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Quantitative forestry: forest modeling, silviculture, and simulations | PhD student at iuFOR-UVa
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🗣 ¡Cierto! Menuda chapa me has metido... ¿Y porqué dices que se te ha dado por estudiar esto en tu tesis?
🤠 Para ayudar a los verdaderos genios, los gestores forestales, con herramientas que les ayuden a tomar las mejores decisiones para nuestros bosques.
😊 Espero que este #HiloTesis haya gustado.
🤠 Sí, para que no sufras viendo las ecuaciones
🗣 Eso está bien, nunca me gustaron... Y entonces yo hago unos clicks por aquí y por allá ¿y así sé cómo va a crecer mi bosque?
🤠 ¡Eso es! Pero te olvidas de una cosa
🗣 ¿El qué?
🤠 Hacerte un buen café, que te lo mereces después de este #HiloTesis
🗣 Eso suena bien. Osea, que todo empieza con un paseo en el bosque
🤠 Sí, para tomar datos
🗣 Y después con eso haces...
🤠 Unos modelos (ecuaciones), que nos sirven para predecir algo
🗣 Algo como el crecimiento del bosque
🤠 ¡Eso es! Gracias al legado forestal
🗣 Y esos los metes en un simulador
🪵☁️ 🍄 También quisimos conocer cómo gestionar las masas mixtas para producir madera, secuestrar carbono atmosférico y producir hongos comestibles, todo a la vez.
Y ahora conocemos cómo varía la producción conjunta de estos servicios del bosque, proporcionando así una "guía" para los gestores 🌳🌲📜
Hemos comparado la evolución de masas puras y mixtas en distintos escenarios de cambio climático (unos más catastróficos que otros) 🌞⛅
Y hemos visto que las masas mixtas consiguen mayores crecimientos y, por tanto, mayor producción de madera y secuestro de CO2 en un contexto de cambio climático 🌳🌲👍
Otros estudios se centran en masas mixtas (donde tenemos al menos dos especies) 🌳🌲
En España tenemos mucha experiencia en gestión de masas puras, pero sabemos que las masas mixtas son más resistentes, resilientes e incluso más productivas, aunque nos falta experiencia en su gestión...
🌳 Lo hemos usado en bosques de roble tradicionalmente utilizados para leña, sin gestión "eficiente" y con poco interés económico.
Con nuestro simulador hemos descubierto la gestión que:
📈 🐦 Mejora su estado y biodiversidad
🪵 💰 Mejora la producción y rentabilidad
🌳 ♻ Gestiona de manera sostenible
🗣 Bueno, no parece complicado. ¿Qué tal si me pones algún ejemplo de uso?
🤠 ¡Claro! Así aterrizamos las ideas.
👉 En mi tesis lo he usado para comparar escenarios de gestión (cuándo, cómo y de qué manera debemos intervenir en el bosque) para garantizar una gestión forestal sostenible.
🗣 Vale, creo que lo pillo. Has hecho un calculadora de bosques, ¿no?
🤠 Bueno, he ayudado a hacerla, pero sí.
🗣 ¿Y como uso yo esa calculadora?
🤠 Pues muy fácil. Abres tu ordenador, entras en la web www.simanfor.es, metes los datos de tu bosque y eliges cómo quieres gestionarlo.
🌳 📈 De este modo, cualquier propietario, gestor o industria forestal puede conocer cómo van a evolucionar sus bosques para poder gestionarlos de la manera más adecuada.
⭐ Y lo mejor... sin tener que pelearse con las mates, tan solo usando una página web, sin descargas y de manera gratuita.
👉 Combinando múltiples modelos podemos crear herramientas como los simuladores forestales.
Estos predicen múltiples características y procesos de los bosques a la vez, conociendo cómo serán en el futuro, y funcionan de manera similar a la predicción meteorológica:
🗣 Muy bien señor abraza-árboles... ¿y para qué quiero saber la altura de un pino o el crecimiento de un roble?
🤠 Pues porque es una herramienta muy poderosa para gestionar nuestros bosques de una manera eficiente y sostenible. Te cuento...
🎓 En mi doctorado me he centrado en desarrollar modelos para:
🌳 📐 Estimar la altura de los árboles
🌱⬆🌳 Predecir su crecimiento
🌳 🍂 Y estimar la mortalidad natural en los bosques
🧠 Con estos datos, las mates, una pizca de estadística y un poco de paciencia (y café, mucho café) creamos modelos para estudiar las características y procesos que nos interesa predecir de los bosques.
🔢 Estos modelos son ecuaciones matemáticas, y nos permiten saber "algo" sin medirlo.
🛠 Este legado son los datos que han tomado otros investigadores, anteriormente, de los mismos bosques.
💡Juntando sus datos (más antiguos) con los nuestros (más recientes) podemos estudiar los procesos del bosque y conocer su evolución a lo largo del tiempo.
🗣 Espera un momento, ¿más de 100 años?
🤠 Sí, has leído bien, más de cien años.
🗣 ¿Pero cómo pretendes medir cómo crecen los bosques entonces?
🤠 Porque los forestales contamos con un arma secreta: 🙌 el LEGADO forestal 🙌
Cuando queremos información de procesos que suceden en el bosque, como su crecimiento, volvemos a medirlo pasado un tiempo.
En agricultura, el ciclo vital de muchas plantas es de un año; sin embargo, en el mundo forestal esto puede alargase hasta 5, 10, 20, 50, 100 o incluso periodos más largos...
Una vez recogidos los datos nos vamos a la oficina, preparamos un buen café (esto es clave) y empezamos a crear nuestro "bosque digital". El objetivo es conseguir transformar nuestro bosque real a números, lo cual es un buen punto de partida para poder analizarlos.
16.06.2025 23:22 — 👍 0 🔁 0 💬 1 📌 0🗣 Vale cerebrito, aquí me tienes, quiero saber más.
🤠 Todo comienza en el bosque. Nos pasamos jornadas enteras tomando datos de los árboles que queremos estudiar: su tamaño, forma, posición y cualquier tipo de información que nos pueda parecer interesante.