Análisis de los modelos climáticos CMIP6 para la proyección de precipitaciones y temperaturas en la región de Puno

• Autor: Otazu Huaman, Edwing Andres
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/25408
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/25408
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Proyecciones Climaticas; Modelos CMIP6; Downscaling estadístico; Temperatura y precipitación; Escenarios de emisiones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10

El cambio climático representa un desafío crítico para regiones altoandinas como Puno, donde la compleja topografía limita la precisión de modelos climáticos globales. El objetivo fue evaluar la eficacia de 18 modelos CMIP6 para proyectar temperatura y precipitación en Puno durante 2025-2099 bajo escenarios SSP126, SSP245, SSP370 y SSP585. Se aplicó downscaling estadístico mediante corrección de sesgo: factor aditivo para temperatura y multiplicativo para precipitación, ajustando datos globales a resolución 0.1°. La evaluación utilizó métricas MAE, RMSE, correlación de Pearson y PBIAS, comparando simulaciones con datos PISCO (1981-2016). Los resultados identificaron modelos óptimos específicos por variable: CAS-ESM2-0 para temperatura máxima (MAE=1.53°C, r=0.91), MIROC6 para temperatura mínima (MAE=1.42°C, r=0.88) y GISS-E2-1-H para precipitación (MAE=25.4 mm/mes, r=0.82). Las proyecciones muestran incremento térmico progresivo bajo todos los escenarios, más pronunciado en SSP585 con aumentos de 0.6-0.8°C/década para temperatura máxima y 0.3-0.6°C/década para mínima. La precipitación presenta tendencias positivas con incrementos hasta 20% bajo SSP585, aunque con mayor incertidumbre espacial. Las provincias de Carabaya y Sandia emergen como "hotspots" climáticos. La metodología demostró efectividad para generar proyecciones regionales precisas, proporcionando bases científicas para estrategias de adaptación climática en zonas altoandinas vulnerables.