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Simulación geoespacial de la tasa de deforestación al 2030 en el Distrito de Nueva Requena - Ucayali / Presentado por Miguel Ángel Quise Trinidad ; [Asesor: Luis Eduardo Ore Cierto]

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoIdioma: Español Lenguaje original: Español Editor: Tingo María, Perú : Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2021Descripción: [15], 82, [18] hojas : Figuras (color), cuadros (blanco y negro) ; 30 cm + 1 CD-ROMTipo de contenido:
  • rdacontent
Tipo de medio:
  • sin mediación
Tipo de soporte:
  • volumen
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 22 363.73948543
Contenidos parciales:
Introducción -- Revisión de la literatura : Marco teórico. Antecedentes -- Materiales y métodos : Lugar de ejecución. Materiales y métodos -- Resultados y discusión : Determinación de los cambios de cobertura del suelo para los años 2005, 2013, 2020 en el distrito de Nueva Requena. Determinación de la tasa de deforestación. Simulación de la deforestación al 2030 -- Conclusiones -- Propuestas a futuro -- Referencias -- Anexos.
Nota de disertación: Tesis (Ingeniería)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2021. Resumen: "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 determino que para el periodo 2020 al 2030 se deforestaron 35 112,24 ha con una tasa de deforestación de 3,08 %/año".--Hoja [14].
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Tesis BIBLIOTECA CENTRAL Banco de Investigación No ficción T-AMB 363.73948543 Q8 2021 ej.3 (Navegar estantería(Abre debajo)) 3 Disponible Préstamo en sala y domicilio 0009853
Tesis BIBLIOTECA CENTRAL Banco de Investigación No ficción T-AMB 363.73948543 Q8 2021 (Navegar estantería(Abre debajo)) 1 Disponible Préstamo en sala 0002556
Tesis BIBLIOTECA CENTRAL Banco de Investigación No ficción T-AMB 363.73948543 Q8 2021 ej.2 (Navegar estantería(Abre debajo)) 2 Disponible Préstamo en sala y domicilio 0002557
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Introducción -- Revisión de la literatura : Marco teórico. Antecedentes -- Materiales y métodos : Lugar de ejecución. Materiales y métodos -- Resultados y discusión : Determinación de los cambios de cobertura del suelo para los años 2005, 2013, 2020 en el distrito de Nueva Requena. Determinación de la tasa de deforestación. Simulación de la deforestación al 2030 -- Conclusiones -- Propuestas a futuro -- Referencias -- Anexos.

Tesis (Ingeniería)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2021.

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