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Analisis espacio temporal precipitaciones y temperaturas TRMM y NCEP NCAR

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Published on February 16, 2014

Author: PedroRau

Source: slideshare.net

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IV Congreso Nacional del Agua
Lima, Peru (13-14 June 2013)
UNI-UNALM-UNMSM
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Lima, 13 y 14 de junio 2013 Rau, P., Condom, T., Espinoza, J.C., Lavado, W.

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES 1. OBJETIVOS Caracterizar el comportamiento de la precipitación y temperatura mensual en las zonas de montaña del Peru desde el año 1964 hasta el año 2007, a través de un análisis de tendencias y su repercusión en los glaciares mediante datos observacionales in-situ (SENAMHI). Precisar una metodología para el correcto empleo de fuentes de datos no observacionales in-situ tales como los datos satelitales TRMM y de reanálisis NCEP NCAR. Aproximar metodologías de corrección de estas fuentes de datos, con fines de cubrir espacial y temporalmente las zonas montañosas que no presentan registros de precipitación y temperatura. •SENAMHI: Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú. •TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission (NASA, EEUU – JAXA, JAPON). •NCEP/NCAR: National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (EEUU).

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES 2. CONCEPTOS MONTAÑAS Y AGUA: INTRODUCCION A LA HIDROLOGIA DE MONTAÑAS Importancia de las areas montañosas y abastecimiento de recursos hidricos para las areas llanas (Viviroli et al 2007)

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES MONTAÑAS Y AGUA: INTRODUCCION A LA HIDROLOGIA DE MONTAÑAS Complejidad, limitada comprension entre clima e hidrologia de montañas Dos variables de mayor importancia: P y T Escasez de registros, informacion insuficiente de P y T Gradiente altitudinal de precipitacion en regiones montañosas (Richter, 1996)

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES DATOS OBSERVACIONALES IN-SITU ERRORES: Las mediciones in-situ (Ej: SENAMHI) encajan en la categoría del error por muestreo, desde los errores en el manejo de los equipos por parte del personal en campo hasta el efecto de los fenómenos climáticos en la medición “como es el caso del viento, que se considera como el factor que contribuye a tener mayor error en las mediciones pluviométricas”. (Franchito et al., 2009)

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES SISTEMA DE OBSERVACION GLOBAL

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES ANALISIS Y REANALISIS DEL CLIMA Fuente: Lectures Prof. Kalnay - Condiciones iniciales para el pronostico numerico del tiempo. Grillas como productos - Cada vez que se mejora este sistema se cambia el clima, es necesario un sistema «congelado». De esta forma se crea el primer reanalisis NCEP NCAP (cubre informacion desde 1948/1949). El reanalisis es un integrador crucial dentro del sistema de observacion global posee registros consistentes, completos y de larga duración de las componentes del sistema climático global, incluyendo la atmosfera, oceanos, y la superficie terrestre.

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES 3. DATOS Y METODOLOGIA CARTOGRAFIA -Modelo de elevación digital del terreno SRTM (Misión Topográfica Radar Shuttle, NASA-NGA, EEUU). La resolución equivale a 90 m x 90 m de resolución. -Delimitacion de cuencas INFORMACION DE DATOS SENAMHI PRECIPITACION Y TEMPERATURA - 48 estaciones pluviométricas - 31 estaciones de temperatura 16 estaciones pluviometricas y 8 estaciones de temperatura con registros mayor a los 30 años -Estaciones ubicadas por encima de los 3000 msnm

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES INFORMACION DE DATOS TRMM (PRECIPITACION) Misión de medición de la lluvia tropical (Tropical Rainfall Measuring Mission, USA JAXA) desde 1997 350 Km de altitud 7.3 Km/seg Algoritmo 3B-43 Estimaciones satelitales + mediciones en estaciones del CAMS ó GPCC JAXA (2007) Huffman (2007) COMET Program El algoritmo 3B43 proporciona la mejor estimación de la precipitación total mensual en un registro completo desde el año 1998. Tamaño de grillas: 0.25 x 0.25 grados Aprox. 770 Km2/grilla PR produce estimaciones más confiables de la precipitación cercana a la superficie a diferencia de la microonda pasiva.

