Modelamiento de las precipitaciones en la Cuenca del Río Cañete con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF)

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Dioses Avellaneda, Alen Arturo
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:20.500.12996/4489
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4489
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cuencas hidrográficas
Lluvia
Medición
Cursos de agua
Precipitación atmosférica
Modelos de simulación
Estaciones meteorológicas
Evaluación
Perú
Cuenca del Río Cañete
Modelo Weather research and Forecasting (WRF)
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spelling García Villanueva, Jerónimof710820f-e44b-44a3-94d6-13d92e4559e6Dioses Avellaneda, Alen Arturo2020-10-31T20:44:09Z2020-10-31T20:44:09Z2020https://hdl.handle.net/20.500.12996/4489Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaLa presente investigación se enfoca en estudiar el performance del modelo Weather Research and Forecasting (WRF) al simular las precipitaciones en la cuenca del río Cañete. Para ello se utilizaron 3 configuraciones donde solamente se varió la parametrización de microfísica. Una simulación de control la cual usa el esquema de Thompson y los casos a comparar utilizan Morrison y Lin (Purdue). Asimismo se escogió el periodo diciembremarzo de 3 temporadas de lluvias: un año con lluvia por encima de lo normal (2010-2011), otro dentro de lo normal (2013-2014) y finalmente una temporada deficiente (2015-2016). Para las condiciones iniciales y de frontera se utilizaron los datos de reanálisis del National Center for Environmental Prediction (NCEP) Final Analyses (FNL), las corridas del modelos se hicieron utilizando 3 dominios anidados (27, 9 y 3 km). Para la validación se utilizó la información de estaciones convencionales del Servicio Nacional de meteorología e Hidrología (SENAMHI). Los resultados indicaron que el esquema de parametrización que mejor representa las lluvias en la cuenca es el esquema de Morrison. Asimismo, se observa que todas las parametrizaciones mejoran considerablemente en los dominios de 9 km y 3 km, mientras que las simulaciones del periodo diciembre 2010 – marzo 2011 tuvieron los estadísticos más bajo, posiblemente debido a que en este año la data de entrada contaba con menos niveles de presión. Al evaluar la dinámica bajo la cual se observó que cuando el modelo simula episodios lluviosos el flujo de vientos proviene de la amazonia lo cual promueve el ingreso de humedad a la cuenca, la relación de mezcla es mayor a 7 g/kg en niveles medio y altos de la atmosfera, en niveles medios predomina la convergencia mientras que en niveles altos divergencia. En los episodios secos la relación de mezcla no supera el umbral antes mencionado, el flujo de vientos es proveniente de Pacífico, lo cual no aporta la suficiente humedad para la generación de lluvias. Finalmente, el modelo representó muy bien los pequeños periodos secos y retraso del inicio de la temporada de lluvias.This research focuses on studying the performance of the model Weather Research and Forecasting (WRF) to simulate the precipitation on the basin of Cañete. For this purpose three simulations were made where the only change was the microphysics parametrization. One simulation used Thompson scheme the other cases used Morrison and Lin (Purdue). Also a period between December to march was picked from the rainy seasons, the first above the normal (2010-2011), the second within the normal (2013-2014) and the last one below the normal (2015-2016). For initial and boundary conditions data from National Center for Environmental Prediction (NCEP) Final Analyses (FNL) were used, the model runs were configured with 3 nested domains (27, 9 y 3 km). In order to validate data from conventional stations of Servicio Nacional de Meteorologia e Hidrologia (SENAMHI) was used. The results showed that the Morrison scheme had the best performance simulating the precipitation along the basin. Likewise, all the scheme improve considerably in the domains of 9 km and 3 km, the simulations for the rainy season above the normal got the lowest results of the statistics analyzed in this research maybe due to the lack of pressure levels. In the analyses of the dynamics where the model simulates the precipitation, it was observed that when the model simulates rain the air flows from the forest region so this ingest wet air to the basin, mix ratio is more than 7g/kg in mid an high levels of the atmosphere, in midlevels convergation predominates and divergation in high levels. In the dry cases, mix rate is lower than the umbral mention above, air flows are from the Pacific Ocean which does not provide enough humidity for the generation of rainfall. Finally, the model represented well the dry periods and the delay of the rainy season.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Cuencas hidrográficasLluviaMediciónCursos de aguaPrecipitación atmosféricaModelos de simulaciónEstaciones meteorológicasEvaluaciónPerúCuenca del Río CañeteModelo Weather research and Forecasting (WRF)http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Modelamiento de las precipitaciones en la Cuenca del Río Cañete con el modelo Weather Research and Forecasting (WRF)info: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 Meteorólogo46815933https://orcid.org/0000-0001-5845-764206077463https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Canchoa Quispe, AlessandriMenacho Casimiro, Ernesto EverUnsihuay Tovar, Franklin DelioTEXTdioses-avellaneda-alen-arturo.pdf.txtdioses-avellaneda-alen-arturo.pdf.txtExtracted texttext/plain156166https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9b25955e-c0fa-47a8-b452-10a8ba37fa77/downloadf2aa51bcf1c2e97bd87fe9e5a3c09c2eMD53THUMBNAILdioses-avellaneda-alen-arturo.pdf.jpgdioses-avellaneda-alen-arturo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3375https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2778f372-0b1b-46d5-84e1-b245dd05e1fc/download2703e1745fd3845a2aac38362c5ca061MD54ORIGINALdioses-avellaneda-alen-arturo.pdfdioses-avellaneda-alen-arturo.pdfTexto completoapplication/pdf5422726https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d9d2e914-412b-4750-9dd5-738b7ccd8f1e/downloadb58eb1cc12d7662155419dfef58f052fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/0b99234e-f9d3-424a-8c54-0abbbf5ed922/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/4489oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/44892025-04-08 10:57:23.406https://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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