más detalles

Métodos de inventario baratos para masas de quercíneas con escaso valor comercial.

Métodos de inventario baratos para masas de quercíneas con escaso valor comercial. 6CFE01-492 2/9 Métodos de inventario baratos para masas de quercíneas con escaso valor comercial. CRESPO RODRIGO, A. 1, ALCALDE OLIVARES, C. 1 y GARCÍA QUINTANA, I. 2 1 Servicio Territorial de Medio Ambiente

Más detalles

APROVECHAMIENTO DE LA BIOMASA EN LA PROVINCIA DE ORDENACION DE MONTES PARA BIOMASA

APROVECHAMIENTO DE LA BIOMASA EN LA PROVINCIA DE ORDENACION DE MONTES PARA BIOMASA APROVECHAMIENTO DE LA BIOMASA EN LA PROVINCIA DE VALENCIA: ORDENACION DE MONTES PARA BIOMASA Javier Hermoso de Mena Sección Forestal de Valencia Conselleria de infraestructuras, Territorio y Medio Ambiente

Más detalles

Región de Murcia Consejería de Presidencia Dirección General de Medio Ambiente Servicio de Gestión y Protección Forestal.

Región de Murcia Consejería de Presidencia Dirección General de Medio Ambiente Servicio de Gestión y Protección Forestal. METODOLOGÍA PARA EL DISEÑO DE INVENTARIO FORESTAL CON APLICACIÓN DE HERRAMIENTA INFORMÁTICA PARA LA REDACCIÓN DE PLANES TÉCNICOS DE GESTIÓN DE BIOMASA FORESTAL EN LA REGIÓN DE MURCIA Región de Murcia Consejería

Más detalles

TEMA 4: Intercepción

TEMA 4: Intercepción TEMA 4: Intercepción MARTA GONZÁLEZ DEL TÁNAGO UNIDAD DOCENTE DE HIDRÁULICA E HIDROLOGÍA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA FORESTAL E.T.S. DE INGENIEROS DE MONTES UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID Dunne & Leopold

Más detalles

EL MÉTODO DE LOS QUADRATS

EL MÉTODO DE LOS QUADRATS EL MÉTODO DE LOS QUADRATS UN ESTUDIO INTRODUCTORIO El método de los quadrats también conocido como el método de las parcelas, es uno de los procedimientos más utilizados en el análisis de la diversidad

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Descriptiva Para Psicólogos (EST-225)

Más detalles

Variación de la relación altura-diámetro a lo largo del tiempo en un macizo forestal

Variación de la relación altura-diámetro a lo largo del tiempo en un macizo forestal 6CFE01-480 2/10 Variación de la relación altura-diámetro a lo largo del tiempo en un macizo forestal CANTERO AMIANO, A. 1 1 HAZI - Granja Modelo s/n. 01192 Arkaute (Álava). acantero@hazi.es Resumen El

Más detalles

Prácticas de Ecología Curso 3 Práctica 1: Muestreo

Prácticas de Ecología Curso 3 Práctica 1: Muestreo PRÁCTICA 1: MUESTREO Introducción La investigación ecológica se basa en la medición de parámetros de los organismos y del medio en el que viven. Este proceso de toma de datos se denomina muestreo. En la

Más detalles

2.- Tablas de frecuencias

2.- Tablas de frecuencias º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Más detalles

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016

INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016 ANEXO ESTADÍSTICO 1 : COEFICIENTES DE VARIACIÓN Y ERROR ASOCIADO AL ESTIMADOR ENCUESTA NACIONAL DE EMPLEO (ENE) INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 9 de Abril de 016 1 Este anexo estadístico es una

Más detalles

LOS INVENTARIOS FORESTALES NACIONALES: RESPUESTAS PARA LA SOSTENIBILIDAD?

LOS INVENTARIOS FORESTALES NACIONALES: RESPUESTAS PARA LA SOSTENIBILIDAD? LOS INVENTARIOS FORESTALES NACIONALES: RESPUESTAS PARA LA SOSTENIBILIDAD? Joan Josep Ibàñez 1, Jordi Vayreda 1, Teresa Mata 1, José Ángel Burriel y Carlos Gracia 1,2 1 CREAF, Campus de la UAB, Edifici

Más detalles

El inventario. Tipos de cuarteles. El Inventario del Estado Forestal

El inventario. Tipos de cuarteles. El Inventario del Estado Forestal El inventario El Inventario del Estado Forestal La realización del inventario tiene como objetivo el conocimiento del medio para el diseño de una planificación de actividades a lo largo del tiempo y el

