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Jhonatan Rivera Rivera

Incorporación al proyecto SARAI

El pasado 01 de octubre, el Geólogo Jhonatan Rivera Rivera se incorporó al proyecto SARAI como investigador pre-doctoral. Jhonatan es licenciado en Geología por la Universidad Industrial de Santander “UIS” (2016). Tiene dos maestrías: en Planificación y Gestión de Riesgos Naturales por la Universidad de Alicante “UA” (2019), y en Análisis del Riesgo Sísmico mediante […]

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Distribución completa de los piezómetros y puntos de muestreo

Herramienta para obtener series temporales de piezometría y precipitación de 1950 a 2020 (respectiva y directamente del MITECO y de la AEMET) para cualquier punto de España en la península ibérica y las islas baleares

Desde el proyecto SARAI https://sarai.igme.es hemos desarrollado una herramienta en formato Jupyter Notebook que permite leer datos directamente de las web de la AEMET y la Dirección General del Agua, y extraer para una lista de coordenadas las series de pluviometría y piezometría a una distancia de 5 km o menos para cada uno de

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The Living Planet Symposium, organizado por la Agencia Europea del Espacio (ESA)

Nuevos resultados del proyecto SARAI se presentaron en el Living Planet Symposium de la ESA

(Izquierda) Foto de Juan Portela durante la presentación de resultados del proyecto SARAI en el Living Planet Symposium de la ESA, en 2022. (Derecha) Zoom al poster de Juan Portela, con el resumen y la metodología empleada.  El Living Planet Symposium, organizado por la Agencia Espacial Europea (ESA), es una de las conferencias más relevantes

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Primeros resultados de SARAI: "Interferometric Synthetic Aperture Radar added value products for Natural & Anthropogenic hazard assessment at local, regional and national scale" and "Ground deformation time series prediction based on machine learning"

Los primeros resultados del proyecto SARAI se presentaron en la Asamblea General de la EGU 2022

Presentación, en la Asamblea General de la EGU 2022, del trabajo El título de los trabajos fue “Predicción de series temporales de deformación del suelo basada en el aprendizaje automático” y “Construcción de una base de datos basada en InSAR para apoyar la gestión de riesgos de riesgo geológico mediante la explotación de grandes conjuntos de datos de deformación del suelo”

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