Patrones de los árboles
Los seres humanos se benefician de los árboles de muchas maneras, entre ellas el papel que desempeñan en la regulación del clima, la filtración de la contaminación atmosférica y el suministro de alimentos, fibra y combustible. Los árboles también se enfrentan a riesgos crecientes de daños y mortalidad por las fuerzas del cambio global, amenazando los beneficios que los bosques y las plantaciones proporcionan. Los árboles en los Estados Unidos contiguos generan más de 114.000 millones de dólares al año gracias a cinco servicios ecosistémicos clave. El valor “oculto” de los árboles -el valor no comercial del almacenamiento de carbono y la filtración de la contaminación atmosférica- supera con creces su valor comercial. La mayoría de las especies arbóreas están amenazadas por el cambio climático, muchas se enfrentan a un riesgo creciente de exposición a grandes incendios forestales y el 40% de la biomasa leñosa total está amenazada por plagas y patógenos. Las especies y grupos de árboles más valiosos de EE.UU. -incluidos los pinos y los robles, que son los que más especies contienen- están amenazados por plagas y patógenos. Los servicios generados por los árboles proceden de muchos linajes diferentes a lo largo del árbol de la vida, como consecuencia de la gran rotación de las especies y linajes en las distintas regiones. El estudio destaca la importancia de mantener los servicios de los ecosistemas a partir de la diversidad de árboles que crecen en todo Estados Unidos.
Mezclador de generación de árboles por procedimientos
Esta aplicación web permite generar de forma interactiva árboles 3D procedimentales, tanto abstractos como realistas, para su uso en BIM y en el análisis del rendimiento de los edificios. Una vez generados, puedes analizar los efectos de sombreado dinámico, así como exportarlos como geometría o generar el código necesario para crear el mismo árbol en un modelo BIM o con un script. También sirve como suite de pruebas visuales para probar el estrés de mi código de generación de geometría de árbol bajo muchas condiciones y configuraciones diferentes.
El objetivo de esta aplicación es generar árboles paramétricos / procedimentales de bajo número de polígonos razonablemente configurables para su uso con modelos BIM y de análisis de rendimiento de edificios. Para que se utilice eficazmente en el análisis, la geometría de los árboles debe ser lo más sencilla y ligera posible, pero lo suficientemente configurable como para representar razonablemente el tamaño, la forma y los efectos de las sombras de los árboles existentes o probables en un lugar. Además, el dosel de hojas debe poder variar su color y opacidad a lo largo del año para representar adecuadamente los efectos dinámicos estacionales de los árboles caducifolios que mudan y vuelven a echar sus hojas anualmente.
Ramas de árboles
Ha solicitado una traducción automática de un contenido seleccionado de nuestras bases de datos. Esta función se ofrece únicamente para su comodidad y no pretende en ningún caso sustituir a la traducción humana. Ni el Proyecto Euclid ni los propietarios y editores del contenido hacen, y renuncian explícitamente, a cualquier representación o garantía expresa o implícita de cualquier tipo, incluyendo, sin limitación, representaciones y garantías en cuanto a la funcionalidad de la función de traducción o la exactitud o integridad de las traducciones.
Las traducciones no se conservan en nuestro sistema. El uso que usted haga de esta función y de las traducciones está sujeto a todas las restricciones de uso contenidas en los Términos y Condiciones de Uso del sitio web del Proyecto Euclides.
Damos un tratamiento unificado del límite, a medida que el tamaño tiende a infinito, de los árboles aleatorios simplemente generados, incluyendo tanto el resultado bien conocido en el caso estándar de los árboles críticos de Galton-Watson como resultados similares pero menos conocidos en los otros casos (es decir, cuando no existe ningún árbol crítico de Galton-Watson equivalente). Existe un límite bien definido en forma de árbol aleatorio infinito en todos los casos; para los árboles críticos de Galton-Watson este árbol es localmente finito, pero para los demás casos el límite aleatorio tiene exactamente un nodo de grado infinito. Las pruebas utilizan una conexión bien conocida con un modelo de asignación aleatoria que llamamos bolas en cajas, y demostramos los teoremas correspondientes para este modelo. Este estudio contiene muchos resultados conocidos de diferentes fuentes, junto con algunos resultados nuevos.
Generación de plantas por procedimientos
Al examinar los datos genéticos en publicaciones recientes, Backeljau et al. mostraron casos en los que se construyeron dos o más árboles diferentes (árboles de corbata) a partir de un único conjunto de datos para el método de unión de vecinos (NJ) y el método de grupos de pares no ponderados con media aritmética (UPGMA). Sin embargo, todavía no está claro con qué frecuencia y bajo qué condiciones se generan los árboles de empates. Por lo tanto, he examinado estos problemas mediante simulación informática. El examen de los casos en los que se producen árboles de empates muestra que éstos pueden aparecer cuando no se producen sustituciones a lo largo de alguna(s) rama(s) interior(es) de un árbol. Sin embargo, incluso cuando se producen algunas sustituciones a lo largo de las ramas interiores, los árboles de corbata pueden aparecer por casualidad si se producen sustituciones paralelas o hacia atrás en algunos sitios. Los resultados de la simulación mostraron que los árboles de corbata aparecen con relativa frecuencia en las secuencias con bajos niveles de divergencia o con un número reducido de sitios. Para estos datos, el método UPGMA produjo a veces árboles de corbata con bastante frecuencia, mientras que los árboles de corbata del método NJ fueron generalmente raros. En la simulación, los valores de bootstrap para los clusters (clusters de empate) que difieren entre los árboles de empate fueron en su mayoría bajos (< 60%). Con una pequeña probabilidad, aparecieron valores bootstrap relativamente altos (como máximo el 70%-80%) para los clusters de empate. El sesgo de los valores bootstrap causado por un orden de entrada de la secuencia puede evitarse si uno de los diferentes caminos en los ciclos de elaboración de un árbol NJ o UPGMA se elige al azar en cada réplica bootstrap.