Identificación de patrones del índice de salud de la vegetación - caso estudio: Provincia Canchis de la región Cusco - Perú (2000 - 2017)
Descripción del Articulo
El índice de salud de la vegetación (ISV) ha sido ampliamente utilizado para monitorear y caracterizar las sequías. Es decir, el ISV integra dos productos adquiridos del sensor MODIS en su paso diurno, del periodo 2000-2017 a una resolución espacial de 1 km del satélite Terra (MOD13A3 y MOD11A2, ver...
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/14415 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/14415 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Sequías - Perú Satélites artificiales Sensores remotos Vegetación y clima - Perú https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10 |
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El índice de salud de la vegetación (ISV) ha sido ampliamente utilizado para monitorear y caracterizar las sequías. Es decir, el ISV integra dos productos adquiridos del sensor MODIS en su paso diurno, del periodo 2000-2017 a una resolución espacial de 1 km del satélite Terra (MOD13A3 y MOD11A2, versión 6); como son: el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y el LST (Land Surface Temperature). El ISV toma en cuenta en términos de fluctuaciones entre los máximos y mínimos del NDVI y la TSS (temperatura superficial del suelo). Este índice se estima como la suma ponderada del índice de condición de vegetación (ICV) e índice de condición térmica (ICT), como no existe un conocimiento a priori acerca de las contribuciones de la vegetación y la temperatura, el ISV se toma típicamente como el promedio de ambas contribuciones, es decir, un peso de 0.5. En el presente trabajo tiene como objetivo identificar ante la ocurrencia de eventos de sequía agrícola y sequía meteorológica patrones relevantes. En el presente trabajo se presenta los resultados de la serie de tiempo del NDVI, TSS, ISV, ICV e ICT, se identifican los eventos de sequía severa, moderada y leve registrados en los años 2000, 2005, 2008 y 2016. Asimismo, los años con déficit de precipitación son 2000, 2004 - 2006, 2008 y 2015, una correlación entre NDVI y la precipitación con un lags de cero meses es 0.58, con un lags de un mes es 0.84, con un lags de dos meses es 0.85 y con un lags de tres meses es 0.62. Por su parte, los patrones espaciales del ISV revelan que, en el 2000, el 95% presentaron condiciones de sequía severa, moderada y leve, y en el 2005 fue el 93.5%, el 2008 el 87.9%, el 2009 el 78%, el 2010 el 81.5% y el 2016 llegó al 20.7%. Donde la sequía severa, moderada y leve, está representada por los valores menores a 40, además muestra que los años 2000, 2005 y 2008 fueron años de sequía. Se evaluaron los índices de la serie de tiempo del NDVI con la producción, superficie cosechada y rendimiento, presenta una correlación de 0.84, 0.78 y 0.80 respectivamente, mientras la serie de tiempo del ICV, presenta una correlación de 0.81, 0.72 y 0.80 respectivamente y la serie de tiempo del ISV, presenta una correlación de 0.73, 0.60 y 0.75 respectivamente. |
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Este índice se estima como la suma ponderada del índice de condición de vegetación (ICV) e índice de condición térmica (ICT), como no existe un conocimiento a priori acerca de las contribuciones de la vegetación y la temperatura, el ISV se toma típicamente como el promedio de ambas contribuciones, es decir, un peso de 0.5. En el presente trabajo tiene como objetivo identificar ante la ocurrencia de eventos de sequía agrícola y sequía meteorológica patrones relevantes. En el presente trabajo se presenta los resultados de la serie de tiempo del NDVI, TSS, ISV, ICV e ICT, se identifican los eventos de sequía severa, moderada y leve registrados en los años 2000, 2005, 2008 y 2016. Asimismo, los años con déficit de precipitación son 2000, 2004 - 2006, 2008 y 2015, una correlación entre NDVI y la precipitación con un lags de cero meses es 0.58, con un lags de un mes es 0.84, con un lags de dos meses es 0.85 y con un lags de tres meses es 0.62. Por su parte, los patrones espaciales del ISV revelan que, en el 2000, el 95% presentaron condiciones de sequía severa, moderada y leve, y en el 2005 fue el 93.5%, el 2008 el 87.9%, el 2009 el 78%, el 2010 el 81.5% y el 2016 llegó al 20.7%. Donde la sequía severa, moderada y leve, está representada por los valores menores a 40, además muestra que los años 2000, 2005 y 2008 fueron años de sequía. Se evaluaron los índices de la serie de tiempo del NDVI con la producción, superficie cosechada y rendimiento, presenta una correlación de 0.84, 0.78 y 0.80 respectivamente, mientras la serie de tiempo del ICV, presenta una correlación de 0.81, 0.72 y 0.80 respectivamente y la serie de tiempo del ISV, presenta una correlación de 0.73, 0.60 y 0.75 respectivamente.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcosreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMSequías - PerúSatélites artificialesSensores remotosVegetación y clima - Perúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10Identificación de patrones del índice de salud de la vegetación - caso estudio: Provincia Canchis de la región Cusco - Perú (2000 - 2017)info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDULicenciado en FísicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. 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