Modelo empírico para pronóstico de temperaturas mínimas en periodos 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: Norabuena Espinoza, Anatolia Magdalena
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2014
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/1908
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/1908
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Campaña agrícola
Temperaturas mínimas
Modelo empírico
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Temperatura ambiental
Bulbo
Modelos
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Viento
Pronòstico del tiempo
Evaluación
Perú
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Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaSe realizó un estudio utilizando la información diaria de la temperatura mínima, temperaturas del bulbo seco y bulbo húmedo a las 07, 13 y 19 horas, y velocidad del viento a las 19 horas, registrada en las estaciones meteorológicas convencionales (Ccatca, Granja Kayra, Lircay, Puquio, Ubinas y Urubamba) de la zona sur del Perú, para inicio y final de la campaña agrícola (setiembre-diciembre y febrero - mayo) del periodo de 1990-2011, siendo el objetivo principal establecer un modelo empírico, capaz de predecir la ocurrencia de temperaturas mínimas, con la finalidad de prevenir y buscar medidas de mitigación que permitan proteger a los cultivos en la zona sur del Perú. A través del análisis de la información temporal de las temperaturas mínimas y la determinación de modelos de predicción de temperaturas mínimas. Los resultados muestran tendencias positivas de noches más cálidas y más frías en las estaciones de Ccatca y Lircay, tanto para inicio y final de campaña agrícola. Los modelos empíricos determinados para pronosticar temperaturas mínimas con 12 horas de anticipación se ajustan a una ecuación de regresión lineal múltiple con estimadores estadísticos confiables para ambas campañas agrícolas. Por último, los modelos de pronósticos con 12 horas de anticipación pasaron la etapa de validación y pueden ser aplicados como modelos operativos.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Campaña agrícolaTemperaturas mínimasModelo empíricoCultivos alimenticiosTemperatura ambientalBulboModelosMediciónVelocidadVientoPronòstico del tiempoEvaluaciónPerúhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Modelo empírico para pronóstico de temperaturas mínimas en periodos de inicio y fin de campaña agrícolainfo: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 Meteorólogo31648882https://orcid.org/0000-0001-5845-764206077463https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Unsihuay Tovar, Franklin DelioPesantes Rojas, Juan ManuelChang Chang Fun, Juan CarlosTHUMBNAILP40_N6 -T.pdf.jpgP40_N6 -T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3057https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/200f7414-b720-455b-97f7-c4738f849d2e/download0b8f2fcd56119f8dcab8064202482128MD57P40-N6-T-resumen.pdf.jpgP40-N6-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3088https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/96cb4a99-bae2-4d38-a173-a788f69b1624/download82594e4d0eb1393ee647742432727e65MD59ORIGINALP40_N6 -T.pdfP40_N6 -T.pdfTexto completoapplication/pdf1319420https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a17b1c82-70fe-4903-b766-f0381c54d436/download02e44c6f28fcb51f074da261534443f0MD51P40-N6-T-resumen.pdfP40-N6-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf24990https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2ac28f0a-960c-457f-be23-5fa598734c70/download4cab724dc00ead6ca6306cf40918e608MD56CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/233d947d-ae8d-4511-9e16-cef89f5c592b/downloadbb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/7dfed292-e0b8-415e-99b8-e49c42cd2530/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD54TEXTP40_N6 -T.pdf.txtP40_N6 -T.pdf.txtExtracted texttext/plain110532https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/21d14310-78f6-483f-b7bb-f47921efe1ac/downloadf20da3fef147a6d44000b2a2e9716c79MD55P40-N6-T-resumen.pdf.txtP40-N6-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain3445https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ce744e9d-9702-4f12-862f-6ae7df22011c/download8f35b69e4e855da98fae7ed9131a8a94MD5820.500.12996/1908oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/19082025-03-05 08:43:03.893https://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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