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instituciones educativas cuyo análisis resulta por demás significativo dado que constituyen las escuelas con los resultados más altos y más bajos de la ciudad. Es importante precisar de nueva cuenta que el ordenamiento de estas escuelas mediante la clasificación construida no puede interpretarse como una especie de lista de escuelas malas y buenas: la calidad de las instituciones, como ya se dijo con anterioridad, es un fenómeno multidimensional, que presenta un alto nivel de complejidad. El ordenamiento que se presenta en este documento tiene como propósito únicamente servir para los efectos de ésta investigación. Cuadro 2. Matriz de concordancia índice de marginación y resultados ENLACE por porcentaje. Índice de marginación / Resultados ENLACE Excelente Bueno Elemental Insuficiente Muy bajo 1.9% 11.1% 14.8% 0.0% Bajo 0.0% 5.6% 14.8% 0.0% Medio 0.0% 9.3% 33.3% 5.6% Alto 0.0% 0.0% 3.7% 0.0% Fuente: elaboración propia Figura 9. Escuelas Altas y Bajas de la Ciudad. Fuente: elaboración propia Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 465
Lo que aparece al revisar los resultados del análisis es que la manera en la que se configuran los rendimientos de los estudiantes se matiza por diversos elementos: lo que pudiera esperarse es que los resultados insuficientes en ENLACE se concentraran en zonas con alto índice de marginación, cosa que no ocurre, y que los resultados de rendimientos excelentes se agruparan en las zonas con muy bajo índice de marginación. Aparentemente la construcción de los rendimientos escolares es altamente compleja. Las calificaciones de cada escuela se modifican claramente según el indice de marginacion existente en la zona, con ello se puede onservar que siguen un patron, habiendo una clara excepcion en la escuela Jose Vazconcelos, en donde se puede observar que su marginacion es alta y no por ello tiene las mas bajas calificaciones, es decir, el indice de marginacion afecta en gran manera, pero a su alrrededor existen otros muchos factores que afectan el motivo de que esto suceda. Cuadro 3. Las cinco escuelas con los indicadores de rendimiento más bajos por promedio en Ciudad Cuauhtémoc Chihuahua. 10.00 8.00 6.00 6.0 6.0 6.4 6.4 6.5 4.00 2.00 0.00 -2.00 08DPR1392Z Ángela Peralta 08EPR0092V José María Morelos y Pavón 2582 08DPR2106W 10 de abril 08DPR2181C Ignacio Ramírez 08DPR2435O José Vasconcelos 0.17 -0.30 -0.50 -0.85 -1.00 I_Marginac -0.30 -0.50 -0.85 -1.00 0.17 CALIF PROM 6.0 6.0 6.4 6.4 6.5 Fuente: Elaboración propia. 466 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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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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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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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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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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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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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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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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Figura 5. Mapa de disección vertic
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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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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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Figura 3. Tenencia de la tierra en
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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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Figura 1. Zona de Estudio. La recar
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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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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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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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Cerda, J. y Villarroel, L. (2008).
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CAPÍTULO VI Geoinformática aplica
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Fierro Macias Carlos Daniel, Torres
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Ara militaris es la especie que pre
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Con base a la norma oficial mexican
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Por muchos años se ignoraron los t
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La distribución histórica del ven
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Modelación del Potencial Actual de
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Antecedentes del modelo de MaxEnt (
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las especies sobrevivan, de .675 a
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Mapa de Idoneidad Potencial Actual
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