Áreas probables de degradación-deforestación de la cubierta vegetal en Chihuahua, México. Una exploración mediante regresión logística para el período 1985-2013.
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Bravo Peña, Luis Carlos [1] ; Torres Olave, María Elena [1] ; Alatorre Cejudo, Luis Carlos [1] ; Castellanos Villegas, Alejandro Emilio [2] ; Moreno Murrieta, Ramón Leopoldo [1] ; Granados Olivas, Alfredo [1] ; Uc Campos, Mario [1] ; González León, Manuel Octavio [1] ; Wiebe Quintana, Lara Cecilia [1]
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[1] Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
México
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[2] Universidad de Sonora
Universidad de Sonora
México
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- Localización: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN-e 1578-5157, Nº. 20, 2017, págs. 109-137
- Idioma: español
- Títulos paralelos:
- Probable areas of degradation-deforestation of vegetation coverage in Chihuahua, Mexico. An exploration through logistic regression for the period 1985-2013.
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Resumen
- español
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.
- English
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.
- español
