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Título

Desarrollo de una metodología para la estimación de la componente horizontal en la deformación del terreno: Caso Ciudad de Celaya

dc.contributor.authorCarranco Lozada, Simón Eduardo
dc.date.accessioned2019-05-20T19:40:12Z
dc.date.available2019-05-20T19:40:12Z
dc.date.issued23/05/2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11627/4964
dc.description.abstract"La deformación del terreno es un fenómeno que está afectando diversas ciudades en todo el mundo, el origen de la deformación es causado por fenómenos diversos como; sismos, fallas tectónicas, movimiento en laderas, compactación del suelo, extracción de hidrocarburos y extracción de agua subterránea como el más conocido. En algunas ocasiones se puede conjuntar más de un fenómeno de los mencionados anteriormente y causar cuantiosos daños a la infraestructura civil de las ciudades. Este es el caso de la ciudad de Celaya Guanajuato donde en los años 80s se comenzaron a ver las primeras grietas y pequeños hundimientos en la parte del centro de la ciudad. En este trabajo se propone una metodología en la que se hace una integración de geo-sistemas (SIG, DInSAR y Procesos Gaussianos), también el uso de herramientas para entender y prospectar los movimientos del terreno en la ciudad de Celaya, en particular, su componente horizontal. En este trabajo se utilizaron mediciones directas con GPS en tres periodos diferentes 2002, 2012 y 2015, los datos levantados se utilizan para general el modelo que se desarrolla con Procesos Gaussianos, la calibración del modelo se realiza con la última medición de GPS y el análisis de del periodo 2014-2015, con los resultados del tratamiento del par interferométrico se determinaron coeficientes de correlación entre los datos del levantamiento 2015 y los resultados obtenidos del procesamiento DInSAR, para obtener mayor precisión y minimizar errores de sesgo que generan las pocas mediciones. Los resultados de GPS y DInSAR, se integran en un modelo de análisis numérico (PreDeFo) montado sobre un código de Phyton. El modelo ajusta un fenómeno no lineal a las observaciones obtenidas a partir de la generalización de una distribución multivariada, para el ajuste de la función se hacen cálculos a priori y a posteriori de forma que el proceso iterativo optimiza parámetros dentro del modelo mismo. Con los resultados del modelo se obtiene las predicciones a tres años como máximo. Los resultados muestran un coeficiente de correlación de 0.88 en Longitud y 0.95 en Latitud. El modelo PreDeFo, es una opción de prospección de datos de deformación y tendencias de movimiento para GPS y DInSAR y de igual manera para minimizar los levantamientos periódicos por años."es_MX
dc.description.abstract"The ground deformation is a phenomenon that is affecting diverse cities around the world, the origin of the deformation is because of phenomenons like earthquakes, tectonic failures, slopes movements, ground compactation, hydrocarbon extraction and groundwater extration as the most known. Sometimes it can be combine more than one phenomenon mentioned previously and cause substantial damages to the civil infrastructure of the cities. Such is the case of the Celaya, Guanajuato where in the 80´s the started to see the first cracks and little sinkings in the center of the city. In this job it propose a methodology about the geosystems integrations (SIGM DInSAR and Gaussian Processes), also the use of direct tools with GPS in three diferent periods: 2002, 2012 y 2015, the data collected is used to generate model that is developed with Gaussian Processes, the calibration of the model is performed with the last GPS measurement and the analysis of the period 2014-2015, whith the results Of treatment of the interferometric pair it was determinated the coefficients correlation between data of 2015 compilation data and the obtained results of the DInSAR processing, to get a better precision and reduce mistakes bias that generate the few meditions. The results of the GPS and DInSAR, both of them are integrated in a numeric analysis model(PreDeFo) mounted in a Phyton code. This model adjust a no lineal phenomenon to the observations obtained from the generalization of a multivariate distribution, to the adjustment of the function it does a priori and a posteriori calculations so that the iterative process optimizes parameters inside the same model. With the results of this model are obtained the predictions to 3 years as máximum, the results shows a correlation coeficient of 0.88 in length and 0.95 in latitude. PreDeFo model, is an option of prospetion of deformation data and trend to the movement to GPS and DiNSAR and to minimize the periodic compilation data too."es_MX
dc.description.sponsorshipCANACyTes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherIPICyTes_MX
dc.rightsAttribution-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/*
dc.subjectGPSes_MX
dc.subjectDInSARes_MX
dc.subjectPreDeFoes_MX
dc.subjectProcesos Gaussianoses_MX
dc.subjectFallas normaleses_MX
dc.subjectGrabenes_MX
dc.subject.classificationAreaes_MX
dc.titleDesarrollo de una metodología para la estimación de la componente horizontal en la deformación del terreno: Caso Ciudad de Celayaes_MX
dc.typedoctoralThesises_MX
dc.contributor.directorRamos Leal, José Alfredo


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