M-MET Tesis
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/349
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Item Open Access Modos de variabilidad de precipitación estacional e interanual en la región San Martín, Perú y su impacto en la agriculturaSulca Paredes, Breat Sheylla (2025, Universidad Nacional Agraria La Molina)La presente investigación analiza los modos de variabilidad estacional e interanual de la precipitación en la región San Martín y sus impactos en la agricultura durante el periodo 1981–2016. Se utilizó información de precipitación del producto PISCOp V2.1 a ~5 km de resolución espacial (Aybar et al., 2019) para identificar seis patrones estacionales, agrupados mediante Mapas Autoorganizados (SOM, por sus siglas en inglés). Estos patrones revelan configuraciones contrastantes, especialmente durante el verano, con un patrón húmedo que supera los 1 800 mm en la cordillera Central y Oriental de los Andes, y otro seco con acumulados inferiores a 1 000 mm. Cada patrón seco y húmedo fue asociado a modos de circulación atmosférica mediante análisis de composites a partir de datos ERA5, tanto a escala regional como sudamericana. Se encontró que los patrones húmedos coinciden con la presencia de una Alta de Bolivia (AB) bien establecida en 200 hPa, vientos del este intensos en 500 hPa y un Jet de Bajos Niveles (SALLJ) persistente (>14 m/s), favoreciendo la advección de humedad (hasta 1,4 g/kg en niveles medios). En contraste, los patrones secos se caracterizan por un desplazamiento hacia el sur de la AB, vientos débiles, ausencia del SALLJ y limitada convección profunda, especialmente en el centro de la región debido al bloqueo orográfico de la cordillera Oriental. Dado el papel crítico de la precipitación en la agricultura de secano en San Martín, se evaluó el impacto de los patrones secos bajo un enfoque de riesgo climático, considerando las variables de peligro, vulnerabilidad y exposición a partir de información de instituciones gubernamentales. Los resultados muestran un riesgo climático “muy alto” durante las estaciones marzo–mayo y junio–agosto en distritos como Juan Guerra, Sauce, Tabalosos, Zapatero, Bajo Biavo y Santa Rosa, los cuales presentan alta vulnerabilidad debido a baja capacidad adaptativa ante la escasez hídrica, y alta sensibilidad socioeconómica asociada a la ausencia de riego.Item Open Access Uso de inteligencia artificial en el pronóstico de la precipitación para el departamento de PunoPesantes Rojas, Juan Manuel (2025, Universidad Nacional Agraria La Molina)La presente investigación tuvo como objetivo aplicar inteligencia artificial (IA) para el pronóstico meteorológico de la precipitación diaria en el departamento de Puno, utilizando como variables explicativas la temperatura máxima y la temperatura mínima del aire, con datos registrados en ocho estaciones meteorológicas durante el periodo 2016-2022. El primer paso consistió en realizar un análisis estadístico exhaustivo de las tres variables, permitiendo caracterizar su comportamiento temporal y detectar anomalías o tendencias. Luego, se evaluaron y seleccionaron modelos de redes neuronales recurrentes (RNNs), específicamente LSTM (Long Short-Term Memory) y ConvLSTM (Convolutional LSTM), debido a su capacidad para modelar secuencias de datos temporales con dependencias no lineales. Se desarrollaron diferentes esquemas de entrenamiento y validación para los modelos seleccionados, utilizando técnicas de normalización de datos, división en conjuntos de entrenamiento y prueba, y evaluación mediante métricas como: el error absoluto medio MAE, el error cuadrático medio MSE y la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE). Los resultados muestran que las redes LSTM y ConvLSTM son capaces de capturar con eficacia los patrones de variabilidad de la precipitación a partir de las temperaturas, con un desempeño más robusto en estaciones de altitud intermedia. El modelo ConvLSTM, en particular, mostró ventajas en la captura de estructuras espaciales y temporales, mejorando