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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.contributor.advisorArroyo Correa, Gabriel
dc.contributor.authorRodríguez Ayala, Norma Angélica
dc.date.accessioned2023-05-12T17:13:36Z
dc.date.available2023-05-12T17:13:36Z
dc.date.issued2012-08
dc.identifier.urihttp://bibliotecavirtual.dgb.umich.mx:8083/xmlui/handle/DGB_UMICH/11922
dc.descriptionFacultad de Ciencias Físico Matemáticas. Licenciatura en Ciencias Fisico Matemáticases_MX
dc.description.abstractOn our planet Earth, there are various types of natural phenomena, which cause us to fear and fascinate at the same time, because they are unpredictable, unpredictable, and reminiscent of our fragile and helpless posture before them. The technological advances that have been achieved. Volcanic phenomena are one of the most known and feared, as it is not only the eruption itself, but also related events that are causing great damage and death. These damages are not only of the volcano's surroundings, but can reach reach in the economy, transit (terrestrial and aerial), health, lifestyle, etc., both in the surroundings of the volcano and also to great distances of this and Sometimes to our entire planet. That is why for years it has tried to find methods of prediction and diagnosis, in such a way that damages can be reduced as much as possible in all aspects. It has tried to cover all the factors related to this phenomenon, such as: winds, atmosphere, geographic location, etc., and with this the branches of science in charge of its study to arrive at more optimal results. With the new technologies these studies have been carried out from field research to numerical and mathematical models, where several sciences converge. Although the proposed models are increasingly advanced, it is possible to provide diagnostic responses using empirical and semi-empirical models. In this thesis a comparison is made between an empirical model and a semi-empirical model, recently reported in the literature.en
dc.description.abstractEn nuestro planeta Tierra ocurren varios tipos de fenómenos naturales, los cuales nos llegan a causar temor y fascinación a la vez, por su alcance, que son impredecibles, que no se les puede controlar y nos recuerda nuestra frágil e indefensa postura ante estos pese a los avances tecnológicos que se han logrado. Los fenómenos volcánicos son uno de los más conocidos y temidos, ya que no solamente es la erupción en sí, sino también los eventos relacionados que son causantes de grandes daños y muertes. Estos daños no solo son del entorno del volcán, sino puede llegar a tener alcance en la economía, tránsito (terrestre y aéreo), salud, estilo de vida, etc., tanto en los alrededores del volcán como también a distancias grandes de este y en ocasiones a todo nuestro planeta. Es por ello que desde hace años se ha tratado de encontrar métodos de predicción y diagnóstico, de tal manera que los daños se puedan disminuir lo más posible en todos los aspectos. Se ha tratado de cubrir todos los factores relacionados con este fenómeno, como son: vientos, atmósfera, localización geográfica, etc., y con esto las ramas de la ciencia encargadas de su estudio para llegar a resultados más óptimos. Con las nuevas tecnologías estos estudios se han llevado a cabo desde investigaciones de campo hasta modelos numéricos y matemáticos, donde convergen varias ciencias. Aun cuando los modelos propuestos son cada vez más avanzados, es posible dar respuestas de diagnóstico usando modelos empíricos y semiempíricos. En esta tesis se hace una comparación entre un modelo empírico y un modelo semiempírico, reportado recientemente en la literatura.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgoes_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/1
dc.subjectFISMAT-L-2012-0168es_MX
dc.subjectAtmósferaes_MX
dc.subjectCeniza volcánicaes_MX
dc.subjectFaseses_MX
dc.titleComparación entre un modelo empírico y semiempírico para depósitos de ceniza volcánicaes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_MX
dc.creator.id0
dc.advisor.id0
dc.advisor.roleasesorTesis
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