Efectos del cambio en el uso y cobertura del suelo sobre el régimen hidrológico de la cuenca del río Coello
Las modificaciones que se presentan sobre la superficie terrestre producidas a partir de actividades antropogénicas como la agricultura, expansión urbana, deforestación, o por sucesos naturales como cambio climático, erosión del suelo e inundaciones se denominan uso y cambio de la cobertura de la ti...
- Autores:
-
Gelvez Miranda, Juan Sebastian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/38193
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/38193
- Palabra clave:
- Land use
Hydrology
climate change
Conservación de suelos
Análisis del suelo
Suelos-- Investigaciones
Uso de suelo
Hidrología
Cambio climático
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Las modificaciones que se presentan sobre la superficie terrestre producidas a partir de actividades antropogénicas como la agricultura, expansión urbana, deforestación, o por sucesos naturales como cambio climático, erosión del suelo e inundaciones se denominan uso y cambio de la cobertura de la tierra; dichas modificaciones tienen un efecto directo sobre la disponibilidad y calidad hídrica en cuanto a la influencia sobre los procesos de escorrentía superficial, flujo de corriente y evapotranspiración, por lo tanto, conocer las condiciones físicas de la superficie terrestre es fundamental en el estudio del estado hídrico de una cuenca. El presente proyecto tiene como fin evaluar los efectos sobre el régimen hidrológico de la cuenca del río Coello, con base a los cambios en el uso/cobertura del suelo presentados durante el período 2000-2019; el análisis físico de la superficie terrestre se elaboró mediante el procesamiento de imágenes satelitales Landsat 7 ETM y Landsat 8 OLI para los años 2001, 2003, 2015 y 2019, las cuales a partir de la combinación de bandas se realizó la clasificación en 7 tipos de coberturas mediante el Método Gaussiano Mixto incluido en el plugin dzetsaka en QGIS. Se evaluaron las transiciones de cambio año a año a partir de las cuales se realizó la predicción de cambio en el uso/cobertura del suelo para el año 2050 usando una cadena de Markov contenida en el software TerrSet. El análisis multitemporal evidenció una disminución en las áreas forestales entre los años de estudio, mientras que, para el caso de la vegetación baja, aumentó significativamente su área dentro de la cuenca, esta tendencia de transición continuó en el escenario futuro para el año 2050, donde las pérdidas pronosticadas en cubiertas forestales se calcularon en 135 . En el planteamiento de los diferentes escenarios fue notoria la disminución del caudal modal, calculado a partir de la elaboración de curvas de duración, conociendo así la posible oferta de la cuenca; para el escenario 1 se presentó un aumento de 32.36 frente a las condiciones iniciales, mientras que para los escenarios de cambio climático el caudal modal pasó de 62,11 a 26.36 entre el RCP2.6 y el RCP8.5. Los escenarios combinados permitieron evaluaron conjuntamente los efectos de estos sobre la hidrología, donde se estableció, que el cambio climático es el factor que más influye sobre la disponibilidad hídrica de la cuenca, teniendo en cuenta, como lo plantea el escenario 5, una reducción en áreas forestales y un incremento en la precipitación, se observó un aumento en el caudal modal puesto que, al presentarse menos capacidad de retención hídrica por la vegetación sumado a procesos erosivos del suelo, la escorrentía aumenta, transportando el agua precipitada hacia las fuentes hídricas; por otra parte, el escenario 7 al considerar la reducción en áreas forestales y precipitaciones, disminuye considerablemente el caudal modal, puesto que la poca agua precipitada logra se interceptada en la superficie, reduciendo la descarga. |
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Aichele, S. S. (2005). Effects of urban land-use change on streamflow and water quality in Oakland County, Michigan, 1970-2003, as inferred from urban gradient and temporal analysis. In Scientific investigations report (Vols. 2005–5016). U.S. Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey. http://purl.access.gpo.gov/GPO/LPS102140 Aitkenhead, M. J., & Aalders, I. H. (2009). Predicting land cover using GIS, Bayesian and evolutionary algorithm methods. Journal of Environmental Management, 90(1), 236–250. Araya, Y., & Cabral, P. (2010). Analysis and Modeling of Urban Land Cover Change in Setúbal and Sesimbra, Portugal. Remote Sensing, 2. https://doi.org/10.3390/rs2061549 Belihu, M., Tekleab, S., Abate, B., & Bewket, W. (2020). Hydrologic response to land use land cover change in the Upper Gidabo Watershed, Rift Valley Lakes Basin, Ethiopia. HydroResearch, 3, 85–94. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.hydres.2020.07.001 Bello, O. M., & Aina, Y. A. (2014). Satellite Remote Sensing as a Tool in Disaster Management and Sustainable Development: Towards a Synergistic Approach. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 120, 365–373. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.02.114 Berihun, M. L., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Meshesha, D. T., Adgo, E., Tsubo, M., Masunaga, T., Fenta, A. A., Sultan, D., Yibeltal, M., & Ebabu, K. (2019). Hydrological responses to land use/land cover change and climate variability in contrasting agro-ecological environments of the Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Science of The Total Environment, 689, 347–365. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.338 Berihun, M. L., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Meshesha, D. T., Adgo, E., Tsubo, M., Masunaga, T., Fenta, A. A., Sultan, D., Yibeltal, M., & Ebabu, K. (2019). Hydrological responses to land use/land cover change and climate variability in contrasting agro-ecological environments of the Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Science of The Total Environment, 689, 347–365. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.338 Bosch, J. M., & Hewlett, J. D. (1982). A review of catchment experiments to determine the effect of vegetation changes on water yield and evapotranspiration. Journal of Hydrology, 55(1), 3–23. