Tesis
https://hdl.handle.net/20.500.14077/2659
2024-03-28T08:23:40ZValoración económica y ambiental para la mejora en la gestión de residuos sólidos urbanos del distrito de Chachapoyas, Amazonas.
https://hdl.handle.net/20.500.14077/3741
Valoración económica y ambiental para la mejora en la gestión de residuos sólidos urbanos del distrito de Chachapoyas, Amazonas.
Garcia Silva, Jessica
La gestión inadecuada de los residuos sólidos es un problema medioambiental que afecta la calidad de vida de los ciudadanos, donde la Municipalidad es responsable de que losresiduos sean gestionados mediante una mejora en los servicios. Es por ello que el objetivo del presente estudio fue estimar la valoración económica y ambiental para la mejora en la gestión de residuos sólidos urbanos del distrito de Chachapoyas, Amazonas. Para ello, la investigación fue descriptiva correlacional, que implica un análisis actual del fenómeno, donde se incluye métodos de valoración económica y ambiental para bienes y servicios. La valoración económica basada en tres modelos de referencia mediante el modelo Logit, determinaron que demostraron que la disposición a pagar por parte de los ciudadanos está relacionado a las características socioeconómicas que son significativos
y de acuerdo a la teoría económica con un nivel de confianza del 95%. De otro lado, en cuanto a la valoración ambiental mediante el método de criterios relevantes integrados se concluye que la flora, fauna, paisaje y sociedad la categoría que el impacto ambiental sobre esas áreas presenta una probabilidad de ocurrencia baja o media; sin embargo, de acuerdo al estudio existen áreas críticas y posibles efectos económicos del sector en el suelo, aire y agua por lo que es necesario tomar acciones correctivas.
2023-01-01T00:00:00ZAplicación y comparación de índices biológicos de macroinvertebrados para determinar la calidad ecológica del agua en la microcuenca del río San Lorenzo, región Amazonas.
https://hdl.handle.net/20.500.14077/3728
Aplicación y comparación de índices biológicos de macroinvertebrados para determinar la calidad ecológica del agua en la microcuenca del río San Lorenzo, región Amazonas.
Odar Rojas, Bertin Alexander
Este estudio realizó la aplicación y comparación de índices biológicos para la evaluación de la calidad ecológica del agua en la cuenca del río San Lorenzo usando macroinvertebrados acuáticos. Se realizó salidas durante dos épocas, húmeda en noviembre del 2021 y seca en julio del 2022. Se establecieron 17 puntos de muestreo a lo largo del río San Lorenzo en las partes alta, media y baja del gradiente longitudinal y 3 estaciones de referencia. Se contabilizaron 563 individuos en la época húmeda, para el río San Lorenzo se distribuyeron en 3 clases, 10 ordenes y 27 familias. En la época seca, se contabilizaron 1,328 individuos,
categorizados en 4 clases, 11 ordenes y 35 familias. De igual manera, se determinaron los parámetros fisicoquímicos pH, turbidez, oxígeno disuelto, conductividad eléctrica y temperatura, que fueron usados para resaltar la influencia en la diversidad y distribución de macroinvertebrados, resultando ser la conductividad eléctrica, temperatura y turbidez, los más importantes en la cuenca en ambas épocas. Los índices Biological Monitoring Working Party (BMWP/Col), Índice Biótico Andino (ABI) y Ephemeroptera – Trichoptera – Plecoptera (EPT) demostraron que, en la época seca, la calidad del agua fue significativamente mejor. Finalmente, la validación del desempeño mediante la regresión múltiple lineal para los índices biológicos en el río San Lorenzo, fue superior en el índice Ephemeroptera, Plecoptera, Trichoptera (R2 ajustado=0.748), seguido del índice ABI (R2 ajustado=0.557) y BMWP/Col (R2 ajustado=0.501).
2023-01-01T00:00:00ZDiversidad de levaduras epífitas asociadas a plantaciones de cacao nativo (Theobroma cacao L.) con potencial de biocontrol frente a moniliasis (Moniliophthora roreri), en la región Amazonas - Perú.
https://hdl.handle.net/20.500.14077/3627
Diversidad de levaduras epífitas asociadas a plantaciones de cacao nativo (Theobroma cacao L.) con potencial de biocontrol frente a moniliasis (Moniliophthora roreri), en la región Amazonas - Perú.
Llanos Gómez, Kelvin James
Moniliophthora roreri es el agente causal de la moniliasis, principal enfermedad que afecta severamente la producción del cacao (Theobroma cacao L.) en el Perú. Actualmente no existe un método de control efectivo para este mal. El objetivo de esta investigación fue aislar e identificar la diversidad natural de levaduras presentes en el filoplano del cacao nativo e investigar su interacción contra M. roreri. Frutos y hojas del cacao nativo fueron colectados en la Región Amazonas y las levaduras aisladas y purificadas. Los aislados fueron identificados de forma morfológica (color, forma, tamaño de la colonia) y molecular, en función de las secuencias de las regiones D1/D2 e ITS1-5.8S-ITS2 del ADNr. Se encontró un total de 32 especies distribuidas en 16 diferentes géneros, de los cuales 20 especies fueron seleccionadas para ensayos
de antagonismo. Las levaduras Wickerhamomyces anomalus aislado KLG-014 y Candida sp. KLG-104 exhibieron alto potencial de bio control contra M. roreri, debido a mecanismos como inhibición de germinación, antibiosis en cultivo dual y antibiosis por compuestos volátiles. Los resultados demuestran, por primera vez, la alta diversidad de levaduras presentes en el filoplano del cacao nativo peruano y el descubrimiento de especies con potencial para el biocontrol de M. roreri.
2023-01-01T00:00:00ZEstimación de carbono con redes neuronales artificiales en plantaciones de Pinus patula en Huancas – Chachapoyas.
https://hdl.handle.net/20.500.14077/3518
Estimación de carbono con redes neuronales artificiales en plantaciones de Pinus patula en Huancas – Chachapoyas.
Yajahuanca Gaytán, Katharine Rosabel
El objetivo de esta investigación fue estimar la captura de carbono con redes neuronales artificiales en plantaciones de Pinus patula Schltdl. & cham. en Huancas, Chachapoyas, Perú. La metodología fue de tipo descriptivo, correlacional y de corte transversal, que consistió en la estimación de captura de carbono empleando la ecuación alométrica, para lo cual primero se estimó la biomasa empleando la siguiente ecuación B =0.6575*DAP1.1794 y posteriormente calcular el carbono mediante Ca = Ba * 0.5, logrando estimar que en promedio cada árbol de la plantación estudiada captura 27 kg/C, posteriormente para la estimación de carbono mediante redes neuronales artificiales (RNA) se procedió a la construcción de redes mediante el algoritmo backpropagation en donde se combinaron variables dasométricas e índices espectrales a fin de encontrar la red que mejor estime el carbono, resultando que la RNA construida con DAP y NDVI estima de mejor manera el carbono ya que obtiene R = 0.99 y un RQEM = 3.47; finalmente se realizó el análisis de sostenibilidad con proyección a 5 años para la venta
de bonos de CO2 llegando a obtener un TIR = 387 %. Se concluye que las estimaciones de carbono con redes neuronales artificiales son mejores cuando se combinan variables espectrales y dasométricas; así mismo, la venta de bonos de CO2 es rentable y sostenible pues se obtienen altas ganancias económicas.
2023-01-01T00:00:00Z