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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo D8 - Teledetección y monitoreo ecosistémico
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:3400
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Intercambio neto de carbono a escala local
Las torres de flujo emplean covarianza de vórtices turbulentos para registrar directamente el intercambio neto de carbono entre la vegetación integrada por la torre y la atmósfera. La magnitud y el signo del intercambio cambian en el tiempo y permiten distinguir cualitativamente entre funcionamiento como sumidero o como fuente. La fuente no aporta una ley cuantitativa del flujo ni umbrales numéricos.
Grupo 2: Grupo 2: Estructura vegetal a escala de paisaje
El LiDAR aerotransportado escanea la estructura tridimensional de la vegetación sobre extensiones de muchos kilómetros con resolución de pocos metros. A partir de ese escaneo se estiman el índice de área foliar y la biomasa de cada porción del paisaje. La fuente establece dependencia de esas estimaciones respecto de la medición LiDAR, pero no documenta funciones de inversión, calibraciones ni incertidumbres.
Grupo 3: Grupo 3: Observación regional y global por satélite
Los sensores ópticos y de radar satelitales repiten a escala regional y global mediciones equivalentes de índice de área foliar, biomasa y perturbaciones del ecosistema. A partir de esas mediciones se puede estimar también la productividad primaria bruta. La fuente no especifica relaciones espectrales, algoritmos de radar ni funciones cuantitativas de estimación.
Grupo 4: Grupo 4: Integración multifuente mediante grandes datos
El análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, procesa conjuntamente datos de torres de flujo, LiDAR aerotransportado y sensores satelitales. La integración depende de las tres fuentes y permite conectar observaciones que cubren escalas espaciales diferentes. La fuente no define ponderaciones, reglas de fusión, interpolación ni algoritmo estadístico.
Grupo 5: Grupo 5: Estado y función ecosistémica multiescala
La cobertura conjunta de torres de flujo, LiDAR, satélites y análisis de grandes datos permite cuantificar productividad primaria bruta, intercambio neto de carbono, índice de área foliar, biomasa y perturbaciones desde metros hasta continentes. Esa cobertura integra cualitativamente la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de una descripción común del estado y función ecosistémica. No se documenta una función agregada, un índice único ni una regla cuantitativa que combine todas las magnitudes.
ID:1394
Grupo 1: Grupo 1: Intercambio neto de carbono a escala local
Descripción
Las torres de flujo emplean covarianza de vórtices turbulentos para registrar directamente el intercambio neto de carbono entre la vegetación integrada por la torre y la atmósfera. La magnitud y el signo del intercambio cambian en el tiempo y permiten distinguir cualitativamente entre funcionamiento como sumidero o como fuente. La fuente no aporta una ley cuantitativa del flujo ni umbrales numéricos.
Pregunta clave: ¿Cómo se mide si una porción local del ecosistema actúa como sumidero o fuente de carbono en cada momento?
Las torres de flujo emplean covarianza de vórtices turbulentos para registrar directamente el intercambio neto de carbono entre la vegetación integrada por la torre y la atmósfera. La magnitud y el signo del intercambio cambian en el tiempo y permiten distinguir cualitativamente entre funcionamiento como sumidero o como fuente. La fuente no aporta una ley cuantitativa del flujo ni umbrales numéricos. En la escala más local, las torres de flujo que miden mediante la técnica de covarianza de vórtices turbulentos registran directamente el intercambio neto de carbono del ecosistema entre la vegetación que rodea a la torre y la atmósfera: cada torre de flujo cuantifica, para la porción de ecosistema que alcanza a integrar, si esa porción de ecosistema está funcionando como un sumidero de carbono o como una fuente de carbono en cada momento. En conjunto, las torres de flujo, el sensor láser aerotransportado, los sensores ópticos y de radar satelitales y el análisis de grandes datos permiten cuantificar la productividad primaria bruta, el intercambio neto de carbono del ecosistema, el índice de área foliar, la biomasa y las perturbaciones del ecosistema a escalas que van desde los metros hasta los continentes, y esa cobertura de escalas es la que finalmente integra la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de un mismo estado y función de los ecosistemas vegetales. Para combinar las mediciones puntuales de las torres de flujo, las mediciones de paisaje del sensor láser aerotransportado y las mediciones regionales y globales de los sensores satelitales, se recurre al análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, que procesan en conjunto estas tres fuentes de datos: ese análisis de grandes datos es el que permite integrar la fisiología del individuo, medida por las torres de flujo y el sensor láser aerotransportado a escala de metros, con el metabolismo del ecosistema, medido por los sensores satelitales a escala de continentes.
ID:2451
Grupo 2: Grupo 2: Estructura vegetal a escala de paisaje
Descripción
El LiDAR aerotransportado escanea la estructura tridimensional de la vegetación sobre extensiones de muchos kilómetros con resolución de pocos metros. A partir de ese escaneo se estiman el índice de área foliar y la biomasa de cada porción del paisaje. La fuente establece dependencia de esas estimaciones respecto de la medición LiDAR, pero no documenta funciones de inversión, calibraciones ni incertidumbres.
Pregunta clave: ¿Cómo se caracteriza la estructura tridimensional de la vegetación y se estiman área foliar y biomasa a resolución de pocos metros?
El LiDAR aerotransportado escanea la estructura tridimensional de la vegetación sobre extensiones de muchos kilómetros con resolución de pocos metros. A partir de ese escaneo se estiman el índice de área foliar y la biomasa de cada porción del paisaje. La fuente establece dependencia de esas estimaciones respecto de la medición LiDAR, pero no documenta funciones de inversión, calibraciones ni incertidumbres. Subiendo de escala desde la torre de flujo individual hasta el paisaje completo que la rodea, un sensor láser instalado en avión o dron, conocido como LiDAR aerotransportado, escanea la estructura tridimensional de la vegetación sobre extensiones de muchos kilómetros, permitiendo estimar el índice de área foliar y la biomasa de cada porción del paisaje con una resolución de pocos metros. Subiendo aún más de escala, desde el paisaje que cubre el sensor láser aerotransportado hasta la escala regional y global, los sensores ópticos y de radar satelitales repiten mediciones equivalentes de índice de área foliar, biomasa y perturbaciones del ecosistema sobre continentes completos, y a partir de esas mediciones satelitales se puede estimar también la productividad primaria bruta de la vegetación a esa misma escala regional y global. Para combinar las mediciones puntuales de las torres de flujo, las mediciones de paisaje del sensor láser aerotransportado y las mediciones regionales y globales de los sensores satelitales, se recurre al análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, que procesan en conjunto estas tres fuentes de datos: ese análisis de grandes datos es el que permite integrar la fisiología del individuo, medida por las torres de flujo y el sensor láser aerotransportado a escala de metros, con el metabolismo del ecosistema, medido por los sensores satelitales a escala de continentes.
ID:2452
Grupo 3: Grupo 3: Observación regional y global por satélite
Descripción
Los sensores ópticos y de radar satelitales repiten a escala regional y global mediciones equivalentes de índice de área foliar, biomasa y perturbaciones del ecosistema. A partir de esas mediciones se puede estimar también la productividad primaria bruta. La fuente no especifica relaciones espectrales, algoritmos de radar ni funciones cuantitativas de estimación.
Pregunta clave: ¿Cómo se extienden las mediciones de estructura, biomasa y perturbaciones desde el paisaje hasta continentes completos?
Los sensores ópticos y de radar satelitales repiten a escala regional y global mediciones equivalentes de índice de área foliar, biomasa y perturbaciones del ecosistema. A partir de esas mediciones se puede estimar también la productividad primaria bruta. La fuente no especifica relaciones espectrales, algoritmos de radar ni funciones cuantitativas de estimación. Subiendo aún más de escala, desde el paisaje que cubre el sensor láser aerotransportado hasta la escala regional y global, los sensores ópticos y de radar satelitales repiten mediciones equivalentes de índice de área foliar, biomasa y perturbaciones del ecosistema sobre continentes completos, y a partir de esas mediciones satelitales se puede estimar también la productividad primaria bruta de la vegetación a esa misma escala regional y global. En conjunto, las torres de flujo, el sensor láser aerotransportado, los sensores ópticos y de radar satelitales y el análisis de grandes datos permiten cuantificar la productividad primaria bruta, el intercambio neto de carbono del ecosistema, el índice de área foliar, la biomasa y las perturbaciones del ecosistema a escalas que van desde los metros hasta los continentes, y esa cobertura de escalas es la que finalmente integra la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de un mismo estado y función de los ecosistemas vegetales. Para combinar las mediciones puntuales de las torres de flujo, las mediciones de paisaje del sensor láser aerotransportado y las mediciones regionales y globales de los sensores satelitales, se recurre al análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, que procesan en conjunto estas tres fuentes de datos: ese análisis de grandes datos es el que permite integrar la fisiología del individuo, medida por las torres de flujo y el sensor láser aerotransportado a escala de metros, con el metabolismo del ecosistema, medido por los sensores satelitales a escala de continentes.
