Infante Sepúlveda, Carlos GustavoRocha Jiménez, Héctor Daniel2022-07-192022-07-192021-12-10http://hdl.handle.net/11349/29754Los bosques altoandinos son considerados uno de los ecosistemas de mayor relevancia ecológica por endemismos y diversidad de especies, pero así mismos mas vulnerables por los procesos de expansión de la frontera agropecuaria y el cambio climático global. Dentro de los servicios ecosistémicos que ofrece este bosque se encuentra la acumulación de carbono atmosférico, cuya cuantificación y monitoreo puede contribuir en la consolidación de estrategias para su manejo y conservación. Con base a lo anterior, en el presente documento se puede observar el uso de información geográfica con los puntos muestreados en campo de un ecosistema de bosque altoandino en el municipio de Guasca-Cundinamarca. Se tomaron los puntos georreferenciados dentro de una parcela permanente, con mediciones en el año 2009, 2013, y 2018 donde se buscó identificar la dinámica de la densidad de biomasa aérea, el análisis exploratorio de los datos muestra una tendencia a un comportamiento normal cuando se realiza una transformación logarítmica. Se encontró e identificó de forma espacial que los individuos se distribuyen de forma no aleatoria sino de forma agrupada en el terreno, los cuales fueron modelados mediante un proceso puntual tipo Strauss y Poisson con la intensidad de 𝛽. También se pudo modelar una superficie a partir de un estimador no paramétrico de kernel que nos permitió ver los sitios de la parcela donde se agrupan con una alta probabilidad los individuos con mayor biomasa, donde estos procesos de agrupación y densidad en el terreno pueden darse debido a las asociaciones vegetales entre especies, las cuales se conocen en la vegetación madura del ecosistema, a su vez, se considera como un indicador de la salud e integridad, lo anterior debido a que estos condicionan la diversidad y disponibilidad de los recursos. Se pudo observar la variación de la densidad de biomasa aérea en el bosque en los tres años de evaluación propuestos, observamos el incremento entre las clases en el diagrama de transición de estados, donde cada clase cambia a la clase inmediatamente superior, pero continua con el mismo patrón espacial calculado de forma inicial. Además de esto, nos permitió calcular una probabilidad de cambio en cada una de las clases al año futuro del intervalo evaluado, en este caso para el año 2017 y año 2023.The high Andean forests are considered one of the most ecologically relevant ecosystems due to endemism and diversity of species, but they are also more vulnerable due to the processes of expansion of the agricultural frontier and global climate change. Among the ecosystem services offered by this forest is the accumulation of atmospheric carbon, whose quantification and monitoring can contribute to the consolidation of strategies for its management and conservation. Based on the above, in this document the use of geographic information can be observed with the points sampled in the field of a high Andean forest ecosystem in the municipality of Guasca-Cundinamarca. The georeferenced points were taken within a permanent plot, with measurements in the years 2009, 2013, and 2018 where it was sought to identify the dynamics of the density of aerial biomass, the exploratory analysis of the data shows a tendency to a normal behavior when perform a logarithmic transformation. It was found and spatially identified that the individuals are not distributed randomly but in a grouped way in the field, which were modeled by a point process type Strauss and Poisson with the intensity of 𝛽. It was also possible to model a surface from a non-parametric kernel estimator that allowed us to see the sites of the plot where the individuals with the highest biomass are grouped with a high probability, where these processes of grouping and density on the ground can occur due to to the vegetal associations between species, which are known in the mature vegetation of the ecosystem, in turn, is considered as an indicator of health and integrity, the above due to the fact that these condition the diversity and availability of resources. It was possible to observe the variation of the aerial biomass density in the forest in the three proposed evaluation years, we observed the increase between the classes in the state transition diagram, where each class changes to the immediately superior class, but continues with the same spatial pattern initially computed. In addition to this, it allowed us to calculate a probability of change in each of the classes to the future year of the evaluated interval, in this case for the year 2017 and the year 2023.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Bosque AltoandinoCadenas de MárkovDensidad de KernelEstadística EspacialMonitoreoPatrones PuntualesSistemas de Información GeográficaEspecialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y Disertaciones AcadémicasSistemas de información geográficaRedes de información geográficaBiomasa forestal - Resultadosinfo:eu-repo/semantics/openAccessHigh-Andean ForestMarkov ChainsKernel DensitySpatial StatisticsMonitoringPoint PatternsGeographic Information SystemsInvestigación-InnovaciónAbierto (Texto Completo)