Eficacia de Métodos de Estimación del Volumen de Agua en Lagunas Glaciares para determinar la reserva hídrica. Caso Laguna Qori Kalis Cusco 2023 - Quispe Borda, Luis Enrique (2024)
Este estudio se enfoca en estimar el volumen de agua de la Laguna Qori Kalis en Cusco, comparando relaciones empíricas y datos batimétricos. Se realizó un extenso proceso de recolección de datos y el uso de equipos especializados como ecosondas y drones. Además, se utilizaron diversas herramientas analíticas, desde un software espacial hasta programas estadísticos, para procesar y comprender la información recopilada. El estudio se basa en la comparación de las relaciones empíricas propuestas por diferentes autores y la validación del método de las relaciones propuestas por Randy Muñoz en 2020. La validez de estas relaciones se evaluó mediante mediciones aproximadas y los análisis estadísticos. El grupo de lagos RBDS mostró una efectividad significativa en comparación con otros métodos, siendo la relación de Muñoz la más aproximada para el lago Qori Kalis. Los resultados mostraron que, al comparar la relación empírica con datos batimétricos, destaca la relación RBDS con un error porcentual de 0,62%. Además, se demuestra que las relaciones propuestas por Muñoz et al. en 2020 pueden integrarse eficientemente para generar estimaciones más aproximadas de los volúmenes de las lagunas glaciares. Se concluye que este estudio contribuye significativamente a los referentes existentes sobre la estimación de volumen de lagunas glaciares y proporciona información aproximada para determinar la reserva hídrica. Las recomendaciones incluyen continuar probando las relaciones empíricas, ampliar el alcance geográfico y temporal del estudio, considerar las implicaciones para la gestión de riesgos, considerar enfoques complementarios y difundir sus hallazgos. Este estudio tiene implicaciones prácticas para la toma de decisiones en la gestión de riesgos asociados con lagunas glaciares y prioriza el uso de relaciones empíricas RBDS para futuras investigaciones en áreas similares.