Análisis regional de las frecuencias de sequías en el Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Aparco Ccorahua, Michael Wilmer
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3731
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3731
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Perú
Sequía
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Simulación
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Métodos estadísticos
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spelling Chávarri Velarde, Eduardo AbrahamLavado Casimiro, Waldo Sven87aa630d-2f8f-480e-a368-597568bc1a4eAparco Ccorahua, Michael Wilmer2018-12-18T13:45:05Z2018-12-18T13:45:05Z2018P40.A7-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3731Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos HídricosDesde un enfoque probabilístico y regional, se analizó dos eventos teóricos de sequías correspondiente al 80 y 60 por ciento de la precipitación media anual, catalogándose como moderada y severa, respectivamente, mediante el análisis regional de frecuencia con L-Momentos (ARF-LM). El método ARF-LM permite incorporar datos provenientes de estaciones dentro de una región homogénea para mejorar la precisión en las estimaciones de la relación probabilidad cuantil en todos los sitios, de esta manera se compensa la falta de información de registros cortos de cada estación. Las estaciones con datos anuales de precipitación se agruparon para formar regiones homogéneas, validadas por un criterio de homogeneidad y ajustadas a distribuciones de tres parámetros, calculando la bondad de ajuste basado en el estadístico ZDIST. El área de estudio conformada por todo el territorio del Perú, contiene 14 regiones homogéneas. La función de distribución Valor Extremo Generalizado se ajusta a cuatro regiones homogéneas; la función Logística Generalizada, a cuatro regiones; la función Pearson tipo III, a tres regiones; y, la función Normal Generalizado, a tres regiones. Los periodos de retorno de las sequias moderada y severa mostraron un patrón de superposición en sus ocurrencias, siendo Tumbes, Piura, Cajamarca, Arequipa, Moquegua y Tacna, los más afectados. Para situaciones de deficiencia del 20 por ciento de lluvia, es decir, una precipitación equivalente al 80 por ciento de la esperada en un año promedio, el periodos de retorno va de dos a 10 años; y, para situaciones de deficiencia del 40 por ciento de lluvia, es decir, una precipitación equivalente al 60 por ciento de la esperada en un año promedio, se tiene periodos de retorno de 17 a mayores de 82 años.Tesisapplication/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:UNALMPerúSequíaDeficit pluviométricoPrecipitación atmosféricaSimulaciónModelos de simulaciónMétodos estadísticosPeriodos de recurrenciasAnálisis regional de frecuencias con l-momentos (arf-lm)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Análisis regional de las frecuencias de sequías en el Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero AgrícolaTítulo ProfesionalTEXTaparco-ccorahua-michael-wilmer.pdf.txtaparco-ccorahua-michael-wilmer.pdf.txtExtracted texttext/plain248112https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3c8bdd89-6e03-474b-88bf-348514a9829c/download6fe6e8799f3ea6647623c62cd137daa1MD54resumen.pdf.txtresumen.pdf.txtExtracted texttext/plain2623https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/be5ed675-4a5d-4d57-96e4-9b073a165c2b/download7542f3180e704f536589848fc4c4f416MD56THUMBNAILaparco-ccorahua-michael-wilmer.pdf.jpgaparco-ccorahua-michael-wilmer.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3129https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/81eff866-747c-47b1-ba8d-ac6ad32f7dca/download08edbce194b0b2ac57a5a5d42347b5faMD55resumen.pdf.jpgresumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3020https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/719cf9b5-edd8-4c67-ba2c-7a08fc380e86/download6c7e65f699eccc38cbf1423daff92a59MD57ORIGINALaparco-ccorahua-michael-wilmer.pdfaparco-ccorahua-michael-wilmer.pdfTexto completoapplication/pdf12281423https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/dc1ea727-be83-4161-a6c2-d3e2b03542a2/download20bcd26e6b5f0a5ba7cecfadac2a81dbMD51resumen.pdfresumen.pdfResumenapplication/pdf101052https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c4984210-9c03-4b05-a87f-5aa6a2e5a780/download767fb520ee2f27151aa0a15757406073MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/05c8c72a-1937-4fbb-8b00-fe28cf50549b/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/3731oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/37312023-01-05 05:53:32.253https://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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Análisis regional de las frecuencias de sequías en el Perú
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