Áreas probables de degradación-deforestación de la cubierta vegetal en Chihuahua, México. Una exploración mediante regresión logística para el período 1985-2013

The objective of this work was to identify the areas with risk of degradation- deforestation of forest cover in the west of Chihuahua, in the north of Mexico, using a logistic regression model. It was generated the regression between eleven layers of geographic information (biophysical and socioecon...

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Veröffentlicht in:GeoFocus 2017 (20), p.109-137
Hauptverfasser: Granados Olivas, Alfredo, Bravo Peña, Luis Carlos, Torres Olave, María, Alatorre Cejudo, Luis, González León, Manuel Octavio, Uc Campos, Mario, Castellanos Villegas, Alejandro E, Moreno Murrieta, Ramón Leopoldo, Wiebe Quintana, Lara Cecilia
Format: Artikel
Sprache:spa
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Bravo Peña, Luis Carlos
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Uc Campos, Mario
Castellanos Villegas, Alejandro E
Moreno Murrieta, Ramón Leopoldo
Wiebe Quintana, Lara Cecilia
description The objective of this work was to identify the areas with risk of degradation- deforestation of forest cover in the west of Chihuahua, in the north of Mexico, using a logistic regression model. It was generated the regression between eleven layers of geographic information (biophysical and socioeconomic) and deforested areas of four municipalities of the state during the period 1985-2013. The results indicate a good predictive power of the generated model (McFadden's Pseudo-R2 of 0.24), and identify land tenure, degree of marginalization and its temporal behavior, soil agrological suitability and terrain slope, as the variables with the biggest weight in the prediction of susceptible areas to forest degradation and loss. These findings facilitate the environmental management of forested areas, and mitigation of causes in zones that are suffering this process. El objetivo de este trabajo fue identificar las áreas con riesgo de degradación-deforestación de la cubierta forestal en el oeste de Chihuahua, en el norte de México, utilizando un modelo de regresión logística. Se generó la regresión entre once capas de información geográfica (biofísica y socioeconómica) y áreas deforestadas de cuatro municipios del estado durante el período 1985-2013. Los resultados indican un buen poder predictivo del modelo generado (Pseudo-R2 de McFadden de 0.24), e identifican la tenencia de la tierra, el grado de marginación y su comportamiento temporal, la aptitud agrológica del suelo y la pendiente del terreno, como las variables con mayor peso en la predicción de zonas susceptibles de degradación y pérdida de bosques. Estos hallazgos facilitan el manejo ambiental de áreas boscosas y la mitigación de causas en zonas que están sufriendo este proceso.
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It was generated the regression between eleven layers of geographic information (biophysical and socioeconomic) and deforested areas of four municipalities of the state during the period 1985-2013. The results indicate a good predictive power of the generated model (McFadden's Pseudo-R2 of 0.24), and identify land tenure, degree of marginalization and its temporal behavior, soil agrological suitability and terrain slope, as the variables with the biggest weight in the prediction of susceptible areas to forest degradation and loss. These findings facilitate the environmental management of forested areas, and mitigation of causes in zones that are suffering this process. El objetivo de este trabajo fue identificar las áreas con riesgo de degradación-deforestación de la cubierta forestal en el oeste de Chihuahua, en el norte de México, utilizando un modelo de regresión logística. Se generó la regresión entre once capas de información geográfica (biofísica y socioeconómica) y áreas deforestadas de cuatro municipios del estado durante el período 1985-2013. Los resultados indican un buen poder predictivo del modelo generado (Pseudo-R2 de McFadden de 0.24), e identifican la tenencia de la tierra, el grado de marginación y su comportamiento temporal, la aptitud agrológica del suelo y la pendiente del terreno, como las variables con mayor peso en la predicción de zonas susceptibles de degradación y pérdida de bosques. Estos hallazgos facilitan el manejo ambiental de áreas boscosas y la mitigación de causas en zonas que están sufriendo este proceso.</description><identifier>ISSN: 1578-5157</identifier><identifier>EISSN: 1578-5157</identifier><language>spa</language><subject>Chihuahua ; Deforestación ; Deforestation ; Logistic Regression ; Predicción ; Prediction ; Regresión Logística</subject><ispartof>GeoFocus, 2017 (20), p.109-137</ispartof><rights>LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. 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El objetivo de este trabajo fue identificar las áreas con riesgo de degradación-deforestación de la cubierta forestal en el oeste de Chihuahua, en el norte de México, utilizando un modelo de regresión logística. Se generó la regresión entre once capas de información geográfica (biofísica y socioeconómica) y áreas deforestadas de cuatro municipios del estado durante el período 1985-2013. Los resultados indican un buen poder predictivo del modelo generado (Pseudo-R2 de McFadden de 0.24), e identifican la tenencia de la tierra, el grado de marginación y su comportamiento temporal, la aptitud agrológica del suelo y la pendiente del terreno, como las variables con mayor peso en la predicción de zonas susceptibles de degradación y pérdida de bosques. 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The results indicate a good predictive power of the generated model (McFadden's Pseudo-R2 of 0.24), and identify land tenure, degree of marginalization and its temporal behavior, soil agrological suitability and terrain slope, as the variables with the biggest weight in the prediction of susceptible areas to forest degradation and loss. These findings facilitate the environmental management of forested areas, and mitigation of causes in zones that are suffering this process. El objetivo de este trabajo fue identificar las áreas con riesgo de degradación-deforestación de la cubierta forestal en el oeste de Chihuahua, en el norte de México, utilizando un modelo de regresión logística. Se generó la regresión entre once capas de información geográfica (biofísica y socioeconómica) y áreas deforestadas de cuatro municipios del estado durante el período 1985-2013. Los resultados indican un buen poder predictivo del modelo generado (Pseudo-R2 de McFadden de 0.24), e identifican la tenencia de la tierra, el grado de marginación y su comportamiento temporal, la aptitud agrológica del suelo y la pendiente del terreno, como las variables con mayor peso en la predicción de zonas susceptibles de degradación y pérdida de bosques. Estos hallazgos facilitan el manejo ambiental de áreas boscosas y la mitigación de causas en zonas que están sufriendo este proceso.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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source DOAJ Directory of Open Access Journals; Dialnet; EZB-FREE-00999 freely available EZB journals
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Deforestación
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Logistic Regression
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Regresión Logística
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