Generación de algoritmo para determinación de la curva número en la microcuenca Caplina - Tacna, haciendo uso de sistema de información geográfica

La presente investigación tiene como objetivo principal generar un algoritmo para determinar el Número de Curva en la Microcuenca Caplina, haciendo uso de un Sistema de Información Geográfico (SIG). La zona de estudio se tiene un área de 416.44 Km2 y corresponde a la subcuenca Media 01 del río Caplina y la Quebrada Cotoñame. La metodología utilizada se basó principalmente en el procesamiento de imágenes satelitales Landsat sensor ETM+ y TM, con la finalidad de determinar la cobertura vegetal, tomando como referencia el algoritmo de Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI, se realizó un análisis multitemporal, esto nos servirá para el análisis del Número de Curva (CN). Los resultados obtenidos en la investigación primero los parámetros geomorfológicos de la microcuenca nos indican que corresponde, el área de estudio es pequeña – intermedia, el perímetro este nos servirá para determinar el factor de forma de la cuenca, valores mayores a 1.20 corresponde a cuencas rodeando el desagüe, el coeficiente de compacidad, en zona de estudio tenemos un valor de 2.19, que corresponde a una cuenca rectangular.Tesi

Variabilidad espacio temporal de la zona eufótica en Bahía de Banderas

Background. The euphotic zone (EUZ) is the most superficial section of the water column where solar radiation is sufficient to produce photosynthesis. In situ depth is measured using light profiler probes but can also be monitored using remote sensing. Objective. To determine the temporal and spatial variability of Bahía de Banderas Euphotic Zone (EUZ) and its relationship with other variables that contribute to turbidity. Methods. Different data sources (OceanColor, Copernicus, NOAA, CONAGUA) were used to obtain time series (2003 to 2020) of particulate inorganic matter (PIM), Chlorophyll-a (Chl-a), diffuse attenuation coefficient at 490 nm (Kd490), depth of the Secchi disk (ZSD), ZEU, daily precipitation and water level of the Ameca and Pitillal rivers and a correlation analysis was made between these variables, and a cluster analysis to determine if there are spatial differences in the bay, as well as scatter plots to observe trends among environmental parameters. Two seasonal maps (rainy and dry season) were drawn based on the climatic medians of ZEU and the prevailing geostrophic currents. Results. The euphotic zone (EUZ) was deeper from June to August (48.54 ± 21.93 m) and shallower from February to April (22.95 ± 12.98 m); the cluster analysis determined that the bay is divided into two areas: the north, whose ZEU is shallower (higher correlation with MIP and Chl-a), and the south, where it is deeper (higher correlation with Chl-a). Conclusions. The parameter that has the greatest effect on the depth of the ZEU is the Chl-a, and only the area closest to the mouth of the Ameca and Pitillal rivers presents an inverse relationship between the ZEU with the MIP and the Chl-a.Antecedentes. La zona eufótica (ZEU) es la sección más superficial de la columna de agua donde la radiación solar es suficiente para producir fotosíntesis. La profundidad in situ se mide usando sondas perfiladoras de la luz, pero también se puede monitorear utilizando percepción remota. Objetivo. Determinar la variabilidad temporal y espacial de la zona eufótica (ZEU) de Bahía de Banderas y su relación con otras variables que contribuyen a la turbidez. Métodos. Se utilizaron distintas fuentes de datos (OceanColor, Copernicus, NOAA, CONAGUA), para obtener series de tiempo (2003 al 2020) de materia inorgánica particulada (MIP), Clorofila-a (Chl-a), coeficiente de atenuación difusa a 490 nm (Kd490), profundidad del disco de Secchi (ZSD), ZEU, precipitación diaria y nivel hídrico de los ríos Ameca y Pitillal, se hizo un análisis de correlación entre estas variables. A partir de lo anterior, se realizó un análisis de conglomerados para determinar si existen diferencias espaciales en la bahía, así como diagramas de dispersión para observar las tendencias entre los parámetros ambientales. Se realizaron dos mapas estacionales (lluvias y secas) con base a las medianas climáticas de ZEU y a las corrientes geostróficas predominantes. Resultados. La profundidad de la zona eufótica (ZEU) fue mayor de junio a agosto (48.54 ± 21.93 m) y menor de febrero a abril (22.95 ± 12.98 m); el análisis de conglomerado determinó que la bahía se divide en dos áreas: la norte cuya ZEU es más somera (mayor correlación con la MIP y Chl-a), y la sur, donde es más profunda (mayor correlación con la Chl-a). Conclusiones. El parámetro que tiene mayor efecto sobre la profundidad de la ZEU es la Chl-a, y solamente el área más cercana a la desembocadura de los ríos Ameca y Pitillal presenta relación inversa entre la ZEU con la MIP y la Chl-a