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/0022-1694(82)90117-2 Bruijnzeel, L. A. (1990). Hydrology of Most Tropical Forests and Effects of Conversion: A State of Knowledge Review. SERBIULA (Sistema Librum 2.0). Cabrera Montenegro, E., Vargas Galvis, D. M., Galindo García, G., García Dávila, M. C., & Ordoñez Castro, M. F. (2014). Protocolo de Procesamiento Digital de Imágenes para la Cuantificación de la Deforestación en Colombia Nivel Nacional. . Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM. Céspedes Flores, S. E., & Moreno Sánchez, E. (2009). La urbanización y el crecimiento demográfico en relación al recurso agua: caso municipio de Chimalhuacán, Estado de México. Quivera.Revista de Estudios Territoriales, 11(2), 127–141. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40113786008 Chowdhury, S., Peddle, D. R., Wulder, M. A., Heckbert, S., Shipman, T. C., & Chao, D. K. (2021). Estimation of land-use/land-cover changes associated with energy footprints and other disturbance agents in the Upper Peace Region of Alberta Canada from 1985 to 2015 using Landsat data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 94, 102224. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.jag.2020.102224 CORTOLIMA. (2006). Proyecto plan de ordenación y manejo de la cuenca hidrográfica mayor del Rio Coello, II fase diagnostico. https://www.cortolima.gov.co/sites/default/files/images/stories/centro_documentos/pom_coello/diagnostic o/q4.pdf Costa, M. H., Botta, A., & Cardille, J. A. (2003). Effects of large-scale changes in land cover on the discharge of the Tocantins River, Southeastern Amazonia. Journal of Hydrology, 283(1), 206–217. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/S0022-1694(03)00267-1 Cunha, E. R. da, Santos, C. A. G., Silva, R. M. da, Bacani, V. M., & Pott, A. (2021). Future scenarios based on a CA-Markov land use and land cover simulation model for a tropical humid basin in the Cerrado/Atlantic forest ecotone of Brazil. Land Use Policy, 101, 105141. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.landusepol.2020.105141 de Paulo Rodrigues da Silva, V., Silva, M. T., Singh, V. P., de Souza, E. P., Braga, C. C., de Holanda, R. M., Almeida, R. S. R., de Assis Salviano de Sousa, F., & Braga, A. C. R. (2018). Simulation of stream flow and hydrological response to land-cover changes in a tropical river basin. Catena, 162, 166–176. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.11.024 Díaz Cuellar, M. A. (2019). Sostenibilidad ambiental de los bosques urbanos en la ciudad de Ibagué, 2000 - 2018 [Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia]. https://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2792 Dong, L., Xiong, L., Lall, U., & Wang, J. (2014). The effects of land use change and precipitation change on direct runoff in Wei River watershed, China. Water Science and Technology, 71(2), 289–295. https://doi.org/10.2166/wst.2014.510 DU, P., LI, X., Cao, W., Luo, Y., & Zhang, H. (2010). Monitoring urban land cover and vegetation change by multi-temporal remote sensing information. Mining Science and Technology (China), 20(6), 922–932. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1674-5264(09)60308-2 Dwarakish, G. S., & Ganasri, B. P. (2015). Impact of land use change on hydrological systems: A review of current modeling approaches. Null, 1(1), 1115691. https://doi.org/10.1080/23312041.2015.1115691 Dzieszko, P. (2014). Land-cover modelling using Corine Land cover data and Multi-Layer Perceptron. Quaestiones Geographicae, 33(1), 5–22. https://doi.org/https://doi.org/10.2478/quageo-2014-0004 Fang, X., Ren, L., Li, Q., Zhu, Q., Shi, P., & Zhu, Y. (2013). Hydrologic response to land use and land cover changes within the context of catchment-scale spatial information. Journal of Hydrologic Engineering, 18(11), 1539–1548. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000482 Fonseca Páez, L. A., Angulo, J. D., Balanta, R., Buitrago, J. E., González, D. H., & Oriana Guerra, J. (2015). Elaboración del instrumento de carácter técnico-ambiental que evidencie los diferentes procedimientos y técnicas necesarias para un desarrollo apropiado para la extracción de materiales de arrastre a partir del trabajo conjunto con las autoridades ambientales (Corporaciones Autónomas Regionales). UNIVERSIDAD PEDAGOGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA - UPTC. https://bdigital.upme.gov.co/bitstream/001/974/16/DOCUMENTO RIO COELLO-F.pdf Ganaderos, F. C. de. (2014). Fondo Nacional del Ganado FORO GANADERÍA REGIONAL VISIÓN 2014 - 2018 . https://www.fedegan.org.co/programas/talleres Garg, V., Nikam, B. R., Thakur, P. K., Aggarwal, S. P., Gupta, P. K., & Srivastav, S. K. (2019). Human-induced land use land cover change and its impact on hydrology. HydroResearch, 1, 48–56. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.hydres.2019.06.001 Gashaw, T., Tulu, T., Argaw, M., & Worqlul, A. W. (2018). Modeling the hydrological impacts of land use/land cover changes in the Andassa watershed, Blue Nile Basin, Ethiopia. Science of the Total Environment, 619–620, 1394–1408. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.191 Hasan, S., Shi, W., Zhu, X., Abbas, S., & Khan, H. U. (2020). Future Simulation of Land Use Changes in Rapidly Urbanizing South China Based on Land Change Modeler and Remote Sensing Data. In Sustainability (Vol. 12, Issue 11). https://doi.org/10.3390/su12114350 Heerspink, B. P., Kendall, A. D., Coe, M. T., & Hyndman, D. W. (2020). Trends in streamflow, evapotranspiration, and groundwater storage across the Amazon Basin linked to changing precipitation and land cover. Journal of Hydrology: Regional Studies, 32, 100755. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2020.100755 Hoekstra, A. Y., & Mekonnen, M. M. (2008). Global water scarcity: the monthly blue water footprint compared to blue water availability for the world’s major river basins. https://library.wur.nl/WebQuery/groenekennis/2072596 Humboldt, I. de I. de R. B. A. von. (2016). Concepto previo declaratoria Distrito Regional de Conservación de Suelos Cerros del Norte de Ibagué. In Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. conceptoprevio-cerros-ibague-cortolima.pdf Johansen, K., Phinn, S., & Taylor, M. (2015). Mapping woody vegetation clearing in Queensland, Australia from Landsat imagery using the Google Earth Engine. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 1, 36–49. