dc.contributor.advisor | Lavado Casimiro, Waldo | |
dc.contributor.author | Millán Arancibia, Carlos | |
dc.date.accessioned | 2023-05-19T23:33:59Z | |
dc.date.available | 2023-05-19T23:33:59Z | |
dc.date.issued | 2022-12 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12542/2781 | |
dc.description.abstract | Existen diferentes conjuntos de datos de precipitación grillada para la región de la vertiente del Pacífico en la parte occidental del Perú, los cuales tienen diferentes escalas espaciales y temporales, en la Tabla 1 se muestra a detalle algunos conjuntos de datos disponibles para la zona de interés. A pesar de ello, la principal limitación de estos productos es la resolución espacial gruesa, la cual genera un nivel de incertidumbre y representatividad para representar los patrones meteorológicos localizados a nivel de quebradas y pequeñas cuencas a lo largo de la vertiente del Pacífico cuyas áreas son menores al tamaño de grilla de estos productos. Los datos de precipitación son insumos de entrada esenciales para numerosos modelos y análisis a escala local en diferentes campos de investigación.Durante los últimos años, Perú ha tomado un especial interés en la gestión de riesgos de desastres asociados a los peligros hidrometeorológicos, razón por la que es necesario mejorar la representatividad de los datos operativos de precipitación continuamente. Además, la lluvia es el principal desencadenante de peligros de inundaciones repentinas, crecidas de detritos, flujos de detritos o escombros, flujos de lodos y lahares, generalmente conocidos como huaycos en el Perú.
Se desarrolló el conjunto de datos PISCOpd_PacRF, un conjunto de datos de precipitación grillada a una resolución espacial de 5km en toda la costa del Perú, para la vertiente del PacÍfico, para el periodo de 2014-2020. Para generar este conjunto de datos se utilizó un Procedimiento de Combinación basado en bosques aleatorios o Random Forest MErging Procedure (RF-MEP) (Baez-Villanueva et al. 2020). Se seleccionó RF-MEP pues combinas covariables medioambientales y observaciones de estaciones cercanas, en orden para predecir valores en lugares sin observaciones, esto es de especial interés en el monitoreo de peligros hidrometeorológicos en zonas con escases o insuficientes datos. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - SENAMHI | es_PE |
dc.source | Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú | es_PE |
dc.subject | Precipitación | es_PE |
dc.subject | Hidrometeorología | es_PE |
dc.subject | Lluvia | es_PE |
dc.subject | Cuenca Hidrográfica | es_PE |
dc.subject | Interpolación | es_PE |
dc.title | Conjunto de datos de precipitación grillada diaria de alta resolución para la vertiente del pacifico en Perú mediante una interpolación especial Random Forest, estudio final | es_PE |
dc.type | info:pe-repo/semantics/technicalDocumentation | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.sinia | precipitacion - Clima y Eventos Naturales | |
dc.type.sinia | text/libro.estudio | |
dc.identifier.url | https://hdl.handle.net/20.500.12542/2781 | |