Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray
La determinación de la biomasa forrajera de los arbustos, generalmente, se realiza con métodos destructivos, por ello, la predicción de la biomasa con métodos no destructivos representa una herramienta para los finqueros e investigadores agropecuarios, lo cual, justifica este estudio, dado el ahorro...
- Autores:
-
Mora Delgado, Jairo
Holguín, Vilma A.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UDCA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udca.edu.co:11158/1406
- Acceso en línea:
- https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/661
https://doi.org/10.31910/rudca.v21.n1.2018.661
- Palabra clave:
- Modelos matemáticos
Arbustos
Bancos de forraje
Predicción
Arbustos
Modelos matemáticos
Biomasa
Plantas forrajeras
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018
| id |
RepoUDCA2_0e4cda39990e68d3bc6433eb12d218ca |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.udca.edu.co:11158/1406 |
| network_acronym_str |
RepoUDCA2 |
| network_name_str |
Repositorio Institucional UDCA |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Application of non-linear mathematical models for the estimation of forage biomass of Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| title |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| spellingShingle |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray Modelos matemáticos Arbustos Bancos de forraje Predicción Arbustos Modelos matemáticos Biomasa Plantas forrajeras |
| title_short |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| title_full |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| title_fullStr |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| title_full_unstemmed |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| title_sort |
Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. Gray |
| dc.creator.fl_str_mv |
Mora Delgado, Jairo Holguín, Vilma A. |
| dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Mora Delgado, Jairo Holguín, Vilma A. |
| dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Modelos matemáticos Arbustos |
| topic |
Modelos matemáticos Arbustos Bancos de forraje Predicción Arbustos Modelos matemáticos Biomasa Plantas forrajeras |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Bancos de forraje Predicción Arbustos Modelos matemáticos |
| dc.subject.agrovoc.spa.fl_str_mv |
Biomasa Plantas forrajeras |
| description |
La determinación de la biomasa forrajera de los arbustos, generalmente, se realiza con métodos destructivos, por ello, la predicción de la biomasa con métodos no destructivos representa una herramienta para los finqueros e investigadores agropecuarios, lo cual, justifica este estudio, dado el ahorro de tiempo y de recursos en los procesos de planificación del recurso forrajero . La construcción de ecuaciones alométricas es una metodología para la estimación de la biomasa de especies leñosas; estos procedimientos son útiles para los investigadores de los recursos agroforestales . El objetivo de este estudio fue formular una ecuación para estimar la biomasa de arbustos de Tithonia diversifolia, usando mediciones lineales; se analizaron estadísticamente, a través de coeficientes de correlación de Pearson, mediante los cuales, se seleccionaron las variables más correlacionadas con la biomasa . El trabajo de campo fue realizado desde noviembre hasta diciembre de 2013, en el Centro Experimental de la Universidad Nacional de Colombia - CEUNP, Palmira, en un área experimental de 880m, con diseño de surcos cada 2m y distancia entre plantas de 1m, para un total de 440 plantas . El volumen de dosel fue estimado mediante la medición de la altura y dos diámetros, para ser incluidos en una fórmula modificada del volumen básico de un elipsoide. La ecuación de Mitcherlich tuvo el mejor ajuste, siendo el modelo Ӯ = 15,06 (1-1,06) -0,12X, el que mejor predice la biomasa forrajera. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.issued.spa.fl_str_mv |
2018-01 |
| dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv |
2019-05-13T19:55:19Z |
| dc.date.available.spa.fl_str_mv |
2019-05-13T19:55:19Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículo de revista |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/ART |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.issn.spa.fl_str_mv |
0123-4226 |
| dc.identifier.uri.spa.fl_str_mv |
https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/661 |
| dc.identifier.doi.spa.fl_str_mv |
https://doi.org/10.31910/rudca.v21.n1.2018.661 |
| dc.identifier.local.spa.fl_str_mv |
307048 |
| identifier_str_mv |
0123-4226 307048 |
| url |
https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/661 https://doi.org/10.31910/rudca.v21.n1.2018.661 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartofseries.spa.fl_str_mv |
Revista UDCA : Actualidad & Divulgación Científica (Bogotá). -- Vol. 21, No. 1 (Ene.-Jun. 2018). -- páginas 43-50 |
| dc.relation.indexed.spa.fl_str_mv |
Agricultura |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018 |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
| rights_invalid_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.spatial.spa.fl_str_mv |
Palmira (Colombia) |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Bogotá : Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018 |
| institution |
