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Modelamiento de la distribución natural del género Cinchona en el norte del Perú.
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2023-04-13) Llatas Mires, Eiler; Elera Gonzales, Duberli Geomar
El modelamiento ecológico permite predecir la ocurrencia de una especie a través de datos de presencia y variables edafoclimáticas. El género Cinchona en el Norte de Perú, predominantemente representada por Cinchona officinalis, símbolo del escudo nacional y muy importante gracias su poder curativo, ha ocasionado que sus poblaciones y hábitat disminuyan la mayor parte de las especies del género. El objetivo principal de esta investigación establecer las áreas de distribución natural del género Cinchona en el Norte de Perú, haciendo uso de modelos de distribución de especies, una herramienta probabilística que permitió la predicción e identificación de la distribución natural del género Cinchona, mediante la técnica de máxima entropía (MaxEnt), el cual nos permite generar modelos de distribución de especies donde se incorpora un archivo de coordenadas tabulado y un repositorio de capas ambientales. Este modelo mostró un valor de AUC de 0,917 lo que significa que el modelo es aceptable, trabajado con siete variables bioclimáticas de las cuales la temperatura media del trimestre más húmedo y la precipitación del trimestre más frío, muestran ser factores determinantes en la distribución natural del género Cinchona en el área de estudio. La prueba de Jackknife muestra que precipitación del mes más seco, precipitación del trimestre más frío, temperatura del trimestre más húmedo y temperatura de la superficie terrestre, son las variables que más contribuyen en la distribución del género Cinchona en el Norte de Perú. Los resultados obtenidos indican que el género Cinchona se localiza en siete provincias de la región norte de Perú, ocupando una superficie total de 864 km2 , información que permitirá focalizar programas de eforestación, conservación o reintroducción en especies de este género en esta región del país.
Modelamiento predictivo de áreas propensas a incendios forestales y análisis de factores ambientales mediante los Sistemas de Información Geográfica en la provincia de Chota
(Universidad Nacional Autónoma de Chota, 2025-11-25) Fernández Alvarado, Iván; Villena Velásquez, Jim Jairo; Llatas Mires, Eiler
El presente estudio tuvo como objetivo generar un modelo predictivo de áreas propensas a incendios forestales y analizar los factores ambientales mediante los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en la provincia de Chota. La metodología se basó en la recopilación de información climática, topográfica, cobertura vegetal y focos de calor, así como en el procesamiento de imágenes satelitales; se integraron variables como precipitación, temperatura, pendiente y cobertura vegetal mediante herramientas de análisis espacial y modelamiento en SIG, además de aplicar el Índice de Calcinación Normalizada (NBR) a partir de imágenes Landsat 9 y realizar verificaciones en campo en localidades como Tacabamba, Conchán, Querocoto, Miracosta, Chalamarca y Lajas. Los resultados muestran dos modelos predictivos: el Modelo 01, que identificó 2 048,43 km² de áreas propensas a incendios forestales considerando las cuatro variables de estudio, y el Modelo 02, que incluyó además los focos de calor, delimitando 777,96 km² de áreas críticas; adicionalmente, el análisis del NBR permitió identificar 16,95 km² con alta severidad de afectación. Se concluye que los incendios forestales están influenciados principalmente por altas temperaturas, baja precipitación, pendientes pronunciadas y vegetación densa, y que la integración de estas variables en un entorno SIG constituye una herramienta eficaz para identificar zonas de riesgo, mejorar la planificación territorial, prevenir incendios forestales y proteger ecosistemas y comunidades vulnerables. Asimismo, los resultados demuestran la efectividad y aplicabilidad del modelo predictivo en la identificación de áreas críticas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la gestión ambiental y la toma de decisiones.