Determinación de la calidad de los pronósticos estacionales generados a partir de áreas predictoras para Cusco y Puno

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología
Detalles Bibliográficos
Autor: Pastor Dale, Fernando Jonathan
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:20.500.12996/3347
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3347
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Mares
Zonas marinas
Precipitaciones atmosféricas
Condiciones atmosféricas
Temperatura
Calidad
Métodos estadísticos
Pronóstico del tiempo
Observaciones meteorológicas
Técnicas de predicción
Perú
Áreas predictorias
Probabilidades
Cusco (Dpto)
Puno (Dpto)
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spelling Calle Montes, Victoria Doris901d4cab-70d5-49b4-a8b3-3d7b766831eePastor Dale, Fernando Jonathan2018-06-05T18:45:56Z2018-06-05T18:45:56Z2018P40.P37-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3347Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y MeteorologíaEl objetivo de la investigación fue determinar la cantidad de resultados de los predictantes Precipitación (PP), Temperatura Máxima (TMAX) y Temperatura Mínima (TMIN) que cumplieron con el criterio de calidad (Root Mean Squared Error Skill Score(RMSESS)>0 & Ranked Probability Skill Score(RPSS)>0 & Correlation(CORR)≥0.2 & area under the curve Receiver Operating Characteristic(ROC área)>0.5 para las categorías “Bajo”, “Normal” y “Superior”) en cada área del predictor Temperatura Superficial del Mar (TSM) utilizada en cada trimestre (Enero-Febrero-Marzo (EFM o efm), Febrero-Marzo-Abril (FMA o fma), Marzo-Abril-Mayo (MAM o mam), Abril-Mayo-Junio (AMJ o amj), Mayo-Junio-Julio (MJJ o mjj), Junio-Julio-Agosto (JJA o jja), Julio-Agosto-Setiembre (JAS o jas), Agosto-Setiembre-Octubre (ASO o aso), Setiembre-Octubre-Noviembre (SON o son), Octubre-Noviembre-Diciembre (OND o ond), Noviembre-Diciembre-Enero (NDE o nde) y Diciembre-Enero-Febrero (DEF o def)) en Cusco y Puno. Para lograr dicho objetivo se plantearon 2 objetivos específicos. Primero se estableció en orden decreciente la PP, TMAX y TMIN en cuanto a la cantidad de valores con habilidad determinística (RMSESS>0), probabilística (RPSS>0), correlación “Debil”, “Moderada”, “Fuerte” y “Muy Fuerte” (CORR≥0.2) y discriminación probabilística (ROC área>0.5). Segundo, se determinaron las estaciones meteorológicas y trimestres en que los pronósticos de PP, TMAX y TMIN cumplieron con el criterio de calidad para Cusco y Puno. Se utilizó el Climate Predictability Tool (CPT) para estimar los pronósticos determinísticos y probabilísticos. Adicionalmente, se generaron las categorías observadas y se calcularon las observaciones trimestrales (en la PP es la suma de 3 meses y en las temperaturas es el promedio). Luego, se automatizó el cálculo de los parámetros estadísticos, generación de tablas y filtrados con R. Las conclusiones más importantes fueron que el orden de los predictantes fue TMAX, TMIN y PP, y que los trimestres con mayor cantidad de valores con calidad en Cusco se dieron para TMAX en FMA, MAM y DEF, para TMIN en MAM, y en Puno para TMAX en DEF, y para TMIN en NDE.The objective of the research was to determine the amount of results of the Precipitation (PP), Maximum Temperature (TMAX) and Minimum Temperature (TMIN) forecasts that met the quality criterion (Mean Squared Error Skill Score (RMSESS)> 0 & Ranked Probability Skill Score (RPSS)> 0 & Correlation (CORR) ≥0.2 & area under the curve Receiver operating characteristic (ROC area)> 0.5 for the categories "Low", "Normal" and "Above") in each area of the Sea Surface Temperature (SST) predictor used in each trimester (January-February-March (EFM or efm), February-March-April (FMA or fma), March-April-May (MAM or mam), April -May-June (AMJ or amj), May-June-July (MJJ or mjj), June-July-August (JJA or jja), July-August-September (JAS or jas), August-September-October (ASO or aso), September-October-November (SON or son), October-November-December (OND or ond), November-December-January (NDJ or ndj) and December-January-February (DEF or def)) in Cusco and Puno. To achieve the objective, 2 specific objectives were proposed. First the PP, TMAX and TMIN were established in decreasing order in terms of the number of values with deterministic ability (RMSESS> 0), probabilistic (RPSS> 0), correlation "Weak", "Moderate", "Strong" and "Very "Strong" (CORR≥0.2) and probabilistic discrimination (ROC area> 0.5). Secondly, the meteorological stations and trimester were determined in which the PP, TMAX and TMIN forecasts met the quality criteria for Cusco and Puno. The Climate Predictability Tool (CPT) was used to estimate the deterministic and probabilistic forecasts, in addition, the observed categories were generated and calculated in the quarterly observations (page 3 is added to the temperatures in the average). Then, the calculation of the statistical parameters, generation of tables and filters with R was automated. The most important conclusions were the predictions of TMAX, TMIN and PP, and that the cuts with the highest quantity of quality values in Cusco it was given for TMAX in FMA, MAM and DEF, for TMIN in MAM, and in Puno for TMAX in DEF, and for TMIN in NDE.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/MaresZonas marinasPrecipitaciones atmosféricasCondiciones atmosféricasTemperaturaCalidadMétodos estadísticosPronóstico del tiempoObservaciones meteorológicasTécnicas de predicciónPerúÁreas predictoriasProbabilidadesCusco (Dpto)Puno (Dpto)http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09Determinación de la calidad de los pronósticos estacionales generados a partir de áreas predictoras para Cusco y Punoinfo: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 Meteorólogo46203771https://orcid.org/0000-0002-7394-025007217249https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional521035Cisneros Tarmeño, Eusebio IdelmoUnsihuay Tovar, Franklin DelioPesantes Rojas, Juan ManuelTHUMBNAILpastor-dale-fernando-jonathan.pdf.jpgpastor-dale-fernando-jonathan.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3193https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ec92004f-64fc-4f33-886d-5b31c6622dd1/downloade63ab268500f419a4bd6864666226d18MD55TEXTpastor-dale-fernando-jonathan.pdf.txtpastor-dale-fernando-jonathan.pdf.txtExtracted texttext/plain237589https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/7cbce5e1-43fe-4eda-aa0a-0dd169a8855d/downloadf2bb821736feb9c64110fa0132c276beMD53ORIGINALpastor-dale-fernando-jonathan.pdfpastor-dale-fernando-jonathan.pdfTexto completoapplication/pdf13294848https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b29f77f3-888a-4635-91bb-fb530a4d8318/download280c85eeb92e32faece0ae5858ba92d1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4b9bb67b-b871-4b31-8e54-8fdf63a2bf78/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/3347oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/33472025-03-17 12:18:24.571https://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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