Turning points in forest sustainability: an analysis using Deepseek-ai-v3 in Guisa (2013–2024)
DOI:
https://doi.org/10.56124/Keywords:
artificial intelligence, forest management, analyticsAbstract
La evaluación integral de la sostenibilidad forestal en ecosistemas tropicales requiere enfoques innovadores que capten la complejidad de los sistemas socioecológicos. En este estudio, se analizó la dinámica de los indicadores de sostenibilidad ambiental y productividad forestal en la Unidad Empresaril de Base Silvícola Guisa (Cuba) entre 2013 y 2024, para lo cual se utilizó el modelo de inteligencia artificial DeepSeek IA-V3 como herramienta analítica central mediante un diseño metodológico mixto longitudinal. La selección de indicadores se realizó mediante un proceso sistemático conformado por cuatro etapas con DeepSeek IA-V3, que incluyó una búsqueda de literatura científica relevante, la aplicación de filtros de relevancia, una valoración multicriterio (AHP, por sus siglas en inglés) y la validación por expertos (técnica Delphi). En la integración de los registros institucionales, los sensores remotos (Sentinel-2, Landsat 8) y las mediciones in situ en 45 parcelas de verificación se emplearon métodos exhaustivos y rigurosos. El análisis realizado reveló puntos de inflexión críticos: el Índice de Cobertura Forestal (ICF) mostró una evolución bimodal con regresión post-2018 (50,13 % a 46,74 %, R²=0,89), y el Índice de Cambio de Cobertura Forestal (ICCF) cruzó a valores negativos en 2019, marcando una transición a pérdida neta. Se identificó una disociación sistémica entre sostenibilidad ecológica y económica, evidenciada por la estabilidad artificial del Índice de Rentabilidad Financiera (IRF) frente al colapso productivo (IPM reducido en un 87 % entre 2015 y 2016) y la disminución crítica de la capacidad de carga forestal (ICCF ≈0.00 entre 2021 y 2024). La aplicación de DeepSeek-V3 ha demostrado su eficacia en la identificación de patrones no lineales y relaciones críticas, lo que proporciona una base sólida para la gestión adaptativa de los ecosistemas forestales.
Palabras clave: inteligencia artificial; gestión forestal; análisis predictivo.
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