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dc.contributor.authorAlbuja Illescas, Luis Marcelo-
dc.contributor.authorEraso Terán, Oscar Hernando-
dc.contributor.authorArias Muñoz, Paul-
dc.contributor.authorBasantes Vizcaíno, Fernando-
dc.contributor.authorJiménez Lao, Rafael-
dc.contributor.authorLao, María Teresa-
dc.date.accessioned2025-12-09T21:50:14Z-
dc.date.available2025-12-09T21:50:14Z-
dc.date.created2025-06-22-
dc.date.issued2025-12-09-
dc.identifier.issn2073-4395-
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18208-
dc.description.abstractLa creciente demanda global de alimentos, combinada con los extremos climáticos crecientes, está impulsando la expansión agrícola, a menudo sin una consideración suficiente para la sostenibilidad. La agricultura en efecto invernadero presenta una solución prometedora para abordar los dos desafíos de la seguridad alimentaria y la mitigación del cambio climático. Este estudio modela posibles escenarios para la expansión de la agricultura de invernadero en la provincia de Imbabura, Ecuador, cumpliendo con los criterios de sostenibilidad. Se compararon dos métodos ampliamente utilizados: el Proceso de Jerarquía Analítica (AHP) integrado con los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y el modelo de Máxima Entropía (MaxEnt). El método GIS-AHP se basa en pesos definidos por expertos, mientras que el modelo MaxEnt utiliza la distribución probabilística de datos solo por presencia, permitiendo una evaluación complementaria tanto de enfoques subjetivos como basados en datos. Ambos modelos incorporaron diversos factores, incluyendo variables topográficas, climáticas, hidrológicas, ecológicas, infraestructurales, agrícolas y relacionadas con el suelo. Los resultados clasificaron el territorio en cinco niveles de idoneidad para la expansión de invernaderos. El modelo GIS-AHP identificó 20.761,64 hectáreas como altamente adecuadas, mientras que el modelo MaxEnt identificó solo 5.618,15 hectáreas. Esta discrepancia pone de manifiesto las diferentes influencias de varios factores: en el GIS-AHP, la cobertura/uso del suelo, la disponibilidad de riego y la proximidad a los invernaderos existentes fueron los más influyentes. En contraste, en el modelo MaxEnt, la proximidad a los invernaderos era el factor dominante. Estos hallazgos no solo proporcionan una base espacialmente explícita para una planificación territorial sostenible, sino que también contribuyen metodológicamente integrando enfoques basados en datos y en expertos en la situación. Esto apoya la elaboración de políticas basadas en la evidencia en ecosistemas andinos frágiles.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectALIMENTOSes_EC
dc.subjectAGRICULTURAes_EC
dc.subjectCAMBIO CLIMÁTICOes_EC
dc.titleAnálisis multicriterio de una posible expansión de la agricultura protegida en Imbabura, Ecuadores_EC
dc.typebachelorThesises_EC
dc.description.degreeN/Aes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2879-2412es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2716-1387es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1263-2748es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3710-1353es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0009-0004-6636-4752es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1593-7328es_EC
dc.title.enMulti-Criteria analysis of a potential expansion of protected agriculture in Imbabura, Ecuadores_EC
dc.subject.enGREENHOUSEes_EC
dc.subject.enAGRICULTURAL BASELINEes_EC
dc.subject.enCLIMATE CHANGEes_EC
dc.description.abstract-enThe increasing global demand for food, combined with rising climate extremes, is driving agricultural expansion—often without sufficient consideration for sustainability. Greenhouse agriculture presents a promising solution to address the dual challenges of food security and climate change mitigation. This study models potential scenarios for the expansion of greenhouse agriculture in Imbabura Province, Ecuador, while adhering to sustainability criteria. Two widely used methods were compared: the Analytical Hierarchy Process (AHP) integrated with Geographic Information Systems (GIS) and the Maximum Entropy (MaxEnt) model. The GIS-AHP method relies on expert-defined weights, whereas the MaxEnt model utilizes the probabilistic distribution of presence-only data, enabling a complementary evaluation of both subjective and data-driven approaches. Both models incorporated various factors, including topographic, climatic, hydrological, ecological, infrastructural, agricultural, and soil-related variables. The results classified the territory into five levels of suitability for greenhouse expansion. The GIS-AHP model identified 20,761.64 hectares as highly suitable, while the MaxEnt model identified only 5618.15 hectares. This discrepancy highlights the differing influences of various factors: In the GIS-AHP, land cover/use, irrigation availability, and proximity to existing greenhouses were the most influential. In contrast, in the MaxEnt model, proximity to greenhouses was the dominant factor. These findings not only provide a spatially explicit foundation for sustainable territorial planning but also contribute methodologically by integrating both data-driven and expert-driven approaches. This supports evidence-based policy-making in fragile Andean ecosystems.es_EC
dc.identifier.doihttps://www.mdpi.com/2073-4395/15/7/1518es_EC
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