Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Recommendations

Info

Fierro Macias Carlos Daniel, Torres Olave María Elena, Alatorre Cejudo Luis Carlos y Rojas Villalobos Hugo Luis (2013). Modelado del nicho ecológico para la predicción del área de distribución actual y potencial del venado cola blanca (Odocoileus virginianus) en el estado de Chihuahua. . Uc Campos Mario Iván, Torres Olave María Elena, López Gonzáles Elifalet y Wiebe Quintana Lara Cecilia (2013). Modelación del Potencial Actual y futura del Quercus emoryi y Quercus grisea: Mediante Variables Bioclimáticas y Bajo el Escenario CGCMA2 en el Estado de Chihuahua México. Literatura citada: Elith, J., C. Graham, R. Anderson , M. Dudík, S. Ferrier, A. Guisan, R. Hijmans, F. Huettmann, Leathwick, J. Lehmann (2006). “Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data”. Ecography, 29; 129-151. González, C., O. Wang, S.E. Strutz, C. González-Salazar, V. Sánchez- Cordero, S. Sarkar, (2010). “Climate change and risk of leishmaniasis in North America: predictions from ecological niche models of vector and reservoir species”. PLoS neglectedtropical diseases, no. 4(1), pp. 585 Hernández, P., I. Franke, Herzog, S.Pacheco, V.Paniagua, L.,Quintana, H., Soto, A., Swenson, J., Tovar, C., Valqui, (2008). “Predicting species distributions in poorly-studied landscapes”. Biodiversity and Conservation no, 17, pp. 1353-1366. Phillips, S. M. Dudík, (2008). “Modeling of species distributions with Maxent: new extensions and a comprehensive evaluation”. Ecography, No. 31, pp 161-175. Phillips, S.J., R.P. Anderson, R.E. Schapire, (2006). “Maximum entropy modeling of species geographic distributions”. Ecological Modelling, No. 190, pp 231-259. Torres-Olave M. E., J.J. Sánchez -Ramos, A. Melgoza-Castillo, C.Pinedo -Álvarez. (2012) “Caracterización geo-ambiental de áreas invadidas por zacate rosado (Melinis repens) en Chihuahua, México.”1er. Congreso Nacional de Tecnología y Ciencias Ambientales, 5to. Congreso Regional de Ciencias Ambientales.(cd-rom). Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 339
Page 3 and 4:
Universidad Autónoma de Ciudad Ju
Page 5 and 6:
ISBN electrónico: 978-607-520-150-
Page 7 and 8:
Predicción y modelación del creci
Page 9 and 10:
Capítulo VII La Geoinformática co
Page 11 and 12:
ización de procesos de degradació
Page 13 and 14:
nicas como la superposición manual
Page 15 and 16:
inundación, que genera como consec
Page 17 and 18:
una base de datos, hasta su procesa
Page 19 and 20:
1. Preparación y obtención de la
Page 21 and 22:
Figura 2. Mapa de manzanas y lotes
Page 23 and 24:
Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3 Bie
Page 25 and 26:
Figura 3. Mapa de zonas potenciales
Page 27 and 28:
colonia “Francisco Villa”, tal
Page 29 and 30:
Figura 6. Potencial de afectación.
Page 31 and 32:
Tabla 3. Tabla de estimación de p
Page 33 and 34:
Salas Salinas, M.A., Jiménez Espin
Page 35 and 36:
Pemex en Reynosa, Tamaulipas. En es
Page 37 and 38:
trico, indicando las construcciones
Page 39 and 40:
Figura 1. Mapa de área de estudio.
