Techno-economic analysis of a process improvement for pisco production based on a mathematical model of batch distillation in a copper pot still

El pisco es una bebida alcohólica tradicional del Perú cuya producción artesanal sigue métodos empíricos, generando variabilidad en la calidad y el rendimiento. Durante la destilación el destilado se separa en tres fracciones —cabeza, cuerpo y cola— definidas por cortes que influyen en la presencia de compuestos no deseados y en el cumplimiento normativo. Este estudio desarrolla un modelo matemático de la destilación batch de un mosto fermentado compuesto por etanol-metanol-agua-acetaldehído en un alambique de cobre, integrando balances de materia y energía, ecuaciones de equilibrio líquido–vapor mediante UNIFAC y correlaciones de transferencia de calor. Las simulaciones en MATLAB consideraron tres niveles de composición inicial de compuestos volátiles (bajo, intermedio y alto) y evaluaron el impacto del corte de cabeza sobre la composición del destilado. Los resultados mostraron que esta evoluciona según la volatilidad y concentración inicial de sus componentes: el acetaldehído se concentra en las primeras fracciones y el metanol en las finales. En el nivel bajo, se cumple la normativa sin corte de cabeza; en el intermedio, un corte de 0.5 % v/v reduce pérdidas y aumenta en 3.4 % el volumen recuperado; en el alto, incluso cortes amplios no garantizan el cumplimiento, resaltando la importancia del control fermentativo. La validación cualitativa, comparando tendencias simuladas con datos experimentales de la literatura, respaldó la capacidad del modelo para describir el proceso real. El análisis económico indicó que la mejora aplicada incrementa el valor actual neto en 30.42 % frente al proceso actual, mejorando la rentabilidad y eficiencia del proceso.Pisco is a traditional alcoholic beverage from Peru whose artisanal production follows empirical methods, leading to variability in both quality and yield. In batch distillation, the distillate is separated into three fractions—head, heart, and tail—defined by cuts that influence the presence of undesirable compounds and the product’s compliance with current regulations. This study presents a mathematical model of the batch distillation of a fermented must composed of an ethanol–methanol–water–acetaldehyde mixture in a copper still, integrating mass and energy balances, liquid–vapor equilibrium equations using the UNIFAC thermodynamic model, and heat transfer correlations. MATLAB simulations, considering three initial levels of volatile compounds (low, intermediate, and high), evaluated the impact of the head cut on distillate composition. The results showed that composition evolves according to the volatility and initial concentration of each component: acetaldehyde concentrates in early fractions, while methanol increases in later ones. At the low level, regulatory limits are met without a head cut; at the intermediate level, a 0.5% v/v cut reduces losses and increases recovered volume by 3.4%; at the high level, even large cuts do not ensure compliance, underscoring the importance of fermentation control. Qualitative validation against experimental data from the literature supported the model’s ability to represent the real process. The economic analysis indicated that the proposed improvement increases the net present value (NPV) by 30.42% compared with the current process, enhancing the profitability and efficiency of artisanal Pisco production.Tesi

Análisis de las especies químicas del arsénico y su comportamiento ante las estacionalidades en la cuenca de la quebrada Margaritani, Moquegua, 2024

