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em FAUBA DIGITAL: Repositorio institucional científico y académico de la Facultad de Agronomia de la Universidad de Buenos Aires


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El presente trabajo plantea la utilización del Índice de Vegetación Normalizado (IVN) para identificar diferentes zonas de riesgo a fasciolosis ovina y bovina. Para tal fin se empleó el producto de IVN compuesto cada 16 días de 250 metros de resolución de la serie MODIS, con el que se generó el IVN promedio para el período 2000 - 2009. El área de estudio situada en el oeste de la provincia de Río Negro, tiene una superficie total de 2.700.000 hectáreas. A partir de los resultados de los análisis coprológicos, realizados durante el mismo período, en el Laboratorio de Parasitología de la EEA INTA Bariloche se calculó, para 25 establecimientos del área de estudio la prevalencia de fasciolosis (P FH). El rango de afectación observado varió según los establecimientos del 0 al 100 por ciento. Dado que los mallines proporcionan el ambiente donde se desarrolla el huésped intermediario de Fasciola hepatica, se identificó y se extrajo para cada establecimiento el valor de IVN promedio correspondiente a estos sitios. Según estos valores, se reclasificaron las áreas de mallines en tres clases. La correlación entre la prevalencia y el área ocupada por cada clase de IVN resultaron estadísticamente significativas (p menor a 0,05) y mostraron una fuerte relación entre dos clases de IVN y la prevalencia de fasciolosis. En base a los resultados obtenidos se generó un mapa de riesgo a fasciolosis para toda el área de estudio. Este trabajo sugiere que la proporción ocupada por las diferentes clases de IVN puede ser utilizada para predecir el nivel de riesgo de ocurrencia de la fasciolosis en el ganado ovino y bovino de la zona.

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En este trabajo se evalúan los impactos del cambio del uso del suelo en la región Chaqueña noroccidental de Argentina abordando cuestiones como la relación entre factores ambientales y edáficos y la dinámica del Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) en áreas donde la vegetación ha sido ligeramente modificada y cómo afecta a la dinámica del NDVI la intensificación del uso de la tierra. El NDVI constituye una cuantificación de la fracción de energía absorbida por la vegetación y, bajos ciertas condiciones, de la productividad primaria neta (PPN). Fue obtenido desde el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) ubicado a bordo de las misiones satelitales de la NASA Aqua y Terra. Se incorporó información de uso de suelo, clima, suelo y NDVI en un sistema de información geográfica con una resolución espacial coincidente con la grilla de la serie temporal de NDVI denominada LTDR (Long Term Data Record). El uso del suelo fue caracterizado por la proporción de cultivos en cada celda de la grilla. Tres atributos fueron derivados de la dinámica estacional del NDVI: la integral anual (NDVI-I), el rango relativo (RREL) y la fecha del máximo NDVI (DMAX). La influencia de los factores ambientales para las celdas con menor proporción de cultivos se analizó mediante regresiones individuales con los tres atributos de NDVI como variables dependientes y las variables de clima y suelo como variables independientes. Para los tres atributos de NDVI persiste en la variabilidad observada un porcentaje importante que no es explicado por las variables consideradas. Se aplicaron los modelos obtenidos a las celdas con mayor proporción de cultivos y se analizaron las diferencias entre los valores observados y predichos de los atributos derivados del NDVI. Ninguno de los modelos ajustados explica la mayor parte de la variabilidad observada cuando se aplican a entornos modificados. En líneas generales, para el NDVI-I los valores observados son menores que los estimados; para RREL, los valores observados son mayores que los estimados y para DMAX no hay evidencias claras de diferencias entre ambos valores. Se analizaron los desvíos entre valores observados y estimados y su relación con el uso de suelo. La magnitud de los cambios observados en la radiación absorbida y la estacionalidad están vinculados a la proporción del paisaje agriculturizado. Por un lado, se observa una disminución del NDVI-I. Por el otro el efecto más relevante de la agriculturización del paisaje sobre la dinámica del carbono es el incremento significativo de la estacionalidad evidenciado por un aumento del RREL. Con respecto a la fecha de máximo NDVI no surgen evidencias claras acerca de la influencia de la agriculturización sobre la misma.

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En este trabajo se estudiaron los aspectos logísticos de la cadena de vinos y modelamos el sistema de bodegas con el fin de dar una aproximación a la estructura del negocio y sus interrelaciones. En la primera mitad del trabajo hemos descripto el enfoque de análisis de Cadena de Abastecimiento, adaptdo a Cadenas Agroalimentarias, se siguió una metodología en base al estudio de los indicadores claves del desempeño (o de performance), a la identificación de las principales fuentes de incertidumbre y su aplicación al rediseño logístico de la Cadena. Se aplicó entonces una metodología estandarizada para generar, modelar y evaluar distintos escenarios posibles de la CA de vinos, probada en el estado de arte y en el tema. Este es un proceso paso por paso, para el cual al comienzo es menester identificar las principales incertidumbres y fuentes de incertidumbre que afectan la Cadena y evaluar la influencia en su desempeño. Asimismo, se identificaron los principales Indicadores Claves de Performance (ICP) en tres niveles de análisis para la CA (ICP como por ejemplo: Calidad de vino, Disponibilidad y Cubierta de Inventario, entre varios otros). Luego de esto, se estableció la relación entre las incertidumbres en la toma de decisiones y el desempeño de la CA. Los resultados anteriores permitieron aplicar los principios de Rediseño Logístico, en base al desempeño evaluado par la CA. Para su correcta aplicación, los principios de rediseño se elaboran en función del efecto que ejercen las fuentes de incertidumbre sobre los cuatro niveles de la Organización, que de acuerdo al concepto logístico son: el Sistema Administrado; el Sistema de Administración; el Sistema de Información y la Estructura de la Organización. Con esta elaboración se pudo determinar cuáles eran los principales parámetros que describen el funcionamiento de una bodega para su aplicación a los modelos basados en la metodología de Dinámica de sistemas. Esta se enfoca en las relaciones de causa y efecto entre los principales parámetros y sus interrelaciones. Se eligió esta metodología dado que es útil para describir escenarios futuros basados en los principios de rediseño logístico de Cadena de Abastecimiento (CA), delineados en la primera parte de nuestro estudio.(...) Finalmente, se sugirieron posibles estrategias de rediseño logístico de la CA em base a los parámetros que mayor efecto tenían en el desempeño de la CA, de acuerdo al Análisis de Sensibilidad realizado.