Pronóstico cuantitativo de precipitación en términos de probabilidades

Pronóstico cuantitativo de precipitación en términos de probabilidades

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología

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Main Author: De la Cruz Montalvo, Gustavo Adolfo
Other Authors: Menacho Casimiro, Ernesto Ever
Format: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis biblioteca
Language:spa
Published: Universidad Nacional Agraria La Molina 2016
Subjects:Precipitaciòn atmosférica, Métodos estadísticos, Pronóstico del tiempo, Datos meteorológicos, Análisis de probabilidad, Perú, Pronóstico cuantitativo, Términos de probabilidades, http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09,
Online Access:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3126
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Esta técnica fue aplicada en la generación de pronósticos de precipitación a nivel diario expresados en probabilidades, para acumulaciones diarias que superen los umbrales de 0.01, 1.00, 2.50 y 5.00 mm en 40 estaciones ubicadas en todo el Perú. Los predictores seleccionados provienen de diferentes variables de pronóstico generados por el modelo ETA-SENAMHI durante el periodo de Enero del 2010 a Enero del 2013. Al ser los predictandos variables del tipo probabilística, se desarrollaron modelos de regresión logística, los cuales fueron calibrados en base a la información de precipitación observada y los predictores del modelo ETA-SENAMHI. El análisis de la eficiencia de los pronósticos se hizo midiendo los diferentes atributos de las variables probabilísticas tales como la fiabilidad, precisión y habilidad; sin embargo, se ha encontrado que a pesar de ser diferentes atributos, estas medidas están relacionados directamente, dando resultados muy similares entre ellos. Las estaciones ubicadas en la sierra presentan la mejor calidad de pronósticos probabilísticos ya que poseen los mejores resultados de fiabilidad, habilidad y resolución; mientras que las estaciones de la costa son las que presentan los pronósticos probabilísticos más deficientes, y que puede estar asociado al bajo rendimiento del modelo ETA-SENAMHI en representar las condiciones atmosféricas en dicha región. A nivel estacional, se observa mayor rendimiento de los pronósticos en el trimestre de diciembreenero-febrero, mientras que en el trimestre de junio-julio-agosto los pronósticos probabilísticos presentaron para todas las estaciones un bajo desempeño. A nivel estacional, los resultados más óptimos de pronósticos fueron para umbrales de 0.01 mm; mientras que para mayores umbrales de precipitación, el rendimiento del pronóstico disminuye The statistical post-processing technique MOS (Model Output Statistic), which is used to develop statistical models that express the relationship between the outputs of numerical models (predictor) and predicting variable, was applied in the present study. This technique was used to make twenty – four – hour probabilistic quantitative precipitation forecasts for accumulations exceeding thresholds of 0.01, 1.00, 2.50 and 5.00 mm in 40 meteorological stations over Perú. The selected predictors are results of different variables predicted generated by the ETA-SENAMHI model during the period January 2010 to January 2013. Because the predictands are probabilistic variables, logistic regression models were used and calibrated using observed daily rainfall information and predictors from ETA-SENAMHI model. The analysis to know the efficiency of the forecast was made considering the attributes of probabilistic variables such as reliability, precision and skill. The results show that the stations located in the mountains have the best quality of probabilistic forecasts because they have good results for reliability, precision and skill. Stations located in the rainforest exhibit fair results because they have good reliability but poor precision and skill. Stations located in the coast have the worst probabilistic forecasts, which may be associated with the poor performance of ETA-SENAMHI model in representing the weather conditions in this region. According to the seasonal analysis, summer months (December to February) have the best probabilistic forecasts, while in winter months (June to August) probabilistic forecasts for all stations showed poor performance. Finally, it was found that the best results of probabilistic forecasts were for threshold of 0.01mm, at higher thresholds of accumulated precipitation the performance decreased 2018-02-28T16:58:35Z 2018-02-28T16:58:35Z 2016 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion P40.C76-T BAN UNALM https://hdl.handle.net/20.500.12996/3126 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional Agraria La Molina PE https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional 521035 Calle Montes, Victoria Doris Obregón Párraga, Esaúl Unsihuay Tovar, Franklin Delio 46596669 https://orcid.org/0000-0001-9866-9770 06585254 Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Ingeniero Meteorólogo

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