Evaluación de la variación del frente glaciar con la temperatura, humedad relativa y radiación ultravioleta empleando sistema arduino en el glaciar Pastoruri año 2019

Descripción del Articulo

El cambio climático provoca el retroceso de los glaciares, y el glaciar Pastoruri no escapa a esta realidad. En los últimos años, se ha observado una acelerada pérdida de hielo que hace que el glaciar se retraiga hacia las zonas más elevadas. Ante este fenómeno, surge la pregunta de ¿qué relación ha...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Melgarejo Romero, Enver Leoned
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
Repositorio:UNASAM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:172.16.0.151:UNASAM/5896
Enlace del recurso:http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5896
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Glaciar
Retroceso glaciar
Arduino
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Humedad relativa
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description El cambio climático provoca el retroceso de los glaciares, y el glaciar Pastoruri no escapa a esta realidad. En los últimos años, se ha observado una acelerada pérdida de hielo que hace que el glaciar se retraiga hacia las zonas más elevadas. Ante este fenómeno, surge la pregunta de ¿qué relación hay entre la variación del frente glaciar y la temperatura, la humedad relativa y la radiación ultravioleta en el Pastoruri en el año 2019? Para responder a esta cuestión, se plantea como objetivo evaluar la variación del frente glaciar en función de las variables mencionadas mediante la construcción e instalación de un prototipo basado en el sistema Arduino, que se ubicó en tres puntos orientados hacia el glaciar con la distancia adecuada. Posteriormente, se realizaron las mediciones correspondientes, el procesamiento y la correlación de los datos para determinar la relación entre la variación del frente glaciar y la temperatura, la humedad relativa y la radiación ultravioleta. El método estadístico empleado para la prueba fue el de Shapiro Wilk y Kolmogorov–Smirnov, con la corrección de Lilliefors, así como la correlación de Pearson. Finalmente, se planteó un modelo de regresión lineal múltiple para estimar el grado de influencia de las variables en la variación del frente glaciar. El modelo de regresión lineal múltiple se aplicó a los datos de cada estación, y con ella se obtuvo un coeficiente de determinación de 40.71% para la primera estación, 39.05% para la segunda estación, y 31.2% para la tercera estación, lo que indica que nuestro modelo tiene una capacidad predictiva moderada y que se podría mejorar al incorporar más variables de estudio. En este sentido, el uso de la plataforma de código abierto Arduino contribuye al avance del conocimiento sobre el comportamiento climático en el frente glaciar, con algunas consideraciones a tener en cuenta como la calidad de los sensores, el tipo y la naturaleza de las variables a medir y el sistema de protección para el instrumento, siendo este último factor el que determina la durabilidad y el funcionamiento del mismo a lo largo del tiempo
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