Modelo digital de vulnerabilidad por incendios forestales en la provincia de Cajamarca - Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo Forestal
Detalles Bibliográficos
Autor: Nakada Bedriñana, Masao
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5217
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5217
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Incendios forestales
Condiciones atmosféricas
Datos
Detección de incendios
Imágenes
Satélites
Degradación ambiental
Técnicas de predicción
Prevención de incendios
Control de incendios
Modelos matemáticos
Métodos estadísticos
Evaluación
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Se identificaron seis factores de vulnerabilidad como son: tipo de cobertura vegetal, pendiente, centros poblados, accesibilidad, clima y combustible. Asimismo, se determinó que todos los distritos de la provincia de Cajamarca presentan zonas de vulnerabilidad alta, siendo la agricultura de la costa y sierra de la provincia, el principal contribuyente a este resultado (43,5% de la vulnerabilidad alta). Por su parte, los bosques de montaña, xéricos interandinos y montanos occidental de la provincia de Cajamarca se clasificaron con vulnerabilidad moderada.Vulnerability of forest cover studies are scarce in Peru, in order of that we carried out this approach to the analysis of forest vulnerability in the province of Cajamarca, which can be used in fire protection and prevention strategies in the region. The study is located in this region because it has forest fire records and the availability of information for the study. The weighting of the hierarchical analysis process method was evaluated, a model was constructed to identify forest vulnerable areas by forest fire and the model was applied to identify areas with forest vulnerability in the province of Cajamarca. In total, six vulnerability factors were identified, these being climate and combustibility factors (23% for both). Likewise, it was determined that all the districts of the province of Cajamarca present areas of high vulnerability, with agriculture on the coast and mountains of the province being the main contributor to this result (43.5% of high vulnerability). On the other hand, the mountain, interAndean xeric and western montane forests of the Cajamarca province were classified as moderately vulnerable.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Incendios forestalesCondiciones atmosféricasDatosDetección de incendiosImágenesSatélitesDegradación ambientalTécnicas de predicciónPrevención de incendiosControl de incendiosModelos matemáticosMétodos estadísticosEvaluaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02Modelo digital de vulnerabilidad por incendios forestales en la provincia de Cajamarca - Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUCiencias ForestalesUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias ForestalesIngeniero Forestal46441076https://orcid.org/0000-0003-4045-468310197672https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional821016Cruz Burga, Zoila AuroraHermoza Espezúa, Zoila AuroraVargas Salas, Carlos RafaelORIGINALnakada-bedriñana-masao.pdfnakada-bedriñana-masao.pdfTexto