La minería en la cuenca del río Tambo (Moquegua, Perú) ha generado contaminación en agua, aire y suelos, afectando la salud de las comunidades locales. En la Quebrada Margaritani, se hallaron altas concentraciones de metales pesados (As, Cd, Cu) vinculados a la extracción de cobre y molibdeno, agravadas por una gestión inadecuada de pasivos ambientales. Estudios del OEFA confirman que los parámetros de calidad del agua superan los límites legales. Este estudio evalúa la influencia de la estacionalidad en la especiación del arsénico (2024) en la Quebrada Margaritani, integrando: (i) datos históricos, (ii) modelamiento hidrogeoquímico (PHREEQC), y (iii) información de reanálisis hidrológico (PISCO). Los resultados indican que el pH y parámetros fisicoquímicos (metales pesados, sulfuros, carbonatos) controlan la especiación del arsénico. Se identificaron diferencias entre As(III) (móvil y tóxico) y As(V) (reactivo, prone a precipitación). La interacción arsénico-hierro (ej. pirita) modula su movilidad, dependiendo del oxígeno disuelto. Además, se correlacionó el arsénico con el caudal: concentraciones >0.3 mg/L favorecen sedimentación, mientras que niveles inferiores promueven As(III). La estacionalidad influye en la dinámica de contaminantes: en épocas húmedas, la dilución reduce concentraciones, pero aumentan los procesos erosivos; en sequías, las concentraciones se elevan por menor caudal. Estos hallazgos destacan la necesidad de incorporar la variabilidad estacional en planes de remediación minera.Mining in the Tambo River basin (Moquegua, Peru) has caused contamination of water, air, and soil, impacting the health of local communities. In the Margaritani Stream, high concentrations of heavy metals (As, Cd, Cu) linked to copper and molybdenum extraction have been found, exacerbated by inadequate management of environmental liabilities. Studies by OEFA confirm that water quality parameters exceed legal limits. This study evaluates the influence of seasonality on arsenic speciation (2024) in the Margaritani Stream, integrating: (i) historical data, (ii) hydrogeochemical modeling (PHREEQC), and (iii) hydrological reanalysis data (PISCO). Results indicate that pH and physicochemical parameters (heavy metals, sulfides, carbonates) control arsenic speciation. Differences were identified between As(III) (mobile and toxic) and As(V) (reactive, prone to precipitation). The arsenic-iron interaction (e.g., pyrite) modulates its mobility, depending on dissolved oxygen. Additionally, arsenic levels were correlated with streamflow: concentrations >0.3 mg/L favor sedimentation, while lower levels promote As(III). Seasonality affects contaminant dynamics: during wet seasons, dilution reduces concentrations but increases erosive processes; in dry periods, concentrations rise due to lower streamflow. These findings highlight the need to incorporate seasonal variability into mining remediation plans.Tesi

Comparación de dos modelos hidrológicos del tipo conceptual y deep learning aplicado en la obtención de caudales del río Marañon, Perú

La inteligencia artificial ha ganado relevancia en modelación hidrológica como alternativa a modelos tradicionales como el GR4J, destacando por su capacidad para estimar caudales usando variables La inteligencia artificial ha ganado relevancia en modelación hidrológica como alternativa a modelos tradicionales como el GR4J, destacando por su capacidad para estimar caudales usando variables hidrometeorológicas. Este estudio comparó el modelo conceptual GR4J con el modelo de deep learning LSTM en las cuencas Balsas, Cumba y Corral Quemado (cuenca del Marañón), utilizando datos de ERA5 y PISCO para precipitación, evapotranspiración, temperatura y humedad del suelo. Los resultados mostraron que el GR4J obtuvo valores NSE/KGE de 0.78/0.86 en Balsas, 0.42/0.46 en Cumba y 0.42/0.42 en Corral Quemado, mientras que el LSTM alcanzó 0.85/0.79, 0.68/0.67 y 0.61/0.71 respectivamente en el mismo orden de cuencas mencionado antes, con mejor desempeño al incluir humedad del suelo. Sin embargo, el análisis de incertidumbre reveló que el GR4J presentó mejor equilibrio entre error e incertidumbre en Balsas, mientras que ambos modelos tuvieron limitaciones en Cumba y Corral Quemado. Se concluye que ambos modelos son ´útiles para estimación de caudales y gestión hídrica, aunque se recomienda ampliar el entrenamiento del LSTM a más cuencas para aprovechar su capacidad de generalización, además de profundizar en el estudio de variables adicionales y la optimización de algoritmos para reducir la incertidumbre en las predicciones hidrológicas.Artificial intelligence has gained relevance in hydrological modeling as an alternative to traditional models such as GR4J, standing out for its ability to estimate flows using hydrometeorological variables. This study compared the GR4J conceptual model with the LSTM deep learning model in the Balsas, Cumba and Corral Quemado watersheds (Marañón basin), using ERA5 and PISCO data for precipitation, evapotranspiration, temperature and soil moisture. The results showed that GR4J obtained NSE/KGE values of 0.78/0.86 in Balsas, 0.42/0.46 in Cumba and 0.42/0.42 in Corral Quemado, while LSTM reached 0.85/0.79, 0.68/0.67 and 0.61/0.71 respectively in the same order of basins mentioned before, with better performance when including soil moisture. However, the uncertainty analysis revealed that GR4J presented better balance between error and uncertainty in Balsas, while both models had limitations in Cumba and Corral Quemado. It is concluded that both models are useful for flow estimation and water management, although it is recommended to extend the training of the LSTM to more basins to take advantage of its generalization capacity, in addition to further study of additional variables and optimization of algorithms to reduce uncertainty in hydrological predictions