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES TRMM: Precursor de la misión de medición de la precipitación global (GPM). TRMM vs. GPM General TRMM 350 km GPM 407 km 35˚ 11-12 hrs 65˚ 3hrs 6.9 km/s Tropics 7.2 km/s Global 758.5 km 52.8˚ 885 km 52.8˚ 9 13 215 km 245 km 1 2 Spatial Resolution 4.3 km 5 km Range Resolution 250 m 250, 500 m Orbit Altitude Inclination Angle Revisit Frequency Track Speed Coverage Microwave Imager Swath Incident Angle Number of Channels Precipitation Radar Swath Number of Channels

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES INFORMACION NCEP/NCAR (TEMPERATURA) La temperatura, se traduce en la variable mas confiable del NCEP NCAR. Esta informacion se encuentra disponible por niveles de presion en hPa: 700 hPa (equivalente a 3000 msnm), 600 hPa (aproximadamente 4000 msnm) y 500 hPa (equivalente a 5500 msnm). Tamaño de grillas: 2.5 x 2.5 grados Aprox. 77000 Km2/grilla Kalnay et al (1996) NCEP GTS: Datos recibidos desde Marzo 1962. En Sudamérica desde Brasil y Argentina

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES METODOLOGIA Regionalización Registros SENAMHI Registros TRMM , y NCEP NCAR Se hallan completos completación x = x + σ (δ ) ANALISIS DE TENDENCIAS Y QUIEBRES - Registros de Tº y P ≥ 30 años - Tests a un 99% de confianza -Softwares: TREND y KHRONOSTAT -Tests: Man Kendall y Pettitt R1: Santa R2: Pacifico Norte R3: Colca R4: Quilca R5: Apurímac R6: Urubamba R7: Ocoña R8: Mantaro R9: Alto Marañón COMPARACIÓN TRMM - P SENAMHI VALIDACION: %RMSE,%MBE,%AE,%CC Tº SENAMHI – NCEP NCAR COMPARACION DEL PROMEDIO MENSUAL Y LA OBTENCION DE LOS NIVELES DE PRESION MAS REPRESENTATIVOS TRMM modelo aditivo y multiplicativo en base a una transformación logarítmica NCEP NCAR corrección por altitud del promedio mensual CORRECIÓN

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES 4. RESULTADOS PRECIPITACION MAYORES PRECIPITACIONES ENE - MAR Livitaca (3741 msnm), PREC ENE = 243mm/mes Llacllin (3800 msnm), PREC JUL = 0 mm/mes 250 Livitaca Precipitación promedio mensual (mm) 200 150 MENORES PRECIPITACIONES 100 JUN - AGO 50 Llacllin 0 1 AGUADA BLANCA HACIENDA MOROCAQUI ORCOPAMPA SAIROSA LA ANGOSTURA CCATCA LAGUNA UTUTO LLACLLIN MARCAPOMACOCHA 2 3 4 ANDAHUA IMATA PAMPA DE ARRIEROS SIBAYO LIVITACA COLQUEPATA LAMPAS ALTO # 2 MALVAS 5 6 7 ENE - DIC CHINCHAYLLAPA JANACANCHA (CAYLLOMA) PAÑE SUMBAY PUSA PUSA POMACANCHI MILPO PIRA 8 CHIVAY LA CALERA PILLONES TISCO VISUYO SICUANI QUEROCOCHA # 4 TAPACOCHA 9 10 CONDOROMA LA PULPERA PORPERA PAMPACOLCA YAURI CABANILLAS RECUAY CHIQUIAN 11 12 EL FRAYLE LAS SALINAS PULLHUAY CAYLLOMA ABANCAY JULIACA (MOCA YUNGAY CHAVIN

