Análisis comparativo de susceptibilidad de erosión y evaluación de incertidumbre en la subcuenca del Río Claro, Costa Rica
[Introducción]: La deforestación y la gestión insostenible de los sistemas de producción agrícola y ganadero en áreas montañosas han provocado la degradación de la tierra y una progresiva reducción en la provisión de los servicios ecosistémicos. [Objetivo]: En este artículo se desarrolla un análisi...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional, Costa Rica
2021-01-01
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| Series: | Ciencias Ambientales |
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| Online Access: | https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/ambientales/article/view/14907 |
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| author | Iván Pérez-Rubio Daniel Flores Christian Vargas Andreas Mende Francisco Jiménez |
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[Introducción]: La deforestación y la gestión insostenible de los sistemas de producción agrícola y ganadero en áreas montañosas han provocado la degradación de la tierra y una progresiva reducción en la provisión de los servicios ecosistémicos. [Objetivo]: En este artículo se desarrolla un análisis espacial de susceptibilidad de erosión en la subcuenca del río Claro, en el cordón montañoso Fila Cruces, en la región del Pacífico Sur de Costa Rica. [Metodología]: Para ello se aplicaron los métodos de regresión logística y redes neuronales artificiales integrados en un entorno de sistemas de información geográfica (GIS) y empleando herramientas de teledetección. En ambos modelos se consideraron los siguientes factores explicativos: uso del suelo, geomorfología, pendiente, distancia euclidiana a la red de drenaje e índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI, en sus siglas en inglés). Los mapas de susceptibilidad de erosión fueron validados independientemente por medio de la función características operativas del receptor (ROC, por sus siglas en inglés). [Resultados]: El modelo de redes neuronales artificiales obtuvo un poder predictivo superior al de regresión logística con base en el valor calculado del área debajo de la curva (AUC, por sus siglas en inglés). Los factores con mayor poder explicativo variaron en función del modelo utilizado [Conclusiones]: Los mapas de susceptibilidad de erosión mostraron una elevada alteración ecológica en términos de la probabilidad de ocurrencia de procesos de erosión, especialmente en la parte alta de la subcuenca, en terrenos ocupados por fincas de ganadería extensiva y elevada pendiente.
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1409-2158 2215-3896 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-24T07:37:57Z |
| publishDate | 2021-01-01 |
| publisher | Universidad Nacional, Costa Rica |
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| series | Ciencias Ambientales |
| spelling | doaj.art-f367cc9fa69b430393bc80cc8c33f0e32024-04-20T04:17:42ZengUniversidad Nacional, Costa RicaCiencias Ambientales1409-21582215-38962021-01-0155110.15359/rca.55-1.1314907Análisis comparativo de susceptibilidad de erosión y evaluación de incertidumbre en la subcuenca del Río Claro, Costa RicaIván Pérez-Rubio0https://orcid.org/0000-0002-1409-5632Daniel Flores1https://orcid.org/0000-0002-0037-5190Christian Vargas2https://orcid.org/0000-0003-0853-2047Andreas Mende3Francisco Jiménez4https://orcid.org/0000-0002-2639-0583Universidad Estatal a DistanciaCentro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT)-Laboratorio PRIASCentro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT)-Laboratorio PRIASGeólogo independienteCentro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza (CATIE) [Introducción]: La deforestación y la gestión insostenible de los sistemas de producción agrícola y ganadero en áreas montañosas han provocado la degradación de la tierra y una progresiva reducción en la provisión de los servicios ecosistémicos. [Objetivo]: En este artículo se desarrolla un análisis espacial de susceptibilidad de erosión en la subcuenca del río Claro, en el cordón montañoso Fila Cruces, en la región del Pacífico Sur de Costa Rica. [Metodología]: Para ello se aplicaron los métodos de regresión logística y redes neuronales artificiales integrados en un entorno de sistemas de información geográfica (GIS) y empleando herramientas de teledetección. En ambos modelos se consideraron los siguientes factores explicativos: uso del suelo, geomorfología, pendiente, distancia euclidiana a la red de drenaje e índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI, en sus siglas en inglés). Los mapas de susceptibilidad de erosión fueron validados independientemente por medio de la función características operativas del receptor (ROC, por sus siglas en inglés). [Resultados]: El modelo de redes neuronales artificiales obtuvo un poder predictivo superior al de regresión logística con base en el valor calculado del área debajo de la curva (AUC, por sus siglas en inglés). Los factores con mayor poder explicativo variaron en función del modelo utilizado [Conclusiones]: Los mapas de susceptibilidad de erosión mostraron una elevada alteración ecológica en términos de la probabilidad de ocurrencia de procesos de erosión, especialmente en la parte alta de la subcuenca, en terrenos ocupados por fincas de ganadería extensiva y elevada pendiente. https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/ambientales/article/view/14907Ganadería; redes neuronales artificiales; regresión logística; subcuenca hidrográfica; teledetección |
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