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Record W7017836561

Cambios en el uso y cobertura del suelo en sistemas socio-ecológicos de Uruguay

2024· article· es· W7017836561 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2024
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicSustainable Agricultural Systems Analysis
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Immunization Research NetworkAgencia Nacional de Investigación e InnovaciónInstituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria
KeywordsContext (archaeology)Land useBorder Security
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durante las últimas décadas, los humanos han generado una profunda transformación del planeta. Estos cambios han llegado a afectar el clima y la biota, comprometiendo Servicios Ecosistémicos (SE) clave para el bienestar de las sociedades. Los cambios en el uso y cobertura del suelo representan la alteración humana más importante sobre el planeta. En la región de los Pastizales del Río de la Plata, la expansión agrícola y forestal es la transformación más extendida y tiene importantes consecuencias sociales y ambientales. La presente tesis aborda, desde diferentes perspectivas y marcos conceptuales, el efecto de la transformación del uso y la cobertura del suelo en Uruguay. En este sentido, el objetivo de esta tesis fue evaluar y cuantificar los efectos de los cambios en el uso y cobertura del suelo (pasados, actuales y futuros) sobre la provisión de SE, las características de los Sistemas Socio-Ecológicos (SSE) de Uruguay y su resiliencia. Para ello, en primer lugar, se aplicó un marco conceptual y metodológico novedoso para identificar, caracterizar y mapear Tipos Funcionales de Socio-Ecosistemas en Uruguay para los años 2000 y 2011. Fueron utilizados datos provistos por sensores remotos y datos secundarios derivados, principalmente, de los Censos Agropecuarios y de Población y Vivienda. En segundo lugar, se generaron proyecciones, para las próximas dos décadas, en los usos y coberturas del suelo basadas en las tendencias observadas y se cuantificó el impacto de estas dinámicas sobre la oferta futura de SE en Uruguay. Para ello, se utilizaron mapas de uso y cobertura del suelo provistos por la Iniciativa MapBiomas Pampa, modelos de cadenas de Markov y datos de sensores remotos para el cálculo del Índice de Oferta de SE. Por último, se evalúo el desempeño de diferentes productos espacialmente explícitos para estimar la evapotranspiración real y se estimó y analizó la variabilidad espacial y temporal del rendimiento hidrológico derivado de los diferentes productos de evapotranspiración real. Para esto, se utilizaron cuatro productos de evapotranspiración real derivados de imágenes satelitales, con diferentes resoluciones espaciales y temporales, y dos modelos de balance hídrico a dos escalas, nacional y de microcuenca. Los principales resultados en esta tesis fueron: a) se identificaron y caracterizaron 3 grupos y 7 subgrupos de Tipos Funcionales de Socio-Ecosistemas, con características contrastantes en términos de los componentes ecológicos, socio-económicos y las interacciones bidireccionales entre ambos subsistemas. Las Áreas de Enumeración que presentaron menor cambio se localizaron agregadas en la región noreste, sur y sureste del territorio uruguayo y ocuparon el 20% del territorio nacional. Por su parte, las Áreas de Enumeración que presentaron menor resiliencia se localizaron en la región del litoral oeste y centro-sur del país ocupando el 15% del territorio nacional; b) La generación y aplicación de cadenas de Márkov mostró que los pastizales naturales fueron la cobertura del suelo más abundante para el territorio uruguayo durante los años observados (2000, 2010 y 2019), así como predichos (2028 y 2037). Sin embargo, las proyecciones mostraron que los cultivos agrícolas y las plantaciones forestales con especies exóticas seguirán aumentando en las próximas décadas, alcanzando el 30 y 11 %, respectivamente, del territorio uruguayo para el 2037. Estos cambios en la cobertura del suelo tendrán consecuencias sobre la oferta de SE. Los modelos generados predicen que la oferta de SE disminuiría un 5% para el 2037; c) La evaluación del desempeño de diferentes productos para estimar la evapotranspiración real mostró que dos de los cuatro productos satelitales analizados se destacaron. Los productos MODIS y PMLv2(Ec+Ei) mostraron altos desempeños relativos en 4 de los 6 criterios analizados, incluyendo resolución espacial y temporal (500 metros y 8 días), correlación con precipitación y NDVI, y la capacidad de discriminar entre coberturas del suelo. Los resultados reportados en esta tesis mostraron que los cambios en el uso y cobertura del suelo generaron y generarán modificaciones importantes en el nivel de oferta de SE, principalmente en aquellos vinculados a la biodiversidad y la dinámica del carbono y agua. Asimismo, los cambios en el uso y cobertura del suelo estuvieron asociados a cambios drásticos en las características y distribución espacial de los SSE en Uruguay. Incluso, estos cambios fueron uno de los factores determinantes de la resiliencia de los SSE. Bajo el contexto actual y futuro de cambios en el uso y cobertura del suelo, se necesitan con urgencia estrategias de conservación de los pastizales, así como una mayor visibilidad en todos los ámbitos de este ecosistema natural. Las políticas públicas se vuelven clave para promover la conservación productiva de este ecosistema y reducir las consecuencias sociales y ambientales del cambio en el uso y cobertura del suelo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.294
Threshold uncertainty score0.585

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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