DETERMINACIÓN DE LA CONCENTRANCIÓN DE LOS SÓLIDOS EN SUSPENSIÓN EN LOS RÍOS DE LA AMAZONÍA PERUANA MEDIANTE IMÁGENES SATELITALES MODIS ESPINOZA VILLAR.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Modelación de dispersión de contaminantes
Advertisements

La Olivicultura en el mundo
Jornada sobre perspectiva actual y evolución de las energías renovables en España. Sesión D: aspectos técnicos (aspectos de la integración en el Sistema.
Grupo de Trabajo de Meteorología y Climatología
The CGE Hands-on Training Workshop on Vulnerability and Adaptation Assessments for the Latin America and the Caribbean Region Mainstreaming adaptation.
Diciembre de ¿QUÉ ES RETA? La Red de Espacios Tecnológicos de Andalucía es un instrumento de la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa para.
1 IMPACTO DE LA IMPLANTACIÓN DE LA LEY 42/2010. INFORME A LOS 100 DÍAS Consejo de Ministros 20de abril de 2011.
Geografía física.
MuestraMétodo a prueba Nominal Ejercicio 1. ¿Es exacto el método?
1 LAS GRANDES MARCAS EN ESPAÑA Madrid, Junio de 2005 Presentación de los principales resultados Preparado por:
Cambios en la Forma de la Marea
Lección 5 página 138 La fecha.
JUAN JOSE BRITO DOUGLAS NARVAEZ JOSE O. MENDOZA
CAPACITACIÓN MES DEL AGUA - Mendoza - CAPACITACIÓN MES DEL AGUA - Mendoza - Disertante Vairani, Jorge Disertante Vairani, Jorge.
“Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología”
Grupo de Trabajo I Sistema de Referencia
Marco Matamala Castro Prof. Guía Luis Zamorano Riquelme
Índice Las potencialidades: la inmigración económica a España
Segmentación de los mercados universitarios
Mariano S. Alvarez1, C. S. Vera1, G. Kiladis2 and B. Liebmann2
How We Got Here… And Where Were Going Chad Hurley CEO and Co-Founder 5/17/2007 Diego Molina YouTube en la e-Democracia Cerrar presentación X.
PREDICCIÓN DE CAUDALES MEDIOS MENSUALES DEL RÍO HUANCANÉ
UNIDAD DE POSTGRADO DE CIENCIAS FISICAS
LAS CONDICIONES OCEANOGRAFICAS EN EL LITORAL DE LAMBAYEQUE
ANALISIS DE LA ESTABILIDAD DE CATAMARANES
UNALM Universidad Nacional Agraria la Molina
Mithat Kamber MEMA Dr. José ALBIAC * Presentación del área de estudio * Objetivos y metodología * Construcción del modelo * Validación y escenarios *
Iris Espinoza, Robinson Rivas, Iván Saavedra
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en el
Profesor Guía : Sr. Alvaro Valencia M.
AUSA Asociación de Universidades Sur Andina. Objetivos  Establecer vínculos institucionales de integración regional.  Construir redes para compartir.
Nuevas Ampliaciones Sistema Itaipu/Ande. Indice 1- Conexión del Conjunto Autotransformador Regulador - TX/RX 2- Instalación del Conjunto Autotransformador.
Sergio Contreras1,2 Erica Cesca3 Pablo E. Villagra3 Matthias M. Boer4
CLASE 7 Kg 33 • RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS mg 7 1 = :2 =
Autora: MSc. María de los Ángeles Hernández Ruiz
Un Programa de Bonos atrae no solo a Trabajadoras Sexuales sino también a sus Clientes Con Apoyo Financiero de NOVIB y Elton John AIDS Foundation Zoyla.
Cursos intensivos 2010 DIPREGEP 20 - Planillas Mecanizadas - Balances - Movimientos y Licencias en Establecimientos de Prov. de Bs. As. con y sin aporte.
Water Management Issues in Latin America Álvaro Soldano Water Management Issues in Latin America Álvaro Soldano Water Cycle Capacity Building Workshop.
