Modelo espacial de unidades de suelo en el ámbito de la carretera Iquitos-Nauta, Loreto (Perú)

Descripción del Articulo

El estudio realizado nos presenta los resultados de los procesos de predicción basados en parámetros del suelo del área de influencia de la carretera Iquitos – Nauta, teniendo como objetivo elaborar un modelo de distribución espacial del porcentaje de los parámetros: arena, limo y arcilla. La accesi...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Tello Nolorve, Jhon Paul
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
Repositorio:UNAPIquitos-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/6869
Enlace del recurso:http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/6869
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Suelos
Distribución espacial
Modelos
Proceso geológico
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
Descripción
Sumario:El estudio realizado nos presenta los resultados de los procesos de predicción basados en parámetros del suelo del área de influencia de la carretera Iquitos – Nauta, teniendo como objetivo elaborar un modelo de distribución espacial del porcentaje de los parámetros: arena, limo y arcilla. La accesibilidad y rapidez de poder predecir y así conocer los parámetros del suelo con el menor gasto de recursos, es lo más importante que esta investigación busca aportar, en áreas de estudio como: la gestión del territorio, ambiental, planificación, entre otras. En el proceso metodológico se aplicó interpoladores geoestadísticos como el kriging ordinario y la distancia inversa ponderada (IDW), usan la técnica de predicción basados en la influencia de datos previamente muestreados y que se encuentren distribuidos de manera cercana. El área de estudio cuenta con una clasificación de suelos elaborado por el Instituto de Investigación de la Amazonia Peruana lo cual fue usado como base para determinar la predicción de los dos interpoladores. Previo a esto se seleccionó los parámetros usando procedimientos estadísticos como la distribución normal, histogramas para determinar cuáles serán interpolados, se determinó los parámetros arena, arcilla y limo. Los resultados nos muestran los coeficientes de correlación de Pearson de los parámetros: arena, limo y arcilla de 0.720; 0.286 y 0.553 respectivamente con el kriging a diferencia de 0.757; 0.799 y 0.551 respectivamente con el IDW, siendo este interpolador con valores más cercanos a la unidad de los tres parámetros, eso quiere decir que tiene más relación con los parámetros de campo.
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