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dc.contributor.advisorJara García, Mitchel Jimmy
dc.contributor.authorSalas Quispe, Mario Kevin
dc.date.accessioned2020-08-17T17:16:08Z
dc.date.available2020-08-17T17:16:08Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2020-08-17
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/16823
dc.description.abstractEl sector agropecuario representa alrededor de 7% de nuestro PBI, donde la mayor cantidad se concentra en la costa peruana. Por otro lado, en la sierra y selva se perciben menor crecimiento y menor desarrollo en este sector. Sin embargo, el distrito de Pitumarca, como muchas otras comunidades del interior del Perú, tienen como principales actividades económicas la agricultura, la ganadería y la silvicultura. Tan solo entre estos sectores se emplea alrededor del 70% de la PEA de todo el distrito de Pitumarca. Para sustentar la economía local, existen diferentes tipos de cultivos, pastizales, bosques y ganado, dentro de los 736 km2 de extensión de la cuenca. Actualmente los procesos erosivos merman la capacidad productiva del suelo, generando un impacto directo en la economía local. Las características de la cuenca, como la orografía accidentada y los factores climáticos anómalos, incrementan la producción de sedimentos dentro de la cuenca. Ello, sumado a otros factores como: una pobre cobertura vegetal, un suelo susceptible a la erosión y el uso inadecuado del suelo, pueden generar catástrofes ambientales y económicas. La generación de un modelo hidrológico, capaz de ubicar y medir el grado de erosión en la cuenca, mediante el uso de la herramienta SWAT, calculará el volumen de pérdida de suelo por hectárea y por año. La calibración y validación del modelo, mediante el uso de la herramienta SWAT-Cup, calculará la eficiencia del modelo, lográndose así generar un buen rendimiento en las simulaciones. Para la elaboración del modelo fue necesario el registro de datos climáticos e hidrológicos, para completar los datos climáticos faltantes, se usaron redes neuronales junto con el uso del producto PISCO. Luego se interpolaron valores, para obtener estaciones simuladas dentro de la cuenca, con los que se elaboró una base de datos climáticos, usando Microsoft Access, usada para el modelo hidrológico. Además es necesario, también, imágenes satelitales y el uso de algún sistema de información geográfico (SIG). Los DEM fueron extraídos de la página del USGS y se usó programa QGIS. Con el uso del modelo, se ubican las zonas con un alto grado de erosión y a partir de ello, se proponen medidas de mitigación según sea las características de las zonas, tales como: reforestación, estructuras hidráulicas, tecnificación de cultivos, etc. Estas medidas, contemplan, además, el fomento del desarrollo local, mejorando la competitividad y crecimiento del distrito.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-CompartirIgual 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/*
dc.subjectSuelos--Erosión--Aspectos económicoses_ES
dc.subjectManejo de cuencas--Perú--Canchis (Cuzco : Provincia)es_ES
dc.subjectSedimentación--Perú--Canchis (Cuzco : Provincia)es_ES
dc.titleEstimación de la carga de sedimentos en la cuenca del río Pitumarca mediante el uso del modelo Swates_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Civiles_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Civiles_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01es_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
renati.advisor.dni40418282
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4436-2858es_ES
renati.discipline732016es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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