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.
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Published: |
2014-09-23
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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 |
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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 |
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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 |
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