Más detalles

Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva

Estadística Inferencial. Estadística Descriptiva INTRODUCCIÓN Estadística: Ciencia que trata sobre la teoría y aplicación de métodos para coleccionar, representar, resumir y analizar datos, así como realizar inferencias a partir de ellos. Recogida y

Más detalles

Programa MODERFOREST: una aplicación para la elección de especie y origen de la semilla en repoblaciones forestales

Programa MODERFOREST: una aplicación para la elección de especie y origen de la semilla en repoblaciones forestales Programa MODERFOREST: una aplicación para la elección de especie y origen de la semilla en repoblaciones forestales Rafael Alonso Ponce, Eduardo López Senespleda, Gregorio Montero SmartOpenData Instituto

Más detalles

1 Introducción. 2 Modelo. Hipótesis del modelo MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA

1 Introducción. 2 Modelo. Hipótesis del modelo MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA Introducción A grandes rasgos, el objetivo de la regresión logística se puede describir de la siguiente forma: Supongamos que los individuos de una población pueden clasificarse

Más detalles

TRABAJOS DE MEJÓRA DE HÁBITATS EN LA SIERRA DE CARRASCOY TRABAJOS DE MEJORA DE HÁBITATS EN LA SIERRA DE CARRASCOY

TRABAJOS DE MEJÓRA DE HÁBITATS EN LA SIERRA DE CARRASCOY TRABAJOS DE MEJORA DE HÁBITATS EN LA SIERRA DE CARRASCOY TRABAJOS DE MEJÓRA DE HÁBITATS EN LA SIERRA DE CARRASCOY Desde los años 80 las sierras de Carrascoy y El Puerto, cuentan con un Plan Especial de Protección. En 1992, se declara el Parque Regional de Carrascoy

Más detalles

EL MAPA FORESTAL DE ESPAÑA A ESCALA 1: CONTINUACIÓN Y ACTUALIZACIÓN DE UN PROYECTO

EL MAPA FORESTAL DE ESPAÑA A ESCALA 1: CONTINUACIÓN Y ACTUALIZACIÓN DE UN PROYECTO EL MAPA FORESTAL DE ESPAÑA A ESCALA 1:25.000.CONTINUACIÓN Y ACTUALIZACIÓN DE UN PROYECTO Roberto Vallejo Bombín. Fco. Javier de la Cita Benito. Marta Lerner Cuzzi Ávila, 22 de Septiembre de 2009 Antecedentes

Más detalles

MODELOS DE COMBUSTIBLE. Incendios forestales

MODELOS DE COMBUSTIBLE. Incendios forestales MODELOS DE COMBUSTIBLE Incendios forestales Introducción Durante los años a 70 una serie de científicos estadounidenses se dedican a esto esencialmente. Analizar el calor específico de cada especie y la

Más detalles

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso 2014-2015 MATERIA: GEOGRAFÍA INSTRUCCIONES GENERALES Y CALIFICACIÓN Después de

Más detalles

POTENCIAL DE BIOMASA: COMARCA DE PINARES

POTENCIAL DE BIOMASA: COMARCA DE PINARES ESTUDIO DE POTENCIAL DE BIOMASA: COMARCA DE PINARES INDICE 0. Agencia Provincial dela Energía de Burgos 1. Estudio de potencial de biomasa en la provincia de Burgos 2. Biomasa forestal 3. Comarca de Pinares

Más detalles

Evaluación Financiera y Económica de Proyectos Forestales: Recolección de los Datos y las Muestras

Evaluación Financiera y Económica de Proyectos Forestales: Recolección de los Datos y las Muestras Evaluación Financiera y Económica de Proyectos Forestales: Recolección de los Datos y las Muestras Frederick Cubbage Professor North Carolina State University Robert Davis and Greg Frey World Bank Latin

Más detalles

Estructura de la propiedad forestal en Castilla-La Mancha

Estructura de la propiedad forestal en Castilla-La Mancha LOS MONTES DE CASTILLA-LA MANCHA Estructura de la propiedad forestal en Castilla-La Mancha Gema Sánchez Palacios Ingeniera de Montes Tragsatec Castilla-La Mancha Fotografías: Archivo Tragsatec La Ley 3/2008

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 1. Medidas de centralización Medidas de centralización Hemos visto cómo el estudio del conjunto de los datos mediante la estadística permite realizar representaciones gráficas, que informan sobre ese

Más detalles

BLOQUE I: GEOMETRÍA PLANA Y FIGURAS GEOMÉTRICAS. Ecuaciones y sistemas. 2 (20 horas) Funciones y gráficas. 2 (20 horas) Estadística y probabilidad

