Análisis de sequía meteorológica a traves del modelo autorregresivo de promedio movil en la cordillera oriental del altiplano de Puno

• Autor: Condori Ramirez, Wilder
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/20618
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20618
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelos de autorregresivo integrada de media móvil; El índice estandarizado de precipitación; Cordillera oriental de Puno; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11

La sequía es un fenómeno natural impredecible que tiende a extenderse de manera irregular a través del tiempo y del espacio, y sus efectos son, con frecuencia, desastrosos. En el presente trabajo de investigaciones se ha planteado como objetivo efectuar la caracterización de las sequias meteorológicas utilizando los modelos de autorregresivo integrada de media móvil (ARIMA) y el índice normalizado de precipitación (SPI) se ha realizado en el ámbito de la cordillera oriental del altiplano; para lo cual se aplicaron las pruebas de tendencia no-paramétrica como: Mann-Kendall y Spearman's Rho, obteniendo resultados no significativos (NS) a las probabilidades de a = 0.10, a = 0.05 y a = 0.01; se identificaron años con sequia meteorológica para la estación Ayaviri se obtuvo de (SPI-1) para enero 1971 (-1.21) y octubre de 2018 (-1.49), moderadamente secas, noviembre de 1976 (-1.93) y diciembre de 2016 (-1.94), severamente secos, enero 1983 (-2.35), extremadamente seco; para la estación de Huancané se obtuvo de (SPI-1) para octubre 1986 (-1.31) y febrero 1992 (-1.32), moderadamente secas, febrero 1982 (-1.79) y octubre 2009 (-1.63), severamente secas, noviembre 1988 (-2.78), extremadamente secas, y el modelo ARIMA se utilizó el (AIC) con un valor de 9.719 esto debido a Akaike (1974) y (SC), cuyo valor es de 9.839 debido a Schwarz (1978) que indican que el mejor modelo estadísticamente significativo, los estadísticos de AIC y SC, para la estación meteorológica de Ayaviri se ha identificado como ARIMA (4, 0, 3) o ARIMA (1,0, 2). Para la estación meteorológica de Huancané se ha identificado como ARIMA (4, 0, 4) o ARIMA (2,0, 1), es el mejor para representar el pronóstico de la escasez de la precipitación pluvial de la zona oriental de la región de Puno, ya que estos modelos son modelos estables.