Modelación de la Distribución Potencial de la Vicuña (Vicugna vicugna) en la Reserva Nacional de Salinas y Aguada Blanca (Perú) con MaxEnt

Descripción del Articulo

La vicuña es una especie emblemática que tiene tanto significado e identificación, representando al reino animal en el escudo nacional, además la especie se encuentra casi amenazada; razón por la cuál es necesario fomentar su estudio y conservación. El objetivo del estudio fue identificar áreas de d...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Ramos Cari, Carlos Andres, Quispe Diaz, Ismael Kingliu
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/3535
Enlace del recurso:http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/3535
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Distribución potencial
Vicuña
Modelación con MaxEnt
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
Descripción
Sumario:La vicuña es una especie emblemática que tiene tanto significado e identificación, representando al reino animal en el escudo nacional, además la especie se encuentra casi amenazada; razón por la cuál es necesario fomentar su estudio y conservación. El objetivo del estudio fue identificar áreas de distribución potencial de la vicuña (Vicugna vicugna) en la Reserva Nacional de Salinas y Aguada Blanca mediante la modelación con MaxEnt. Se emplearon 18 puntos de avistamientos y 7 variables ambientales. Se seleccionó un formato de salida logístico y se realizaron 10 réplicas, tomando el valor del área bajo la curva (AUC) para seleccionar el modelo óptimo. El AUC fue casi siempre mayor para Maxent, lo que indica mejor discriminación de áreas adecuadas frente a áreas inadecuadas para la especie. Los valores más altos del AUC para datos de entrenamiento y datos de prueba fue 0.920 para ambos casos. Por lo tanto, se concluye que se identificó un área de distribución potencial de 769.90 Km2 que representa el 21 % del área total de la reserva, siendo las variables ambientales de precipitación y uso de suelos los que contribuyeron más al modelo.
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