Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial

Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Miller, Manuel Eduardo
Other Authors: Insúa, Daniel Iván, dir.
Format: masterThesis biblioteca
Language:spa
Published: 2014-09-23
Subjects:Database applications, Models, Pattern recognition, Environmental health, Matanza-Riachuelo basin, Risk, Spatial analysis, Neural networks, Salud ambiental, Cuenca Matanza Riachuelo, Riesgo, Análisis espacial, Redes neuronales.,
Online Access:http://hdl.handle.net/11086/3453
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id dig-unc-ar-11086-3453
record_format koha
spelling dig-unc-ar-11086-34532023-06-09T16:57:45Z Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial Miller, Manuel Eduardo Insúa, Daniel Iván, dir. Porcasi Gómez, Ximena, co dir. Database applications Models Pattern recognition Environmental health Matanza-Riachuelo basin Risk Spatial analysis Neural networks Salud ambiental Cuenca Matanza Riachuelo Riesgo Análisis espacial Redes neuronales. Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. La Cuenca Matanza - Riachuelo se desarrolló en un contexto histórico de ocupación territorial con escasa planificación, en correspondencia con alta densidad poblacional y diferentes actividades productivas dañinas para el ambiente. Se procesaron datos de censos de salud ambiental y se vincularon a información ambiental en un Sistema de Información Geográfico. Se aplicaron herramientas geo-estadísticas y computacionales a dos escalas de análisis, permitiendo definir áreas de riesgo para la salud ambiental. Se arribó a un mapa síntesis con tres niveles de riesgo, la cuenca media presentó la situación más desfavorable. The Matanza-Riachuelo Basin took place in an historical context of territorial occupation with poor planning, in correspondence with high population density and different productive activities harmful to the environment. Environmental health census data was processed and linked to environmental information in a Geographic Information System. Geo-statistical and computer tools were applied to two analysis scales, allowing the definition of risk areas for environmental health. As a result, a synthesis map with three levels of risk shows that the middle basin presented the worst situation. 2016-08-24T17:38:19Z 2016-08-24T17:38:19Z 2014-09-23 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/3453 spa Atribución-NoComercial 2.5 Argentina https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ application/pdf
institution UNC AR
collection DSpace
country Argentina
countrycode AR
component Bibliográfico
access En linea
databasecode dig-unc-ar
tag biblioteca
region America del Sur
libraryname Biblioteca 'Ing. Agrónomo Moisés Farber' de la Facultad de Ciencias Agropecuarias
language spa
topic Database applications
Models
Pattern recognition
Environmental health
Matanza-Riachuelo basin
Risk
Spatial analysis
Neural networks
Salud ambiental
Cuenca Matanza Riachuelo
Riesgo
Análisis espacial
Redes neuronales.
Database applications
Models
Pattern recognition
Environmental health
Matanza-Riachuelo basin
Risk
Spatial analysis
Neural networks
Salud ambiental
Cuenca Matanza Riachuelo
Riesgo
Análisis espacial
Redes neuronales.
spellingShingle Database applications
Models
Pattern recognition
Environmental health
Matanza-Riachuelo basin
Risk
Spatial analysis
Neural networks
Salud ambiental
Cuenca Matanza Riachuelo
Riesgo
Análisis espacial
Redes neuronales.
Database applications
Models
Pattern recognition
Environmental health
Matanza-Riachuelo basin
Risk
Spatial analysis
Neural networks
Salud ambiental
Cuenca Matanza Riachuelo
Riesgo
Análisis espacial
Redes neuronales.
Miller, Manuel Eduardo
Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
description Tesis (Magister en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.
author2 Insúa, Daniel Iván, dir.
author_facet Insúa, Daniel Iván, dir.
Miller, Manuel Eduardo
format masterThesis
topic_facet Database applications
Models
Pattern recognition
Environmental health
Matanza-Riachuelo basin
Risk
Spatial analysis
Neural networks
Salud ambiental
Cuenca Matanza Riachuelo
Riesgo
Análisis espacial
Redes neuronales.
author Miller, Manuel Eduardo
author_sort Miller, Manuel Eduardo
title Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
title_short Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
title_full Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
title_fullStr Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
title_full_unstemmed Delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la Cuenca Matanza Riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
title_sort delimitación de áreas de riesgo ambiental para la salud en la cuenca matanza riachuelo, a partir de técnicas de análisis espacial e inteligencia artificial
publishDate 2014-09-23
url http://hdl.handle.net/11086/3453
work_keys_str_mv AT millermanueleduardo delimitaciondeareasderiesgoambientalparalasaludenlacuencamatanzariachueloapartirdetecnicasdeanalisisespacialeinteligenciaartificial
_version_ 1768620827947827200