Eficiencia en la estratificación de bosques de  selva alta basado en el modelamiento del  terreno e índices de vegetación en concesiones  forestales

Morga Castellanos, Ericka Judith

Eficiencia en la estratificación de bosques de selva alta basado en el modelamiento del terreno e índices de vegetación en concesiones forestales

dc.contributor.advisor	Rengifo Trigoso, Juan Pablo
dc.contributor.author	Morga Castellanos, Ericka Judith	es_PE
dc.contributor.author	Morga Castellanos, Ericka Judith
dc.date.accessioned	7/1/2019 9:04	es_PE
dc.date.accessioned	7/1/2019 9:04
dc.date.available	7/1/2019 9:04	es_PE
dc.date.available	7/1/2019 9:04
dc.date.issued	2019	es_PE
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	El presente estudio busca determinar el grado de correlación que existe_x000D_ entre la estratificación y otras variables geográficas y la variable dependiente (Área_x000D_ basal), motivo por el cual se realizó el análisis de diferentes factores cuya evaluación_x000D_ puede realizarse en gabinete, y que podrían explicar la densidad del bosque. Se_x000D_ evaluó cómo afectan la densidad del bosque con los factores: Tipo de bosque,_x000D_ distancia a centros poblados, distancia a ríos, distancia a vías principales, distancia a_x000D_ vías secundarias, distancia a trochas carrozables, índice de vegetación (NDVI),_x000D_ pendiente y orientación de la pendiente. Ello se llevó a efecto a través del análisis de_x000D_ regresión de los valores de Dap total de los árboles existentes (la variable_x000D_ dependiente), con los valores de los 9 factores mencionados (las variables_x000D_ independientes) medidos en 328 parcelas de evaluación de 200 × 200 m que_x000D_ conforman la muestra, obtenida de los datos de censos forestales realizados dentro de_x000D_ las Parcelas de Corta Anual (POAs) de seis áreas de una concesión forestal. Se utilizó_x000D_ el programa estadístico infoStat para determinar la ecuación del mejor ajuste utilizando_x000D_ el modelo de regresión lineal multivariado. Se probó construir la ecuación con las_x000D_ nueve variables independientes, construyéndose finalmente con seis de ellas,_x000D_ descartándose las demás variables por carecer de significación en el modelo. Se_x000D_ concluyó que la ecuación que mejor estima la correlación existente entre la variable_x000D_ dependiente y las variables independientes es: Y=-0.0029 + 3.4×10-7×DVS − 8.7×10-_x000D_ 7×DTC + 4.8×10-7×DR –9.4×10-5×P − 5.2×10-4×Sen(A).	es_PE
dc.description.uri	Tesis	es_PE
dc.format	application/pdf	es_PE
dc.identifier.other	EJMC_2019	es_PE
dc.identifier.other	EJMC_2019
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14292/1397	es_PE
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14292/1397
dc.language.iso	spa	es_PE
dc.publisher	Universidad Nacional Agraria de la Selva	es_PE
dc.publisher.country	PE	es_PE
dc.relation	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	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	Estratificación	es_PE
dc.subject	modelamiento	es_PE
dc.subject	índice vegetación	es_PE
dc.subject	concesión forestal	es_PE
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02	es_PE
dc.title	Eficiencia en la estratificación de bosques de selva alta basado en el modelamiento del terreno e índices de vegetación en concesiones forestales	es_PE
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	es_PE
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es_PE
renati.discipline	821046	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 Forestal	es_PE
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional Agraria de la Selva. Facultad de Recursos Naturales Renovables	es_PE
thesis.degree.level	Título profesional
thesis.degree.name	Ingeniero en Recursos Naturales Renovables con mención en Forestales	es_PE