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 CondoriLa detección automática de las avalanchas es una herramienta muy útil para poder reducir los riesgos que generan estos desastres naturales. Aunque en la literatura existen distintos métodos para la detección de avalanchas, su detección mediante infrasonido tiene algunas ventajas frente a otro métodos, debido sobretodo al bajo nivel de atenuación de las ondas de sonido de baja frecuencia al viajar a través de distintos materiales, lo que hace que pueda ser detectado a varios kilómetros del lugar de donde sucedió la avalancha. La gran mayoría de sistemas de detección por infrasonido en la literatura utilizan arreglos de sensores, estos son caros y difíciles de implementar por lo que en este trabajo se hizo uso de un solo sensor, las limitaciones que puede presentar un sistema compuesto de un solo sensor fueron compensadas utilizando algoritmos de Machine Learning para las tareas de clasificación. Para la implementación del sistema se recolectó data de infrasonido de más de 100 eventos de avalanchas en la laguna Palcacocha, se realizó la búsqueda del patrón de características y el algoritmo de entrenamiento para lograr la obtención del modelo de Machine Learning óptimo, se hicieron pruebas entrenando modelos bajo distintos algoritmos llegando a la conclusión de que el algoritmo óptimo es el de Support Vector Machine, logrando una efectividad teórica del 92.27%. Luego, se implementaron, el procesamiento en tiempo real, el almacenamiento de la data en una base de datos y la visualización de la data a fin de monitorear los resultados de forma remota. Finalmente se hicieron pruebas piloto en la laguna Palcacocha, obteniendo un porcentaje de efectividad en la detección de avalanchas del 86.47%. El sistema desarrollado es definitivamente más barato y fácil de implementar que los sistemas queutilizan arreglos de sensores, además de que se obtienen mejores resultados en la detección a diferencia de otros que no utilizan Machine Learning.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 AntonioEl detectar avalanchas de hielo es uno de los grandes desafíos para prevenir inundaciones provenientes de lagos con grandes reservas de agua originadas de glaciares. El objetivo de la presente investigación es detectar ocurrencias de avalanchas en base a variaciones del flujo de radón en el ambiente proglacial Palcacocha. Para tal fin, se identificó los glaciares Palcaraju y Pucaranra mediante procesamiento de imágenes satelitales y análisis con SAR de la misión Sentinel-1. Los glaciares interactúan con el lago proglacial, donde se evidencian los impactos del cambio climático. La relación entre radón y temperatura (R² = 0.364), y respecto a radón y humedad (R² = 0.469). Se determinó que existen desprendimientos de masa glaciar que resultan de una alta susceptibilidad en el ambiente proglacial. Se realizaron los análisis de retrodispersión para diversos bloques que muestran la susceptibilidad respectiva, de las cuales posteriormente se tomaron con series de tiempo de imágenes SAR que entre los cuales se hallan valores de 𝑉𝐻 negativos, correspondientes a las avalanchas de origen glaciar. Es así que ante las interacciones por desprendimiento de masa glaciar en el ambiente proglacial se relacionan con las concentraciones de radón en el impacto en el lago proglacial. Se concluye que las concentraciones de radón en series temporales para detectar comportamientos de geodinámica externa en los ambientes proglaciares muestran efectividad dado que la detección de las avalanchas por medio de las concentraciones de radón no presenta limitaciones ante la ausencia de luz al igual que la data de SAR, en consecuencia en conjunto generan información trascendente ante la amenaza de los bloques inestables de los glaciares tropicales respectivos.