Diagnóstico estacional y predictibilidad de la precipitación en la cuenca alta del Mantaro basadas en radiación de onda larga emergente

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Ciencias Ambientales
Detalles Bibliográficos
Autor: Cavalcanti Cárdenas, Kenyi Glicerio
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3088
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3088
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cuencas hidrográficas
Precipitación atmosférica
Lluvia
Pronóstico del tiempo
Técnicas de predicción
Fenómenos atmosféricose
Métodos estadísticos
Evaluación
Perú
Cuenca Alta del río Mantaro
Evento La Niña
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spelling Cornejo Garrido, Angel Gustavo02b8f909-52c7-4b98-b3dc-544c9fc55632Cavalcanti Cárdenas, Kenyi Glicerio2018-02-20T15:40:40Z2018-02-20T15:40:40Z2018P40-C38-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3088Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Ciencias AmbientalesEventos extremos como El Niño y La Niña modifican la variabilidad hidrológica en muchos lugares del planeta, generando impactos significativos en el bienestar socio económico del país; empero, los procesos físicos y dinámicas atmosféricas vinculados a la generación y al desarrollo de precipitaciones extremas, están aun pobremente estudiados. En la presente investigación, se analiza la variabilidad temporal y espacial de la precipitación, a escala interanual y diaria, durante eventos El Niño y La Niña, de magnitud moderada y fuerte, identificados durante el período 1998-2015, en la cuenca alta del río Mantaro. Para ello, se utilizaron datos de precipitación in situ, así como de la Misión de Medición de Lluvias Tropicales (TRMM). Inicialmente, se analizó la confiabilidad de los datos de precipitación obtenidos de la fuente de información TRMM; los resultados sugieren que, durante el período húmedo, la información es confiable de acuerdo a los indicadores propuestos. Seguidamente, se procedió a la corrección de valores desusados mediante la generación de factores aditivos, obteniendo de esta manera patrones comunes de precipitación. Ulteriormente, se regionalizó la precipitación mediante la aplicación del Método del Vector Regional (MRV) obteniendo dos regiones climáticas diferenciadas: la región sur y norte; posteriormente se analizó la variabilidad de la precipitación, a escala diaria, mediante el cálculo de diez índices de precipitación. Seguidamente se obtuvo patrones diarios de precipitación mediante la aplicación de la técnica del Análisis de Componentes Principales, para los meses de mayor precipitación, en años identificados con eventos La Niña y El Niño. Finalmente, se analizó la capacidad de predictibilidad de la precipitación durante eventos La Niña mediante la utilización de un índice que utiliza valores de OLR medidos en el Pacífico Central (Niño 4) así como en el análisis de los procesos de circulación atmosférica que favorecen la ocurrencia de precipitaciones extremas en la cuenca alta del MantaroExtreme events such as El Niño and La Niña modified hydrological variability in many places on the planet, generating significant impacts in the country socio-economic wellbeing; however, the generation and the development of extreme rainfall, atmospheric dynamics and physical processes are still poorly studied. This research analyzes the temporal and spatial variability of precipitation, annual and daily scale, during El Niño and La Niña events, of magnitude moderate to strong, identified during the period 19982015, in the upper basin of the Mantaro River. In addition, data precipitations on-site, as well as the Mission of Measuring tropical rainfall (TRMM) were used. Initially, discussed the reliability of rainfall data obtained from the TRMM information source; the results suggest that, during the wet season, the information is reliable according to proposed indicators. Then was the correction of values through the generation of additive factors, thus obtaining common patterns of precipitation. Subsequently, be regionalized precipitation through the application of the method of Regional Vector (MRV) obtaining two distinct climatic regions: the South and North; subsequently, we analyzed the variability of precipitation, a daily scale, through ten precipitation indices calculation. Daily precipitation patterns through the application of the principal component analysis technique, was then obtained for the months of greater precipitation, in years identified with La Niña and El Niño events. Finally, we analyzed the ability of predictability of precipitation during events the girl through the use of an index that uses OLR values measured in the Central Pacific (Niño 4) as well as in the analysis of the atmospheric circulation processes that favour the occurrence of extreme rainfall in the upper basin of the MantaroTesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMCuencas hidrográficasPrecipitación atmosféricaLluviaPronóstico del tiempoTécnicas de predicciónFenómenos atmosféricoseMétodos estadísticosEvaluaciónPerúCuenca Alta del río MantaroEvento La Niñahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Diagnóstico estacional y predictibilidad de la precipitación en la cuenca alta del Mantaro basadas en radiación de onda larga emergenteinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUCiencias AmbientalesUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Ciencias AmbientalesMaestríaTHUMBNAILcavalcanti-cardenas-kenyi-glicerio.pdf.jpgcavalcanti-cardenas-kenyi-glicerio.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3350https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/130bab4b-ea24-4a19-8524-5a79431e74a9/download38008597263e36111fa742e1357bb378MD56P40-C38-T-resumen.pdf.jpgP40-C38-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3554https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/20ed0a7b-6623-4129-b637-dd09f7153512/download66ac0b4068c852397a0db72de3b9a604MD58ORIGINALcavalcanti-cardenas-kenyi-glicerio.pdfcavalcanti-cardenas-kenyi-glicerio.pdfTexto completoapplication/pdf8537740https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/884ce009-9af9-4957-aa09-52ce93858127/downloadbe06fb1ee5b8f789e02edb8809a2af43MD53P40-C38-T-resumen.pdfP40-C38-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf200213https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/bb21df91-8f42-4464-bee4-2615a96c5819/download184ac19eb6996b97de8fc7fd6a2bdd0bMD55TEXTcavalcanti-cardenas-kenyi-glicerio.pdf.txtcavalcanti-cardenas-kenyi-glicerio.pdf.txtExtracted texttext/plain412687https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b1fc0ed0-837e-4d94-93e7-4bc78a0567aa/download7546c48305b8fd4c48317efa231452a9MD54P40-C38-T-resumen.pdf.txtP40-C38-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain4962https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c62b62c3-fc79-48f0-b6a5-6688bee203b8/download495dfe2c97945e869e947662feda9114MD57LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c51962d4-417e-439d-a7ee-8d7ad8cc9ddb/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/3088oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/30882023-01-05 04:42:42.226https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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