Desarrollo de un modelo espacial de riesgo de infección de Fasciola hepatica en vacunos lecheros de la sierra central

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción Animal
Detalles Bibliográficos
Autor: Godoy Padilla, David José
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3605
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3605
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ganado vacuno
Fasciola hepática
Plagas de animales
Enfermedades parasitarias
Evaluación de riesgos
Control de plagas
Sistemas de información geográfica
Sensores
Epidemiología
Factores climáticos
Factores ambientales
Modelo de predicción
Zona de montaña
Perú
Sensores remotos
Factores de riesgos
Mapas de riesgos
Matahuasi (dist)
Baños (dist)
Región Junín
Región Huánuco
Sierra Central
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spelling Ñaupari Vásquez, Javier ArturoZárate Rendón, Daniel Alexis42ee0807-b423-4889-b881-eafc0a635b95Godoy Padilla, David José2018-10-09T15:31:42Z2018-10-09T15:31:42Z2018L72.G6-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3605Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción AnimalEl objetivo del presente estudio fue desarrollar y analizar mapas de riesgo de infección de Fasciola hepatica en vacunos lecheros utilizando sistemas de información geográfica (SIG) en los distritos de Matahuasi, Región Junín; y Baños, Región Huánuco. Se colectaron muestras de heces de vacunos para determinar las prevalencias (p) (categorizadas en bajo riesgo p ≤ 20%, moderado 21% ≤ p ≤ 50%, y alto p ≥ 51%) y cargas parasitarias de F. hepatica en cada área de estudio durante los meses de lluvia (entre noviembre y marzo) y de seca (entre junio y agosto); 2016 - 2017. Cada área de pastoreo de ocho productores en promedio por cada área de estudio, fue georreferenciada espacialmente para evaluar características del suelo en campo; y estimar variables climáticas (temperatura y precipitación mensual); geográficas (pendientes, elevación, y distancias hacia ríos, zonas urbanas y caminos); e índices de vegetación y agua (índice de vegetación de diferencia normalizada, NDVI; índice de vegetación mejorado, EVI; índice diferencial de agua normalizado, NDWI) a partir de imágenes de sensores remotos y procesadas en SIG. Se utilizaron redes neuronales para la generación de modelos predictivos de riesgo de F. hepatica en base a la relación entre variables evaluadas y las prevalencias observadas; y el coeficiente Kappa (k) para seleccionar aquellos modelos que tuvieran mayor concordancia con el riesgo de F. hepatica observado (k > 0.6). Los resultados revelan que las prevalencias por productor en Matahuasi variaron entre 20% y 100%, y en Baños entre 0% y 87.5%. El modelo predictivo basado en índices de vegetación y agua generados a partir de imágenes del sensor Sentinel 2 fue elegido como el mejor (k = 0.77) para el desarrollo de los mapas de riesgo. Las variables ambientales predictoras de mayor importancia fueron la pendiente y el índice de agua (NDWI). Los mapas de riesgo muestran que Matahuasi tiene mayores zonas de alto riesgo tanto en meses secos como de lluvias; mientras que en Baños las zonas de alto riesgo aumentan ligeramente en épocas secas respecto a las épocas de lluvias.The aim of this work was developing and analyzing risk maps of Fasciola hepatica infection in dairy cattle using geographical information system (GIS) in Matahuasi, Junín region; and Baños, Huánuco region. Dairy cattle stool samples were collected to determine the prevalence (p) (categorized in low risk p ≤ 20%, moderate risk 21% ≤ p ≤ 50%, and highrisk p ≥ 51%) and parasite loads of F. hepatica in every study area during wet seasons (November - March) and dry seasons (June - August) 2016 - 2017. Grazing areas of eight farmers in average were spatially georeferenced to assess soil characteristics in the field, and to estimate climatic variables (temperature and rainfalls per month), geographic variables (slope, elevation and distances from rivers, urban zones and roads) and vegetation and water indexes (Normalized difference vegetation index, NDVI; Enhanced vegetation index, EVI; normalized difference water index, NDWI), based on remote sensing images and GIS processing. Neural networks were used to generate F. hepatica predictive risk models based on the relationship between assessed factors and the observed prevalence; and Kappa coefficient (k) to select the predictive models that have more concordance with the observed risk of F. hepatica (k ≥ 0.6). Results reveal that prevalence per farmer in Matahuasi varied between 20% and 100%, and in Baños between 0% and 87.5%. The predictive model based on vegetation and water indexes generated by Sentinel 2 images was the best model (k=0.77) to develop risk maps. The most important predictive environmental factors were slope and water index (NDWI). Risk maps of F. hepatica show that Matahuasi has more high-risk areas in wet and dry seasons while in Baños high-risk areas slightly increase in dry seasons compare to wet seasons.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:UNALMGanado vacunoFasciola hepáticaPlagas de animalesEnfermedades parasitariasEvaluación de riesgosControl de plagasSistemas de información geográficaSensoresEpidemiologíaFactores climáticosFactores ambientalesModelo de predicciónZona de montañaPerúSensores remotosFactores de riesgosMapas de riesgosMatahuasi (dist)Baños (dist)Región JunínRegión HuánucoSierra Centralhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01Desarrollo de un modelo espacial de riesgo de infección de Fasciola hepatica en vacunos lecheros de la sierra centralinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUProducción AnimalUniversidad Nacional Agraria La Molina. 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