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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Zevallos Ruiz, José Augusto
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
Descripción
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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