Curvas Masa

INTRODUCCION

La precipitación pluvial es una variable climática de gran importancia para los sistemas hidrológico, agrícola, industrial y energético. El entendimiento de su comportamiento temporal y espacial es de sumo interés, especialmente en los estudios de riesgos climáticos, donde la disponibilidad de información de alta resolución y de buena calidad.

En el Perú, la información sobre precipitación pluvial diaria es escasa e incompleta (Giddings & Soto, 2006), lo que limita la capacidad de análisis de riesgos de déficit hídricos en agricultura de secano y a su vez constituye una fuente adicional de error cuando se modelan los balances hidrológicos (Giddings & Soto, 2006).

Frecuentemente se halla uno con que faltan datos en los registros de lluvias. Esto se debe a ausentismo del operador o a fallas instrumentales. Se llama correlación a la operación o procedimiento por medio del cual se completan los datos faltantes. Para ello se utilizan los datos de estaciones índices, que sí tienen los datos completos y que se seleccionan de modo que estén lo más cerca posible y sean de altitud parecida a la estación en estudio.

OBJETIVOS

GENERAL:

 Conocer los diferentes métodos, en la estimación de datos faltantes de precipitación pluvial.

ESPECÍFICOS:

 Utilizar las metodologías específicas y conocer los criterios de uso de cada método para estimar datos faltantes: promedio Aritmético, Proporción o Relación Normal, Correlación Lineal y “Método de estimación y ajuste de datos climáticos”.

 Hallar los datos faltantes de las datas proporcionadas por las tres estaciones que operan en nuestra cuenca.

 Relacionar los conceptos dados en clase con el método empleado en esta práctica.

 Comprender la forma en que se mide la precipitación y algunos aspectos básicos para su análisis, a través de la cual se podrán obtener las herramientas necesarias para relacionar sus aplicaciones y efectos sobre la cuenca.

CONCLUSIONES

 La metodología desarrollada permitió completar series de precipitación diaria para tres estaciones meteorológicas En consecuencia, este modelo de reconstrucción es una alternativa eficiente para completar datos faltantes, cuando se cuenta con información del mismo periodo, en la misma escala temporal y con similares probabilidades de ocurrencia, proveniente de otra estación cercana.

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