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Monitorización de fenómenos geodinámicos aplicando técnicas GNSS

Fecha de lectura: 2014-06-03 Centro: | ID: 10251/37886

Autor/a: Antón Merino, Alberto

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

Resumen

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)
Palabras clave
Geodesia espacialGeodinámicaGnssLife below waterMonitorizacion

Indicios de calidad

Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/10251/37886
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 14 - Conservar y utilizar sosteniblemente los océanos, los mares y los recursos marinos, con una probabilidad del 76% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.

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