Influencia de la cobertura vegetal en la calidad del agua de la cuenca del Mantaro, en el periodo 2015-2022

Descripción del Articulo

La investigación evaluó la influencia de la cobertura vegetal mediante la determinación del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el análisis de la calidad del agua en la cuenca del Mantaro, utilizando datos de 27 puntos de monitoreo identificados por la Autoridad Nacional del Agua...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Zambrano Delgadillo, Katheryne Priscilla
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/28067
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/28067
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Calidad de agua
Cuencas hidrográficas - Perú
Sensores remotos
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description La investigación evaluó la influencia de la cobertura vegetal mediante la determinación del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el análisis de la calidad del agua en la cuenca del Mantaro, utilizando datos de 27 puntos de monitoreo identificados por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) correspondientes a la categoría 3 del Estándar de Calidad Ambiental (ECA) e incorporando trece parámetros de calidad del agua, entre ellos DBO5, DQO, oxígeno disuelto, coliformes termotolerantes, pH, arsénico, aluminio, manganeso, hierro, cadmio, plomo, boro y cobre. El NDVI fue obtenido del producto satelital MOD13Q1 V6.1 y la cuenca fue segmentada en tres sectores —cuenca alta, media y baja— para analizar la variabilidad espacial y temporal. Los resultados mostraron que la variación de los parámetros de calidad del agua estuvo influenciada por la estacionalidad, registrándose valores máximos en verano y mínimos en invierno en los sectores 1 y 3, mientras que en el sector 2 los valores más altos de coliformes termotolerantes, DBO5 y DQO se observaron en invierno y primavera. Asimismo, se identificaron correlaciones altamente significativas (p < 0.05), positivas y negativas, entre el NDVI y diversos parámetros de calidad del agua, especialmente en la temporada de invierno, lo que respalda el potencial del NDVI como indicador complementario en el análisis y modelamiento predictivo para la gestión de recursos hídricos.
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Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.https://hdl.handle.net/20.500.12672/28067La investigación evaluó la influencia de la cobertura vegetal mediante la determinación del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el análisis de la calidad del agua en la cuenca del Mantaro, utilizando datos de 27 puntos de monitoreo identificados por la Autoridad Nacional del Agua (ANA) correspondientes a la categoría 3 del Estándar de Calidad Ambiental (ECA) e incorporando trece parámetros de calidad del agua, entre ellos DBO5, DQO, oxígeno disuelto, coliformes termotolerantes, pH, arsénico, aluminio, manganeso, hierro, cadmio, plomo, boro y cobre. El NDVI fue obtenido del producto satelital MOD13Q1 V6.1 y la cuenca fue segmentada en tres sectores —cuenca alta, media y baja— para analizar la variabilidad espacial y temporal. Los resultados mostraron que la variación de los parámetros de calidad del agua estuvo influenciada por la estacionalidad, registrándose valores máximos en verano y mínimos en invierno en los sectores 1 y 3, mientras que en el sector 2 los valores más altos de coliformes termotolerantes, DBO5 y DQO se observaron en invierno y primavera. Asimismo, se identificaron correlaciones altamente significativas (p < 0.05), positivas y negativas, entre el NDVI y diversos parámetros de calidad del agua, especialmente en la temporada de invierno, lo que respalda el potencial del NDVI como indicador complementario en el análisis y modelamiento predictivo para la gestión de recursos hídricos.application/pdfspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Calidad de aguaCuencas hidrográficas - PerúSensores remotoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08Influencia de la cobertura vegetal en la calidad del agua de la cuenca del Mantaro, en el periodo 2015-2022info:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMSUNEDUMagíster en Ciencias Ambientales con Mención en Gestión y Control de la ContaminaciónUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. 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Unidad de PosgradoCiencias Ambientales con Mención en Gestión y Control de la Contaminación07418845https://orcid.org/0000-0003-0989-823546505768521117Del Valle Jurado, CarlosLópez Kohler, José RaúlVásquez Sánchez, José Ronaldhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALZambrano_dk_autorización.pdfapplication/pdf243137https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/6893c9b1-01cb-42b3-ad27-9f1918d1f727/download02b4dd6bfdf84a2f61e7b5c7e3d0d475MD53Zambrano_dk_reporte de turnitin.pdfapplication/pdf7574964https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/d2fc4841-feeb-490e-88e9-b5dc3f0b25c0/downloadac78f7133e2048b360a7828d51c3f3dbMD54Zambrano_dk_.pdfapplication/pdf5942351https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/7701392e-7ae3-485d-a97c-2fc31f07a262/download143259354086c9f6a12cb6835dcea53aMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/8e3c5887-2096-41de-bbc4-17e3c199d63d/downloadbb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4MD52TEXTZambrano_dk_autorización.pdf.txtZambrano_dk_autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain4055https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/8ae1ef16-5040-4332-83bd-b479cef7fb24/download802d9b21b249ceb2d950f4bfc7e09cfdMD56Zambrano_dk_reporte de turnitin.pdf.txtZambrano_dk_reporte de turnitin.pdf.txtExtracted texttext/plain4960https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/bd3f3287-83c9-4459-8159-316bf1526af9/download44521f7dad970b32e98989b0a2bf1d45MD58Zambrano_dk_.pdf.txtZambrano_dk_.pdf.txtExtracted texttext/plain101999https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/7b7b40f7-ce1c-49c3-80b9-bd0a02fba051/download2cb9d5a7a9e4cc3b1adc27f3d400a85aMD510THUMBNAILZambrano_dk_autorización.pdf.jpgZambrano_dk_autorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg22184https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/52c46684-573c-48b7-bd75-8ec7e08c4882/download8efba83327460e794f0e89fbaf54dfa5MD57Zambrano_dk_reporte de turnitin.pdf.jpgZambrano_dk_reporte de turnitin.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13294https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/32cd9551-04b1-4a3e-83d5-ad9ea33f0993/downloade13038b97502849f7cbe1b16503e92feMD59Zambrano_dk_.pdf.jpgZambrano_dk_.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15429https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/50f7ef61-6f4a-4f64-8761-3a618ade9bf5/download1edf1110ae2af63e33acb786567fbb1cMD51120.500.12672/28067oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/280672025-11-30 03:16:05.952https://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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