BLOQUE I: GEOMETRÍA PLANA Y FIGURAS GEOMÉTRICAS. Ecuaciones y sistemas. 2 (20 horas) Funciones y gráficas. 2 (20 horas) Estadística y probabilidad PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA Materia IV Período FBPI Tramo II Ámbito Científico-Tecnológico Bloque I Geometría plana y figuras geométricas Créditos 3 (30 horas) Bloque II Créditos Ecuaciones y sistemas 2 (20

Más detalles

Tema 1.- Correlación Lineal

Tema 1.- Correlación Lineal Tema 1.- Correlación Lineal 3.1.1. Definición El término correlación literalmente significa relación mutua; de este modo, el análisis de correlación mide e indica el grado en el que los valores de una

Más detalles

1.- Introducción. Ciclos Mayo 2010 Noviembre 2010 Mayo Servicios/Unidades Becas Acceso Primer y Segundo Ciclo Títulos

1.- Introducción. Ciclos Mayo 2010 Noviembre 2010 Mayo Servicios/Unidades Becas Acceso Primer y Segundo Ciclo Títulos 1.- Introducción En concordancia con el interés general de las instituciones universitarias de mejorar sus servicios, el Área de Alumnos pretende responder al compromiso de la Universidad de Sevilla con

Más detalles

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos Agro 6998 Conferencia Introducción a los modelos estadísticos mixtos Los modelos estadísticos permiten modelar la respuesta de un estudio experimental u observacional en función de factores (tratamientos,

Más detalles

Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables

Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables Cuestiones de Verdadero/Falso 1. La covarianza mide la relación lineal entre dos variables, pero depende de las unidades de medida utilizadas. 2. El análisis

Más detalles

3.2. Medición de copas y raíces

3.2. Medición de copas y raíces Autores: Patricio Corvalán Vera Jaime Hernández Palma 3.2. Medición de copas y raíces 3.2.1 La Copa La copa del árbol es el órgano que sostiene el tejido fotosintético, absorbiendo y utilizando la energía

Más detalles

INTRODUCCION AL MARKETING

INTRODUCCION AL MARKETING INTRODUCCION AL MARKETING Tema 5 LA INVESTIGACIÓN COMERCIAL Y EL MARKETING CONTENIDOS BASICOS OBJETIVOS a) Comprender la importancia del Sistema de Información de Marketing b) Componentes del S.I.M c)

Más detalles

[Seleccionar fecha] Autor: Ferchu

[Seleccionar fecha] Autor: Ferchu REVOLUCIONUNATTENDED [Seleccionar fecha] Autor: Ferchu Técnicas de toma y remisión de muestras de suelos OBJETIVO La fertilización y el encalado son prácticas esenciales para crear, mantener o aumentar

Más detalles

Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras

Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 4: Probabilidad y Teoría de Muestras Curso 2008-2009

Más detalles

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE AGRONOMIA DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL CÁTEDRA DE RECURSOS PARA LA ALIMENTACIÓN ANIMAL Maracay

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE AGRONOMIA DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL CÁTEDRA DE RECURSOS PARA LA ALIMENTACIÓN ANIMAL Maracay UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE AGRONOMIA DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL CÁTEDRA DE RECURSOS PARA LA ALIMENTACIÓN ANIMAL Maracay CARACTERIZACIÓN DE COMUNIDADES DE VEGETACION CON FINES DE

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Industrial (EST-121) NUMERO DE CREDITOS

Más detalles

TRATAMIENTOS SELVÍCOLAS (I)

TRATAMIENTOS SELVÍCOLAS (I) TRATAMIENTOS SELVÍCOLAS (I) Índice Conceptos Cortas a hecho Cortas por aclareo sucesivo uniforme Cortas por entresaca CONCEPTOS El conjunto de prácticas que se aplican para obtener una determinada forma

Más detalles

AMBITO: El ámbito es la recogida de información sobre las operaciones e transporte y su correspondiente agrupación en etapas y recorridos realizados

AMBITO: El ámbito es la recogida de información sobre las operaciones e transporte y su correspondiente agrupación en etapas y recorridos realizados LA E.P.T.M.C ENCUESTA PERMANENTE Base legal: Directivas del Consejo de la U.E.78/ 546 y 89/462 relativas a las estadísticas de transportes de mercancías por carretera Reglamento del Consejo Nº 1171/98

Más detalles

Anexo III: Formato de Informes de Acuerdo con los Lineamientos ND. Versión: marzo de 2016

Anexo III: Formato de Informes de Acuerdo con los Lineamientos ND. Versión: marzo de 2016 Informe de Progreso (MTR) cada 6 meses, 4 páginas como máximo (sin incluir el informe financiero) 1. Información clave título del proyecto número del proyecto nombre de la organización país responsable

