Vulnerabilidad de los cultivos agrícolas en suelos aluviales por efectos del cambio climático en la Región Loreto
Abstract
El estudio proporciona evidencias empíricas que demuestren de qué manera está
afectando el cambio climático en los cultivos agrícolas, en los suelos aluviales y por ende
a los cultivos alimenticios de nuestra región. Por lo tanto, se planteó el siguiente
objetivo: Evaluar como los efectos del cambio climático influyen en la vulnerabilidad de
los cultivos agrícolas en las zonas inundables de la Región Loreto. Se procesó
información de las Provincias de: Loreto-Nauta, en el río Marañón, Requena- Requena,
en el río Ucayali y Maynas-Iquitos, en el río Amazonas. El diseño estadístico se
fundamenta en el análisis del coeficiente R2, el coeficiente de correlación para encontrar
la relación existente entre las variables, posteriormente el Análisis de Series Temporales
- Predicción considerando para el análisis el componente de tendencia, el componente
de estacionalidad, la componente cíclica y el componente irregular. Las dificultades de
interpretación del componente irregular, se corregirá mediante el Método de las Medias
Móviles que se aplicará para el ajuste estacional del comportamiento de la serie
temporal. Se pudo observar que, según las pruebas de regresión y correlación, que
solamente el 32.83% de las variaciones de las hectáreas pérdidas son explicables por las
variaciones de las precipitaciones, existiendo una mínima correlación de las variables; el
0.77% de las variaciones de la temperatura máxima son explicables por las variaciones
de las precipitaciones, existiendo una insignificante correlación de las variables; el 2.22%
de las variaciones de la temperatura mínima son explicables por las variaciones de las
precipitaciones; el 15.44% de las variaciones de las hectáreas pérdidas son explicables
por las variaciones del nivel máximo del río. Existiendo una mínima correlación entre las
variables; el 24.60% de las variaciones de los niveles máximos de los ríos son explicables
por las variaciones de las precipitaciones, existiendo una mínima correlación de las
variables.
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