In this work, we apply multi-temporal 1D-magnetotelluric (MT) surveys to estimate the space–time variations of the apparent resistivity and correlate these changes with seismic activity in the central part of Colombia (South America). We use the time series of the Earth’s natural electric and magnetic fields registered at two MT stations of the National University of Colombia Seismological Network (RSUNAL), located in the Eastern Andean Cordillera, in the central part of Colombia, over several days. Assuming that large earthquakes may generate these types of anomalies, we identified positive results for the Mesetas earthquake (Mw6.0, Lon = 74.184° W, Lat = 3.462° N, H = 13 km-depth, 24 December 2019, UTC 19:03:55), with anomalies registered eight hours before the mainshock. The depth at which the resistivity anomaly was identified coincides with the depth of the earthquake hypocenter. The origin of these anomalies may be associated with the migration of fluids due to the change in the stress regime before, during, and after the earthquake. We hypothesize that before the occurrence of an earthquake, the stress field generates pore pressure gradients, promoting alterations in fluid migration that change the resistivity of the upper crust.
La presente investigación busca analizar la gestión que realiza la Gobernación del Meta en relación con el sector turístico en el municipio de Lejanías a través de la red colaborativa denominada Mesa Ruta Sierra de la Macarena, lo que permite identificar sus principales obstáculos y proponer algunas soluciones de mejora. El análisis se desarrolla bajo un enfoque cualitativo que parte de las entrevistas realizadas a los actores turísticos relevantes y es guiado por la teoría gobernanza en redes colaborativas. El resultado obtenido evidencia la utilidad de las redes para intervenir en problemas complejos como el observado en el sector de las piscinas del Güejar en Lejanías y la imprescindible coordinación por parte de una organización líder con la capacidad de influir en las decisiones. Por último, se enfatiza en la necesidad de consolidar la red, organizarla, asignarle recursos, desconcentrarla y garantizar la participación de todos los actores locales que se afectan positiva o negativamente de las decisiones que se tomen en la Mesa Ruta Sierra de La Macarena.
El análisis de clúster sobre datos climatológicos es usado en diversas investigaciones dado que permite obtener resultados interesantes para cada enfoque propuesto. Por tanto, en este trabajo se presenta la evaluación de desempeño del algoritmo de agrupamiento K-Means a partir del uso de normalización aplicada a un conjunto de datos con cuatro variables climatológicas (temperatura, precipitación, humedad relativa y radiación solar) para una estación ubicada en la ciudad de Manizales, Colombia. Esto con el fin de determinar el efecto de aplicar, o no, la normalización en la calidad de los clústeres y evaluar el costo computacional del algoritmo según las características establecidas. Para ello se definen seis escenarios de ejecución para 2, 3 y 5 clústeres con diferente cantidad y agrupación de variables utilizando distancia euclidiana como medida de alejamiento, Davies-Bouldin como método evaluación de calidad de los clústeres y la aplicación de normalización con Z-transformation y Range transformation. Se concluye que, a través de una comparación con k-medoides y aplicación STFT (Transformada de Fourier de Tiempo Reducido), la normalización mejora los resultados y con Z-transformation se obtienen los mejores desempeños de agrupamiento según el índice de Davis-Bouldin.
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