Servicio ecosistémico y valoración económica ambiental del centro histórico de Ayacucho, 2021

• Autor: Arias Campos, Kevin Alejandro
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga
• Repositorio: UNSCH - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsch.edu.pe:UNSCH/4945
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsch.edu.pe/handle/UNSCH/4945
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Valoración económica; Valoración ambiental; Servicios ecosistémicos; Inteligencia artificial; Redes neuronales artificiales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

Dentro de las zonas urbanas, el deterioro de los servicios ecosistémicos viene a ser uno de los problemas ambientales cada vez más importantes, ya que encontrar una mejor calidad de vida para las personas expuestas se ha convertido en una prioridad para ellos. Para desarrollar una política pública enfocada en programas de mitigación ambiental, es necesario evaluar los impactos nocivos a evitar desde una perspectiva económica a través de la valoración económica ambiental. En este contexto, el servicio ecosistémico es definido como el beneficio aportado por un ecosistema hacia la sociedad, siendo que en zonas urbanas generalmente se estudian dos tipos de servicio ecosistémico: servicio ecosistémico de regulación y cultural. El propósito de esta investigación principalmente se enfoca en determinar la afectación sobre la valoración económica ambiental en el Centro Histórico de Ayacucho por parte de los servicios ecosistémicos de regulación y cultural. La metodología utilizada para el procesamiento de los datos se engloba dentro de la valoración contingente, en donde usualmente se hacía uso de modelos tradicionales relacionados a estimaciones econométricas que se restringe solamente a solucionar problemas del tipo lineal; es por ello que en este estudio se establecerá un modelo de redes neuronales artificiales, que no tiene esta restricción. Este modelo basado en inteligencia artificial tiene la versatilidad de resolver problemas no-lineales, lo que lo convierte en una poderosa herramienta de predicción del valor económico ambiental, ya que luego de analizar y procesar los datos, se obtuvieron resultados óptimos de la capacidad predictiva del modelo, siendo que se demostró la diferencia ínfima entre el valor predicho y el valor real. De igual forma, se determinó que las variables de ingreso influyen de forma directa en el valor económico ambiental. El valor económico ambiental se midió en función del término denominado Disposición a Pagar (DAP), en donde se calculó un valor de DAP para cada entrevistado de 40.73 soles (9.93 dólares) por persona por año en el Centro Histórico de Ayacucho en el año 2021. Se concluyó que el algoritmo de redes neuronales artificiales desarrollado en este estudio podría ser adaptado de forma sencilla en diversos ámbitos geográficos, así como en periodo de tiempo proyectado para poder tener actualizado este valor económico ambiental.