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Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía

 ISSN 0121-215X ISSN 2256-5442

CAMACHO PENA, John Fredy. Análisis de regresión logística aplicado al modelamiento espacial de las causas de deforestación en el departamento del Guaviare durante el periodo 2005-2020 y proyección de escenarios de deforestación a 2030. []. , 31, 2, pp.255-280.   17--2022. ISSN 0121-215X.  https://doi.org/10.15446/rcdg.v31n2.98012.

Si bien la identificación de causas y agentes de deforestación en la Amazonia colombiana ha sido abordada en diversos estudios bajo un enfoque histórico relacional, existen pocas investigaciones orientadas a modelar sus relaciones espaciales y la proyección de escenarios futuros a través de la estadística espacial. Como contribución a dicho campo, se realizó un análisis en el cual se aplicó la regresión logística a deforestación ocurrida en el departamento del Guaviare durante el periodo 2005-2020, se buscó identificar y modelar el comportamiento espacial de sus factores explicativos y, con base en ello, proponer tres escenarios de deforestación probable para el área de estudio a 2030. En este último caso se combinó dicho análisis con tres tasas de deforestación distintas para determinar la cantidad de deforestación esperada a 2030 y dos métodos (softy hard) para asignar su localización en el espacio. Mientras que el estado de fragmentación del bosque, la ganadería extensiva, los cultivos de coca y la accesibilidad del área son considerados fuertes determinantes de deforestación, las áreas protegidas y los resguardos ejercen un efecto protector entre leve y nulo. A 2030 se estima la pérdida de entre el 4,4 % y el 8,8 % del área de bosque existente en 2020, afectando principalmente el resguardo Nukak y el Parque Nacional Natural Chiribiquete.

Ideas destacadas:

En este artículo de investigación se aplica el análisis de regresión logística a la identificación y el modelamiento espacial de factores determinantes de deforestación en el departamento del Guaviare y a la proyección de tres posibles escenarios de deforestación del área a 2030.

: autómata celular; cambio de uso del suelo; Guaviare; modelamiento; motores de deforestación; regresión logística.

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