Modelo meteorológico para pronosticar el nivel pluvial en el distrito de Ticapampa provincia de Recuay 2020

• Autor: Medina Rafaile, Esteban Julio
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
• Repositorio: UNASAM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:172.16.0.151:UNASAM/5700
• Enlace del recurso: http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5700
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo; Pronostico; Modelos de pronóstico meteorológico; Metodología CRISP-DM; Series de tiempo; Predicción; Metodología ARIMA; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

La investigación tiene como objetivo proponer un modelo meteorológico para pronosticar el nivel pluvial en el distrito de Ticapampa, provincia de Recuay, 2020. Según su objetivo, es una investigación de tipo aplicada; el diseño es de tipo no experimental retrospectivo, y aplica la metodología CRISP- DM en sus 6 etapas. La población es la medición meteorológica (anual/mensual/diaria) del nivel pluvial en el tiempo, realizada por el SENAMHI, y la muestra es la medición meteorológica (anual/mensual/diaria) del nivel pluvial realizada durante el periodo mayo de 2017 a abril de 2022. Con respecto al objetivo general, se concluye que los datos del nivel de precipitación, mantienen similar tendencia, y con un p-valor de 0.932 mayor a 0.05, donde se observa que el modelo tiene ruido blanco, llegando a demostrar de esta manera que el modelo funciona. Con respecto al primer objetivo específico, se concluye que el comportamiento de las lluvias en el periodo de análisis sigue una estructura estacionaria a una confianza del 95%. Con respecto al segundo objetivo específico, se concluye que el modelo que posee el mejor ajuste es el (mod_arima3), debido a que la varianza tiende a ser cero. Con respecto al tercer objetivo específico, se concluye que los datos siguen una distribución normal con un p-valor del test de 0.056, siendo este mayor a 0.05; permitiendo, de este modo, pronosticar los niveles pluviales más altos y más bajos