Geração de VRS a partir de modelos atmosféricos: Conceito, implementação e resultados

Nowadays, with the implantation of GNSS (Global Navigation Satellite System) reference station networks, several positioning techniques have been developed and/or improved. Using such kind of network data it is possible to model the GNSS distance dependent errors and to compute correction terms for the network region. Several methods have been developed to formulate the corrections terms from network stations data. A method that has been received a great attention is the Virtual Reference Station (VRS). The idea is that the VRS data resemble as much as possible a real receiver data placed in the same local. Therefore, the user has the possibility of using the VRS as if it were a real reference station in your proximities, and to accomplish the relative positioning with a single frequency receiver. In this paper it is described a different methodology applied to implement the VRS concept, using atmospheric models developed by Brazilian researchers. Besides, experiments for evaluating the quality of generated VRS are presented, showing the efficiency of the proposed method.

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

Intercambios de masa y energía entre la vegetación y la capa límite atmosférica en dos ecosistemas de Argentina

Dentro del contexto del Cambio Global ha surgido el interés en conocer y entender la dinámica de los ecosistemas. La técnica Eddy Covariance (EC) es utilizada a nivel global para el registro continuo de los intercambios turbulentos de masa y energía en una diversidad de ecosistemas, con sensores montados en torres micrometeorológicas y en plataformas móviles. Así mismo, el empleo de modelos atmosféricos de mesoescala suma un aporte a la compresión de los procesos de intercambio suelo-atmósfera dentro de la Capa Límite Atmosférica. Lo enunciado anteriormente motivó la elaboración de la presente tesis en la cual se planteó caracterizar los intercambios turbulentos, estudiando su variabilidad sobre un bosque seco nativo y uno implantado en Argentina y evaluar el desempeño del modelo BRAMS-4.2 en alta resolución en reproducir estos intercambios. A partir de los valores observados, se encontró que la concentración media diaria y los flujos de CO2 presentaron un marcado ciclo diurno. El valor medio de las concentraciones en el bosque implantado fue igual a 736.2 más o menos 42.4 mg/m3 y en el bosque nativo igual a 641.9 más o menos 22.4 mg/m3. Los flujos de CO2 presentaron una amplitud media mayor en verano igual a 1.42 mg/m2s (0.27 mg/m2s) en el bosque implantado (bosque nativo). Los flujos de calor latente registrados en el bosque implantado fueron mayores a los registrados en el bosque nativo. La implementación del sistema de sensores instalados a bordo del avión Sky Arrow 650 ERA permitió realizar mediciones en los primeros metros de la atmósfera. El modelo BRAMS-4.2 supo reproducir razonablemente bien distintas variables meteorológicas así como también los flujos de masa y energía. Los resultados obtenidos en esta tesis son un aporte para ampliar el conocimiento sobre los intercambios turbulentos entre la vegetación y las capas bajas de la atmósfera en distintos ecosistemas de Argentina.

Intercambios de masa y energía entre la vegetación y la capa límite atmosférica en dos ecosistemas de Argentina

Dentro del contexto del Cambio Global ha surgido el interés en conocer y entender la dinámica de los ecosistemas. La técnica Eddy Covariance (EC)es utilizada a nivel global para el registro continuo de los intercambios turbulentos de masa y energía en una diversidad de ecosistemas, con sensores montados en torres micrometeorológicas y en plataformas móviles. Así mismo, el empleo de modelos atmosféricos de mesoescala suma un aporte a la compresión de los procesos de intercambio suelo-atmósfera dentro de la Capa Límite Atmosférica. Lo enunciado anteriormente motivó la elaboración de la presente tesis en la cual se planteó caracterizar los intercambios turbulentos, estudiando su variabilidad sobre un bosque seco nativo y uno implantado en Argentina y evaluar el desempeño del modelo BRAMS-4.2 en alta resolución en reproducir estos intercambios. A partir de los valores observados, se encontró que la concentración media diaria y los flujos de CO2 presentaron un marcado ciclo diurno. El valor medio de las concentraciones en el bosque implantado fue igual a 736.2 ± 42.4 mg/m3 y en el bosque nativo igual a 641.9 ± 22.4 mg/m3. Los flujos de CO2 presentaron una amplitud media mayor en verano igual a 1.42 mg/m2s (0.27 mg/m2s)en el bosque implantado (bosque nativo). Los flujos de calor latente registrados en el bosque implantado fueron mayores a los registrados en el bosque nativo. La implementación del sistema de sensores instalados a bordo del avión Sky Arrow 650 ERA permitió realizar mediciones en los primeros metros de la atmósfera. El modelo BRAMS-4.2 supo reproducir razonablemente bien distintas variables meteorológicas así como también los flujos de masa y energía. Los resultados obtenidos en esta tesis son un aporte para ampliar el conocimiento sobre los intercambios turbulentos entre la vegetación y las capas bajas de la atmósfera en distintos ecosistemas de Argentina.