Más detalles

Importancia del origen (genético) en un programa de mejoramiento. Fco. Zamudio (PhD)

Importancia del origen (genético) en un programa de mejoramiento. Fco. Zamudio (PhD) Importancia del origen (genético) en un programa de mejoramiento Prólogo El éxito en el establecimiento y productividad de las plantaciones con árboles forestales depende en gran medida de: 1. La especie

Más detalles

Observatorio de precios de productos forestales. Madera con destino trituración

Observatorio de precios de productos forestales. Madera con destino trituración Observatorio de precios de productos forestales con destino trituración 30/10/2014 Observatorio de precios para trituración 1 Los precios de la madera se presentan en m3 con corteza a pie de fábrica. En

Más detalles

DISEÑO DE LA METODOLOGÍA DE INVENTARIO FORESTAL CON APLICACIÓN LIDAR

DISEÑO DE LA METODOLOGÍA DE INVENTARIO FORESTAL CON APLICACIÓN LIDAR DISEÑO DE LA METODOLOGÍA DE INVENTARIO FORESTAL CON APLICACIÓN LIDAR INTRODUCCIÓN La Generalitat Valenciana ha desarrollado, en el marco del proyecto PROFORBIOMED, el Proyecto de Ordenación del Monte nº

Más detalles

DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS. IES GALLICUM

DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS. IES GALLICUM UNIDAD I: NÚMEROS (6 Horas) 1.- Repasar el cálculo con números racionales y potencias de exponente entero. 2.- Resolver problemas de la vida cotidiana en los que intervengan los números racionales. 1.-

Más detalles

Criterios de Evaluación MÍNIMOS

Criterios de Evaluación MÍNIMOS s 2º ESO / 2ºPAB Concreción : CE.1 Utilizar números enteros, fracciones, decimales y porcentajes sencillos, sus operaciones y propiedades, para recoger, transformar e intercambiar información y resolver

Más detalles

CONTENIDOS MÍNIMOS BLOQUE 2. NÚMEROS

CONTENIDOS MÍNIMOS BLOQUE 2. NÚMEROS CONTENIDOS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN DE MATEMÁTICAS 1º DE ESO. Bloque 1: Contenidos Comunes Este bloque de contenidos será desarrollado junto con los otros bloques a lo largo de todas y cada una de las

Más detalles

Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004-2009

Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004-2009 Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004-2009 Antecedentes. Publicación de la Ley General de Desarrollo Forestal Sustentable (2003) y su reglamento. Transferencia del Inventario Nacional Forestal

Más detalles

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos

Más detalles

EL INVENTARIO DEL MONTE: EVALUACIÓN DE RECURSOS, SERVICIOS Y FUNCIONES. ASPECTOS BÁSICOS

EL INVENTARIO DEL MONTE: EVALUACIÓN DE RECURSOS, SERVICIOS Y FUNCIONES. ASPECTOS BÁSICOS 4 EL INVENTARIO DEL MONTE: EVALUACIÓN DE RECURSOS, SERVICIOS Y FUNCIONES. ASPECTOS BÁSICOS 4.1. INTRODUCCIÓN El Capítulo de Evaluación de recursos, servicios y funciones sólo se encuentra recogido en las

Más detalles

Tema 1: Introducción

Tema 1: Introducción Estadística Universidad de Salamanca Curso 2010/2011 Outline 1 Estadística 2 Outline 1 Estadística 2 La estadística es una ciencia que comprende la recopilación, tabulación, análisis e interpretación de

Más detalles

Repoblaciones y gestión de masas artificiales. Álvaro Hernández Jiménez Ingeniero Técnico Forestal Jefe de Sección de Sanidad Forestal de Zaragoza

Repoblaciones y gestión de masas artificiales. Álvaro Hernández Jiménez Ingeniero Técnico Forestal Jefe de Sección de Sanidad Forestal de Zaragoza Repoblaciones y gestión de masas artificiales Álvaro Hernández Jiménez Ingeniero Técnico Forestal Jefe de Sección de Sanidad Forestal de Zaragoza Ciclo de Conferencias Gestión forestal sostenible Actividad

Más detalles

A qué nos referimos con medidas de dispersión?