Page 41 and 42:
• Ubicación como calles y coloni
Page 43 and 44:
Proceso de materiales y métodos B
Page 45 and 46:
Información de trabajo en campo Se
Page 47 and 48:
Instalaciones estables e inestables
Page 49 and 50:
Al igual que el ejemplo anterior, e
Page 51 and 52:
Leyenda Gaseras Condición • Esta
Page 53 and 54:
Leyenda Gaseras Condición • Esta
Page 55 and 56:
cerca de una gasera, y pueda existi
Page 57 and 58:
NOM-124-ECOL-1999 (1999). Especific
Page 59 and 60:
tránsito (AT). Esto equivale a 1.2
Page 61 and 62:
gubernamentales a tener mayor inter
Page 63 and 64:
total de países de la región, dur
Page 65 and 66:
vedad y pasar del conocimiento y de
Page 67 and 68:
se podía apreciar cuales eran las
Page 69 and 70:
Average Nearest Neighbor Summary Re
Page 71 and 72:
La categoría de Moderado se presen
Page 73 and 74:
La intersección del boulevard Fern
Page 75 and 76:
entroncando con carretera Cuauhtém
Page 77 and 78:
Distribución de accidentes del mi
Page 79 and 80:
Leyenda Mínimo Bajo 1-2 Moderado 2
Page 81 and 82:
de fin de semana que probablemente
Page 83 and 84:
Leyenda Mínimo Bajo 1-2 Moderado 2
Page 85 and 86:
Esto se debe a diferentes factores
Page 87 and 88:
2011, http://www.jornada.unam.mx/20
Page 89 and 90:
ciudades. Dicha planificación esta
Page 92 and 93:
Identificación de patrones de crec
Page 94 and 95:
2010), esto como consecuencia de la
Page 96 and 97:
debido a la formación de manchas m
Page 98 and 99:
Las herramientas proporcionadas por
Page 100 and 101:
Se realizó fotointerpretación, qu
Page 102 and 103:
Nombre clase Descripción Imagen Us
Page 104 and 105:
espacial del raster (ESRI, 2012). L
Page 106 and 107:
software Fragstats en su versión 4
Page 108 and 109:
Leyenda 2010 Tipo Urbano Comercial
Page 110 and 111:
El área mixta aumentó en el área
Page 112 and 113:
En contraste, se observa que en otr
Page 114:
Pardo Montaño, A. M. (Agosto de 20
Page 117 and 118:
de población realizadas para el a
Page 119 and 120:
de éste fruto requiere de una impo
Page 121 and 122:
Figura 1. Área de estudio. Cartogr
Page 123 and 124:
generar superficies suavemente vari
Page 125 and 126:
en el área de estudio es el de mic
Page 127 and 128:
Figura 4. Comportamiento de los req
Page 129 and 130:
Comparación de los consumos de agu
Page 131 and 132:
Superficie suavizada (Spline) con l
Page 133 and 134:
Con base a lo expuesto anteriorment
Page 135 and 136:
cola representa la principal fuente
Page 137 and 138:
del Consejo Nacional de Ciencia y T
Page 139 and 140:
Anexo 2 Simbología Interpolación
Page 141 and 142:
Anexo 4 Simbología Spline (metros
Page 143 and 144:
topografía y las construcciones de
Page 145 and 146:
eferencia a los datos de entrada qu
Page 147 and 148:
Datos de entrada Valores Área urba
Page 149 and 150:
Leyenda U Urbano A Agrícola NU No
Page 151 and 152:
e) Red de transporte (transportatio
Page 153 and 154:
g) Formato de entrada Las imágenes
Page 155 and 156:
a) Calibración gruesa En esta fase
Page 157 and 158:
lizó una digitalización de las á
Page 159 and 160:
la probabilidad de 0 a 20% y de 50
Page 161 and 162:
ano, ya que con estos se obtienen l
Page 163 and 164:
Márquez Lobato, B. Y. (2008). Aná
Page 165 and 166:
crecimiento poblacional han disminu
Page 167 and 168:
la nueva forma de tenencia de la ti
Page 169 and 170:
Objetivos específicos • Determin
Page 171 and 172:
Cuadro 1. Tipología utilizada para
Page 173 and 174:
Cabe señalar que todos los factore
Page 175 and 176:
Cabe señalar que uno de los cambio
Page 177 and 178:
Figura 5. Cartografía de usos y co
Page 179 and 180:
Modelo de predicción de uso y cobe
Page 181 and 182:
Figura 7. Resultado del modelo de p
Page 183 and 184:
aguas subterráneas comienzan a ser
Page 185 and 186:
principalmente si la pérdida de pr
Page 187 and 188:
Barreira Gónzalez, P., Aguilera Be
Page 189 and 190:
Rionda Ramírez, J. I. (2007). Desa
Page 191 and 192:
Anexo 1 Secuencia metodológica Def
Page 193 and 194:
Anexo 4. Mapa de aptitud para uso a
Page 195 and 196:
Anexo 8. Mapa de aptitud para cober
Page 197 and 198:
ficial, y se reconocen como una cue
Page 199 and 200:
Asselman, N.E.M., Middelkoop, H. y
Page 201 and 202:
la desertificación, cada año deja
Page 203 and 204:
cerra, 1998). Las dificultades que
Page 205 and 206:
Figura 2. Mapa de cobertura y usos
Page 207 and 208:
propuestos por Téllez, Hutchinson,
Page 209 and 210:
El factor de erodibilidad del suelo
Page 211 and 212:
Tabla 6. Valores para el factor C a
Page 213 and 214:
Figura 5. Mapa de disección vertic
Page 215 and 216:
tras que los suelos de textura grue
Page 217 and 218:
Figura 9. Factor LS. Aplicación de
Page 219 and 220:
1200 1000 Área en Km 2 800 600 400
Page 221 and 222:
diseccionadas. Por otra parte, las
Page 223 and 224:
Wischmeier, W., y Smith, D. (1978).
