Modelo empíricos para pronóstico de temperatura mínimas en periodo de inicio y fin de campaña agrícola

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Sutizal Sánchez, Bremilda Andrea
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5415
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5415
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Campaña agrícola
Temperaturas mínimas
Modelo empírico
Cultivos alimenticios
Temperatura ambiental
Bulbo
Modelos
Medición
Velocidad
Viento
Pronóstico del tiempo
Evaluación
Perú
Modelo Brams
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spelling García Villanueva, Jerónimo51c53edc-e078-4fc7-826b-ec0413da17e5Sutizal Sánchez, Bremilda Andrea2022-07-08T19:30:07Z2022-07-08T19:30:07Z2017https://hdl.handle.net/20.500.12996/5415Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaEste trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar modelos empíricos para pronóstico de temperaturas mínimas en el Valle del Mantaro, de hasta con cinco días de anticipación, para inicio (setiembre a diciembre) y fin (febrero a mayo) de campaña agrícola. Para lo cual, se ha usado datos (del período de 2012 a 2016) de pronóstico del modelo regional BRAMS 4.2 y datos de temperatura mínima de cuatro estaciones (Viques, Huayao, Ingenio y Jauja). Para generar los datos pronosticados el modelo fue configurado en tres dominios (72 km, 12km y 3km), en el estudio se usó el de 3km. Se realizaron pronósticos horarios - semanales y en la determinación de los modelos empíricos se tomó en cuenta los pronósticos del día dos al cinco (T2, T3, T4 y T5). Se verificó la asociación lineal entre las temperaturas mínimas del modelo BRAMS (variable independiente) y de estación (variable dependiente), se evaluaron las significancias de los modelos lineales de regresión simple mediante el análisis de varianza y el estadístico de Fisher al 95% de confianza, además se verificaron los modelos mediante la determinación del error cuadrático medio (RMSE), el Bias, la correlación de Pearson y el análisis de residuos. Se encontraron modelos significativos para los días de pronóstico dos, tres y cuatro. La validación mostró RMSE entre 1,5 y 2,7°C, y Bias entre ± 2.0°C. Así mismo las correlaciones fueron significativas hasta en 0,844 (especialmente en fin de campaña). Con el análisis de residuos se identificó heterocedasticidad y distribución de datos no normales en algunos modelos, y se concluyó que, los modelos empíricos de pronóstico de temperaturas mínimas, con dos días de anticipación para Huayao (en inicio de campaña agrícola) y de cuatro días de anticipación para Ingenio (en fin de campaña agrícola) pueden ser aplicados como modelos operativos.This research was performed in order to determine empirical models for forecasting minimum temperatures in the Valle del Mantaro, up to five days in advance, for the beginning (September to December) and the end (February to May) of the agricultural season. For this purpose, data from the regional model BRAMS 4.2 and minimum temperature data from Viques, Huayao, Ingenio and Jauja stations have been used (from 2012 to 2016). In order to generate the predicted data the model was configured in three domains (72 km, 12km and 3km), the study was performed with 3km. Weekly forecasts were made and in the determination of the empirical models, the forecasts were taken into account Two to five days (T2, T3, T4 and T5). The linear association between the minimum temperatures of the BRAMS (independent variable) and stations (dependent variable) was verified, the significance of linear simple regression models was evaluated by analysis of variance and the Fisher statistic test at 95% confidence level, in addition the models were verified by the determination of the mean square error (RMSE), the Bias, the Pearson correlation and the residue analysis. Significant models were found at the two, three and four forecast days. Validation showed RMSE between 1.5 and 2.7 ° C, and Bias between ± 2.0 ° C. Correlations were also significant up to 0.844 (especially in end of the agricultural season). With the residue analysis we identified heteroscedasticity and distribution of non-normal data in some models, finally concluded that empirical models of minimum temperature forecast, two days in advance for Huayao (at the beginning of the agricultural season) and four days in advance for Ingenio (at the end of the agricultural season) can be applied as operational models.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Campaña agrícolaTemperaturas mínimasModelo empíricoCultivos alimenticiosTemperatura ambientalBulboModelosMediciónVelocidadVientoPronóstico del tiempoEvaluaciónPerúModelo Bramshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Modelo empíricos para pronóstico de temperatura mínimas en periodo de inicio y fin de campaña agrícolainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUMeteorologíaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de CienciasIngeniero Meteorólogo45845193https://orcid.org/0000-0001-5845-764206077463https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Menacho Casimiro, EverUnsihuay Tovar, Franklin DelioVillagomez Castillo, VidalORIGINALsutizal-sanchez-bremilda-andrea.pdfsutizal-sanchez-bremilda-andrea.pdfTexto completoapplication/pdf8146640https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ea70a9e8-66c2-4ae4-9271-47b3e8b0c301/download485121bb9b1f0eaf6245172c8451c4d1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/44ff3875-a4d9-4081-bf12-73afbaad3774/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTsutizal-sanchez-bremilda-andrea.pdf.txtsutizal-sanchez-bremilda-andrea.pdf.txtExtracted texttext/plain159045https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/0301ba3e-0ca4-4e70-8e68-0d683e245133/downloadce023b466f27adf4ce548038b4af6592MD53THUMBNAILsutizal-sanchez-bremilda-andrea.pdf.jpgsutizal-sanchez-bremilda-andrea.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3047https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cb3cf38b-a4e9-4aa3-a67e-78b5165b6fb5/download721151ba26d8fb6e5304fab2439048e8MD5420.500.12996/5415oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/54152025-11-07 16:49:44.121https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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