Regionalización de la lluvia en la cuenca alta del río Madeira basada en la variabilidad interanual y decadal
Descripción del Articulo
El estudio de Molina-Carpio et al. (2023) tuvo como objetivo identificar regiones de lluvia homogéneas dentro de la cuenca alta del río Madeira (Bolivia, Perú y Brasil), que abarca 975.000 km2 y tiene un rango de elevación de 50 a 6450 m s. n. m. Para ello, se usaron series mensuales de 146 estacion...
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| Formato: | documento de trabajo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Instituto Geofísico del Perú |
| Repositorio: | IGP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/5668 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12816/5668 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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El estudio de Molina-Carpio et al. (2023) tuvo como objetivo identificar regiones de lluvia homogéneas dentro de la cuenca alta del río Madeira (Bolivia, Perú y Brasil), que abarca 975.000 km2 y tiene un rango de elevación de 50 a 6450 m s. n. m. Para ello, se usaron series mensuales de 146 estaciones terrestres de los 3 países. Sin imponer restricciones espaciales, el análisis de Agrupamiento Jerárquico (AJ) y el Análisis de Componentes Principales (ACP) agruparon de manera óptima 146 estaciones (1980-2016) en 10 regiones homogéneas distribuidas a lo largo de los Andes y la llanura amazónica. Luego, al aplicar el ACP a las series de lluvias estacionales y vincular los componentes principales con la temperatura de la superficie del mar e índices oceánicos, se obtuvo una perspectiva de los principales moduladores a gran escala de la variabilidad espacio-temporal de las lluvias en esta cuenca, en particular del rol de los océanos Pacífico tropical y Atlántico según la estación del año. |
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Sin imponer restricciones espaciales, el análisis de Agrupamiento Jerárquico (AJ) y el Análisis de Componentes Principales (ACP) agruparon de manera óptima 146 estaciones (1980-2016) en 10 regiones homogéneas distribuidas a lo largo de los Andes y la llanura amazónica. 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