la precisión del pronóstico en estaciones ubicadas en zonas sensibles a las variaciones climáticas. Se concluye que la inteligencia artificial, a través de redes neuronales profundas (DL), constituye una herramienta potente para el pronóstico meteorológico en regiones andinas como Puno, donde la complejidad climática representa un desafío para los modelos tradicionales. Además, se destaca la importancia de contar con datos de calidad y series temporales bien estructuradas para el éxito de estos enfoques. Esta investigación abre posibilidades para la aplicación de IA en la gestión del riesgo climático y la planificación agrícola en el altiplano peruano.Item Open Access Predicción de tormentas de arena en la ciudad de Pisco usando herramientas de aprendizaje automáticoHuisacaina Soto, Hector Ladislao (2025, Universidad Nacional Agraria La Molina)La presente investigación tiene por objetivo la predicción de tormentas de arena en la zona costera de la provincia de Pisco con fines de prevención ante estos eventos naturales. Diversos estudios indican que varias veces al año, la zona costera de Ica es afectada por tormentas de arena, denominado Viento Paracas, causando impactos negativos a la salud y a la economía, su pronóstico es importante para atenuar los efectos negativos a la población. Actualmente, la inteligencia artificial se aplica en diversos campos; en este contexto, la investigación emplea el aprendizaje automático, rama de la inteligencia artificial, para predecir tormentas de arena a partir de datos registrados por la estación meteorológica de Pisco. Se utilizaron las variables de temperatura, humedad relativa, presión atmosférica y velocidad de viento registrados en el período del año 2011 al 2020. El programa WEKA, que es una versión libre que sirve para le ejecución de diferentes modelos de aprendizaje automático así como también para la minería de datos, fue utilizado para la clasificación de datos. Para el entrenamiento y pruebas de los modelos se utilizó la técnica de validación cruzada denominada K-folds. Se aplicaron 8 modelos de aprendizaje automático, para 4, 3 y 2 variables meteorológicas. Se utilizó la matriz de confusión para calcular las métricas de rendimiento para evaluar los modelos. De acuerdo a los resultados el modelo clasificador Naive Bayes tuvo el mejor rendimiento registrando una sensibilidad de 50,9 % cuando se hizo la clasificación de datos con tres variables meteorológicas: temperatura, humedad relativa y velocidad de viento, por lo que se concluye que el modelo Naive Bayes puede ser una buena herramienta para la predicción de tormentas de arena a un corto plazo de 24 horas.Item Open Access Impacto del mulch en el estrés hídrico y térmico en cultivo de arveja (Pisum sativum) en la costa central peruanaArana Ochoa, Giancarlo Efrain (2025, Universidad Nacional Agraria La Molina)La variedad de arveja “remate” es de superior difusión en la sierra peruana (Pariona et al., 2004). Un incremento de la temperatura global promedio se proyecta entre 1,1 °C y 6,4 °C al 2100, respecto a niveles pre-industriales (Barco & Vargas, 2009). Es necesario buscar medidas para contrarrestar el estrés térmico e hídrico. El mulch es una práctica que consiste en adicionar en el suelo materiales inorgánicos u orgánicos para reducir elevadas temperaturas y favorecer la retención de humedad. El objetivo del trabajo fue evidenciar la efectividad de dos tipos de mulch, para reducir los efectos fisiológicos del estrés en cultivo de arveja. El campo experimental fue 52.25 m2, se aplicó fertilización química y se adicionó una determinada capa de mulch dependiendo del tratamiento y adicionalmente un testigo absoluto con suelo desnudo. El diseño experimental fue el diseño de bloques completamente al azar (DBCA) con dos tratamientos con distintos tipos de mulch y un testigo sin mulch o cobertura y replicado en cuatro bloques. Cada tratamiento contó con 24 plantas por bloque, sumando un total de 288 plantas evaluadas. Las variables respuestas fueron tamaño, longitud del