Análisis y modelación del efecto del fuego en la estabilidad de los agregados del suelo
| dc.catalogador | pva | |
| dc.contributor.advisor | Bonilla Meléndez, Carlos Alberto | |
| dc.contributor.author | García Ramos, Susan Alicia | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date | 2025-05-01 | |
| dc.date.accessioned | 2023-04-10T20:17:11Z | |
| dc.date.available | 2023-04-10T20:17:11Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2023 | |
| dc.description.abstract | Los incendios forestales están alterando muchos de los ecosistemas del mundo y poniendo en riesgo la salud del suelo. La cantidad de agregados estables en agua (WSA, water-stable aggregates) es una de las principales propiedades que define la estructura y las funciones del suelo. Sin embargo, el fuego altera la WSA de manera distinta y compleja. Por lo tanto, el objetivo de esta investigación fue comprender y estimar el efecto del fuego sobre la WSA. Para ello se analizó y construyó una base de datos a partir de 16 estudios previos, que contenían datos de las propiedades básicas del suelo antes de la quema, la temperatura máxima alcanzada en el suelo y la WSA después de la quema. Utilizando dicha base de datos se desarrollaron tres modelos de aprendizaje automático: la red neuronal de una sola capa o modelo de perceptrón multicapa (MLP), el árbol de decisión (DT), y el bosque aleatorio (RF); para estimar la WSA después de la quema. Los resultados muestran que el cambio en la WSA después de la quema versus la temperatura alcanzada en el suelo, presentan correlaciones positivas en suelos arcillo limosos, suelos con contenido de materia orgánica (MO) < 4%, y suelos con pH ≥6. Correlaciones negativas en suelos areno francosos y franco arcillosos, y en otros casos no se encontraron tendencias. Además, el modelo RF presentó la mejor capacidad predictiva de la WSA después de la quema, clasificándose como un buen modelo con un R2 de 0,83, RMSE de 14,9, y MAE de 12,1 para el conjunto de validación. DT obtuvo un buen rendimiento con un R2 de 0,80, RMSE de 15,1, y MAE de 10,5, y MLP mostró una capacidad de predicción aceptable con un R2 de 0,66. Adicionalmente, a partir de la interpretación de los modelos se pudo determinar que la WSA inicial (pre- quema), el pH, la MO, y la temperatura que alcanzó el suelo son los factores más influyentes en la estimación de la WSA después de la quema. Los modelos generados son los primeros modelos para estimar la WSA después de un incendio, y pueden acoplarse a modelos existentes de hidrología de suelo o erosión de suelos, ayudar a determinar el impacto de los incendios sobre el suelo y a partir de ello, plantear estrategias de recuperación y manejo de suelos. | |
| dc.fechaingreso.objetodigital | 2023-04-10 | |
| dc.format.extent | ix, 44 páginas | |
| dc.fuente.origen | SRIA | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/66733 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de ingeniería ; Bonilla Meléndez, Carlos Alberto ; S/I ; 80465 | |
| dc.information.autoruc | Escuela de ingeniería ; García Ramos, Susan Alicia ; S/I ; 1101917 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject | Estabilidad de agregados | es_ES |
| dc.subject | Incendios | es_ES |
| dc.subject | Quema | es_ES |
| dc.subject | Bosques aleatorios | es_ES |
| dc.subject | Árbol de decisión | es_ES |
| dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
| dc.subject.ddc | 620 | |
| dc.subject.dewey | Ingeniería | es_ES |
| dc.subject.ods | 06 Clean water and sanitation | |
| dc.subject.odspa | 06 Agua limpia y saneamiento | |
| dc.title | Análisis y modelación del efecto del fuego en la estabilidad de los agregados del suelo | es_ES |
| dc.type | tesis de maestría | |
| sipa.codpersvinculados | 80465 | |
| sipa.codpersvinculados | 1101917 |