Aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030

Descripción del Articulo

La investigación se realizó sobre la aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (Ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030. Donde el objetivo fue aplicar softwares en el pronó...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Najar Mendoza, William Lucio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Privada San Carlos
Repositorio:UPSC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upsc.edu.pe:UPSC/408
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Softwares
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description La investigación se realizó sobre la aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (Ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030. Donde el objetivo fue aplicar softwares en el pronóstico de la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (Ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata en el periodo 2022 al 2030. La metodología empleada para la obtención de las ocurrencias de la especie (Ara ararauna), fue mediante muestreos directos por (transectos) especialmente para aves, con un GPS y un Binocular, desde el 22 al 27 de agosto del 2022, luego para la obtención de los datos de temperaturas y precipitaciones del 2022 al 2030 fueron del portal Power (NASA) y GCM, para la deforestación fue mediante las imágenes satelitales Landsat 8 del 2013 al 2022, y aplicar el modelo de cadenas de Markov que me permitió ver el avance de la deforestación al año 2030, toda esta información fueron procesados en los softwares de Qgis (v3.26.0), R-Studio (v2.8.7) y MaxEnt (v3.4.3), el diseño del estudio es de tipo correlacional descriptivo y el método es cuantitativo, en los resultados se obtuvo 114 presencias para pronosticar la distribución potencial de la especie (Ara ararauna), de acuerdo a los factores del cambio climatico y la deforestacion en el periodo 2022 al 2030, en conclucion para el 2022 se presentaron en tonalidades de colores y valores maximos de 1 y es igual a 18%, donde se tiene una alta coloración de color rojo donde se distribuyen potencial la especie (Ara ararauna), y para al año 2030 donde los valores máximos de 1 es igual a 13%, donde se tendrá una disminución de coloración como el color rojo donde se distribuira potencial la especie (Ara ararauna).
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La metodología empleada para la obtención de las ocurrencias de la especie (Ara ararauna), fue mediante muestreos directos por (transectos) especialmente para aves, con un GPS y un Binocular, desde el 22 al 27 de agosto del 2022, luego para la obtención de los datos de temperaturas y precipitaciones del 2022 al 2030 fueron del portal Power (NASA) y GCM, para la deforestación fue mediante las imágenes satelitales Landsat 8 del 2013 al 2022, y aplicar el modelo de cadenas de Markov que me permitió ver el avance de la deforestación al año 2030, toda esta información fueron procesados en los softwares de Qgis (v3.26.0), R-Studio (v2.8.7) y MaxEnt (v3.4.3), el diseño del estudio es de tipo correlacional descriptivo y el método es cuantitativo, en los resultados se obtuvo 114 presencias para pronosticar la distribución potencial de la especie (Ara ararauna), de acuerdo a los factores del cambio climatico y la deforestacion en el periodo 2022 al 2030, en conclucion para el 2022 se presentaron en tonalidades de colores y valores maximos de 1 y es igual a 18%, donde se tiene una alta coloración de color rojo donde se distribuyen potencial la especie (Ara ararauna), y para al año 2030 donde los valores máximos de 1 es igual a 13%, donde se tendrá una disminución de coloración como el color rojo donde se distribuira potencial la especie (Ara ararauna).application/pdfspaUniversidad Privada San CarlosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Privada San CarlosRepositorio Institucional - UPSCreponame:UPSC-Institucionalinstname:Universidad Privada San Carlosinstacron:UPSCSoftwaresEspeciesGuacamayoClimasDeforestaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00Aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUhttps://orcid.org/0000-0002-2738-821501326319https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional521159Cano Ojeda, Julio WilfredoAndrade Linarez, Katia ElizabethNuñez Quiroga, Jose Eladio76907895Ingeniero AmbientalIngeniería AmbientalUniversidad Privada San Carlos. 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