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES TEMPERATURA Yungay Abancay 19 Homogeneidad térmica Kaser et al. (2003) Temperatura promedio mensual (ºC) 17 15 13 11 9 7 5 3 Tisco solo 5 años en su registro 1 -1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ENE - DIC AGUADA BLANCA ANDAHUA CHIVAY CONDOROMA EL FRAYLE IMATA LAS SALINAS SIBAYO PAMPA DE ARRIEROS TISCO PAÑE PAMPACOLCA PILLONES LA ANGOSTURA PORPERA YAURI PULLHUAY ABANCAY CCATCA COLQUEPATA POMACANCHI SICUANI CABANILLAS JULIACA (MOC LAMPAS ALTO # 2 MARCAPOMACOCHA QUEROCOCHA # 4 RECUAY YUNGAY CHIQUIAN CHAVIN

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES PRECIPITACIÓN SENAMHI Y TRMM 200 Colquepata 150 TRMM (mm) - P SENAMHI (mm) 100 50 0 -50 -100 -150 Janacancha -200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ENE - DIC YUNGAY MILPO PIRA MALVAS CHIQUIAN ORCOPAMPA PAMPACOLCA LAS SALINAS CHIVAY EL FRAYLE SIBAYO SUMBAY TISCO PILLONES PORPERA IMATA JANACANCHA LA ANGOSTURA YAURI PULLHUAY RMSE = RECUAY ANDAHUA PAMPA DE ARRIEROS ABANCAY MARCAPOMACOCHA SICUANI CHAVIN POMACANCHI CCATCA COLQUEPATA CHINCHAYLLAPA ∑ (P TRMM i − PSENAMHIi ) 2 N ∑ (P MBE = TRMM i AE = ∑| P TRMM i − PSENAMHIi ) N − PSENAMHIi | N Validación de los errores relativos y el coeficiente de correlación (%): %AE<50% %MBE~0 y <±50% %RMSE<50% %CC>70%

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES 1.5 1 log(TRMM+1) - log(P+1) 0.5 0 -0.5 -1 ΔPi = µ log(TRMMi +1) − µ log(SENAMHIi +1) MODELO ADITIVO -1.5 f1 -2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ENE - DIC RECUAY ANDAHUA PAMPA DE ARRIEROS IMATA POMACANCHI CHAVIN MILPO CHIVAY LAS SALINAS LA ANGOSTURA CCATCA PROMEDIO PIRA SIBAYO EL FRAYLE YAURI CHINCHAYLLAPA ORCOPAMPA PORPERA PILLONES SICUANI MARCAPOMACOCHA CHIQUIAN TISCO SUMBAY ABANCAY PULLHUAY µ log(SENAMHI +1) ΔPi = µ log(TRMM +1) MODELO MULTIPLICATIVO 1.8 i 1.6 i 1.4 log(SENAMHI+1)/log(TRMM+1) 1.2 1 0.8 0.6 0.4 f2 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ENE -DIC YUNGAY RECUAY MILPO PIRA CHIQUIAN ORCOPAMPA ANDAHUA PAMPACOLCA CHIVAY SIBAYO TISCO PORPERA LAS SALINAS SUMBAY LA ANGOSTURA SICUANI PILLONES POMACANCHI IMATA YAURI EL FRAYLE ABANCAY CCATCA COLQUEPATA CHINCHAYLLAPA PULLHUAY CHAVIN PROMEDIO 12

