logo móvil
Contáctanos

Identificación y mapeo de grupos de visitantes de áreas protegidas según la conciencia ambiental

Autores: Gosal, Arjan S.; McMahon, Janine A.; Bowgen, Katharine M.; Hoppe, Catherine H.; Ziv, Guy

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2021

Identificación y mapeo de grupos de visitantes de áreas protegidas según la conciencia ambiental


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

áreas protegidas
Naturaleza
Visitantes
Conciencia ambiental
Conservación
Patrones espaciales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las áreas protegidas en todo el mundo reciben miles de millones de visitantes anualmente. El impacto positivo de la naturaleza en la salud y el bienestar, además de proporcionar oportunidades para actividades culturales como la recreación y la apreciación estética, está bien documentado. La gestión para reducir los impactos negativos en la biodiversidad y la conservación, al tiempo que se proporcionan comodidades y acceso a los visitantes, es importante. Comprender la conciencia ambiental de los visitantes y sus patrones espaciales en el lugar puede ayudar a tomar decisiones de gestión efectivas dentro de recursos a menudo limitados. Sin embargo, hay una falta de estrategias para la identificación específica del sitio y el mapeo predictivo de los visitantes según la conciencia ambiental. Aquí, demostramos un método para mapear la visita en el lugar por grupos latentes de visitantes en función de su conciencia ambiental sobre los problemas en el sitio. Se utilizaron encuestas en el lugar y mapeo participativo para recopilar datos sobre la conciencia ambiental sobre la anidación de aves y los patrones de visita espacial en un páramo en el norte de Inglaterra. Se utilizó el análisis de clases latentes (LCA), un modelo de ecuaciones estructurales, para descubrir grupos subyacentes de conciencia ambiental, con modelado de bosque aleatorio (RF), una técnica de aprendizaje automático, utilizando una variedad de predictores en el lugar (bioclimáticos, uso del suelo, elevación, campo de visión y proximidad a caminos y agua dulce) para predecir y mapear la visita en el sitio por cada grupo. Los visitantes se segmentaron en grupos "conscientes" y "ambiguos" y se mapearon sus patrones potenciales de visita espacial. Nuestros resultados demuestran la capacidad de descubrir grupos de usuarios según la conciencia ambiental y mapear su visita potencial en un sitio utilizando una variedad de predictores en el lugar. La comprensión espacial de los patrones de movimiento de diferentes grupos de visitantes con diferentes niveles de conciencia ambiental puede ayudar en la orientación eficiente de los esfuerzos de educación sobre conservación (es decir, señalización, posicionamiento del personal, programas de monitoreo, etc.), maximizando así su eficacia. Además, anticipamos que este método será importante para los gestores y educadores ambientales al desplegar recursos limitados.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro