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    Vulnerabilidad de los cultivos agrícolas en suelos aluviales por efectos del cambio climático en la Región Loreto

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    View/Open
    T 630 P23.pdf (15.45Mb)
    Date
    2010
    Author
    Panduro Ríos, Jessica Estefany
    Metadata
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    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.
    URI
    http://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/2914
    Collections
    • Tesis [548]

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