Herramientas Informáticas para la Gestión Forestal en Galicia

Transcripción

1 Herramientas Informáticas para la Gestión Forestal en Galicia Ulises Diéguez Aranda Universidade de Santiago de Compostela SmartOpenData Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria Madrid, 29 de Octubre de 2015

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3 Sistemas de gestión forestal

4 Contenido 1. Introducción 2. Calidad de estación 3. Modelos estáticos de crecimiento y producción 3.1. Tablas de producción 3.2. Diagramas de manejo de la densidad 4. Modelos dinámicos de crecimiento 5. Modelos de crecimiento de árbol individual 6. Desagregación de las variables del rodal 7. Relación altura-diámetro 8. Herramientas para la cubicación con clasificación de productos 9. Estimación del diámetro normal y del volumen del tronco a partir de las dimensiones del tocón 10. Ecuaciones de biomasa Anexo I. Abreviaturas y notación Anexo II. Comparación, selección y validación de modelos Anexo III. Resumen de herramientas selvícolas para la gestión forestal sostenible en Galicia

5 Archivos de Microsoft Office Excel Predecir el crecimiento en H 0 y estimar IS Estimar el volumen total o clasificado según destinos comerciales Generar una tabla de producción para una calidad de estación dada Estimar d o v a partir de las dimensiones del tocón Estimar la distribución diamétrica conociendo variables de rodal Estimar la biomasa de árbol individual y de rodal total y por fracciones Estimar la altura de un árbol a partir de d y variables de rodal

6 Archivos de Microsoft Office Excel

7 Archivo PDF con DMD

8 Estructura modelos dinámicos rodal Variables de estado (t 1 ) H 01 N 1 Funciones de transición Variables de estado (t 2 ) H 02 N 2 G 1 G 2 Funciones de salida Funciones de salida V 1 total o por destinos comerciales Crecimiento = V 2 - V 1 V 2 total o por destinos comerciales W 1 total o por fracciones Crecimiento = W 2 - W 1 W 2 total o por fracciones C 1 total o por fracciones Crecimiento = C 2 - C 1 C 2 total o por fracciones

9 Simulador forestal ü Programa informático que incluye el conjunto de funciones interrelacionadas y algoritmos que imitan el desarrollo de la masa forestal ü Facilitan el empleo de modelos à selvicultores y gestores forestales

10 GesMO 2009 (v. 2.0) ü GesMO (Gestión por Modelos) à simulador de crecimiento y producción que permite estimar el crecimiento de las variables de un rodal forestal regular monoespecífico a lo largo de su vida, considerando distintas opciones de tratamientos selvícolas ü Desagregación de producción del rodal por clases diamétricas y clasificación de madera por destinos comerciales ü Evaluación económica de programas selvícolas à VAN, VES, TIR ü Plataforma estándar para implementar nuevos modelos de estructura similar

11 GesMO 2009 (v. 2.0)

12 GesMO 2009 (v. 2.0) ü Implementados hasta el momento los modelos dinámicos de crecimiento de rodal para Betula pubescens, Pinus pinaster, Pinus radiata, Pinus sylvestris y Quercus robur ü Algunas restricciones Válido para masas regulares o coetáneas y monoespecíficas Utilización con precaución para edades demasiado jóvenes (<10 años) o adultas (>45 años) Permite simular sólo claras por lo bajo, semisistemáticas o sistemáticas

13 Herramientas selvícolas para la gestión de las principales especies forestales de Galicia B.p. = Betula pubescens; E.g. = Eucalyptus globulus; E.n. = Eucalyptus nitens; P.p. = Pinus pinaster; P.r. = Pinus radiata; P.s. = Pinus sylvestris; P.m. = Pseudotsuga menziesii; Q.r. = Quercus robur

14 Disponible en la Web ü Grupo de investigación Unidade de Xestión Forestal Sostible (EPS, USC)

15 app.eucatool.com

16 Requerimientos simuladores forestales ü Enlazar modelo con diversas fuentes de datos (ej. IFN) ü Pruebas de error y avisos antes de realizar simulaciones ü Usar datos de diferentes diseños de muestreo ü Generar datos para iniciar simulación cuando no están disponibles ü Proyección de múltiples rodales simultáneamente ü Hoja de cálculo vs. librería/paquete ü Interface de software flexible ü Servidor Web à actualización y disponibilidad inmediatas ü Amplio rango de salidas (tablas, mapas, visualizadores) à modelizador debe entender necesidades usuarios

17 En desarrollo

18 Fases del proceso Identificar el problema Desarrollar un modelo específico para el caso de estudio Llenarlo de datos Encontrar la solución óptima Simulador Generador matricial Solver Probar la solución Análisis de sensibilidad Convertir la solución en resúmenes fácilmente interpretables Post procesar las soluciones

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25 Visualización dispositivo móvil

26 Poner en Open Data? ü BBDD para desarrollo de modelos con parcelas georreferenciadas ü Desarrollar modelos f(var. sensores remotos) à coincidencia vuelo LiDAR-toma datos en campo ü IS = f(var. ambientales) à adaptación cambio climático ü Capas MFE25 actualizadas (cortas, nuevas plantaciones, áreas incendiadas ) ü Información PO incluidos en registro Xunta à estudios disponibilidad recurso