Estimación de umbrales de precipitación para el monitoreo de movimientos en masa a partir de datos grillados en el Perú

Descripción del Articulo

Ponencia Jueves Científico promovida y organizada por el SENAMHI
Detalles Bibliográficos
Autor: Millán Arancibia, Carlos
Formato: ponencia
Fecha de Publicación:2022
Institución:Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú
Repositorio:SENAMHI-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.senamhi.gob.pe:20.500.12542/2174
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12542/2174
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Precipitación
Movimiento en Masa
Lluvia
Umbrales Regionales
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spelling Millán Arancibia, Carlos2022-06-10T17:23:24Z2022-06-10T17:23:24Z2022-06-09https://hdl.handle.net/20.500.12542/2174https://hdl.handle.net/20.500.12542/2174Ponencia Jueves Científico promovida y organizada por el SENAMHIPermite realizar una aproximación de umbrales de lluvia regionales y tiene el objetivo de estimar umbrales regionales de lluvia para la ocurrencia de movimientos en masa poco profundos desencadenados por lluvia a partir de eventos de movimientos en masa registrados. Para este estudio, se aplica en 11 regiones con un análisis multicriterio para 442 estaciones automáticas y reagrupadas en base al método cluster de Ward y reafinado mediante k-means. Asimismo, para este estudio se determina 77 umbrales de lluvia bajo un enfoque empírico estadístico, a partir de eventos de movimiento en masa observados y el conjunto de datos de lluvia diarias PISCO Operativo. Además, concluye que los umbrales de una sola variable con mayor poder predictivo fueron la lluvia acumulada E (con desempeños entre 0.39 y 0.78) y la lluvia máxima Lmax (con desempeños entre 0.38 y 0.92) para el periodo de calibración. Con respecto, a las regiones con mejor desempeño para los umbrales de una sola variable fueron las regiones Andes 3 (TSS=0.84), Amazon 1 (TSS=0.68) y Pacific 1 (TSS=0.63) y se observó que el rendimiento disminuye en la etapa de validación en eventos ocurridos durante el año 2020 se debe al bajo rendimiento de la alta sensibilidad del puntaje del rendimiento por poca cantidad de eventos registrados.application/pdfspaServicio Nacional de Meteorología e Hidrología del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de Américahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Repositorio Institucional - SENAMHIServicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perúreponame:SENAMHI-Institucionalinstname:Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perúinstacron:SENAMHIPrecipitaciónMovimiento en MasaLluviaUmbrales Regionaleshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11precipitacion - Clima y Eventos NaturalesEstimación de umbrales de precipitación para el monitoreo de movimientos en masa a partir de datos grillados en el Perúinfo:eu-repo/semantics/lecturetext/libro.presentacionTEXTEstimación-de-umbrales-de-precipitación-para-el-monitoreo-de-movimientos-en-masa-a-partir-de-datos-grillados-en-el-Perú-09-jun_2022.pdf.txtEstimación-de-umbrales-de-precipitación-para-el-monitoreo-de-movimientos-en-masa-a-partir-de-datos-grillados-en-el-Perú-09-jun_2022.pdf.txtExtracted texttext/plain12864http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2174/4/Estimaci%c3%b3n-de-umbrales-de-precipitaci%c3%b3n-para-el-monitoreo-de-movimientos-en-masa-a-partir-de-datos-grillados-en-el-Per%c3%ba-09-jun_2022.pdf.txt3a416c327f1be06f7371c6ca2f2217e2MD54ORIGINALEstimación-de-umbrales-de-precipitación-para-el-monitoreo-de-movimientos-en-masa-a-partir-de-datos-grillados-en-el-Perú-09-jun_2022.pdfEstimación-de-umbrales-de-precipitación-para-el-monitoreo-de-movimientos-en-masa-a-partir-de-datos-grillados-en-el-Perú-09-jun_2022.pdfapplication/pdf12668916http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2174/1/Estimaci%c3%b3n-de-umbrales-de-precipitaci%c3%b3n-para-el-monitoreo-de-movimientos-en-masa-a-partir-de-datos-grillados-en-el-Per%c3%ba-09-jun_2022.pdfe056be25083878e2227a0e1dcfde1d66MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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