Un método gráfico para la regionalización agroecológica de recursos naturales

 

Walter Ritter Ortiz* Sergio Antonio Guzmán Ruiz** Alfonso Estrada Betancourt**

 

* Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM, Ciudad Universitaria, Coyoacán 04510 México, D. F. profesor visitante en la BUAP (Biología) y UMAR (Posgrado).

** Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM, Ciudad Universitaria, Coyoacán 04510 México, D. F. México.

 

Recibido: mayo 18, 1998
Aceptado versión final: noviembre 23, 1998

 

Resumen

En este trabajo se usaron modelos empíricos de la productividad natural neta (B_NN) anual para los diferentes ecosistemas, a partir de parámetros climáticos como temperatura, precipitación, evapotranspiración y los índices de aridez, Se calcula la estabilidad de la B_NN anual de las diferentes zonas ecológicas, comparando los autovalores de la matriz comunitaria resultante de la interacción biológica con la varianza de la aleatoriedad ambiental climática (precipitación), lo cual permite establecer zonas agroecológicas de igual comportamiento. La sensibilidad de respuesta de los ecosistemas se deduce con un modelo teórico hamiltoniano, transformado a un problema estadístico.

Palabras clave: Clasificación agroecológica, productividad, ecología geográfica.

 

Abstract

In order to acquire a practical methodology ot great use for the B_NN computation and its involved dynamics, that contains a large potentiality in the use of decisions for the continuity and optimization of natural resources as well as for the acquisition of the maximum sustained yield (MSY), we use the B_NN annual empirical models for the different ecosystems from climatic parameters like: temperature, rainfall, evapotranspiration and aridity indexes. The stability of the annual B_NN for different ecological environments by comparing the eigenvalues of the communitary matrix resultant from biological interaction with the variance of the climatic environmental randomness (precipitation) is also computed. The sensibility response of ecosystems is derived by a theoretical Hamiltonian model transformed to a statistical problem.

Key words: Agroecological typology, productivity, ecological geography.

 

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