Relación entre la distribución espacial de la temperatura de superficie terrestre (LST) y el índice normalizado de vegetación (NDVI) en el distrito de Cajamarca 2016 - 2019

El objetivo de la investigación fue determinar la relación entre la distribución espacial de la temperatura de la superficie terrestre (LST) y el índice normalizado de vegetación (NDVI) en el distrito de Cajamarca para el periodo 2016-2019, partiendo de la hipótesis de que la temperatura superficial terrestre puede ser correlacionada con la presencia de vegetación en el distrito de Cajamarca. Por ello mediante el procesamiento de 8 imágenes Landsat 8 del área de estudio obtenidas del Servicio Geológico de EE. UU desde el 01/01/2016 al 31/12/2019 en el software ArcGis, se calculó el LST y NDVI en 8 muestras de pasto, bosque y cultivo agrícola del distrito de Cajamarca, y se realizó el test de hipótesis para correlación entre las variables LST y NDVI por fechas y tipo de cultivo en el área de estudio. Se encontró que con riesgo máximo de equivocarnos de 0.05, la correlación entre el LST y NDVI en el distrito de Cajamarca fue negativa de moderada a fuerte y esta fue hallada predominantemente en muestras agrícolas y de bosque en la estación seca, por el contrario en muestras de pasto no predominaron correlaciones lineales en ninguna estación

Evaluación de la utilidad de datos de satélite para modelización hidrológica de cuencas no aforadas en América Central.

