Métodos estadísticos multivariados para el análisis de macronutrientes en especies forestales del embalse Topocoro
El análisis del tejido vegetal es una técnica nutricional que cuantifica la concentración de los macro y micronutrientes en las especies vegetales. La concentración de elementos como el N, Ca, K, P y Mg depende de las diversas interacciones que se dan en las hojas, la raíz y el suelo de las propieda...
- Autores:
-
Salcedo, Kellys Nallith
Rodríguez, Diana Catalina
Gustavo A, Peñuela,
- Tipo de recurso:
- Part of book
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/1134
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/1134
- Palabra clave:
- Análisis multivariado
Clúster
Análisis de componentes principales
Análisis discriminante
Tejido vegetal
Globalización
Tecnología
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El análisis del tejido vegetal es una técnica nutricional que cuantifica la concentración de los macro y micronutrientes en las especies vegetales. La concentración de elementos como el N, Ca, K, P y Mg depende de las diversas interacciones que se dan en las hojas, la raíz y el suelo de las propiedades fisicoquímicas, y las condiciones climáticas propias del lugar. El análisis estadístico de las concentraciones puntuales de los nutrientes hace posible establecer medidas a nivel silvicultural, correcciones nutrimentales, incrementos de la producción y evaluación de estado fitosanitario. En este estudio se aplicaron diferentes métodos multivariados: análisis de componentes principales (ACP), análisis de conglomerados (AC) y análisis discriminante (AD), en una base de datos de macronutrientes (N, Ca, K, P y Mg), provenientes del análisis de tejido vegetal de cinco especies forestales (Boraginaceae, Meliaceae, Rutacea, Sapindaceae y Asteracea) establecidas en el vaso del embalse Topocoro, previo al proceso del llenado. Los resultados mostraron que los métodos multivariados ACP, AC y AD permitieron integrar los resultados agrupando las especies por similaridad en concentración de los macronutrientes, lo que favorece una visión integral de la base de datos, teniendo en cuenta que todas las especies tienen diferente edad y nivel de desarrollo, por lo que estas técnicas son muy recomendadas para la planificación y evaluación del componente forestal, por poder describir las relaciones en el crecimiento y estado fitosanitario de las especies. Se evidenció que el AC mostró una alta eficiencia en la agrupación de observaciones con la menor pérdida de información, lo que es muy útil cuando no se conoce la edad de las plantaciones y más cuando se requiere relacionar concentración de macronutrientes, teniendo en cuenta la especie, y se disponga de datos por identificar o asociar a alguna especie vegetal de las monitoreadas. El ACP mostró que las variables se pueden reducir a tres componentes, perdiéndose un 13,18% de la información y que el N y el P son variables que tienen mayor peso en los componentes y esto es debido al papel y función en la estructura vegetal |
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En este estudio se aplicaron diferentes métodos multivariados: análisis de componentes principales (ACP), análisis de conglomerados (AC) y análisis discriminante (AD), en una base de datos de macronutrientes (N, Ca, K, P y Mg), provenientes del análisis de tejido vegetal de cinco especies forestales (Boraginaceae, Meliaceae, Rutacea, Sapindaceae y Asteracea) establecidas en el vaso del embalse Topocoro, previo al proceso del llenado. Los resultados mostraron que los métodos multivariados ACP, AC y AD permitieron integrar los resultados agrupando las especies por similaridad en concentración de los macronutrientes, lo que favorece una visión integral de la base de datos, teniendo en cuenta que todas las especies tienen diferente edad y nivel de desarrollo, por lo que estas técnicas son muy recomendadas para la planificación y evaluación del componente forestal, por poder describir las relaciones en el crecimiento y estado fitosanitario de las especies. Se evidenció que el AC mostró una alta eficiencia en la agrupación de observaciones con la menor pérdida de información, lo que es muy útil cuando no se conoce la edad de las plantaciones y más cuando se requiere relacionar concentración de macronutrientes, teniendo en cuenta la especie, y se disponga de datos por identificar o asociar a alguna especie vegetal de las monitoreadas. El ACP mostró que las variables se pueden reducir a tres componentes, perdiéndose un 13,18% de la información y que el N y el P son variables que tienen mayor peso en los componentes y esto es debido al papel y función en la estructura vegetal1.Métodos estadísticos multivariados para el análisis de macronutrientes en especies forestales del embalse Topocoro.. 2751a ed.30 p.application/pdfspaSello Editorial Tecnológico de Antioquiahttps://tdea.edu.co/images/tdea/galeria/ebooks_sello_editorial/gestion_riesgo_medio_ambiente.