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A proximal sensing approach to sediment transport at different scales
Holguin Aguirre, Helen S.
Holguin Aguirre, Helen S.
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Abstract
This thesis investigates sediment transport dynamics in a humid tropical subbasin and at plot scale with rainfall simulations integrating geochemical and hydrological analyses. In the plot-scale phase of the project, silver nanoparticles were introduced to assess their effectiveness as tracers within the sediment fingerprinting methodology. Portable X-ray fluorescence (pXRF) spectroscopy provided reliable elemental content data, which were used in a machine learning model (Random Forest) to distinguish between the two dominant soil types, Oxisols (Daguey series) and Ultisols (Consumo series). The models achieved high classification and prediction performance. Field observations and rainfall simulations showed that Daguey soils, which cover steeper slopes and exhibit lower infiltration capacity, contribute most to erosion and sediment load. Aluminum and silicon emerged as stable tracers of soil origin, whereas silver nanoparticle tagging reduced classification accuracy. The study demonstrates that combining pXRF data with machine learning models is an effective approach for sediment fingerprinting in tropical environments.
Esta tesis estudia dinámicas de transporte de sedimentos en una subcuenca tropical húmeda y a escala de parcela mediante simulaciones de lluvia; integrando análisis geoquímicos e hidrológicos. En la fase del proyecto a escala de parcela se introdujeron nanopartículas de plata para evaluar su efectividad como trazadores utilizando una metodología de sediment fingerprinting. La espectroscopía de fluorescencia de rayos X portátil (pXRF) proporcionó datos confiables de contenido elemental, los cuales se utilizaron en un modelo de aprendizaje automático (Random Forest) para distinguir entre los dos tipos de suelos dominantes: Oxisoles (serie Daguey) y Ultisoles (serie Consumo). Los modelos alcanzaron un alto desempeño en clasificación y predicción. Las observaciones de campo y las simulaciones de lluvia mostraron que el suelo Daguey, que posee pendientes más empinadas y presenta menor capacidad de infiltración, contribuye en mayor medida a la erosión y a la producción de sedimentos. El Aluminio y el Silicio fueron identificados como trazadores estables del origen del suelo, mientras que etiquetar el suelo con nanopartículas de plata redujo la precisión de clasificación. Este estudio demuestra que la combinación de datos de pXRF con modelos de aprendizaje automático constituye un enfoque eficaz para el sediment fingerprinting en contextos tropicales.
Esta tesis estudia dinámicas de transporte de sedimentos en una subcuenca tropical húmeda y a escala de parcela mediante simulaciones de lluvia; integrando análisis geoquímicos e hidrológicos. En la fase del proyecto a escala de parcela se introdujeron nanopartículas de plata para evaluar su efectividad como trazadores utilizando una metodología de sediment fingerprinting. La espectroscopía de fluorescencia de rayos X portátil (pXRF) proporcionó datos confiables de contenido elemental, los cuales se utilizaron en un modelo de aprendizaje automático (Random Forest) para distinguir entre los dos tipos de suelos dominantes: Oxisoles (serie Daguey) y Ultisoles (serie Consumo). Los modelos alcanzaron un alto desempeño en clasificación y predicción. Las observaciones de campo y las simulaciones de lluvia mostraron que el suelo Daguey, que posee pendientes más empinadas y presenta menor capacidad de infiltración, contribuye en mayor medida a la erosión y a la producción de sedimentos. El Aluminio y el Silicio fueron identificados como trazadores estables del origen del suelo, mientras que etiquetar el suelo con nanopartículas de plata redujo la precisión de clasificación. Este estudio demuestra que la combinación de datos de pXRF con modelos de aprendizaje automático constituye un enfoque eficaz para el sediment fingerprinting en contextos tropicales.
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Date
2025-11-19
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Keywords
Sediment Transport, Tropical Regions, Soil Erosion, Sediment Fingerprinting, Proximal Sensing