Avaliação dos dados decendiais de precipitação e temperatura máxima e mínima do ar simulados pelo modelo ECMWF para o estado de São Paulo

The weather and climate has a direct influence in agriculture, it affects all stages of farming, since soil preparation to harvest. Meteorological data derived from automatic or conventional weather stations are used to monitor these effects. These meteorological data has problems like difficulty of data access and low density of meteorological stations in Brazil. Meteorological data from atmospheric models, such as ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecast) can be an alternative. Thus, the aim of this study was to compare 10-day period precipitation, maximum and minimum air temperature data from the ECMWF model with interpolated maps from 33 weather stations in Sao Paulo state between 2005 and 2010 and generate statistical maps pixel by pixel. Statistical index showed spatially satisfactory (most of the results with R 2 > 0.60, d > 0.7, RMSE < 5°C and < 50 mm; Es < 5°C and < 24 mm) in period and ECMWF model can be recommended for use in the Sao Paulo state.

Posicionamento GPS utilizando o conceito de estação virtual

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Diseño de un modelo de generación de trayectorias de aeronaves para evaluación de herramientas de control de tráfico aéreo

Este trabajo constituye la simulación de un entorno para un sistema de separación de aeronaves basada en tiempos (TBS). El trabajo se divide en dos secciones: la generación de modelos atmosféricos, y la generación y simulación de trayectoria. Se pretende así recrear la ejecución de una maniobra de aproximación final en diferentes escenarios. La sección de generación de modelos atmosféricos es responsable de construir diferentes modelos de atmósfera, en los que poder obtener valores de presión, temperatura, viento y otras variables atmosféricas, para cualquier posición y tiempo deseados. La sección de generación y simulación de trayectoria se centra en la maniobra de aproximación final a pista, construyendo una trayectoria típica de aproximación final. Después, utilizando los datos atmosféricos de la primera sección, se realiza una simulación de una aeronave realizando dicha aproximación final, obteniéndose todos los datos relativos a velocidades respecto al aire y respecto a tierra, posiciones, tiempo transcurrido, etc. Como resultado, se obtiene información sobre la ejecución de la maniobra de aproximación final. Esta información es sensible a las variaciones de las condiciones atmosféricas de la simulación.

Simulação da dispersão de poluentes atmosféricos e avaliação da qualidade do ar na área de abrangência do Distrito Industrial de Barcarena-PA

A poluição atmosférica é considerada atualmente um dos maiores problemas da sociedade contemporânea, por ameaçar sua qualidade de vida, pois gera impactos negativos no meio ambiente natural e antrópico. Dentre as formas de controle da poluição atmosférica de fontes fixas podem-se destacar a diluição das emissões na atmosfera devido aos efeitos de dispersão, a adoção de equipamentos de controle antes do lançamento dos gases ou a realocação de fonte, visto ser uma possibilidade a ser sugerida durante o procedimento de licenciamento ambiental de empreendimentos com potencial poluidor do ar. Atualmente modelos computacionais de dispersão de poluentes na atmosfera vêm sendo amplamente utilizados na simulação da concentração de poluentes, visando auxiliar órgãos ambientais no prognóstico da qualidade do ar ou suprir deficiências de monitoramento de emissões atmosféricas. O presente trabalho estudou a qualidade do ar e avaliou a dispersão de poluentes atmosféricos sobre Vila do Conde e áreas de influência do Distrito Industrial de Barcarena, no município de Barcarena, estado do Pará, com auxílio do modelo AERMOD View, visto a possibilidade de se estabelecer uma relação entre os níveis de emissões dos poluentes na fonte, com as concentrações dos mesmos no ar, bem como identificar pontos críticos de poluição. O Índice de Qualidade do Ar – IQA e as fragilidades das populações humanas das áreas afetadas pelos poluentes atmosféricos, também foram mensurados na pesquisa. A metodologia empregada permitiu mensurar a concentração média de poluentes atmosféricos durante um determinado tempo de modelagem, informações quanto ao alcance da pluma de poluentes foram alcançados também. São fornecidos ainda informações quanto à relação entre o valor de pico e o valor médio da concentração nas áreas receptoras, provocadas por empreendimentos com características operacionais similares ao modelado. Os resultados demostram que a influência de parâmetros meteorológicos, na dispersão de poluentes são indispensáveis e determinantes na previsão do impacto na qualidade do ar e no planejamento do uso e ocupação do solo de áreas que abrigam atividades poluidoras da atmosfera.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Estudio de modelos de propagación en bandas milimétricas para su futura utilización en redes de comunicaciones móviles 5G

