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La aplicación del método de máxima entropía muestra una gran solidez en los resultados de la modelación realizada, la comparación de los resultados obtenidos con los puntos de presencia de la base de datos GBIF (2001). El índice kappa obtenido y la cartografía publicada respaldan el estudio dándole un alto nivel de significación, además de ser el primero realizado a nivel estatal. BIBLIOGRAFÍA Benito BM, Martınez-Ortega MM, Munoz LM, Lorite J, Penas J. 2009. Assessing extinction-risk of endangered plants using species distribution models: a case study of habitat depletion caused by the spread of greenhouses. Biodiv. Conserv. doi: 10.1007/s10531-009- 9604-8. Bradley Efron.1979. “Bootstrap methods: Another look at the jackknife”, The Annals of Statistics, 7, 1-26. Bravo j., Sánchez G., 2012, “Estudio de la distribución de las especies frente al cambio climático”, Cuadernos de biodiversidad. [http://www.uaeh. edu.mx/investigacion/icbi/LI_EcoConserBiolo/gerardo_sanchez/ 2011CuadernosBio.pdf: 5 de Noviembre del 2012]. Cerda J. y Villarroel L. 2008, “Evaluación de la Concordancia Inter-observador en investigación Pediátrica: Coeficiente Kappa”, Bioestadística, Revista Chilena de Pediatría, vol. 79, núm. 1, Chile, 17 de Enero del 2008. [http://www.scielo.cl/pdf/rcp/v79n1/art08.pdf: [15 de Diciembre del 2012]. Elith J, Graham CH, Anderson RP, Dudik M, Ferrier S, Guisan A, Hijmans RJ, Huettmann F, Leathwick JR, Lehmann A, Li J, Lohmann LG, Loiselle BA, Manion G, Moritz C, Nakamura M, Nakazawa Y, Overton JM, Peterson AT, Phillips SJ, Richardson K, Scachetti- Pereira R, Schapire RE, Soberon J, Williams S, Wisz MS, Zimmermann NE 2006. Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography 29: 129-151. Engler R, Guisan A, Rechsteiner L. 2004. An improved approach for predicting the distribution of rare and endangered species from occurrence and pseudo-absence data. J. Appl. Ecol. 41: 263-274 Ferrier S, Watson G, Pearce J, Drielsma M. 2002. Extended statistical approaches to modeling spatial pattern in biodiversity: the north-east New South Wales experience. I. Species-level modeling. Biodiv. Conserv. 11: 2275–2307 Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 423
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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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Figura 3. Mapa de zonas potenciales
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colonia “Francisco Villa”, tal
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Figura 6. Potencial de afectación.
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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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Figura 1. Mapa de área de estudio.
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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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Leyenda Mínimo Bajo 1-2 Moderado 2
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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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ciudades. Dicha planificación esta
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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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Figura 1. Área de estudio. Cartogr
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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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Figura 4. Comportamiento de los req
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Comparación de los consumos de agu
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Superficie suavizada (Spline) con l
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Con base a lo expuesto anteriorment
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cola representa la principal fuente
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del Consejo Nacional de Ciencia y T
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Anexo 2 Simbología Interpolación
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Anexo 4 Simbología Spline (metros
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topografía y las construcciones de
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eferencia a los datos de entrada qu
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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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ano, ya que con estos se obtienen l
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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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Cabe señalar que todos los factore
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Cabe señalar que uno de los cambio
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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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Tabla 6. Valores para el factor C a
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tras que los suelos de textura grue
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Figura 9. Factor LS. Aplicación de
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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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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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Bankkoff, G. (2004). The Historical
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Cartografía de referencia Colonia
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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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manejo del recurso del agua, se bus
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El último modelo identificado es u
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Cuadro 6. Ponderación de la posibi
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d) Aplicación del modelo propuesto
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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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de http://siteresources.worldbank.o
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CAPÍTULO V Geoinformática aplicad
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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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ellos evita los procesos de erosió
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METODOLOGÍA Área de estudio El á
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sario hacer una reclasificación en
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Montorio, R., Perez-cabello, F., Ga
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píxel. Finalmente el modelo de cla
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Análisis por tenencia de la tierra
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS
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Cabe hacer una distinción entre lo
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MATERIALES Y MÉTODOS Descripción
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es decir que tuvo una pérdida cons
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Fierro Macias Carlos Daniel, Torres
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Con base a la norma oficial mexican
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gidos al azar del área de estudio
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solución por medio de una ruta dis
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y la escala geográfica, dependiend
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS
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Por muchos años se ignoraron los t
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conclusiones, fue posible ir encont
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Martínez Ortega, R. M., Tuya Pend
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