Marcelo Sili, Belén Benítez, Ariana Da Ponte Prieto
The structure and evolutionary dynamic of the rural world of Latin America has always been a privileged topic in research and scientific reflection, not only at the level of the continent, but also at the international level. Scientific production has always reflected the problems of this vast rural world, but always under the influence of the social, political, and economic conditions of each historical moment. In this paper, we analyze the current scientific production on the rural world with a historical perspective, to understand the evolution of scientific thought and production. We appeal to a very simple bibliometric method based on the analysis of the most prestigious journals about the rural reality of the continent. The analysis allows us to observe a clear trend towards new topics, linked to the problems of the rural world, such as the new relationship between the countryside and the city, environmental problems, the emergence of new ways of producing, among others.
{"title":"Evolution and statement of the rural studies in Latin America","authors":"Marcelo Sili, Belén Benítez, Ariana Da Ponte Prieto","doi":"10.18172/cig.5919","DOIUrl":"https://doi.org/10.18172/cig.5919","url":null,"abstract":" The structure and evolutionary dynamic of the rural world of Latin America has always been a privileged topic in research and scientific reflection, not only at the level of the continent, but also at the international level. Scientific production has always reflected the problems of this vast rural world, but always under the influence of the social, political, and economic conditions of each historical moment. In this paper, we analyze the current scientific production on the rural world with a historical perspective, to understand the evolution of scientific thought and production. We appeal to a very simple bibliometric method based on the analysis of the most prestigious journals about the rural reality of the continent. The analysis allows us to observe a clear trend towards new topics, linked to the problems of the rural world, such as the new relationship between the countryside and the city, environmental problems, the emergence of new ways of producing, among others.","PeriodicalId":503186,"journal":{"name":"Cuadernos de Investigación Geográfica","volume":"31 13","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-05-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"141119057","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Paúl Arias-Muñoz, Luis Chuma-Pomasqui, Pablo Coronado Cacuango, Gabriel Jácome-Aguirre
En Ecuador, alrededor de 11688,88 hectáreas de cobertura vegetal se perdieron en el 2023 producto de los 1495 incendios de cobertura vegetal (ICV) registrados. Por ello, la presente investigación tuvo como objetivo determinar áreas susceptibles a ICV para el cantón Cotacachi en Ecuador y en sus dos zonas diferenciadas. Para evaluar la susceptibilidad a ICV en un entorno SIG se aplicaron los métodos multicriterio de Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) y Radio Frecuencia (RF). Para ello, se establecieron 11 factores clasificados en topográficos (altitud, pendiente del terreno, orientación del terreno), climáticos (precipitación, temperatura, evapotranspiración potencial, déficit hídrico y velocidad del viento) y antrópicos (cobertura de suelo, cercanía a carreteras y cercanía a espacios agrícolas). Después, se obtuvieron los modelos espacialmente explícitos y los resultados fueron validados con la curva ROC y el área bajo la curva (AUC). Los resultados muestran que alrededor del 47% del territorio presenta peligro extremo a los ICV según el método multicriterio AHP y un 53% del cantón según el método RF, presentando una mayor concentración en la zona subtropical que en la zona andina. Los valores del rendimiento muestran que, después de comparar los modelos con información de focos de calor del sistema FIRMS-NASA del periodo 2000-2020, se obtuvo un AUC: 0,824 para el modelo AHP y un valor AUC: 0,902 para el modelo RF. Mientras que, al compararlo con los incendios históricos del periodo 2018-2020, se obtuvo un AUC: 0,748 para el modelo AHP y un valor AUC: 0,755 para el modelo RF. Finalmente, se concluye que los modelos multicriterio AHP y RF presentaron resultados y rendimientos similares con mínimas diferencias.
