Estudio de la variabilidad espacio - temporal del vapor de agua precipitable mediante el uso de imágenes Modis para el Perú durante el periodo 2000 - 2016

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Ccoica López, Katherine Lisbeth
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4377
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4377
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Vapor de agua
Distribución espacial
Uso del agua
Imágenes
Satélites
Análisis de imágenes
Perú
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spelling Menacho Casimiro, Ernesto EverPasapera Gonzales, José Jesúsf958d8a1-10cd-4424-9302-5883b0f9425eCcoica López, Katherine Lisbeth2020-07-06T00:20:22Z2020-07-06T00:20:22Z2020https://hdl.handle.net/20.500.12996/4377Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaEl vapor de agua precipitable (VAP) es una variable meteorológica que forma parte del ciclo hidrológico e influye en los principales procesos que ocurren en la atmósfera; por ende, varía tanto temporal como espacialmente, según las condiciones locales. Sin embargo, el territorio peruano, que posee gran variedad de climas y microclimas asociados a factores geográficos y atmosféricos, presenta escasos estudios del vapor de agua precipitable. Este estudio analiza la variabilidad espacial y temporal del VAP en Perú durante el período de febrero del 2000 a febrero del 2017. La fuente de datos utilizada en este trabajo fue el producto MOD05 (vapor de agua precipitable), que obtiene datos del satélite Terra-MODIS en dos longitudes de onda: Infrarrojo Cercano (NIR) e Infrarrojo Medio (o también conocido como Infrarrojo; IR). El estudio se realizó en nueve subregiones del territorio peruano: costa, sierra y selva, divididas en región norte, centro y sur; además de analizar por separado el ciclo diurno del VAP. El análisis de la variabilidad espacial de realizó a través de variogramas mensuales. La variación temporal se analizó mediante promedios mensual, estacional y multianual, para las nueve subregiones. Además se analizó la estacionalidad, mediante diagrama de cajas, y la tendencia, ejecutando la prueba estadística Mann-Kendall (MK) a la serie temporal de anomalías del VAP para cada subregión. El análisis espacial evidenció la heterogeneidad del VAP, la variabilidad espacial de este aumenta en verano y disminuye en invierno. El análisis temporal muestra que los mayores valores de VAP se encuentran en el norte y centro de la selva y en la costa norte, donde el contenido de vapor de agua precipitable es más alto en relación a otras regiones, mientras la sierra centro y sur presentan los valores más bajos. Asimismo, se encontró que los valores de VAP durante la noche son menores que los valores durante el día. Por otro lado, el análisis de tendencia MK, determinó diferencias entre los datos MODIS obtenidos de NIR e IR. Según MOD05 en NIR, existe un creciente, aunque muy ligero, incremento del vapor de agua precipitable en el periodo de estudio, en el norte del territorio peruano (costa, sierra y selva) y en la selva centro; en el caso de MOD05 en IR, la tendencia es negativa. Finalmente, mediante una verificación de los datos MODIS (NIR e IR) con valores de VAP, calculados a partir de datos de temperatura y humedad de radiosondeos realizados en cinco estaciones aerológicas sobre el Perú, mostró mejores resultados para el VAP proveniente de la longitud de onda NIR, además de ser más confiable (RMSE = 0.6 cm y R2 = 0.71), a diferencia de los datos obtenidos a través del IR (RMSE = 0.98 cm y R2 = 0.48).Precipitable water vapor (VAP) is a meteorological variable that is part of the water cycle and influences the main processes that occur in the atmosphere. VAP varies both temporally and spatially, according to local conditions. However, the Peruvian territory, which has a great variety of climates and microclimates associated with geographical and atmospheric factors, has few studies of precipitable water vapor. Therefore, this study analyzes the spatial and temporal variability of VAP in Peru during the February 2000 to February 2017 period. The data used in this work is the MOD05 product (precipitable water vapor). This data comes from Terra-MODIS satellite, in two wavelengths: Near Infrared (NIR) and Mid Infrared (well-known as Infrared; IR). The study was performed over nine sub-regions of the Peruvian territory: coast, highland and jungle, classified into northern, central and southern regions. In addition, the diurnal cycle of VAP was analyzed separately. The spatial variability analysis was performed using monthly variograms. The temporal variation was analyzed by monthly, seasonal and multiannual means of VAP for the nine sub-regions. In addition, monthly boxplots were computed to analyze the seasonality, and the Mann-Kendall test (MK) was applied for time series of VAP anomalies, to determine the presence of trends. The spatial analysis of VAP showed some heterogeneity, with spatial variability increasing in summer and decreasing in winter. The temporal analysis depicted highest values of VAP over the northern and central Peruvian jungle and over the northern coast, where the content of precipitable water vapor is higher in relation to other regions, while the central and southern highlands present lower values. Likewise, VAP values during the night lower than the values during the morning were found. On the other hand, the MK trend analysis determined differences between the MODIS data obtained from NIR and IR. According to MOD05 in NIR, there is an increase of VAP, although very slight, in the north of the Peruvian territory (coast, mountains and jungle) and in the central jungle for the reference period. In contrast, the case of MOD05 in IR showed negative trend. Finally, verification analysis of the MODIS (NIR and IR) data with VAP values, from temperature and humidity radiosondes data for five air stations over Peru, showed better results of VAP from NIR, and more reliable (RMSE = 0.6 cm and R2 = 0.71), unlike data obtained through IR (RMSE = 0.98 cm and R2 = 0.48).Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Vapor de aguaDistribución espacialUso del aguaImágenesSatélitesAnálisis de imágenesPerúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Estudio de la variabilidad espacio - temporal del vapor de agua precipitable mediante el uso de imágenes Modis para el Perú durante el periodo 2000 - 2016info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUIngeniería Ambiental, Física y MeteorologíaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de CienciasIngeniero Meteorólogo70027349https://orcid.org/0000-0001-9866-9770https://orcid.org/0000-0002-9713-09650658525440365682https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Calle Montes, Victoria DorisUnsihuay Tovar, Franklin DelioCornejo Garrido, ÁngelTEXTccoica-lopez-katherine-lisbeth.pdf.txtccoica-lopez-katherine-lisbeth.pdf.txtExtracted texttext/plain206825https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/86e940ea-466d-4e6b-bbcc-33107d28a31c/download76af1d5b3383ace34b47d9e439775a6aMD53THUMBNAILccoica-lopez-katherine-lisbeth.pdf.jpgccoica-lopez-katherine-lisbeth.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3309https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/0a84ded4-b3eb-41a9-b32c-cb24f6345248/download14a3d86d543ba5c031cd4178b0b753eaMD54ORIGINALccoica-lopez-katherine-lisbeth.pdfccoica-lopez-katherine-lisbeth.pdfTexto completoapplication/pdf7893799https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c1111131-b59a-41d0-aea9-a6c2812948d2/downloadfaa57834ac2e3d245ac51746b5c11ceaMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/78225fef-69c5-4a62-9c4f-86aec66f4a7b/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/4377oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/43772025-04-06 12:28:39.138https://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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