Numerical modelling of ice-front oscillations and ice-dam occurrence at Glaciar Perito Moreno, the Southern Patagonia Icefield

En el presente estudio, se aborda el diseño y desarrollo de un modelo numérico computacional del comportamiento del ciclo oscilatorio estacional de avance y retroceso del glaciar Perito Moreno, denominado MO-ACAR. Dentro de su comportamiento oscilatorio, en algunos años el glaciar avanza y alcanza la Península de Magallanes formando un dique de hielo. Por ello, el objetivo del MO-ACAR es simular la posición frontal diaria del glaciar y la ocurrencia de eventos de formación de los diques de hielo durante el periodo 1994-2018. El modelo fue calibrado y validado a partir de un proceso de optimización iterativo, basado en la maximización de valores de correlación y minimización de errores de distancia. La simulación de la ocurrencia de la formación de diques de hielo y la oscilación de la posición frontal lograron altas prestaciones, alcanzando óptimos valores de correlación (0,99) y bajos errores de posición (9,56 ± 13,94 m), respectivamente. Los resultados demuestran que la dinámica del glaciar y la formación de los diques de hielo responden a distintas escalas temporales. En periodos cortos-intermedios de tiempo (escalas diarias-estacionales), la ocurrencia depende tanto de las características propias del evento, como de la fase e intensidad del evento previo. En periodos prolongados (escalas mayores a un año), la modulación de baja frecuencia de la velocidad del flujo de hielo, provocada por las variaciones de temperatura del aire, controla los periodos con formación de diques de hielo y libres de éstos.The present study conducts the design and development of a computational numerical model to describe the behavior of the seasonal oscillatory cycle of advance and recession of the Perito Moreno glacier, named MO-ACAR. Within its oscillatory behavior, in some years the glacier advances and reaches the Magellan Peninsula forming an ice-dam that break down due to the water pressure of the lake after a certain time. Thus, the main goal of the MO-ACAR model is to simulate the daily ice-front position of the glacier and the events occurrence of the ice-dam formation during 1994-2018 period. The model is calibrated and validated from an iterative optimization process, based on the maximization of correlation values and minimization of distance errors to the Magallanes Peninsula. The simulation of the ice-dam’s formation and the oscillation of the frontal position achieved high performance, reaching optimal correlation values (0.99) and small errors in the position (9.56 ± 13.94 m), respectively. The results show that glacier dynamics and ice-dam’s formation respond to different time-scales; whilst in short-, intermediate-term (daily seasonal scales), the occurrence depends as much on the characteristics of the event as on the phase and intensity of the previous event. On the contrary, in long-term periods (scales greater than one year), low-frequency modulation of the ice flow velocity, caused by variations in air temperature, controls the periods with the formation of ice-dams and free of them.Fil: Lannutti, Esteban Damián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Lenzano, María Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Durand, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Lo Vecchio, A.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Moragues, Silvana Noelia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Lenzano, Luis Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; Argentin

Estación permanente GPS “ACON” : Instalación y funcionamiento. Monte Aconcagua. Mendoza, Argentina

El Programa SIGMA (Sistema de Investigación GPS Mauna Aconcagua) es un esfuerzo dirigido hacia el desarrollo científico-tecnológico dentro del Parque Provincial Aconcagua, que vinculará a los procesos naturales y antrópicos con las variables a desarrollar para el control del medio ambiente. SIGMA comprende investigaciones en el campo de la geodesia y la geofísica y en forma indirecta en glaciología, geología y geomorfología. Desarrollará conocimientos básicos que permitirán programar y ejecutar medidas de manejo de ecosistemas de montaña, conducentes a la preservación y restauración para mitigar los riesgos naturales. En la temporada 2006 se instalaron en el área de la cumbre, una Estación Permanente GPS, denominada ACON y una estación meteorológica. En este trabajo se detallan la metodología empleada para realizar el montaje de la EP GPS ACON en la cumbre del Cerro Aconcagua y las etapas de prueba que se realizaron con el equipamiento.The SIGMA project (Mauna Aconcagua GPS Research System) is an effort toward the scientifictechnologic development within the Aconcagua National Park, that will link natural and anthropic processes with the variables to be developed for controlling the environment. The SIGMA project comprises research in the fields ofgeodetics and geophysics and indirectly in glaciology, geology and geomorphology. It will develop basic knowledge for the programming and development of the management ofmountain ecosystems, leading to preservation and restoration to alleviate natural hazards. A permanent GPS station, named ACON and a meteorological station were installed at the summit. This work gives account about the methodology used to install the GPS ACN PS in the summit of Mt. Aconcagua, and the trial stages carried out with the equipment.Material digitalizado en SEDICI gracias a la colaboración de la Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas (UNLP).Asociación Argentina de Geofísicos y Geodesta

Landslide Change Detection Based on Multi-Temporal Airborne LiDAR-Derived DEMs

Remote sensing technologies have seen extraordinary improvements in both spatial resolution and accuracy recently. In particular, airborne laser scanning systems can now provide data for surface modeling with unprecedented resolution and accuracy, which can effectively support the detection of sub-meter surface features, vital for landslide mapping. Also, the easy repeatability of data acquisition offers the opportunity to monitor temporal surface changes, which are essential to identifying developing or active slides. Specific methods are needed to detect and map surface changes due to landslide activities. In this paper, we present a methodology that is based on fusing probabilistic change detection and landslide surface feature extraction utilizing multi-temporal Light Detection and Ranging (LiDAR) derived Digital Elevation Models (DEMs) to map surface changes demonstrating landslide activity. The proposed method was tested in an area with numerous slides ranging from 200 m2 to 27,000 m2 in area under low vegetation and tree cover, Zanesville, Ohio, USA. The surface changes observed are probabilistically evaluated to determine the likelihood of the changes being landslide activity related. Next, based on surface features, a Support Vector Machine (SVM) quantifies and maps the topographic signatures of landslides in the entire area. Finally, these two processes are fused to detect landslide prone changes. The results demonstrate that 53 out of 80 inventory mapped landslides were identified using this method. Additionally, some areas that were not mapped in the inventory map displayed changes that are likely to be developing landslides