Page 225 and 226:
y este porcentaje podría increment
Page 228 and 229:
Relaciones espaciales entre los cam
Page 230 and 231:
micas de los productores en cada un
Page 232 and 233:
Lamentablemente, no existen muchas
Page 234 and 235:
Figura 3. Tenencia de la tierra en
Page 236 and 237:
En el análisis, se utilizaron los
Page 238 and 239:
La zona de alto abatimiento (56,700
Page 240 and 241:
Tabla 6. Prueba Chi cuadrada para c
Page 242 and 243:
En el área de recarga también se
Page 244 and 245:
2007). Esta diferencia de precios v
Page 246 and 247:
Bankkoff, G. (2004). The Historical
Page 248 and 249:
Cartografía de referencia Colonia
Page 250 and 251:
Análisis y aplicación de un model
Page 252 and 253:
áreas de recarga y por otra, a que
Page 254 and 255:
Figura 1. Zona de Estudio. La recar
Page 256 and 257:
manejo del recurso del agua, se bus
Page 258 and 259:
El último modelo identificado es u
Page 260 and 261:
Cuadro 6. Ponderación de la posibi
Page 262 and 263:
d) Aplicación del modelo propuesto
Page 264 and 265:
F, en función del área que repres
Page 266 and 267:
Se seleccionó un modelo aplicado p
Page 268 and 269:
de http://siteresources.worldbank.o
Page 270 and 271:
CAPÍTULO V Geoinformática aplicad
Page 272 and 273:
En el noroeste de México son escas
Page 274 and 275:
Delbart N, Picard G, Le Toan T, Ker
Page 276:
means of AVHRR images and climate i
Page 279 and 280:
ellos evita los procesos de erosió
Page 281 and 282:
METODOLOGÍA Área de estudio El á
Page 283 and 284:
sario hacer una reclasificación en
Page 285 and 286:
Figura 3. Valores de NDVI pre- ince
Page 287 and 288:
Tabla 2. Área afectada por cada ra
Page 289 and 290: Tabla 4. Área afectada por cada ra
Page 291 and 292: En cambio las categorías de Severi
Page 293 and 294: Montorio, R., Perez-cabello, F., Ga
Page 295 and 296: más bajas se registran entre los m
Page 297 and 298: ÁREA DE ESTUDIO El área de estudi
Page 299 and 300: píxel. Finalmente el modelo de cla
Page 301 and 302: de reflectividad, para el mes de ma
Page 303 and 304: indicando una posible tendencia neg
Page 305 and 306: Análisis por tenencia de la tierra
Page 307 and 308: de la conservación de áreas fores
Page 309 and 310: GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS
Page 311 and 312: Cabe hacer una distinción entre lo
Page 313 and 314: MATERIALES Y MÉTODOS Descripción
Page 315 and 316: Tabla 1. Datos de las imágenes Lan
Page 317 and 318: Las clasificaciones basadas en resp
Page 319 and 320: entre categorías, en conclusión r
Page 321 and 322: Tabla 5. Propuesta de clasificació
Page 323 and 324: Figura 2. Cobertura Vegetal año 20
Page 325 and 326: es decir que tuvo una pérdida cons
Page 327 and 328: Figura 6. Propiedad privada 2011. F
Page 329 and 330: Figura 8. Propiedad ejidal 2011. Fu
Page 331 and 332: Figura 9. Tabulación Cruzada Ejido
Page 333 and 334: Tabla 11. Tasa de deforestación an
Page 335 and 336: Cerda, J. y Villarroel, L. (2008).