{"title":"Susceptibilidad para incendios de cubierta vegetal","authors":"Paúl Arias-Muñoz, Luis Chuma-Pomasqui, Pablo Coronado Cacuango, Gabriel Jácome-Aguirre","doi":"10.18172/cig.5867","DOIUrl":"https://doi.org/10.18172/cig.5867","url":null,"abstract":"En Ecuador, alrededor de 11688,88 hectáreas de cobertura vegetal se perdieron en el 2023 producto de los 1495 incendios de cobertura vegetal (ICV) registrados. Por ello, la presente investigación tuvo como objetivo determinar áreas susceptibles a ICV para el cantón Cotacachi en Ecuador y en sus dos zonas diferenciadas. Para evaluar la susceptibilidad a ICV en un entorno SIG se aplicaron los métodos multicriterio de Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) y Radio Frecuencia (RF). Para ello, se establecieron 11 factores clasificados en topográficos (altitud, pendiente del terreno, orientación del terreno), climáticos (precipitación, temperatura, evapotranspiración potencial, déficit hídrico y velocidad del viento) y antrópicos (cobertura de suelo, cercanía a carreteras y cercanía a espacios agrícolas). Después, se obtuvieron los modelos espacialmente explícitos y los resultados fueron validados con la curva ROC y el área bajo la curva (AUC). Los resultados muestran que alrededor del 47% del territorio presenta peligro extremo a los ICV según el método multicriterio AHP y un 53% del cantón según el método RF, presentando una mayor concentración en la zona subtropical que en la zona andina. Los valores del rendimiento muestran que, después de comparar los modelos con información de focos de calor del sistema FIRMS-NASA del periodo 2000-2020, se obtuvo un AUC: 0,824 para el modelo AHP y un valor AUC: 0,902 para el modelo RF. Mientras que, al compararlo con los incendios históricos del periodo 2018-2020, se obtuvo un AUC: 0,748 para el modelo AHP y un valor AUC: 0,755 para el modelo RF. Finalmente, se concluye que los modelos multicriterio AHP y RF presentaron resultados y rendimientos similares con mínimas diferencias.","PeriodicalId":503186,"journal":{"name":"Cuadernos de Investigación Geográfica","volume":"50 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140231158","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Maria Adell Michavila, S. M. Vicente-Serrano, Raquel Montorio Llovería, ZangZang Cai, Lars Eklundh
En este estudio se analiza espacialmente la fenología vegetal y sus variaciones a lo largo del tiempo en la España peninsular e Islas Baleares. Para realizar el análisis se ha generado una serie temporal de casi 40 años (1983-2020) a partir de la fusión de valores del índice de vegetación NDVI de imágenes de satélite procedentes de los sensores NOAA-AVHRR y MODIS. El cálculo de las variables fenológicas se ha realizado con TIMESAT 3.3. que ha extraído 13 fenométricas cuya tendencia se ha evaluado a partir del modelo Theil-Sen y la significación de esta con el test de Mann Kendal. Los resultados muestran diferencias regionales entre la España eurosiberiana y la mediterránea respecto a las fenofases de inicio y final de temporada. Las zonas eurosiberianas de media han visto retrasadas sus fechas de inicio y final de temporada, en torno a 0,35 y 0,22 días cada año a lo largo del periodo de estudio respectivamente, mientras que la región mediterránea ha adelantado las fechas de salida de las hojas y la senescencia de media alrededor de 0,07 y 0,05 días al año. También se ha observado una tendencia al reverdecimiento de toda el área de estudio e importantes contrastes entre las cubiertas del suelo que abren la puerta a futuros estudios que profundicen en estas diferencias de comportamiento y en sus interacciones con los cambios en el clima y en la gestión del territorio.
{"title":"Evaluación espacialmente continua de la dinámica de la fenología vegetal en España entre 1983 y 2020 a partir de imágenes de satélite","authors":"Maria Adell Michavila, S. M. Vicente-Serrano, Raquel Montorio Llovería, ZangZang Cai, Lars Eklundh","doi":"10.18172/cig.5739","DOIUrl":"https://doi.org/10.18172/cig.5739","url":null,"abstract":" En este estudio se analiza espacialmente la fenología vegetal y sus variaciones a lo largo del tiempo en la España peninsular e Islas Baleares. Para realizar el análisis se ha generado una serie temporal de casi 40 años (1983-2020) a partir de la fusión de valores del índice de vegetación NDVI de imágenes de satélite procedentes de los sensores NOAA-AVHRR y MODIS. El cálculo de las variables fenológicas se ha realizado con TIMESAT 3.3. que ha extraído 13 fenométricas cuya tendencia se ha evaluado a partir del modelo Theil-Sen y la significación de esta con el test de Mann Kendal. Los resultados muestran diferencias regionales entre la España eurosiberiana y la mediterránea respecto a las fenofases de inicio y final de temporada. Las zonas eurosiberianas de media han visto retrasadas sus fechas de inicio y final de temporada, en torno a 0,35 y 0,22 días cada año a lo largo del periodo de estudio respectivamente, mientras que la región mediterránea ha adelantado las fechas de salida de las hojas y la senescencia de media alrededor de 0,07 y 0,05 días al año. También se ha observado una tendencia al reverdecimiento de toda el área de estudio e importantes contrastes entre las cubiertas del suelo que abren la puerta a futuros estudios que profundicen en estas diferencias de comportamiento y en sus interacciones con los cambios en el clima y en la gestión del territorio.","PeriodicalId":503186,"journal":{"name":"Cuadernos de Investigación Geográfica","volume":"82 11","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140251933","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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