Browsing by Author "Puerta Tuesta, Ronald Hugo"
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Item Análisis de la deforestación de los años 2016 y 2022 en el distrito Castillo Grande, Huánuco, Perú(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2023) Fajardo Gamarra, Rai; Puerta Tuesta, Ronald HugoLa presente investigación tuvo como objetivo analizar la deforestación ocurrida los años 2016 y 2022 en el distrito Castillo Grande, provincia Leoncio Prado, región Huánuco (Perú). Para ello se realizó la clasificación supervisada de imágenes Sentinel-2 en la plataforma Google Earth Engine utilizando tres tipos de algoritmos: Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT) y Random Forest (RF). Se avaluó el desempeño de los algoritmos utilizados calculando el índice de Kappa y la exactitud global, a partir de ello se estimó la superficie deforestada y la tasa de deforestación de la zona de estudio. Los resultados mostraron que el algoritmo RF obtuvo mejor desempeño con valores de Kappa de 0,85 y 0,90 y una exactitud global de 89,8% y 93,2% para los años 2016 y 2022 respectivamente. Se estimó que la superficie deforestada en el año 2016 fue de 3 284,59 hectáreas, mientras que en el año 2022 aumentó a 5 440,23 hectáreas. La tasa de deforestación anual se calculó en 368,63 hectáreas por año. Los resultados sugieren que el algoritmo RF ha sido efectivo para estimar la superficie deforestada en el distrito Castillo Grande, cuya superficie se encuentra deforestada en más de un 50% al año 2022, por lo que resalta la importancia de monitorear y abordar el problema de la pérdida de bosques en este distrito, con el fin de implementar estrategias de conservación y manejo sostenible de los recursos naturalesItem Análisis del cambio de bosque a no bosque en la cuenca Bolsón Cuchara período 2004 - 2014(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2017) Meneses Chung, Fred Jonathan; Puerta Tuesta, Ronald HugoEl presente trabajo se ejecutó en la cuenca Bolsón Cuchara ubicada en la margen izquierda del río Huallaga, políticamente pertenece a los distritos Rupa Rupa y José Crespo y Castillo, provincia Leoncio Prado y región Huánuco. Se realizó un análisis del cambio de bosque a no bosque durante el período 2004 – 2014 mediante el uso de imágenes satelitales SPOT 5, SPOT 6, para lo cual se plantearon los objetivos: determinar la cobertura boscosa al año 2014, calcular la tasa de deforestación anual y evaluar la exactitud temática del mapa de cobertura boscosa. Como resultado de la interpretación y digitalización de las imágenes en el programa ArcGIS v.10.3 se determinó que la cobertura boscosa al 2004 fue de 10,044.63 ha, mientras que para el año 2014 fue de 9,294.68 ha lo que representa el 63.06% y 58.35% del total de la cuenca respectivamente. Durante este período de 10 años se han perdido un total de 749.95 ha de bosques con un tasa de deforestación de 83.54 ha anuales. De igual manera se evaluó la exactitud temática del mapa de cobertura 2014 de acuerdo al Protocolo propuesto por el MINAM con 49 puntos de muestreo para la imagen de resolución espacial alta obteniéndose un índice de Kappa de 0.88, mientras que para la validación en campo se utilizó 35 puntos de verificación obteniéndose un índice de Kappa de 0.96 para ambos casos un grado de concordancia excelenteItem Carbono almacenado en el suelo en plantaciones de (Elaeis guineensis jacp.) en el Boquerón de Padre Abad –periódo (enero – julio 2017)(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2018) Reategui Guerra, Victor Wenceslao; Puerta Tuesta, Ronald HugoEl objetivo de la investigación fue estimar el carbono almacenado en el suelo en plantaciones de palma aceitera (Elaeis guineensis Jacq.) de 10 años de edad establecida en un sistema de tresbolillo, separadas a una distancia de 9 metros de cada uno, ubicado en el fundo el “EL DELFIN”, el cual se encuentra en el centro poblado Boquerón a 13 km de la ciudad de Aguaytía en el margen derecho de la carretera Federico Basadre, tramo Aguaytía – Tingo María, para el desarrollo de este trabajo se planteó en (04) fases: precampo, campo, laboratorio y gabinete. El diseño de muestreo fue ubicado al azar en el terreno, se evaluaron en tres diferentes componentes (suelo, hojarasca y raíz) utilizando la metodología de muestreo propuesta por (ICRAF, 2009) y (AREVALO et al., 2003), para el muestreo de carbono orgánico en el suelo y raíces se estableció dos calicatas el cual se muestreó hasta una profundidad de 30 cm, en rangos de 0 - 10 cm; 10 - 20 cm y 20 - 30 cm; Para la hojarasca se cuantificó en base a las hojas, flores, frutos, semillas y fragmentos de estos y material leñoso menores a 4 cm de diámetro. La plantación de palma aceitera, almacenó un total 20.141 tC/ha, siendo el suelo el componente que mayor carbono almacenó con 16.996 t/ha que representa el 84% del total, seguido de la hojarasca