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rsase.2015.06.002 Joorabian Shooshtari, S., Shayesteh, K., Gholamalifard, M., Azari, M., Serrano-Notivoli, R., & López-Moreno, J. I. (2017). Impacts of future land cover and climate change on the water balance in northern Iran. Hydrological Sciences Journal/Journal Des Sciences Hydrologiques, 62(16), 2655–2673. https://doi.org/10.1080/02626667.2017.1403028 Kamusoko, C., Aniya, M., Adi, B., & Manjoro, M. (2009). Rural sustainability under threat in Zimbabwe – Simulation of future land use/cover changes in the Bindura district based on the Markov-cellular automata model. Applied Geography, 29(3), 435–447. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2008.10.002 Lambin, E. F. (1997). Modelling and monitoring land-cover change processes in tropical regions. Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 21(3), 375–393. https://doi.org/10.1177/030913339702100303 Legesse, D., Vallet-Coulomb, C., & Gasse, F. (2003). Hydrological response of a catchment to climate and land use changes in Tropical Africa: case study South Central Ethiopia. Journal of Hydrology, 275(1), 67–85. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/S0022-1694(03)00019-2 Lopera Jara, J. F., Céspedes Castañeda, J. J., & García Pérez, J. A. (2016). Afectaciones socioambientales por la extracción de material de arrastre (Rio Coello 2016). Universidad de Cundinamarca - Seccional Girardot. Mansour, S., Al-Belushi, M., & Al-Awadhi, T. (2020). Monitoring land use and land cover changes in the mountainous cities of Oman using GIS and CA-Markov modelling techniques. Land Use Policy, 91, 104414. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.landusepol.2019.104414 Mather, P., & Tso, B. (2016). Classification methods for remotely sensed data, second edition. https://doi.org/10.1201/b12554 Molina Camacho, J. S., & Ávila Ureña, L. F. (2018). Análisis multitemporal del crecimiento urbano de Ibagué y su relación con el deterioro de las microcuencas urbanas: quebrada Las Panelas-La Balsa y quebrada Hato de la Virgen. (1985-2018) . Universidad Santo Tomás. Moreda, F., Wilhem-Miralles, F., & Muñoz Castillo, R. (2014). Hydro-BID: Un Sistema Integrado para la Simulación de Impactos del Cambio Climático sobre los Recursos Hídricos. Ed. Jurídica de Chile. http://www.econis.eu/PPNSET?PPN=46407827X Nalesso, M., & Emanuel, S. (2018). Step by Step Guide HydroBID Series: Technical Information. In Banco Interamericano de Desarrollo. Niehoff, D., Fritsch, U., & Bronstert, A. (2002). Land-use impacts on storm-runoff generation: scenarios of land- use change and simulation of hydrological response in a meso-scale catchment in SW-Germany. Journal of Hydrology, 267(1), 80–93. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0022-1694(02)00142-7 Nóbrega, R. L. B., Guzha, A. C., Lamparter, G., Amorim, R. S. S., Couto, E. G., Hughes, H. J., Jungkunst, H. F., & Gerold, G. (2018). Impacts of land-use and land-cover change on stream hydrochemistry in the Cerrado and Amazon biomes. Science of the Total Environment, 635, 259–274. Olave-Solar, C., Santana, A., Butorovic, N., & Acuña, P. (2008). Variabilidad térmica en la región nororiental de la península de Brunswick, Magallanes, Chile, empleando datos Landsat. Anales Del Instituto de La Patagonia, 36(2), 5–12. Olmedo, M. T. C., Paegelow, M., & Álvarez, D. G. (2015). Mapas de potencial de transición versus mapas de aptitud para modelar el cambio de usos y coberturas del suelo. Análisis Espacial y Representación Geográfica: Innovación y Aplicación, 541–550. Oti, J. O., Kabo-bah, A. T., & Ofosu, E. (2020). Hydrologic response to climate change in the Densu River Basin in Ghana. Heliyon, 6(8), e04722. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04722 Overmars, K. P. d., De Koning, G. H. J., & Veldkamp, A. (2003). Spatial autocorrelation in multi-scale land use models. Ecological Modelling, 164(2–3), 257–270. Peraza-Castro, M., Ruiz-Romera, E., Meaurio, M., Sauvage, S., & Sánchez-Pérez, J. M. (2018). Modelling the impact of climate and land cover change on hydrology and water quality in a forest watershed in the Basque Country (Northern Spain). Ecological Engineering, 122, 315–326. https://doi.org/https://doi- org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.ecoleng.2018.07.016 Rai, P., Mishra, V., & Mohan, K. (2014). Prediction of land use changes based on land change modeler (LCM) using remote sensing: A case study of Muzaffarpur (Bihar), India. J.Geogr.Inst.Cvijic., 60, 2014. https://doi.org/10.2298/IJGI1401111M Rimal, B., Zhang, L., Keshtkar, H., Haack, B. N., Rijal, S., & Zhang, P. (2018). Land use/land cover dynamics and modeling of urban land expansion by the integration of cellular automata and markov chain. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(4), 154. Rodríguez Jiménez, R. M., Benito Capa, Á., & Portela Lozano, A. (2004). Meteorología y Climatología (2007th ed.). Fundación Española de Ciencia y Tecnología. Rojas Barbosa, S. A. (2019). Desarrollo y propuesta metodológica para el empleo de los Campos Aleatorios de Markov aplicados a técnicas de clasificación de coberturas en imágenes de la superficie terrestre. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Roy, H. G., Fox, D. M., & Emsellem, K. (2014). Predicting Land Cover Change in a Mediterranean Catchment at Different Time Scales. In B. Murgante, S. Misra, A. M. A. C. Rocha, C. Torre, J. G. Rocha, M. I. Falcão, D. Taniar, B. O. Apduhan, & O. Gervasi (Eds.), Computational Science and Its Applications – ICCSA 20 (pp. 315–330). Springer International Publishing. Sahin, V., & Hall, M. J. (1996). The effects of afforestation and deforestation on water yields. Journal of Hydrology, 178(1), 293–309. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/0022-1694(95)02825-0 Sang, L., Zhang, C., Yang, J., Zhu, D., & Yun, W. (2011). Simulation of land use spatial pattern of towns and villages based on CA–Markov model. Mathematical and Computer Modelling, 54(3), 938–943. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.mcm.2010.11.019 Savenije, H. H. G. (2000). Water scarcity indicators; the deception of the numbers. Physics and Chemistry of the Earth, Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere, 25(3), 199–204. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1464-1909(00)00004-6 Sejati, A. W., Buchori, I., & Rudiarto, I. (2019). The spatio-temporal trends of urban growth and surface urban heat islands over two decades in the Semarang Metropolitan Region. Sustainable Cities and Society, 46, 101432. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.scs.2019.101432 Shen, L., Li, J., Wheate, R., Yin, J., & Paul, S. (2020). Multi-Layer Perceptron Neural Network and Markov Chain Based Geospatial Analysis of Land Use and Land Cover Change. Journal of Environmental Informatics Letters. https://doi.org/10.3808/jeil.202000023 Silva, L. P. e., Xavier, A. P. C., da Silva, R. M., & Santos, C. A. G. (2020). Modeling land cover change based on an artificial neural network for a semiarid river basin in northeastern Brazil. Global Ecology and Conservation, 21, e00811. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00811 Singh, S., Bhardwaj, A., & Verma, V. K. (2020). Remote sensing and GIS based analysis of temporal land use/land cover and water quality changes in Harike wetland ecosystem, Punjab, India. Journal of Environmental Management, 262, 110355. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.jenvman.2020.110355 Singh, V., Patel, A., Dalwadi, A., Kathota, J., Suthar, J., & Kalubarme, M. (2017). Horticultural Fruit Crop Plantations Mapping using Geo-informatics Technology in Gujarat State, India. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 0(0). http://technical.cloud- journals.com/index.php/IJARSG/article/view/Tech-709 Steduto, P., Faurès, J. M., Food and Agriculture Organization of the, U. N., Hoogeveen, J., Winpenny, J. T., & Burke, J. J. (2012). Coping with Water Scarcity: An Action Framework for Agriculture and Food Security. Food and Agriculture Organization of the United Nations. https://books.google.com.co/books?id=3ikwlAEACAAJ Subedi, P., Subedi, K., & Thapa, B. (2013). Application of a hybrid cellular automaton–Markov (CA-Markov) model in land-use change prediction: a case study of Saddle Creek Drainage Basin, Florida. Applied Ecology and Environmental Sciences, 1(6), 126–132. Theobald, D. M., & Hobbs, N. T. (1998). Forecasting rural land-use change: a comparison of regression- and spatial transition-based models. Geographical and Environmental Modelling, 2(1), 65–82. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 0031718678&partnerID=40&md5=dcc6857b19efcc086437faf274b9f03f Verburg, P. H. (2006). Simulating feedbacks in land use and land cover change models. Landscape Ecology, 21(8), 1171–1183. https://doi.org/10.1007/s10980-006-0029-4 Wang, J., & Maduako, I. N. (2018). Spatio-temporal urban growth dynamics of Lagos Metropolitan Region of Nigeria based on Hybrid methods for LULC modeling and prediction. Null, 51(1), 251–265. https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1419831 Wang, X., Piao, S., Ciais, P., Li, J., Friedlingstein, P., Koven, C., & Chen, A. (2011). Spring temperature change and its implication in the change of vegetation growth in North America from 1982 to 2006. Proc Natl Acad Sci USA, 108(4), 1240. https://doi.org/10.1073/pnas.1014425108 Wen, Z., Wu, S., Chen, J., & Lü, M. (2017). NDVI indicated long-term interannual changes in vegetation activities and their responses to climatic and anthropogenic factors in the Three Gorges Reservoir Region, China. Science of The Total Environment, 574, 947–959. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.049 Wulder, M. A., Hermosilla, T., Stinson, G., Gougeon, F. A., White, J. C., Hill, D. A., & Smiley, B. P. (2020). Satellite-based time series land cover and change information to map forest area consistent with national and international reporting requirements. Forestry: An International Journal of Forest Research, 93(3), 331–343. https://doi.org/10.1093/forestry/cpaa006 Ye, Y., Zhang, H., Liu, K., & Wu, Q. (2013). Research on the influence of site factors on the expansion of construction land in the Pearl River Delta, China: By using GIS and remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 366–373. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.10.012 Yepes, F. (2015). Ganadería y transformación de ecosistemas: un análisis ambiental de la política de apropiación territorial. In Universidad Nacional de Colombia. https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/handle/unal/52463/9587010760.capitulo3.pdf?sequence=8&isAllo wed=y Zhang, L., Dawes, W. R., & Walker, G. R. (2001). Response of mean annual evapotranspiration to vegetation changes at catchment scale. Water Resources Research, 37(3), 701–708. https://doi.org/https://doi.org/10.1029/2000WR900325 Zhou, Y., Zhang, L., Fensholt, R., Wang, K., Vitkovskaya, I., & Tian, F. (2015). Climate Contributions to Vegetation Variations in Central Asian Drylands: Pre- and Post-USSR Collapse. In Remote Sensing (Vol. 7, Issue 3). https://doi.org/10.3390/rs70302449 Zhu, Z., Wulder, M. A., Roy, D. P., Woodcock, C. E., Hansen, M. C., Radeloff, V. C., Healey, S. P., Schaaf, C., Hostert, P., Strobl, P., Pekel, J.-F., Lymburner, L., Pahlevan, N., & Scambos, T. A. (2019). Benefits of the free and open Landsat data policy. Remote Sensing of Environment, 224, 382–385. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.016 |
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Rentería Mena, DarwinSierra Parada, Ronal JacksonGelvez Miranda, Juan Sebastianhttps://orcid.org/0000-0002-7265-5722https://orcid.org/0000-0002-9206-5682https://scholar.google.es/citations?user=IMkeEgsAAAAJ&hl=eshttps://scholar.google.com.co/citations?user=0793qhcwBoMC&hl=enhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000204196http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00014317602021-10-27T13:04:56Z2021-10-27T13:04:56Z2021-09-01Gelvez Miranda, J. S. (2021). Efectos del cambio en el uso y cobertura del suelo sobre el régimen hidrológico de la cuenca del río Coello. [Tesis de pregrado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/38193reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coLas modificaciones que se presentan sobre la superficie terrestre producidas a partir de actividades antropogénicas como la agricultura, expansión urbana, deforestación, o por sucesos naturales como cambio climático, erosión del suelo e inundaciones se denominan uso y cambio de la cobertura de la tierra; dichas modificaciones tienen un efecto directo sobre la disponibilidad y calidad hídrica en cuanto a la influencia sobre los procesos de escorrentía superficial, flujo de corriente y evapotranspiración, por lo tanto, conocer las condiciones