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.udca.edu.co/bitstreams/8681636c-4506-4fd5-9efe-188aa42325fc/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/d628e4d1-0b93-44d6-99e7-674bb59c37ca/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/2fe37360-a519-4181-9af6-5983065c1e11/download https://repository.udca.edu.co/bitstreams/117d5bb1-de11-4441-8a50-910cf9720014/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
77c16206744127c4a891cb6d974e3b46 f661acf14bedbf9f5d13897a0387e751 99ca404f3c1aabb999f2e4f1876b8d16 4433b97fe713f0aa7e42fa3b7b16f572 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales UDCA. |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1818152413162373120 |
| spelling |
Mora Delgado, JairoHolguín, Vilma A.Palmira (Colombia)2019-05-13T19:55:19Z2019-05-13T19:55:19Z2018-010123-4226https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/661https://doi.org/10.31910/rudca.v21.n1.2018.661307048La determinación de la biomasa forrajera de los arbustos, generalmente, se realiza con métodos destructivos, por ello, la predicción de la biomasa con métodos no destructivos representa una herramienta para los finqueros e investigadores agropecuarios, lo cual, justifica este estudio, dado el ahorro de tiempo y de recursos en los procesos de planificación del recurso forrajero . La construcción de ecuaciones alométricas es una metodología para la estimación de la biomasa de especies leñosas; estos procedimientos son útiles para los investigadores de los recursos agroforestales . El objetivo de este estudio fue formular una ecuación para estimar la biomasa de arbustos de Tithonia diversifolia, usando mediciones lineales; se analizaron estadísticamente, a través de coeficientes de correlación de Pearson, mediante los cuales, se seleccionaron las variables más correlacionadas con la biomasa . El trabajo de campo fue realizado desde noviembre hasta diciembre de 2013, en el Centro Experimental de la Universidad Nacional de Colombia - CEUNP, Palmira, en un área experimental de 880m, con diseño de surcos cada 2m y distancia entre plantas de 1m, para un total de 440 plantas . El volumen de dosel fue estimado mediante la medición de la altura y dos diámetros, para ser incluidos en una fórmula modificada del volumen básico de un elipsoide. La ecuación de Mitcherlich tuvo el mejor ajuste, siendo el modelo Ӯ = 15,06 (1-1,06) -0,12X, el que mejor predice la biomasa forrajera.Determination of the forage biomass of the bushes is usually done with destructive methods, therefore the prediction of biomass with non-destructive methods represents a tool for farmers and agricultural researchers, which justifies this study, given the saving of time and resources in the planning processes of forage resources. The construction of allometrics equations is a methodology for estimating the biomass of woody species; these procedures are useful for researchers of agroforestry resources. The objective of this study was to generate an equation to estimate the biomass of a shrub, Tithonia diversifolia, using linear measurements; which were statistically analyzed by Pearson correlation coefficients, through which the variables most correlated with the biomass were selected.The work field was conducted from November to December 2013 at the Experimental Center of the National University of Colombia - CEUNP, Palmira, in an experimental area of 880 m, with row design every 2 m and distance between plants of 1 m, for a total of 440 plants. The canopy volume was estimated by measuring the height and two diameters to be included in a modified formula of the basic volume of an ellipsoid. A Mitcherlich equation had the best fit, under the model Ӯ = 15,06 (1-1,06) -0,12X. This equation was the best predictor of biomass for this species.Incluye referencias bibliográficasapplication/pdfspaBogotá : Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018Revista UDCA : Actualidad & Divulgación Científica (Bogotá). -- Vol. 21, No. 1 (Ene.-Jun. 2018). -- páginas 43-50AgriculturaDerechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aplicación de modelos matemáticos no lineales para la estimación de biomasa forrajera de Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. GrayApplication of non-linear mathematical models for the estimation of forage biomass of Tithonia diversifolia (Hemsl.) A. GrayArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Modelos matemáticosArbustosBancos de forrajePredicciónArbustosModelos matemáticosBiomasaPlantas forrajerasPublicationORIGINALdocument (4).pdfdocument (4).pdfapplication/pdf376874https://repository.udca.edu.co/bitstreams/8681636c-4506-4fd5-9efe-188aa42325fc/download77c16206744127c4a891cb6d974e3b46MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814775https://repository.udca.edu.co/bitstreams/d628e4d1-0b93-44d6-99e7-674bb59c37ca/downloadf661acf14bedbf9f5d13897a0387e751MD52TEXTdocument (4).pdf.txtdocument (4).pdf.txtExtracted texttext/plain30489https://repository.udca.edu.co/bitstreams/2fe37360-a519-4181-9af6-5983065c1e11/download99ca404f3c1aabb999f2e4f1876b8d16MD53THUMBNAILdocument (4).pdf.jpgdocument (4).pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8456https://repository.udca.edu.co/bitstreams/117d5bb1-de11-4441-8a50-910cf9720014/download4433b97fe713f0aa7e42fa3b7b16f572MD5411158/1406oai:repository.udca.edu.co:11158/14062024-05-09 14:22:46.048https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Derechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2018open.accesshttps://repository.udca.edu.coRepositorio - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales UDCA.bdigital@metabiblioteca.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 |