Título : |
Análisis de las temperaturas mínimas mediante modelos de tipo periódico en la estación meteorológica de Puno |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Marco Antonio Pachari Mamani, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola. Escuela Profesional de Ingeniería Agrícola |
Fecha de publicación: |
2003 |
Número de páginas: |
68 páginas |
Il.: |
figuras, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD-ROM |
Nota general: |
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Agrícola |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
El presente trabajo de investigación permite el estudio, determinación, y aplicación de modelos de pronósticos de temperaturas mínimas a corto plazo (24 horas antes de su ocurrencia), la determinación se hizo con los datos diarios de temperaturas de bulbo seco y bulbo húmedo, de las 7 horas de un año y se verificó con datos de temperatura del año 2002; estos datos fueron procedentes de la Estación Meteorológica CP-708 del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología de Puno. Se tiene como objetivos específicos: -Determinar los parámetros de la Serie de Fourier y el Modelo de Regresión Múltiple para el análisis de la helada a corto plazo en base de datos de temperatura de la Estación Meteorológica CP 708 de Puno.
-Aplicar los modelos obtenidos para el control activo de las heladas en condiciones similares de la Estación en estudio.
-Comparar los Modelos de la Serie de Fourier con el Modelo de Regresión Múltiple. El trabajo se ha realizado en la Estación Meteorológica de Puno CP 708, utilizando como variables predictoras las temperaturas mínimas, temperaturas de bulbo seco y las temperaturas de bulbo húmedo, llegando a las siguientes conclusiones importantes: 1- El modelo de pronóstico de 24 horas de anticipación presenta la ecuación con las siguientes características en sus parámetros y/o coeficientes: (Tmin)1 = -0.6862+0.6439 (Tmin) + 0.2405 (Ts7) Este modelo estadísticamente tiene alta significancía para la probabilidad del 0.99 %, por lo que el modelo es considerado como válido para las condiciones de la estación Meteorológica CP 708 de la capital del departamento de Puno. Las verificaciones respectivas indican que el modelo tiene los defectos de subestimaciones y no son sensibles a cambios bruscos de temperaturas mínimas y las desviaciones mayores de más o menos 1.5 °C ocurren los días con temperaturas mínimas más bajas y las temperaturas mínimas más altas. 2- Se han estimado los diferentes modelos para los meses de la campaña agrícola y se han tomado como variables predictoras a las temperaturas de bulbo seco y las temperaturas de bulbo hùmedo de las siete de la mañana y son las siguientes:
Mes Modelos Enero Tmin = 3.63 - 0.0097 Ts7 + 0.356 Th7, Febrero Tmin = 4.08 - 0.0577 Ts7 + 0.268 Th7, Marzo Tmin = 3.09 - 0.105 Ts7 + 0.536 Th7, 3- Las ecuaciones de tipo periódico con dos variables, tienen las siguientes características: es Modelo Enero Tmin = 5.497 - 0.227 cosCX – 1.088 senCX Febrero Tmin = 4.991 - 0.105 cosCX - 1.154 senCX, Marzo Tmin = 5.00 - 0.242 cosCX - 1.253 senCX, 4- Los modelos de tipo periódico con cuatro variables predictoras, tiene las siguientes características: Mes Modelos Enero Tmin = 5.47 - 0.227 cosCX - 1.088 senCX - 0.065 cos2CX - 0.649 sen2CX Febrero Tmin = 4.99 - 0.105 cosCX - 1.154 senCX - 0.104 cos2CX - 0.682 sen2CX, Marzo Tmin = 5.00 - 0.242 cosCX - 0.253 senCX - 0.153 cos2CX - 0.766 sen2CX, La aplicación del presente modelo y su importancia es de menor magnitud, debido a que su aplicación es dificultosa en términos prácticos, es decir que el agricultor, no podría utilizar con facilidad para aplicar en el momento de la ocurrencia de la helada. 5. Los resultados obtenidos son similares debido a que se trabajo con los mismos datos meteorológicos, aplicando la regresión múltiple y la de tipo periódico, obteniendo resultados muy similares, probablemente debido a la oscilación de las temperaturas mínimas, en los meses de campaña agrícola. Mediante el presente trabajo de Investigación se ha llegado a recomendar a los agricultores, la ecuación modelo, que es la más confiable para su aplicación en el pronóstico a 24 horas; y se plantean las siguientes recomendaciones importantes: - Sabemos que el pronóstico de temperaturas mínimas nos permite aplicar el control activo de las heladas, es decir, el control en el momento de la helada; Para su pronóstico necesitamos aplicar la siguiente ecuación: (Tmin)1 = -0.6862+0.6439 (Tmin) + 0.2405(Ts7) - Se recomienda realizar estudios comparativos entre los datos pronosticados del SENAMHI y los datos generados con la ecuación del modelo, esto con la finalidad de contrastar previo análisis, su verificación y aplicación. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=71977 |
Análisis de las temperaturas mínimas mediante modelos de tipo periódico en la estación meteorológica de Puno [texto impreso] / Marco Antonio Pachari Mamani, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola. Escuela Profesional de Ingeniería Agrícola, 2003 . - 68 páginas : figuras, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM. Para Optar Título Profesional de Ingeniero Agrícola Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
El presente trabajo de investigación permite el estudio, determinación, y aplicación de modelos de pronósticos de temperaturas mínimas a corto plazo (24 horas antes de su ocurrencia), la determinación se hizo con los datos diarios de temperaturas de bulbo seco y bulbo húmedo, de las 7 horas de un año y se verificó con datos de temperatura del año 2002; estos datos fueron procedentes de la Estación Meteorológica CP-708 del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología de Puno. Se tiene como objetivos específicos: -Determinar los parámetros de la Serie de Fourier y el Modelo de Regresión Múltiple para el análisis de la helada a corto plazo en base de datos de temperatura de la Estación Meteorológica CP 708 de Puno.
