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dc.contributor.advisorArévalo Gómez, Walter Aparicio
dc.contributor.authorManrique Izquierdo, Nadia Alexandra
dc.contributor.authorGraz Yataco, Cristhian Fernando
dc.date.accessioned2023-06-05T19:37:55Z
dc.date.available2023-06-05T19:37:55Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationGraz, C. & Manrique, N. (2023). Evaluación espacio-temporal de las precipitaciones estimadas por satélite en el Perú. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería Geológica, Minera, Metalúrgica y Geográfica, Escuela Profesional de Ingeniería Geográfica]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/19674
dc.description.abstractLa precipitación es uno de los parámetros fundamentales para la viabilidad de proyectos y estudios hidrometeorológicos. Pese al nivel de importancia, el registro de precipitación en algunas regiones del Perú es limitado, debido a la inaccesibilidad que existe en diversas zonas que están restringidas por notables factores topográficos y climáticos, que a su vez por falta de recursos y planificación no se encuentran instrumentalizadas, pues su funcionamiento y mantenimiento implica un costo elevado. Por tal motivo, la presente investigación evalúa espacial y temporalmente la precipitación generada por 4 productos satelitales (PERSIANNCDR, CHIRP, CHIRPS y MSWEP), mediante indicadores métricos y probabilísticos que permitan comparar la eficiencia y detección entre la información proveniente de las estaciones pluviométricas de tercer orden y la precipitación estimada por satélite en el Perú. Tras la obtención de los resultados, se genera una base de datos estadística comparativa de cada producto satelital, que describe la conducta de la precipitación pluvial en el periodo del estudio propuesto (1983-2015), determinando el desempeño de los productos satélites en el Perú. El análisis de la distribución espacial determinó que, en la sierra sur, costa centro y selva sur, los productos satelitales (PERSIANN-CDR, MSWEP y CHIRPS) lograron un ajuste cercano a lo registrado por las estaciones pluviométricas, según la comparación a nivel local en las escalas temporales diaria, mensual y anual. La propuesta de indicadores estadísticos para la cuantificación de la eficiencia mediante estadísticos comparativos (RPEARSON, PBIAS, MAE, NSE, PVALUE) y estadísticos categóricos (POD, FAR, TS) precisaron que el grado de semejanza a nivel local, global y eventos extremos son moderadamente aceptables al simular el valor esperado de precipitación en diversas zonas del territorio. De la evaluación realizada se destaca que PERSIANN-CDR obtuvo resultados óptimos a nivel global para los estadísticos de comparación (RPEARSON = 0.72, MAE = 39.73, NSE = 0.19, PBIAS = -18.24, PVALUE = 0.10) y estadísticos categóricos (POD = 0.75, FAR = 0.62, TS = 0.33), definiéndolo como el producto satelital más preciso para estimar la precipitación. Se espera que los resultados obtenidos sirvan como antecedente estadístico para futuras investigaciones, los cuales propicien un mejor desarrollo integral del Perú.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses_PE
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes_PE
dc.subjectSatéliteses_PE
dc.subjectLluvia - Perúes_PE
dc.subjectPrecipitaciones atmosféricas - Predicciónes_PE
dc.titleEvaluación espacio-temporal de las precipitaciones estimadas por satélite en el Perúes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Geógrafoes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería Geológica, Minera, Metalúrgica y Geográfica. Escuela Profesional de Ingeniería Geográficaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Geográficaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.04es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.advisor.dni09050786
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5738-7942es_PE
renati.author.dni73699126
renati.author.dni76541097
renati.discipline532096es_PE
renati.jurorAyala Gutiérrez, Máximo
renati.jurorAlcántara Boza, Francisco Alejandro
renati.jurorBejar Melgar, Emilia Isabel
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
sisbib.juror.dni25704431
sisbib.juror.dni27074721
sisbib.juror.dni41331753


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