La modelación hidrológica se emplea, entre otras razones, para conocer los caudales circulantes por los ríos, estableciendo los recursos disponibles para los distintos usos posibles del agua. Está basada en ecuaciones físicas que resuelven los problemas de las abstracciones iniciales – considerando dentro de ellas tanto la intercepción vegetal como la del terreno –, la infiltración, el proceso lluvia-escorrentía, en el que se determina la cantidad de agua que por cada unidad espacial se va aportando a los cauces principales y la propagación de caudales, por el que el agua se acumula y desplaza a través de los canales fluviales. Las variables climáticas, junto con las características del terreno (orografía y tipo de suelo) y las coberturas vegetales o usos del suelo, resultan fundamentales para poder alimentar los modelos hidrológicos y obtener resultados que respondan de manera coherente al comportamiento de la cuenca. Para ello será necesario, adicionalmente, conocer los caudales circulantes por el río. La falta de esta información tanto a nivel espacial como temporal constituye un limitante tradicional a este tipo de estudios y ha condicionado su aplicabilidad en cuencas no aforadas. Sin embargo, en la actualidad existen productos, basados en el reanálisis de imagen satelital, que ayudan a mejorar el conocimiento de alguna de estas variables de manera distribuida y con diferentes temporalidades, llegando en algunos casos a proveer series de más de 40 años y con variabilidad infradiaria. En la presente investigación se ha empleado el modelo hidrológico semi-distribuido SWAT para simular los caudales diarios y mensuales en dos cuencas estratégicas de la República de El Salvador, en Centroamérica. La primera de ellas, la cuenca del río Guajoyo (GRB), es una cuenca en estado natural afectada por importantes figuras de protección medioambiental que le confieren un especial interés para llevar a cabo el estudio de la afectación del cambio climático en este tipo de cuencas tanto por los problemas derivados de las inundaciones como los relativos a las sequías. A partir del estudio realizado se pudo observar como los incrementos de temperatura se asocian en estas latitudes con un descenso de la precipitación media anual, lo que conlleva una mayor duración e intensidad de las sequías. Por otro lado, se han realizado dos estudios diferenciados en la cuenca del río Grande de San Miguel (GSM), uno dirigido a determinar la aplicabilidad de un producto que establece los caudales medios diarios a partir de reanálisis de imagen satelital para la calibración de modelos y otro dedicado a evaluar la validez de cinco productos satelitales de precipitación para la modelación hidrológica de la cuenca. Dentro de esta cuenca se utilizaron los registros de estaciones meteorológicas y de estaciones de aforo que permitieron calibrar y validar los modelos hidrológicos de ambos estudios, pudiendo comprobar la bondad de los distintos productos para cumplir con los objetivos marcados, que además de la determinación de caudales perseguían: establecer la capacidad de los mismos para detectar distintas intensidades de lluvia; ajustar los parámetros de los modelos hidrológicos y comprobar la validez del producto GloFAS para representar los caudales circulantes; así como, comparar los productos satelitales de precipitación entre sí y con los registros de las estaciones para determinar los que resultan más convenientes para modelar la cuenca. Entre los distintos estudios se ha podido comprobar como los productos satelitales de precipitación tienden a sobreestimar el número y la intensidad de los eventos de precipitación; si existe una correlación entre las series de precipitación provenientes de reanálisis y los valores observados en la cuenca, los caudales provenientes de GloFAS son adecuados para la calibración de modelos hidrológicos; y, el empleo de productos satelitales de precipitación en la modelación hidrológica de cuencas fluviales presenta resultados aceptables en las cuencas de los ríos GRB y GSM.Ciencias Ambientale

Generación de caudales máximos a través del método témez en cuencas sin información pluviométrica de 24 horas, subcuenca del río Chetillano, Chota, 2021.

