Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Rivas Meza, Niell Wilson
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2615
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/2615
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cursos de aguas
Cuencas hidrográficas
Conservación de agua
Sistemas de información geográfica
Modelos de simulación
Bases de datos
Modelos
Zonas desfavorecidas
Entorno socioeconómico
Evaluación
Perú
Vulnerabilidad
Modelos geoespaciales
Unidad hidrográfica
Río Chira
Río Piura
Cuenca del Rio Huancabamba
Morropón (prov)
Piura (prov)
id UNAL_400c7825f100e392128f3296da0a37ee
oai_identifier_str oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2615
network_acronym_str UNAL
network_name_str UNALM-Institucional
repository_id_str 3039
dc.title.es_PE.fl_str_mv Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
title Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
spellingShingle Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
Rivas Meza, Niell Wilson
Cursos de aguas
Cuencas hidrográficas
Conservación de agua
Sistemas de información geográfica
Modelos de simulación
Bases de datos
Modelos
Zonas desfavorecidas
Entorno socioeconómico
Evaluación
Perú
Vulnerabilidad
Modelos geoespaciales
Unidad hidrográfica
Río Chira
Río Piura
Cuenca del Rio Huancabamba
Morropón (prov)
Piura (prov)
title_short Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
title_full Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
title_fullStr Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
title_full_unstemmed Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
title_sort Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
author Rivas Meza, Niell Wilson
author_facet Rivas Meza, Niell Wilson
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Montalvo Arquiñigo, Néstor
dc.contributor.author.fl_str_mv Rivas Meza, Niell Wilson
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Cursos de aguas
Cuencas hidrográficas
Conservación de agua
Sistemas de información geográfica
Modelos de simulación
Bases de datos
Modelos
Zonas desfavorecidas
Entorno socioeconómico
Evaluación
Perú
Vulnerabilidad
Modelos geoespaciales
Unidad hidrográfica
Río Chira
Río Piura
Cuenca del Rio Huancabamba
Morropón (prov)
Piura (prov)
topic Cursos de aguas
Cuencas hidrográficas
Conservación de agua
Sistemas de información geográfica
Modelos de simulación
Bases de datos
Modelos
Zonas desfavorecidas
Entorno socioeconómico
Evaluación
Perú
Vulnerabilidad
Modelos geoespaciales
Unidad hidrográfica
Río Chira
Río Piura
Cuenca del Rio Huancabamba
Morropón (prov)
Piura (prov)
description Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
publishDate 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2017-07-06T19:20:54Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2017-07-06T19:20:54Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.type.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.other.none.fl_str_mv P10.R59-T BAN UNALM
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12996/2615
identifier_str_mv P10.R59-T BAN UNALM
url https://hdl.handle.net/20.500.12996/2615
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.en_US.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio institucional - UNALM
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNALM-Institucional
instname:Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron:UNALM
instname_str Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron_str UNALM
institution UNALM
reponame_str UNALM-Institucional
collection UNALM-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b8119a34-d993-4c31-bb0b-1171f940f31b/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b378e042-9ab7-4e51-ac4e-bb22aceacc20/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6723b114-b714-47d1-8551-e7dac47dfb37/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2221d1bd-3609-4ae9-b7f3-16711cb6ff34/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/39bc0eb3-58ca-467f-9353-4963db6b26a8/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cc852555-9455-419f-916a-3da12a6e73c4/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ab39d03c-496c-45d5-899c-8650c5ab9714/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 73306d358d752895d34c2b36507970a7
44450ed43b10c9e8dbb8d17052e5d2ac
47297fa64d510e657869c7100cf040b9
9aff636141430dbfb1bb59f5f4af3545
85e652b8dfa19b82485c505314e0a902
6a9c7112ac0fefa70f18d859c57c0805
e0503b6767213828c44b3fa177346d19
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Nacional Agraria La Molina
repository.mail.fl_str_mv dspace@lamolina.edu.pe
_version_ 1846341254642663424
spelling Montalvo Arquiñigo, Néstor0b5bb9e0-1ce0-4166-a098-efdef5e08648-1Rivas Meza, Niell Wilson2017-07-06T19:20:54Z2017-07-06T19:20:54Z2017P10.R59-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/2615Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos HídricosEl estudio se realizó en la unidad hidrográfica Chira – Piura, con la finalidad de determinar su grado de vulnerabilidad, en función a sus características físicas y socioeconómicas, empleando los sistemas de información geográfica como una herramienta de análisis. El desarrollo del presente trabajo de investigación, comprendió tres etapas: trabajo de precampo, 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 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, socioeconómicas y conflictos de uso, mediante el modelamiento geoespacial, permitieron identificar el grado de vulnerabilidad. Alrededor del 4.40 por ciento del territorio