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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorMónica Cervantes Jiménezes_ES
dc.contributorMónica Elisa Queijeiro Bolañoses_ES
dc.contributorSamuel Villarreal Rodríguezes_ES
dc.contributorAurelio Guevara Escobares_ES
dc.contributorEnrique González Sosaes_ES
dc.creatorJaquelin Guadalupe Ramos Garcíaes_ES
dc.date2023-10-01-
dc.date.accessioned2024-02-08T17:53:01Z-
dc.date.available2024-02-08T17:53:01Z-
dc.date.issued2023-10-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9917-
dc.descriptionLa productividad primaria bruta (PPB) representa es el carbono fijado por la vegetación a través de la fotosíntesis en los ecosistemas. En entornos áridos y semiáridos, donde el agua es limitada, es esencial estimar la PPB para comprender su funcionamiento ante disturbios y cambio climático. Desafortunadamente, estos ecosistemas están subrepresentados en los modelos de dinámica de carbono. El método de Eddy Covariance (EC), mide directamente el intercambio de gases entre biosfera y la atmósfera y permite calcular la PPB, proporcionando las estimaciones más fiables. Sin embargo, este método resulta costoso y su alcance es limitado. La percepción remota (PR) ofrece alternativas accesibles para estimar la PPB a diferentes escalas. Una técnica reciente involucra la medición de fluorescencia inducida por el sol (SIF) mediante sensores remotos. Dado que la SIF está directamente relacionada con la actividad fotosintética de la vegetación, puede utilizarse como indicador para estimar la PPB. Este estudio evaluó la capacidad de productos satelitales para estimar la PPB en un ambiente semiárido en Bernal, Querétaro, Mx. Se consideraron los productos SIF_MODIS, PPB_MODIS y PPB_FluxSat. Cada producto se evaluó mediante regresión lineal simple, comparándolos con estimaciones de PPB de una torre de EC en el sitio de estudio, durante 2017 y 2018. Además, se generaron tres modelos de aprendizaje automático (ML) para estimar la PPB basados en cada producto satelital, índices y variables meteorológicas de PR. La variable de respuesta en cada ML fue la PPB de la torre de EC. Cada modelo ML se entrenó con el 85% de los datos y validado con el 15% restante. Los resultados de la regresión linean mostraron un ajuste deficiente al comparar los productos con mediciones directas de EC (r2=0.65 SIF_MODIS, r2=0.59 PPB_MOD17 y r2=0.54 PPB_FluxSat). Las estimaciones de PPB a través de ML, se compararon favorablemente con las mediciones de la torre de EC. Destacando el modelo basado en SIF_MODIS con un rendimiento robusto (r2=0.93), a pesar de ser una técnica novedosa. En conclusión, estas técnicas de PR tienen el potencial de contribuir de manera práctica y rentable al análisis de la captura de carbono tanto en el sitio de estudio.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectCiencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierraes_ES
dc.subjectCiencias de la Tierra y del Espacioes_ES
dc.subjectCiencia Forestales_ES
dc.titleEvaluación de la fluorescencia inducida por el sol y productos satelitales de PPB para estimar la captura de carbono en un ambiente semiáridoes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorRAGJ920525MSPMRQ05es_ES
dc.contributor.identificadorCEJM880413MQTRMN03es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSecretarioes_ES
dc.contributor.roleVocales_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias Biológicases_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ciencias Naturaleses_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias Biológicas

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