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Cuantificación del Efecto del Acoplamiento de Modelos de Cambio de Uso del Suelo

Autores: Stepanov, Oleg; Câmara, Gilberto; Verstegen, Judith A.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Cuantificación del Efecto del Acoplamiento de Modelos de Cambio de Uso del Suelo


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Cambio de uso del suelo
Colaboración en modelos
Proyecciones
Brasil
Globoim-Brasil
Pluc

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El cambio en el uso del suelo (CUS) es un proceso complejo que es difícil de proyectar. La colaboración de modelos, un término agregado para la armonización, comparación y/o acoplamiento de modelos, tiene como objetivo combinar las fortalezas de diferentes modelos para mejorar las proyecciones de CUS. Se han realizado varias colaboraciones de modelos, pero, hasta donde saben los autores, el efecto del acoplamiento no se ha evaluado cuantitativamente. Por lo tanto, para un estudio de caso en Brasil, armonizamos y acoplamos el modelo de equilibrio parcial GLOBIOM-Brasil y el modelo espacialmente explícito impulsado por la demanda PLUC, y luego comparamos las proyecciones del modelo acoplado con las de GLOBIOM-Brasil individualmente. Las mayores diferencias entre las proyecciones ocurrieron en Mato Grosso y Pará, fronteras de la expansión agrícola. Además, validamos ambas proyecciones para Mato Grosso utilizando mapas de uso del suelo a partir de imágenes de teledetección. El modelo acoplado superó claramente a GLOBIOM-Brasil. Las reducciones en el error cuadrático medio (ECM) para la dinámica de CUS variaron del 31% al 80% y para el uso total del suelo, del 10% al 57%. Solo para pastizales, el modelo acoplado tuvo un rendimiento peor en el uso total del suelo (ECM un 9% más alto). Las razones para un mejor rendimiento del modelo acoplado se consideraron, entre otras, el mapa inicial, información más espacialmente explícita sobre los impulsores y el efecto de dependencia del camino en la asignación a través del enfoque de autómatas celulares de PLUC.

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