-Aplicar los modelos obtenidos para el control activo de las heladas en condiciones similares de la Estación en estudio.
-Comparar los Modelos de la Serie de Fourier con el Modelo de Regresión Múltiple. El trabajo se ha realizado en la Estación Meteorológica de Puno CP 708, utilizando como variables predictoras las temperaturas mínimas, temperaturas de bulbo seco y las temperaturas de bulbo húmedo, llegando a las siguientes conclusiones importantes: 1- El modelo de pronóstico de 24 horas de anticipación presenta la ecuación con las siguientes características en sus parámetros y/o coeficientes: (Tmin)1 = -0.6862+0.6439 (Tmin) + 0.2405 (Ts7) Este modelo estadísticamente tiene alta significancía para la probabilidad del 0.99 %, por lo que el modelo es considerado como válido para las condiciones de la estación Meteorológica CP 708 de la capital del departamento de Puno. Las verificaciones respectivas indican que el modelo tiene los defectos de subestimaciones y no son sensibles a cambios bruscos de temperaturas mínimas y las desviaciones mayores de más o menos 1.5 °C ocurren los días con temperaturas mínimas más bajas y las temperaturas mínimas más altas. 2- Se han estimado los diferentes modelos para los meses de la campaña agrícola y se han tomado como variables predictoras a las temperaturas de bulbo seco y las temperaturas de bulbo hùmedo de las siete de la mañana y son las siguientes:
Mes Modelos Enero Tmin = 3.63 - 0.0097 Ts7 + 0.356 Th7, Febrero Tmin = 4.08 - 0.0577 Ts7 + 0.268 Th7, Marzo Tmin = 3.09 - 0.105 Ts7 + 0.536 Th7, 3- Las ecuaciones de tipo periódico con dos variables, tienen las siguientes características: es Modelo Enero Tmin = 5.497 - 0.227 cosCX – 1.088 senCX Febrero Tmin = 4.991 - 0.105 cosCX - 1.154 senCX, Marzo Tmin = 5.00 - 0.242 cosCX - 1.253 senCX, 4- Los modelos de tipo periódico con cuatro variables predictoras, tiene las siguientes características: Mes Modelos Enero Tmin = 5.47 - 0.227 cosCX - 1.088 senCX - 0.065 cos2CX - 0.649 sen2CX Febrero Tmin = 4.99 - 0.105 cosCX - 1.154 senCX - 0.104 cos2CX - 0.682 sen2CX, Marzo Tmin = 5.00 - 0.242 cosCX - 0.253 senCX - 0.153 cos2CX - 0.766 sen2CX, La aplicación del presente modelo y su importancia es de menor magnitud, debido a que su aplicación es dificultosa en términos prácticos, es decir que el agricultor, no podría utilizar con facilidad para aplicar en el momento de la ocurrencia de la helada. 5. Los resultados obtenidos son similares debido a que se trabajo con los mismos datos meteorológicos, aplicando la regresión múltiple y la de tipo periódico, obteniendo resultados muy similares, probablemente debido a la oscilación de las temperaturas mínimas, en los meses de campaña agrícola. Mediante el presente trabajo de Investigación se ha llegado a recomendar a los agricultores, la ecuación modelo, que es la más confiable para su aplicación en el pronóstico a 24 horas; y se plantean las siguientes recomendaciones importantes: - Sabemos que el pronóstico de temperaturas mínimas nos permite aplicar el control activo de las heladas, es decir, el control en el momento de la helada; Para su pronóstico necesitamos aplicar la siguiente ecuación: (Tmin)1 = -0.6862+0.6439 (Tmin) + 0.2405(Ts7) - Se recomienda realizar estudios comparativos entre los datos pronosticados del SENAMHI y los datos generados con la ecuación del modelo, esto con la finalidad de contrastar previo análisis, su verificación y aplicación. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=71977 |
Análisis de las temperaturas mínimas mediante modelos de tipo periódico en la estación meteorológica de Puno
El presente trabajo de investigación permite el estudio, determinación, y aplicación de modelos de pronósticos de temperaturas mínimas a corto plazo (24 horas antes de su ocurrencia), la determinación se hizo con los datos diarios de temperaturas de bulbo seco y bulbo húmedo, de las 7 horas de un año y se verificó con datos de temperatura del año 2002; estos datos fueron procedentes de la Estación Meteorológica CP-708 del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología de Puno. Se tiene como objetivos específicos: -Determinar los parámetros de la Serie de Fourier y el Modelo de Regresión Múltiple para el análisis de la helada a corto plazo en base de datos de temperatura de la Estación Meteorológica CP 708 de Puno.
