Captura de Carbono de Theobroma cacao L con Modelamiento y Redes Neuronales Artificiales en Jose Olaya, Nieva, Amazonas

• Autor: Coronel Toro, Arlan Jack
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Jaén
• Repositorio: UNJ-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unj.edu.pe:UNJ/116
• Enlace del recurso: http://repositorio.unj.edu.pe/handle/UNJ/116
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Captura de Carbono; Redes neuronales artificiales; Theobroma cacao L; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

El objetivo de este estudio fue cuantificar la Captura de Carbono del fuste del Theobroma cacao L con modelamiento y redes neuronales artificiales en el sector José Olaya, distrito de Nieva-Amazonas, aplicando técnicas de modelación matemática con sistemas computacionales para la proyección por hectárea de Captura de Carbono. Realizándose un muestreo al azar simple (MAS) considerando 10 parcelas de una ha de cacao y 10 árboles (muestra) con un total de 100 árboles muestra aleatorios por parcela considerando las variables diámetro a la altura del pecho (DAP), diámetro a cualquier altura por encima del DAP (d), altura total (H), altura donde el diámetro “d” es considerado (h). Para determinar la densidad media de la madera se extrajeron muestras de internas fustales con el Barreno de Pressler considerando una muestra de 100 cuerpos de prueba para todas las parcelas de evaluación. De los datos obtenidos en campo se procedió a calcular el volumen en pie, la biomasa del fuste y la cuantificación de la captura de Carbono de los árboles, para posteriormente entrenar y validar las estimaciones y proyecciones con redes neuronales artificiales utilizado el software Neuroforest® (versión 3.3); obteniendo como resultado de Biomasa total de 323.829 Kg, la captura de Carbono observado del fuste de los árboles de todas las parcelas evaluadas fue 161.915 Kg de C, la Captura de Carbono estimado con modelamiento de todas las parcelas evaluadas fue 155.476 Kg de C, con una correlación de 0.7838 y la Captura de Carbono estimado con Redes Neuronales Artificiales de todas las parcelas evaluadas fue 162.067 Kg de C, con una correlación de 0.9859, estadísticamente es más confiable siendo así el mejor método para estimar la Captura de Carbono.