Comparative analysis for information retrieval of results in NGS documents using open source LLMS

El cáncer es una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, con aproximadamente 10 millones de muertes anuales. Se proyecta un aumento significativo en los casos para 2030, especialmente en países como Perú. El Next Generation Sequencing (NGS) se ha consolidado como una herramienta esencial para el diagnóstico del cáncer, generando una gran cantidad de datos genómicos que presentan desafíos significativos en su procesamiento y análisis, particularmente en documentos no estructurados. Este proyecto se centra en el análisis comparativo de 5 LLMs de código abierto (Qwen, Mistral, LLaMA-2, Gemma-2, Deepseek) para la recuperación de información de resultados en documentos NGS. Estos modelos fueron seleccionados debido a sus características similares, como el tamaño de sus parámetros, que es aproximadamente 7 mil millones (7B). A través de la evaluación de métricas clave como precisión, recall, F1 score, BLEU score y cosine similarity, se busca determinar el desempeño de diferentes LLMs en tareas de extracción de datos genómicos y biomarcadores. La importancia de este trabajo radica en identificar que modelos de lenguaje son más adecuados para abordar las complejidades del lenguaje técnico y los formatos heterogéneos presentes en los documentos NGS. Los resultados obtenidos contribuirán a optimizar el manejo de datos clínicos complejos, mejorando la calidad del procesamiento y reduciendo errores en el flujo de trabajo de oncología, lo que a su vez impactara´ positivamente en la precisión y eficiencia del diagnóstico del cáncer.Cancer is one of the leading causes of mortality worldwide, with approximately 10 million deaths annually. A significant increase in cases is projected by 2030, particularly in countries like Peru. Next Generation Sequencing (NGS) has become an essential tool for cancer diagnosis, generating large volumes of genomic data that present significant challenges in processing and analysis, especially in unstructured documents. This project focuses on the comparative analysis of five open-source LLMs (Qwen, Mistral, LLaMA-2, Gemma-2, Deepseek) for information retrieval from NGS results documents. These models were selected due to their similar characteristics, such as the size of their parameters, which is approximately 7 billion (7B). By evaluating key metrics such as precision, recall, F1 score, BLEU score, and cosine similarity, the study aims to determine the performance of different LLMs in extracting genomic and biomarker data. The importance of this work lies in identifying which language models are best suited to address the complexities of technical language and heterogeneous formats present in NGS documents. The results obtained will help optimize the management of complex clinical data, improving processing quality and reducing errors in oncology workflows. This will positively impact the accuracy and efficiency of cancer diagnosis

Development and implementation of a interoperable and flexible supervisory software for a power system in a Smart Grid

La energía eléctrica es una necesidad en el día a día. Es vital su acceso rápido y organizado. Las redes eléctricas inteligentes (Smart Grids) garantizan el uso eficiente de la energía eléctrica. Las soluciones de automatización orientadas a sistemas eléctricos de potencia (SEP) en una Smart Grid emplean, en su mayoría, una sola marca. Esto causa dificultades al integrar nuevos equipos. Además, el monitoreo suele ser tedioso, generando malinterpretación de datos y retrasos en acciones preventivas. En este proyecto se presenta una Smart Grid a través de la conexión de tres estaciones de generación de energía y una estación de consumo a un centralizador Orion LX y a una computadora de supervisión. Se usan los Power Meter de Siemens y barras colectoras de Lucas Nulle disponibles en el laboratorio de Smart Grid de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC). Los equipos se comunican por protocolo Modbus TCP/IP y se usa LabVIEW para el desarrollo del software de supervisión. Asimismo, se genera un ejecutable para su uso standalone en la PC del laboratorio.Electricity is a daily necessity. It is vital to have access to it quickly and in an organized manner. Smart Grids ensure the efficient use of electricity. Automation solutions oriented towards power systems (SEP) in a Smart Grid mostly employ a single brand. This causes difficulties in integrating new equipment. Additionally, monitoring is often tedious, leading to data misinterpretation and delays in preventive actions. In this project, a Smart Grid is presented through the connection of three power generation stations and one consumption station to an Orion LX centralizer and a supervisory computer. Siemens Power Meters and Lucas Nulle collector bars available in the Smart Grid laboratory at the University of Engineering and Technology (UTEC) are used. The equipment communicates via the Modbus TCP/IP protocol, and LabView is used for the development of the supervisory software. Additionally, an executable is generated for standalone use on the PC inside the laboratory.Tesi

