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Pronóstico de precipitación para el departamento de Puno

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Español Detalles de publicación: Lima, 2007Descripción: [130 páginas]: gráficos; 30 cmTema(s): Clasificación CDD:
  • 21 T/551.5/M42/2007
Nota de disertación: Tesis (Magister Science) -- Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Post Grado, 2007. Resumen: En el presente trabajo se elaboró modelos estadísticos con el propósito de realizar pronósticos de precipitación total mensual. Se utilizaron datos de precipitación total mensual para un período de 1963-2005 correspondientes a 18 estaciones meteorológicas del departamento de Puno de los cuales fueron seleccionadas las estaciones de Arapa, Chuquibambilla, Juliaca, Puno, Muñani y Huaya Moho para los cuales se elaboró los modelos y se utilizaron para realizar los pronósticos de precipitación total mensual para el período de lluvias setiembre 2006 - abril 2007. Los modelos estadísticos se realizaron utilizando la metodología desarrollada por Box y Jenkins (Modelos ARIMA estacionales), los cuales estadísticamente presentan parámetros significativos y los pronósticos validados muestran errores de 0.6 a 40 mm/mes.
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Tesis Tesis Mayorazgo Colección Tesis T/551.5/M42/2007 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible 0000774
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Tesis (Magister Science) -- Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Post Grado, 2007.

Incluye referencias bibliográficas

En el presente trabajo se elaboró modelos estadísticos con el propósito de realizar pronósticos de precipitación total mensual. Se utilizaron datos de precipitación total mensual para un período de 1963-2005 correspondientes a 18 estaciones meteorológicas del departamento de Puno de los cuales fueron seleccionadas las estaciones de Arapa, Chuquibambilla, Juliaca, Puno, Muñani y Huaya Moho para los cuales se elaboró los modelos y se utilizaron para realizar los pronósticos de precipitación total mensual para el período de lluvias setiembre 2006 - abril 2007. Los modelos estadísticos se realizaron utilizando la metodología desarrollada por Box y Jenkins (Modelos ARIMA estacionales), los cuales estadísticamente presentan parámetros significativos y los pronósticos validados muestran errores de 0.6 a 40 mm/mes.

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