Estimación espacial de las temperaturas mínimas en regiones altoandinas utilizando imágenes MODIS e información de estaciones meteorológicas

Abstract

El objetivo del trabajo de investigación fue estimar la distribución espacial de la temperatura mínima en la zona sur altoandina a través de la aplicación del modelo de regresión ponderado geográficamente (GWR). En los últimos años la identificación de fenómenos meteorológicos extremos causados por bajas temperaturas ha tomado mayor importancia debido al cambio climático, para ello el modelo utilizó las principales variables meteorológicas que debido a las bajas temperaturas favorecen la presencia de heladas en los andes tropicales. En ese sentido, la primera parte de la tesis contempla la definición de conceptos fundamentales relacionado al fenómeno meteorológico de las heladas debido a las bajas temperaturas, procesamiento de las imágenes satelitales y los pasos a seguir para la elaboración del modelo de regresión ponderada geográficamente (GWR). La otra parte comprende los resultados y el análisis que se llevó a cabo para su verificación. Para su realización fue necesario la búsqueda y descarga de los productos: la temperatura superficial de superficie del suelo de noche (MYD11A1), NDVI (MQ13A3), del sensor MODIS del satélite AQUA/TERRA, las elevaciones (SRTM) e información complementaria de estaciones meteorológicas convencionales. De manera que dentro del estudio fue posible determinar los distritos expuestos a bajas temperaturas como: Chinchaypujio, Ichupampa y Pedro Vilca Apaza. Sin embrago, fue necesario complementar el estudio con un análisis espacio temporal de la temperatura de superficie del suelo nocturna con las estaciones meteorológicas.The objective of the research work was to estimate the spatial distribution of the minimum temperature in the southern high Andean area through the application of the geographically weighted regression (GWR) model. In recent years, the identification of extreme meteorological phenomena caused by low temperatures has taken on greater importance due to climate change. For this, the model used the main meteorological variables that, due to low temperatures, favor the presence of frost in the tropical Andes. In this sense, the first part of the thesis contemplates the definition of fundamental concepts related to the meteorological phenomenon of frost due to low temperatures, processing of satellite images and the steps to follow for the development of the geographically weighted regression model (GWR). The other part includes the results and the analysis that was carried out for verification. To carry it out, it was necessary to search and download the products: the surface temperature of the ground surface at night (MYD11A1), NDVI (MQ13A3), the MODIS sensor of the AQUA/TERRA satellite, the elevations (SRTM) and complementary information from seasons. conventional meteorological So, within the study it was possible to determine the districts exposed to low temperatures such as: Chinchaypujio, Ichupampa and Pedro Vilca Apaza. However, it was necessary to complement the study with a spatiotemporal analysis of nighttime soil surface temperature with meteorological stations.