Design of a gold leaching process in agitated tank based on operating parameters obtained at a laboratory scale

La minería de oro artesanal aluvial representa un grave peligro para los ecosistemas amazónicos en el Perú debido al uso de insumos peligrosos como el mercurio o el cianuro, los cuales pueden no ser manejados correctamente en un contexto artesanal. En la presente investigación se diseña un proceso de lixiviación de oro con el sistema hipoclorito/cloruro en un tanque agitado empleando un concentrado mineral proveniente de la región de Madre de Dios, Perú. Los ensayos se realizaron a escala laboratorio y variando diferentes parámetros de operación, tales como la velocidad de agitación, cantidad de deflectores y tipo de fondo del reactor. Las mejores condiciones encontradas fueron un reactor con fondo redondo, tres deflectores y una velocidad de agitación de 1000 rev/min, logrando extracciones de oro de hasta un 63%. Otras combinaciones también demostraron mejorar en la eficiencia, con extracciones del 40-60%, lo cual supera la eficiencia de la minería artesanal (entre 30% a 50%). A partir de los resultados, se estudió el escalamiento del proceso propuesto y se realizó una evaluación económica, demostrando que es viable implementar este método en una planta de beneficio en Madre de Dios, ya que, el Valor Actual Neto (VAN) es de $11,081.6 y la Tasa Interna de Retorno (TIR) es del 23$11,081.6 and the Internal Rate of Return (IRR) is 23% projected to five years and processing 156 batches per year.Tesi

3D printed simulator for the medical training of percutaneous renal puncture

Los problemas urológicos presentan un problema para la salud de los pacientes pediátricos. En ciertos casos, es necesario procedimientos invasivos, que empiezan con una punción en el riñón. Ante el aumento de las patologías, es necesario que los médicos puedan entrenar la punción de manera segura, controlada y con el mayor realismo posible. Por esta razón, esta tesis plantea el diseño y desarrollo de un simulador impreso en 3D para la práctica médica de la función renal percutánea. Se segmentó la tomografía computarizada de un paciente para obtener el riñón, cálices renales y cuerpo del paciente, con control de calidad por un médico radiólogo. Luego, se creó un vacío para el transductor de ultrasonido y se modificó el cuerpo del paciente. Mediante diseño CAD, se diseñaron moldes para el vacío, riñón y cálices renales, junto a una base para posición prona. Los moldes, la base y el cuerpo fueron impresos en 3D, pasando por control de calidad con un calibrador micrométrico. Empleando gelatina, silicona ecogénica y gel balístico, se construyeron los cálices, el riñón y el vacío, con su respectiva base. Finalmente, la funcionalidad del simulador fue comprobada por un médico radiólogo. Las segmentaciones tuvieron menos de 2 % de error, por lo que fueron consideradas correctas para su uso. En 28 de 29 (96.55 %) de las medidas realizadas en las piezas, se encontró un error menor al 2 %, indicando una manufactura correcta. Durante la prueba con el medico radiólogo, el simulador probo ser funcional, cumpliendo los criterios establecidos en esta investigación.Urological problems present a health problem for pediatric patients. In certain cases, invasive procedures are necessary, starting with a puncture of the kidney. Given the increase in pathologies, it is necessary for physicians to be able to train the puncture in a safe, controlled and as realistic way as possible. For this reason, this thesis proposes the design and development of a 3D printed simulator for the medical practice of percutaneous renal puncture. The CT scan of a patient was segmented to obtain the kidney, renal calyxes, and the patient’s body. The segmentations were passed through quality control by a medical radiologist. A vacuum was created for the ultrasound transducer and modifications were made to the patient’s body. Using CAD design, molds were created for the ultrasound vacuum, kidney and renal calyxes, along with a base for prone position. The molds, the base and the patient’s body were 3D printed and passed through quality control with a micrometer caliper. Using gelatin, echogenic silicone and ballistic gel, the calyxes, kidney and ultrasound vacuum were built, respectively, with their respective base. Finally, the functionality of the simulator was checked by a radiologist. The segmentations had less than 2 % error, so they were considered correct for use. In 28 out of 29 (96.55 %) of the measurements performed on the manufactured parts, an error of less than 2 % was found, indicating correct manufacturing. During the test with the radiologist, the simulator proved to be functional, meeting the criteria established in this research.Tesi