tallo, área foliar, peso de tallos, raíz y hojas, número de hojas, profundidad radicular, rendimiento seco y peso de vainas verdes. Los datos obtenidos fueron analizados por análisis de varianza simple (ANOVA) y la prueba de Tukey o la prueba de Friedmann, donde se obtuvo diferencias significativas en cada una de las variables respecto a los tratamientos aplicados Se concluyó que el mejor mulch para reducir temperaturas elevadas es la hojarasca y el más efectivo en retención de humedad es el aserrín. Los tratamientos con mulch demostraron mayor tamaño, peso de tallos, hojas y raíces, diámetro del tallo y peso fresco de vainas de la variedad Remate. Las variables biométricas que mejor indican estrés fueron la longitud del tallo, peso fresco y seco de tallo y peso fresco de hojas.Item Open Access Dinámica y termodinámica atmosférica asociada a una tormenta de granizo en el distrito de Huancán, HuancayoUnsihuay Tovar, Franklin Delio (2023, Universidad Nacional Agraria La Molina)El objetivo de la presente investigación fue analizar las condiciones de la dinámica y termodinámica de la atmósfera asociadas a la tormenta de granizo ocurrida el 13 de octubre de 2019 en el distrito de Huancán, provincia Huancayo de la Región Junín, que hizo colapsar un techo con consecuencias fatales de seis personas fallecidas. Para el estudio se recurrió a los datos de análisis y pronóstico del modelo Global Forecast System (GFS) con una resolución de 0.5° y se hicieron simulaciones con el modelo regional Weather Research and Forecasting (WRF) para tres dominios con resoluciones de 50 km (D1), 10 km (D2) y 2 km (D3). En cada dominio se analizaron el flujo de vientos, divergencia, vorticidad relativa y velocidad vertical en superficie, 500 hPa y 300 hPa, además de la variación vertical de la temperatura potencial y potencial equivalente, complementados con los análisis de las imágenes del satélite GOES 16. Para para conocer los impactos del granizo, se entrevistaron a 35 pobladores de la zona. Los resultados muestran que a nivel regional y sinóptico hay advección de humedad en superficie y 500 hPa proveniente del noreste de la zona de estudio, predominando además convergencia en superficie y divergencia en 300 hPa. A la hora de ocurrencia del evento, la velocidad vertical del viento en el dominio D3 sobre la zona de estudio alcanzó 4 m/s y la atmósfera fue potencialmente inestable; condiciones que favorecieron la convección profunda. Los impactos más significativos de la granizada mencionados por los pobladores fueron la rotura y colapso de techos; y la caída de flores y hojas de las plantas de cultivos de la zona. Del mismo modo se puede decir que el modelo WRF fue capaz de detectar la convección hasta con 24 horas de anticipación. Finalmente, en el modelo conceptual se consideran como factores para la convección, la advección de humedad en superficie y 500 hPa, la convergencia y divergencia en superficie y 300 hPa, la circulación ciclónica en 300 hPa, la velocidad vertical y la variación vertical de la temperatura potencial equivalente.Item Open Access Simulación del rendimiento de quinua (Chenopodium quinoa Willd) con el modelo Aquacrop, bajo escenarios de cambio climático en Puno, PerúYzarra Tito, Wilfredo Julián (2023, Universidad Nacional Agraria La Molina)El presente trabajo de investigación fue realizado en las localidades de Taraco (Latitud 15° 17' 54" S, Longitud 69°48' 44" W, Altitud 3819 m) y Juliaca (Latitud 15° 26' 39" S, Longitud 70°12' 28.2" W, Altitud 3826 m) en el departamento de Puno. Los objetivos de la investigación se centraron en la calibración y validación del modelo Aquacrop para tres variedades de quinua (Blanca de Juli, Pasankalla, Salcedo INIA); la evaluación del impacto del ENSO en los rendimientos simulados con el Aquacrop en tres épocas de siembra (S1: 25/10, S2: 10/11 y S3: 25/11) comparados con diferentes eventos ENSO (EN: El Niño, LN: La Niña y N: Neutro) y diversas categorías EN (Niño Débil: END, Niño Moderado: ENM, Niño Fuerte: ENF y Niño Extraordinario: