Luis Fernando Gomez, Orlando Zúñiga Escobar
Partiendo del concepto de los sistemas complejos, dinámicos, no lineales, que integran la relación hombre-naturaleza, se propone una metodología fundamentada en la Lógica Difusa, para la determinación de la vulnerabilidad al cambio climático. Su aplicación se efectúa en los hogares rurales de los corregimientos de ladera de Cali, escogiendo como modelo el marco de los Medios de Vida Sostenibles (MVS). La información primaria se obtuvo de una encuesta entre los pobladores bajo el encabezado del concepto de los 5 Activos de los MVS: físicos, naturales, humanos, económicos-financieros y sociales-culturales-politicos. Se utilizo la caja de herramientas fuzzy de Matlab para la evaluación difusa de la capacidad de adaptación y la sensibilidad, los dos componentes de la vulnerabilidad. Para la especificacion de la sensibilidad agricola, sobre la base del cambio de aptitud de los cultivos de maíz, fríjol, plátano, yuca y café, entre 2015 y 2030, se aprovechó la disponibilidad de bases de datos como WorldClim, Ecocrop, IPCC y software como DivaGis y ArcGIS. La metodología demostró ser promisoria como alternativa a los métodos lineales para medir la vulnerabilidad frente al cambio climático y permitió responder adecuadamente las tres preguntas de investigación.
Based on the concept of complex, dynamic, non-linear systems that integrate the man-nature relationship, a methodology based on fuzzy logic for determining vulnerability to climate change is proposed. Its application takes effect by rural households in the districts on the hillsides of Cali, choosing as a model the Sustainable Livelihood (SL) framework. Primary information was obtained from a survey among residents under the heading of the concept of the 5 SL Assets: physical, natural, human, economic-financial, socio-cultural-political. MatlabFuzzy toolbox for fuzzy evaluation of adaptibility and sensivity, the two components of vulnerability is used. For specification of agricultural sensitivity, based on the change of suitability of maize, beans, bananas, cassava and coffee between 2015 and 2030, it was made the most of the availability of databases as WorldClim, Ecocrop, IPCC and software as a DivaGis and ArcGIS. The methodology proved to be promising as an alternative to linear methods to measure vulnerability to climate change and allowed adequately answering the three research questions.
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