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Aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030

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dc.contributor.advisor Durand Goyzueta, Elvira Anani es_PE
dc.contributor.author Najar Mendoza, William Lucio es_PE
dc.date.accessioned 2022-11-30T21:12:47Z
dc.date.available 2022-11-30T21:12:47Z
dc.date.issued 2022-11-21
dc.identifier.citation American Psychological Association es_PE
dc.identifier.uri http://repositorio.upsc.edu.pe/handle/UPSC/408
dc.description.abstract La investigación se realizó sobre la aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (Ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030. Donde el objetivo fue aplicar softwares en el pronóstico de la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (Ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata en el periodo 2022 al 2030. La metodología empleada para la obtención de las ocurrencias de la especie (Ara ararauna), fue mediante muestreos directos por (transectos) especialmente para aves, con un GPS y un Binocular, desde el 22 al 27 de agosto del 2022, luego para la obtención de los datos de temperaturas y precipitaciones del 2022 al 2030 fueron del portal Power (NASA) y GCM, para la deforestación fue mediante las imágenes satelitales Landsat 8 del 2013 al 2022, y aplicar el modelo de cadenas de Markov que me permitió ver el avance de la deforestación al año 2030, toda esta información fueron procesados en los softwares de Qgis (v3.26.0), R-Studio (v2.8.7) y MaxEnt (v3.4.3), el diseño del estudio es de tipo correlacional descriptivo y el método es cuantitativo, en los resultados se obtuvo 114 presencias para pronosticar la distribución potencial de la especie (Ara ararauna), de acuerdo a los factores del cambio climatico y la deforestacion en el periodo 2022 al 2030, en conclucion para el 2022 se presentaron en tonalidades de colores y valores maximos de 1 y es igual a 18%, donde se tiene una alta coloración de color rojo donde se distribuyen potencial la especie (Ara ararauna), y para al año 2030 donde los valores máximos de 1 es igual a 13%, donde se tendrá una disminución de coloración como el color rojo donde se distribuira potencial la especie (Ara ararauna). es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Privada San Carlos es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ es_PE
dc.source Universidad Privada San Carlos es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UPSC es_PE
dc.subject Softwares es_PE
dc.subject Especies es_PE
dc.subject Guacamayo es_PE
dc.subject Climas es_PE
dc.subject Deforestación es_PE
dc.title Aplicación de softwares para pronosticar la distribución potencial del guacamayo azulamarillo (ara ararauna) causado por la deforestación y el cambio climático en la provincia de Tambopata, periodo 2022 al 2030 es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_PE
dc.publisher.country PE es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-2738-8215 es_PE
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional es_PE
renati.discipline 521159 es_PE
renati.juror Cano Ojeda, Julio Wilfredo es_PE
renati.juror Andrade Linarez, Katia Elizabeth es_PE
renati.juror Nuñez Quiroga, Jose Eladio es_PE
thesis.degree.name Ingeniero Ambiental es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería Ambiental es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Privada San Carlos. Facultad de Ingenierías es_PE
renati.author.dni 76907895
renati.advisor.dni 01326319


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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