-Aplicar los modelos obtenidos para el control activo de las heladas en condiciones similares de la Estación en estudio.
-Comparar los Modelos de la Serie de Fourier con el Modelo de Regresión Múltiple. El trabajo se ha realizado en la Estación Meteorológica de Puno CP 708, utilizando como variables predictoras las temperaturas mínimas, temperaturas de bulbo seco y las temperaturas de bulbo húmedo, llegando a las siguientes conclusiones importantes: 1- El modelo de pronóstico de 24 horas de anticipación presenta la ecuación con las siguientes características en sus parámetros y/o coeficientes: (Tmin)1 = -0.6862+0.6439 (Tmin) + 0.2405 (Ts7) Este modelo estadísticamente tiene alta significancía para la probabilidad del 0.99 %, por lo que el modelo es considerado como válido para las condiciones de la estación Meteorológica CP 708 de la capital del departamento de Puno. Las verificaciones respectivas indican que el modelo tiene los defectos de subestimaciones y no son sensibles a cambios bruscos de temperaturas mínimas y las desviaciones mayores de más o menos 1.5 °C ocurren los días con temperaturas mínimas más bajas y las temperaturas mínimas más altas. 2- Se han estimado los diferentes modelos para los meses de la campaña agrícola y se han tomado como variables predictoras a las temperaturas de bulbo seco y las temperaturas de bulbo hùmedo de las siete de la mañana y son las siguientes:
Mes Modelos Enero Tmin = 3.63 - 0.0097 Ts7 + 0.356 Th7, Febrero Tmin = 4.08 - 0.0577 Ts7 + 0.268 Th7, Marzo Tmin = 3.09 - 0.105 Ts7 + 0.536 Th7, 3- Las ecuaciones de tipo periódico con dos variables, tienen las siguientes características: es Modelo Enero Tmin = 5.497 - 0.227 cosCX – 1.088 senCX Febrero Tmin = 4.991 - 0.105 cosCX - 1.154 senCX, Marzo Tmin = 5.00 - 0.242 cosCX - 1.253 senCX, 4- Los modelos de tipo periódico con cuatro variables predictoras, tiene las siguientes características: Mes Modelos Enero Tmin = 5.47 - 0.227 cosCX - 1.088 senCX - 0.065 cos2CX - 0.649 sen2CX Febrero Tmin = 4.99 - 0.105 cosCX - 1.154 senCX - 0.104 cos2CX - 0.682 sen2CX, Marzo Tmin = 5.00 - 0.242 cosCX - 0.253 senCX - 0.153 cos2CX - 0.766 sen2CX, La aplicación del presente modelo y su importancia es de menor magnitud, debido a que su aplicación es dificultosa en términos prácticos, es decir que el agricultor, no podría utilizar con facilidad para aplicar en el momento de la ocurrencia de la helada. 5. Los resultados obtenidos son similares debido a que se trabajo con los mismos datos meteorológicos, aplicando la regresión múltiple y la de tipo periódico, obteniendo resultados muy similares, probablemente debido a la oscilación de las temperaturas mínimas, en los meses de campaña agrícola. Mediante el presente trabajo de Investigación se ha llegado a recomendar a los agricultores, la ecuación modelo, que es la más confiable para su aplicación en el pronóstico a 24 horas; y se plantean las siguientes recomendaciones importantes: - Sabemos que el pronóstico de temperaturas mínimas nos permite aplicar el control activo de las heladas, es decir, el control en el momento de la helada; Para su pronóstico necesitamos aplicar la siguiente ecuación: (Tmin)1 = -0.6862+0.6439 (Tmin) + 0.2405(Ts7) - Se recomienda realizar estudios comparativos entre los datos pronosticados del SENAMHI y los datos generados con la ecuación del modelo, esto con la finalidad de contrastar previo análisis, su verificación y aplicación.
Pachari Mamani, Marco Antonio -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola. Escuela Profesional de Ingeniería Agrícola - 2003
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Agrícola
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