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Title: Climatología de las lomas de la costa central del Perú usando datos imágenes de satélite
Advisor(s): Ocola Aquise, Leónidas Ceferino
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.05
Issue Date: 2019
Institution: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract: La costa central del Perú está ubicada entre los 7° y los 15°, latitud sur. Su topografía se extiende entre los 0 y 1800 msnm, abarcando parte de los departamentos de La Libertad, Ancash, Lima e Ica. Dentro de estas regiones existen dos grandes grupos de vegetación: la vegetación producida por las riberas, y la vegetación producida por las neblinas, a las que se les llaman lomas; esta vegetación es el objeto de análisis en esta investigación. A través de este estudio se investiga y se caracteriza la climatología de las lomas de la costa central del Perú, mediante el uso de datos-imágenes producto NDVI del sensor MODIS a bordo del satélite TERRA y mediante el uso de una imagen satelital topográfica. Para esto, lo primero, es importante identificar gran parte de las lomas de la costa central del Perú desarrolladas entre los años 2000 y 2014, utilizando una imagen satelital de radar, que da información de niveles de altitud en toda la costa central del Perú e imágenes satelitales producto MODIS NDVI, que cubren un periodo de 15 años. Luego, establecer la relación entre la altitud y el NDVI a través de perfiles topográficos, para hallar el umbral NDVI de formación de la lomas que permitirá calcular el valor de las áreas de las lomas por cada año (variación anual), finalmente hallar la variación diaria (series temporales), la variación mensual, las anomalías, la periodicidad del NDVI de las lomas de las costas de los departamentos de la Libertad, Ancash, Lima e Ica. La base de datos que se utiliza en esta investigación, consta de 342 imágenes satelitales MOD13Q1 que dan información del NDVI, imágenes obtenidas del sensor MODIS, con una resolución espacial 250 x 250 m y una resolución temporal de 16 días que cubren un periodo de 15 años, transcurridos desde el año 2000 hasta el 2014, además, se usa una imagen satelital de radar llamada SRTM, que da información topográfica de toda la costa central del Perú. Para procesar esta cantidad de datos se han empleado los softwares: Enviroment for Visualizing Imagen (ENVI) 4.8, Interactive Data Languaje (IDL), ESRI ArcGis – ArcScene, TimeStats V1.0 y Matlab. Con la imagen satelital SRTM se obtiene el perímetro de la costa central del Perú, con este perímetro, se delimitan todas las imágenes satelitales MOD13Q1, luego se calcula el máximo valor compuesto del NDVI de las 342 imágenes delimitadas. Este procedimiento, da como resultado un mapa que resalta toda la vegetación desarrollada en la costa central del Perú entre los años 2000 y 2014. Finalmente, de este mapa se extrae toda la vegetación ribereña, quedando así, solo la vegetación de las lomas, de las cuales se seleccionan seis lomas que son: Cerro Campana, Chiputur, Mongón, Lupin, Lachay, y Amará. La vegetación de estas lomas es analizada en función de la altitud, a través de perfiles topográficos con los siguientes resultados: Las lomas de la costa de los departamentos de la Libertad, Ancash y Lima empiezan a formarse a una altura promedio de 259 ± 58.27 msnm, con un valor promedio de NDVI de 0.26 ± 0.03, valor que se denomina Umbral de NDVI de formación de las lomas. A partir de este punto, el NDVI y la altitud tienen un buen grado de correlación, es decir, el NDVI incrementa cuando aumenta la altitud, hasta alcanzar una altura aproximada de 644.6 ±101.8 msnm con un valor promedio de NDVI de 0.87±0.08. A partir de esta altura, ya no hay correlación, porque el NDVI empieza a disminuir con respecto de la altitud. La máxima altitud en promedio a las que llegan las lomas de los tres departamentos mencionados es de 1033.8 ± 100.06 msnm. En el caso de las lomas de la costa de Ica no se ha encontrado el umbral del NDVI y su máximo valor promedio de NDVI es de 0.39 a una altura aproximada de 719 msnm. Esta caracterización permite definir a las lomas mediante dos parámetros físicos que son el