Un modelo RothC de orden fraccional novedoso
Autores: Bohaienko, Vsevolod; Diele, Fasma; Marangi, Carmela; Tamborrino, Cristiano; Aleksandrowicz, Sebastian; Woniak, Edyta
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un modelo RothC de orden fraccional novedoso
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Introducido
Método computacional
Resultados de estabilidad
Precisión
Pruebas numéricas
Experimentos del mundo real
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
Se introduce una nueva variación fraccional del modelo RothC para la dinámica del carbono orgánico del suelo. Se sugiere un método computacional basado en la discretización de la solución analítica junto con la técnica de diferencias finitas y se presentan los resultados de estabilidad para este último. La precisión del esquema, en términos del tamaño del paso temporal, se confirma a través de pruebas numéricas de una solución analítica construida. La efectividad del método discreto propuesto se compara con la del modelo discreto clásico RothC. Los resultados de experimentos del mundo real muestran que, ajustando el orden fraccional y el término multiplicador, se puede lograr una mejor coincidencia entre los datos simulados y reales en comparación con el modelo de orden entero tradicional.
Descripción
Se introduce una nueva variación fraccional del modelo RothC para la dinámica del carbono orgánico del suelo. Se sugiere un método computacional basado en la discretización de la solución analítica junto con la técnica de diferencias finitas y se presentan los resultados de estabilidad para este último. La precisión del esquema, en términos del tamaño del paso temporal, se confirma a través de pruebas numéricas de una solución analítica construida. La efectividad del método discreto propuesto se compara con la del modelo discreto clásico RothC. Los resultados de experimentos del mundo real muestran que, ajustando el orden fraccional y el término multiplicador, se puede lograr una mejor coincidencia entre los datos simulados y reales en comparación con el modelo de orden entero tradicional.