http://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/2707 Las dinámicas ambientales actuales, especialmente el cambio climático y la ocurrencia e impacto de los desastres, presentan un desafío considerable en cuanto a la medición estadística para los países 2026-04-23T12:52:02Z http://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/5236 Congruencia y respuesta a factores ambientales de diferentes métricas de biodiversidad en el golfo de Batabanó, Cuba Capetillo Piñar, Norberto; Lopeztegui Castillo, Alexander; Betanzos Vega, Abel; Tripp Quezada, Arturo; Zetina Rejón, Manuel Jesús; Hernández Padilla, Juan Carlos Diferentes métricas de biodiversidad se deben explorar para evaluar de manera más eficiente los cambios observados en las comunidades. Sin embargo, el desempeño de distintas métricas de biodiversidad no ha sido explorado en el golfo de Batabanó, lo que puede dificultar la selección de índices adecuados para el monitoreo ambiental. Para solventar esta problemática seis métricas de biodiversidad (riqueza de especies, equidad de Pielou, diversidad de Shannon, diversidad taxonómica, distintividad taxonómica promedio y variación en la distintividad taxonómica) fueron comparadas para determinar su congruencia y respuestas ante variables abióticas (salinidad, temperatura, turbidez, profundidad) y factores (zonas y años). Los resultados obtenidos por correlaciones entre las métricas y sus respuestas a las variables abióticas y factores analizados mostraron complementariedad entre la riqueza de especies, equidad de Pielou, diversidad de Shannon, distintividad taxonómica promedio y variación en la distintividad taxonómica, no siendo así para la diversidad taxonómica. Según los resultados de este trabajo, se sugiere el uso de la riqueza de especies y las métricas de distintividad taxonómica Δ+ y Λ+ para evaluar la calidad ambiental del golfo de Batabanó. Además, se deben evaluar sus desempeños en otros grupos de organismos. Different biodiversity metrics should be explored to more efficiently assess observed changes in communities. However, the performance of different biodiversity metrics has not been explored in the Gulf of Batabanó, making difficult to select suitable indices for environmental monitoring. To solve this problem, six biodiversity metrics (species richness, Pielou equity, Shannon diversity, taxonomic diversity, average taxonomic distinctiveness, and variation in taxonomic distinctiveness) were compared to determine their congruence and responses to abiotic variables (salinity, temperature, turbidity, depth) and factors (zones and years). The results based on the correlations between the metrics and their responses to the abiotic variables and factors analyzed showed complementarity between species richness, Pielou evenness, Shannon diversity, average taxonomic distinctiveness, and variation in taxonomic distinctiveness, not being the case for taxonomic diversity. According to the results of this work, the use of species richness and taxonomic distinctiveness metrics Δ+ and Λ+ is suggested to evaluate the environmental quality of the Gulf of Batabanó. In addition, their performances in other groups of organisms should be evaluated (sic). 2022-01-01T00:00:00Z http://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/3845 Utilización de técnicas de regresión en el procesamiento de datos de diferente naturaleza hidrogeoquímica Gueron, J.; Fagundo, R.; Abelló, l.; Ontiverio, E. Se utilizan varios paquetes estadísticos con el objetivo de estudiar diferentes tipos de aguas cársicas y no cársicas que llegan al karst como aguas alóctonas (HC03• - Ca2+, HC03• - Ca2+ > Na+, HC03• - Mg2+ y S􀁬2+ - Ca2+). Se profundiza en las técnicas de regresión para predecir la composición química de las aguas en función de la conductividad. En casos específicos se hace un análisis de influencia de observaciones "outlier". Se realizan estudios distribucionales, descriptivos y gráficos de los datos. Several statistical packages are used with the objective of studying different types of karst and non-karst waters that reach the karst as allochthonous waters (HC03 • - Ca2 +, HC03 • - Ca2 +> Na +, HC03 • - Mg2 + and S22 - Ca2 +) . In depth the regression techniques to predict the chemical composition of water as a function of conductivity. In specific cases an influence analysis of "outlier" observations is made. Distributional, descriptive and graphical studies of the data are carried out (Traducción automática) 2004-01-01T00:00:00Z http://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/3785 Marco para el Desarrollo de las Estadísticas Ambientales de la ONU (MDEA) Gil Sevilla, Marina Presentación del Marco para el Desarrollo de las Estadísticas Ambientales de la ONU (MDEA), fundamentos conceptuales, estructura y visión general de los 6 subsistemas componentes realizada por experto en Estadísticas Ambientales, División de Estadísticas Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) en el contexto del Curso-Taller: Metodología para construir y sostener indicadores ambientales ODS Presentación en el Curso-Taller Metodología para Construir y Sostener Indicadores Ambientales y de ODS, Cuba – 11 al 15 de febrero, La Habana –Hotel Panorama. Unidad de Estadísticas Económicas y Ambientales División de Estadística, CEPAL statambiental@cepal.org http://www.cepal.org/es/temas/estadisticas-ambientales 2019-02-01T00:00:00Z http://repositorio.geotech.cu/xmlui/handle/1234/3580 Marco de indicadores mundiales para los Objetivos de Desarrollo Sostenible y metas de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible Organización de las Naciones Unidas Los indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible deberían desglosarse, siempre que fuera pertinente, por ingresos, sexo, edad, raza, origen étnico, estatus migratorio, discapacidad y ubicación geográfica y otras características, de conformidad con los Principios Fundamentales de las Estadísticas Oficiales. Indicators of the Sustainable Development Goals should be disaggregated, where relevant, by income, sex, age, race, ethnic origin, immigration status, disability and geographic location and other characteristics, in accordance with the Fundamental Principles of Official Statistics. 2015-01-01T00:00:00Z