La generalización del uso de dispositivos móviles, con su consiguiente aumento del tráfico de datos, está generando una demanda cada vez mayor de bandas de frecuencia para el despliegue de sistemas de comunicación inalámbrica, así como una creciente congestión en las bandas bajas del espectro (hasta 3 GHz). Entre las posibles soluciones a este problema, se ha propuesto que la próxima generación de sistemas celulares, 5G, hagan uso de la banda milimétrica, entre 30 GHz y 300 GHz, donde hay anchos de banda contiguos disponibles con tamaños muy difíciles de encontrar en las frecuencias en uso en la generación actual. Este Proyecto de Fin de Grado tiene como finalidad estudiar la viabilidad del despliegue de sistemas celulares en dicha banda, basándose en los estudios tanto empíricos como teóricos ya publicados, así como en las recomendaciones de la UIT donde se estudian las características de propagación en estas bandas. En un siguiente apartado, se han analizado los documentos disponibles de los distintos proyectos y grupos, como pueden ser METIS-2020, impulsado por la Comisión Europea o IMT-2020 promovido por la UIT, dedicados a definir los futuros estándares de comunicación y sus características, así como la evolución de los actuales. Aparte del trabajo de documentación, se han realizado una serie de simulaciones. En primer lugar, se ha utilizado MATLAB para estudiar el comportamiento y la atenuación de la onda electromagnética a las frecuencias de interés en diferentes ubicaciones y climas, tanto en ubicaciones habituales como extremas, estudiándose los efectos de los gases atmosféricos y los hidrometeoros. También se ha utilizado software de planificación radioeléctrica profesional para hacer estudios de cobertura en entornos tanto urbanos, entre ellos Madrid o Barcelona, suburbanos, como Tres Cantos (Madrid) y O Barco de Valdeorras (Orense), y rurales como Valdefuentes (Cáceres) y Quiruelas de Vidriales (Zamora). Por último se han recogido todos los resultados, tanto los provenientes de los estudios como los obtenidos de nuestras propias simulaciones, y se ha realizado un breve comentario, comparando estos y analizando su impacto para posibles despliegues futuros de redes 5G. ABSTRACT. The generalization of mobile device use, with its associated data traffic growth, is generating a growing demand of spectrum for its use in the deployment of wireless telecommunication systems, and a growing congestion in the lower end of the spectrum (until 3 GHz). Among the possible solutions for this problem, it has been proposed that the next generation of cellular systems, 5G, makes use of the millimeter band, between 30 GHz and 300 GHz, where there are contiguous bandwidths with sizes hardly available in the bands used in the present. This Project aims to study the feasibility of cellular system deployments in said band, based on published empirical and theoretical studies and papers, and the ITU recommendations, where the propagation characteristics in those bands are studied. In the next section, available documentation coming from the different study groups and projects like METIS 2020 promoted by the European Commission, or IMT-2020, promoted by the ITU has been studied. In the documentation, future telecommunication standards and its characteristics and the evolution of the current ones are defined. Besides the documentation work, a series of simulations have been carried out. First, MATLAB has been used to study the behavior and attenuation of the electromagnetic wave at the frequencies of interest in different locations and climates, studying the effects of atmospheric gasses and hydrometeors in conventional and extreme locations. Industry standard radioelectric planning software has been used to study the coverage in different environments, such as urban locations like Madrid and Barcelona, both in Spain, suburban locations like Tres Cantos (Madrid, Spain) and O Barco de Valdeorras (Orense, Spain) and rural locations such as Valdefuentes (Cáreces, Spain) and Quiruelas de Vidriales (Zamora, Spain). Finally, all the results, both from the documentation and our own simulations, have been collected, and a brief commentary has been made, comparing those results and their possible impact in the future deployment of 5G networks.