ENE) y LN (Niña Débil: LND, Niña Moderado: LNM, Niña Fuerte: LNF); y en la estimación de los rendimientos futuros comparando el rendimiento histórico modelado del periodo 1980-2010 (Rdto 1980- 2010) con los rendimientos de los tres Modelos de Circulación General ( CanESM2 (4.5 y 8.5); CNRM-CM5 (4.5 y 8.5) y MPI-ESM-MR (4.5 y 8.5) para tres periodos cercano (2010-2040), medio (2040-2070) y lejano (2070-2090). Las parcelas de calibración y validación fueron conducidas con un buen manejo agronómico y con niveles de fertilización en Taraco 60-54-46 y en Juliaca de 80-50-40, bajo un diseño experimental de bloques completos al azar. Para calibrar y validar el modelo Aquacrop se compararon los datos observados y simulados experimentales de las parcelas de quinua, usando el coeficiente de correlación de Pearson (r), el error cuadrático medio (RMSE), un índice de concordancia por Willmott (d), y el coeficiente de determinación (R2) las cuales fueron estadísticamente significativas y permitieron comparar los parámetros fenológicos y biométricos. Después de haber calibrado y validado el modelo; se evaluó previamente las características climatológicas de las zonas de estudio, en función de los eventos de las fases ENSO (El Niño, Neutral y la Niña) en tres épocas de siembra, a partir de los resultados obtenidos en la validación de los modelos, se simularon los rendimientos con el modelo Aquacrop para toda la información histórica, separándolos para cada una de las fases extremas del evento ENSO y en sus diversas categorías y magnitud. Y por último se utilizó el Aquacrop para las estimaciones de los rendimientos futuros de las diferentes variedades de quinua con los tres Modelos de Circulación General y dos escenarios de emisión.Item Open Access Determinación de patrones de vientos horizontales en la tropósfera y su relación con la precipitación en el altiplano peruano bolivianoMedina Burga, Melissa de Jesús (2020, Universidad Nacional Agraria La Molina)Este estudio tiene como objetivo identificar los patrones de circulación (CPs) asociados a las estaciones del año que reflejen las características recurrentes de la variabilidad atmosférica estacional en el altiplano peruano boliviano y parte de la Amazonía boliviana. Para clasificar los patrones se utilizaron datos de vientos diarios a 200 hPa de reanálisis ERA – Interim para el periodo de 1979 al 2016 y se asoció cada patrón con la precipitación in situ de 173 estaciones meteorológicas ubicadas en la zona de interés (15º S – 25º S, 80º W – 60º W) y a diferentes altitudes desde 156 m hasta 4 460 m. También se usó datos interpolados de precipitación del producto PISCO – SENAMHI desde 1981 al 2015 que utiliza datos de estaciones meteorológicas e información de datos satelitales del producto CHIRPS a escala mensual con una resolución de 5 km y datos de OLR (Outgoing Longwave Radiation) obtenida de la website de la NCAR/NOAA con una resolución de 2.5° x 2.5° en el mismo periodo. El análisis se realizó para las estaciones del año, en verano (DEF) se determinaron 6 patrones de circulación atmosférica, otoño (MAM) se determinaron 7 patrones de circulación atmosférica, invierno (JJA) se determinaron 7 patrones de circulación atmosférica y primavera (SON) con 8 patrones de circulación atmosférica. Para la agrupación se utilizó la clasificación ascendente jerárquica y redes neuronales SOM. Los patrones identificados muestran ciclos temporales bien definidos y patrones asociados a eventos extremos como inundaciones y sequías. Los resultados muestran consistencias al representar los datos de PISCO, las estaciones in situ del SENAMHI-Bolivia y OLR, representan nuevas perspectivas sobre los eventos hidrológicos extremos asociados a la circulación atmosférica en determinados patrones de circulaciónItem Open Access Sistema de alerta temprana para descargas eléctricas para la cuenca del río Mantaro - PerúFlores Villanueva, Weidi (2019, Universidad Nacional Agraria La Molina)En el presente estudio, teniendo como ámbito la cuenca del Rio Mantaro, en la