Influencia de factores climáticos en la regionalización de precipitaciones máximas en la vertiente del Lago Titicaca
Descripción del Articulo
El objetivo fue determinar la influencia de factores climáticos en la regionalización de las precipitaciones máximas de 24 horas y se incluyó elementos climáticos. Se utilizó precipitación máxima de 24 horas de 29 estaciones meteorológicas, determinándose: precipitación para periodos de retorno, un...
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Nacional de Tumbes |
Repositorio: | Revista UNTUMBES - Manglar |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.www.untumbes.edu.pe:article/217 |
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Influencia de factores climáticos en la regionalización de precipitaciones máximas en la vertiente del Lago TiticacaFlores-Condori, Eduardo; Universidad Nacional del Altiplano, Puno, Puno.Flores-Quispe, Eduardo Luis; Universidad Nacional de Moquegua, Ilo, Moquegua.Morales-Aranibar, Luis; Universidad Nacional Intercultural de Quillabamba, La Convención, Cusco.El objetivo fue determinar la influencia de factores climáticos en la regionalización de las precipitaciones máximas de 24 horas y se incluyó elementos climáticos. Se utilizó precipitación máxima de 24 horas de 29 estaciones meteorológicas, determinándose: precipitación para periodos de retorno, un modelo regional de regresión entre precipitación máxima, factores climáticos y periodo de retorno, parámetros utilizando máxima verosimilitud, zonas homogéneas con análisis clúster, un modelo para cada zona, un modelo lineal y no lineal. Las distribuciones Log Normal tres parámetros y Log Gumbel presentan mejor ajuste a datos. La prueba de Anderson-Darling detectó no normalidad para transformar datos. En el modelo regional de regresión obtuvimos r2=0,388; estadístico Durbin-Watson=0,5456 siendo regresión no espuria. Obtuvimos cinco zonas homogéneas, en la zona 1, 2, 3, 4 y 5 el r2 fue 0,932; 0,339; 0,962; 0,863 y 0,99, respectivamente, en las regresiones la mayoría de los factores climáticos son estadísticamente significativos (p < 0,05). El modelo regional lineal y no lineal obtuvieron r2 de 0,48 y 0,52, respectivamente. Los modelos no lineales 1, 2 y 3 obtuvieron r2=0,51, 0,51 y 0,50, respectivamente. La influencia de la mayoría de los factores climáticos (altitud, longitud y latitud) en la regionalización de precipitaciones máximas es alta según las regresiones.Manglar2021-03-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://erp.untumbes.edu.pe/revistas/index.php/manglar/article/view/21710.17268/manglar.2021.004Manglar; Vol. 18, núm. 1 (2021): Enero-Marzo; 27-341816-7667reponame:Revista UNTUMBES - Manglarinstname:Universidad Nacional de Tumbesinstacron:UNTUMBESspahttp://erp.untumbes.edu.pe/revistas/index.php/manglar/article/view/217/344Copyright (c) 2021 Manglarinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-29T16:25:23Zmail@mail.com - |
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El objetivo fue determinar la influencia de factores climáticos en la regionalización de las precipitaciones máximas de 24 horas y se incluyó elementos climáticos. Se utilizó precipitación máxima de 24 horas de 29 estaciones meteorológicas, determinándose: precipitación para periodos de retorno, un modelo regional de regresión entre precipitación máxima, factores climáticos y periodo de retorno, parámetros utilizando máxima verosimilitud, zonas homogéneas con análisis clúster, un modelo para cada zona, un modelo lineal y no lineal. Las distribuciones Log Normal tres parámetros y Log Gumbel presentan mejor ajuste a datos. La prueba de Anderson-Darling detectó no normalidad para transformar datos. En el modelo regional de regresión obtuvimos r2=0,388; estadístico Durbin-Watson=0,5456 siendo regresión no espuria. Obtuvimos cinco zonas homogéneas, en la zona 1, 2, 3, 4 y 5 el r2 fue 0,932; 0,339; 0,962; 0,863 y 0,99, respectivamente, en las regresiones la mayoría de los factores climáticos son estadísticamente significativos (p < 0,05). El modelo regional lineal y no lineal obtuvieron r2 de 0,48 y 0,52, respectivamente. Los modelos no lineales 1, 2 y 3 obtuvieron r2=0,51, 0,51 y 0,50, respectivamente. La influencia de la mayoría de los factores climáticos (altitud, longitud y latitud) en la regionalización de precipitaciones máximas es alta según las regresiones. |
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El objetivo fue determinar la influencia de factores climáticos en la regionalización de las precipitaciones máximas de 24 horas y se incluyó elementos climáticos. Se utilizó precipitación máxima de 24 horas de 29 estaciones meteorológicas, determinándose: precipitación para periodos de retorno, un modelo regional de regresión entre precipitación máxima, factores climáticos y periodo de retorno, parámetros utilizando máxima verosimilitud, zonas homogéneas con análisis clúster, un modelo para cada zona, un modelo lineal y no lineal. Las distribuciones Log Normal tres parámetros y Log Gumbel presentan mejor ajuste a datos. La prueba de Anderson-Darling detectó no normalidad para transformar datos. En el modelo regional de regresión obtuvimos r2=0,388; estadístico Durbin-Watson=0,5456 siendo regresión no espuria. Obtuvimos cinco zonas homogéneas, en la zona 1, 2, 3, 4 y 5 el r2 fue 0,932; 0,339; 0,962; 0,863 y 0,99, respectivamente, en las regresiones la mayoría de los factores climáticos son estadísticamente significativos (p < 0,05). El modelo regional lineal y no lineal obtuvieron r2 de 0,48 y 0,52, respectivamente. Los modelos no lineales 1, 2 y 3 obtuvieron r2=0,51, 0,51 y 0,50, respectivamente. La influencia de la mayoría de los factores climáticos (altitud, longitud y latitud) en la regionalización de precipitaciones máximas es alta según las regresiones. |
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