Análisis cuantitativo de variabilidad climática en relación a la pérdida superficial con datos Landsat en nevados peruanos 2010-2020
El cambio climático está afectando al planeta por falta de información respecto a sus temperaturas, precipitaciones y disminución del área superficial de los neva-dos, lo que ocasiona un alto impacto sobre el deshielo de los nevados, por ello es importante tener modelos predictivos de regresiones mu...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| author | Flores Kancha, Assael Anthony Torres Agüero, Jair Efraín |
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| description | El cambio climático está afectando al planeta por falta de información respecto a sus temperaturas, precipitaciones y disminución del área superficial de los neva-dos, lo que ocasiona un alto impacto sobre el deshielo de los nevados, por ello es importante tener modelos predictivos de regresiones multivariantes que permitan pronosticar en el tiempo el área superficial de nevados. En la investigación se utilizó el modelo de regresión multivariada por cada nevado en estudio teniendo como variables regresoras a la temperatura y precipitación, y como variable de-pendiente al área superficial del nevado con datos obtenidos por medio de imá-genes Landsat 4-5, 7 y 8 durante los años 2010-2020. Se obtuvo un modelo del nevado Huaytapallana de la forma =34.274− 2.31971+ 0.1352 con p-valor = 0.034 de significancia y el nevado Coropuna con modelo de forma =101.3487− 6.7201+ 0.3312 teniendo p-valor = 0.036 siendo significativos para su predicción. La media de área superficial más alta fue del Coropuna (53.92 km2) con un SD de 14.94, y la más baja fue del nevado Verónica (16.16 km2) con un SD de 37.77. El nevado Huaytapallana mostró la menor reducción de área superficial disminuyendo en 7%, mientras que el nevado Verónica se redujo en 52%, siendo el más afectado de los 4 nevados, por el deshielo en estudio durante los 10 años de data analizada. |
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| spelling | Análisis cuantitativo de variabilidad climática en relación a la pérdida superficial con datos Landsat en nevados peruanos 2010-2020 Flores Kancha, Assael Anthony Torres Agüero, Jair Efraín Cruz Huaranga, Milda Amparo Regresión múltiple Variabilidad climática Retroceso glaciar Imágenes Landsat Nevados peruanos El cambio climático está afectando al planeta por falta de información respecto a sus temperaturas, precipitaciones y disminución del área superficial de los neva-dos, lo que ocasiona un alto impacto sobre el deshielo de los nevados, por ello es importante tener modelos predictivos de regresiones multivariantes que permitan pronosticar en el tiempo el área superficial de nevados. En la investigación se utilizó el modelo de regresión multivariada por cada nevado en estudio teniendo como variables regresoras a la temperatura y precipitación, y como variable de-pendiente al área superficial del nevado con datos obtenidos por medio de imá-genes Landsat 4-5, 7 y 8 durante los años 2010-2020. Se obtuvo un modelo del nevado Huaytapallana de la forma =34.274− 2.31971+ 0.1352 con p-valor = 0.034 de significancia y el nevado Coropuna con modelo de forma =101.3487− 6.7201+ 0.3312 teniendo p-valor = 0.036 siendo significativos para su predicción. La media de área superficial más alta fue del Coropuna (53.92 km2) con un SD de 14.94, y la más baja fue del nevado Verónica (16.16 km2) con un SD de 37.77. El nevado Huaytapallana mostró la menor reducción de área superficial disminuyendo en 7%, mientras que el nevado Verónica se redujo en 52%, siendo el más afectado de los 4 nevados, por el deshielo en estudio durante los 10 años de data analizada. 2022-04-25 2022-05-04T14:51:27Z 2022-05-04T14:51:27Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/5414 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/5414 2026-11-10T17:45:09Z |
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