con 1.185 tC/ha con un porcentaje de 6% del total de carbono y finalmente en la biomasa radicular con 1.960 tC/ha representado el 9.7 del totalItem Costos de aserrío y transporte de madera aserrada de Calycophyllum spruceanum (Benth) Hook f. ex Schumann en el bosque de Padre Marquez- Loreto(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2019) Rios Panduro, Hugo; Rios Panduro, Hugo; Tello Zevallos, Wilfredo; Puerta Tuesta, Ronald HugoEl estudio de rendimiento es un factor indispensable para la determinación de_x000D_ costos en la actividad forestal, en la presente investigación se propuso como_x000D_ interrogante principal ¿cuál será el costo de aserrío y transporte de madera_x000D_ aserrada para la especie capirona (Calycophyllum spruceanum (Benth) Hook f._x000D_ ex Schumann), para lo cual nos planteamos como objetivo general analizar los_x000D_ costos y rendimientos en el aserrío y transporte de madera aserrada en el_x000D_ bosque de Padre Márquez – Loreto, teniendo en cuenta que se utilizó motosierra_x000D_ como elemento cortante y kubota para el transporte de madera aserrada._x000D_ Pare el cálculo de costos se dividió previamente en costos de posesión, costos_x000D_ de operación, costo de árboles y costos mano de obra, mientras que para_x000D_ determinar el rendimiento de aserrío se utilizó la formula general para el_x000D_ coeficiente de aserrío, mientras para la determinación del rendimiento en_x000D_ transporte se utilizó el método de tiempos y movimientos, luego del análisis se_x000D_ determinó que el costo de aserrío fue de S/. 162.54 por m³ o S/. 0.38 por pt,_x000D_ además el coeficiente de rendimiento para la especie C. spruceanum fue de_x000D_ 0.506, equivalente a 214 pt por m³ de madera rolliza, también se obtuvo un_x000D_ rendimiento promedio diario de transporte de 2.10 m³ o 873.60 pt, a una distancia_x000D_ de 5.5 km con un tiempo total promedio por jornada de 376.30 minutos y_x000D_ finalmente el costo para el transporte de madera aserrada fue de S/. 89.80 por_x000D_ m³ o S/. 0.21 pt.Item Geoportales con información espacial sobre los recursos naturales en el Perú(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2024) Pardave Leon, Sergio Stalin; Puerta Tuesta, Ronald HugoLa relevancia creciente de los geoportales en la adquisición y análisis de datos espaciales han destacado la necesidad de evaluar el grado de desarrollo, especialmente debido a la falta de estándares y directrices solidas que aseguren su progreso adecuado. Esta investigación tiene el objetivo de evaluar los geoportales con información espacial sobre los recursos naturales en el Perú como; la IGN, SERNANP, OSINFOR, SERFOR, INGEMMET y GEOBOSQUES. Se utilizará una escala Likert para evaluar aspectos claves como interoperabilidad, transparencia y orientación al usuario. Los resultados revelaron niveles destacados de interoperabilidad, con un 53,33% alcanzando excelencia y un 23,33% demostrando eficiencia, así mismo, se observó niveles significativos de transparencia, con un 43,59% de excelencia y 24,36% de nivel bueno, sin embargo, se identificaron deficiencias en la orientación al usuario, con un 39,58% mostrando un desarrollo inexistente y un 12,50% en un nivel bajo, estos hallazgos muestran la necesidad de un mayor compromiso institucional para mejorar los geoportales, reconociendo el potencial de los portales web para difundir de manera precisa y confiable información espacial del Perú. En conclusión, Aunque los geoportales muestran un desarrollo satisfactorio en términos de interoperabilidad y transparencia, enfrentan deficiencias notables en su orientación al usuario. Esta falta de enfoque limita considerablemente el acceso a una amplia gama de usuarios, esto subraya la necesidad apremiante de implementar medidas para abordar estas deficiencias y asegurar que los geoportales logren su máximo potencial.Item Modelo digital de elevación del bosque reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, Tingo María – Perú(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2007) Puerta Tuesta, Ronald Hugo; Huatuco Barzola, CarlosEl presente trabajo se ha ejecutado en el Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (BRUNAS), ubicado a 1.5 km de la ciudad de Tingo María, distrito de Rupa Rupa, provincia de Leoncio Prado, departamento de Huánuco, con la finalidad de elaborar el modelo digital de elevación (MDE), evaluar la calidad del mismo en base a las normas de la Agencia Cartográfica de los Estados Unidos y analizar las variables altitud, pendiente y orientaciones fundamentales para el manejo forestal, mediante el uso de sistemas de información geográfica. Los puntos empleados como insumos para la elaboración del MDE fueron obtenidos a partir de curvas de nivel con una separación altitudinal de 40 m digitalizadas por el Instituto Geográfico Nacional (IGN), e interpolados mediante el método