Estimación de los caudales medios mensuales de la cuenca alta del Huallaga aplicando un modelo hidrológico racional con imágenes satelitales

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Palomino Aguirre, José Wladimir
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/5477
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/5477
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Recursos hídricos
Cuencas hidrográficas
Análisis estadístico
Cursos de agua
Medición
Circulación del agua
Océano Pacífico
Perú
Caudal de agua
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spelling Ramos Taipe, Cayo Leonidas7c5e9b3e-6ffa-433d-b10b-958d41424785Palomino Aguirre, José Wladimir2022-10-04T17:06:42Z2022-10-04T17:06:42Z2022https://hdl.handle.net/20.500.12996/5477Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos HídricosEsta investigación tiene como objetivo de determinar los patrones de clasificación del desempeño del sector público mediante la técnica de análisis conglomerados de series de tiempo a las regiones del Perú para el periodo 2007 – 2019. El desarrollo se realizó con los indicadores creados bajo la metodología de la frontera de posibilidades de producción y se evaluó la asociación a través del tiempo con el método de distancia de deformación del tiempo. El indicador utilizado para decidir el número de los conglomerados fue el de Silueta y Calinski. Entre los resultados más importantes se encontró que se mantiene un patrón que predomina entre las regiones que mejor usan los recursos y obtienen resultados idóneos donde resalta Moquegua, Ica y Lima mientras que otro grupo que mantiene fuertes tendencias a ser ineficientes en comparación como Ayacucho y Huancavelica. Finalmente, se observó una predominancia en las regiones que subdivide entre dos conglomerados y se mantiene tanto sectorial y global.The objective of this research is to determine the classification patterns of the performance of the public sector through the technique of conglomerate analysis of time series to the regions of Peru for the period 2007 - 2019. The development was carried out with the indicators created under the methodology of the production possibility frontier and the association was evaluated over time with the time warp distance method. The indicator used to decide the number of clusters was that of Silueta and Calinski. Among the most important results, it was found that a pattern is maintained that prevails among the regions that best use resources and obtain ideal results, where Moquegua, Ica and Lima stand out, while another group that maintains strong tendencies to be inefficient compared to Ayacucho and Huancavelica. Finally, a predominance was observed in the regions that are subdivided into two conglomerates and remain both sectoral and global.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Recursos hídricosCuencas hidrográficasAnálisis estadísticoCursos de aguaMediciónCirculación del aguaOcéano PacíficoPerúCaudal de aguahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Estimación de los caudales medios mensuales de la cuenca alta del Huallaga aplicando un modelo hidrológico racional con imágenes satelitalesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Recursos Hídricos41956353https://orcid.org/0000-0002-6561-243323262000https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro522197Mejía Marcacuzco, AbelChávarri Velarde, EduardoMontalvo Arquiñigo, NéstorORIGINALpalomino-aguirre-jose-wladimir.pdfpalomino-aguirre-jose-wladimir.pdfTexto completoapplication/pdf11212291https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fbae6d40-4642-4d14-a119-afe0c4df6715/download7d41a910f88f7525bb00c3c526d459d5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/abe7963c-e9cd-4275-865b-ce68fb2678c6/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52TEXTpalomino-aguirre-jose-wladimir.pdf.txtpalomino-aguirre-jose-wladimir.pdf.txtExtracted texttext/plain190110https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/708d7481-ec77-4778-8219-02c36f3e8625/download50dc00a537cc84120ef6728c489a9b1bMD53THUMBNAILpalomino-aguirre-jose-wladimir.pdf.jpgpalomino-aguirre-jose-wladimir.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3314https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b6b99476-d0b4-42a9-bb6e-6f398453b49b/download0c5bef10adf73978653ff37c9a178f68MD5420.500.12996/5477oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/54772023-01-05 06:27:23.646https://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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