Tesis doctoral de Miquel De Cáceres Ainsa
En esta tesis se estudia la metodología numérica de clasificación de comunidades de plantas.Los datos estudiados son inventarios de pastos montados y sobalpinos, así como formaciones de matorrales, maquinas y bosques mediterráneos.En primer bloque de capítulos se aborda la estructura y composición de las comunidades de estudio.Concretamente se estudian:la diversidad de las comunidades y la suficiencia de muestreo, la metodología de cáculo de la fidelidad de las especies en bases de datos, y los problemas de discriminabilidad numérica entre sintaxones.Un segundo bloque de aportaciones se ocupa de estudiar la metodología de clasificación propiamente dicha:se revisan y comparan los métodos estadísticos que análisis de grupos de vegetación (algoritmos, jerárquicos aglomerativos, twinspan, algoritmos partitivos),se estudia el efecto que tiene el modo de medir las distancias o proximidades entre inventarios en el análisis de grupos, se propone un nuevo de clasificación para el análisis de grupos de vegetación basado en el algoritmo possibilistic c-means, y se estudian estrategias de ponderación de variables (especies).El bloque que capítulos final esta dedicado a aplicaciones informáticas desarrolladas.Entre ellas, se describe el programa quercus, un editor de datos de vegetación , y ginkgo, un programa de análisis multivariante basado en distintas.Finalmente se presenta un sistema basado en el conocimiento llamado aracucaria ,que tiene como objetivo la determinación automática de invetarios de vegetación.
Datos académicos de la tesis doctoral «La clasificación numérica de la vegetación basada en la composición florística.«
- Título de la tesis: La clasificación numérica de la vegetación basada en la composición florística.
- Autor: Miquel De Cáceres Ainsa
- Universidad: Barcelona
- Fecha de lectura de la tesis: 25/02/2005
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Font Castell Francisco Javier
- Tribunal
- Presidente del tribunal: carles m Cuadras avellana
- federico Fernández gonzález (vocal)
- jordi Flos prats (vocal)
- Javier Loidi arregui (vocal)