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Evaluación de Escenarios de Uso del Suelo a Escala Nacional Utilizando Análisis de Intensidad y Componentes de Figura de Mérito

Autores: Shoyama, Kikuko

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Evaluación de Escenarios de Uso del Suelo a Escala Nacional Utilizando Análisis de Intensidad y Componentes de Figura de Mérito


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Cambios futuros en la tierra
Biodiversidad
Servicios ecosistémicos
Escenarios de uso del suelo
Método de validación
Mapas de uso del suelo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para abordar los impactos de los cambios futuros en el uso del suelo sobre la biodiversidad y los servicios ecosistémicos, se han desarrollado escenarios de uso del suelo a escala nacional en Japón. Sin embargo, la validación de los escenarios de uso del suelo sigue siendo un desafío debido a la falta de un método de validación apropiado. Esta investigación desarrolló mapas de uso del suelo para 10 categorías de uso del suelo para calibrar un modelo de cambio de uso del suelo para el período 1987-1998, simular cambios durante el período 1998-2014 y validar la simulación para el período 1998-2014. Siguiendo un método establecido, este estudio evaluó los tres tipos de cambio de uso del suelo: (1) cambio de referencia durante el intervalo de tiempo de calibración, (2) cambio de simulación durante el intervalo de tiempo de validación y (3) cambio de referencia durante el intervalo de tiempo de validación, utilizando análisis de intensidad y componentes de figura de mérito (aciertos, fallos y falsas alarmas). Los resultados revelaron la causa de la baja precisión de los escenarios de uso del suelo a escala nacional, así como soluciones prioritarias, como alinear los mapas de vegetación espacial subyacentes y mejorar el modelo para reducir dos tipos de desacuerdo entre los mapas de simulación y de referencia. Estos hallazgos deberían ayudar a mejorar la precisión de las predicciones del modelo y a informar mejor a los responsables de la formulación de políticas durante el proceso de toma de decisiones.

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