Page 338 and 339: CAPÍTULO VI Geoinformática aplica
Page 342 and 343: Distribución potencial de la guaca
Page 344 and 345: JUSTIFICACIÓN Al momento actual no
Page 346 and 347: seguida de la amenaza del tráfico
Page 348 and 349: presenta cinco sub provincias, Sier
Page 350 and 351: variable predicativa ambiental ajus
Page 352 and 353: modelado espacial en un SIG o con o
Page 354 and 355: Se generaron 30 modelos para la esp
Page 356 and 357: 14 y 5). En la figura 4 se muestra
Page 358 and 359: Figura 5. Curva operada por el rece
Page 360 and 361: Tabla 1. Porcentajes de Contribuci
Page 362 and 363: Figura 9. Análisis “Jackknife”
Page 364 and 365: los valores más altos de la variab
Page 366 and 367: BirdLife. (2012). http://www.birdli
Page 368 and 369: en riesgo. http://dof.gob.mx/nota_d
Page 370 and 371: Modelado de nicho ecológico para l
Page 372 and 373: tres subespecies de valor cinegéti
Page 374 and 375: virginianus couesi (Rojo et al., 20
Page 376 and 377: • Comparación entre la distribuc
Page 378 and 379: Todas de tipo continuo, aunque el s
Page 380 and 381: RESULTADOS Se generaron 50 modelos
Page 382 and 383: Las curvas de respuesta de las vari
Page 384 and 385: Figura 6. Gráfico de Jackknife par
Page 386 and 387: CONCLUSIONES Este trabajo aporta in
Page 388: Rojo, A., Lizardo, J., Solano, G.,
Page 391 and 392:
La biodiversidad se refiere a la va
Page 393 and 394:
causas de tipo histórico, tales co
Page 395 and 396:
Otro problema que se presenta en lo
Page 397 and 398:
Figura 1. Área de estudio, Estado
Page 399 and 400:
construye un modelo de P mediante u
Page 401 and 402:
Generación del mapa Consenso para
Page 403 and 404:
INDICE KAPPA Obtención de informac
Page 405 and 406:
Figura 2. Tabla de las variables qu
Page 407 and 408:
Figura 2. Corte para Chihuahua del
Page 409 and 410:
Descripción de los modelos 2050 La
Page 411 and 412:
Mapas de condiciones para los model
Page 413 and 414:
Figura 13. Mapas de condiciones, es
Page 415 and 416:
Figura 17. Mapa de idoneidad del po
Page 417 and 418:
Tabla de concordancia de idoneidad
Page 419 and 420:
tener resultados concisos. Por otro
Page 421 and 422:
Área en Km 2 70 000 60 000 50 000
Page 423 and 424:
Para terminar; hay que tomar en cue
Page 425 and 426:
Fielding AH, Bell JF. 1997. A revie
Page 427 and 428:
Thorn JS, Nijman V, Smith D, Nekari
Page 429 and 430:
han sido, sin embargo los eventos y
Page 431 and 432:
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS
Page 433 and 434:
La educación es un factor de desar
Page 435 and 436:
Los indicadores que conforman la pr
Page 437 and 438:
dad mexicana espera aún mucho de s
Page 439 and 440:
correlación. En este caso, se dese
Page 441 and 442:
tenidos de las asignaturas de Espa
Page 443 and 444:
En todo caso la cobertura de la inv
Page 445 and 446:
años o más del municipio es capaz
Page 447 and 448:
Análisis descriptivo de los indica
Page 449 and 450:
la configuración espacial de las u
Page 451 and 452:
La importancia del contexto sociode
Page 453 and 454:
Experiencias en investigación de c
Page 455 and 456:
4. Rendimiento en Matemáticas por
Page 457 and 458:
Figura 3. Localización de escuelas
Page 459 and 460:
más sencilla de sus resultados; as
Page 461 and 462:
Una vez que se contó con los resul
Page 463 and 464:
Figura 6. Agrupación con Índice d
Page 465 and 466:
Figura 8. Relación promedio contra
Page 467 and 468:
Lo que aparece al revisar los resul
Page 469 and 470:
po. Se encuentra localizada en el A
Page 471 and 472:
Para poder darle sentido a estos re
Page 473 and 474:
Interpretación de los resultados d
Page 475 and 476:
5. Dado que la correlación entre l
Page 477 and 478:
Consejo Nacional de Población. (20
Page 479:
ua.es/dspace/bitstream/10045/12059/
show all

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?