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Berné Valero, José LuisSupervisorGarrido Villén, NataliaSupervisor
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Doctoral Thesis

Monitorización de fenómenos geodinámicos aplicando técnicas GNSS

Date read: 2014-06-03 {_iPublic_txt_centro_}: | ID: 10251/37886

Author: Antón Merino, Alberto

Director: Garrido Villén, Natalia ; Berné Valero, José Luis

Abstract

La Tierra es un planeta en continua transformación. Si retrocediéramos en el tiempo 1500 millones de años, no reconoceríamos ningún rasgo actual en su superficie, ni montañas, ni cuencas oceánicas, ni posiciones relativas de los continentes. Por el contrario, si pudiéramos mirar la Luna con un telescopio que nos mostrara cómo era hace 1500 millones de años, observaríamos que su superficie, salvo algunos nuevos cráteres, no ha variado. Esto es debido a que la Tierra, al contrario que la Luna, aún no se ha enfriado y se mantiene geológicamente activa y en continuo movimiento. En este trabajo se ha tratado de validar las técnicas GNSS como herramienta fundamental en estudios de geodinámica interna, orientando la investigación hacia la búsqueda de precursores en el ámbito de la sismología y vulcanología. Para poner en práctica la utilidad de dichas técnicas, se realizarán investigaciones aisladas que serán publicadas en diversos medios (Summary)
Keywords
Geodesia espacialGeodinámicaGnssLife below waterMonitorizacion

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Impact and social visibility

It is essential to present evidence supporting full alignment with institutional principles and guidelines on Open Science and the Conservation and Dissemination of Intellectual Heritage. A clear example of this is:

  • The work has been submitted to a journal whose editorial policy allows open Open Access publication.
  • Assignment of a Handle/URN as an identifier within the deposit in the Institutional Repository: http://hdl.handle.net/10251/37886
Continuing with the social impact of the work, it is important to emphasize that, due to its content, it can be assigned to the area of interest of ODS 14 - Conserve and sustainably use the oceans, seas and marine resources for sustainable development, with a probability of 76% according to the mBERT algorithm developed by Aurora University.

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