El estudio analiza y transfiere información meteorológica de cuencas con registros pluviométricos del SENAMHI, hacia aquellas que no disponen. El objetivo principal es: Generar caudales máximos a través del uso del Método Racional Modificado de Témez para la subcuenca del Río Chetillano que no cuenta con información pluviométrica de 24 horas y los específicos son: a) Caracterización morfométrica de la subcuenca del Río Chetillano y b) Determinar caudales máximos mediante la aplicación del Método Racional Modificado de Témez, para períodos de retorno de 50, 100, 200 y 500 años. El tipo de investigación es aplicada. La metodología consistió en seleccionar cuatro (4) estaciones meteorológicas con información de precipitaciones máximas de 24 horas; estas, fueron: Cutervo, Llama, Augusto Weberbauer y Udima. En el software ArcGIS, se delimitaron y determinaron las características morfométricas, especialmente las adimensionales como: coeficiente de compacidad (Kc), relación de confluencia (Rc) y coeficiente orográfico (Co), considerando así la similitud geométrica, cinemática y dinámica que deben existir entre ellas; los resultados indican que existe similitud hidráulica entre la subcuenca del río Chetillano y las otro cuatro (4) cuencas seleccionadas. Se aplicó la prueba de bondad de ajuste de Smirnov Kolmogorov a la data de precipitaciones máximas de 24 horas de las 4 estaciones y, se seleccionó a la estación Cutervo como representativa para transferir esta información. Los caudales máximos obtenidos aplicando el método Racional Modificado de Témez a la subcuenca del Río Chetillano para 50, 100, 200 y 500 años, fueron 58.61, 65.76, 72.87 y 82.28 m3/s, respectivamente.ÍNDICE DE CONTENIDOS RESUMEN ------------------------------------------------------------------------------------------------------ xii ABSTRACT ---------------------------------------------------------------------------------------------------- xiii CAPÍTULO I. INTRODUCCIÓN ---------------------------------------------------------------------- 14 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. ----------------------------------------------------------------- 15 1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA. -------------------------------------------------------------------- 17 1.3. JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA. ------------------------------------------------------------------- 17 1.4. DELIMITACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. ---------------------------------------------------------- 18 1.5. OBJETIVOS. --------------------------------------------------------------------------------------------------- 18 1.5.1. Objetivo General. ----------------------------------------------------------------------------------------- 18 1.5.2. Objetivos Específicos. ------------------------------------------------------------------------------------ 19 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO ------------------------------------------------------------------- 20 2.1. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN. --------------------------------------------------------- 20 2.1.1. Antecedente Internacional. ------------------------------------------------------------------------------ 20 2.1.2. Antecedente Nacional. ----------------------------------------------------------------------------------- 21 2.1.3. Antecedente Local. --------------------------------------------------------------------------------------- 21 2.2. MARCO TEÓRICO. ------------------------------------------------------------------------------------------ 22 2.2.1. Características Morfométricas de la Cuenca. ---------------------------------------------------------- 22 2.2.1.1. Área (A). ------------------------------------------------------------------------------------------------ 22 2.2.1.2. Perímetro (P). ------------------------------------------------------------------------------------------ 23 2.2.1.3. Longitud de la Cuenca (L). --------------------------------------------------------------------------- 23 2.2.1.4. Longitud del Cauce Principal (Lp). ----------------------------------------------------------------- 23 2.2.1.5. Ancho de la Cuenca (B). ------------------------------------------------------------------------------ 23 2.2.1.6. Factor de Forma (Ff). --------------------------------------------------------------------------------- 24 2.2.1.7. Coeficiente de Compacidad (Kc). ------------------------------------------------------------------- 24 2.2.1.8. Curva Hipsométrica. ---------------------------------------------------------------------------------- 25 2.2.1.9. Altitud Media de la Cuenca (Hm). ------------------------------------------------------------------ 26 2.2.1.10. Coeficiente Orográfico (Co). --------------------------------------------------------------------- 26 2.2.1.11. Pendiente Media de la Cuenca (Sm). ------------------------------------------------------------ 27 2.2.1.12. Pendiente Media del Cauce Principal (S). ------------------------------------------------------- 27 2.2.1.13. Orden de Cauces. ----------------------------------------------------------------------------------- 28 2.2.1.14. Relación de Confluencias (Rc). ------------------------------------------------------------------- 28 2.2.2. Similitud Hidráulica. ------------------------------------------------------------------------------------- 29 2.2.3. Transferencia de Información Pluviométrica. --------------------------------------------------------- 29 2.2.4. Análisis Estadísticos de Datos Hidrológicos. --------------------------------------------------------- 30 2.2.4.1. Distribución Normal. ---------------------------------------------------------------------------------- 30 2.2.4.2. Distribución Log Normal 2 Parámetros. ------------------------------------------------------------ 31 2.2.4.3. Distribución Log Pearson Tipo III. ------------------------------------------------------------------ 31 2.2.4.4. Distribución Gumbel. --------------------------------------------------------------------------------- 32 2.2.5. Determinación de la Tormenta de Diseño. ------------------------------------------------------------- 32 2.2.5.1. Curvas Intensidad-Duración-Frecuencia. ----------------------------------------------------------- 32 2.2.6. Estimación de Caudales. --------------------------------------------------------------------------------- 34 2.2.6.1. Método Racional Modificado. ----------------------------------------------------------------------- 35 2.3. DEFINICIÓN DE TÉRMINOS. ---------------------------------------------------------------------------- 39 CAPÍTULO III. PLANTEAMIENTO DE LA HIPÓTESIS Y VARIABLES -------------------- 41 3.1. HIPÓTESIS. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 4

Determinación de la carga microbiana de coliformes y Vibrio spp en bivalvos de importancia comercial (Donax punctatostriatus, leukoma aspérrima y anadara tuberculosa) en tres zonas de producción de la Bahía de Panamá durante la estación lluviosa 2020

Los bivalvos Anadara tuberculosa, Leukoma aspérrima y Donax punctatostriatus, son especies de amplio consumo en la República de Panamá, sin embargo, el mecanismo de alimentación y la falta de medidas de control, los hacen vulnerables a acumular en su interior, contaminantes biológicos y químicos. Es por ello, que las zonas de producción de Bique, Chame y Chepo fueron seleccionadas para determinar la carga microbiana, mediante indicadores como coliformes termotolerantes y E. coli. Además, se identificaron las bacterias V. parahaemolyticus, V. vulnificus y V. cholerae. Se colectaron 45 muestra en total en la época lluviosa de 2020, en los meses de septiembre, octubre y noviembre. Las muestras fueron transportadas en cadena de frío al Laboratorio de Microbiología de aguas y Microbiología Experimental de la Universidad de Panamá. Los bivalvos después de ser lavados y procesados de manera estéril en una Cámara de Flujo Laminar, se pesaron hasta la suma de 100 g de cuerpo y líquido intervalar que se procesaron con 100 mL de buffer fosfato y luego, se hicieron diluciones seriadas de base 10 hasta 106. Los datos obtenidos en este estudio fueron comparados con la norma establecidas por la Unión Europea para la calidad de Moluscos-Bivalvos, tomando como referencia el número más probable (NMP) de coliformes termotolerantes y E. coli mediante el método de tubo múltiples. Los datos obtenidos para las diferentes zonas indicaron que Chepo y Bique tuvieron, de la subdivisión coliformes termotolerantes, 790 NMP/100g y 1893 NMP/100g respectivamente, ambas clasificadas en la categoría B, precedido de Chame, cuyo valor final fue de 163 NMP/100g, ubicándose en la categoría A. Por otra parte, Chame tuvo 60 NMP/100g y Chepo 83 NMP/100g de E. coli, ubicándose en la categoría A y Bique tuvo 697 NMP/100 ubicándose en la categoría B. En cuanto a los meses muestreados, octubre tuvo 1763 NMP/100g y noviembre 840 NMP/100g por lo que se ubican en la categoría A y septiembre con 243 NMP/100g ubicándose en la categoría B. Los resultados obtenidos con relación a E. coli, en el mes de septiembre fueron, 53 NMP/100g y noviembre 103 NMP/100g, asignados en la categoría A, a diferencia de octubre con 683 NMP/100g asignado en la categoría B. Con respecto a Vibrio spp., el procedimiento microbiológico correspondiente al medio selectivo y diferencial demostró una mayor prevalencia XVII de la especie V. parahaemolyticus en las tres zonas de producción, seguido de V. vunificus y V. choleraen menor prevalencia. En conclusión, las zonas de producción se encuentran expuestas a contaminantes que elevan la carga bacteriana tanto de indicadores de contaminación fecal de cepas patógenas como los Vibrio spp., poniendo en riesgo la salud de las personas que consumen crudos o ligeramente cocidos los productos extraídos de estas zonas de producción

Análisis de la deforestación en la cuenca del río Cumbaza mediante el uso de imágenes satelitales desde el año 2008 al 2017

El objetivo general es determinar el grado de deforestación a partir del uso de imágenes satelitales en la Cuenca del Río Cumbaza en el marco temporal del 2008 – 2017: a) Elaborar un análisis de las áreas de bosques deforestadas de 2008-2017 en la Cuenca del Río Cumbaza, b) Cuantificar la superficie e índice de deforestación en la Cuenca del Río Cumbaza de 2008-2017, c) Proponer alternativas para la recuperación de los bosques deforestados dentro de la Cuenca del Río Cumbaza. Se aplicó el método de sistema de información geográfica, lo que nos permitió conocer la deforestación de los últimos 10 años en la Cuenca del Río Cumbaza. Se determinó la deforestación del periodo 2008 al 2016, encontrándose que la perdida de bosques primarios en este periodo es de 5924.57 Ha, lo que representa una pérdida de 658.29 Ha/año. Para poder hacer frente a la deforestación dentro de la Cuenca del Río Cumbaza es necesario el apoyo tanto de los gobiernos locales e instituciones públicas y privadas que trabajan dentro del área de la Cuenca del Río Cumbaza. Se concluye que la Cuenca del Río Cumbaza durante el periodo 2008 al 2016 se ha visto afectado por la actividad antrópica que afecta a los bosques, con repercusiones para la población y el paisaje

Influencia de la precipitación, temperatura y evapotranspiración en los cambios de la cobertura glaciar del nevado Huayhuash durante el periodo interanual 1988-2022, Áncash

El propósito de la investigación actual fue analizar cómo la precipitación, la temperatura y la evapotranspiración influyen en los cambios de la cobertura glaciar del nevado Huayhuash en Ancash durante el período comprendido entre 1988 y 2022. Para ello, se marcó un estudio de tipo aplicado, con nivel explicativo y diseño longitudinal no experimental, pues se dio análisis temporal de 1988 a 2022. La técnica aplicada fue la teledetección y el uso del índice NDSI (Índice Diferencial Normalizado de Nieve), para el reconocimiento del glaciar se consideró la fragmentación de barras y la edición manual. La información climática de precipitación (1988-2022), temperatura y evapotranspiración (1988-2016) fue adquirida del producto grillado PISCO-SENAMHI. Los resultados demostraron un descenso de cobertura glaciar a ritmo de 0.74 km²/año. En cuando el análisis estadístico de ANOVA y regresión, se pudo reflejar que la temperatura es el único factor influyente en los cambios de cobertura glaciar, esto de forma estadística; porque, la precipitación y la evapotranspiración si forman parte dentro del sistema del balance glaciológico, pero sus influencias no son significativas en los cambios superficiales del nevado Huayhuash. En cuanto a la variabilidad climática, se evidencia que la precipitación como la evapotranspiración muestran comportamientos muy variados, sin embargo, la temperatura muestra un comportamiento homogéneo

Estudio de inundación por efectos del desborde del río Amojú, aplicando los modelos matemáticos HEC-RAS Y HEC-HMS en la ciudad de Jaén, distrito de Jaén provincia de Jaén, departamento de Cajamarca

El presente proyecto realiza el estudio hidrológico e hidráulico, con el objetivo de analizar y elaborar mapas de inundación, aplicando los modelos matemáticos de HEC-RAS y HEC-HMS, para hacer frente y ayudar a la toma de decisiones tras la problemática del desborde del río Amojú. Para el desarrollo de este mapa de inundación se iniciará delimitando la cuenca, en el ámbito del proyecto de estudio, los parámetros geomorfológicos, mediante el Sistema de Información ARCGIS. El estudio hidrológico abarca a partir de la recolección de datos de las precipitaciones, distribución de Gumbel, la elaboración de hietograma de diseño, análisis probabilísticos y la simulación hidrológica mediante HEC-HMS para así obtener los caudales de diseño en los periodos de 50, 100 y 500 años. Consecuentemente, el análisis hidráulico de la cuenca inicia con la visita a campo seguido de la elaboración de curvas de nivel mediante el DEM elaborado por las cartas nacionales, elaboración de las secciones transversales y trayectoria del río, finalizando con la simulación hidráulica utilizando los datos de los caudales de diseños generados en el estudio hidrológico