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| LEADER |
05353nam a2200445 i 4500 |
| 003 |
PA-PaUTB |
| 005 |
20240528131931.0 |
| 007 |
ta |
| 008 |
230920s2022 pn ad||frm||| 00| 0 spa d |
| 040 |
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|a Sistema de Bibliotecas de la Universidad Tecnológica de Panamá
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| 041 |
0 |
|
|a spa
|
| 082 |
0 |
4 |
|a 333.9187287
|b B766
|2 22
|q PA-PaUTB
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| 100 |
1 |
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|a Brooks Cortina, Jefferson Steve
|e sustentante
|9 4720
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| 245 |
1 |
0 |
|a Evaluación del comportamiento de la avicennia bicolor en manglar panameño :
|b un estudio numérico /
|c Jefferson Steve Brooks Cortina ; Nathalia Tejedor.
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| 264 |
3 |
1 |
|a Panamá :
|b Universidad Tecnológica de Panamá,
|c 2022
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| 300 |
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|a xi, 104 hojas :
|b ilustraciones, gráficas ;
|c 28 cm
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| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
|b txt
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| 337 |
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|2 rdamedia
|a no mediado
|b n
|
| 338 |
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|2 rdacarrier
|a volumen
|b nc
|
| 502 |
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|a Tesis (
|b Maestría). --
|c Universidad Tecnológica de Panamá. Facultad de Ingeniería Mecánica. Maestría en Ciencias de la Ingeniería Mecánica,
|d 2022.
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| 504 |
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|a Incluye referencias bibliográficas, hojas 88-104.
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| 505 |
0 |
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|a Capítulo I. Introducción. -- Capítulo II. Marco teórico. -- Capítulo III. Metodología. -- Capítulo IV. Resultados.
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| 506 |
0 |
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|a No se presta a domicilio.
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| 520 |
3 |
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|a Los ecosistemas de manglar brindan múltiples beneficios dentro del sector social y económico, incluso mediante la fijación de CO debido a las altas cifras de producción primaria neta que poseen. Considerando la significancia de estos ecosistemas, se buscaba incrementar los estudios para ayudar a evidenciar su importancia mediante la utilización de modelos matemáticos que permitan predecir los flujos de energía considerando la especie Avicennia bicolor, utilizando información disponible gracias a una torre de medición de flujos instalada en la Bahía de Panamá. Se procedió a realizar el tratamiento de los datos que se utilizaron dentro de los modelos, donde uno de ellos se basó en la analogía de la ley de Ohm, y el otro en predicción mediante la aplicación de redes neuronales. Se realizó una correlación entre las variables meteorológicas disponibles y los flujos de energía calculados mediante el método Eddy Covariance, donde se obtuvo correlaciones significativas entre el calor sensible con las ondas cortas de radiación (R= 0.90) y el flujo de calor en el suelo (R= 0.80). Se utilizó la analogía de la ley de Ohm para estimar el potencial de agua en el aire para dos días (R= 0.37 y R= 0.43), mientras que las redes neuronales lograron predecir el flujo de LE (R²> 0.91), H (R² > 0.86), FC (R² > 0.88) y el potencial del aire (R² > 0.88) de forma satisfactoria. El tratamiento previo de los datos en ambos modelos incrementó la efectividad de predicción, reduciendo a su vez la capacidad computacional requerida durante la ejecución de las iteraciones.
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| 520 |
3 |
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|a Mangrove ecosystems provide multiple benefits within the social and economic sector, including through the fixation of CO; due to the high figures of net primary production that they possess. Considering the significance of these ecosystems, the aim was to increase studies to help demonstrate their importance through the use of mathematical models that allow predicting energy flows considering the species Avicennia bicolor, using information available thanks to a flow measurement tower installed in the Bay of Panama. The treatment of the data that was used within the models was carried out, where one of them was based on the analogy of Ohm's law, and the other on prediction through the application of neural networks. A correlation was made between the available meteorological variables and the energy fluxes calculated using the Eddy Covariance method, where significant correlations were obtained between the sensible heat with the short waves of radiation (R= 0.90) and the heat flux in the ground (R= 0.80). The analogy of Ohm's law was used to estimate the water potential in the air for two days (R= 0.37 and R= 0.43), while the neural networks were able to predict the flow of LE (R² > 0.91), H (R² > 0.86), FC (R² > 0.88) and the potential of the air (R² > 0.88) in a satisfactory way. The previous treatment of the data in both models increased the prediction effectiveness, while reducing the computational capacity required during the execution of the iterations. Keywords: mangrove forest, eddy covariance, energy flow measurement, gray box model, black box model, artificial neural networks.
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| 526 |
0 |
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|a MACIM
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| 541 |
1 |
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|a Jefferson Steve Brooks Cortina.
|c DUTP
|d Recibido: 2022/11/24.
|h $100.00.
|e 143538.
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| 650 |
1 |
7 |
|a Ecosistemas
|9 4698
|
| 650 |
2 |
7 |
|a Manglares
|z Panamá
|9 6726
|
| 650 |
2 |
0 |
|a Suelos - investigaciones
|9 427
|
| 650 |
2 |
7 |
|a Atmósfera
|2 LEMB
|9 1184
|
| 650 |
2 |
0 |
|a Modelos matemáticos
|9 301
|
| 650 |
2 |
0 |
|a Ingeniería mecánica
|9 126
|
| 650 |
2 |
7 |
|a Tesis y disertaciones académicas
|2 LEMB
|9 604
|
| 653 |
0 |
|
|a Maestría en Ciencias de la Ingeniería Mecánica
|
| 700 |
1 |
|
|a Tejedor Flores, Nathalia Diazibeth,
|e asesora
|9 6717
|
| 942 |
|
|
|2 ddc
|c TESISM
|
| 946 |
|
|
|a 44910
|b Blanca Idalia Sánchez Gómez
|c 48520
|d Lizbeth Brown
|
| 999 |
|
|
|c 143538
|d 143538
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|2 ddc
|4 0
|6 TM_333_918728700000000_B766
|7 0
|8 TESMAE
|9 178032
|a BUT
|b BUT
|d 2023-09-20
|e DUTP
|g 100.00
|l 0
|o TM 333.9187287 B766
|p 800134552
|r 2023-09-20
|t e.1
|w 2023-09-20
|x Digitalizada
|y TESISM
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