Kriging, utilizando los programas ArcView 3.2, ArcGis 9.1 y Surfer 8.0. Analizando el MDE del BRUNAS, esta área se encuentra ubicada entre los 667 y 1092 m.s.n.m. cuya altitud se incrementa en la dirección de Oeste a Este. Se ha diferenciado tres unidades fisiográficas bien definidas; colinas bajas, colinas altas y montaña baja, las que varían fundamentalmente en altitud y pendiente. La calidad del MDE fue evaluada mediante el método estadístico calculando el error medio cuadrático (EMC), en base al cual se ha encontrado los siguientes valores; para las geoformas de colinas bajas 0.58 m; para las de colinas altas 2.58 m y para montañas bajas 4.74 m, los cuales de acuerdo a la norma estándar empleada, el EMC encontrado no supera la mitad del intervalo de la curva de nivel, cumpliendo con los estándares de calidad cartográfica. El incremento del error en la zona montañosa se atribuye a la morfología del terreno con relieve predominantemente abrupto y mayores pendientes que influye en sumo grado en la calidad del MDE. Respecto a la pendiente, son tres las zonas encontradas con mayor extensión que presentan los siguientes valores; empinado a muy empinado con 33.12 ha (25 a 50% de pendiente), muy empinado a fuertemente empinado con 22.36 ha (50 a 75 % de pendiente) y fuertemente empinado a extremadamente empinado con 15.26 ha (> 75 % de pendiente) y en conjunto constituyen el 70.74% del total del área en estudio, valores que son determinantes para la planificación, elaboración y ejecución de los planes de manejo forestal. Referente a las orientaciones o exposiciones el 47.19 % del bosque se encuentra orientado al Occidente, mientras que sólo el 3.92% se encuentra orientada al Este. El comportamiento de ambas variables se explica por la razón que el BRUNAS se encuentra ubicado en una ladera occidental.Item Niveles de contaminación sonora en las zonas periféricas de Tingo María(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2015) Reátegui Inga, Manuel Emilio; Puerta Tuesta, Ronald HugoEl desarrollo de esta investigación se debe al problema que la sociedad enfrenta, la contaminación sonoray el daño que causa a la salud por la exposición prolongada a este tipo de contaminación. Las autoridades competentes deben minimizar estos daños generando tecnologías menos ruidosas y desarrollando sistemas de protección contra este tipo de contaminación. El presente trabajo de investigación se llevó acabo en 4 zonas: Afilador, Castillo Grande, asociación de viviendas “Los Laureles” y Naranjillo en la provincia de Leoncio Prado, teniendo como objetivo evaluar los niveles de contaminación sonoraen la zona periférica de Tingo María. Para alcanzar el objetivo planteado se realizó mediciones de nivel de presión sonora continuo equivalente (LAeqT) y tráficovehicular, tomando 4 puntos de monitoreo por zona en las calles principales, se evaluó en los turnos diurno (12:00 -15:00 horas)y nocturno (22:01 -01:00 horas). Los resultados obtenidos indican que los niveles de presión sonora tanto diurno como nocturno sobrepasan los niveles establecidos en la normatividad ambiental (D.S 085-2003-PCM) excepto los días lunes y domingo en la asociación de viviendas “Los Laureles” en el turno diurno y encontrándose un mayor tráfico vehicular en Castillo GrandeItem Simulación geoespacial de la deforestación al año 2032 en el distrito Padre Abad – Ucayali(Universidad Nacional Agraria de la Selva, 2023) Lora Escalante, Luisa; Vargas Clemente, Ytavclerh; Puerta Tuesta, Ronald HugoLa medición multitemporal de la deforestación en la Amazonia se utiliza ampliamente para comprender las acciones antrópicas que generan desequilibrio en el ambiente. Para ello, los modelos predictivos constituyen una muy buena herramienta de análisis, evaluando la dinámica de cobertura boscosa y anticipar los escenarios a futuro, en este contexto, la presente investigación que tiene como objetivos calcular el cambio de cobertura boscosa, la tasa de cambios entre los años 2000 al 2022 y emplear un modelo de simulación a través de la herramienta Dinámica EGO para tener posibles escenarios a futuros al año 2032 en el distrito Padre Abad. Para ello se utilizó imágenes satelitales Sentinel y Landsat clasificándolas en el sistema de información geográfica – SIG, dando como resultado los mapas de deforestación de los años 2000, 2011 y 2022 asimismo las variables: pendiente, altitud, ANP y distancia a ríos, carreteras y centros poblados, lo cual los datos se cargaron en el software Dinámica EGO procediendo a calcular la matriz de transición, pesos de evidencia y la correlacione entre los mapa, luego se realizó la simulación al año 2032 donde muestra los resultados con pérdida de 28 223,43 ha de bosque y el aumentó de no bosque (deforestación) con 28 124,30 ha respectivamente, lo que indica el aumento de las áreas con actividades antropogénica y la disminución de áreas naturales