A qué nos referimos con medidas de dispersión? Estadística 1 Sesión No. 4 Nombre: Medidas de dispersión. Contextualización A qué nos referimos con medidas de dispersión? En esta sesión aprenderás a calcular las medidas estadísticas de dispersión, tal

Más detalles

ESTADÍSTICA CON EXCEL

ESTADÍSTICA CON EXCEL ESTADÍSTICA CON EXCEL 1. INTRODUCCIÓN La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en

Más detalles

Guía para maestro. Medidas de dispersión. Guía para el maestro. Compartir Saberes

Guía para maestro. Medidas de dispersión. Guía para el maestro.  Compartir Saberes Guía para maestro Guía realizada por Bella Peralta C. Magister en Educación Matemática bellaperaltamath@gmail.com bperalta@colegioscompartir.org Determinan si la media de la distribución de los datos es

Más detalles

TERCER AÑO, SEGUNDO SEMESTRE 1) ESTADÍSTICA FORESTAL 2) DENDROLOGÍA. 7 Horas (3hs. Teoría y 4hs. Práctica).

TERCER AÑO, SEGUNDO SEMESTRE 1) ESTADÍSTICA FORESTAL 2) DENDROLOGÍA. 7 Horas (3hs. Teoría y 4hs. Práctica). I. UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO II. III. IV. UNIDAD ACADÉMICA: FACULTAD DE CIENCIAS FORESTALES CARRERA: INGENIERÍA FORESTAL DEPARTAMENTO: PRODUCCIÓN FORESTAL V. ASIGNATURA: DASOMETRÍA VI.

Más detalles

Estadística descriptiva y métodos diagnósticos

Estadística descriptiva y métodos diagnósticos 2.2.1. Estadística descriptiva y métodos diagnósticos Dra. Ana Dorado Díaz Consejería de Sanidad Diplomado en Salud Pública Diplomado en Salud Pública - 2 Objetivos específicos 1. El alumno aprenderá a

Más detalles

José María Bernabé Confederación Hidrográfica del Segura. Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. Miguel Ángel Cánovas -

José María Bernabé Confederación Hidrográfica del Segura. Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. Miguel Ángel Cánovas - José María Bernabé Confederación Hidrográfica del Segura. Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. Miguel Ángel Cánovas - Confederación Hidrográfica del Segura. Ministerio de Agricultura,

Más detalles

Valoración económica de los recursos naturales y ambientales

Valoración económica de los recursos naturales y ambientales Valoración económica de los recursos naturales y ambientales La valoración económica de los recursos naturales y ambientales, en términos sencillos, es todo intento de asignar valores cuantitativos a los

Más detalles

Introducción a la Estimación de biomasa y carbono en biomasa

Introducción a la Estimación de biomasa y carbono en biomasa Introducción a la Estimación de biomasa y carbono en biomasa Curso Formulación de Proyectos MDL Forestal y Bioenergía Buenos Aires, Argentina, 16-20 de febrero de 2009 Álvaro Vallejo Carbon Decisions 1

Más detalles

Mapas de Puntos. Cartografía a Temática Cuantitativa. Cartografía de superficie

Mapas de Puntos. Cartografía a Temática Cuantitativa. Cartografía de superficie Cartografía a Temática Cuantitativa Cartografía de superficie En la cartografía a temática tica cuantitativa existe el concepto de superficie estadística. stica. La superficie estadística stica es una

Más detalles

PRESTACIONES de a3soc Experto. Servicio de atención directa. Asistente para la confección automática de documentos

PRESTACIONES de a3soc Experto. Servicio de atención directa. Asistente para la confección automática de documentos PRESTACIONES de a3soc Experto Servicio de atención directa A3soc Experto dispone de un Servicio de Atención Telefónica diferenciado, compuesto por un equipo específico de personas, con amplia experiencia

Más detalles

DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA

DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA FUNDAMENTACIÓN El Diplomado en Estadística Aplicada posibilitará la actualización profesional y el desarrollo de competencias específicas

Más detalles

c). Conceptos. Son los grupos o conceptos que se enlistan en las filas de la izquierda de la tabla

c). Conceptos. Son los grupos o conceptos que se enlistan en las filas de la izquierda de la tabla Tema 5. Tablas estadísticas Como ya se había establecido en el tema anterior sobre el uso de las tablas estadísticas, éstas son medios que utiliza la estadística descriptiva o deductiva para la presentación

Más detalles

Estadística para investigadores: todo lo que siempre quiso saber y nunca se atrevió a preguntar

Estadística para investigadores: todo lo que siempre quiso saber y nunca se atrevió a preguntar Estadística para investigadores: todo lo que siempre quiso saber y nunca se atrevió a preguntar Módulo 2. Estadística Descriptiva: Medidas de síntesis Mª Purificación Galindo Villardón Mª Purificación

Más detalles

CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud

CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud Información General Versión: 2016 Modalidad: Presencial. Duración Total: 40 horas. NUEVA FECHA Fecha de inicio: 01 de octubre Fecha de término: 10