presenta vulnerabilidad muy alta (situación extrema), en la que se ubica 168 centros poblados como: Ramón Castilla (Huarmaca), Sapce (Canchaque), Vista Alegre (Lalaquiz), Nangay (Yamango), Miraflores (Pacaipampa), Cruz Huacas (Lagunas), Tapal (Ayabaca), entre otros. Aproximadamente, el 22.55 por ciento del territorio con vulnerabilidad alta (situación crítica), en la que se encuentra 913 centro poblados como: Pampa Larga (Sapillica), Nueva Esperanza (Huarmaca), La Capilla (Jijili), entre otros. Otro 57 por ciento tiene vulnerabilidad media (situación grave), la que se encuentra 956 centros poblados como: Casagrande (La Arena), Pedregral Grande (Catacaos), Mejía (Sullana), entre otros. Finalmente, un 15.65 por ciento tiene vulnerabilidad baja (situación regular), la que se encuentra 129 centros poblados como: Palonimo (Chulucanas), Santa Lucía (Piura), San Miguel (Tambo Grande), entre otros. En las zonas identificadas con vulnerabilidad muy alta y alta, se recomienda implementar proyectos y actividades que permitan mitigar los efectos de los fenómenos extraordinariosThe investigation was performedin the hydrographic unit Chira – Piura, with the purpose of defining the grade of vulnerability, in function of its physical and socioeconomical features, using geographic information system as an analysis tool. The develop of this research work, included three stages: pre-field work, which was the recompilation of information and coordination with institutions related to the topic; field work, which the identification of critical points and interview with the principal actors in the study zone was done; and, desktop work, which consisted in the consolidation, systematization and characterization of the topic information referring to physical and socioeconomical variables, and the generation of the geospatial models to determine the vulnerability of the hydrographic unit. The obtained results from the integration of physical, socioeconomical and conflicts of use variables, through geospatial modeling, allowed to identify the grade of vulnerability. Around 4.40 percent of the territory presents too high vulnerability (extreme situation), where are located 168 populated centers as: Ramón Castilla (Huarmaca), Sapce (Canchaque), Vista Alegre (Lalaquiz), Nangay (Yamango), Miraflores (Pacaipampa), Cruz Huacas (Lagunas), Tapal (Ayabaca), and others. Approximately, 22.55 percent of the territory with high vulnerability (critical situation), where are located 913 populated centers as: Pampa Larga (Sapillica), Nueva Esperanza (Huarmaca), La Capilla (Jijili), and other. Other 57 percent has medium vulnerability (serious situation), where are located 956 populated centers as: Casagrande (La Arena), Pedregal Grande (Catacaos), Mejía (Sullana) and others. Finally, 15.65 percent has low vulnerability (regular situation), where are located 129 populated centers as: Palonimo (Chulucanas), Santa Lucía (Piura), San Miguel (Tambo Grande), and others. In the identified zones with high and too high vulnerability, is recommended to implement projects and activities that allow mitigate the effects of extraordinary phenomena.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:UNALMCursos de aguasCuencas hidrográficasConservación de aguaSistemas de información geográficaModelos de simulaciónBases de datosModelosZonas desfavorecidasEntorno socioeconómicoEvaluaciónPerúVulnerabilidadModelos geoespacialesUnidad hidrográficaRío ChiraRío PiuraCuenca del Rio HuancabambaMorropón (prov)Piura (prov)Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piurainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero AgrícolaTítulo ProfesionalTHUMBNAILP10-R59-T.pdf.jpgP10-R59-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3080https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b8119a34-d993-4c31-bb0b-1171f940f31b/download73306d358d752895d34c2b36507970a7MD56P10-R59-T-resumen.pdf.jpgP10-R59-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3586https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b378e042-9ab7-4e51-ac4e-bb22aceacc20/download44450ed43b10c9e8dbb8d17052e5d2acMD57ORIGINALP10-R59-T.pdfP10-R59-T.pdfTexto completoapplication/pdf11857801https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6723b114-b714-47d1-8551-e7dac47dfb37/download47297fa64d510e657869c7100cf040b9MD51P10-R59-T-resumen.pdfP10-R59-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf48259https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2221d1bd-3609-4ae9-b7f3-16711cb6ff34/download9aff636141430dbfb1bb59f5f4af3545MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/39bc0eb3-58ca-467f-9353-4963db6b26a8/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTP10-R59-T-resumen.pdf.txtP10-R59-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain5384https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cc852555-9455-419f-916a-3da12a6e73c4/download6a9c7112ac0fefa70f18d859c57c0805MD54P10-R59-T.pdf.txtP10-R59-T.pdf.txtExtracted texttext/plain217122https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ab39d03c-496c-45d5-899c-8650c5ab9714/downloade0503b6767213828c44b3fa177346d19MD5520.500.12996/2615oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/26152023-01-05 03:12:15.165https://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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
score 12.80667
Identificación de zonas vulnerables, aplicando el sistema de información geográfica, Unidad Hidrográfica Chira - Piura
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares