{"id":87604,"date":"2026-03-18T11:02:02","date_gmt":"2026-03-18T11:02:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=87604"},"modified":"2026-03-18T11:02:02","modified_gmt":"2026-03-18T11:02:02","slug":"tesis-modelo-predictivo-suelos-volcanicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2026\/tesis-modelo-predictivo-suelos-volcanicos\/","title":{"rendered":"Una tesis de la ULL desarrolla un modelo predictivo para mejorar el conocimiento de los suelos volc\u00e1nicos"},"content":{"rendered":"

M\u00e1s all\u00e1 de los fen\u00f3menos volc\u00e1nicos visibles, los materiales expulsados en las erupciones dan lugar a suelos que, con el tiempo, se convierten en la base de numerosos ecosistemas y actividades agr\u00edcolas. Comprender c\u00f3mo se forman, evolucionan y funcionan resulta fundamental para gestionar adecuadamente estos territorios. En este contexto se sit\u00faa la tesis doctoral \u201cPrediction of some soil properties in volcanic soils using random forest modeling: A case study at Chinyero Special Nature Reserve (Tenerife, Canary Islands<\/a>)<\/em>\u201d, defendida recientemente por V\u00edctor Manuel Romeo Jim\u00e9nez dentro del Programa de Doctorado en Biodiversidad y Conservaci\u00f3n de la Universidad de La Laguna.<\/p>\n

El trabajo, dirigido por los doctores Jes\u00fas Santiago Notario del Pino<\/a> y Miguel \u00c1ngel Mej\u00edas Vera<\/a>, fue presentado en el Instituto de Bioorg\u00e1nica Antonio Gonz\u00e1lez y obtuvo la calificaci\u00f3n de sobresaliente cum laude. El tribunal lo presidi\u00f3 Carmen Concepci\u00f3n Jim\u00e9nez<\/a>, del Departamento de Biolog\u00eda Animal, Edafolog\u00eda y Geolog\u00eda de la Universidad de La Laguna, con el secretario Alberto Domingo L\u00e1zaro, miembro del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas; y el vocal, Ricardo D\u00edaz, jefe del Departamento de An\u00e1lisis Ambiental en el Instituto Tecnol\u00f3gico de Canarias.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n propone una metodolog\u00eda innovadora para estudiar los suelos volc\u00e1nicos combinando modelos predictivos basados en inteligencia artificial y modelos de ecuaciones estructurales, para mejorar la estimaci\u00f3n de ciertas propiedades del terreno y comprender mejor los procesos ambientales que influyen en su comportamiento.<\/p>\n

\"\"<\/a>Un terreno peculiar<\/strong><\/p>\n

Los suelos volc\u00e1nicos presentan caracter\u00edsticas muy particulares dado su origen de cenizas y materiales eruptivos. Estas propiedades los convierten, en muchos casos, en suelos especialmente f\u00e9rtiles y productivos y, de hecho, en diferentes regiones volc\u00e1nicas del mundo como Chile o Jap\u00f3n, ocupan una parte muy significativa de la superficie agr\u00edcola. Adicionalmente, estas superficies desempe\u00f1an un papel clave en el mantenimiento de los ecosistemas y en el almacenamiento de agua y nutrientes.<\/p>\n

Sin embargo, el estudio de las propiedades de este suelo presenta ciertas dificultades porque normalmente requiere numerosos muestreos de campo y an\u00e1lisis de laboratorio, lo que implica una inversi\u00f3n considerable de tiempo y recursos. Adem\u00e1s, estas propiedades pueden variar notablemente en funci\u00f3n de factores ambientales como el clima, la vegetaci\u00f3n o la topograf\u00eda del terreno.<\/p>\n

Por este motivo, uno de los principales objetivos de la investigaci\u00f3n ha sido desarrollar herramientas que permitan predecir y explicar la variabilidad espacial de algunas propiedades clave del suelo, facilitando as\u00ed su estudio en paisajes volc\u00e1nicos.<\/p>\n

Entre las variables analizadas destacan el carbono org\u00e1nico, el pH y la capacidad de retenci\u00f3n de fosfato, tres propiedades del terreno fundamentales para evaluar la calidad del terreno y comprender su funcionamiento en ecosistemas volc\u00e1nicos. El carbono org\u00e1nico, por ejemplo, desempe\u00f1a un papel esencial en la fertilidad de la superficie, ya que influye en su estructura, en la retenci\u00f3n de agua y nutrientes y en la actividad biol\u00f3gica. Por su parte, el pH condiciona la disponibilidad de nutrientes para las plantas, mientras que la retenci\u00f3n de f\u00f3sforo constituye una propiedad caracter\u00edstica de las superficies derivadas de cenizas volc\u00e1nicas.<\/p>\n

Machine learning <\/em><\/strong>y ecuaciones<\/strong><\/p>\n

Para analizar estas propiedades, el trabajo combina diferentes enfoques de modelizaci\u00f3n. Por un lado, emplea t\u00e9cnicas de machine learning<\/em>, concretamente el algoritmo Random Forest, que permite procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones complejos entre variables ambientales y propiedades del suelo. Por otro lado, utiliza modelos de ecuaciones estructurales, una herramienta estad\u00edstica que permite estudiar las relaciones directas e indirectas entre distintos factores ambientales.<\/p>\n

Esta combinaci\u00f3n de enfoques permite no solo mejorar la capacidad de predicci\u00f3n de las propiedades del suelo, sino tambi\u00e9n comprender mejor los procesos ambientales que influyen en su funcionamiento.<\/p>\n

Entre los resultados m\u00e1s relevantes del estudio destaca la relaci\u00f3n entre factores ambientales como la vegetaci\u00f3n y la lluvia y las caracter\u00edsticas del suelo. La cubierta vegetal aporta materia org\u00e1nica que mejora la estructura y favorece la retenci\u00f3n de agua y nutrientes, mientras que la lluvia influye en la disponibilidad de humedad y en el transporte de minerales. La interacci\u00f3n entre estos elementos explica gran parte de las diferencias observadas en el terreno dentro de la zona de estudio.<\/p>\n

Aunque los resultados obtenidos se refieren espec\u00edficamente a la Reserva Natural Especial del Chinyero, el investigador se\u00f1ala que \u201cla metodolog\u00eda desarrollada s\u00ed puede aplicarse en otros territorios volc\u00e1nicos, siempre que los modelos se ajusten previamente a las condiciones ambientales de cada zona\u201d. En este sentido, el enfoque propuesto puede convertirse en una herramienta \u00fatil para mejorar la planificaci\u00f3n territorial y la gesti\u00f3n de espacios naturales protegidos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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