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://tdea.edu.co/images/tdea/galeria/ebooks_sello_editorial/gestion_riesgo_medio_ambiente.pdfMétodos estadísticos multivariados para el análisis de macronutrientes en especies forestales del embalse TopocoroCapítulo - Parte de Librohttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248Textinfo:eu-repo/semantics/bookParthttps://purl.org/redcol/resource_type/CAP_LIBinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85302 P.275 P.Gestión del riesgo y medio ambienteAnálisis multivariadoClústerAnálisis de componentes principalesAnálisis discriminanteTejido vegetalGlobalizaciónTecnologíaArruda, R., y Malavolta, E. (2000). Nutricao e adubacao em Eucalyptus. Infomacoes Agronómicas, Potafos, 91, 1-12Azcón-Bieto, J., y Talón, M. (2008). Fundamentos de Fisiología Vegetal. Interamericana-McGraw-HillContreras Zamarrón, A., Marroquín, E., y Zertuche, F. (2012). Monitoreo y Control de un Proceso Normal Multivariado. Conciencia Tecnológica, 43, 29-35Delgado, I., Jorge H., García, H., Bernal, N., Díaz, F., Bernal, A., Rivera, O., Machado, P., Barroso, F., Buedo, M., Reyes, S., Gallardo, S., Barroso, J., Rosa, J., Machado, L., Pérez, J., y Fardales, R. (2008). Utilización de los análisis multivariados en la clasificación de ambientes en caña de azúcar. Revista Centro Agrícola, 35(4), 53-57Fairhurst, T. (1999). Nutrient use efficieny in oil palm: measurement and management. The Planter, 75, 173-177Fontalvo, T., Morelos, J., y De La Hoz Granadillo, E. (2012). Aplicación de análisis discriminante para evaluar el comportamiento de los indicadores financieros en las empresas del sector carbón en Colombia. Entramado, 8(2), 64-73.Gordon, A. (1990). Cluster classification. WileyHair, J. (2010). Multivariate Data Analysis. Prentice HallKurihara, C. (2004). Demanda de nutrientes pela soja e diagnose de seu estado nutricional [Tesis de doctorado, no publicada]. Universidade Federal de ViçosaLopera, L., Oviedo, L., Rodríguez, D., y Peñuela, G. (2016). Aplicación de ensayos en discontinuo para la determinación de flujos de metano y dióxido de carbono en la degradación del material vegetal en el embalse Topocoro. Ingenierías USBMed, 7(2), 67-73.Marschner, H. (1986). Mineral nutrition of higher plants. Academic PressMengel, K., y Kirkby, A. (2000). Principios de nutrición vegetal. Internacional Potash InstituteMiller, G. (1984). Dynamics of nutrient cycling in plantations ecosystems. En G. Bowen, & S. Nambiar (Ed.), Nutrition of plantation forests (pp. 53- 78). Academic PressMiranda, I. (1997). Análisis de clúster como estrategia multivariada de clasificación. Solución a un problema taxonómico [Tesis de maestría, no publicada]. CENSA-ISAACMontanero, J. (2008). Analisis multivariante. Coleccion manuales UEX-59 (E.E.E.S.). Universidad de ExtremaduraParga, M., Zamora Villa, M., Borrego, F., Covarrubias, J., López, A., y Almeyda, H. (2011). Evaluación, Selección y Caracterización de Genotipos de Papa Tolerantes al Síndrome de Punta Morada. Revista Mexicana de Fitopatología, 29(1), 15-24.Pillimue, G., Barrera, N., y Cantillo, S. (1998). Determinación de deficiencias de elementos mayores en plantas de tomate de árbol. Acta Agronómica, 48(3/4), 62-67Quintana, W., Pinzón, E., y Torres, D. (2017). Efecto de un fosfato térmico sobre el crecimiento y producción de fríjol (Phaseolus vulgaris L.) cv ICA Cerinza. Revista U.D.C.A, 20(1), 51-59Raven, P. , & Eichhorn, S. (2007). The biology of plant. De BoeckR Development Core Team. (2016). R: A language and environment for statisticalcomputing. R Foundation for Statistical Computing. http:// www.R-project.org/Rencher, A. (2002). Methods of multivariae analysis. Wiley InterscienceSadeghian, S. (2012). Efecto de los cambios en las relaciones de calcio, magnesio y potasio intercambiables en suelos de la zona cafetera colombiana sobre la nutrición de café (Coffea arabica L.) en la etapa de almácigo [Tesis de doctorado, no publicada]. Universidad nacional de ColombiaSalcedo, K. (2013). Diagnóstico nutricional de planaciones de eucalipto sp en suelos ácidos del estado de Tabasco México [Tesis de doctorado, no publicada]. Universidad Autónoma ChapingoSingh, S., Reddy, V., Fleisher, D., & Timlin, D. (2017). Relationship between photosynthetic pigments and chlorophyll fluorescence in soybean under varying phosphorus nutrition at ambient and elevated CO2. Photosynthetica, 55(3), 421-433. doi 10.1007/s11099-016-0657-0Tisdale, S., Nelson, W., Beaton, J., & Havlin, J. (1993). Soil Fertility and Fertilizers. Introduction to Nutrient Management. PersonVilá-Baños, R., Rubio-Hurtado, M., Berlanga-Silvente V, Torrado V. (2014). Cómo aplicar un clúster jerárquico en SPSS [En línea] REIRE. Revista d’Innovació i Recerca en Educación, 7(1), 113-127.ORIGINAL9. CAP 8 Gestio╠ün del riesgo y el medio ambiente.pdf9. CAP 8 Gestio╠ün del riesgo y el medio ambiente.pdfapplication/pdf982102https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/1134/1/9.%20CAP%208%20Gestio%e2%95%a0%c3%bcn%20del%20riesgo%20y%20el%20medio%20ambiente.pdf291e05f5d601acf9c701ea4c7acfeba9MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/1134/2/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52open accessTEXT9. CAP 8 Gestio╠ün del riesgo y el medio ambiente.pdf.txt9. CAP 8 Gestio╠ün del riesgo y el medio ambiente.pdf.txtExtracted texttext/plain43889https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/1134/3/9.%20CAP%208%20Gestio%e2%95%a0%c3%bcn%20del%20riesgo%20y%20el%20medio%20ambiente.pdf.txt8d46387f7ee7be032b6af4ddd4bb9909MD53open accessTHUMBNAIL9. CAP 8 Gestio╠ün del riesgo y el medio ambiente.pdf.jpg9. 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