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Tabla 1. Porcentajes de Contribución de cada variable para la distribución. Slo_mex: pendiente, bio9: Temperatura promedio del cuatrimestre más seco (°C), bio15: Estacionalidad de la precipitación, bio18: Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm) y bio19: Precipitación del cuatrimestre más frío (mm) en la que vemos la que más contribuye es la pendiente. Variable % de contribución Slo_mex 24 bio9 15.9 bio15 14.8 bio18 13.3 bio19 8.9 Tabla 2. Porcentajes de Contribución de cada variable para la distribución. bio13: Precipitación del periodo más lluvioso (mm), bio15: Estacionalidad de la precipitación, bio14: Precipitación del periodo más seco (mm) y bio18: Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm), puede verse la que más contribuye a la distribución es la precipitación del periodo más lluvioso. Variable % de contribución Bio13 37.9 bio15 17.6 bio14 13.2 bio18 7.3 Tabla 3. Porcentajes de Contribución de cada variable para la distribución. bio18: Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm), bio4: Estacionalidad de la temperatura, Slo_mex: pendiente y bio15: Estacionalidad de la precipitación, por lo que puede verse que la que más contribuye es la precipitación del cuatrimestre más cálido. Variable % de contribución bio18 37.3 bio4 24.2 Slo_mex 7.4 bio15 6.3 Los valores de contribución únicamente están definidos de manera heurística: ellos dependen de la ruta particular que usa el código MaxEnt para obtener la mejor solución y un algoritmo diferente podría obtener la misma Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 359
solución por medio de una ruta distinta, lo cual resultaría en valores de contribución porcentual diferente. Y para estimar cuales son las variables más importantes al modelo, se realizó el análisis “Jackknife” que corresponde al AUC para los tres modelos en los que se muestra que la bio9: Temperatura promedio del cuatrimestre más seco (°C), bio18: Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm) y bio14: Precipitación del periodo más seco (mm) son las variables que por sí solas predicen de manera más efectiva la distribución, y comparadas con los porcentajes de contribución de los cuadros anteriores corroboramos que efectivamente estas son las variables que son altamente significativas para el modelo. En las siguientes figuras (8, 9 y 10) se muestran la importancia de cada una de las variables. Figura 8. Análisis “Jackknife” que corresponde al AUC para el modelo 5 en el que la bio9: Temperatura promedio del cuatrimestre más seco (°C), es la variable que por sí sola predice de manera más efectiva la distribución de Ara militaris. 360 GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica
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ISBN electrónico: 978-607-520-150-
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Predicción y modelación del creci
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ización de procesos de degradació
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nicas como la superposición manual
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inundación, que genera como consec
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una base de datos, hasta su procesa
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1. Preparación y obtención de la
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Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3 Bie
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colonia “Francisco Villa”, tal
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Salas Salinas, M.A., Jiménez Espin
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Pemex en Reynosa, Tamaulipas. En es
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trico, indicando las construcciones
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• Ubicación como calles y coloni
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Proceso de materiales y métodos B
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Información de trabajo en campo Se
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Instalaciones estables e inestables
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Al igual que el ejemplo anterior, e
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Leyenda Gaseras Condición • Esta
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Leyenda Gaseras Condición • Esta
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cerca de una gasera, y pueda existi
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NOM-124-ECOL-1999 (1999). Especific
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tránsito (AT). Esto equivale a 1.2
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gubernamentales a tener mayor inter
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total de países de la región, dur
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vedad y pasar del conocimiento y de
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se podía apreciar cuales eran las
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Average Nearest Neighbor Summary Re
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La categoría de Moderado se presen
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La intersección del boulevard Fern
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entroncando con carretera Cuauhtém
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Distribución de accidentes del mi
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Leyenda Mínimo Bajo 1-2 Moderado 2
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de fin de semana que probablemente
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Esto se debe a diferentes factores
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2011, http://www.jornada.unam.mx/20
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Identificación de patrones de crec
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2010), esto como consecuencia de la
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debido a la formación de manchas m
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Las herramientas proporcionadas por
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Se realizó fotointerpretación, qu
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Nombre clase Descripción Imagen Us
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espacial del raster (ESRI, 2012). L
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software Fragstats en su versión 4
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Leyenda 2010 Tipo Urbano Comercial
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El área mixta aumentó en el área
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En contraste, se observa que en otr
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Pardo Montaño, A. M. (Agosto de 20
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de población realizadas para el a
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de éste fruto requiere de una impo
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generar superficies suavemente vari
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en el área de estudio es el de mic
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Comparación de los consumos de agu
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Superficie suavizada (Spline) con l
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cola representa la principal fuente
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del Consejo Nacional de Ciencia y T
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Datos de entrada Valores Área urba
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Leyenda U Urbano A Agrícola NU No
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e) Red de transporte (transportatio
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g) Formato de entrada Las imágenes
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lizó una digitalización de las á
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la probabilidad de 0 a 20% y de 50
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crecimiento poblacional han disminu
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la nueva forma de tenencia de la ti
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Objetivos específicos • Determin
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Cuadro 1. Tipología utilizada para
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Modelo de predicción de uso y cobe
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Figura 7. Resultado del modelo de p
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aguas subterráneas comienzan a ser
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principalmente si la pérdida de pr
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Barreira Gónzalez, P., Aguilera Be
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Rionda Ramírez, J. I. (2007). Desa
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Anexo 1 Secuencia metodológica Def
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Anexo 4. Mapa de aptitud para uso a
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Anexo 8. Mapa de aptitud para cober
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ficial, y se reconocen como una cue
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Asselman, N.E.M., Middelkoop, H. y
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la desertificación, cada año deja
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cerra, 1998). Las dificultades que
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propuestos por Téllez, Hutchinson,
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El factor de erodibilidad del suelo
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Tabla 6. Valores para el factor C a
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tras que los suelos de textura grue
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1200 1000 Área en Km 2 800 600 400
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diseccionadas. Por otra parte, las
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Wischmeier, W., y Smith, D. (1978).
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y este porcentaje podría increment
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Relaciones espaciales entre los cam
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micas de los productores en cada un
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Lamentablemente, no existen muchas
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En el análisis, se utilizaron los
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La zona de alto abatimiento (56,700
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En el área de recarga también se
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2007). Esta diferencia de precios v
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Análisis y aplicación de un model
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áreas de recarga y por otra, a que
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El último modelo identificado es u
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F, en función del área que repres
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Se seleccionó un modelo aplicado p
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En el noroeste de México son escas
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means of AVHRR images and climate i
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METODOLOGÍA Área de estudio El á
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Análisis por tenencia de la tierra
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Mateo R., Felicísimo A. 2011. “M
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Finalmente es importante afirmar qu
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10. Elemental en Ciencias 11. Bueno
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• Evaluación Nacional del Logro
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Una vez que se terminó esta parte
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Escuela Hogar y familia Comunidad C
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es más factible esperar que los ni
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conclusiones, fue posible ir encont
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Martínez Ortega, R. M., Tuya Pend
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