Browsing by Subject "Biodiversity"
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Item Aplicativo web para permitir la participación de la ciudadanía en el cuidado y conservación de los humedales del sur de Cali(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Cortés Díaz, Mauricio; Ariza Cardona, Juan Camilo; Sarria Montemiranda, Gerardo MauricioConocidos como los riñones del planeta, la vegetación y los suelos de los humedales son muy útiles a la hora de filtrar el agua que en estos reposa. Aunque este no es su único trabajo, en ellos también habitan especies silvestres y es uno de los ecosistemas con mayor biodiversidad del mundo. Actualmente los recursos tecnológicos de la ciudad de Santiago de Cali (Colombia) son limitados y no se cuenta con una constante revisión del cuidado de estos, es por ello que se decide realizar un proyecto que vele por la preservación de algunos humedales de la ciudad, entre ellos están el Humedal La Babilla, El Retiro y El Lago de las Garzas. Este proyecto busca favorecer una comunicación más fuerte entre la ciudadanía y el DAGMA en el que las personas reporten irregularidades que sucedan en estas zonas para que luego de la revisión de las entidades competentes, se realicen acciones oportunas para preservar tan importante ecosistema. Será implementado en un aplicativo-web y podrá ser accedido desde cualquier dispositivo con conexión a internet tanto para el DAGMA, como para las personas que deseen realizar un aporte. Este no busca realizar un simple foro en el que se comenten situaciones, sino que realizará una comunicación especial por cada evento que sea agregado a la plataforma.Item Impacto de la COP del convenio sobre la diversidad biológica en la política y normatividad ambiental de Colombia(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Reyes Perea, Isabella; Echeverry Restrepo, Carlos AndrésEl impacto del Convenio sobre la Diversidad Biológica (CDB) y las Conferencias de las Partes (COP) ha sido fundamental para el desarrollo de políticas y normas de conservación en Colombia. A través de la creación de la Política Nacional para la Gestión Integral de la Biodiversidad y sus Servicios Ecosistémicos (PNGIBSE) y su Plan de Acción 2016-2030, entre otras. Colombia ha logrados avances concretos en la protección de la biodiversidad. Los compromisos asumidos en las COP han facilitado la adopción de políticas centradas en la participación de las comunidades locales y en la reducción de la deforestación. Desde 2018, Colombia ha mostrado una disminución significativa en las tasas de deforestación y ha incrementado la biodiversidad, con el descubrimiento de miles de nuevas especies. Sin embargo, persisten desafíos como la minería ilegal y la expansión de la frontera agrícola, que continúan amenazando los ecosistemas. La normatividad en Colombia ha sido clave en la creación de políticas y leyes que aseguran la protección de la fauna y flora, aunque aún existe un vacío legal respecto a la distribución de beneficios derivados del uso de recursos genéticos, especialmente en comunidades indígenas y afrodescendientes. Es necesario un enfoque más inclusivo que integre a las comunidades locales, cuyo conocimiento tradicional es esencial para la conservación. La legislación debe ser complementada con la participación activa de estas comunidades, garantizando una distribución justa de los beneficios del uso de los recursos biológicos. A pesar de los avances, Colombia enfrenta desafíos persistentes que requieren un esfuerzo renovado para fortalecer la legislación, mejorar la cooperación interinstitucional y asegurar la sostenibilidad de los ecosistemas.Item Modelo de predicción para el número de especies de Coleoptera en el Departamento de Antioquia(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Marentes Herrera, Esteban; Mora Cardona, Mario JuliánColombia es un país megadiverso, pero el número de especies conocidas está subestimado debido a la falta de información, en especial para grupos poco estudiados y difíciles de muestrear e identificar como los coleópteros. No es posible obtener el número exacto de especies para este grupo a través de métodos convencionales, debido a su diversidad y falta de recursos para investigación en taxonomía, por este motivo una opción es utilizar técnicas y modelos predictivos procedentes de la ciencia de datos, junto a registros biológicos y variables climáticas para realizar una predicción de manera indirecta. El objetivo principal fue estimar el número de especies de coleópteros en el Departamento de Antioquia, debido a que es el Departamento con mayor cantidad de datos disponibles y tienen una gran variedad de hábitats representativos. Para esto se realizó una búsqueda en la literatura de las variables que afectan la distribución de los coleópteros y las técnicas más utilizadas para predecir el número de especies, luego se realizó una implementación de algunas de estas en Python, que fueron evaluadas a través de métricas numéricas y de una elicitación experta de entomólogos. Finalmente se realizó la predicción del número de especies para el país y para el departamento de Antioquia utilizando el modelo que obtuvo el mejor rendimiento. Las variables más relevantes identificadas fueron: velocidad del viento, humedad relativa, precipitación, radiación solar, temperatura, ecosistemas, elevación y las especies de plantas cercanas a los coleópteros, estas se utilizaron junto a los registros biológicos de coleópteros descargados de GBIF para entrenar los modelos, anotando la información a nivel de familia con las listas de chequeo publicadas por expertos. Para la predicción se utilizaron cuatro tipos de modelos diferentes de regresión, regresión lineal múltiple, perceptrón multicapa, redes neuronales profundas y random forest, que fueron identificados en la literatura como los que tenían mejores resultados. Las redes neuronales profundas tuvieron el mejor desempeño, con un R2 de 0.98, MSE de 92.6 y MAE de 4.07, con este se estimó que el número de especies del departamento está entre un mínimo de 2.007 y un máximo de 9.381, con un promedio de 4.210 especies y fue compartida con los expertos que estimaron que el valor real probablemente está cerca del límite superior. Esta información va a permitir tomar decisiones informadas de conservación y la divulgación con el público general sobre la diversidad del grupo.Item Predicción de avistamientos de aves para la conservación de especies endémicas utilizando algoritmos de aprendizaje automático(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) López Arango, Paula Andrea; Escobar Martínez, María Victoria; Blandón Castaño, Juan SebastiánEl presente proyecto muestra los resultados sobre predicción de avistamientos de aves para la conservación de especie endémicas mediante la aplicación de algoritmos de Aprendizaje de Automático. La región de América Latina y el Caribe tiene dos características que hacen que el estudio de los efectos del cambio climático sobre la biodiversidad resulte particularmente relevante: i) es una de las regiones más vulnerables frente al cambio climático y ii) es una de las regiones con mayor concentración de biodiversidad del planeta. En Colombia hay aproximadamente el 20 % de las especies de aves del planeta, convirtiéndose en el país con la mayor diversidad en este ámbito, con un número de especies registradas para el 2020 de 1954, y de las cuales 82 eran endémicas. De esta forma, se desarrolló una metodología de predicción de avistamientos de aves con el fin de aportar insumos para la conservación de especies endémicas a partir de algoritmos de ML. Los resultados de la investigación consistieron en implementar algoritmos en Python/R que aporten a la gestión de datos de avistamientos de aves, además permitiendo tratar datos georreferenciados de variables exógenas, para establecer correlaciones entre estas y datos de avistamientos de aves. El módulo de algoritmos de Modelos de Distribución de Especies permitió la identificación de áreas críticas para la conservación y el desarrollo y/o fortalecimiento del aviturismo para ciertos niveles de amenaza y departamentos específicos. Además, estos resultados llevaron a la generación de conocimiento que sirve de insumo para el desarrollo de planes de conservación y/o planificación del aviturismo en las regiones identificadas.