Análisis de la oferta hídrica de lagunas de origen glaciar mediante teledetección en la cordillera Blanca, 2013 -2018, Ancash, Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Gestión Integral de Cuencas Hidrográficas
Detalles Bibliográficos
Autor: Celmi Henostroza, Gladis Teodora
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/6863
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Lagunas de origen glaciar
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spelling Ramos Taipe, Cayo LeonidasYarleque Galvez, Christian Pedro5bc3bd0e-9357-404c-b387-d40c0e885d31-1Celmi Henostroza, Gladis Teodora2024-12-23T21:20:37Z2024-12-23T21:20:37Z2024https://hdl.handle.net/20.500.12996/6863Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Gestión Integral de Cuencas HidrográficasEn los últimos años, se ha evidenciado la variación de las lagunas glaciares por el retroceso glaciar que se viene dando a consecuencia del cambio climático, tanto en cantidad, área y volumen, siendo importante caracterizar dichas variaciones con el fin de brindar información para planificar intervenciones que ayuden en la gestión del recurso hídrico y riesgo. Esta investigación busca determinar la oferta hídrica de lagunas de origen glaciar en el periodo 2013-2018, para ello, se generó una metodológica para estimar el volumen de agua de lagunas glaciares en la cordillera Blanca, con información de batimetría y productos obtenidos a través de técnicas de teledetección usando plataformas como el Google Earth Engine (GEE), de donde se obtuvo valores de Temperatura Superficial (LST) e Índice de Agua de Diferencia Normalizado (NDWI). Estos datos fueron insumos para generar modelos que relacionan la profundidad y los valores de LST y NDWI, que se obtuvieron para seis (6) lagunas con diferentes características. Se obtuvo mejores resultados con el modelo LST y profundidad con una función polinómica de segundo grado, disgregada en tres modelos: 1) para lagunas con profundidades mayores a 76 m (menor a 7.5°C), 2) para lagunas con profundidades menores a 76 m (mayor a 7.5°C) y 3) para lagunas en formación o poco profundas, con profundidades máximas de 25 - 35 m. El análisis de la ecuación principal para estimación de profundidad resultó un R – cuadrada (R2) de 91 por ciento, desviación estándar de 6.603 y Error Absoluto Medio (MAE) de 5.19. El análisis de los resultados de la estimación del volumen obtuvo valores de Diferencia de Porcentaje (PD) en promedio 14 por ciento y Raíz de la Desviación Cuadrática Media (RMSD) de 7.93 en la muestra; y PD de 7 por ciento, RMSD con 3.44 y Error Medio Cuadrático (RMSE) de 1.85 hm3 para la población de las 23 lagunas glaciares que fueron usados para la validación del modelo. En cuanto a la oferta hídrica, es el volumen total de agua de la laguna estimada con la ecuación, de la fecha dada por la imagen satelital. Se ha estimado 148.04 hm3 de las 28 lagunas de origen glaciar evaluadas con imagen satelital del mes de agosto del año 2018 - 2020.In recent years, the variation of glacial lakes has been evidenced by the glacial retreat that has been occurring as a result of climate change, both in quantity, area and volume, being important to characterize these variations in order to provide information to plan interventions that help in the management of water resources and risk. This research seeks to determine the water supply of glacial lakes in the period 2013-2018, for this, a methodology was generated to estimate the water volume of glacial lakes in the Cordillera Blanca, with bathymetry information and products obtained through remote sensing techniques using platforms such as Google Earth Engine (GEE), from which values of Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were obtained. These data were inputs to generate models that relate the depth of the lakes and the LST and NDWI values, which were obtained for six (6) lakes with different characteristics. Better results were obtained with the LST and depth model with a second degree polynomial function, broken down into three models: 1) for ponds with depths greater than 76 m (less than 7.5°C, 2) for ponds with depths less than 76 m (greater than 7.5°C) and 3) for forming or shallow ponds, with maximum depths of 25 - 35 m. The analysis of the main equation for depth estimation resulted in an R - squared (R2) of 91 percent, standard deviation of 6.603 and Mean Absolute Error (MAE) of 5.19. The analysis of the volume estimation results obtained mean Percent Difference (PD) values of 14 percent and Root Mean Square Deviation (RMSD) of 7.93 in the sample; and PD of 7 percent, RMSD with 3.44 and Root Mean Square Error (RMSE) of 1.85 hm3 for the population of the 23 glacial lakes that were used for model validation. For the water supply, it is the total volume of lakes water estimated with the equation, from the date given by the satellite image. It has been estimated 148.04 hm3 of the 28 glacial lakes evaluated with satellite image of the month of August 2018 - 2020.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Lagunas de origen glaciarPendienteAnálisis de la oferta hídrica de lagunas de origen glaciar mediante teledetección en la cordillera Blanca, 2013 -2018, Ancash, Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUGestión Integral de Cuencas HidrográficasUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Gestión Integral de Cuencas Hidrográficas44734005https://orcid.org/0000-0002-6561-2433https://orcid.org/0000-0003-1798-65262326200040296852https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro522137Fano Miranda, Gonzalo RamcésChávarri Velarde, Eduardo AbrahamMontalvo Arquiñigo, NéstorORIGINALcelmi-henostroza-gladis-teodora.pdfcelmi-henostroza-gladis-teodora.pdfTexto completoapplication/pdf5955116https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/da9eed3c-188c-4703-bc60-4f796c16b80e/downloada75cd5d6e03c890f3d59ca1df34ef995MD514. Informe_software.pdf4. 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