Más detalles

M.D.T. y TOPOCAL. Técnicas de Representación Gráfica. Curso DIGTEG 2010

M.D.T. y TOPOCAL. Técnicas de Representación Gráfica. Curso DIGTEG 2010 M.D.T. y TOPOCAL Técnicas de Representación Gráfica Curso 2010-2011 Superficies Topográficas Superficies Topográficas No es geométrica La superficie terrestre No se puede representar con exactitud matemática

Más detalles

ESTADÍSTICA I Código: 8219

ESTADÍSTICA I Código: 8219 ESTADÍSTICA I Código: 8219 Departamento : Metodología Especialidad : Ciclo Básico Prelación : Sin Prelación Tipo de Asignatura : Obligatoria Teórica y Práctica Número de Créditos : 3 Número de horas semanales

Más detalles

BIOMASA FORESTAL EN. Avance de resultados provisionales. Miguel Cabrera

BIOMASA FORESTAL EN. Avance de resultados provisionales. Miguel Cabrera BIOMASA FORESTAL EN CASTILLA LA MANCHA Avance de resultados provisionales Miguel Cabrera METODOLOGÍA DE TRABAJO 1.- IDENTIFICACIÓN DE SUPERFICIES SOBRE LAS QUE SE PUEDE ACTUAR 2.- CÁLCULO DE LA BIOMASA

Más detalles

GRADO EN ECONOMIA SEGUNDO CURSO

GRADO EN ECONOMIA SEGUNDO CURSO GRADO EN ECONOMIA SEGUNDO CURSO Asignatura Estadística II Código 802354 Módulo Métodos cuantitativos Materia Carácter Obligatorio Presenciales 2,7 Créditos 6 No presenciales 3,3 Curso 2 Semestre 3 Estadística

Más detalles

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SOCIALES I. Examen de la tercera evaluación. Nombre y apellidos Fecha: 10 de junio de 2010

MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SOCIALES I. Examen de la tercera evaluación. Nombre y apellidos Fecha: 10 de junio de 2010 IES ATENEA San Sebastián de los Rees MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CC. SOCIALES I Eamen de la tercera evaluación Nombre apellidos Fecha: 0 de junio de 00.- (, 5 puntos) En seis modelos de zapatillas deportivas

Más detalles

EVALUACIÓN EXTRAORDINARIA DE SEPTIEMBRE CURSO Contenidos para la Prueba de Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I.

EVALUACIÓN EXTRAORDINARIA DE SEPTIEMBRE CURSO Contenidos para la Prueba de Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I. EVALUACIÓN EXTRAORDINARIA DE SEPTIEMBRE CURSO 2013-2014. Contenidos para la Prueba de Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I. UNIDAD 3: POLINOMIOS Y FRACCIONES ALGEBRAICAS Operaciones

Más detalles

MEDIDA DE LA DENSIDAD DE UN CUERPO. DETERMINACIÓN DE π

MEDIDA DE LA DENSIDAD DE UN CUERPO. DETERMINACIÓN DE π 1 Objetivos Departamento de Física Curso cero MEDIDA DE LA DENSIDAD DE UN CUERPO. DETERMINACIÓN DE π Utilización de un calibre en la determinación de las dimensiones de un objeto y de una balanza digital

Más detalles

Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24

Pregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Estado Finalizado Finalizado en sábado, 30 de marzo de 2013, 17:10 Tiempo empleado 4 días 23 horas Puntos 50,00/50,00 Calificación 10,00 de un máximo de 10,00

Más detalles

PREGUNTAS DE EJEMPLO EDUCACIÓN MATEMÁTICA PRIMER NIVEL MEDIO

PREGUNTAS DE EJEMPLO EDUCACIÓN MATEMÁTICA PRIMER NIVEL MEDIO PREGUNTAS DE EJEMPLO EDUCACIÓN MATEMÁTICA PRIMER NIVEL MEDIO VALIDACIÓN DE ESTUDIOS DECRETO Nº257 LEA LA INFORMACIÓN Y RESPONDA LAS PREGUNTAS 1 Y 2. 1. Francisco desea pintar una pieza que tiene dos paredes

Más detalles

Teorema Central del Límite (1)

Teorema Central del Límite (1) Teorema Central del Límite (1) Definición. Cualquier cantidad calculada a partir de las observaciones de una muestra se llama estadístico. La distribución de los valores que puede tomar un estadístico

Más detalles

Curso Superior de Creación de Modelos de Simulación con Vensim

Curso Superior de Creación de Modelos de Simulación con Vensim Curso Superior de Creación de Modelos de Simulación con Vensim Distribuidor Oficial Vensim OBJETIVO Curso para aprender con rapidez la creación de modelos de simulación dinámica con Vensim. DIRIGIDO A

Más detalles

3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS

3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS 1. INTRODUCCIÓN Este tema se centra en el estudio conjunto de dos variables. Dos variables cualitativas - Tabla de datos - Tabla de contingencia - Diagrama de barras - Tabla de diferencias entre frecuencias

Más detalles

ANÁLISIS SOCIOECONÓMICO Y ECOLÓGICO DE LOS AGROPAISAJES DEL CULTIVO DEL CAFÉ, EN EL DISTRITO FRAILES, DESAMPARADOS, DURANTE EL PERIODO 1997 Y 2003.