físicas de la superficie terrestre es fundamental en el estudio del estado hídrico de una cuenca. El presente proyecto tiene como fin evaluar los efectos sobre el régimen hidrológico de la cuenca del río Coello, con base a los cambios en el uso/cobertura del suelo presentados durante el período 2000-2019; el análisis físico de la superficie terrestre se elaboró mediante el procesamiento de imágenes satelitales Landsat 7 ETM y Landsat 8 OLI para los años 2001, 2003, 2015 y 2019, las cuales a partir de la combinación de bandas se realizó la clasificación en 7 tipos de coberturas mediante el Método Gaussiano Mixto incluido en el plugin dzetsaka en QGIS. Se evaluaron las transiciones de cambio año a año a partir de las cuales se realizó la predicción de cambio en el uso/cobertura del suelo para el año 2050 usando una cadena de Markov contenida en el software TerrSet. El análisis multitemporal evidenció una disminución en las áreas forestales entre los años de estudio, mientras que, para el caso de la vegetación baja, aumentó significativamente su área dentro de la cuenca, esta tendencia de transición continuó en el escenario futuro para el año 2050, donde las pérdidas pronosticadas en cubiertas forestales se calcularon en 135 . En el planteamiento de los diferentes escenarios fue notoria la disminución del caudal modal, calculado a partir de la elaboración de curvas de duración, conociendo así la posible oferta de la cuenca; para el escenario 1 se presentó un aumento de 32.36 frente a las condiciones iniciales, mientras que para los escenarios de cambio climático el caudal modal pasó de 62,11 a 26.36 entre el RCP2.6 y el RCP8.5. Los escenarios combinados permitieron evaluaron conjuntamente los efectos de estos sobre la hidrología, donde se estableció, que el cambio climático es el factor que más influye sobre la disponibilidad hídrica de la cuenca, teniendo en cuenta, como lo plantea el escenario 5, una reducción en áreas forestales y un incremento en la precipitación, se observó un aumento en el caudal modal puesto que, al presentarse menos capacidad de retención hídrica por la vegetación sumado a procesos erosivos del suelo, la escorrentía aumenta, transportando el agua precipitada hacia las fuentes hídricas; por otra parte, el escenario 7 al considerar la reducción en áreas forestales y precipitaciones, disminuye considerablemente el caudal modal, puesto que la poca agua precipitada logra se interceptada en la superficie, reduciendo la descarga.Ingeniero AmbientalPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado de Ingeniería AmbientalFacultad de Ingeniería AmbientalCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Efectos del cambio en el uso y cobertura del suelo sobre el régimen hidrológico de la cuenca del río CoelloLand useHydrologyclimate changeConservación de suelosAnálisis del sueloSuelos-- InvestigacionesUso de sueloHidrologíaCambio climáticoTrabajo de Gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAichele, S. S. (2005). Effects of urban land-use change on streamflow and water quality in Oakland County, Michigan, 1970-2003, as inferred from urban gradient and temporal analysis. In Scientific investigations report (Vols. 2005–5016). U.S. Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey. http://purl.access.gpo.gov/GPO/LPS102140Aitkenhead, M. J., & Aalders, I. H. (2009). Predicting land cover using GIS, Bayesian and evolutionary algorithm methods. Journal of Environmental Management, 90(1), 236–250.Araya, Y., & Cabral, P. (2010). Analysis and Modeling of Urban Land Cover Change in Setúbal and Sesimbra, Portugal. Remote Sensing, 2. https://doi.org/10.3390/rs2061549Belihu, M., Tekleab, S., Abate, B., & Bewket, W. (2020). Hydrologic response to land use land cover change in the Upper Gidabo Watershed, Rift Valley Lakes Basin, Ethiopia. HydroResearch, 3, 85–94. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.hydres.2020.07.001Bello, O. M., & Aina, Y. A. (2014). Satellite Remote Sensing as a Tool in Disaster Management and Sustainable Development: Towards a Synergistic Approach. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 120, 365–373. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.02.114Berihun, M. L., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Meshesha, D. T., Adgo, E., Tsubo, M., Masunaga, T., Fenta, A. A., Sultan, D., Yibeltal, M., & Ebabu, K. (2019). Hydrological responses to land use/land cover change and climate variability in contrasting agro-ecological environments of the Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Science of The Total Environment, 689, 347–365. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.338Berihun, M. L., Tsunekawa, A., Haregeweyn, N., Meshesha, D. T., Adgo, E., Tsubo, M., Masunaga, T., Fenta, A. A., Sultan, D., Yibeltal, M., & Ebabu, K. (2019). Hydrological responses to land use/land cover change and climate variability in contrasting agro-ecological environments of the Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Science of The Total Environment, 689, 347–365. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.338Bosch, J. M., & Hewlett, J. D. (1982). A review of catchment experiments to determine the effect of vegetation changes on water yield and evapotranspiration. Journal of Hydrology, 55(1), 3–23. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/0022-1694(82)90117-2Bruijnzeel, L. A. (1990). Hydrology of Most Tropical Forests and Effects of Conversion: A State of Knowledge Review. SERBIULA (Sistema Librum 2.0).Cabrera Montenegro, E., Vargas Galvis, D. M., Galindo García, G., García Dávila, M. C., & Ordoñez Castro, M. F. (2014). Protocolo de Procesamiento Digital de Imágenes para la Cuantificación de la Deforestación en Colombia Nivel Nacional. . Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM.Céspedes Flores, S. E., & Moreno Sánchez, E. (2009). La urbanización y el crecimiento demográfico en relación al recurso agua: caso municipio de Chimalhuacán, Estado de México. Quivera.Revista de Estudios Territoriales, 11(2), 127–141. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40113786008Chowdhury, S., Peddle, D. R., Wulder, M. A., Heckbert, S., Shipman, T. C., & Chao, D. K. (2021). Estimation of land-use/land-cover changes associated with energy footprints and other disturbance agents in the Upper Peace Region of Alberta Canada from 1985 to 2015 using Landsat data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 94, 102224. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.jag.2020.102224CORTOLIMA. (2006). Proyecto plan de ordenación y manejo de la cuenca hidrográfica mayor del Rio Coello, II fase diagnostico. https://www.cortolima.gov.co/sites/default/files/images/stories/centro_documentos/pom_coello/diagnostic o/q4.pdfCosta, M. H., Botta, A., & Cardille, J. A. (2003). Effects of large-scale changes in land cover on the discharge of the Tocantins River, Southeastern Amazonia. Journal of Hydrology, 283(1), 206–217. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/S0022-1694(03)00267-1Cunha, E. R. da, Santos, C. A. G., Silva, R. M. da, Bacani, V. M., & Pott, A. (2021). Future scenarios based on a CA-Markov land use and land cover simulation model for a tropical humid basin in the Cerrado/Atlantic forest ecotone of Brazil. Land Use Policy, 101, 105141. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.landusepol.2020.105141de Paulo Rodrigues da Silva, V., Silva, M. T., Singh, V. P., de Souza, E. P., Braga, C. C., de Holanda, R. M., Almeida, R. S. R., de Assis Salviano de Sousa, F., & Braga, A. C. R. (2018). Simulation of stream flow and hydrological response to land-cover changes in a tropical river basin. Catena, 162, 166–176. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.11.024Díaz Cuellar, M. A. (2019). Sostenibilidad ambiental de los bosques urbanos en la ciudad de Ibagué, 2000 - 2018 [Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia]. https://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2792Dong, L., Xiong, L., Lall, U., & Wang, J. (2014). The effects of land use change and precipitation change on direct runoff in Wei River watershed, China. Water Science and Technology, 71(2), 289–295. https://doi.org/10.2166/wst.2014.510DU, P., LI, X., Cao, W., Luo, Y., & Zhang, H. (2010). Monitoring urban land cover and vegetation change by multi-temporal remote sensing information. Mining Science and Technology (China), 20(6), 922–932. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1674-5264(09)60308-2Dwarakish, G. S., & Ganasri, B. P. (2015). Impact of land use change on hydrological systems: A review of current modeling approaches. Null, 1(1), 1115691. https://doi.org/10.1080/23312041.2015.1115691Dzieszko, P. (2014). Land-cover modelling using Corine Land cover data and Multi-Layer Perceptron. Quaestiones Geographicae, 33(1), 5–22. https://doi.org/https://doi.org/10.2478/quageo-2014-0004Fang, X., Ren, L., Li, Q., Zhu, Q., Shi, P., & Zhu, Y. (2013). Hydrologic response to land use and land cover changes within the context of catchment-scale spatial information. Journal of Hydrologic Engineering, 18(11), 1539–1548. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000482Fonseca Páez, L. A., Angulo, J. D., Balanta, R., Buitrago, J. E., González, D. H., & Oriana Guerra, J. (2015). Elaboración del instrumento de carácter técnico-ambiental que evidencie los diferentes procedimientos y técnicas necesarias para un desarrollo apropiado para la extracción de materiales de arrastre a partir del trabajo conjunto con las autoridades ambientales (Corporaciones Autónomas Regionales). UNIVERSIDAD PEDAGOGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA - UPTC. https://bdigital.upme.gov.co/bitstream/001/974/16/DOCUMENTO RIO COELLO-F.pdfGanaderos, F. C. de. (2014). Fondo Nacional del Ganado FORO GANADERÍA REGIONAL VISIÓN 2014 - 2018 . https://www.fedegan.org.co/programas/talleresGarg, V., Nikam, B. R., Thakur, P. K., Aggarwal, S. P., Gupta, P. K., & Srivastav, S. K. (2019). Human-induced land use land cover change and its impact on hydrology. HydroResearch, 1, 48–56. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.hydres.2019.06.001Gashaw, T., Tulu, T., Argaw, M., & Worqlul, A. W. (2018). Modeling the hydrological impacts of land use/land cover changes in the Andassa watershed, Blue Nile Basin, Ethiopia. Science of the Total Environment, 619–620, 1394–1408. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.191Hasan, S., Shi, W., Zhu, X., Abbas, S., & Khan, H. U. (2020). Future Simulation of Land Use Changes in Rapidly Urbanizing South China Based on Land Change Modeler and Remote Sensing Data. In Sustainability (Vol. 12, Issue 11). https://doi.org/10.3390/su12114350Heerspink, B. P., Kendall, A. D., Coe, M. T., & Hyndman, D. W. (2020). Trends in streamflow, evapotranspiration, and groundwater storage across the Amazon Basin linked to changing precipitation and land cover. Journal of Hydrology: Regional Studies, 32, 100755. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2020.100755Hoekstra, A. Y., & Mekonnen, M. M. (2008). Global water scarcity: the monthly blue water footprint compared to blue water availability for the world’s major river basins. https://library.wur.nl/WebQuery/groenekennis/2072596Humboldt, I. de I. de R. B. A. von. (2016). Concepto previo declaratoria Distrito Regional de Conservación de Suelos Cerros del Norte de Ibagué. In Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. conceptoprevio-cerros-ibague-cortolima.pdfJohansen, K., Phinn, S., & Taylor, M. (2015). Mapping woody vegetation clearing in Queensland, Australia from Landsat imagery using the Google Earth Engine. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 1, 36–49. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rsase.2015.06.002Joorabian Shooshtari, S., Shayesteh, K., Gholamalifard, M., Azari, M., Serrano-Notivoli, R., & López-Moreno, J. I. (2017). Impacts of future land cover and climate change on the water balance in northern Iran. Hydrological Sciences Journal/Journal Des Sciences Hydrologiques, 62(16), 2655–2673. https://doi.org/10.1080/02626667.2017.1403028Kamusoko, C., Aniya, M., Adi, B., & Manjoro, M. (2009). Rural sustainability under threat in Zimbabwe – Simulation of future land use/cover changes in the Bindura district based on the Markov-cellular automata model. Applied Geography, 29(3), 435–447. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2008.10.002Lambin, E. F. (1997). Modelling and monitoring land-cover change processes in tropical regions. Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 21(3), 375–393. https://doi.org/10.1177/030913339702100303Legesse, D., Vallet-Coulomb, C., & Gasse, F. (2003). Hydrological response of a catchment to climate and land use changes in Tropical Africa: case study South Central Ethiopia. Journal of Hydrology, 275(1), 67–85. