Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Calle Montes, Victoria Doris
Pastor Dale, Fernando Jonathan
2018-06-05T18:45:56Z
2018-06-05T18:45:56Z
2018-06-05T18:45:56Z
2018-06-05T18:45:56Z
2018
P40.P37-T BAN UNALM
https://hdl.handle.net/20.500.12996/3347
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología (es_PE)
The objective of the research was to determine the amount of results of the Precipitation (PP), Maximum Temperature (TMAX) and Minimum Temperature (TMIN) forecasts that met the quality criterion (Mean Squared Error Skill Score (RMSESS)> 0 & Ranked Probability Skill Score (RPSS)> 0 & Correlation (CORR) ≥0.2 & area under the curve Receiver operating characteristic (ROC area)> 0.5 for the categories "Low", "Normal" and "Above") in each area of the Sea Surface Temperature (SST) predictor used in each trimester (January-February-March (EFM or efm), February-March-April (FMA or fma), March-April-May (MAM or mam), April -May-June (AMJ or amj), May-June-July (MJJ or mjj), June-July-August (JJA or jja), July-August-September (JAS or jas), August-September-October (ASO or aso), September-October-November (SON or son), October-November-December (OND or ond), November-December-January (NDJ or ndj) and December-January-February (DEF or def)) in Cusco and Puno. To achieve the objective, 2 specific objectives were proposed. First the PP, TMAX and TMIN were established in decreasing order in terms of the number of values with deterministic ability (RMSESS> 0), probabilistic (RPSS> 0), correlation "Weak", "Moderate", "Strong" and "Very "Strong" (CORR≥0.2) and probabilistic discrimination (ROC area> 0.5). Secondly, the meteorological stations and trimester were determined in which the PP, TMAX and TMIN forecasts met the quality criteria for Cusco and Puno. The Climate Predictability Tool (CPT) was used to estimate the deterministic and probabilistic forecasts, in addition, the observed categories were generated and calculated in the quarterly observations (page 3 is added to the temperatures in the average). Then, the calculation of the statistical parameters, generation of tables and filters with R was automated. The most important conclusions were the predictions of TMAX, TMIN and PP, and that the cuts with the highest quantity of quality values in Cusco it was given for TMAX in FMA, MAM and DEF, for TMIN in MAM, and in Puno for TMAX in DEF, and for TMIN in NDE. (en_US)
El objetivo de la investigación fue determinar la cantidad de resultados de los predictantes Precipitación (PP), Temperatura Máxima (TMAX) y Temperatura Mínima (TMIN) que cumplieron con el criterio de calidad (Root Mean Squared Error Skill Score(RMSESS)>0 & Ranked Probability Skill Score(RPSS)>0 & Correlation(CORR)≥0.2 & area under the curve Receiver Operating Characteristic(ROC área)>0.5 para las categorías “Bajo”, “Normal” y “Superior”) en cada área del predictor Temperatura Superficial del Mar (TSM) utilizada en cada trimestre (Enero-Febrero-Marzo (EFM o efm), Febrero-Marzo-Abril (FMA o fma), Marzo-Abril-Mayo (MAM o mam), Abril-Mayo-Junio (AMJ o amj), Mayo-Junio-Julio (MJJ o mjj), Junio-Julio-Agosto (JJA o jja), Julio-Agosto-Setiembre (JAS o jas), Agosto-Setiembre-Octubre (ASO o aso), Setiembre-Octubre-Noviembre (SON o son), Octubre-Noviembre-Diciembre (OND o ond), Noviembre-Diciembre-Enero (NDE o nde) y Diciembre-Enero-Febrero (DEF o def)) en Cusco y Puno. Para lograr dicho objetivo se plantearon 2 objetivos específicos. Primero se estableció en orden decreciente la PP, TMAX y TMIN en cuanto a la cantidad de valores con habilidad determinística (RMSESS>0), probabilística (RPSS>0), correlación “Debil”, “Moderada”, “Fuerte” y “Muy Fuerte” (CORR≥0.2) y discriminación probabilística (ROC área>0.5). Segundo, se determinaron las estaciones meteorológicas y trimestres en que los pronósticos de PP, TMAX y TMIN cumplieron con el criterio de calidad para Cusco y Puno. Se utilizó el Climate Predictability Tool (CPT) para estimar los pronósticos determinísticos y probabilísticos. Adicionalmente, se generaron las categorías observadas y se calcularon las observaciones trimestrales (en la PP es la suma de 3 meses y en las temperaturas es el promedio). Luego, se automatizó el cálculo de los parámetros estadísticos, generación de tablas y filtrados con R. Las conclusiones más importantes fueron que el orden de los predictantes fue TMAX, TMIN y PP, y que los trimestres con mayor cantidad de valores con calidad en Cusco se dieron para TMAX en FMA, MAM y DEF, para TMIN en MAM, y en Puno para TMAX en DEF, y para TMIN en NDE. (es_PE)
application/pdf (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Nacional Agraria La Molina (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (en_US)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
Áreas predictorias (es_PE)
Mares (es_PE)
Zonas marinas (es_PE)
Precipitaciones atmosféricas (es_PE)
Condiciones atmosféricas (es_PE)
Temperatura (es_PE)
Calidad (es_PE)
Métodos estadísticos (es_PE)
Pronóstico del tiempo (es_PE)
Observaciones meteorológicas (es_PE)
Técnicas de predicción (es_PE)
Perú (es_PE)
Probabilidades (es_PE)
Cusco (Dpto) (es_PE)
Puno (Dpto) (es_PE)
Determinación de la calidad de los pronósticos estacionales generados a partir de áreas predictoras para Cusco y Puno (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_US)
Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias (es_PE)
Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología (es_PE)
Ingeniero Meteorólogo (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
07217249 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-7394-0250 (es_PE)
46203771 (es_PE)
521035 (es_PE)
Unsihuay Tovar, Franklin Delio
Cisneros Tarmeño, Eusebio Idelmo
Pesantes Rojas, Juan Manuel
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (en_US)



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons