Análisis y simulación de las interacciones de los procesos atmosféricos e hidrológicos usando el modelo WRF durante periodos extremadamente secos en el Perú

Descripción del Articulo

Con el desarrollo de los modelos climáticos globales la comunidad científica ha sido capaz de reconocer la influencia de la hidrología en los procesos atmosféricos. Las sequías deben tener en cuenta la influencia del sistema hidrológico en donde el intercambio de vapor de agua y del calor tendrían q...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rojas Benavente, Noelia
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/18297
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/18297
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sequías
Precipitación (Meteorología)
Modelos hidrológicos
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description Con el desarrollo de los modelos climáticos globales la comunidad científica ha sido capaz de reconocer la influencia de la hidrología en los procesos atmosféricos. Las sequías deben tener en cuenta la influencia del sistema hidrológico en donde el intercambio de vapor de agua y del calor tendrían que ser modeladas correctamente si se van a utilizar para el estudio de la evolución y la duración de las sequías. El objetivo de este trabajo es analizar y simular las interacciones de los procesos atmosféricos e hidrológicos usando el Modelo de Predicción e Investigación de Variaciones Atmosféricas (modelo WRF, Weather Research and Forecasting model) en el Perú (latitud: 1°57’28’’σ - 18°58’41’’S y longitud: 87°49’48’’W - 64°54’7’’W) para el año 2014. La precipitación es registrada por el Servicio σacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) mediante sus redes meteorológicas distribuidas en todo el territorio peruano. Es difícil medir sobre todas las regiones y en especial donde la precipitación tiene una alta variabilidad espacial y las redes de pluviómetros son escasas. El estudio de la precipitación en el Perú, se ha desarrollado de dos maneras: (1) se ha considerado utilizar el satélite TRMM para estimar datos de precipitación; (2) se ha aplicado el modelo atmosférico WRF utilizando diferentes parametrizaciones físicas y dinámicas para investigar las interacciones de procesos atmosféricos e hidrológicos durante diferentes periodos, (2a) los esquemas de parametrización microfísica, cúmulos, superficie de suelo y PBL utilizados para la validación de los datos de precipitación en el Perú con los datos de precipitación in-situ y los datos de precipitación procedentes del satélite TRMM y (2b) la interacción de los procesos físicos entre las parametrizaciones físicas, así se estudiarán las interacciones de los procesos atmosféricas e hidrológicas que analizan los fenómenos de sequía en el Perú. Se analizaron 36 imágenes de la precipitación acumulada mensual en el Perú usando la simulación del modelo WRF (2 casos) y del satélite TRMM. Se analizaron 12 series de tiempo de datos de precipitación acumulada anual para el 2014 en 12 estaciones meteorológicas distribuidas por el Perú. Se compararon los datos de precipitación acumulada in-situ con los datos de precipitación acumulada procedente del satélite TRMM y los datos de precipitación acumulada simulada por el modelo atmosférico WRF. Se observa que los datos de precipitación acumulada simulada por el modelo WRF (para los dos casos) sobreestiman a los datos de precipitación acumulada in-situ y a los datos de precipitación acumulada procedente del satélite TRMM para los doce meses del año 2014 (Enero - Diciembre). Por otro lado, se puede notar que hay escasa precipitación para los meses de Junio, Julio y Agosto. El uso de los esquemas de parametrización incorporados en el modelo WRF, particularmente, la parametrización de los cúmulos según el esquema Kain-Fritsch y la parametrización de la microfísica según el esquema Thompson, permite calcular las posibles precipitaciones. En ese sentido, se ha encontrado que hay una baja capacidad de simular datos de precipitaciones según el esquema Kain-Frisch, en comparación con el esquema según Thompson que tiene una alta capacidad de simular datos de precipitaciones. Se evaluó el análisis estadístico e índices de detección para comparar la sensibilidad del satélite TRMM y del modelo WRF con los datos de precipitación in-situ, donde se concluyó que existe un alta sobrestimación en la temporada de verano para todas las estaciones meteorológicas ubicadas a una menor altura en el Perú, según el cálculo del sesgo, a diferencia con las otras que sus datos son más cercanas. Por lo tanto, el satélite TRMM mostró ser menos eficiente que el modelo atmosférico WRF.
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El objetivo de este trabajo es analizar y simular las interacciones de los procesos atmosféricos e hidrológicos usando el Modelo de Predicción e Investigación de Variaciones Atmosféricas (modelo WRF, Weather Research and Forecasting model) en el Perú (latitud: 1°57’28’’σ - 18°58’41’’S y longitud: 87°49’48’’W - 64°54’7’’W) para el año 2014. La precipitación es registrada por el Servicio σacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) mediante sus redes meteorológicas distribuidas en todo el territorio peruano. Es difícil medir sobre todas las regiones y en especial donde la precipitación tiene una alta variabilidad espacial y las redes de pluviómetros son escasas. El estudio de la precipitación en el Perú, se ha desarrollado de dos maneras: (1) se ha considerado utilizar el satélite TRMM para estimar datos de precipitación; (2) se ha aplicado el modelo atmosférico WRF utilizando diferentes parametrizaciones físicas y dinámicas para investigar las interacciones de procesos atmosféricos e hidrológicos durante diferentes periodos, (2a) los esquemas de parametrización microfísica, cúmulos, superficie de suelo y PBL utilizados para la validación de los datos de precipitación en el Perú con los datos de precipitación in-situ y los datos de precipitación procedentes del satélite TRMM y (2b) la interacción de los procesos físicos entre las parametrizaciones físicas, así se estudiarán las interacciones de los procesos atmosféricas e hidrológicas que analizan los fenómenos de sequía en el Perú. Se analizaron 36 imágenes de la precipitación acumulada mensual en el Perú usando la simulación del modelo WRF (2 casos) y del satélite TRMM. Se analizaron 12 series de tiempo de datos de precipitación acumulada anual para el 2014 en 12 estaciones meteorológicas distribuidas por el Perú. Se compararon los datos de precipitación acumulada in-situ con los datos de precipitación acumulada procedente del satélite TRMM y los datos de precipitación acumulada simulada por el modelo atmosférico WRF. Se observa que los datos de precipitación acumulada simulada por el modelo WRF (para los dos casos) sobreestiman a los datos de precipitación acumulada in-situ y a los datos de precipitación acumulada procedente del satélite TRMM para los doce meses del año 2014 (Enero - Diciembre). Por otro lado, se puede notar que hay escasa precipitación para los meses de Junio, Julio y Agosto. El uso de los esquemas de parametrización incorporados en el modelo WRF, particularmente, la parametrización de los cúmulos según el esquema Kain-Fritsch y la parametrización de la microfísica según el esquema Thompson, permite calcular las posibles precipitaciones. En ese sentido, se ha encontrado que hay una baja capacidad de simular datos de precipitaciones según el esquema Kain-Frisch, en comparación con el esquema según Thompson que tiene una alta capacidad de simular datos de precipitaciones. Se evaluó el análisis estadístico e índices de detección para comparar la sensibilidad del satélite TRMM y del modelo WRF con los datos de precipitación in-situ, donde se concluyó que existe un alta sobrestimación en la temporada de verano para todas las estaciones meteorológicas ubicadas a una menor altura en el Perú, según el cálculo del sesgo, a diferencia con las otras que sus datos son más cercanas. Por lo tanto, el satélite TRMM mostró ser menos eficiente que el modelo atmosférico WRF.Perú. Consejo Nacional de la Ciencia, Tecnología e innovación Tecnología (CONCYTEC). Proyecto Cátedra CONCYTEC: “Teledetección en la Desertificación y Sequía” .Contrato de Subvención N° 214-2013/ FONDECYTapplication/pdfspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMSequíasPrecipitación (Meteorología)Modelos hidrológicoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.04Análisis y simulación de las interacciones de los procesos atmosféricos e hidrológicos usando el modelo WRF durante periodos extremadamente secos en el Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Física con mención en GeofísicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Físicas. Unidad de PosgradoGeofísica08647737https://orcid.org/0000-0001-9722-789046294441533077Carbonel Huaman, Carlos Augusto AntonioOcola Aquise, Leónidas CeferinoAquije Chacaltana, Julio Tomáshttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis0877253408809608BR / 1.764.115 – ESTEXTRojas_bn.pdf.txtRojas_bn.pdf.txtExtracted texttext/plain107192https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/fbfe77ce-760d-4c6e-bce8-adfb235bd4c2/download265b76e74039f1b09665f549158254b1MD55THUMBNAILRojas_bn.pdf.jpgRojas_bn.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14430https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/94a27d39-21cc-4153-93b5-53fc53f59441/download64fe2c6e2c8c3f82143aa457cd760024MD56ORIGINALRojas_bn.pdfRojas_bn.pdfapplication/pdf7726873https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a1f724dc-ee87-4282-bc34-30a97ea47ba4/downloade4646a354bacef84c99b09fcb288f68bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/ff559e0f-dcbd-4fde-9836-fba1d9b91940/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.12672/18297oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/182972024-08-15 23:16:21.536https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.peTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=
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