ID:2453
Grupo 4: Grupo 4: Integración multifuente mediante grandes datos
Descripción
El análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, procesa conjuntamente datos de torres de flujo, LiDAR aerotransportado y sensores satelitales. La integración depende de las tres fuentes y permite conectar observaciones que cubren escalas espaciales diferentes. La fuente no define ponderaciones, reglas de fusión, interpolación ni algoritmo estadístico.
Pregunta clave: ¿Cómo se combinan las observaciones locales, de paisaje y satelitales en una representación común del ecosistema?
El análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, procesa conjuntamente datos de torres de flujo, LiDAR aerotransportado y sensores satelitales. La integración depende de las tres fuentes y permite conectar observaciones que cubren escalas espaciales diferentes. La fuente no define ponderaciones, reglas de fusión, interpolación ni algoritmo estadístico. Para combinar las mediciones puntuales de las torres de flujo, las mediciones de paisaje del sensor láser aerotransportado y las mediciones regionales y globales de los sensores satelitales, se recurre al análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, que procesan en conjunto estas tres fuentes de datos: ese análisis de grandes datos es el que permite integrar la fisiología del individuo, medida por las torres de flujo y el sensor láser aerotransportado a escala de metros, con el metabolismo del ecosistema, medido por los sensores satelitales a escala de continentes. En conjunto, las torres de flujo, el sensor láser aerotransportado, los sensores ópticos y de radar satelitales y el análisis de grandes datos permiten cuantificar la productividad primaria bruta, el intercambio neto de carbono del ecosistema, el índice de área foliar, la biomasa y las perturbaciones del ecosistema a escalas que van desde los metros hasta los continentes, y esa cobertura de escalas es la que finalmente integra la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de un mismo estado y función de los ecosistemas vegetales. En la escala más local, las torres de flujo que miden mediante la técnica de covarianza de vórtices turbulentos registran directamente el intercambio neto de carbono del ecosistema entre la vegetación que rodea a la torre y la atmósfera: cada torre de flujo cuantifica, para la porción de ecosistema que alcanza a integrar, si esa porción de ecosistema está funcionando como un sumidero de carbono o como una fuente de carbono en cada momento.
ID:2454
Grupo 5: Grupo 5: Estado y función ecosistémica multiescala
Descripción
La cobertura conjunta de torres de flujo, LiDAR, satélites y análisis de grandes datos permite cuantificar productividad primaria bruta, intercambio neto de carbono, índice de área foliar, biomasa y perturbaciones desde metros hasta continentes. Esa cobertura integra cualitativamente la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de una descripción común del estado y función ecosistémica. No se documenta una función agregada, un índice único ni una regla cuantitativa que combine todas las magnitudes.
Pregunta clave: ¿Cómo permite la cobertura desde metros hasta continentes integrar la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema?
La cobertura conjunta de torres de flujo, LiDAR, satélites y análisis de grandes datos permite cuantificar productividad primaria bruta, intercambio neto de carbono, índice de área foliar, biomasa y perturbaciones desde metros hasta continentes. Esa cobertura integra cualitativamente la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de una descripción común del estado y función ecosistémica. No se documenta una función agregada, un índice único ni una regla cuantitativa que combine todas las magnitudes. En conjunto, las torres de flujo, el sensor láser aerotransportado, los sensores ópticos y de radar satelitales y el análisis de grandes datos permiten cuantificar la productividad primaria bruta, el intercambio neto de carbono del ecosistema, el índice de área foliar, la biomasa y las perturbaciones del ecosistema a escalas que van desde los metros hasta los continentes, y esa cobertura de escalas es la que finalmente integra la fisiología del individuo con el metabolismo del ecosistema dentro de un mismo estado y función de los ecosistemas vegetales. Para combinar las mediciones puntuales de las torres de flujo, las mediciones de paisaje del sensor láser aerotransportado y las mediciones regionales y globales de los sensores satelitales, se recurre al análisis de grandes datos, apoyado en plataformas de computación en la nube como Google Earth Engine, que procesan en conjunto estas tres fuentes de datos: ese análisis de grandes datos es el que permite integrar la fisiología del individuo, medida por las torres de flujo y el sensor láser aerotransportado a escala de metros, con el metabolismo del ecosistema, medido por los sensores satelitales a escala de continentes. El estado y la función de los ecosistemas vegetales se pueden medir a escalas que van desde unos pocos metros hasta continentes completos, y un conjunto de herramientas de medición permite cubrir, cada una a su propia escala, todo ese rango de escalas espaciales.
ID:2455