Dinámica y modelado numérico del campo de la velocidad de flujo en un maremoto
Descripción del Articulo
Determina la distribución del campo de la velocidad de flujo, es decir las velocidades de las partículas de agua, en un maremoto mediante la simulación numérica, considerando como escenario el Maremoto de Perú de 1746 en el área de Costa Verde. Tomando como base el modelo numérico TUNAMI. El impacto...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/21131 |
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Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Determina la distribución del campo de la velocidad de flujo, es decir las velocidades de las partículas de agua, en un maremoto mediante la simulación numérica, considerando como escenario el Maremoto de Perú de 1746 en el área de Costa Verde. Tomando como base el modelo numérico TUNAMI. El impacto de un maremoto es causado por el arribo de agua a la costa, donde el proceso de inundación tiene lugar. La interacción con las estructuras costeras está determinada por la velocidad de las masas de agua. La velocidad cambia dependiendo de la batimetría y la topografía costera, teniendo un comportamiento no lineal. La velocidad del agua, la velocidad de flujo, es difícil de medir, lo cual motiva el uso del modelado numérico. TUNAMI es el modelo numérico utilizado en las simulaciones de maremotos, el cual considera la propagación no lineal de ondas en la fase de inundación. TUNAMI escribe los valores del nivel del agua pero no escribe los valores de la velocidad de flujo. Con el fin de calcular y guardar los datos de la velocidad de flujo, se han implementado rutinas de programación. En el trabajo se estudia la velocidad de flujo, módulo y dirección, en el proceso de inundación en el maremoto de Callao de 1746. Los resultados muestran que los mayores valores de la velocidad de flujo son cercanos a 10 m/s. Se concluye que en las regiones costeras con mayor pendiente tienen lugar estos mayores valores. Debido al incremento de la velocidad de flujo, el comportamiento no lineal es relevante en el proceso de inundación. |
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La velocidad cambia dependiendo de la batimetría y la topografía costera, teniendo un comportamiento no lineal. La velocidad del agua, la velocidad de flujo, es difícil de medir, lo cual motiva el uso del modelado numérico. TUNAMI es el modelo numérico utilizado en las simulaciones de maremotos, el cual considera la propagación no lineal de ondas en la fase de inundación. TUNAMI escribe los valores del nivel del agua pero no escribe los valores de la velocidad de flujo. Con el fin de calcular y guardar los datos de la velocidad de flujo, se han implementado rutinas de programación. En el trabajo se estudia la velocidad de flujo, módulo y dirección, en el proceso de inundación en el maremoto de Callao de 1746. Los resultados muestran que los mayores valores de la velocidad de flujo son cercanos a 10 m/s. Se concluye que en las regiones costeras con mayor pendiente tienen lugar estos mayores valores. 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Unidad de PosgradoFísica con mención en Geofísica08677351https://orcid.org/0000-0002-3671-474842867943533077Aguirre Céspedes, César AugustoVilcapoma Lázaro, Luis PabloMoreno Moreno, Nick Jhonatanhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis258257650867358544337297ORIGINALAvalos_cj.pdfAvalos_cj.pdfapplication/pdf7286021https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/c53864d4-76a2-4647-b598-492be03f120f/download853d393001ea318b72170fcf0553405eMD51C0196_2024_Avalos_cj_autorizacion.pdfapplication/pdf384320https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/0db6958d-e566-43db-88aa-98d1f77f1544/download26d87eccfe4340ddfde68b5779f7ab89MD57C0196_2024_Avalos_cj_reporte_turnitin.pdfapplication/pdf13155927https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/f6deda42-1d7e-42eb-aee9-cfc4558db950/downloadc0c967475391f9336720f09d1021a118MD58TEXTAvalos_cj.pdf.txtAvalos_cj.pdf.txtExtracted texttext/plain103125https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/ce40a4a7-80ef-4ced-8ca9-98cca0394548/downloadfb171b7f14487f52035d886c27d9b9aeMD55C0196_2024_Avalos_cj_autorizacion.pdf.txtC0196_2024_Avalos_cj_autorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain3831https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/e4d988f5-b3a7-48fa-b8e0-b009678cb972/download9b0065ddbc2bd40553e30e727ae2a8aaMD59C0196_2024_Avalos_cj_reporte_turnitin.pdf.txtC0196_2024_Avalos_cj_reporte_turnitin.pdf.txtExtracted texttext/plain1907https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/74cec892-ed27-474b-b356-435666a746b9/downloadcc0a6dc005f1471ea81d1844443d6f5bMD511THUMBNAILAvalos_cj.pdf.jpgAvalos_cj.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14148https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/1170d86a-e5cf-4289-8e76-efc66de6f79f/downloade2dfbf5e9ad9774b67e6ff307965f711MD56C0196_2024_Avalos_cj_autorizacion.pdf.jpgC0196_2024_Avalos_cj_autorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg21226https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/0b06bcd0-ec05-4124-9bb2-fa33d026c8d4/downloadcf4fc848a7a039c24e8f7f541424683cMD510C0196_2024_Avalos_cj_reporte_turnitin.pdf.jpgC0196_2024_Avalos_cj_reporte_turnitin.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14617https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/d399cc33-89c8-40a9-9f6d-10ff1721079d/download90cdd37d3971a7f21a9dac3629c378f5MD512LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/c3d6b559-85e5-4535-aa9c-e9fb4c30f53b/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.12672/21131oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/211312024-08-20 13:13:13.337https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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