completoapplication/pdf3906357https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/466a55e6-4133-4569-9cfc-14f330df61f4/downloada648545785d15323377fea5af95b151cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/67ac1bc4-e10e-464b-861a-f8b607187101/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTnakada-bedriñana-masao.pdf.txtnakada-bedriñana-masao.pdf.txtExtracted texttext/plain90670https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/52a59677-3a7b-4c87-b83f-1003e3c2d672/download8e7ed08e940c2790ed725434ae2e3c25MD53THUMBNAILnakada-bedriñana-masao.pdf.jpgnakada-bedriñana-masao.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3326https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/49c8c983-84d6-4b79-9f34-ad3dc3d8c96a/downloadde0ac8d9a5fa042a9713925870e96729MD5420.500.12996/5217oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/52172023-01-05 04:33:33.006https://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.peTGljZW5jaWEgZGUgVXNvCgpMYSBVbml2ZXJzaWRhZCBOYWNpb25hbCBBZ3JhcmlhIExhIE1vbGluYSAoVU5BTE0pLiBkaWZ1bmRlIG1lZGlhbnRlIHN1IHJlcG9zaXRvcmlvIGxvcyB0cmFiYWpvcyBkZSBpbnZlc3RpZ2FjacOzbiBwcm9kdWNpZG9zIHBvciBsb3MgbWllbWJyb3MgZGUgbGEgdW5pdmVyc2lkYWQuIEVsIGNvbnRlbmlkbyBkZSBsb3MgZG9jdW1lbnRvcyBkaWdpdGFsZXMgZXMgZGUgYWNjZXNvIGFiaWVydG8gcGFyYSB0b2RhIHBlcnNvbmEgaW50ZXJlc2FkYSAuCgpTZSBhY2VwdGEgbGEgZGlmdXNpw7NuIHDDumJpY2EgZGUgbGEgb2JyYSwgc3UgY29waWEgeSBkaXN0cmlidWNpw7NuLiBQYXJhIGVzdG8gZXMgbmVjZXNhcmlvIHF1ZSBzZSBjdW1wbGEgY29uIGxhcyBzaWd1aWVudGVzIGNvbmRpY2lvbmVzOgoKRWwgbmVjZXNhcmlvIHJlY29ub2NpbWllbnRvIGRlIGxhIGF1dG9yw61hIGRlIGxhIG9icmEsIGlkZW50aWZpY2FuZG8gb3BvcnR1bmEgeSBjb3JyZWN0YW1lbnRlIGEgbGEgcGVyc29uYSBxdWUgcG9zZWEgbG9zIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yLgoKTm8gZXN0w6EgcGVybWl0aWRvIGVsIHVzbyBpbmRlYmlkbyBkZWwgdHJhYmFqbyBkZSBpbnZlc3RpZ2FjacOzbiBjb24gZmluZXMgZGUgbHVjcm8gbyBjdWFscXVpZXIgdGlwbyBkZSBhY3RpdmlkYWQgcXVlIHByb2R1emNhIGdhbmFuY2lhcyBhIGxhcyBwZXJzb25hcyBxdWUgbG8gZGlmdW5kZW4gc2luIGVsIGNvbnNlbnRpbWllbnRvIGRlbCBhdXRvciAoYXV0b3IgbGVnYWwpLgoKTG9zIHRyYWJham9zIHF1ZSBzZSBwcm9kdXpjYW4sIGEgcGFydGlyIGRlIGxhIG9icmEsIGRlYmVuIHBvc2VlciBsYSBjaXRhY2nDs24gcGVydGluZW50ZSB0YWwgY29tbyBsbyBpbmRpY2FuIGxhcyBOb3JtYXMgVMOpY25pY2FzIGRlbCBJSUNBIHkgQ0FUSUUgZGUgUmVkYWNjacOzbiBkZSBSZWZlcmVuY2lhcyBCaWJsaW9ncsOhZmljYXMuIENhc28gY29udHJhcmlvLCBzZSBpbmN1cnJpcsOhIGVuIGxhIGZpZ3VyYSBqdXLDrWRpY2EgZGVsIHBsYWdpby4KCkxvcyBkZXJlY2hvcyBtb3JhbGVzIGRlbCBhdXRvciBubyBzb24gYWZlY3RhZG9zIHBvciBsYSBwcmVzZW50ZSBsaWNlbmNpYSBkZSB1c28uCgpEZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvcgoKTGEgVU5BTE0gbm8gcG9zZWUgbG9zIGRlcmVjaG9zIGRlIHByb3BpZWRhZCBpbnRlbGVjdHVhbC4gTG9zIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIHNlIGVuY3VlbnRyYW4gcHJvdGVnaWRvcyBwb3IgbGEgbGVnaXNsYWNpw7NuIHBlcnVhbmE6IExleSBzb2JyZSBlbCBEZXJlY2hvIGRlIEF1dG9yIHByb211bGdhZG8gZW4gMTk5NiAoRCBMLiBOwrA4MjIpLiBMZXkgcXVlIG1vZGlmaWNhIGxvcyBhcnTDrWN1bG9zIDE4OCogeSAxODkqIGRlbCBkZWNyZXRvIGxlZ2lzbGF0aXZvIE7CsDgyMiwgTGV5IHNvYnJlIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIHByb211bGdhZG8gZW4gMjAwNSAoTGV5IE7CsDI4NTE3KSwgRGVjcmV0byBMZWdpc2xhdGl2byBxdWUgYXBydWViYSBsYSBtb2RpZmljYWNpw7NuIGRlbCBEZWNyZXRvIExlZ2lzbGF0aXZvIE7CsDgyMiwgTGV5IHNvYnJlIGVsIERlcmVjaG8gZGUgQXV0b3IgcHJvbXVsZ2FkbyBlbiAyMDA4IChELiBMLiBOwrAxMDc2KS4KCk9ic2VydmFjaW9uZXM6CgpJbnNjcmliaXJzZSBlbiBDcmVhdGl2ZSBDb21tb25zIEJBTgo=
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