社会生态脆弱性评估:厄瓜多尔钦博拉佐河圣胡安昆卡教区的案例研究

Carlos Rolando Rosero Erazo
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Este caso de estudio en particular, relaciona la vulnerabilidad socioecológica con respecto a la sequía como una amenaza, por lo tanto, este artículo busca inquirir, a través de la identificación de aspectos SES, la representación de cada variable, escala, dinámicas e interacciones producidas. El uso del análisis de componentes principales (PCA)como medio de agregación espacial e índices de vulnerabilidad normalizada contribuyeron a la comparativa de distribución espacial de datos, así mismo, se logró identificar características de agregación, más no de dispersión. La vulnerabilidad resultante, en consecuencia, indica la variabilidad de tres componentes únicos y estadísticamente independientes que proporcionan más información en cuanto al índice normalizado, el mismo que fue realizado mediante la suma de todas las variables o criterios SES. Esta herramientaproporciona información relativa de la vulnerabilidad socioecológica, siendo un resultado que subyace a los impactos socioecológicos formados por condiciones ambientales cambiantes en el tiempo, como el clima ycaracterísticas intrínsecas de la colectividad. La presente investigación tiene lugar en la Unidad Hidrográfica nivel 7 del río Chimborazo con 124 km² de extensión, la que se delimitó según el Manual de procedimientos de delimitación y codificación de unidades hidrográficas: Caso Ecuador (SUR UICN, 2009). 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摘要

由一组变量确定的社会生态方面捕获了相对脆弱性,并作为识别易受社会环境变化影响的地区的视觉工具。这些指数易于使用和解释,并为地方管辖范围内的经济方面以及生态系统的监测和保护问题的政治决策提供指导。另一方面,更具体的研究可以制定与该地区逆境相关的风险降低计划。这一具体案例研究将干旱作为一种威胁的社会生态脆弱性联系起来,因此,本文旨在通过确定SES方面,调查所产生的每个变量、规模、动态和相互作用的代表性。使用主成分分析(PCA)作为空间聚集的手段和标准化的脆弱性指数有助于比较数据的空间分布,并成功地确定了聚集而不是分散的特征。因此,由此产生的脆弱性表明了三个独特且在统计上独立的组成部分的可变性,这些组成部分提供了有关标准化指数的更多信息,与通过所有SES变量或标准的总和进行的相同。该工具提供了有关社会生态脆弱性的信息,这是气候和社区固有特征等不断变化的环境条件造成的社会生态影响的结果。本研究在Chimborazo河7级水文单位进行,面积124平方公里,根据《水文单位划界和编码程序手册》进行:厄瓜多尔案(世界自然保护联盟南部,2009年)。这项工作是在2017年4月1日至2020年12月31日的三年时间内进行的,目的是获得更逼真的数据。
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Los aspectos socioecológicos determinados por un conjunto de variables capturan la vulnerabilidad relativa y actúan como herramientas visuales para identificar aquellas zonas susceptibles a cambios socioambientales.Estos índices son de fácil uso e interpretación, además de ofrecer una orientación para la toma de decisiones políticas dentro de la jurisdicción local, en aspectos tanto económicos como cuestiones de conservación ymonitoreo de los ecosistemas. Las investigaciones más específicas, por otro lado, pueden generar planes para la reducción de riesgos en relación con las adversidades presentes en la zona. Este caso de estudio en particular, relaciona la vulnerabilidad socioecológica con respecto a la sequía como una amenaza, por lo tanto, este artículo busca inquirir, a través de la identificación de aspectos SES, la representación de cada variable, escala, dinámicas e interacciones producidas. El uso del análisis de componentes principales (PCA)como medio de agregación espacial e índices de vulnerabilidad normalizada contribuyeron a la comparativa de distribución espacial de datos, así mismo, se logró identificar características de agregación, más no de dispersión. La vulnerabilidad resultante, en consecuencia, indica la variabilidad de tres componentes únicos y estadísticamente independientes que proporcionan más información en cuanto al índice normalizado, el mismo que fue realizado mediante la suma de todas las variables o criterios SES. Esta herramientaproporciona información relativa de la vulnerabilidad socioecológica, siendo un resultado que subyace a los impactos socioecológicos formados por condiciones ambientales cambiantes en el tiempo, como el clima ycaracterísticas intrínsecas de la colectividad. La presente investigación tiene lugar en la Unidad Hidrográfica nivel 7 del río Chimborazo con 124 km² de extensión, la que se delimitó según el Manual de procedimientos de delimitación y codificación de unidades hidrográficas: Caso Ecuador (SUR UICN, 2009). Éste trabajo se realizó en un periodo de tres años desde el 1 de abril del 2017 al 31 de diciembre del 2020, para la obtención de datos de mayor fidelidad.
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