“Predicción de la precipitación a consecuencia del cambio climático usando modelos climáticos globales, Ayacucho 2024”

De La Cruz Orellana, Jillary Lucero

“Predicción de la precipitación a consecuencia del cambio climático usando modelos climáticos globales, Ayacucho 2024”

dc.contributor.advisor	Oscco Peceros, Richard Alex
dc.contributor.author	De La Cruz Orellana, Jillary Lucero
dc.date.accessioned	2026-01-22T17:23:29Z
dc.date.available	2026-01-22T17:23:29Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	La investigación tuvo como objetivo proyectar la precipitación en la provincia de Huamanga, bajo escenarios de cambio climático, utilizando Modelos Climáticos Globales (MCG) del CMIP5. Se emplearon datos históricos de las estaciones meteorológicas Allpachaca, Chiara, Choccoro, Cuchoquesera, Huamanga, Pucaloma, Sachabamba y Tambillo, con registro histórico del sistema hidráulico Cachi (periodo de 1992-2024), completando las series de precipitación diaria y corrigiendo inconsistencias mediante pruebas estadísticas (T y F). Para generar las proyecciones bajo los escenarios RCP 4.5 y RCP 8.5, se aplicó el método Linear Scaling como técnica de downscaling estadístico, se evaluaron cinco modelos climáticos globales (CanESM2, ACCESS1.0, GFDL-ESM2M, IPSL-CM5A-MR, MPI-ESM-MR), siendo ACCESS1.0 el más adecuado por su mejor ajuste estadístico (R² = 0.92, Nash = 0.356 y Pbias = -0.473 para RCP 4.5; R² = 0.931, Nash = 0.925 y Pbias = -3.6 para RCP 8.5 en la estación Allpachaca), luego se realizaron proyecciones de precipitación para los escenarios RCP 4.5 y RCP 8.5 hasta el año 2100. Los resultados muestran una variación máxima en el mes de setiembre en periodo 2070 - 2099, bajo RCP 8.5 en la estación Huamanga de 319.58%, bajo RCP 4.5 en la estación Chiara de 431.51%, la variación mínima en el periodo 2010 – 2039 bajo RCP 8.5 en el mes de abril en la estación Pucaloma es de -75.43% y bajo RCP 4.5 en la estación Sachabamba en el mes de mayo es de -87.15%; llegando a la conclusión que la mayor concentración de lluvias es en septiembre y octubre y reducciones marcadas en marzo y abril, lo que podría afectar la disponibilidad de agua para la siembra y aumentar riesgo de lluvias intensas durante la cosecha, evidenciando un régimen climático extremo e inestable.	es_PE
dc.description.uri	Tesis	es_PE
dc.format	application/pdf
dc.identifier.other	TESIS IAG197_Del
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14612/8499
dc.language.iso	spa	es_PE
dc.publisher	Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga	es_PE
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	en_US
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	*
dc.source	Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga	es_PE
dc.source	Repositorio Institucional - UNSCH	es_PE
dc.subject	Cambio climático	es_PE
dc.subject	Precipitación	es_PE
dc.subject	Downscaling estadístico	es_PE
dc.subject	Modelos Climáticos Globales	es_PE
dc.subject	Huamanga	es_PE
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.10
dc.title	“Predicción de la precipitación a consecuencia del cambio climático usando modelos climáticos globales, Ayacucho 2024”	es_PE
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	en_US
renati.advisor.dni	06700044
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-6341-9229
renati.author.dni	76556644
renati.discipline	811096
renati.juror	Sulca Castilla, Orlando Fidel
renati.juror	Charapaqui Anccasi, Juan
renati.juror	Chuchón Prado, Efraín
renati.juror	Oscco Peceros, Richard Alex
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería Agrícola
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ciencias Agrarias
thesis.degree.level	Título profesional
thesis.degree.name	Ingeniera Agrícola