Proposed capacity curve for limited ductility walls based on machine learning algorithms

Los Muros de Ductilidad Limitada (MDL) constituyen un sistema estructural ampliamente utilizado en el sector inmobiliario nacional. Se caracterizan principalmente por presentar espesores reducidos, generalmente en el rango de 10 a 12 cm, lo cual los diferencia de los muros de concreto reforzado convencionales. Además, suelen incorporar una sola capa de refuerzo a lo largo del muro, lo que facilita su construcción y reduce costos. La adopción de este sistema estructural permitió, durante varios años, la construcción de edificios con alturas superiores a 8 pisos. Sin embargo, en la actualidad, la normativa peruana ha establecido un límite máximo de 8 pisos para edificaciones que utilizan este tipo de muros, con el objetivo de garantizar un desempeño estructural adecuado frente a eventos sísmicos. El presente estudio profundiza en métodos que permiten la predicción de la curva de capacidad en los de MDL, abarcando desde los estados de fisuración hasta el colapso. En este proceso, se han aplicado técnicas de Machine Learning (ML), las cuales fueron comparadas con los métodos convencionales, métodos FEM y modelos previamente desarrollados en la literatura para evaluar su precisión. La investigación concluye que los métodos de Machine Learning (ML) ofrecen mejores desempeños que los métodos convencionales y mejor ajuste a la curva en comparación con los métodos FEM. No obstante, estos métodos también presentaron limitaciones importantes. Una de las más relevantes es su fuerte dependencia de la calidad y cantidad de datos disponibles. Puesto que, requieren ser alimentados con información limpia y bien estructurada, ya que datos inconsistentes o incompletos pueden afectar significativamente la precisión y confiabilidad de los resultados obtenidos.Limited Ductility Walls (LDW) are a widely used structural system in the national building sector. They are primarily characterized by their reduced thickness typically ranging from 10 to 12 cm. Additionally, LDW usually incorporate a single layer of reinforcement in the core of the wall, simplifying construction and reducing costs. Early adoption of this structural system enabled the construction of buildings which exceed eight stories. However, current Peruvian regulations have set a maximum of eight stories for buildings using this type of wall to ensure adequate structural performance under seismic events. This study explores methods for predicting the capacity curve of Limited Ductility Walls (LDWs). In this process, Machine Learning (ML) techniques have been applied and compared with conventional methods, FEM approaches, and previously developed models in the literature to assess their accuracy. This thesis concludes that Machine Learning (ML) methods are better than conventional approaches and provide a better fit to the capacity curve compared to FEM methods. However, these techniques also have limitations such as their strong dependence on the quality and quantity of available data. ML models require well-structured and clean datasets, as inconsistent or incomplete data can significantly impact the accuracy and reliability of the results.Tesi

Evaluation of the impact of urban expansion and hyperconcentrated flow generation in a dry creek. California creek. Chosica. Lima

Los flujos hiperconcentrados son fenómenos complejos frecuentemente relacionados a desastres en habilitaciones urbanas. Este estudio se desarrolló en la cuenca seca de la quebrada California ubicada en Chosica, Lima, Perú, abarcando un área de 8.4 km2. El objetivo principal de este estudio fue evaluar el impacto de la expansión urbana en la generación de flujos hiperconcentrados en la cuenca de la quebrada California, para lo cual se analizaron tres escenarios: uno teórico que representa las condiciones previas al crecimiento urbano, y dos correspondientes a los años 2013 y 2022. Se identificaron los productos de teledetección más apropiados para el mapeo de la expansión urbana y se utilizaron para el cálculo del coeficiente de escorrentía. Además, se analizaron los hidrogramas de flujo hiperconcentrado generados por tormentas máximas considerando la dirección y sentido de ocurrencia. La tasa de generación de sedimentos se estimó mediante el método de Ecuación Universal de Pérdida de Suelo Modificada (MUSLE) y los flujos máximos, mediante el método racional modificado con isócronas. Mediante reconocimiento en campo se caracterizó el suelo y se identificaron zonas críticas de erosión. Los índices espectrales Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de suelo Desnudo (BSI) se identificaron como los más adecuados para representar las condiciones secas del área de estudio. Los resultados revelaron el impacto relativo de la impermeabilidad de las superficies en la cuenca, en el incremento de los eventos máximos de flujos hiperconcentrados, tanto en magnitud como en tiempo de ocurrencia.Hyperconcentrated flows are complex phenomena frequently related to disasters in urban settlements. This study was carried out in the 8.4 km2 California dry creek located in Chosica, Lima, Peru. The main objective of this study was to evaluate the impact of urban expansion in the generation of hyperconcentrated flows in the California dry creek, for which three scenarios were analyzed: a theoretical one representing conditions prior to urban growth, and two corresponding to 2013 and 2022 scenarios. The most appropriate remote sensing products for mapping urban expansion were identified and used to calculate the runoff coefficient. In addition, hyperconcentrated flow hydrographs generated by maximum storms were analyzed considering the direction over the California creek. The sediment generation rate was estimated using the Modified Universal Soil Loss Equation (MUSLE) method and the peak flows were estimated using the modified rational method with isochrones. The soil was characterized by field reconnaissance and critical erosion zones were identified. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Bare Soil Index (BSI) were identified as the most adequate to represent the dry conditions of the study area. The results revealed the relative impact of the imperviousness of the surfaces on the increase of maximum hyperconcentrated flow events, both in magnitude and time of occurrence.Tesi