Eutrofización de lagos
DETERMINACIÓN DE DESCARGAS DE RIOS
Uso de datos MODIS en el monitoreo de cambios en la cobertura vegetal
CENTRALES ELÉCTRICAS DE NARIÑO S.A. E.S.P.
Jorge Roberto Pacheco Linares CONIDA
Mes del Agua- Marzo 2013 Dirección de Gestión del Conocimiento y Coordinación Interinstitucional Foro Tiempo del Agua y de las Soluciones “Proyectos y.
INVENTARIO DE CUERPOS DE HIELO Y NIEVE EN LA CUENCA DEL RIO JACHAL PROVINCIA DE SAN JUAN Zulma Menna, María Eugenia Paz, Omar del Castillo, Miriam Oropel,
Figura 2.- Dispersión de los valores estimados y observados y su distribución mensual para la estación Rungue Embalse, para la temperatura máxima diaria.
Rejilla de observaciones interpoladas de alta resolución en España para precipitación y temperatura: SpainHR Jesús Fernández.
Estudio de la zona de influencia de la Alacant Anchor Station a partir de simulaciones meteorológicas con el modelo TAPM Sara Vidal Vicedo Grupo de Climatología.
REGIONALIZACIÓN PARAMÉTRICA DE FUNCIONES I-D-T
1 Estimación de los aportes en régimen natural en el Bajo Ebro Estimation of Virgin Flows in the Lower Ebro River Francesc Gallart, Pilar Llorens Instituto.
Depósito en suelo de dos trazantes ecohidrológicos ( 7 Be y Cl - ) por acción de la lluvia en la región central de Argentina Juri Ayub, J. 1, Santoni,
XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto Florianópolis, 21 al 26 de Abril de 2007 Identificación del área ocupada con cultivos de verano utilizando.
Cayo Ramos Taipe Lima, Perú Cayo Ramos Taipe Lima, Perú “Balance de Energia con Tecnicas de Sensoramiento Remoto e Imagenes de Satelite”
Villamontes Misión la Paz Desborde El Chañaral Desborde La Gracia Santa Victoria Desborde Pozo Hondo Desborde La Puerta CARACTERIZACIÓN DE LOS DESBORDES.
Comparacion de experiencias en el diseno y formulacion de medidas de adaptacion al cambio climatico de enero de 2009.
UNIDAD DE POSTGRADO DE CIENCIAS FISICAS PERFIL DE TESIS DE MAESTRIA Diseño de un modelo de pronóstico de crecidas en la subcuenca del río Shullcas Tesista:
Deposición de sedimentos en ríos de Puerto Rico y otros países
XXIV Conagua – San Juan 2013 IDENTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE ÁREAS FUENTE VARIABLES EN SISTEMAS HIDROLÓGICOS DE LLANURA Msc. Carlos C. Scioli (FICH – UNL)
CON FILTROS COLECTORES PARA
Introducción a los Sistemas de Información Geográfica (SIG)
Natalia Uribe, Jefferson Valencia, Jairo Guerrero, Marcela Quintero
Profesionales: Francisco Meza A. Ing. Agrónomo. Ms. Cs. Paula Oyarzo C. Biólogo Ambiental. “Composición físico-química y metálica de los Sedimentos Fluviales.
1. ¿Qué son losGCMs? ¿Cómo trabajan? Los GCMs están basados en las leyes físicas que describen el transporte de masa y energía, describiendo el sistema.
Un procedimiento de ‘interpolación’ de imágenes de satélite de la temperatura de la superficie del mar de la Laguna de Términos, Campeche. Instituto de.
26 de octubre de 2015 Observatorio Mesa Tecnológica de Oleaginosas
Módulo 2.2 Datos de actividad de monitoreo para las tierras forestales que permanecen como tales (incl. degradación de los bosques) Materiales de capacitación.
Características de imágenes digitales Ver 2.3 a 2.6 de Fundamentals2.3 a 2.6 de Fundamentals of Remote Sensing.
