Aborda la solución utilizando el software Coulomb 3.3 pro- puesto por Toda et al., (2011). Este software contribuye en el estudio de la transferencia y cambios de esfuerzos ocasionados por estos 6 sismos en mención, a fin de determinar el impacto de la transferencias de esfuerzos ocasionada por la secuencia de sismos y su implicancia en la peligrosidad sísmica en la región de estudio. Para la validación de los resultados se utilizó las réplicas de cada evento sísmico a fin de observar la mayor concentración de réplicas con el incremento de esfuerzos, esto se logró observar a través del cartografiado de los patrones lobulares de esfuerzos para verificar las zonas de activación de la sismicidad o las zonas de sombra de esfuerzos según lo propuesto por Stein (1999), asimismo, el mapa de isosistas propuesto por el Instituto Geofísico del Perú´ (IGP) para observar la distribu...

Estudia la dinámica y simulación numérica del maremoto de Lambayeque, Perú ocurrido el 20 de noviembre de 1960 (Mw = 7.6) en sus tres procesos: generación, propagación e inundación. El modelo numérico TUNAMI (del proyecto TIME) fue utilizado para simular los procesos de propagación e inundación. Se requiere como datos de entrada la información de batimetría y topografía obtenida del modelo GEBCO con resolución de 30 segundos de arco (aproximadamente 927 m). Para este estudio hemos considerado como fuente de datos la investigación de Pelayo y Wiens (1990), donde se obtuvo los parámetros del mecanismo focal (azimut, buzamiento y ángulo de dislocación), así como como la magnitud momento del evento y las coordenadas del epicentro calculados a partir de las estaciones sísmicas disponibles de la red mundial. Para obtener las dimensiones de la geometría de ruptura se utiliz...

We quantified the influence of sea surface temperature (SST) in the Niño 1+2 region and precipitation on the NDVI dynamics of the dry forest along Peru’s northern coast during 2003–2023. We used monthly series from MODIS (NDVI), CHIRPS (precipitation), and NOAA SST, seasonally standardized (z-score). We applied a 36-month rolling correlation, time–frequency analysis (XWT/WTC), and autoregressive models with exogenous regressors (ARX). Cross-correlation showed that NDVI responds with a positive one-month lag to both SST and precipitation, with correlation coefficients of 0.764 and 0.613, respectively. Among four AR(2) models evaluated, the ARX with lagged SST provided the best fit (AIC = 295.35), slightly outperforming the combined SST+precipitation model (AIC = 295.46). Akaike weights favored the former on grounds of parsimony. The results indicate a positive sensitivity of NDVI t...