sierra central de Perú, se calcularon y evaluaron las diferencias de temperaturas de brillo entre las bandas de vapor de agua e Infrarroja del satélite GOES 13 entre junio del 2015 a noviembre del 2017 en relación con la ocurrencia de descargas eléctricas atmosféricas dentro de un radio de 10 km respecto a las estaciones meteorológicas seleccionadas, encontrándose relaciones para cálculo de probabilidades de ocurrencia de rayos en base a la diferencia de temperatura de brillo el cual se utilizó en las simulaciones de implementación de un Sistema de Alerta Temprana para Descargas Eléctricas Atmosféricas en las comunidades campesinas de Marcapomacocha y Huayao; la aplicación de las relaciones en los algoritmos de probabilidades permitieron hacer seguimiento a los sistemas nubosos que presentaban características definidas para la ocurrencia de descargas eléctricas atmosféricas. Los resultados demuestran que la utilización de las bandas apropiadas en el algoritmo adecuado aportan información relevante ante posibles eventos de descargas eléctricas atmosféricas con una antelación de hasta 1 hora, siendo muy útil para activar un sistema de alerta temprana por descargas eléctricas de origen atmosférico en las comunidades de las zonas altoandinas del país con la actuación responsable de los involucrados como son los profesionales, autoridades y comunidad en general con finalidades comunes como son la de prevenir daños y salvaguardar vidas. Se obtuvieron probabilidades de hasta 30 por ciento para la ocurrencia de hasta 8 rayos en un sistema nuboso típico y en base a un rango de diferencias de temperatura de brillo desde -4 a -13 °C entre las bandas 9 y 14 del satélite meteorológico GOES 16.Item Open Access Temperatura radiométrica de follaje como indicador del estatus hídrico del cultivo de papa (Solanum tuberosum L.) en La Molina - PerúRinza Díaz, Javier Isidoro (2018, Universidad Nacional Agraria La Molina)La implementación de técnicas de medición remotas como el uso de la radiometría infrarroja (termometría y termografía infrarroja) para la detección del cierre estomático como una medición del estatus hídrico de la planta con bajos déficit de presión de vapor (< 2 kPa) como la costa central del Perú, han sido discutidos en el presente estudio. Se llevaron a cabo dos experimentos, el primero realizado en macetas con el objetivo de identificar en qué momento del día la diferencia de temperatura de hoja y el aire (dT) y la conductancia estomática máxima a luz saturada (gs_max) reflejan mejor el estatus hídrico de la planta. Dicho experimento se llevó a cabo en plantas bien regadas (capacidad de campo, CC) y bajo restricción hídrica (50% CC). El segundo experimento fue llevado en campo, donde se evaluó el índice de estrés hídrico del cultivo (CWSI) con la metodología de la superficie de referencia y con el objetivo de establecer umbrales de riego. Se aplicarón tres tratamientos de riego: uno bajo condición de control (T1, CC) y otros dos con un umbral preestablecido de gs_max (0.15 [T2] y 0.05 [T3] mol H2O m-2 s-1). Se detectó una sensibilidad al cierre estomático con una caída de gs_max (gs) provocado por la intensificación de las condiciones meteorológicas en horas de la mañana. El cierre estomático intenso causó un incremento de dT que mostró valores positivos más altos (> 2 °C) después de gs. La significativa reducción en el rendimiento de T2 en relación al control (-38.2 ± 10.7 %) se recomienda usar valores de gs_max> 0.15 para garantizar un buen rendimiento. Esta investigación, propone el umbral de 0.4 de CWSI para establecer el momento adecuado para el riego en papa con evaluaciones tomadas alrededor de las 14:00 horas, tiempo en que permite una detección apropiada de las emisiones térmicas.Item Open Access Corrección de temperatura en el altiplano peruano utilizando análisis Wavelet Multiresolución sobre datos adquiridos por percepción remotaBarreda Polar, Carolina Elena (2015, Universidad Nacional Agraria La Molina)Datos de temperatura de día y de noche, estimados por