Evaluación del modelo eta/senamhi en la predicción de nevadas regionales en la sierra sur del Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Bojorquez Luna, Marco Antonio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4701
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4701
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Perú
Región andina
Nieve
Nevadas
Modelos matemáticos
Pronóstico del tiempo
Técnicas de predicción
Análisis de datos
Validación
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Se identificó que el evento de mayor impacto ocurrió durante los días 24-25 de agosto del 2013, asociado a la invasión dela corriente en chorro subtropical (JST) coplado a un eje de vaguada profundo próximo a la sierra sur en tropósfera alta, así como al reflejo de una Depresión Aislada de Niveles Altos (DANA) en tropósfera media y altos valores de humedad relativa sobre la sierra sur debido al ingreso de flujos del norte. El último, vinculado al aporte de humedad que propiciaron los sistemas convectivos en selva central (A3). En este sentido, además de la evaluación de las predicciones en A1, se calcularon los errores en las regiones próximas a la sierra sur (A2) y en A3. Durante la evaluación cualitativa se encontró que una buena predicción de la localización y la invasión del JST sobre el A2 en niveles altos conllevan una mejora notoria en la predicción de los parámetros meteorológicos como movimiento vertical y divergencia, variables fundamentales que favorecen la ocurrencia de nevadas intensas. De esta forma, se encontró que la previsión de 24 horas representó de forma más precisa la dinámica observada durante la FO. En la evaluación cuantitativa se encontró que los errores de las variables previstas en niveles altos y medios, fueron mayores en A2 que en A1; sin embargo, en niveles bajos en A2 obtuvieron un menor error promedio que en A1, debido a que lo sistemas que propiciaron este evento predominaron en niveles de tropósfera alta y media. En A3 estos errores fueron mayores que en A1, mostrando poco acierto en prever un entorno propicio para desencadenar la formación de convectivos. Finalmente, los campos previstos de divergencia, movimiento vertical y vorticidad en niveles altos y medios mostraron los valores más bajos de correlación espacial (SC) promedio en A1 y A2, siendo la previsión de estas variables dinámicas las menos precisas en reproducir los patrones espaciales observados.In this research, the accuracy of the ETA model predictions was evaluated during the occurrence of the heavy snowfall event that caused the greatest social impact in the southern highlands of Peru in the 2004-2014 period. The evaluation was applied to the meteorological variables on a synoptic scale that enhance the development of the event, distributed in a gridded field in the domain of South America (A1). Predictions based on 96, 48 and 24 hours before the occurrence phase of the event (FO) were used to be evaluated qualitatively and quantitatively against Era-Interim Reanalysis. It was identified that the event with the greatest impact occurred between August 24 and 25 in 2013, associated with the invasion of the subtropical JS coupled to a deep trough axis near the southern highland in the upper troposphere, as well as the presence of a Cut Off Low (COL) in the middle troposphere and the conditions of high relative humidity saturation over the southern highlands due to the entry of northern flow. The latter, linked to the contribution of humidity that caused the convective systems in the central jungle (A3). Therefore, in addition to the evaluation of the predictions in A1, the errors in the regions near the southern highlands (A2) and over A3 were calculated. During the qualitative evaluation, it was found that an accurate prediction of the location and invasion of the JS on the A2 at high levels leads to a significant enhancement in the prediction of weather parameters such as vertical movement and divergence, main variables that favor the occurrence of heavy snowfall. Therefore, it was found that the 24 hours prediction represented more accurately the dynamics observed during the FO. In the quantitative evaluation, it was found that the errors of the variables predicted at high and medium levels were greater in A2 than A1. However, at low levels in A2 they obtained a lower average RMSE and bias than in A1, due to that the dynamics of the systems was mainly developed at upper and middle troposphere levels. In contrast, in A3 these errors were greater than in A1, showing limited precision in predicting an environment to triggering the formation of convective systems. Finally, the predicted fields of divergence, vertical movement and vorticity at high and medium levels showed the lowest values of average spatial correlation (SC) in A1 and A2, showing that the ETA model was less accurate in reproducing the observed spatial patterns.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/PerúRegión andinaNieveNevadasModelos matemáticosPronóstico del tiempoTécnicas de predicciónAnálisis de datosValidaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Evaluación del modelo eta/senamhi en la predicción de nevadas regionales en la sierra sur del Perúinfo: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 Meteorólogo47153777https://orcid.org/0000-0002-7394-0250https://orcid.org/0000-0002-2415-34020721724946760301https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Cisneros Tarmeño, EusebioUnsihuay Tovar, FranklinArakaki Kiyán, JulioORIGINALbojorquez-luna-marco-antonio.pdf.pdfbojorquez-luna-marco-antonio.pdf.pdfTexto completoapplication/pdf21455704https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c0e0430e-2974-4ba1-b270-7e364b50c4f2/downloadcf48364fbd425f0037d314ff969a2159MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ca7866b3-2e38-4320-9082-e486aa5612ce/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTbojorquez-luna-marco-antonio.pdf.pdf.txtbojorquez-luna-marco-antonio.pdf.pdf.txtExtracted texttext/plain241325https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/045eaea0-0273-4b5c-9b9d-8c9dd690b797/download54755eeaf8080981c5d2d4b8c9e5b1d9MD53THUMBNAILbojorquez-luna-marco-antonio.pdf.pdf.jpgbojorquez-luna-marco-antonio.pdf.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3491https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5f17bb7b-d5e4-4a7b-bfdc-02c4a37bbac7/downloaddee1a8d901caa212957b4f0a7fe5549eMD5420.500.12996/4701oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/47012023-01-05 06:49:02.759https://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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