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Tabla 1. Variables bioclimáticas de Bioclim, Hijmans et al., 2006. Variable Significado bio1 Temperatura media anual bio2 Media rango diurna (media mensual (max temp - min temp)) bio3 Isotermalidad (BIO2/BIO7) (*100) bio4 Temperatura de estacionalidad (desviación estándar * 100) bio5 Temperatura máxima del mes más caliente bio6 Temperatura mínima del mes más frío bio7 Amplitud de la temperatura anual (BIO5-BIO6) bio8 Temperatura media del trimestre más húmedo bio9 Temperatura media del trimiestre más seco bio10 Temperatura media del trimestre más cálido bio11 Temperatura media del trimestre más frío bio12 Precipitación anual bio13 Precipitación del mes más lluvioso bio14 Precipitación del mes más seco bio15 Precipitación estacionalidad (coeficiente de variación) bio16 Precipitación del trimestre más húmedo bio17 Precipitación del trimestre más seco bio18 Precipitación del trimestre más caliente bio19 Precipitación del trimestre más frío MaxEnt Se descargó el software de modelación por máxima entropía (MaxEnt) de la página:(http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent) en su versión 3.3.3k. En él se introdujeron los puntos en formato *.csv de las especies a analizar y las capas de las variables bioclimáticas en formato *.asc, esto para la modelación actual potencial y para la modelación a futuro se agregaron las capas del escenario A2 en formato *.asc hacia los años 2020 y 2050. Funcionamiento del algoritmo La distribución de una especie se representa mediante una función de probabilidad P sobre un conjunto X de lugares en el área estudiada. P asigna un valor positivo a todo lugar x de forma que la suma de P(x) es la unidad. Se Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 397
construye un modelo de P mediante un conjunto de restricciones derivadas de datos empíricos de presencia. El método que usa MaxEnt obliga a que la media de cada función de cada variable esté próxima a la media real de la variable en las zonas de presencia. De las posibles combinaciones de funciones, se utiliza la que minimiza la función de entropía medida con el índice de Shannon lo que, según los autores, permite realizar una selección óptima de variables y funciones con base asu significación y eliminar aquellas que no aportan restricciones significativas al modelo. Bootstrap Este enfoque permite obtener estimaciones de medidas de precisión así como la realización de contrastes de hipótesis en aquellas situaciones en las que no se dispone de información acerca de la distribución muestral de un estadístico o en que esta es dependiente de parámetros desconocidos (Bradley Efron, 1979). Es una técnica denominada “método de remuestreo”; reutiliza los datos observados para constituir un universo del cual extraer repetidas muestras y los datos son tratados como si constituyesen los datos de toda la población y su enfoque está indicado en casos en que los datos no siguen una distribución normal. Llenado de los parámetros En el apartado de muestras se introdujo el archivo de puntos de la especie en formato *.csv que contiene las localidades con la presencia del género, el archivo contiene el nombre de la especie, la latitud y longitud en coordenadas geográficas. El apartado de capas ambientales, se introdujeron las capas de las variables ambientales cortadas, el MDE, mapa de pendientes y el mapa de orientación de laderas, estos son un grid en formato ascii (*.asc de ESRI), los grids deberán de tener los mismos límites geográficos y tamaño de celda. Para el estudio que se realizóse seleccionaron las casillas de crear curvas de respuesta y la de medir la importancia de la variable, además en opciones en la pestaña de básico se dejó sin seleccionar la casilla de ignorar si esta fuera del área, en la opción de porcentaje de la prueba al azar se escribió 50, que indica que tomo el 50% de los puntos introducidos de la muestra, en la opción de réplicas se escribió 30 ya que se corrió el modelo con 30 réplicas y en la opción de tipo de replicado se eligió la de “Bootstrap”; lo demás se dejaron por 398 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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Capítulo VII La Geoinformática co
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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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Figura 2. Mapa de manzanas y lotes
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Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3 Bie
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colonia “Francisco Villa”, tal
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Tabla 3. Tabla de estimación de p
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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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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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Esto se debe a diferentes factores
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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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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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Comparación de los consumos de agu
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Superficie suavizada (Spline) con l
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Anexo 2 Simbología Interpolación
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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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a) Calibración gruesa En esta fase
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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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Márquez Lobato, B. Y. (2008). Aná
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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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Cabe señalar que todos los factore
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Modelo de predicción de uso y cobe
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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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1200 1000 Área en Km 2 800 600 400
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Wischmeier, W., y Smith, D. (1978).
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Relaciones espaciales entre los cam
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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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Delbart N, Picard G, Le Toan T, Ker
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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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Martínez Ortega, R. M., Tuya Pend
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