Regionalización del modelo modificado de lluvia estocástica Pulso Rectangular de Bartlett-Lewis para el Perú
Descripción del Articulo
Explora la posibilidad de simular precipitaciones sub diarias (ejemplo 1 hora de duración) a nivel Nacional utilizando el modelo pulso rectangular modificado de Barlett-Lewis (MBLRP). El modelo MBLRP es un modelo estocástico que conceptualiza las tormentas como un grupo de bloques cuyas duraciones e...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/18804 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/18804 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Simulación Precipitación (Meteorología) https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01 |
Sumario: | Explora la posibilidad de simular precipitaciones sub diarias (ejemplo 1 hora de duración) a nivel Nacional utilizando el modelo pulso rectangular modificado de Barlett-Lewis (MBLRP). El modelo MBLRP es un modelo estocástico que conceptualiza las tormentas como un grupo de bloques cuyas duraciones e intensidades son aleatorias entre ellas. Para poder calibrar este modelo se necesita que las series simuladas reproduzcan las características estadísticas de la precipitación medidas con pluviómetros para diferentes duraciones. Debido a que solo se cuenta con información pluviométrica de resolución diaria se requirió utilizar datos satelitales del producto TRMM para poder estimar características de precipitaciones sub diarias y así poder introducir estas características al modelo MBLRP. Además, se utilizó el método de validaciones cruzadas repetitivas para considerar la influencia de las estaciones vecinas a nivel regional. Como principales resultados se obtuvieron mapas de los parámetros del modelo MBLRP para los meses más lluviosos del Perú, los cuales son enero, febrero y marzo. Estos mapas nos permitirán simular precipitaciones sub diarias a nivel Nacional. Además, se pudo estimar características de tormentas como el promedio de duraciones de estas y sus altura de precipitaciones. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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