Índices climáticos como predictor del caudal en la costa norte el Perú
Descripción del Articulo
El presente estudio ha permitido identificar los índices y/o variables climáticas que tienen mayor capacidad predictiva en los caudales mensuales de las cuencas de los ríos de la costa norte del Perú. Este estudio tiene el objetivo general de identificar las variables climáticas que puedan ser usada...
| Autor: | |
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| Fecha de Publicación: | 2012 |
| Institución: | Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú |
| Repositorio: | SENAMHI-Institucional |
| Lenguaje: | español |
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| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12542/2142 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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El presente estudio ha permitido identificar los índices y/o variables climáticas que tienen mayor capacidad predictiva en los caudales mensuales de las cuencas de los ríos de la costa norte del Perú. Este estudio tiene el objetivo general de identificar las variables climáticas que puedan ser usadas para estimar el caudal de los principales ríos de la costa norte del Perú. Para la metodología se usan las herramientas estadísticas con el fin de encontrar la relación entre el caudal (predictando) y las variables océano - atmosféricas (predictor). El estudio concluye que los caudales de los (6) seis ríos evaluados han sido ajustados a ecuaciones polinómicas que han podido representar adecuadamente los caudales observados; sin embargo, en algunos ríos donde el caudal es cero o presenta valores muy bajos en algunas épocas del año como es el caso del río Piura, que para encontrar el modelo más adecuado ha requerido de un mayor análisis. Tal es así que para este río se tuvo que recurrir a la búsqueda de alguna estación costera que tenga registros largos de temperatura media del aire y muestre cierta correlación con el caudal, es así que se encontró y consideró la estación San Miguel como predictor del caudal del río Piura. Asimismo, señala que de todas las variables climáticas consideradas en este estudio, las que han tenido mayor importancia en el pronóstico del caudal ha sido la temperatura del mar en la región niño12 con desfase de un mes (lag-1) y la presión al nivel medio del mar con desfase de 8 y 7 meses (lag-8 y lag-7). El caudal observado con desfase de un mes (lag-1) también ha mostrado ser una variable que puede ser utilizado como predictor del caudal futuro. |
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El estudio concluye que los caudales de los (6) seis ríos evaluados han sido ajustados a ecuaciones polinómicas que han podido representar adecuadamente los caudales observados; sin embargo, en algunos ríos donde el caudal es cero o presenta valores muy bajos en algunas épocas del año como es el caso del río Piura, que para encontrar el modelo más adecuado ha requerido de un mayor análisis. Tal es así que para este río se tuvo que recurrir a la búsqueda de alguna estación costera que tenga registros largos de temperatura media del aire y muestre cierta correlación con el caudal, es así que se encontró y consideró la estación San Miguel como predictor del caudal del río Piura. Asimismo, señala que de todas las variables climáticas consideradas en este estudio, las que han tenido mayor importancia en el pronóstico del caudal ha sido la temperatura del mar en la región niño12 con desfase de un mes (lag-1) y la presión al nivel medio del mar con desfase de 8 y 7 meses (lag-8 y lag-7). El caudal observado con desfase de un mes (lag-1) también ha mostrado ser una variable que puede ser utilizado como predictor del caudal futuro.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:SENAMHICaudalParámetro MeteorológicoENSOhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11gestion de recursos hidricos de cuenca - AguaÍndices climáticos como predictor del caudal en la costa norte el Perúinfo:eu-repo/semantics/monographtext/libro.estudioORIGINALÍndice-climáticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Perú_2012.pdfÍndice-climáticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Perú_2012.pdfTexto Completoapplication/pdf2273613http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2142/1/%c3%8dndice-clim%c3%a1ticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Per%c3%ba_2012.pdf5e1dac2f2b3df07b40656921378164fbMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2142/2/license_rdf9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2142/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTÍndice-climáticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Perú_2012.pdf.txtÍndice-climáticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Perú_2012.pdf.txtExtracted texttext/plain74760http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2142/4/%c3%8dndice-clim%c3%a1ticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Per%c3%ba_2012.pdf.txt4b2efd56164a7e8048112ade841b71a8MD54THUMBNAILÍndice-climáticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Perú_2012.pdf.jpgÍndice-climáticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Perú_2012.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7843http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/2142/5/%c3%8dndice-clim%c3%a1ticos-como-predictor-del-caudal-en-la-costa-norte-del-Per%c3%ba_2012.pdf.jpgbad6115e3a3e72b00e7342cea7516628MD5520.500.12542/2142oai:repositorio.senamhi.gob.pe:20.500.12542/21422024-08-12 11:20:36.33Repositorio Institucional SENAMHIrepositorio@senamhi.gob.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 |
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