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Pronóstico de condiciones climáticas Mediante un modelo de series de tiempo / Jaime Thomas Verano Cusihuallpa / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ciencias Agrarias. Escuela Profesional de Ingeniería Agronómica (2003)

Público ISBD Vista personalizada Título : Pronóstico de condiciones climáticas Mediante un modelo de series de tiempo Tipo de documento: texto impreso Autores: Jaime Thomas Verano Cusihuallpa, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ciencias Agrarias. Escuela Profesional de Ingeniería Agronómica Fecha de publicación: 2003 Número de páginas: 115 páginas Il.: ilustraciones. diagramas, gráficos Dimensiones: 30 cm Nota general: Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Agrónomo Clasificación: [Agneaux] Cine - Perú Resumen: Determina el desarrollo agrícola, factor inmodificable e incontrolable, el hombre puede y debe conocer, su intensidad de variación en el tiempo y espacio, para luego contra restar sus efectos negativos con el desarrollo de la tecnología y manejo de factores controlables. Determina modelo de pronóstico de temperatura máxima, mínima y precipitación pluvial mediante un modelo de series de tiempo. Verifica el modelo de pronóstico, con los valores reales del año 2002. Descripción de la razón de ser de esta investigación y la problemática que tiene en la actualidad nuestra agricultura en el altiplano. Revisión bibliográfica requerida para el análisis correspondiente de los elementos climáticos así como los procedimientos para realizar pronósticos. Conclusiones: Las series de precipitación, T° máxima y T° mínima, son estacionales, ya que manifiestan un comportamiento con valores altos y bajos (picos) por las mismas épocas de todos los años observados. De acuerdo a las pruebas ADF , los modelos estadísticamente son estacionarios, ya que las hipótesis nulas a los niveles del 1%, 5% y 10% han sido rechazadas, porque los valores ADF se encuentran en la región de rechazo. De acuerdo a estos dos patrones, la serie se ajusta a la metodología Box-Jenkins para obtener modelos SARIMA (p,d,q) (P,D,Q), que son los siguientes: Precipitación: Modelo SARIMA (1,1,1) (1,1,1) Yt = 1.065Yt-1–0.065Yt-2 + 09496Yt-12 – 1.011324Yt-13 + 0.061724Yt-14 + 0.0504Yt-24–0.053676Yt-25 + 0.003276Yt-26 + 61541;t – 0.932761541;t-1–0.960961541;t-12+0.8962314t-13 - 0.0081594.Temperatura máxima: Modelo SARIMA (2,0,0) (1,1,1). Yt=61478;1 Yt-1 + 61478;2 Yt-2 + (1+ 61538; )Yt-12 - 61478;1 (1 + 61538;) Yt-13 - 61478;2 ( 1+61538;) Yt-14 - 61538; Yt-24 + 61478;1 61538;Yt-25 + 61478;2 61538; Yt-26 + 61541;t - 61553;61541;t-12. Temperatura mínima: Modelo SARIMA(5,1,0) (0,1,1). Yt = 61478;1 + 1)(Yt-1 - Yt-13) + (61478;2 + 61478;1)(Yt-2- Yt-14)+(61478;3+ 61478;2)(Yt-3 - Yt-15)+ (61478;4 - 61478;3)(Yt-4 - Yt-16)+(61478;5 + 61478;4)(Yt-5 - Yt-17)- 61478;5(Yt-6 - Yt-18)+ 61541;t - 61537;61541;t-12 + Yt-12. El menor error medio cuadrático (EMC) encontrado para los modelos fueron: para precipitación: 1729 ; T° máxima : 0.877 ; T° mínima : 1.782. Dichos EMC se ajustan respectivamente a sus normalidades. Los valores pronosticados para precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima se encuentran dentro del rango de aceptación, es decir se encuentran dentro de los valores del límite inferior y límite superior, con un 95% de probabilidad de ocurrencia. Los pronósticos de precipitación y temperaturas, con un 95% de probabilidad de ocurrencia, se presentan favorables para las campañas agrícolas 2003-2004 y 2004-2005, por lo que dichos valores pronosticados pueden servir para realizar la planificación y programación del calendario agrícola. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=71713 Pronóstico de condiciones climáticas Mediante un modelo de series de tiempo [texto impreso] / Jaime Thomas Verano Cusihuallpa, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ciencias Agrarias. Escuela Profesional de Ingeniería Agronómica, 2003 . - 115 páginas : ilustraciones. diagramas, gráficos ; 30 cm. Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Agrónomo Clasificación: [Agneaux] Cine - Perú Resumen: Determina el desarrollo agrícola, factor inmodificable e incontrolable, el hombre puede y debe conocer, su intensidad de variación en el tiempo y espacio, para luego contra restar sus efectos negativos con el desarrollo de la tecnología y manejo de factores controlables. Determina modelo de pronóstico de temperatura máxima, mínima y precipitación pluvial mediante un modelo de series de tiempo. Verifica el modelo de pronóstico, con los valores reales del año 2002. Descripción de la razón de ser de esta investigación y la problemática que tiene en la actualidad nuestra agricultura en el altiplano. Revisión bibliográfica requerida para el análisis correspondiente de los elementos climáticos así como los procedimientos para realizar pronósticos. Conclusiones: Las series de precipitación, T° máxima y T° mínima, son estacionales, ya que manifiestan un comportamiento con valores altos y bajos (picos) por las mismas épocas de todos los años observados. De acuerdo a las pruebas ADF , los modelos estadísticamente son estacionarios, ya que las hipótesis nulas a los niveles del 1%, 5% y 10% han sido rechazadas, porque los valores ADF se encuentran en la región de rechazo. De acuerdo a estos dos patrones, la serie se ajusta a la metodología Box-Jenkins para obtener modelos SARIMA (p,d,q) (P,D,Q), que son los siguientes: Precipitación: Modelo SARIMA (1,1,1) (1,1,1) Yt = 1.065Yt-1–0.065Yt-2 + 09496Yt-12 – 1.011324Yt-13 + 0.061724Yt-14 + 0.0504Yt-24–0.053676Yt-25 + 0.003276Yt-26 + 61541;t – 0.932761541;t-1–0.960961541;t-12+0.8962314t-13 - 0.0081594.Temperatura máxima: Modelo SARIMA (2,0,0) (1,1,1). Yt=61478;1 Yt-1 + 61478;2 Yt-2 + (1+ 61538; )Yt-12 - 61478;1 (1 + 61538;) Yt-13 - 61478;2 ( 1+61538;) Yt-14 - 61538; Yt-24 + 61478;1 61538;Yt-25 + 61478;2 61538; Yt-26 + 61541;t - 61553;61541;t-12. Temperatura mínima: Modelo SARIMA(5,1,0) (0,1,1). Yt = 61478;1 + 1)(Yt-1 - Yt-13) + (61478;2 + 61478;1)(Yt-2- Yt-14)+(61478;3+ 61478;2)(Yt-3 - Yt-15)+ (61478;4 - 61478;3)(Yt-4 - Yt-16)+(61478;5 + 61478;4)(Yt-5 - Yt-17)- 61478;5(Yt-6 - Yt-18)+ 61541;t - 61537;61541;t-12 + Yt-12. El menor error medio cuadrático (EMC) encontrado para los modelos fueron: para precipitación: 1729 ; T° máxima : 0.877 ; T° mínima : 1.782. Dichos EMC se ajustan respectivamente a sus normalidades. Los valores pronosticados para precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima se encuentran dentro del rango de aceptación, es decir se encuentran dentro de los valores del límite inferior y límite superior, con un 95% de probabilidad de ocurrencia. Los pronósticos de precipitación y temperaturas, con un 95% de probabilidad de ocurrencia, se presentan favorables para las campañas agrícolas 2003-2004 y 2004-2005, por lo que dichos valores pronosticados pueden servir para realizar la planificación y programación del calendario agrícola. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=71713 Pronóstico de condiciones climáticas Mediante un modelo de series de tiempo Determina el desarrollo agrícola, factor inmodificable e incontrolable, el hombre puede y debe conocer, su intensidad de variación en el tiempo y espacio, para luego contra restar sus efectos negativos con el desarrollo de la tecnología y manejo de factores controlables. Determina modelo de pronóstico de temperatura máxima, mínima y precipitación pluvial mediante un modelo de series de tiempo. Verifica el modelo de pronóstico, con los valores reales del año 2002. Descripción de la razón de ser de esta investigación y la problemática que tiene en la actualidad nuestra agricultura en el altiplano. Revisión bibliográfica requerida para el análisis correspondiente de los elementos climáticos así como los procedimientos para realizar pronósticos. Conclusiones: Las series de precipitación, T° máxima y T° mínima, son estacionales, ya que manifiestan un comportamiento con valores altos y bajos (picos) por las mismas épocas de todos los años observados. De acuerdo a las pruebas ADF , los modelos estadísticamente son estacionarios, ya que las hipótesis nulas a los niveles del 1%, 5% y 10% han sido rechazadas, porque los valores ADF se encuentran en la región de rechazo. De acuerdo a estos dos patrones, la serie se ajusta a la metodología Box-Jenkins para obtener modelos SARIMA (p,d,q) (P,D,Q), que son los siguientes: Precipitación: Modelo SARIMA (1,1,1) (1,1,1) Yt = 1.065Yt-1–0.065Yt-2 + 09496Yt-12 – 1.011324Yt-13 + 0.061724Yt-14 + 0.0504Yt-24–0.053676Yt-25 + 0.003276Yt-26 + 61541;t – 0.932761541;t-1–0.960961541;t-12+0.8962314t-13 - 0.0081594.Temperatura máxima: Modelo SARIMA (2,0,0) (1,1,1). Yt=61478;1 Yt-1 + 61478;2 Yt-2 + (1+ 61538; )Yt-12 - 61478;1 (1 + 61538;) Yt-13 - 61478;2 ( 1+61538;) Yt-14 - 61538; Yt-24 + 61478;1 61538;Yt-25 + 61478;2 61538; Yt-26 + 61541;t - 61553;61541;t-12. Temperatura mínima: Modelo SARIMA(5,1,0) (0,1,1). Yt = 61478;1 + 1)(Yt-1 - Yt-13) + (61478;2 + 61478;1)(Yt-2- Yt-14)+(61478;3+ 61478;2)(Yt-3 - Yt-15)+ (61478;4 - 61478;3)(Yt-4 - Yt-16)+(61478;5 + 61478;4)(Yt-5 - Yt-17)- 61478;5(Yt-6 - Yt-18)+ 61541;t - 61537;61541;t-12 + Yt-12. El menor error medio cuadrático (EMC) encontrado para los modelos fueron: para precipitación: 1729 ; T° máxima : 0.877 ; T° mínima : 1.782. Dichos EMC se ajustan respectivamente a sus normalidades. Los valores pronosticados para precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima se encuentran dentro del rango de aceptación, es decir se encuentran dentro de los valores del límite inferior y límite superior, con un 95% de probabilidad de ocurrencia. Los pronósticos de precipitación y temperaturas, con un 95% de probabilidad de ocurrencia, se presentan favorables para las campañas agrícolas 2003-2004 y 2004-2005, por lo que dichos valores pronosticados pueden servir para realizar la planificación y programación del calendario agrícola. Verano Cusihuallpa, Jaime Thomas - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ciencias Agrarias. Escuela Profesional de Ingeniería Agronómica - 2003 Para Optar Titulo Profesional de Ingeniero Agrónomo

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