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Distribución potencial de especies forestales amenazadas y endémicas raras mediante modelos de nicho ecológico
dc.contributor.advisor | Vargas Salas, Carlos Rafael | |
dc.contributor.advisor | Marcelo Peña, Jose Luis | |
dc.contributor.author | Navarrete Macedo, Corina Erika | |
dc.date.accessioned | 2019-07-18T19:35:23Z | |
dc.date.available | 2019-07-18T19:35:23Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.other | F70.N3-T BAN UNALM | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12996/4038 | |
dc.description | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo Forestal | es_PE |
dc.description.abstract | En el presente estudio se determinó la distribución potencial de cinco especies forestales representantes de bosques andinos y bosques secos, mediante modelos correlativos con base ecológica. Asimismo, se evaluó las variables ambientales que aportaron mayor contribución en el modelado y los parámetros óptimos para obtener el mejor modelo posible. Los registros de ocurrencias de las especies fueron obtenidos de herbarios físicos y digitales, así como las variables ambientales se obtuvieron de bases digitales climáticas y topográficas. Para el modelamiento se utilizó el algoritmo maxent con una combinación de 35 configuraciones en parámetros y se evaluó mediante estadísticos de rendimiento y pruebas de significancia, de acuerdo al número de registros que ingresaron en el modelamiento. Según los resultados obtenidos, los mejores modelos para las especies fueron obtenidos con parámetros de configuración distintos a los que el algoritmo maxent otorga por defecto, así como las variables que tuvieron mayor aporte fueron la precipitación en el periodo más seco y la isotermalidad. Los modelos de Buddleja incana y Polylepis racemosa fueron considerados como de alta predictibilidad. Sin embargo, las distribuciones obtenidas para Cedrela kuelapensis, Tecoma rosaefolia y Esenbeckia cornuta deben considerarse como primeras aproximaciones geográficas a su distribución. Para optimizar el modelamiento de distribución de especies, se debe realizar futuros modelos basados en características ambientales y espectrales. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.source | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.source | Repositorio institucional - UNALM | es_PE |
dc.subject | Arboles forestales | es_PE |
dc.subject | Especies en peligro de extinción | es_PE |
dc.subject | Distribución geográfica | es_PE |
dc.subject | Distribución espacial | es_PE |
dc.subject | Biogeografía | es_PE |
dc.subject | Técnicas de predicción | es_PE |
dc.subject | Modelos de simulación | es_PE |
dc.subject | Métodos | es_PE |
dc.subject | Perú | es_PE |
dc.subject | Polylepis racemosa | es_PE |
dc.subject | Buddleja incana | es_PE |
dc.subject | Cedrela kuelapensis | es_PE |
dc.subject | Tecoma resaefolia | es_PE |
dc.subject | Esenbeckia cornuta | es_PE |
dc.subject | Especies forestales | es_PE |
dc.subject | Bosques secos | es_PE |
dc.title | Distribución potencial de especies forestales amenazadas y endémicas raras mediante modelos de nicho ecológico | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
thesis.degree.discipline | Ciencias Forestales | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Forestal | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02 | es_PE |
renati.author.dni | 45126177 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1441-2535 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-2056-8181 | es_PE |
renati.advisor.dni | 08198929 | es_PE |
renati.advisor.dni | 10641196 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 821016 | es_PE |
renati.juror | Barrena Arroyo, Víctor Manuel | |
renati.juror | Ocaña Canales, Juan Carlos | |
renati.juror | Regal Gastelumendi, Fernando Bernardo |
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