Citas bibligráficas
Esta es una referencia generada automáticamente. Modifíquela de ser necesario
Huaman, J., (2024). Pronóstico de tiempo severo a muy corto plazo (Nowcasting) usando datos del satélite GOES-16 [Universidad Nacional Agraria La Molina]. https://hdl.handle.net/20.500.12996/6541
Huaman, J., Pronóstico de tiempo severo a muy corto plazo (Nowcasting) usando datos del satélite GOES-16 []. PE: Universidad Nacional Agraria La Molina; 2024. https://hdl.handle.net/20.500.12996/6541
@misc{renati/249214,
title = "Pronóstico de tiempo severo a muy corto plazo (Nowcasting) usando datos del satélite GOES-16",
author = "Huaman Chinchay, Joao Henry",
publisher = "Universidad Nacional Agraria La Molina",
year = "2024"
}
Registro completo de metadatos
Cholan Rodriguez, Edison
Huaman Chinchay, Joao Henry
2024-06-04T20:10:03Z
2024-06-04T20:10:03Z
2024
https://hdl.handle.net/20.500.12996/6541
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología (es_PE)
El presente trabajo de suficiencia profesional (TSP) tiene por objetivo presentar un algoritmo computacional escrito en python, que usa las informaciones del satélite GOES-16 para realizar pronósticos horarios de lluvias moderadas, fuertes y extremas, las cuales son emitidas como avisos de lluvia a muy corto plazo (nowcating) en la página web del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI). Los pronósticos realizados por este algoritmo son comparados con los datos de las estaciones automáticas del SENAMHI para evaluar el desempeño de estos pronósticos. (es_PE)
The objective of this Professional Sufficiency Work (PSW) is to present a computational algorithm written in Python, which uses information from the GOES-16 satellite to make hourly forecasts of moderate, heavy and extreme rains, which are issued as very short-term rain warnings (nowcating) on the website of the National Meteorology and Hydrology Service of Peru (SENAMHI). The forecasts made by this algorithm are compared with the data from the SENAMHI automatic stations to evaluate the performance of these forecasts. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional Agraria La Molina (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (es_PE)
Nowcasting (es_PE)
Pronóstico de tiempo severo a muy corto plazo (Nowcasting) usando datos del satélite GOES-16 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias (es_PE)
Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología (es_PE)
Ingeniero Meteorólogo (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
43795679 (es_PE)
https://orcid.org/0009-0006-0302-3736 (es_PE)
45257434 (es_PE)
521035 (es_PE)
Calle Montes, Victoria Doris
Ibañez Blancas, Alexis Nicolas
Unsihuay Tovar, Franklin Delio
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_PE)
Pública
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons