Browsing by Author "Huayna Felipe, German"

Now showing 1 - 2 of 2
  • ItemOpen Access
    Análisis multitemporal de glaciares, bofedales y lagunas glaciares y su predicción basado en autómatas celulares en la Cordillera del Barroso – Tacna
    (Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, 2025) Huayna Felipe, German; Pino Vargas, Edwin Martin
    Esta investigación analiza el retroceso glaciar, así como la dinámica de bofedales y lagunas de origen glaciar, y su impacto en los cambios de cobertura y uso del suelo (LULC) en la Cordillera del Barroso, Tacna, Perú. El estudio se basa en el procesamiento de imágenes satelitales mediante técnicas de teledetección y análisis geoespacial en sistemas de información geográfica (SIG), integradas con Autómatas Celulares (AC) para la proyección de escenarios futuros. Se empleó Google Earth Engine (GEE) para procesar series temporales anuales de imágenes Landsat 5 y 8 entre 1985 y 2022. A partir de índices normalizados, se generaron mapas de LULC para los años 1986, 2001, 2012 y 2022. Posteriormente, se empleó el complemento MOLUSCE de QGIS, integrando seis variables predictoras para simular la dinámica espacial de glaciares, bofedales y cuerpos de agua con proyección al año 2042. Los mapas alcanzaron una precisión general (OA) superior al 83%. Entre 1986 y 2022, la superficie glaciar se redujo de 44,7 km² a 7,4 km², mientras que los bofedales aumentaron de 5,70 km² a 12,14 km² y los cuerpos de agua de 3,02 km² a 4,39 km². La proyección para 2042, con una OA superior al 84%, estima una reducción glaciar a 3,07 km², un aumento de bofedales a 18,8 km² y de cuerpos de agua a 4,63 km². El modelado con MOLUSCE evidenció una drástica pérdida de glaciares y un notable crecimiento de bofedales en los escenarios proyectados.
  • ItemOpen Access
    Aplicación de estadística multivariada y técnicas de decisión multicriterio para la evaluación de la susceptibilidad a inundaciones repentinas en la Cuenca Caplina, Tacna, Perú
    (Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann, 2026) Huayna Felipe, German; Pino Vargas, Edwin Martin
    Esta investigación se centra en la evaluación de la susceptibilidad a inundaciones repentinas en la cuenca Caplina, ubicada en Tacna, Perú, utilizando modelos estadísticos de análisis de sumas ponderadas (WSA) y análisis de componentes principales (PCA). Se emplearon parámetros morfométricos relacionados con la respuesta hidrológica, abarcando aspectos areales, lineales, de forma y relieve, con el fin de identificar y clasificar las microcuencas de la región según su susceptibilidad a inundaciones. Además, se construyó un mapa de inventario basado en datos históricos, documentando 107 ocurrencias de inundaciones, lo que proporciona una base sólida para la validación de los modelos de susceptibilidad. Los resultados muestran que ambos modelos, WSA y PCA, coinciden en identificar que las microcuencas Diablo, Caramolle y Caplina ubicadas en la parte media de la cuenca, presentan las mayores susceptibilidades a inundaciones repentinas. Estas microcuencas se distinguen por su alta densidad de eventos, destacándose la microcuenca Caramolle con la mayor concentración de 0,304 eventos/km² según el modelo WSA, seguida por las microcuencas del Diablo y Caplina parte media, que también evidencian un alto riesgo de inundación. La validación de los mapas de susceptibilidad a inundaciones generados con WSA y PCA, contrastados con el inventario histórico y datos de monitoreo, mostró resultados coherentes con la distribución espacial de las ocurrencias registradas. El GLM Poisson con ajuste por área evidenció una relación positiva y significativa entre la clase de susceptibilidad y la tasa de eventos en ambos casos, con un incremento aproximado de 66,4% por nivel para WSA (IRR = 1,664) y de 51,4% por nivel para PCA (IRR = 1,514). Estos resultados sugieren que ambos modelos capturan de manera efectiva las áreas con mayor riesgo de inundaciones, validando la precisión de las clasificaciones de susceptibilidad, sin embargo, el modelo WSA muestra una mayor capacidad de jerarquización, lo que lo convierte en una herramienta más útil para la priorización territorial, al identificar microcuencas con mayor concentración de eventos por unidad de área.