Modelamiento de la superficie cubierta del contacto basamento-grava a partir de las superficies expuestas adyacentes, Cuenca Toki, Calama (Precordillera, Norte de Chile)
Tesis
Publication date
2018Metadata
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Cómo citar
García Godoy, Marcelo
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Modelamiento de la superficie cubierta del contacto basamento-grava a partir de las superficies expuestas adyacentes, Cuenca Toki, Calama (Precordillera, Norte de Chile)
Author
Professor Advisor
Abstract
En el presente trabajo se pretende desarrollar una metodología que permita modelar superficies cubiertas a partir de la geomorfología expuesta. Esto se desarrolló en la cuenca Toki, al oeste de la ciudad de Calama, zona que se caracteriza por tener un clima árido y ha permanecido así por al menos 25Ma, lo que ha favorecido la preservación de ciertas geoformas denominadas pediplanos (superficies de bajo relieve). Para lograr el objetivo de generar la superficie de contacto entre basamento-grava bajo un relleno posterior, se utilizaron distintos métodos de interpolación geoestadísticos usando el software ArcGis, tomando como datos de entrada las superficies geomorfológicas (Pediplanos) y superficies con distintos rangos de pendiente. Para poder cuantificar el error del modelo se utilizó como contacto real la información proveniente de 495 sondajes.
Los resultados mostraron que los datos de entrada proveniente de las superficies de bajo relieve aportan información relevante que permiten crear un modelo cercano a lo que es la geometría de la superficie real. Una simple selección por pendiente entrega resultados similares a los obtenidos a partir de las geoformas lo que podría permitir automatizar la metodología. Además, una mínima cantidad de información extra (menos de un 10% de sondajes) entrega una buena estimación de dicho contacto minimizando drásticamente los errores. Asimismo, los resultados mostraron que existe una pendiente optima tal que su proyección pase cercana al contacto real. Existe una elección de sondajes basada en una ubicación a cierta distancia que sería óptima para minimizar el error y no existe una clara relación entre el error y la cantidad de datos de entrada, lo que quiere decir que el tipo de información de entrada es crucial para generar un buen modelo predictivo.
General note
Geóloga
Identifier
URI: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/159567
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