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/S0022-1694(03)00019-2Lopera Jara, J. F., Céspedes Castañeda, J. J., & García Pérez, J. A. (2016). Afectaciones socioambientales por la extracción de material de arrastre (Rio Coello 2016). Universidad de Cundinamarca - Seccional Girardot.Mansour, S., Al-Belushi, M., & Al-Awadhi, T. (2020). Monitoring land use and land cover changes in the mountainous cities of Oman using GIS and CA-Markov modelling techniques. Land Use Policy, 91, 104414. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.landusepol.2019.104414Mather, P., & Tso, B. (2016). Classification methods for remotely sensed data, second edition. https://doi.org/10.1201/b12554Molina Camacho, J. S., & Ávila Ureña, L. F. (2018). Análisis multitemporal del crecimiento urbano de Ibagué y su relación con el deterioro de las microcuencas urbanas: quebrada Las Panelas-La Balsa y quebrada Hato de la Virgen. (1985-2018) . Universidad Santo Tomás.Moreda, F., Wilhem-Miralles, F., & Muñoz Castillo, R. (2014). Hydro-BID: Un Sistema Integrado para la Simulación de Impactos del Cambio Climático sobre los Recursos Hídricos. Ed. Jurídica de Chile. http://www.econis.eu/PPNSET?PPN=46407827XNalesso, M., & Emanuel, S. (2018). Step by Step Guide HydroBID Series: Technical Information. In Banco Interamericano de Desarrollo.Niehoff, D., Fritsch, U., & Bronstert, A. (2002). Land-use impacts on storm-runoff generation: scenarios of land- use change and simulation of hydrological response in a meso-scale catchment in SW-Germany. Journal of Hydrology, 267(1), 80–93. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0022-1694(02)00142-7Nóbrega, R. L. B., Guzha, A. C., Lamparter, G., Amorim, R. S. S., Couto, E. G., Hughes, H. J., Jungkunst, H. F., & Gerold, G. (2018). Impacts of land-use and land-cover change on stream hydrochemistry in the Cerrado and Amazon biomes. Science of the Total Environment, 635, 259–274.Olave-Solar, C., Santana, A., Butorovic, N., & Acuña, P. (2008). Variabilidad térmica en la región nororiental de la península de Brunswick, Magallanes, Chile, empleando datos Landsat. Anales Del Instituto de La Patagonia, 36(2), 5–12.Olmedo, M. T. C., Paegelow, M., & Álvarez, D. G. (2015). Mapas de potencial de transición versus mapas de aptitud para modelar el cambio de usos y coberturas del suelo. Análisis Espacial y Representación Geográfica: Innovación y Aplicación, 541–550.Oti, J. O., Kabo-bah, A. T., & Ofosu, E. (2020). Hydrologic response to climate change in the Densu River Basin in Ghana. Heliyon, 6(8), e04722. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04722Overmars, K. P. d., De Koning, G. H. J., & Veldkamp, A. (2003). Spatial autocorrelation in multi-scale land use models. Ecological Modelling, 164(2–3), 257–270.Peraza-Castro, M., Ruiz-Romera, E., Meaurio, M., Sauvage, S., & Sánchez-Pérez, J. M. (2018). Modelling the impact of climate and land cover change on hydrology and water quality in a forest watershed in the Basque Country (Northern Spain). Ecological Engineering, 122, 315–326. https://doi.org/https://doi- org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.ecoleng.2018.07.016Rai, P., Mishra, V., & Mohan, K. (2014). Prediction of land use changes based on land change modeler (LCM) using remote sensing: A case study of Muzaffarpur (Bihar), India. J.Geogr.Inst.Cvijic., 60, 2014. https://doi.org/10.2298/IJGI1401111MRimal, B., Zhang, L., Keshtkar, H., Haack, B. N., Rijal, S., & Zhang, P. (2018). Land use/land cover dynamics and modeling of urban land expansion by the integration of cellular automata and markov chain. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(4), 154.Rodríguez Jiménez, R. M., Benito Capa, Á., & Portela Lozano, A. (2004). Meteorología y Climatología (2007th ed.). Fundación Española de Ciencia y Tecnología.Rojas Barbosa, S. A. (2019). Desarrollo y propuesta metodológica para el empleo de los Campos Aleatorios de Markov aplicados a técnicas de clasificación de coberturas en imágenes de la superficie terrestre. Universidad Distrital Francisco José de Caldas.Roy, H. G., Fox, D. M., & Emsellem, K. (2014). Predicting Land Cover Change in a Mediterranean Catchment at Different Time Scales. In B. Murgante, S. Misra, A. M. A. C. Rocha, C. Torre, J. G. Rocha, M. I. Falcão, D. Taniar, B. O. Apduhan, & O. Gervasi (Eds.), Computational Science and Its Applications – ICCSA 20 (pp. 315–330). Springer International Publishing.Sahin, V., & Hall, M. J. (1996). The effects of afforestation and deforestation on water yields. Journal of Hydrology, 178(1), 293–309. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/0022-1694(95)02825-0Sang, L., Zhang, C., Yang, J., Zhu, D., & Yun, W. (2011). Simulation of land use spatial pattern of towns and villages based on CA–Markov model. Mathematical and Computer Modelling, 54(3), 938–943. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.mcm.2010.11.019Savenije, H. H. G. (2000). Water scarcity indicators; the deception of the numbers. Physics and Chemistry of the Earth, Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere, 25(3), 199–204. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1464-1909(00)00004-6Sejati, A. W., Buchori, I., & Rudiarto, I. (2019). The spatio-temporal trends of urban growth and surface urban heat islands over two decades in the Semarang Metropolitan Region. Sustainable Cities and Society, 46, 101432. https://doi.org/https://doi-org.crai-ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.scs.2019.101432Shen, L., Li, J., Wheate, R., Yin, J., & Paul, S. (2020). Multi-Layer Perceptron Neural Network and Markov Chain Based Geospatial Analysis of Land Use and Land Cover Change. Journal of Environmental Informatics Letters. https://doi.org/10.3808/jeil.202000023Silva, L. P. e., Xavier, A. P. C., da Silva, R. M., & Santos, C. A. G. (2020). Modeling land cover change based on an artificial neural network for a semiarid river basin in northeastern Brazil. Global Ecology and Conservation, 21, e00811. