Impacto del cambio de topografía y cobertura de superficie sobre precipitación y temperatura superficial del aire en la zona central del Perú
Descripción del Articulo
Estudia la representación de la precipitación y la temperatura superficial del aire mediante el modelamiento numérico con el modelo Weather Research and Forecasting Model (WRF) en la zona central del Perú (entre 10 y 14◦S, alrededor de la cuenca del río Mantaro). El periodo de estudio considera cinc...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/11117 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/11117 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Estudia la representación de la precipitación y la temperatura superficial del aire mediante el modelamiento numérico con el modelo Weather Research and Forecasting Model (WRF) en la zona central del Perú (entre 10 y 14◦S, alrededor de la cuenca del río Mantaro). El periodo de estudio considera cinco meses de enero, desde el año 2004 hasta el 2008. Para este periodo se cuenta con datos observados de precipitación diaria, temperatura máxima y mínima de 57 estaciones meteorológicas, así como temperatura del aire y precipitación horaria de 7 estaciones automáticas. También tiene en cuenta tres experimentos o simulaciones que usan diferentes fuentes de datos de topografía y uso de suelos (land-use): (1) topografía y land-use de la base de datos de United States Geological Survey (USGS); (2) topografía de la misión Shuttle Radar topography Mission (SRTM) y land-use de USGS, y (3) topografía SRTM y land-use obtenido de Eva et al. (2004). Se encuentra que las dos bases de datos de topografía pueden presentar diferencias por encima de 500 m. Esto se da principalmente en la parte este de la cuenca del Mantaro, y en la región de transición Andes-Amazonía. Sin embargo, como en trabajos previos realizados en otras partes del mundo, el producto SRTM representa mejor las altitudes reales de las estaciones meteorológicas. Así, en la zona de estudio, la tasa de modificación de la temperatura mínima y máxima al cambiar de base de datos topográfico es de -5.7 y -6.6 ◦C.km−1, respectivamente. |
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Para este periodo se cuenta con datos observados de precipitación diaria, temperatura máxima y mínima de 57 estaciones meteorológicas, así como temperatura del aire y precipitación horaria de 7 estaciones automáticas. También tiene en cuenta tres experimentos o simulaciones que usan diferentes fuentes de datos de topografía y uso de suelos (land-use): (1) topografía y land-use de la base de datos de United States Geological Survey (USGS); (2) topografía de la misión Shuttle Radar topography Mission (SRTM) y land-use de USGS, y (3) topografía SRTM y land-use obtenido de Eva et al. (2004). Se encuentra que las dos bases de datos de topografía pueden presentar diferencias por encima de 500 m. Esto se da principalmente en la parte este de la cuenca del Mantaro, y en la región de transición Andes-Amazonía. Sin embargo, como en trabajos previos realizados en otras partes del mundo, el producto SRTM representa mejor las altitudes reales de las estaciones meteorológicas. 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Unidad de PosgradoMaestriaFísica con mención en Geofísica00133256744015594Mendoza Nolorbe, Juan NeilFlores Rojas, José LuisSanabria Quispe, JanethFashé Raymundo, Octaviohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis2576099210351868ORIGINALSaavedra_jm.pdfSaavedra_jm.pdfapplication/pdf22236338https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/bc4e1a35-8e00-46fb-9913-60b83c2318fe/download5d54b1911f1b3d288ef25b0e6474bd24MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/b77e117f-d0a7-45d9-b0b3-da1b063e3391/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTSaavedra_jm.pdf.txtSaavedra_jm.pdf.txtExtracted texttext/plain101720https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/7c4b7ef6-87d8-4f3b-91c8-301ad3101f2d/download2730c8a1a2a2426b4be4d13b3c912c56MD55THUMBNAILSaavedra_jm.pdf.jpgSaavedra_jm.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14547https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/a8a1942e-7630-43b2-937f-57130d48ce3a/downloadf3452222dd5780a6f7212f40318df856MD5620.500.12672/11117oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/111172024-08-16 02:07:21.703https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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