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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.unsch.edu.pe/handle/UNSCH/3155
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorChuchón Prado, Efraín
dc.contributor.authorConde Carrión, Lizbeth Elena
dc.date.accessioned2019-06-03T17:32:14Z-
dc.date.available2019-06-03T17:32:14Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.otherTESIS IAG110_Con
dc.identifier.urihttp://repositorio.unsch.edu.pe/handle/UNSCH/3155-
dc.description.abstractLa precipitación es una variable meteorológica importante en el ciclo hidrológico, por la que es necesario su estudio debido a su variabilidad espacio - temporal y además es necesaria para los diferentes estudios como fuente de datos. Es por esto que se necesita analizar su comportamiento en una región. Últimamente las estimaciones de precipitación por satélite se han convertido en una valiosa herramienta debido a que su registro es continuo a diferencia de los registros de las estaciones meteorológicas que en la toma suelen cometerse errores, y que se puede obtener de zonas donde no se cuenta con data histórica de precipitación. Uno de los sensores más utilizados es el TRMM debido a que presenta mayor data histórica de la estimación de lluvia (desde 1997) pero el 2014 salió el sensor GPM, como reemplazo al TRMM, este presenta mejores características de resolución temporal y espacial. Por lo que en este trabajo se utilizó ambos sensores para hacer la comparación con los registros de precipitación de las 5 estaciones meteorológicas activas de la provincia de Huamanga. El objetivo principal de este trabajo es evaluar las estimaciones de precipitación por satélite utilizando la serie de datos de las 5 estaciones meteorológicas activas de la provincia de Huamanga para el periodo 2014 al 2016. Los resultados obtenidos muestran que las estimaciones de precipitación de imágenes satelitales mensuales representan de forma cualitativa a la precipitación registrada en las estaciones meteorológicas. Además, los resultados de las medidas de evaluación de errores estadísticos resultaron satisfactorios para la escala mensual por lo que se concluye que cuantitativamente son calificados como satisfactorio pero que necesitan corrección, por eso se generó mapas de los coeficientes de regresión lineal para cada mes y para cada logaritmo GPM 3IMERG y TRMM 3B43 para el periodo 2014 - 2016 para poder corregir en zonas donde no se cuenta con estaciones meteorológicas. La diferencia que hay entre los registros de las estaciones meteorológicas y estimaciones del satélite son atribuidas por la topografía, el clima complejo y la densidad de los pluviómetros en la zona que son utilizados por los sensores GPM y TRMM en la provincia de Huamanga.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSCHes_PE
dc.subjectPrecipitaciónes_PE
dc.subjectImagen satelitales_PE
dc.subjectEstimacioneses_PE
dc.subjectMicroondases_PE
dc.subjectGPMes_PE
dc.subjectTRMMes_PE
dc.titleEstimación de precipitación por imagen satelital en la provincia de Huamanga, 2014 - 2016es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.nameIngeniera Agrícola-
thesis.degree.levelTítulo profesional-
thesis.degree.disciplineIngeniería Agrícola-
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ciencias Agrarias-
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.06
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.discipline811036
Aparece en las colecciones: ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AGRÍCOLA

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