Modelo conceptual para la implementación de sistemas de alerta temprana: caso aplicado a eventos extremos fríos

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Silvestre Espinoza, Elizabeth
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4460
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4460
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Riesgos
Gestión
Modelos de simulación
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Satélites meteorológicos
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spelling García Villanueva, Jerónimo70c4e3df-0475-4bab-a7c1-5cdbe3b8b27dSilvestre Espinoza, Elizabeth2020-10-08T03:42:44Z2020-10-08T03:42:44Z2020https://hdl.handle.net/20.500.12996/4460Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaEl cambio climático trae como consecuencia la alta variabilidad en periodicidad, frecuencia e intensidad de los eventos extremos climáticos, los que son más evidentes en el Perú por ser un país altamente vulnerable al cumplir siete razones de las nueve establecidas por Naciones Unidas para identificar países vulnerables ante los impactos del cambio climático, por otro lado en el Perú no se cuenta con mucha información climática histórica mayor para un periodo mayor de 30 años, no permitiendo de esta forma determinar los impactos del cambio climático a escala local. En ese sentido el presente trabajo de investigación desarrolla un Modelo conceptual para la implementación de Sistemas de Alerta Temprana con fines de prevención frente a la ocurrencia de eventos extremos climáticos, este modelo conceptual se fundamenta en la integración de los aspectoc científicos, tecnológicos y sociales, de forma sinérgica y sistemática basado en el método científico. El Modelo conceptual para la Implementación de Sistemas de Alerta Temprana toma de referencia estándares internacionales en la gestión de riesgos, conceptos internacionales sobre impactos del cambio climático, documentos normativos internacionales y se presenta como una alternativa de solución frente a la recurrencia de eventos extremos climáticos en el Perú, el Modelo conceptual establece a una secuencia, un proceso y define pautas para la implementación de forma que garantice la sostenibilidad científica y social de Sistemas de Alerta Temprana en el Perú. Este Modelo Conceptual fue aplicado a un caso relacionado con la ocurrencia de eventos extremos climáticos fríos en zonas alto andinas y los resultados muestran que la calidad de vida de la población mejora con el uso de la información proporcionada que es generada con soporte científico, difundida con uso de tecnología de punta y utilizada por la población de acuerdo a sus necesidades frente al mismo evento extremo frío.Climate change results in the high variability in periodicity, frequency and intensity of extreme climatic events, which are most evident in Peru for being a highly vulnerable country, because seven characteristics of the nine established by the United Nations to identify vulnerable countries, in Peru there is poor the historical information greater than 30 years, thus not allowing to determine the impacts of climate change at local level for to best management of the impacts. In this sense, this research work develops a Conceptual Model for the implementation of Early Warning Systems for prevention purposes against the occurrence of extreme climatic events, this conceptual model is based on synergistic and systematic integration based on the scientific method of scientific, technological and social aspects. The Conceptual Model for the Implementation of Early Warning Systems takes reference international standards in risk management, international concepts on climate change impacts, international normative documents and is presented as an alternative solution to the recurrence of extreme climatic events in Peru, the Conceptual Model proposes a sequence, a process and establishes guidelines for implementation in a way that guarantees the scientific and social sustainability of Early Warning Systems in Peru. This Conceptual Model was applied to a case related to the occurrence of extreme cold climatic events in high Andean areas and the results show that the population's quality of life improves with the use of the information provided that is generated with scientific support, disseminated with use of cutting-edge technology and used by the population according to their needs in the face of the same extreme cold event.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/RiesgosGestiónModelos de simulaciónSistemas de alerta rápidaSatélites meteorológicosSistema de alerta tempranahttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Modelo conceptual para la implementación de sistemas de alerta temprana: caso aplicado a eventos extremos fríosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUIngeniería Ambiental, Física y MeteorologíaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de CienciasIngeniero Meteorólogo38184866https://orcid.org/0000-0001-5845-764206077463https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Calle Montes, Victoria DorisMenacho Casimiro, Ernesto EverUnsihuay Tovar, Franklin DelioTEXTsilvestre-espinoza-elizabeth.pdf.txtsilvestre-espinoza-elizabeth.pdf.txtExtracted texttext/plain107350https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cdea7b5a-5bc7-4df7-a3a8-e9270d735fdd/downloadbf8296bfc3bf6cb3eddcf5cc7135dbb0MD53THUMBNAILsilvestre-espinoza-elizabeth.pdf.jpgsilvestre-espinoza-elizabeth.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3390https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fd171a19-8f15-4fa9-b112-80e70912e8ab/downloadb801d574365935738359bc524af22613MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c738a479-f5cd-41e2-aea9-5942b9299c4f/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52ORIGINALsilvestre-espinoza-elizabeth.pdfsilvestre-espinoza-elizabeth.pdfTexto completoapplication/pdf2719295https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9084583d-b4d9-4c9d-9830-c9608a30c5c4/downloadbc48c88905dee850a48727115fd2a249MD5120.500.12996/4460oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/44602025-04-08 08:26:57.371https://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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