Espacio y Desarrollo. Núm. 27 (2015)

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Tabla de Contenido
Presentación
  • Presentación Sabogal Dunin Borkowski, Ana; 5

    • Artículos
  • Estudio de la percepción social del territorio y de los servicios ecosistémicos en Alto Mayo, Región San Martín, Perú Codato, Daniele; 7-31
  • Adaptación a la sequía en el caserío Tucaque, Distrito de Frías, Ayabaca, Piura dentro de un contexto de cambio climático Córdova Rengifo, Javier; 33-56
  • Los no lugares y el mundo de las aguas: Aproximación al territorio ancestral de una comunidad amazónica Quintana Arias, Ronald Fernando; 57-78
  • Impacto de la represa de Gallito Ciego en la estabilidad de línea de costa en la desembocadura del río Jequetepeque, Perú Tavares Corrêa, Carlos; Rondón Ramírez, Gustavo; 79-101
  • La transformación de la acción pública - un nuevo paradigma de ordenamiento territorial en el Perú Bersch, Ann-Kathrin; 103-118
  • El sub-aprovechamiento del suelo del sistema de andenería de la comunidad campesina San Pedro de Laraos, Huarochirí, Lima Yakabi Bedriñana, Katiusca Susana; 119-136
  • Los territorios del agua en dos localidades de la Amazonía norte del Perú: los casos de Lamas (San Martín) y Santa María de Nieva (Amazonas) Rondón Ramírez, Gustavo; 137-158
  • Biogeografía predictiva: técnicas de modelamiento de distribución de especies y su aplicación en el impacto del cambio climático Timaná de la Flor, Martín; Cuentas Romero, María Alejandra; 159-179

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      Biogeografía predictiva: técnicas de modelamiento de distribución de especies y su aplicación en el impacto del cambio climático
      (Pontificia Universidad Católica del Perú. Fondo Editorial, 2015-12-01) Timaná de la Flor, Martín; Cuentas Romero, María Alejandra
      Se presenta el modelamiento de distribución de especies como una herramienta analítica para la biogeografía y para el estudio del impacto del cambio climático en la biodiversidad.  Se revisan los conceptos y aplicaciones fundamentales de modelamiento; se describe el principio de máxima entropía así como su aplicación en el programa MaxEnt.  Finalmente, se presentan ejemplos ilustrativos de modelamiento de dos especies vegetales con MaxEnt: Pycnophyllum spathulatum (Caryophyllaceae) y Prosopis pallida (Fabaceae), utilizando los datos climáticos disponibles en WorldClim tanto para las condiciones climáticas presentes como también bajo un escenario futuro de cambio climático (RCP 8.5) para determinar el impacto potencial de este en la distribución de las especies modeladas.