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00811Singh, S., Bhardwaj, A., & Verma, V. K. (2020). Remote sensing and GIS based analysis of temporal land use/land cover and water quality changes in Harike wetland ecosystem, Punjab, India. Journal of Environmental Management, 262, 110355. https://doi.org/https://doi-org.crai- ustadigital.usantotomas.edu.co/10.1016/j.jenvman.2020.110355Singh, V., Patel, A., Dalwadi, A., Kathota, J., Suthar, J., & Kalubarme, M. (2017). Horticultural Fruit Crop Plantations Mapping using Geo-informatics Technology in Gujarat State, India. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 0(0). http://technical.cloud- journals.com/index.php/IJARSG/article/view/Tech-709Steduto, P., Faurès, J. M., Food and Agriculture Organization of the, U. N., Hoogeveen, J., Winpenny, J. T., & Burke, J. J. (2012). Coping with Water Scarcity: An Action Framework for Agriculture and Food Security. Food and Agriculture Organization of the United Nations. https://books.google.com.co/books?id=3ikwlAEACAAJSubedi, P., Subedi, K., & Thapa, B. (2013). Application of a hybrid cellular automaton–Markov (CA-Markov) model in land-use change prediction: a case study of Saddle Creek Drainage Basin, Florida. Applied Ecology and Environmental Sciences, 1(6), 126–132.Theobald, D. M., & Hobbs, N. T. (1998). Forecasting rural land-use change: a comparison of regression- and spatial transition-based models. Geographical and Environmental Modelling, 2(1), 65–82. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 0031718678&partnerID=40&md5=dcc6857b19efcc086437faf274b9f03fVerburg, P. H. (2006). Simulating feedbacks in land use and land cover change models. Landscape Ecology, 21(8), 1171–1183. https://doi.org/10.1007/s10980-006-0029-4Wang, J., & Maduako, I. N. (2018). Spatio-temporal urban growth dynamics of Lagos Metropolitan Region of Nigeria based on Hybrid methods for LULC modeling and prediction. Null, 51(1), 251–265. https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1419831Wang, X., Piao, S., Ciais, P., Li, J., Friedlingstein, P., Koven, C., & Chen, A. (2011). Spring temperature change and its implication in the change of vegetation growth in North America from 1982 to 2006. Proc Natl Acad Sci USA, 108(4), 1240. https://doi.org/10.1073/pnas.1014425108Wen, Z., Wu, S., Chen, J., & Lü, M. (2017). NDVI indicated long-term interannual changes in vegetation activities and their responses to climatic and anthropogenic factors in the Three Gorges Reservoir Region, China. Science of The Total Environment, 574, 947–959. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.049Wulder, M. A., Hermosilla, T., Stinson, G., Gougeon, F. A., White, J. C., Hill, D. A., & Smiley, B. P. (2020). Satellite-based time series land cover and change information to map forest area consistent with national and international reporting requirements. Forestry: An International Journal of Forest Research, 93(3), 331–343. https://doi.org/10.1093/forestry/cpaa006Ye, Y., Zhang, H., Liu, K., & Wu, Q. (2013). Research on the influence of site factors on the expansion of construction land in the Pearl River Delta, China: By using GIS and remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 366–373. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.10.012Yepes, F. (2015). Ganadería y transformación de ecosistemas: un análisis ambiental de la política de apropiación territorial. In Universidad Nacional de Colombia. https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/handle/unal/52463/9587010760.capitulo3.pdf?sequence=8&isAllo wed=yZhang, L., Dawes, W. R., & Walker, G. R. (2001). Response of mean annual evapotranspiration to vegetation changes at catchment scale. Water Resources Research, 37(3), 701–708. https://doi.org/https://doi.org/10.1029/2000WR900325Zhou, Y., Zhang, L., Fensholt, R., Wang, K., Vitkovskaya, I., & Tian, F. (2015). Climate Contributions to Vegetation Variations in Central Asian Drylands: Pre- and Post-USSR Collapse. In Remote Sensing (Vol. 7, Issue 3). https://doi.org/10.3390/rs70302449Zhu, Z., Wulder, M. A., Roy, D. P., Woodcock, C. E., Hansen, M. C., Radeloff, V. C., Healey, S. P., Schaaf, C., Hostert, P., Strobl, P., Pekel, J.-F., Lymburner, L., Pahlevan, N., & Scambos, T. A. (2019). Benefits of the free and open Landsat data policy. Remote Sensing of Environment, 224, 382–385. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.016ORIGINALCarta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021-firmado.pdfCarta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021-firmado.pdfCarta derechos de autorapplication/pdf932159https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/1/Carta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021-firmado.pdf2c5e2f54d375752f9999d1953075353aMD51metadata only accessCarta_aprobacion_facultad_autoarchivo - GELVEZ MIRANDA.pdfCarta_aprobacion_facultad_autoarchivo - GELVEZ MIRANDA.pdfCarta aprobación facultadapplication/pdf206545https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/2/Carta_aprobacion_facultad_autoarchivo%20-%20GELVEZ%20MIRANDA.pdfd36e381cc83c9ed874338f0d2bdb4a9bMD52metadata only access2021sebastiangelvez.pdf2021sebastiangelvez.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf563359https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/3/2021sebastiangelvez.pdf241d4d8415ae3e463bf13919a57b688eMD53open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/4/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/5/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD55open accessTHUMBNAILCarta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021-firmado.pdf.jpgCarta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021-firmado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7719https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/6/Carta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021-firmado.pdf.jpg90b76b66de72845958c9535b482a82c1MD56open accessCarta_aprobacion_facultad_autoarchivo - GELVEZ MIRANDA.pdf.jpgCarta_aprobacion_facultad_autoarchivo - GELVEZ MIRANDA.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6805https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/7/Carta_aprobacion_facultad_autoarchivo%20-%20GELVEZ%20MIRANDA.pdf.jpg9a89c21ba4dbc3d6f4b8cd664e53f82aMD57open access2021sebastiangelvez.pdf.jpg2021sebastiangelvez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8569https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/38193/8/2021sebastiangelvez.pdf.jpg4bb71e257f411684970aac46a5527309MD58open access11634/38193oai:repository.usta.edu.co:11634/381932022-10-10 15:37:40.038open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |