| dc.contributor.author | Badillo Márquez, Alina Evelyn | |
| dc.contributor.author | Aguilar Lasserre, Alberto Alfonso | |
| dc.contributor.author | Miranda Ackerman, Marco Augusto | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-28T01:56:47Z | |
| dc.date.available | 2022-06-28T01:56:47Z | |
| dc.date.issued | 2021-12-10 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/558 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad, se han presentado cambios significativos en los estándares climáticos como resultado de aumentos drásticos de temperatura, bióxido de carbono, variación en niveles de precipitación; originando impactos negativos en la producción agrícola. El sector agrícola, a escala global, es vulnerable por factores tales como la disminución de biodiversidad, aumento en la deforestación, contaminación y degradación de suelos; así como el impacto generado por la explotación de combustibles fósiles. La vulnerabilidad en los sistemas agrícolas frente a cambio climático es una combinación de factores biofísicos y socioeconómicos que intervienen en actividades agrícolas.
Esta investigación presenta un modelo basado en agentes inteligentes mediante la valoración dinámica del riesgo agrícola para estimar la vulnerabilidad de la caña de azúcar del sector agrícola en el estado de Veracruz. El modelo de agentes (ABM) permite plantear distintos escenarios con entidades activas para analizar y estudiar el comportamiento del sistema. Con el desarrollo del ABM, se determinó un mayor impacto proveniente de la contingencia ambiental por incrementos en las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y el crecimiento exponencial en la incidencia de fenómenos meteorológicos extremos que ponen en riesgo la cosecha agrícola haciendo más vulnerable al sector agrícola disminuyendo el rendimiento de la cosecha. | es |
| dc.description.sponsorship | CONACYT | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.subject | Sistema Multi-Agentes | es |
| dc.subject | Cambio Climático | es |
| dc.subject | Vulnerabilidad y riesgo agrícola | es |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | es |
| dc.subject | Tratamiento de Imágenes | es |
| dc.subject | Deep Learning | es |
| dc.title | Evaluación de vulnerabilidad y riesgo agrícola ante el cambio climático a través de un sistema multi-agentes | es |
| dc.type | Thesis | es |
