Vulnerabilidad biofísica y socioeconómica mediante modelamiento geoespacial de la Unidad Hidrográfica Chancay - Huaral

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Rojas Macarlupu, Paola Cristina
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/1953
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/1953
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Unidad hidrográfica Chancay-Huaral
Modelamiento geoespacial
Nivel de vulnerabilidad socioeconómico
Grado de vulnerabilidad física
Vulnerabilidad biofísica
Perú
Costa
Cursos de agua
Cuencas hidrográficas
Sistemas de información geográfica
Modelos de simulación
Desastres
Entorno socioeconómico
Zonas rurales
Zonas desfavorecidas
Nivel de daños económicos
Evaluación
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El desarrollo del presente trabajo de investigación, comprendió tres etapas: trabajo de pre-campo, que fue la recopilación de información y coordinación con instituciones relacionadas al tema; trabajo de campo, en la que se realizó la identificación de los puntos críticos y entrevistas con los principales actores de la zona de estudio; y, trabajo de gabinete, que consistió en la consolidación, sistematización y caracterización de la información temática referente a las variables físicas, bióticas y socioeconómicas, y la generación de los modelos geoespaciales para determinar la vulnerabilidad en la unidad hidrográfica. Los resultados obtenidos de la integración de las variables físicas, bióticas, socioeconómicas y conflictos de uso, mediante el modelamiento geoespacial, permitieron identificar el grado de vulnerabilidad. Alrededor del 35 por ciento del territorio presenta vulnerabilidad alta, en la que se ubica los principales centros poblados de Quiman (Veintisiete de Noviembre), Vichaycocha (Pacaraos), Sango (Santa Cruz de Andamarca), Baños (Atavillos Alto), Acos (San Miguel de Acos), Yunguy (Ihuarí), Matara (Lampian), Piscocoto (Sumbilca) y Mataca (Atavillos Bajo). Aproximadamente, el 52 por ciento del territorio con vulnerabilidad media, en la que se encuentra Lamblan (Ihuarí), Lampian (Lampian), Sumbilca (Sumbilca) y Pampas (Atavillos Bajo). Otro 13 por ciento tiene vulnerabilidad baja, la que se encuentra Aucallama (Aucallama), Nueva Esperanza (Huaral) y Las Salinas (Chancay). En las zonas identificadas con alta vulnerabilidad se recomienda implementar proyectos y actividades que permitan mitigar los efectos de los fenómenos extraordinarios.The study was carried out on the hydrographic unit Chancay-Huaral, in order to determine its degree of vulnerability of the hydrographic unit depending on their physical characteristics, biotic and socioeconomic using the geographic information system (GIS) as an analysis tool. The development of this investigation work comprised three stages: pre-field work, which was the collection of information and coordination with institutions related to the subject; field work, in which the identification of critical points and interviews with key players in the study area was conducted; and cabinet work, consisted of the consolidation, systematization and characterization of thematic information concerning the physical variables, biotic and socioeconomic, and the generation of geospatial models to determine the vulnerability in the hydrographic unit. The results of the integration of the physical, biotic, socioeconomic and use conflict through geospatial modeling variables, allowed to identify the degree of vulnerability. About 35 percent of the territory presents high vulnerability where the main population centers Quiman (Veintisiete de Noviembre), Vichaycocha (Pacaraos), Sango (Santa Cruz de Andamarca), Baños (Atavillos Alto), Acos (San Miguel de Acos), Yunguy (Ihuarí), Matara (Lampian), Piscocoto (Sumbilca) and Mataca (Atavillos Bajo). Approximately 52 percent of the territory with medium vulnerability, which is Lamblan (Ihuarí), Lampian (Lampian), Sumbilca (Sumbilca) and Pampas (Atavillos Bajo). Another 13 percent have low vulnerability, which is Aucallama (Aucallama), Nueva Esperanza (Huaral), and Las Salinas (Chancay). In areas with high vulnerability identified it is recommended to implement projects and activities to mitigate the effects of extraordinary phenomenon.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMUnidad hidrográfica Chancay-HuaralModelamiento geoespacialNivel de vulnerabilidad socioeconómicoGrado de vulnerabilidad físicaVulnerabilidad biofísicaPerúCostaCursos de aguaCuencas hidrográficasSistemas de información geográficaModelos de simulaciónDesastresEntorno socioeconómicoZonas ruralesZonas desfavorecidasNivel de daños económicosEvaluaciónVulnerabilidad biofísica y socioeconómica mediante modelamiento geoespacial de la Unidad Hidrográfica Chancay - Huaralinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero AgrícolaTítulo ProfesionalTHUMBNAILP10-R63-T.pdf.jpgP10-R63-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3191https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/014a3674-7c1e-4dfa-8067-96466634a9f1/download120e9477bb68f10f5d400ae296275b6cMD55ORIGINALP10-R63-T.pdfP10-R63-T.pdfTexto completoapplication/pdf17041999https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4317ef3f-667d-447b-bb3c-a4399f0cdaa4/downloadbd7559f01fc6ee7033860a4a1c40f2eaMD51P10-R63-T-resumen.docxP10-R63-T-resumen.docxResumenapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document17811https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/93ed9bd4-e850-43fa-ab7c-4e854c54d274/downloadda3b15a32dfb8e70164d819b600caed3MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/403d4c13-a380-4d69-8493-664c660de963/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTP10-R63-T.pdf.txtP10-R63-T.pdf.txtExtracted texttext/plain174490https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fdfa8226-fee3-4d89-83c5-70145395ffc7/download997f906c513a3d695f82d2e26e257549MD54P10-R63-T-resumen.docx.txtP10-R63-T-resumen.docx.txtExtracted texttext/plain5125https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/25836f72-bd6a-4d36-9bb4-adb0b88e6018/download4bec757408e58ee3676d53c1d727a4dcMD5620.500.12996/1953oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/19532024-09-28 22:13:12.623https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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