NDVI y la Altitud los que han permitido identificar la altura de la base de las lomas, y la altura máxima de desarrollo, estos datos hallados dan apertura a evaluar la influencia de la capa de inversión térmica y la influencia de la dirección de los vientos. Después de la caracterización de las lomas por departamentos, se analiza la climatología de las lomas de la costa central del Perú, para esto se halla la variación diaria (series de tiempo ), la variación mensual del NDVI de las lomas por departamentos, la variación anual del área de las lomas, las anomalías y finalmente las periodicidades de las lomas por cada costa de los departamentos en estudio, esto permite ver la variabilidad, la tendencia, el impacto de los fenómenos extremos como eventos del niño y la niña en las lomas en el periodo 2000 – 2014. Entre los resultados más importantes que se han obtenido, es que la variabilidad del NDVI de las lomas es muy diferente por cada departamento. Los valores máximos mínimos se dan en diferentes años, lo que hace que presenten tendencias diferentes. Otro resultado importante es que Lima tiene el área promedio de lomas más grande que el resto de los departamentos, siguiéndole en extensión las lomas de La Libertad; luego, las lomas de Ancash y finalmente, las áreas de las lomas de Ica. En la variación mensual del NDVI de las lomas, se observa que, en los departamentos de la Libertad, Ancash, Lima hay una marcada estacionalidad debido a que el NDVI varia con respecto a las estaciones del año, mientras que en las lomas de Ica el NDVI no tiene mayor variación al cambiar las estaciones. Estos resultados indican que los factores que contribuyen a la formación de las lomas, tales como las neblinas, capa de inversión térmica, temperatura del océano, velocidad del viento, son muy diferentes en cada costa de los departamentos en estudio. Así como se encuentran características diferentes entre las lomas de los departamentos hay también características similares que las comparten. Estas son: la presencia de dos etapas bien marcadas; la primera etapa que va de enero del 2000 a junio del 2008 y la segunda, que va de julio del 2008 a diciembre del 2014, donde el NDVI de las lomas sufre un gran incremento. Otra característica similar es, que el periodo encontrado en las lomas de los departamentos de La Libertad, Ancash, Lima es de 6 y 12 meses. Finalmente, el cálculo de las anomalías indican en el periodo de estudio (2000 - 2014) se han encontrado dos ciclos bien marcados, en todas lomas de la costa central del Perú: Un ciclo de déficit de vegetación o anomalía negativa, que se da desde el 2002 hasta el 2007. Un ciclo de superávit de vegetación o anomalía positiva que se da desde el 2008 hasta el 2012. Del desarrollo de esta investigación se concluye que la metodología desarrollada, permite identificar, estudiar y caracterizar las lomas de la costa central del Perú e investigar su climatología mediante el uso de parámetros físicos: topografía del territorio, y el NDVI - datos imágenes satelitales producto MODIS. Además los resultados de esta investigación permiten implementar un sistema de vigilancia operacional del ecosistema de las lomas costeras en cuanto al impacto de la variabilidad climática y la influencia antropogénica, mediante el uso de imágenes satelitales producto NDVI de libre acceso. A través de estos resultados se puede delimitar zonas favorables para la precipitación del agua de las neblinas, observar y vigilar el cambio climático en la costa central del Perú. Asimismo, el análisis del comportamiento espacial y temporal de las lomas, permite documentar el avance o retroceso de la desertificación de los oasis naturales que son las lomas y el impacto de la expansión de los centros urbanos.
Discipline: Física con mención en Geofísica
Grade or title grantor: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Físicas. Unidad de Posgrado
Grade or title: Magíster en Física con mención en Geofísica
Juror: Silva Vidal de Millones, Yamina; Sarango Julca, Douglas Donal; Espinoza Villar, Raúl Arnaldo; Fashé Raymundo, Octavio
Register date: 25-Jan-2022; 25-Jan-2022



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