Simulación geoespacial de la tasa de deforestación al 2030 en el distrito de Nueva Requena – Ucayali
| dc.contributor.advisor | Oré Cierto, Luis Eduardo | |
| dc.contributor.author | Quispe Trinidad, Miguel Ángel | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-22T18:08:32Z | |
| dc.date.available | 2021-09-22T18:08:32Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación tiene como objetivo principal determinar la tasa de deforestación en el distrito de Nueva Requena (Perú), a través del modelo de simulación geoespacial de Dinámica EGO por autómatas celulares; teniendo en cuenta las siguientes variables: distancia a lugares poblados, distancia a vías, distancia a superficies de agua, concesiones forestales, pendiente porcentual, y modelo digital de elevación. Para dicho propósito, en primer lugar, se procedió a calcular los rangos para categorizar variables continuas a través del método geoestadístico de los pesos de evidencia, con el fin de obtener las probabilidades de transición y, posteriormente, los pesos de las variables que poseen mayor influencia en los cambios. En segundo lugar, se realizó el cálculo de correlación de las variables, en aras de comprobar que las variables ingresadas al modelo sean independientes espacialmente. En tercer lugar, se llevó a cabo una simulación previa al 2020 para compararlo con el mapa real del 2020, con la finalidad de evidenciar si el modelo puede predecir los cambios. Esto último, obteniendo una exactitud de 75 %. En cuarto lugar, se realizó la simulación de la deforestación al 2030 del distrito de Nueva Requena (Perú). Finalmente se determinó que para el periodo 2020 al 2030 se deforestaron 35 112,24 ha con una tasa de deforestación de 3,08 %/año. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14292/1976 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional Agraria de la Selva | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
| dc.source | Universidad Nacional Agraria de la Selva | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional - UNAS | es_PE |
| dc.subject | Deforestación | es_PE |
| dc.subject | Dinámica EGO | es_PE |
| dc.subject | Autómatas celulares | es_PE |
| dc.subject | Pesos de evidencia | es_PE |
| dc.subject | Validación | es_PE |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.07.01 | es_PE |
| dc.title | Simulación geoespacial de la tasa de deforestación al 2030 en el distrito de Nueva Requena – Ucayali | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| renati.advisor.dni | 41968823 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/ 0000-0003-2836-2436 | es_PE |
| renati.author.dni | 71851130 | |
| renati.discipline | 521066 | es_PE |
| renati.juror | Rengifo Trigozo, Juan Pablo | es_PE |
| renati.juror | Dionisio Montalvo, Franklin | es_PE |
| renati.juror | Díaz Quintana, Edilberto | es_PE |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería Ambiental | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Agraria de la Selva. Facultad de Recursos Naturales Renovables | es_PE |
| thesis.degree.name | Ingeniero Ambiental | es_PE |
