Estudio del aporte de la fusión de nieve en cuencas de los Andes Centrales de Argentina mediante técnicas avanzadas de sensoramiento remoto

Fil: Teverovsky Korsic, Sofía Andrea. Universidad Nacional de Luján; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Teverovsky Korsic, Sofía Andrea
Otros Autores: Notarnicola, Claudia
Formato: Tesis Tesis doctoral acceptedVersion
Lenguaje:Español
Español
Publicado: Universidad Nacional de Luján 2023
Materias:
Nieve
Equivalente en Agua de Nieve
Sensores Remotos
Radar de Apertura Sintética, InSAR
Remote Sensing
Syntethic Aperture Radar
Snow Water Equivalent
InSAR
Acceso en línea:http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/1732
Aporte de:
REDIUNLu - Repositorio Digital Institucional de Acceso Abierto - Universidad Nacional de Luján (UNLu) de Universidad Nacional de Luján (UNLu)
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spelling I62-R168-rediunlu-17322024-06-05T21:03:42Z Estudio del aporte de la fusión de nieve en cuencas de los Andes Centrales de Argentina mediante técnicas avanzadas de sensoramiento remoto Teverovsky Korsic, Sofía Andrea Notarnicola, Claudia Serafini, María Cristina Nieve Equivalente en Agua de Nieve Sensores Remotos Radar de Apertura Sintética, InSAR Remote Sensing Syntethic Aperture Radar Snow Water Equivalent InSAR Fil: Teverovsky Korsic, Sofía Andrea. Universidad Nacional de Luján; Argentina. La nieve juega un rol importante en el ciclo hidrológico. En particular, en cuencas áridas y semi-áridas como las que se encuentran en los Andes Centrales de Argentina, donde el caudal de los ríos se ve condicionado por la disponibilidad y el ritmo de fusión de la nieve en la cordillera, debido a su régimen nivo-glaciar. Por este motivo, el monitoreo de la cubierta de nieve y de su dinámica en estas regiones es imprescindible para el abastecimiento de agua a la población y para sostener las múltiples actividades productivas y económicas que dependen del agua proveniente de la fusión de la nieve acumulada en la montaña. Desde hace varios años, la tecnología de sensoramiento remoto nos permite observar la tierra desde el espacio, y así estudiar los múltiples fenómenos que en ella ocurren. Los sensores remotos constituyen una herramienta útil para el monitoreo de la cubierta de nieve ya que aportan datos en zonas de montaña donde, en general, las mediciones insitu son escasas, debido a la dificultad de acceso, sea tanto por las condiciones propias del terreno y el clima, como también por los costos elevados de las campañas de campo. En este trabajo se exploran e implementan metodologías de procesamiento de datos satelitales para ayudar a la comprensión de la dinámica de nieve y de su aporte hídrico a los ríos de montaña. Se aprovecha la disponibilidad, tanto de datos de sensores ópticos como de Radar de Apertura Sintética (SAR), para elaborar herramientas que aporten a la gestión de los recursos hídricos de las regiones áridas y semi-áridas de la cordillera de los Andes. La parte alta de la cuenca del río Mendoza, que incluye la subcuenca del río Tupungato y del río Cuevas, se seleccionó como cuenca piloto. En esta área se exploran diferentes métodos utilizando información satelital. Por un lado, aprovechando la información de los datos ópticos vinculados con los datos SAR, se analiza la variación del área de nieve húmeda respecto a la cobertura total de nieve y su vinculación con el caudal de la cuenca. El resultado obtenido es de utilidad para identificar el inicio de la temporada de fusión y contar con información temporal sobre la dinámica del deshielo en estas cuencas. Por otro lado, con la información de fase que brindan los sensores SAR, se exploran las técnicas interferométricas para la estimación del Equivalente en Agua de Nieve (EAN). Como resultado se obtienen mapas con información sobre la variación del EAN en la temporada de invierno y se presenta un un enfoque novedoso para el pronóstico de volumen acumulado en la temporada de deshielo. Por último, en relación al caudal de los ríos de estas cuencas de montaña, se utilizan técnicas de aprendizaje automatizado para pronosticar el caudal con horizonte de pronóstico de uno y dos meses, utilizando información satelital. Se obtiene un modelo innovativo, de muy fácil implementación, con potencial de aplicación en cuencas poco aforadas. 2023-04-20T17:10:40Z 2023-04-20T17:10:40Z 2022 Thesis info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/1732 spa es info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional de Luján
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