ANÁLISIS SOCIOECONÓMICO Y ECOLÓGICO DE LOS AGROPAISAJES DEL CULTIVO DEL CAFÉ, EN EL DISTRITO FRAILES, DESAMPARADOS, DURANTE EL PERIODO 1997 Y 2003. UNIVERSIDAD NACIONAL FACULTAD DE CIENCIAS DE LA TIERRA Y EL MAR ESCUELA DE CIENCIAS GEOGRÁFICAS ANÁLISIS SOCIOECONÓMICO Y ECOLÓGICO DE LOS AGROPAISAJES DEL CULTIVO DEL CAFÉ, EN EL DISTRITO FRAILES, DESAMPARADOS,

Más detalles

1. Caso no lineal: ajuste de una función potencial

1. Caso no lineal: ajuste de una función potencial 1. Caso no lineal: ajuste de una función potencial La presión (P) y el volumen (V ) en un tipo de gas están ligados por una ecuación del tipo PV b = a, siendo a y b dos parámetros desconocidos. A partir

Más detalles

CONTENIDOS MÍNIMOS SEPTIEMBRE. DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS

CONTENIDOS MÍNIMOS SEPTIEMBRE. DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS CONTENIDOS MÍNIMOS SEPTIEMBRE. DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS CONTENIDOS MÍNIMOS MATEMÁTICAS 1º ESO U.D. 1 Números Naturales El conjunto de los números naturales. Sistema de numeración decimal. Aproximaciones

Más detalles

CONGRESO SOBRE LOS DRONES APLICADOS A LA INGENIERÍA CIVIL APLICACIONES CARTOGRAFICAS. UAV BLACKBIRD S.L.

CONGRESO SOBRE LOS DRONES APLICADOS A LA INGENIERÍA CIVIL APLICACIONES CARTOGRAFICAS. UAV BLACKBIRD S.L. CONGRESO SOBRE LOS DRONES APLICADOS A LA INGENIERÍA CIVIL APLICACIONES CARTOGRAFICAS ESQUEMA DE LA PRESENTACION 1. Introducción a la Fotogrametría Moderna, principios básicos. 2. Tipos de RPAS que se utilizan

Más detalles

Distribuciones de Probabilidad para Variables Aleatorias Discretas 1

Distribuciones de Probabilidad para Variables Aleatorias Discretas 1 Distribuciones de Probabilidad para Variables Aleatorias Discretas Apellidos, nombre Martínez Gómez, Mónica (momargo@eio.upv.es) Marí Benlloch, Manuel (mamaben@eio.upv.es) Departamento Centro Estadística,

Más detalles

Conceptos Básicos de Inferencia

Conceptos Básicos de Inferencia Conceptos Básicos de Inferencia Álvaro José Flórez 1 Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística Facultad de Ingenierías Febrero - Junio 2012 Inferencia Estadística Cuando obtenemos una muestra, conocemos

Más detalles

1) Subtest de Vocabulario: Incluye dos partes, vocabulario expresivo (con 45 items) y definiciones (con 37 elementos).

1) Subtest de Vocabulario: Incluye dos partes, vocabulario expresivo (con 45 items) y definiciones (con 37 elementos). Test Breve de Inteligencia de Kaufman (K-BIT) TUTORIAL El Test Breve de Inteligencia K-BIT es una excelente medida de lo que suele llamarse inteligencia general. Se trata de un test de screening, aplicable

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro

Más detalles

LECTURA 01: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I). TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL.

