Comparación de variables edaficoclimáticas, en zonas de bosque y páramo utilizando modelo de interpolación kriging en la parroquia Achupallas, cantón Alausí, provincia de Chimborazo

La presente investigación propuso comparar variables edaficoclimáticas en las zonas de bosque y páramo utilizando un modelo de interpolación kriging, en la parroquia Achupallas, cantón Alausí, provincia de Chimborazo, el modelo de interpolación kriging se aplicó por ser, el mejor estimador lineal im...

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Autor principal: Damián Carrión, Diego Armando (author)
Format: bachelorThesis
Idioma:spa
Publicat: 2014
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Accés en línia:https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/3596
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description La presente investigación propuso comparar variables edaficoclimáticas en las zonas de bosque y páramo utilizando un modelo de interpolación kriging, en la parroquia Achupallas, cantón Alausí, provincia de Chimborazo, el modelo de interpolación kriging se aplicó por ser, el mejor estimador lineal imparcial, lo que le convierte en la técnica óptima para la interpolación de cualquier tipo de variable espacial. Para la interpolación se realizó una base de datos de las variables edáficoclimaticas (Carbono; pH; Temperatura; Humedad Relativa), cada una consta con 12 unidades de muestreo (conglomerado), distribuidos sistemáticamente en toda la parroquia. Realizada la interpolación nos muestra que en la parte norte de la zona de estudio los suelos en su mayoría son páramos por encontrarse en un ecosistema característico a más de 4000 m.s.n.m, encontrando menor temperatura y humedad relativa, haciendo que estos suelos contengan mayor contenido de carbono y su pH sea ácidos. Mientras que en la parte sur del área de estudio encontramos un ecotono entre los andes ecuatorianos y la amazonia, presentando varios ecosistemas montanos y alto andinos continuos, interrumpidos únicamente por algunos pastos y muy pocos cultivos, esta zona es la que más aisladas florísticamente están en relación a las actividades antropogénicas teniendo altitudes menores a los 2000 m.s.n.m, encontrando mayor temperatura y humedad relativa haciendo que estos suelos contengan menor contenido de carbono y su pH sea ácidos. Con el modelo de interpolación generamos mapas con una capacidad predictiva confiable, observando que es mejor para la interpolación las variables climáticas ya que en estas encontramos un error de 0,5% para la temperatura, un 0,1% para la humedad relativa al contrario que para las variables edáficas obtuvimos un 10,8% para Carbono y un 6,8% para la variable pH, siendo estos errores muy aceptables de acuerdo a la literatura.
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