Trabajos de Tesis
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Ítem APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE DECISIONES MULTICRITERIO DISCRETA PROMETHEE PARA LA EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD ANTE EL RIESGO DE ALUVIÓN EN EL DISTRITO DE SANTA CRUZ, HUAYLAS - ANCASH, 2020(Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña, 2023-10) HENRRY ÁNGEL GARRIDO ANGULOEl propósito fundamental de la investigación es la aplicación de la metodología de las decisiones multicriterio discreta PROMETHEE en el estudio de la variabilidad de la vulnerabilidad según cuatro dimensiones: social, física, económica y ambiental en el marco de la fragilidad y la resiliencia. Se presentan los resultados logrando caracterizar la vulnerabilidad en niveles de muy alta, alta, media y baja en la Comunidad de Santa Cruz, Huaylas-Ancash ante el riesgo de aluvión por la Laguna de Arhuaycocha, constituyendo el PROMETHEE una metodología alternativa de ayuda en la toma de decisiones en la gestión del riesgo, y contribuir a mitigar y salvaguardar la vida de la población y en su entorno ambiental.Ítem Sistema para detección de avalanchas usando un solo sensor infrasónico y algoritmos de machine learning(Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña, 2023-06) Cristian Adriel Benites CondoriEste estudio presenta el desarrollo e implementación de un sistema para la detección automática de avalanchas mediante un único sensor infrasónico, complementado con algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning). A diferencia de los sistemas tradicionales basados en arreglos de sensores —costosos y complejos de instalar— esta propuesta se enfoca en una solución más accesible y eficiente, aprovechando la baja atenuación del sonido de baja frecuencia para detectar avalanchas a varios kilómetros de distancia. Se aplicaron distintos algoritmos de clasificación para compensar las limitaciones de contar con un solo sensor, identificando al algoritmo Support Vector Machine (SVM) como el más efectivo, con una precisión teórica del 92.27 %. El sistema incluye procesamiento en tiempo real, almacenamiento de datos en una base de datos y visualización remota. Las pruebas piloto realizadas en la laguna Palcacocha demostraron una efectividad del 86.47 % en la detección de avalanchas, destacando el potencial del sistema como herramienta de monitoreo y gestión de riesgos en zonas glaciares.Ítem Detección de avalanchas de origen glaciar a través de cambios del flujo de radón en el ambiente proglacial Palcacocha(INAIGEM, 2023-03-27) García Tadeo, Diego AntonioEsta investigación evalúa la viabilidad de detectar avalanchas de origen glaciar mediante el monitoreo de variaciones en el flujo de radón en el ambiente proglacial de la laguna Palcacocha. Se identificaron los glaciares Palcaraju y Pucaranra utilizando imágenes satelitales y análisis con radar de apertura sintética (SAR) de la misión Sentinel-1, evidenciando su interacción con el lago y los efectos del cambio climático. Los resultados mostraron una correlación moderada entre las concentraciones de radón y variables meteorológicas, como la humedad (R² = 0.469) y la temperatura (R² = 0.364). A través de análisis de retrodispersión SAR y series temporales, se identificaron señales negativas en la polarización VH, asociadas a eventos de avalancha. Se comprobó que los cambios en el flujo de radón reflejan con efectividad las alteraciones en la dinámica glaciar, incluso en condiciones de baja visibilidad o ausencia de luz, lo que representa una ventaja significativa para la detección continua de amenazas geodinámicas en ambientes proglaciares. La combinación de datos de radón y SAR constituye una herramienta valiosa para la gestión de riesgos ante desprendimientos de masa glaciar.