LECTURA 01: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL. LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I). TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL. LECTURA 1: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL GENERAL LA DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR (PARTE I) TEMA 1: LA DISTRIBUCION NORMAL GENERAL PROPIEDADES 1 INTRODUCCION La distribución de probabilidad continua más importante

Más detalles

478 Índice alfabético

478 Índice alfabético Índice alfabético Símbolos A, suceso contrario de A, 187 A B, diferencia de los sucesos A y B, 188 A/B, suceso A condicionado por el suceso B, 194 A B, intersección de los sucesos A y B, 188 A B, unión

Más detalles

Contenido - Leña. 1.- Aspectos Generales. 2.- Producción. 3.- Potencial. 4.- Ventajas y Desventajas. 5.- Que información recopilar

Contenido - Leña. 1.- Aspectos Generales. 2.- Producción. 3.- Potencial. 4.- Ventajas y Desventajas. 5.- Que información recopilar Contenido - Leña 1.- Aspectos Generales 2.- Producción 3.- Potencial 4.- Ventajas y Desventajas 5.- Que información recopilar 6.- Características del recurso en ALC 0 1. Aspectos generales 1.2 Antecedentes

Más detalles

Elección del método de inventario forestal. El inventario por conteo pie a pie. Índice

Elección del método de inventario forestal. El inventario por conteo pie a pie. Índice TEMA 12 Elección del método de inventario forestal. El inventario por conteo pie a pie. Índice 1. Introducción. 2. Tipos de masa. 2.1. Rodalización y mapa de rodales. 3. Definición de las superficies a

Más detalles

M ÉTODO DE MUESTREO DE GEOSINTÉTICOS PARA ENSAYOS I.N.V. E

M ÉTODO DE MUESTREO DE GEOSINTÉTICOS PARA ENSAYOS I.N.V. E M ÉTODO DE MUESTREO DE GEOSINTÉTICOS PARA ENSAYOS I.N.V. E 908 07 1. OBJETO 1.1 Esta práctica cubre dos procedimientos para el muestreo de geosintéticos para ser ensayados. Se requiere que las instrucciones

Más detalles

Metodología de la Investigación [DII-711] Capítulo 7: Selección de la Muestra

Metodología de la Investigación [DII-711] Capítulo 7: Selección de la Muestra Metodología de la Investigación [DII-711] Capítulo 7: Selección de la Muestra Dr. Ricardo Soto [ricardo.soto@ucv.cl] [http://www.inf.ucv.cl/ rsoto] Escuela de Ingeniería Informática Pontificia Universidad

Más detalles

ESCUELA COMERCIAL CÁMARA DE COMERCIO EXTENSIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN

ESCUELA COMERCIAL CÁMARA DE COMERCIO EXTENSIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN CICLO, ÁREA O MÓDULO: TERCER CUATRIMESTRE OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA: Al termino del curso el alumno efectuara el análisis ordenado y sistemático de la Información, a través del uso de las técnicas

Más detalles

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO RELACIÓN DE PROBLEMAS PROPUESTOS DE UNA VARIABLE Curso académico 2004-2005 DPTO. ECONOMÍA APLICADA I 1. Obtener las frecuencias acumuladas, las frecuencias relativas

Más detalles

Arboles dispersos en fincas. Esfuerzos mínimos para estimar la riqueza de árboles en fincas.

Arboles dispersos en fincas. Esfuerzos mínimos para estimar la riqueza de árboles en fincas. Arboles dispersos en fincas. Esfuerzos mínimos para estimar la riqueza de árboles en fincas. Geovana Carreño-Rocabado PhD. Investigadora ICRAF-CATIE Este trabajo presenta los resultados de análisis preliminares

Más detalles

GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA APLICADA

GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA APLICADA GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA APLICADA DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA Nombre: Titulación: Centro: Tipo: Créditos: Curso: Prerrequisitos: Profesor: Dpto.: Estadística Aplicada. Licenciatura

Más detalles

EVALUACIÓN DEL CUESTIONARIO. Screening del deterioro cognitivo en Psiquiatría SCIP-S

EVALUACIÓN DEL CUESTIONARIO. Screening del deterioro cognitivo en Psiquiatría SCIP-S EVALUACIÓN DEL CUESTIONARIO Screening del deterioro cognitivo en Psiquiatría SCIP-S RESUMEN DE LA VALORACIÓN DEL TEST Descripción general Características Nombre del test Autor Editor del test en su versión

Más detalles

FICHA DE LA TECNOLOGÍA

FICHA DE LA TECNOLOGÍA FICHA DE LA TECNOLOGÍA Simulador de diseño de obras de conservación de aguas y suelos: Simulador computacional de zanjas de infiltración y canales de evacuación de aguas de lluvia TEMÁTICA Clasificación:

Más detalles

CONTENIDO PROGRAMÁTICO

CONTENIDO PROGRAMÁTICO CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2012/01/27 Revisión No. 1 AC-DO-F-8 Página 1 de 3 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CÓDIGO 14241 PROGRAMA TECNOLOGÍA EN CONTABILIDAD Y TRIBUTARIA ÁREA DE FORMACIÓN CIENCIAS

Más detalles