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dc.contributor.advisorLlerena Pinto, Carlos Alberto
dc.contributor.authorGarcía Quijano, Juan Francisco
dc.date.accessioned2018-09-07T18:32:32Z
dc.date.available2018-09-07T18:32:32Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.otherP10.G377.T BAN UNALM
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3530
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestales. Departamento Académico de Manejo Forestales_PE
dc.description.abstractGracias al curso de Ordenación de Cuencas de Pregrado y los estudios de Maestría y Doctorado cursados en la Universidad Católica de Leuven y en la Universidad Libre de Ámsterdam y los cursos y trabajos de investigación desarrollados en la Universidad de Harvard, se decidió usar la información de los satélites Tropical Rainfall Measuring Mission y del Global Precipitation Mission (https://pmm.nasa.gov/). Esta base de datos cubre desde noviembre de 1997 hasta el presente. Esta información, aunque valiosa, no es útil en su formato actual debido principalmente a su baja resolución espacial 25 km por 25 km. Es decir, un solo pixel tiene un área de 625 km2. Sin embargo, existen estudios doctorales que han versado sobre el aumento de resolución (downscaling) de esta información en base a información de la actividad fotosintética. A continuación, describo brevemente la metodología desarrollada (Jia et al., 2011). Los datos originales del satélite TRMM (http://trmm.gsfc.nasa.gov) nos dan la precipitación promedio cada 3 horas con una resolución espacial de (25 km * 25 km) para todo el planeta entre los 50º grados Latitud N y S. Esta información, aunque es valiosa, no es útil en este formato y resolución. Se realizará el aumento de resolución de los conjuntos de datos del TRMM utilizando un método basado en el supuesto de que existe una relación entre el índice de vegetación NDVI (actividad fotosintética que es una función de la humedad del suelo) y la precipitación a diferentes escalas. La información de NDVI tiene una resolución espacial de 1km2 cada 8 días. Esta relación matemática se utiliza a una escala más fina para generar más detalle en las mallas de precipitación. Se utilizará un método gradual para probar el supuesto. Primero, se comparará el NDVI promedio desde 1998 hasta el 2016 con la precipitación promedio anual acumulada del satélite TRMM durante el mismo periodo a diferentes resoluciones (0.25°, 0.50°, 0.75°, 1.00° y 1.25°). Se reducirá la resolución de los datos del NDVI, con una resolución original de 1 km2 mediante el promedio de las celdas de la malla.es_PE
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNALMes_PE
dc.subjectCuencas hidrográficases_PE
dc.subjectModelos matemáticoses_PE
dc.subjectRecursos hídricoses_PE
dc.subjectCursos de Aguaes_PE
dc.subjectSatéliteses_PE
dc.subjectDatoses_PE
dc.subjectAnálisis de datoses_PE
dc.subjectAplicaciones del ordenadores_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.subjectCuenca de Camanáes_PE
dc.subjectCuenca de Sihuases_PE
dc.subjectCuenca de Quilca-Vitor-Chilies_PE
dc.subjectInformación Satelitales_PE
dc.subjectCuenca de Majeses_PE
dc.titleEstudio hidrológico de las cuencas Camaná, Majes, Sihuas, Quilca - Vittor - Chili con información satelitales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.disciplineManejo Forestales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias Forestaleses_PE
thesis.degree.nameIngeniero Forestales_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11


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