July 20, 2009 U.S. Department of the Interior U.S. Geological Survey Diego Pedreros, Joel Michaelsen, Chris Funk, Greg Husak, James Verdin, Lorena Aguilar,
Cuencas Hidrográficas
Illustration of Remote sensing in Coastline evolution Angela Maria Gomez Garcia Universidad Nacional de Colombia – Medellin, Sur America.
Transcripción de la presentación:

DETERMINACIÓN DE LA CONCENTRANCIÓN DE LOS SÓLIDOS EN SUSPENSIÓN EN LOS RÍOS DE LA AMAZONÍA PERUANA MEDIANTE IMÁGENES SATELITALES MODIS ESPINOZA VILLAR Raúl1,2,3 ; MARTINEZ Jean Michel1,4; GUYOT Jean Loup1,4; MEJÍA MARCACUZCO Jesús1,5 INTRODUCCIÓN En el Perú, la cuenca del Amazonas se extiende sobre 977 900 km2 (76% del área del país), y drena el 98% de los recursos hídricos del país (Espinoza et al., 2006; Guyot et al., 2007). Transportando entre 400 y 500 millones de toneladas por año de sedimentos (Laraque et al, 2005). El proyecto HiBAm viene haciendo estudios de transporte de sedimentos por los ríos de la Amazonía Peruana teniendo una red de estaciones en los principales ríos. En el presente trabajo se pretende validar la estimación de material en suspensión (MES) por medio de imágenes satelitales usando como patrón los datos de MES de la red HiBAm. Se han obtenido buenos resultados en los ríos de la amazonía brasileña (Mertes et al, 1996; Martinez et al, 2005; Barbosa 2005 ) donde el ancho son de varios kilómetros. En el presente trabajo se pretende encontrar el grado de representatividad de los valores de reflectancia obtenidos de las imágenes satelitales MODIS para indicar la concentración de sedimentos en suspensión en las diferentes estaciones de la amazonía peruana. DATOS Características de las Estaciones Para el presente trabajo se han tomado los datos disponibles desde enero del 2004 hasta el 31 de diciembre de 2006, tanto para las Imágenes Satelitales como para los valores de material en suspensión. Los datos de concentración de sedimentos son obtenidos de la red HiBAm. Las imágenes fueron obtenidas de la base de datos GetModis (www.mpl.ird.fr/HyBAm/outils/logiciels.php). Se usaron cuatro tipos de imágenes: de 250 y 500 m de resolución espacial; de los satélites TERRA y AQUA. Los cuarto de 8 días de resolución temporal. 200 km 0 km UBICACIÓN Estación Río Coordenadas Caudal Promedio Ancho aproximado del Río Superficie de la Cuenca Latitud Longitud m3/s m km2 Bellavista Napo -73º04’25’’ -3º28’51’’ 6 270 650 100518 Borja Marañon -77º32’46’’ -4º28’22’’ 4 780 300 117200 San Regis -73º54’27’’ -4º30’52’’ 16 230 349984 Requena Ucayali -73º49’37’’ -5º01’29’’ 11 260 600 365105 Tamshiyacu Amazonas -73º9’53’’ -4º00’11’’ 27 500 1000 726403 SAN REGIS BORJA RESULTADOS TAMSHIYACU Resolución Espacial Estación Tamshiyacu San Regis Borja Bellavista r n 250 m 0.87 35 0.62 34 0.69 -0.12 31 500 m 0.55 32 0.48 0.60 0.11 28 Coeficientes de correlación de Pearson (r) para los diferentes tipos de Imágenes y numero de datos (n) en las diferentes estaciones. REQUENA Valores de “r” para diferentes estaciones Tipo de Imagen Tamshiyacu San Regis Borja Bellavista Terra 250m 0.87 0.65 0.69 -0.12 Terra 500m 0.45 0.60 0.11 Aqua 250m 0.74 0.31 0.59 0.10 Aqua 500m 0.77 0.41 0.61 -0.10 Variación temporal de las bandas Roja e IRC y de los valores de MES en la estación Tamshiyacu. Con las ecuaciones de las otras estaciones se pudo generar una ecuación para la estación de Requena En la estación de Bellavista no se encontró ninguna relación debido a la gran variabilidad temporal de el MES en esta estación (Laraque et al (2004) Correlación (r) entre las los valores de