Influencia de factores climáticos en la regionalización de precipitaciones máximas en la vertiente del Lago Titicaca

• Autores: Flores-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.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Tumbes
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional de Tumbes
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.www.untumbes.edu.pe:article/217
• Enlace del recurso: https://erp.untumbes.edu.pe/revistas/index.php/manglar/article/view/217
• Nivel de acceso: acceso abierto

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.