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Development and implementation of an automatic lahar monitoring system at Misti volcano, Arequipa, Peru

(Elsevier, 2026-07-23) Espinoza, Juan Carlos; Castro, Armando; Rivera, Marco; Vargas, Erik

In recent decades, the city of Arequipa, Peru, has experienced rapid and largely unplanned urban growth, increasing its exposure to lahars (debris and hyperconcentrated flows) triggered by intense rainfall during the rainy season (December - March). These flows descend through ravine channels from the Misti volcano, causing significant damage and loss of life in suburban areas and the historic center of Arequipa. This context underscores the urgent need for an efficient, real-time, and continuous lahar monitoring system. Here we present the development and implementation of an Automatic Lahars Monitoring System (ALMS) deployed across six ravines that extend from the SW flank of Misti volcano and cross the city of Arequipa. The ALMS is an improved version of the Huaicos Monitoring System (SMH), which has operated since 1990 in the Quebrada Rioseco near Lima, Perú. The ALMS comprises ten autonomous, solar-powered remote stations equipped with radar motion sensors, LiDAR level sensors, surveillance cameras, and machine-learning-based image analysis for continuous monitoring and detection of lahar activity. During the 2024–2025 rainy season, the ALMS successfully detected two lahar events in the Quebrada El Pato and Quebrada Venezuela channels, demonstrating its operational reliability and effectiveness as an early-warning tool. Owing to its low cost, modular design, and robust performance, the ALMS represents a scalable solution that can be replicated in other volcanic and non-volcanic regions to reduce the impacts of debris flows and enhance disaster risk management.

Palabras clave:Early warning system Machine learning Volcanology

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Acceso Abierto

Geodinámica del Cerro Pucaá en Barrio Estrellita del distrito de Chupuro. (Provincia de Huancayo – Región Junín)

(Instituto Geofísico del Perú, 2026-07) Cutipa, Dayana; Tavera, Hernando; Pamo, Rodrigo; Suclla, Wilfredo; Cuya, Ademir

El Cerro Pucaá en Barrio Estrellita presenta características geodinámicas propicias para generar derrumbes de rocas y tierra en dirección del Sector Cinco Esquinas del distrito Chupuro. Los recientes derrumbes tuvieron como fuente generadora el evento sísmico ocurrido el 18 de julio 2026 (M5.4) y su serie de réplicas debido a la reactivación de la falla Altos del Mantaro. Estos derrumbes ocurrieron en diversos puntos a lo largo del Cerro Pucaá generando la suspensión de polvo, situación que alertó a la población que propuso diversos orígenes. Estos derrumbes son recurrentes con la ocurrencia de réplicas y ante lluvias, se hacen presentes como deslizamientos y/o flujos de agua y barro.

Palabras clave:Geodinámica Comportamiento del suelo Prevención de desastres

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Acceso Abierto

El sismo de Chupaca del 18 de julio 2026 (M5.4): Aspectos sismotectónicos y niveles de sacudimiento del suelo (Provincia de Chupaca – Región Junín)

(Instituto Geofísico del Perú, 2026-07) Tavera, Hernando; Nina Figueroa, Vilma; Mamani, Cristian

El 18 de julio 2026 (21horas 24m; hora local), ocurre un sismo de magnitud M5.4 con epicentro a 14 km al S-SO de la ciudad de Chupaca (región Junín), siendo el sacudimiento del suelo percibido en una radio de 150 km. Las máximas intensidades evaluadas en la escala de Mercalli Modificada, fueron de VI en las áreas urbanas de Chupaca, Chongos Bajo, Ahuac y anexos. El sismo ocurrió a una profundidad del orden de 9.5 km y está asociado a la reactivación temporal de la falla tectónica Altos del Mantaro ubicada en dirección sur a pocos kilómetros del distrito de Chupaca. Los valores de aceleración del suelo estimado en el área urbana de Chongos Bajo fueron de 75 cm/seg², suficiente para producirse, en respuesta, daños parciales o el colapso de estructuras de adobe, las mismas que prevalecen en el área urbana de Chongos Bajo.

Palabras clave:Sismología Sismicidad Sismos

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Acceso Abierto

Indicadores de la vegetación andina amazónica para la prevención de incendios forestales (2026-001)

(Instituto Geofísico del Perú, 2026-07-15) Instituto Geofísico del Perú

La humedad de la vegetación actual presenta ligera reducción por debajo de lo normal con respecto a junio (~5-10 %) en algunas regiones del centro y sur del Perú. Esto es debido al periodo sin lluvias, lo que condiciona que la vegetación pierda más humedad en los próximos meses. De hecho, se observa condiciones más secas de lo habitual en Cusco, Ayacucho, Apurímac, Ancash. Esto sugiere una mayor conformación y exposición de combustible (vegetación más seca) ante posibles incendios. INDECI informa que una persona ha fallecido en Abancay a consecuencia de un incendio forestal. En este contexto, ante el inicio de las prácticas de quema para la campaña agrícola 2026-2027, se insta a la población a evitar el uso inadecuado del fuego con el objetivo de reducir el riesgo de incendios forestales.

Palabras clave:Incendios forestales Sequías Riesgos naturales

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Acceso Abierto

Towards Operational Use of the SOPHy X-Band Radar in Peru: A Bayesian Fuzzy Logic Approach for Ground Clutter Filtering in Complex Orography

(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2026-07-06) Del Castillo Velarde, Carlos; Scipion, Danny; Valdivia Prado, Jairo M.; Martínez Castro, Daniel; Silva Vidal, Yamina; Reinoso Rondinel, Ricardo

Ground clutter (GC) echoes can negatively impact the quality of radar measurements and derived products such as quantitative precipitation estimation. Therefore, effective removal of GC while preserving hydrometeor echoes is essential. The most advanced GC filtering techniques rely on polarimetric variables; however, radars without polarimetric capabilities are limited to spatial analysis of reflectivity, which reduces filtering performance. In this context, we propose a GC filtering algorithm based on fuzzy logic adapted to non-polarimetric variables for X-band radars. For demonstration, observations collected between January and March 2025 by an X-band radar located in the Mantaro Valley (Peru, 3300 m.a.s.l.) were analyzed. A representative dataset that included dry and rainy conditions was selected to derive the membership functions required for the fuzzy logic framework. Statistical results show that the bias in fractional area (dimensionless) caused by GC was reduced from 0.187 and 0.073 to -0.017 and -0.007 at elevation angles of 1.0° and 2.6°, respectively. Furthermore, the spatial analysis was performed separately in stratiform and convective precipitation. The stratiform case proved the most challenging due to the similarity in signal intensity and velocity with GC, leading to classification errors and loss of meteorological signal. These results show that the proposed method can be easily implemented using a small dataset in both dry and rainy conditions.We also demonstrate that GC can be successfully removed using only Doppler velocity and reflectivity measurements.

Palabras clave:X-band radar Ground Clutter Fuzzy Logic