🇪🇸 Estas viendo el contenido del repositorio en español
SIMANFOR es una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que permite la simulación de alternativas de gestión forestal.
En este repositorio encontrarás información relacionada con los escenarios selvícolas, apartado del simulador donde podrás configurar qué tipo de modelo quieres utilizar y qué actividades selvícolas vas a aplicar a tu masa forestal.
- 📖 🇪🇸 SIMANFOR_escenarios.pdf: explicación del funcionamiento de los escenarios en SIMANFOR web y su elaboración en español.
- 📖 🇬🇧 english/SIMANFOR_scenarios.pdf: explicación del funcionamiento de los escenarios en SIMANFOR web y su elaboración en inglés.
- Escenarios en SIMANFOR
- Introducción a SIMANFOR
- Inventarios en SIMANFOR
- Manual de uso de SIMANFOR
- Modelos en SIMANFOR
- Publicaciones acerca de SIMANFOR
- Resultados de simulación en SIMANFOR
- Web de SIMANFOR
- 📜 Lista de reproducción: SIMANFOR: Sistema de apoyo para la simulación de alternativas de manejo forestal sostenible
▶️ Introducción a SIMANFOR▶️ Documentación de SIMANFOR en GitHub▶️ Primera toma de contacto con la web de SIMANFOR▶️ Explorando inventarios para utilizar en SIMANFOR▶️ Mi primera simulación en SIMANFOR▶️ Explorando los resultados de SIMANFOR▶️ Visualizar resultados de SIMANFOR en R▶️ Simulaciones con modelos de árbol individual para masas puras en SIMANFOR▶️ Simulaciones con modelos de árbol individual para masas mixtas en SIMANFOR▶️ Simulaciones con modelos estáticos en SIMANFOR▶️ Simulaciones con modelos de masa en SIMANFOR▶️ Cómo aplicar cortas en SIMANFOR▶️ Simulaciones utilizando cortas por especies para masas mixtas en SIMANFOR▶️ Simulaciones utilizando cortas con árboles de futuro en SIMANFOR▶️ Escenarios en SIMANFOR: errores frecuentes y edición de escenarios▶️ Aplicando un mismo escenario selvícola a parcelas de diferente edad en SIMANFOR
💾 📚 Repositorios asociados a publicaciones:
- 📚 Repositorio con simulaciones de masas irregulares de rebollo (Quercus pyrenaica) para el artículo científico en preparación titulado Dealing with complex forests: application of silviculture guidelines to manage irregular Quercus pyrenaica stands
- 📚 Repositorio con simulaciones de masas mixtas de Pinus sylvestris y Pinus pinaster para Pinar Grande (Soria), evaluando la multifuncionalidad selvícola para el artículo científico titulado Trade-Offs and Management Strategies for Ecosystem Services in Mixed Scots Pine and Maritime Pine Forests
- 📚 Repositorio con simulaciones de masas mixtas en España para el artículo científico en preparación titulado Mixed forest model parameterization and integration into simulation platforms as a tool for decision-making processes
- 📚 Repositorio con simulaciones del modelo IBERO para el artículo científico en preparación titulado Forest stand simulations in the cloud: use of the IBERO growth model in the SIMANFOR Decision Support System
- 📚 Repositorio con simulaciones del modelo IBERO para el artículo científico titulado Evaluation and validation of forest models: insight from Mediterranean and Scots pine models in Spain
💾 🔨 Repositorios asociados a proyectos:
- 📊 Repositorio con simulaciones para masas mixtas del proyecto [COMFOR-SUDOE] (https://www.comfor-sudoe.eu/es/)
- 📊 Repositorio con simulaciones del Inventario Forestal Nacional del proyecto CrossForest
- 📊 Repositorio con simulaciones de masas irregulares de rebollo (Quercus pyrenaica) del proyecto LifeRebollo
El uso de SIMANFOR debe citarse de la siguiente forma:
Bravo, F., Ordóñez, C., Vázquez-Veloso, A., & Michalakopoulos, S. (2025). SIMANFOR cloud Decision Support System: Structure, content, and applications. Ecological Modelling, 499, 110912. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2024.110912
Además, puedes citar los modelos de utilizados y los artículos donde han sido publicadas las ecuaciones originales, echa un vistazo a la ficha del modelo correspondiente para más detalles.
Para cualquier duda o sugerencia puedes contactar con el equipo técnico de SIMANFOR en simanfor.forest@uva.es.
El contenido de este repositorio se encuentra bajo la licencia MIT.
