Investigación de la climatología de la humedad atmosférica y su relación con la sequía en la costa peruana utilizando imágenes de satélite del sensor MODIS/TERRA
Descripción del Articulo
Contribuye con información climática de la humedad atmosférica en el Perú y áreas vecinas, con el fin de caracterizar la climatología de la humedad atmosférica y su relación con la sequía en la Costa Peruana. En la investigación se utiliza datos imágenes del sensor MODIS a bordo de los satélites TER...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2015 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10030 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/10030 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Investigación de la climatología de la humedad atmosférica y su relación con la sequía en la costa peruana utilizando imágenes de satélite del sensor MODIS/TERRA Guerrero Salinas, Jhon Brayan Climatología Vapor Sequías - Perú Teledetección Sensores remotos Satélites artificiales https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10 |
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Contribuye con información climática de la humedad atmosférica en el Perú y áreas vecinas, con el fin de caracterizar la climatología de la humedad atmosférica y su relación con la sequía en la Costa Peruana. En la investigación se utiliza datos imágenes del sensor MODIS a bordo de los satélites TERRA y AQUA. El estudio considera el territorio entre 0- y 1000-msnm. El indicador de la humedad atmosférica es el vapor de agua, según la WMO. Este parámetro es evaluado en base de la columna de vapor de agua precipitable (PWV: siglas en inglés) en la atmósfera, estimado de los datos producto diarios de Nivel 2 PWV (MOD05) en la banda infrarrojo cercano (NIR) para el periodo 2000-2013 del MODIS/TERRA y 2002-2008 del MODIS/AQUA. Otros datos utilizados son: la temperatura de la superficie del mar (TSM), el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y un modelo de elevación digital. Los datos imágenes fueron tratados usando el lenguaje de programación IDL y el software ENVI 4.5. Las imágenes producto de PWV diarios, fueron georreferenciados y suavizados. En el análisis del PWV, se utiliza el máximo valor mensual, parámetro que refleja mejor la variabilidad climática del PWV. Entre los resultados se obtiene: el mapa climatológico provisional y de variabilidad del PWV en el territorio peruano y áreas vecinas para el periodo 2001-2013. El mapa climatológico provisional de PWV muestra en general, que la distribución espacial del PWV está dominada por un patrón latitudinal en el océano y el efecto de la Cordillera de los Andes. Las zonas de mayor variabilidad de PWV se encuentran en el océano y menor variabilidad del se encuentra en la región de los Andes. |
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Este parámetro es evaluado en base de la columna de vapor de agua precipitable (PWV: siglas en inglés) en la atmósfera, estimado de los datos producto diarios de Nivel 2 PWV (MOD05) en la banda infrarrojo cercano (NIR) para el periodo 2000-2013 del MODIS/TERRA y 2002-2008 del MODIS/AQUA. Otros datos utilizados son: la temperatura de la superficie del mar (TSM), el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y un modelo de elevación digital. Los datos imágenes fueron tratados usando el lenguaje de programación IDL y el software ENVI 4.5. Las imágenes producto de PWV diarios, fueron georreferenciados y suavizados. En el análisis del PWV, se utiliza el máximo valor mensual, parámetro que refleja mejor la variabilidad climática del PWV. Entre los resultados se obtiene: el mapa climatológico provisional y de variabilidad del PWV en el territorio peruano y áreas vecinas para el periodo 2001-2013. El mapa climatológico provisional de PWV muestra en general, que la distribución espacial del PWV está dominada por un patrón latitudinal en el océano y el efecto de la Cordillera de los Andes. 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Unidad de PosgradoMaestriaFísica con mención en Geofísica08809608Bravo Cabrejos, Jorge AurelioSarango Julca, Douglas DonalCarbonel Huamán, Carlos Augusto AntonioSilva Vidal de Millones, Fey Yaminahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis06646670071363130877253406064168LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/19d4ad89-067c-4986-87a3-6049b462c7a4/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTGuerrero_sj.pdf.txtGuerrero_sj.pdf.txtExtracted texttext/plain102055https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/32ac8e3f-dec5-4068-a027-96115dd953dc/downloadf70100c2ca01e01c9243c817ff6f5b23MD56THUMBNAILGuerrero_sj.pdf.jpgGuerrero_sj.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14778https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/dabed1d2-634a-46a7-bf38-67c0d14fb322/downloadd7c152f6a62506e4405b044def5ec918MD57ORIGINALGuerrero_sj.pdfGuerrero_sj.pdfapplication/pdf16964907https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a538a7fd-da82-4303-a31d-6b63ac12277b/download12b25945ac581ad2c7f2f43df6c990c7MD5320.500.12672/10030oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/100302024-08-15 23:33:09.014https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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