MES y la reflectancia calculada de diferentes tipos de imágenes satelitales. CONCLUSIONES Esta metodología, validada en los mares y en los ríos de la Amazonía Brasileña, en los cuales se tienen grandes extensiones de espejos de agua. Es valida también para la planicie amazónica peruana para calcular la concentración de sedimentos en suspensión. Los análisis prueban que los cálculos de MES a partir de las imágenes satelitales son bastante confiables a pesar de las dificultades para la obtención de la reflectancia debido a la alta nubosidad de la zona. Las imágenes satelitales MODIS de 250 m de resolución espacial pueden ser usadas con buenos resultados en ríos de hasta 300 m de ancho, mostrando un valor de correlación de Pearson de 0.69 (Estación Borja) El tipo de imágenes satelitales con las que se obtuvieron mejores resultados fueron las imágenes del satélite TERRA con resolución de 250 metros seguidas de las imágenes con resolución de 500 metros del mismo satélite. Los resultados obtenidos del satélite AQUA son de menor calidad BIBLIOGRAFIA Barbosa C.C.F. 2005 Sensoriamento Remoto da Dinâmica da Circulação da Água do Sistema Planície de Curuai / Rio Amazonas. Tese de Doutorado em Sensoriamento Remoto INPE. 255p Espinoza JC, Fraizy P, Guyot JL, Ordoñez JJ, Pombosa R, Ronchail J. 2006. La variabilité des débits du Rio Amazonas au Pérou. Climate Variability and Change-Hydrological impacts. IAHS Publ. 308: 424 – 429. Filizola N. 1997. O fluxo de sedimentos em suspensão nos rios da bacia amazônica brasileira. Dissertação de Mestrado 122, Univ. Brasília, 86 p. Guyot J. L., Bazan H., Fraizy P., Ordoñes J.J., Armijos E., Laraque A. 2007 Suspended sediment yields in the Amazon basin of Peru: a first estimation. Water Qualiti and Sediments Behaviour of the Future: Predictions for the 21st Century (Proceedings of Symposium HS2005 at IUGG2007, Perugia, July 2007) IAHS Publ.314, 03 - 10. Laraque, A., Filizola, N., Guyot, J. L. 2005.,The spatial and temporal variability of sediment transport in the Brazilian Amazon basin, based on a regular 10-day sampling programme. Sediment Butget IAHS 291, 2005. Laraque, A., Ceron C., Armijos, Pomposa, ., Magat, P., Guyot, J. L. 2004 Sents yields and erosion rates in the Napo River basin: an Ecuadorian Andean Amazon tributary. Sediment Transfer through the Fluvial Sistem IAHS 288, 2004. Martinez J.M., Seyler F., Bourgoin L.M., Moreira-Turcq M., J.L. Guyot. 2005. Amazon Basin Water Quality Monitoring Using Meris and Modis Data. Proc. of the 2004 Envisat & ERS Symposium, Salzburg, Austria 6-10 September. Mertes L.A.K., Novo E., Daniel D. L., Shimabukuro Y. E., Richey J. E., Krug T.,1996. Classification of Rios Solimões-Amazonas Wetlands through Application of Spectral Mixture Analysis to Landsat Thematic Mapper Data, VIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Salvador, Brasil, 14-19 abril 1996, INPE, p. 199-203 Molinier M, Guyot JL, Oliveira E, Guimarães V. 1996. Les régimes hydrologiques de l’Amazone et de ses affluents. L’hydrologie tropicale : géoscience et outil pour le développement, Paris, Mai 1995. IAHS Publ. 238: 209 – 222. HiBAm (Hydrologie et géodynamique du Bassin Amazonien) UNALM – FIA (Universidad Nacional Agraria La Molina – Facultad de Ingeniería Agrícola), Avenida La Molina s/n, Lima 12, Peru CONCYTEC (Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica) IRD – LMTG (Institut de Recherche pour le Développement – Laboratoire des Mécanismes de Transfert en Géologie) EPG (Escuela de Post Grado- UNALM Especialidad de Recursos Hídricos.)