MODIS, fueron corregidos para obtener la temperatura máxima y mínima del aire, en la región del Altiplano peruano, en el periodo 2001-2012. El modelo conceptual basado en el análisis wavelet multiresolución, propone el ensamble entre las señales de temperatura de MODIS y la temperatura medida en estación. Imágenes MODIS-LST (MOD11C2) de temperatura de día y de noche, de libre disponibilidad, fueron descargadas y los pixeles correspondientes a 10 estaciones meteorológicas con información de temperatura máxima y mínima (SENAMHI), fueron extraídos. La descomposición en cascada permitió obtener los componentes de tendencia y detalle de las señales de temperatura, hasta el 5to nivel de descomposición, usando el filtro Haar. La entropía multiescala posibilitó identificar los niveles de descomposición idóneos, en el 4to nivel para la corrección de temperatura de dia y en el 3er nivel para la corrección de temperatura de noche. La temperatura corregida se obtuvo a partir de la señal de tendencia, de la serie de temperatura de MODIS y la señal de detalle, proveniente de la serie de Estación Meteorológica. De acuerdo a los indicadores estadísticos, el proceso de corrección de señales de temperatura, permitió corregir las series de temperatura de día y de noche de MODIS, en el 4to nivel (RMSE = 1.3) y 3er nivel (RMSE = 4.32), respectivamente. No obstante, de acuerdo al análisis de Entropía Multiescala, la corrección propuesta, mejoró la calidad de los datos de temperatura de día, pero no los de temperatura de noche.Item Open Access Análisis multivariado para la generación de escenarios climáticos 2040-2050 en el PerúAcuña Azarte, Delia (2015, Universidad Nacional Agraria La Molina)Los posibles cambios en el comportamiento de la temperatura y precipitación a escala local en Perú se ha estimado con el análisis multivariado de Correlación Canónica para el verano austral 2036-2065 escenario de alta emisión de Gases de Efecto Invernadero, relativo a 1971-2000. A partir de los patrones característicos de gran escala Espesor de la capa atmosférica 5 - 1.5km (Z2) y 12 - 5km (Z5) derivadas del reanálisis del NCAR (1971- 2010), de los patrones de Temperatura Superficial del Mar (TSM) del Centro Hadley y de Z5, Z2 y TSM del modelo ECHAM4/OPYC3 (1990-2065). Los datos locales corresponden a la precipitación y temperatura (1971-2010) de 216 estaciones convencionales distribuidas sobre Perú. Se identifica el estado del clima de los últimos 40 años mediante la tendencia lineal asociada a una significancia estadística de 95 %, según Sen (1968) y Mann kendall (1976) y sobre esta base se construye los escenarios futuros. Los resultados, en promedio para Perú, indican la evidencia del aumento de la temperatura máxima en 0.15°C/década y de la mínima en 0.22°C/década principalmente en los Andes donde espacialmente configura un comportamiento regional. La precipitación en promedio indica incremento de 12 % relativo a su patrón actual, no obstante presenta alta variabilidad espacial. La calibración del modelo estadístico (1971-2005) presentó un índice de bondad de ajuste de 0.5 para la temperatura y 0.4 para la precipitación. La validación (2006-2010) de la temperatura indica un bias menor a ±0.4°C y para precipitación menor a ±15%. Como consecuencia, además de otros estadísticos, los patrones evaluados fueron utilizados como predictores del modelo con posible respuesta local deducible de la relación física y correlación histórica, obteniéndose las proyecciones 2036-2065. Los resultados indican en promedio para Perú, el aumento de la temperatura máxima de 1.4°C en 88 localidades de un total de 117 evaluadas, aumento de la temperatura mínima de 1.7°C en 95 localidades de 118 evaluadas y el incremento de la precipitación de 18% en 88 localidades de un total de 153; que comparadas con la tendencia local reciente y las proyecciones globales del IPCC en sus reportes AR3 - AR5 para el escenario de alta emisión, guardan consistencia y parecen ser las más probables en el largo plazo en cuanto no se siga mitigando.