Dynamics and patterns of land cover change in the Piura River Basin (Peruvian Pacific slope and coast) in the last two decades

Artículo sustentado el 25 de junio de 2025 para la obtención del grado académico de Maestro en Ingeniería Civil.Este estudio analiza los cambios en la cobertura vegetal en la cuenca del río Piura (Perú) entre 2001 y 2022, utilizando datos armonizados de los productos globales MODIS y ESA-CCI, clasificados en seis tipos principales: bosque, vegetación no boscosa, tierras de cultivo, suelo desnudo, cuerpos de agua y áreas urbanas. Se realizaron análisis de correlación de Pearson con variables hidroclimáticas como precipitación, temperaturas máximas y mínimas, así como con los índices ENSO (E, C e ICEN), complementando un análisis de intensidad para identificar los factores ambientales que impulsan los cambios. Los resultados muestran que MODIS detectó cambios más dinámicos (32.8% de los píxeles) frente a ESA-CCI (6.8%), lo que evidencia diferencias en la sensibilidad temporal de ambos productos: MODIS capta mejor las variaciones de corto plazo, mientras ESA-CCI refleja tendencias más estables. MODIS detectó mayores intensidades anuales, especialmente en la cuenca alta, donde se evidenció una expansión urbana significativa y deforestación asociada a eventos térmicos y de El Niño desde 2011. Ambos productos coinciden en una reducción de tierras agrícolas y aumento de suelo desnudo, sugiriendo procesos de degradación agrícola y potencial desertificación. Las correlaciones significativas entre las variables climáticas y la dinámica de cobertura reflejan la influencia de eventos extremos como El Niño y cambios térmicos. Estos hallazgos subrayan la importancia de integrar datos satelitales multifuente para comprender la variabilidad de la vegetación y la necesidad de políticas adaptativas que mitiguen la degradación en tierras bajas y promuevan la conservación en zonas altas.Land use and land cover (LULC) changes in the Piura River Basin, Peru, were analyzed from 2001 to 2022 using global MODIS and ESA-CCI datasets harmonized into six major land cover classes: Forest, Non-Forest Vegetation, Cropland, Bare Soil, Water and Urban. Pearson correlation analyses with hydroclimatic variables, including precipitation (PP), maximum (Tx) and minimum (Tn) temperatures, and El Niño Southern Oscillation (ENSO) indices (E, C, ICEN), complemented the intensity analysis to explore environmental drivers. The analyses focused on the lower-middle and upper basin regions during wet (December-May) and dry (June-November) seasons. The results show that MODIS detected more dynamic changes (32.8% of the pixels) compared to ESA-CCI (6.8%), highlighting differences in the temporal sensitivity of both products: MODIS captures short-term variations more effectively, while ESA-CCI reflects more stable long-term trends. MODIS identified greater annual change intensities, particularly in the upper basin, where significant urban expansion and deforestation were observed, associated with thermal fluctuations and El Niño events since 2011. Both products agree on a reduction in agricultural lands and an increase in bare soil, suggesting processes of agricultural degradation and potential desertification. Significant correlations between climatic variables and land cover dynamics reveal the influence of extreme events such as El Niño and thermal changes. These findings underscore the importance of integrating multi-source satellite data to better understand vegetation variability and the need for adaptive policies that mitigate degradation in lowlands and promote conservation in highland forest areas.Tesi