Revista Científica Certificada con la Norma Internacional ISO 9001:2015 - SGS

Revista de Investigación Científica y Tecnológica Alpha Centauri - Professionals On Line ISSNe: 2709-4502

Simulación geoespacial y temporal de la deforestación en el distrito de Nueva Requena, Ucayali
Nuevo envío
PDF

Palabras clave

deforestación
Dinámica EGO
autómatas celulares
pesos de evidencia
validación

Cómo citar

Simulación geoespacial y temporal de la deforestación en el distrito de Nueva Requena, Ucayali (L. E. Oré Cierto, M. Ángel Quispe Trinidad, W. C. Loarte Aliaga, E. Díaz Quintana, C. Aguirre Escalante, & J. D. Oré Cierto , Trans.). (2021). Alpha Centauri, 2(4), 57-74. https://doi.org/10.47422/ac.v2i4.66

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 determinó que para el periodo 2020 al 2030 se deforestaron 35 112,24 ha con una tasa de deforestación de 3,08 %/año.

PDF

Referencias

Achicanoy, J., Rojas-Robles, R., & Sánchez, J. (2018). Análisis y proyección de las coberturas vegetales mediante el uso de sensores remotos y Sistemas de Información Geográfica en la localidad de Suba, Bogotá-Colombia. Gestión y Ambiente, 21(1).

Anahua, R. (2020). Modelamiento dinámico espacial del crecimiento urbano mediante autómatas celulares en el periodo 1974 al 2065 de la ciudad de Puno [Tesis de grado]. Universidad Nacional del Altiplano.

Armenteras, D., & Rodríguez, N. (2014). Dinámicas y causas de deforestación en bosques de latino américa: una revisión desde 1990. Colombia Forestal, 17(2), 233-246.

Beraud, V. (2018). Las políticas públicas y el paisaje rural: aporte para la conservación [Tesis doctoral]. Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste.

Carranza, J. (2017). Tasa de transformación del hábitat en el APFF Cañón del Usumacinta, Tabasco. Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas.

Cervera, T., Pino, J., Marull, J. (2019). Understanding the long-term dynamics of forest transition: From deforestation to afforestation in a Mediterranean landscape (Catalonia, 1868-2005). Land Use Policy, 80, 318-331.

Chillihuani, W. (2018). Cuantificación espacial de aguas residuales en el corredor minero de madre de dios al año 2017 [Tesis de grado]. Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios.

Chuvieco, E., Salas, J., & Meza, E. (2002). Empleo de la teledetección en el análisis de la deforestación tropical: el caso de la reserva forestal de Ticoporo (Venezuela). Serie Geográfica (10), 55-76.

Condori, W. (2018). Estimación de la pérdida de cobertura boscosa por actividades antrópicas en el distrito Nueva Requena, mediante análisis multitemporal de imágenes satelitales, 2018 [Tesis de grado]. Universidad César Vallejo.

Córdova, J., & Sánchez, L. (2020). Análisis de la variación multitemporal de la cobertura vegetal entre los años 2010-2018, en la cuenca del Río Neshuya, Ucayali, Perú [Tesis de pregrado]. Universidad Nacional de Ucayali.

Defensoría del Pueblo. (2017). Deforestación por cultivos agroindustriales de palma aceitera y coco.

Escobedo, R. (2005). Zonificación Ecológica Económica de la Región San Martín. Gobierno Regional de San Martín.

Espinoza, V. (2016). Impulsores de cambio en el uso de suelo y almacenamiento de carbono sobre un gradiente de modificación humana de Paisajes en Nicaragua. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza.

Espinoza-Mendoza, V. (2016). Dinámica EGO: una herramienta gratuita para modelar y brindar soporte en el análisis de CCUS. Maimónides University.

Fernández, R. (2018). Evaluación de la superficie deforestada por efecto de los incendios forestales durante el periodo 2011 – 2016 en el distrito Las Piedras – Tambopata - Madre de Dios. [Tesis de grado]. Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios.

Gobierno Regional de Ucayali. (2015). Ordenanza Regional Nº 012-2015-GRU/CR. Perú.

Gobierno Regional de Ucayali. (2018). Ordenanza Regional Nº 010-2018-GRU-CR. Perú.

Kené. Instituto de Estudios Forestales y Ambientales. (2020). Ucayali Región. Poder Judicial dispone arresto domiciliario a investigado por tráfico de tierras e invasión de bosques en Nueva Requena – Ucayali.

López, A., Ríos, M., Flamenco, A., & Farfán, M. (s.f.). Análisis y modelación espacial de los patrones de deforestación (2005-2025) en la microcuenca La Unión del municipio de Chiapa de Corzo, Chiapas.

Ministerio del Ambiente de Perú [Minam] . (2020). Monitoreo de la pérdida de bosques húmedos amazónicos en el año 2019. Ministerio del Ambiente (MINAM). Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático (PNCBMCC). MINAM.

Ministerio del Ambiente de Perú [Minam]. (2017). Cobertura y deforestación en los bosques húmedos amazónicos. Ministerio de Agricultura y Riego.

Ministerio del Ambiente de Perú [Minam]. (2021). Monitoreo de la pérdida de bosques húmedos amazónicos en el año 2019. MINAM.

Mongobay. (2017). La deforestación evoluciona en Ucayali.

Monitoring of the Andean Amazon Project [MAAP]. (2017). Nuevos hotspots de deforestación al 2017 en la Amazonía peruana.

Opdam, P., Luque, J., Nassauer, P. (2018). How can landscape ecology contribute to sustainability sciencie? Landscape Ecology. 33, 1-7.

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura [FAO]. (1996). Forest resources assessment 1990. Survey of tropical forest cover and study of change processes .

Ramírez-Mejía, D., Cuevas, G., & Mendoza, E. (2017). Land Use and Cover Change Scenarios in the Mesoamerican Biological Corridor-Chiapas, México. Botanical Sciences, 95(2), 221-234. doi:10.17129/botsci.838

Servindi. (2019). Aplicación de Ordenanza 010 afectará 100 mil ha de bosques en Ucayali.

Turpo, E. (2018). Modelado de cambios espacio-temporales en ambientes con glaciares en los andes del sur - Perú. [Tesis de maestría]. Universidad Estatal de Feira de Santana.

Vallejo, W. (2020). Generación de un modelo de predicción espacial de la deforestación en la jurisdicción de Corpochivor para el periodo 2017-2047 basado en mapas de cobertura y análisis de variables espaciales con Dinamica EGO [Tesis de maestría]. Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

CORRESPONDENCIA:

Luis Eduardo Oré Cierto

luisore21793@gmail.com

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Derechos de autor 2021 Luis Eduardo Oré Cierto, Miguel Ángel Quispe Trinidad, Wendy Caroline Loarte Aliaga, Edilberto Díaz Quintana, Casiano Aguirre Escalante, Juan Daniel Oré Cierto