Corrección de estimaciones de precipitación por satélite GPM-IMERG usando técnica de mezcla sobre las Cuencas Chillón, Rímac y Lurín

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Rivadeneira Mallqui, Sandra Thalía
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4075
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4075
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cuencas hidrográficas
Datos metereológicos
Precipitación atmosférica
Pluviometría
Estimación
Satélites meteorológicos
Métodos estadísticos
Evaluación
Perú
Estimaciones de precipitaciones
Satélite GMP-IMERG
Análisis exploratorio
Validación de datos
Cuenca del Chillón
Satélites Operacionales Geoestacionarios
Cuenca del Rimac
Cuenca del Lurín
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Para ello, se realizó un previo análisis de los datos medidos en tierra así como una validación entre los datos que provienen de dos tipos de registros pluviométricos (convencional y automático) y las estimaciones de tres productos GPM-IMERG; IMERG-Early e IMERGLate (data en tiempo real) y IMERG-Final (después del tiempo real). Después de determinar cuál de estos tres productos se asemeja mejor a los datos reales, se aplicó la técnica de mezcla RIDW (Regression Inverse Distance Weighting) entre los datos observados y el producto satelital, posteriormente se evaluó en cuánto mejoró la detección cuantitativa y cualitativa de la precipitación al aplicar la técnica. Los resultados muestran que IMERG-Final presenta mejor correlación con respecto a los datos observados, sin embargo sobreestima la precipitación en periodos lluviosos y secos, mientras que IMERGLate presenta valores de correlación cercano a IMERG-Final y el sesgo con respecto a los datos observados es menor por lo que se desempeña mejor para estimaciones diarias a comparación de IMERG-Early. La técnica de mezcla aplicada a los datos observados y satelitales IMERG-Late fue validada, evidenciando una mejora de las estimaciones con alta detección de eventos lluviosos, la correlación mejoró en aproximadamente 20 por ciento (0.4 a 0.6) y el RMSE disminuyo entre 1 a 3 mm en promedio para datos diarios. Por lo que el producto de mezcla obtenido, pretende ser una herramienta para múltiples aplicaciones, entre ellas; en la predicción de eventos hidrometereológicos que requiere de información confiable en tiempo real.This research aims to correct the estimates of precipitation by satellite GPM-IMERG on an area that covers three basins that belong to the department of Lima, by means of a merging technique between observed data on land and the algorithm that provides products of precipitation Multi-satellite called IMERG V05 (Integrated Multi-Satellite Retrievals for GPM) for the recent mission GPM (Global Precipitation Measurement), available in real time at a low spatial resolution. To this end, a preliminary analysis was made of the data measured on the ground as well as a validation between the data coming from two types of rainfall records (conventional and automatic) and the estimations of three GPM-IMERG products; IMERG-Early and IMERG-Late (real-time data) and IMERG-Final (after real time). After determining which of these three products is more similar to the actual data, the merging technique RIDW (Regression inverse Distance Weighting) was applied between the observed data and the satellite product, then it was evaluated in how much improved the detection quantitative and qualitative precipitation when applying the technique. The results show that IMERG-Final presents the best correlation with respect to the observed data, however overestimate the precipitation in periods rainy and dry, while IMERG-Late presents correlation values close to IMERG-Final and the bias with respect to the observed data is lower, so it performs better for daily estimates compared to IMERGEarly. The merging technique applied to the observed data and satellite IMERG-Late was validated, showing an improvement of estimates with high detection of rainy events, the correlation improved by approximately 20 percent (0.4 to 0.6) and the RMSE decreased between 1 to 3 mm in average for daily data. As a result of the product merging, it pretends to be a tool for multiple applications, among them; in predicting hydrometereological events that requires reliable information.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Cuencas hidrográficasDatos metereológicosPrecipitación atmosféricaPluviometríaEstimaciónSatélites meteorológicosMétodos estadísticosEvaluaciónPerúEstimaciones de precipitacionesSatélite GMP-IMERGAnálisis exploratorioValidación de datosCuenca del ChillónSatélites Operacionales GeoestacionariosSatélites meteorológicosMétodos estadísticosCuenca del RimacCuenca del Lurínhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Corrección de estimaciones de precipitación por satélite GPM-IMERG usando técnica de mezcla sobre las Cuencas Chillón, Rímac y Luríninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUMeteorologíaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de CienciasIngeniero Meteorólogo47700818https://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, Eusebio IdelmoUnsihuay Tovar, Franklin DelioHuisacaina Soto, Héctor LadislaoTEXTrivadeneira-mallqui-sandra-thalia.pdf.txtrivadeneira-mallqui-sandra-thalia.pdf.txtExtracted texttext/plain166845https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4ca06914-ee45-48c4-968f-885759bd1284/downloadf826ad8fb2455d2de0f2c469fd9f487dMD54THUMBNAILrivadeneira-mallqui-sandra-thalia.pdf.jpgrivadeneira-mallqui-sandra-thalia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3136https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b3ef56a1-7f30-4287-9b77-1e1db6515fde/download6e09abb7bc1d39b2f9179a08cf1eb657MD55ORIGINALrivadeneira-mallqui-sandra-thalia.pdfrivadeneira-mallqui-sandra-thalia.pdfTexto completoapplication/pdf3686608https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/70264af4-bf59-4dee-b0a0-0921833c272e/downloadf3e90d633101817540c53d24d7b3923dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fb5bd4cb-daab-4152-aee9-9653d75d734a/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/4075oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/40752025-11-05 12:56:34.794https://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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