Examinando por Autor "Mesias Sanchez, Thalia"
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Ítem Modelamiento ambiental aplicando el software soundplan en la evaluación de la contaminación sonora del distrito de Chimbote, provincia Del Santa, región Ancash(Universidad Peruana Unión, 2022-02-10) Cahuana Sanchez, Jose Manuel; Mesias Sanchez, Thalia; Perez Carpio, Jackson EdgardoEn un marco y contexto globales, se ha establecido que la contaminación acústica es una de las principales consecuencias medioambientales graves que afectan a la población residente (niveles de ruido) y a su entorno en una región geográfica concreta. La contaminación sonora así mismo constituye un factor determinante de la calidad ambiental asociada al ruido en el distrito de Chimbote debido a los impactos negativos directamente relacionadas sobre la salud de la población, siendo las fuentes más predominantes: el tráfico vehicular, el comercio, edificaciones, actividades industriales, fuentes puntuales, fuentes móviles, etc. El objetivo de la investigación fue evaluar la contaminación sonora del distrito de Chimbote a través del modelamiento ambiental aplicando el software SOUNDPLAN. La metodología aplicada consistió en la realización de una comparación de los resultados obtenidos por un modelamiento ambiental, la cual nos permitió elaborar los diferentes modelos de predicción de ruido y de esta manera se validó el modelamiento y reconocer la desviación porcentual entre sus intensidades sonoras (decibeles) en el ámbito de estudio según periodo de años considerados (2014, 2015, 2016, 2018 y 2019). Se generó modelos de predicción de ruido haciendo uso de la herramienta Kriging Ordinario. Comparando los resultados de cada uno de estos años acorde al D.S.085- 2003-PCM ECA ruido ambiental, se tuvo que para el año 2014 la contaminación sonora superó los 75dBA y alcanzó un registro critico de 86.5 dBA. Para el año 2015la mayor incidencia registró valores de 87.5 dBA. Para el año 2016, fue el escenario de mayor concentración de contaminación sonora en el distrito de Chimbote. Y para los años 2018 y 2019 en el periodo diurno el valor máximo fue de 88 dBA. Finalmente, el modelo ambiental aplicando el software SOUNDPLAN permitió de manera adecuada evaluar la contaminación sonora en el distrito de Chimbote.Ítem Uso de las algas Macrocystis Pyrifera Bory y Lessonia Nigrescens Bory para el tratamiento de efluentes mineros(Universidad Peruana Unión, 2019-12-02) Lazo Chavez, Derek Enrique; Mesias Sanchez, Thalia; Perez Carpio, Jackson EdgardoLa contaminación hídrica por metales pesados puede llegar a ser un problema muy grave para el medio ambiente, esto se complica cuando hablamos sobre efluentes mineros y generan grandes cantidades de residuos las cuales son vertidas en forma de líquidos, siendo que estos líquidos comparados a otras empresas contienen más altas concentraciones de diferentes metales. En vista de una problemática permanente, han aparecido tecnologías para combatirla y entre todas ellas la que más destaca es la adsorción algal ya que presenta innumerables ventajas como bajo costo, alta capacidad de remoción de metales y aparente inmunidad a los medios acuosos tóxicos. Es por ello que este trabajo presenta una revisión de las múltiples investigaciones del uso de la biomasa algal resultando ser un excelente método sostenible para la remediación de metales pesados gracias a su baja relación entre la cantidad de biosorbente usada y el volumen del medio acuoso, de 1g a 500mL siendo el valor promedio en 10 de 17 investigaciones, las otras 7 pruebas poseen relaciones muy bajas como 0.1g a 1000mL y muy altas como 48g a 1000mL; y la utilización del Modelo Langmuir, evaluando dos parámetros: la capacidad máxima de adsorción (qmax) siendo el Cadmio con 0.87 mmol/g y Zinc con 12.71 L/mmol las de mayor capacidad de adsorción, y el coeficiente relativo de afinidad (b), siendo el Plomo con 892 mg/g y el Cadmio con 1.04 L/mg las de mayor afinidad de las macroalgas Macrocystis Pyrifera Bory y Lessonia Nigrescens Bory respectivamente. También se midió el efecto del pH en la remoción de estos contaminantes, siendo los valores de 4 a 6 los que más se repiten y de mayor eficiencia en la remediación