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Desarrollo de Indicadores Compuestos para la Evaluación de la Sostenibilidad Agrícola: Efecto de las Técnicas de Normalización y Agregación

Autores: Talukder, Byomkesh; W. Hipel, Keith; W. vanLoon, Gary

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2017

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Acceso abierto

Artículo científico
2017

Desarrollo de Indicadores Compuestos para la Evaluación de la Sostenibilidad Agrícola: Efecto de las Técnicas de Normalización y Agregación


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencia y tecnología de los recursos naturales

Palabras clave

Sostenibilidad
Sistemas agrícolas
Indicadores
Técnica de normalización
Indicador compuesto
Sostenibilidad agrícola

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La evaluación de la sostenibilidad de los sistemas agrícolas es multidimensional por naturaleza y requiere medidas holísticas utilizando indicadores con diferentes mediciones y unidades que reflejan aspectos sociales, económicos y ambientales. Para simplificar el proceso de evaluación, varios indicadores tienen diferentes unidades, y las mediciones se agrupan bajo amplios encabezados de indicadores, y se llevan a cabo procesos de normalización y/o transformación para poder agregarlos. En este estudio, se emplean un total de 50 indicadores de las categorías de sostenibilidad agrícola de productividad, estabilidad, eficiencia, durabilidad, compatibilidad y equidad para investigar cuál técnica de normalización es la más adecuada para un análisis matemático posterior para desarrollar un indicador compuesto final. Para entender la consistencia y calidad de las técnicas de medición de normalización y comparar los beneficios y desventajas de los diversos procesos de normalización seleccionados, se consideran los indicadores de sostenibilidad agrícola. Cada una de las diferentes técnicas de normalización tiene ventajas y desventajas. Este estudio muestra que la normalización proporcional y las reglas de agregación híbrida de la media aritmética y la media geométrica son apropiadas para el conjunto de datos seleccionado, y que esta técnica tiene una mayor aplicabilidad para desarrollar indicadores compuestos para la evaluación de la sostenibilidad agrícola.

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