Computação de alto desempenho aplicada a modelagem numérica de fenômenos atmosféricos

A constante evolução da tecnologia disponibilizou, atualmente, ferramentas computacionais que eram apenas expectativas há 10 anos atrás. O aumento do potencial computacional aplicado a modelos numéricos que simulam a atmosfera permitiu ampliar o estudo de fenômenos atmosféricos, através do uso de ferramentas de computação de alto desempenho. O trabalho propôs o desenvolvimento de algoritmos com base em arquiteturas SIMT e aplicação de técnicas de paralelismo com uso da ferramenta OpenACC para processamento de dados de previsão numérica do modelo Weather Research and Forecast. Esta proposta tem forte conotação interdisciplinar, buscando a interação entre as áreas de modelagem atmosférica e computação científica. Foram testadas a influência da computação do cálculo de microfísica de nuvens na degradação temporal do modelo. Como a entrada de dados para execução na GPU não era suficientemente grande, o tempo necessário para transferir dados da CPU para a GPU foi maior do que a execução da computação na CPU. Outro fator determinante foi a adição de código CUDA dentro de um contexto MPI, causando assim condições de disputa de recursos entre os processadores, mais uma vez degradando o tempo de execução. A proposta do uso de diretivas para aplicar computação de alto desempenho em uma estrutura CUDA parece muito promissora, mas ainda precisa ser utilizada com muita cautela a fim de produzir bons resultados. A construção de um híbrido MPI + CUDA foi testada, mas os resultados não foram conclusivos.

Hacia la aldea virtual : evolución de las tecnologías comunicativas y de los modelos antropológicos

Estudiar los medios de comunicación significa estudiar al hombre, la sociedad en la que vive, su evolución y las perspectivas de desarrollo futuro. Después de haber puntualizado brevemente los avances tecnológicos salientes en la historia del hombre y de haber identificado las características más relevantes de las diversas redefiniciones antropológicas que siguieron a la introducción de algunos nuevos medios, nos detendremos principalmente en el estudio de las peculiaridades de los instrumentos de comunicación de masa más modernos, de la fotografía al cine, de la televisión a Internet. El objetivo principal de este aporte, lejos de querer proveer sistemas teóricos definitivos, es trazar un conjunto coherente de temáticas capaces de suscitar nuevas y proficuas cuestiones y de promover un debate abierto a los más diversos aportes, con particular atención a los avances de las comunicaciones telemáticas.

La moral y los modelos de optimización económica : una reflexión acerca de la antropología en la teoría económica neoclásica

Resumen: Luego de la crisis financiera global de 2008, el blindaje conceptual del paradigma neoclásico, edificado sobre un atractivo formalismo matemático, ha dejado entrever sus falencias. En ese contexto, este artículo plantea la necesidad de revisar sus fundamentos, en especial la concepción antropológica y la metodología que subyace detrás del modelo. El autor analiza al mainstream como un modelo reduccionista de la naturaleza humana, y postula la necesidad de modificar el rumbo de la ciencia económica hacia una dirección personalista, enfocada en el bienestar social de las personas, que considere la importancia de la moral en la toma de decisiones. Asimismo, el economista debería desarrollar su trabajo desde una perspectiva reflexiva y de diálogo con el resto de las ciencias sociales.

Evaluar la erosión hídrica mediante el uso de diferentes modelos de prediccion en San José de los Remates

El área experimental está ubicada en el departamento de Boaco, municipio de San José de los Remate, finca La Primavera cuya ubicación es latitud norte 12°36'43" y longitud oeste 85° 44'07". El objetivo del presente estudio es determinar los factores de la RUSLE Y USLE durante la estación lluviosa del 2008, bajo diferentes sistemas de cubierta vegetal (Grama natural y Bosque nativo). Se estableció un experimento en bloques, con tres repeticiones y dos tratamientos. Cada parcela tiene una dimensión de 50 metros de largo y 15 metros de ancho para un área útil de 750 m2 con un área total por tratamiento de 2,250 m2. El estudio demuestra que las mayores pérdidas de suelo se dieron en las parcelas de Grama natural con un valor promedio de 0.229 t/ha y en las parcelas de Bosque nativo resultaron con pérdidas menores con 0.033t/ha. Además las pérdidas de suelos en todos los eventos fueron relativamente bajas en comparación a los niveles de tolerancia propuestos por Wischmeier y Smith, 1965-1978. Se utilizo la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (E.U.P.S) el cual está compuesta por un total de 6 parámetro como R = 516.48. MJmm/ha h, K = 0.34-0.63 t.ha.h/ha MJ mm, S = 1.6, L = 4.27 (USLE), L*S (0.34–0.39) (RUSLE), C = Grama natural 0.01 y Bosque nativo 0.001, P = no se asumió por no existir práctica.Para el análisis de la información; se utilizó como método estadístico T student con un grado de significancia del 95 % los efectos de las diferentes variables relacionada a los procesos de erosión del suelo y del escurrimiento superficial resultando no significativos entre modelos.