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES CORRECCION DE LOS DATOS TRMM La comparación entre TRMM original y SENAMHI es confiable para los meses húmedos de NOV – MAR, excepto para algunos meses en la region de la costa Sur y vertiente amazonica Sur. Se propone la correccion mediante los factores f1 y f2 : Ofreciendo resultados aceptables MODELO ADITIVO Y MULTIPLICATIVO * TRMM ic , j = f i TRMM i , j + 1 − 1 300 TRMM PR (mm) ENERO Región R2 – Pacifico Norte 200 100 0 0 50 100 150 200 250 y = 0.830x y = 0.509x y = 0.983x R² = 0.871 R² = 0.882 R² = 0.865 SENAMHI ENE (mm) TRMM corregido modelo multp TRMM PR corregido modelo aditivo TRMM PR sin correción Lineal (TRMM corregido modelo multp) * Condom et al. (2011); Rau and Condom (2010)

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU CONFIABILIDAD DEL TRMM A NIVEL ANUAL 1600.0 P media total anual (mm) 1400.0 1200.0 1000.0 800.0 600.0 400.0 200.0 0.0 R1 R2 R3 SENAMHI R4 TRMM R5 R6 TRMM A R7 R8 R9 TRMM M Fig. . Precipitaciones medias totales anuales medidas por SENAMHI, estimadas por TRMM y corregidas por el modelo aditivo (TRMM A) y multiplicativo (TRMM M). P media total anual (mm/año) SENAMHI TRMM TRMM A TRMM M R1 933.1 712.4 990.5 846.9 R2 644.4 418.0 640.5 550.8 R3 563.1 336.5 552.1 485.9 R4 435.1 211.2 357.5 298.5 R5 867.0 505.9 807.9 732.6 R6 732.0 895.8 1373.2 1294.0 R7 732.9 441.8 709.1 635.3 R8 1010.1 308.1 453.0 376.5 R9 687.5 593.8 876.9 762.8 % de aproximación a los datos SENAMHI TRMM TRMM A TRMM M R1 76.3 106.2 90.8 R2 64.9 99.4 85.5 R3 59.8 98.0 86.3 R4 48.5 82.2 68.6 R5 58.3 93.2 84.5 R6 122.4 187.6 176.8 R7 60.3 96.7 86.7 R8 30.5 44.8 37.3 R9 86.4 127.5 111.0

Γ ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES TEMPERATURAS SENAMHI Y NCEP NCAR Gradiente anual (lapse rate): Γ= -0.90 ºC/100m Altitud vs Tº SENAMHI media anual 4800 4600 Altitude (m asl) 4400 y = -111.73x + 4751.9 CC = 92% 4200 Lapse rates mensuales 4000 Mes Ene Feb Mar Abr May Jun 3600 CC (%) 91 89 90 93 90 85 3400 Γ (°C/100m) 3800 3200 3000 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 Mean annual temperature (ºC) SENAMHI 12.0 14.0 -0.79 -0.79 -0.77 -0.78 -0.99 -1.16 Mes Jul Ago Sep Oct Nov Dic CC (%) 89 90 91 91 90 89 Γ (°C/100m) -1.13 -1.10 -1.06 -0.97 -0.94 -0.88 Comportamiento de los datos NCEP NCAR: es necesario la corrección por altitud! de los niveles 600 y 700 hPa.

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES CORRECCION DE LOS DATOS NCEP NCAR FACTOR DE CORRECCION * fci = fci= Factor de corrección para el mes i. BSi= Temperatura media de la estación base para el mes i. hBS= Altitud de la estación base. hNNRk= Altitud de la grilla NCEP NCAR para el nivel de presión k. hx= Altitud en un punto “x” donde se desea corregir en función de los datos NCEP NCAR. BSi + Γi .(hBS − hNNR k ) + Γi (hx − hNNR k ) NNRi k 15.0 15.0 15.0 CORRECTED y = 0.72x + 3.36 CC = 82% RMSE=10% ORIGINAL y = 0.11x + 8.22 CC = 22% RMSE=50% ORIGINAL y = 0.22x + 7.80 CC = 80% RMSE=28% 10.0 10.0 5.0 NNR (°C) NNR (°C) NNR (°C) 10.0 5.0 5.0 ORIGINAL y = 0.34x + 6.18 CC = 73% RMSE=12% CORRECTED y = 1.25x - 2.31 CC = 85% RMSE=18% 0.0 CORRECTED y = 0.56x + 4.34 CC = 91% RMSE=16% 0.0 0.0 5.0 10.0 15.0 0.0 0.0 5.0 LAMPAS ALTO vs NNRo 10.0 15.0 0.0 CHIVAY vs NNRo LAMPAS ALTO vs NNRc 10.0 15.0 SENAMHI (°C) SIBAYO vs NNRo CHIVAY vs NNRc SIBAYO vs NNRc 10.0 20.0 15.0 CORRECTED y = 0.50x + 5.02 CC = 68% RMSE=11% CORRECTED y = 1.01x + 0.05 CC = 90% RMSE=19% 10.0 5.0 SENAMHI (°C) SENAMHI (°C) 5.0 ORIGINAL y = 0.30x + 1.48 CC = 85% RMSE=61% NNR (°C) NNR (°C) NNR (°C) 15.0 5.0 0.0 10.0 -5.0 0.0 ORIGINAL y = 0.24x + 6.12 CC = 51% RMSE=27% ORIGINAL y = 0.35x + 0.71 CC = 83% RMSE=58% -5.0 -5.0 0.0 5.0 10.0 SENAMHI (°C) * Rau et al. (2013)CONDOROMAvs NNRo CONDOROMA vs NNRc CORRECTED y = 1.00x - 2.33 CC = 89% RMSE=97% -10.0 5.0 15.0 5.0 10.0 15.0 SENAMHI (°C) RECUAY vs NNRo RECUAY vs NNRc 20.0 -10.0 -5.0 0.0 5.0 SENAMHI (°C) IMATA vs NNRo IMATA vs NNRc 10.0

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU REPERCUSION EN LOS GLACIARES Todas las estaciones analizadas no presentan tendencia en la precipitación a un 99% de confianza Estación con tendencia positiva en la temperatura a un 99% de confianza Estación sin tendencia en la temperatura a un 99% de confianza COMPORTAMIENTO DE UN GLACIAR: precipitación, temperatura, radiación solar, humedad relativa, nubosidad y albedo A mayor precipitación y temperaturas menores o iguales a 0ºC se garantiza la acumulación de nieve CONOCIENDO LA INFORMACION ESPACIAL Y TEMPORAL DE P y Tº SUS VENTAJAS Y LIMITACIONES ES POSIBLE APLICARLOS A LOS FUTUROS ESTUDIOS DE EVOLUCION DE GLACIARES Y CAMBIO CLIMATICO

ANALISIS ESPACIO TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA MENSUAL EN LAS ZONAS DE MONTAÑA DEL PERU INTRODUCCIÓN | DATOS Y METODOLOGIA | RESULTADOS | CONCLUSIONES Las zonas de montaña con tendencia positiva en la temperatura y sin tendencia significativa en la precipitación, y dependiendo de su ubicación, éstas pueden influenciar en el comportamiento de los glaciares cercanos, al no presentar condiciones suficientes para la acumulación de nieve. La confiabilidad de los modelos de corrección de los datos TRMM para ciertas regiones y meses en el año, ofrecen una herramienta útil para la obtención de registros de precipitación total mensual en cuencas sin medición desde el año 1998. El modelo de corrección propuesto para los datos NCEP NCAR en ciertas regiones, ofrecen una herramienta útil para la obtención de registros de temperatura media mensual en cuencas sin medición desde el año 1949. Estas variables corregidas sirven como datos de entrada en diversos modelos hidrológicos para el cálculo de la evapotranspiración potencial (ETP), logrando indirectamente la estimación de este parámetro en cuencas sin medición.

GRACIAS POR SU ATENCIÓN E-mail: praul@uni.pe

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