Aplicación de un método de reducción de escala para el análisis de la variabilidad espacial de los escenarios de precipitación y escorrentía en la cuenca del río Vilcanota

Descripción del Articulo

El presente estudio permite representar a nivel de detalle los cambios que se esperarían en el comportamiento espacial de la variable precipitación y escorrentía por efecto del cambio climático, habiendo utilizando información de escenarios climáticos de 03 modelos globales con proyecciones de preci...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú
Fecha de Publicación:2012
Institución:Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú
Repositorio:SENAMHI-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.senamhi.gob.pe:20.500.12542/2141
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12542/2141
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Escorrentía
Precipitación
Cambio Climático
Desarrollo de Recursos Hídricos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11
precipitacion - Clima y Eventos Naturales
Descripción
Sumario:El presente estudio permite representar a nivel de detalle los cambios que se esperarían en el comportamiento espacial de la variable precipitación y escorrentía por efecto del cambio climático, habiendo utilizando información de escenarios climáticos de 03 modelos globales con proyecciones de precipitación y temperatura hacia los horizontes temporales 2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100 y para el escenario A1B (escenario moderado de emisiones de CO2). Además, el estudio tiene el objetivo de desarrollar y evaluar una metodología simple que permita aumentar la resolución espacial de los mapas de precipitación de los modelos globales para la determinación de mapas de escorrentía. La implementación de la metodología con soporte SIG-ArcGis permite generar información espacial de alta resolución de los escenarios de precipitación, lo que hemos denominado modelos de downscaling. Para tal fin se ha utilizado la información de 03 modelos climáticos globales CSMK3, CBCM2 y MIHR y mediante una adecuada combinación de métodos de regresión múltiple y geoestadísticos se ha logrado tener mapas de precipitación de alta resolución espacial a nivel de cuenca, adecuada para la modelización hidrológica y la simulación de escenarios de disponibilidad hídrica futura.
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