Resumen

La diversidad funcional en las comunidades de plantas es un impulsor clave de los procesos ecosistémicos. Los métodos efectivos para medir la diversidad funcional son importantes en los estudios ecológicos. Se propuso y describió un nuevo método basado en redes neuronales, el índice de mapa de características autoorganizado (SOFM). En este artículo se llevó a cabo una aplicación de caso para el estudio de la diversidad funcional de las comunidades en el Parque Forestal de Xiaolongmen en Beijing. Los resultados mostraron que el índice SOFM era un método efectivo en la evaluación de la diversidad funcional y su cambio en las comunidades de plantas. Las correlaciones no lineales significativas del índice SOFM con los métodos comúnmente utilizados, índices FAD, MFAD, FDp, FDc, FRic y FDiv, también demostraron que el índice SOFM es útil en los estudios de diversidad funcional.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Diversidad funcional; Procesos ecosistémicos; Medición; Red neuronal; índice SOFM; Comunidades de plantas
• Keywords:Functional diversity; Ecosystem processes; Measuring; Neural network; SOFM index; Plant communities