Correlación estadística de estaciones meteorológicas convencionales y automáticas durante el periodo 2014-2021. Evelyn Katherine Loyola Cueva, Víctor Hugo Salazar Hinojosa

By:

Loyola Cueva, Evelyn Katherine

Contributor(s):

Salazar Hinojosa, Víctor Hugo

Material type: Text

TextEcuador :Latacunga : Universidad Técnica de Cotopaxi ; 2022Description: 114 páginas ; 30 cmContent type:

texto

Media type:

no mediado

Carrier type:

volumen

Subject(s):

ESTACIÓN CONVENCIONAL AUTOMÁTICA CORRELACIÓN

DDC classification:

PROYECTO 333.7 L923co

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Contents:

1. Justificación del proyecto. 2. Beneficiarios del proyecto. 3. Problema de investigación. 4. Objetivos. 6. Actividades y sistema de tareas en relación a los objetivos planteados. 7. Fundamentación científico técnica. 8. Pregunta científica. 9. Metodología. 10. Análisis y diseño de resultados. 11. Impactos (técnicos, sociales, ambientales y económicos). 12. Presupuesto para la elaboración del proyecto. 13. Conclusiones y recomendaciones. 14. Bibliografía. 15. Anexos.

Dissertation note: Proyecto (Ingeniero Medio Ambiente); Agreda Luis; Dir Summary: La información meteorológica es de gran utilidad para el desarrollo humano, pero en los últimos años, la falta de observadores ha provocado que las estaciones convencionales (EMC) del Ecuador disminuyan o se reemplacen por estaciones automáticas (EMA). El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar la relación que existe entre las variables temperatura y precipitación en seis estaciones meteorológicas ubicadas a nivel nacional. Para el estudio se eligieron seis EMC y EMA (M0026, M0031, M0103, M1036, M1208, M1233) ubicadas a lo largo de la costa y sierra ecuatorianas, con un periodo en común de ocho años (2014-2021). El análisis comprendió los datos diarios de precipitación y temperatura, los cuales fueron sumados y promediados respectivamente, en los horarios de las 07:00, 13:00 y 19:00. Los datos entregados por el INAMHI se filtraron, depuraron y ordenaron dos veces, eliminando valores erróneos de transcripción. Esta información meteorológica fue evaluada mediante el desarrollo de un script en Rstudio utilizando métodos estadísticos como el coeficiente de correlación de Pearson (CC), error medio absoluto (MAE), raíz del error cuadrático medio (RMSE) y sesgo relativo (PBIAS). Se revisaron las especificaciones técnicas del instrumental de ambos tipos de estaciones para descartar posibles errores atípicos debido a fallos en los instrumentos y equipos. La CC en la precipitación es baja en todas las estaciones, mientras que en la temperatura es alta en M0031 (0.73), M1036 (0.62) y M1208 (0.66) y baja en M0026 (0.3), M0103 (0.36) y M1233 (0.06). El MAE de la precipitación fue alto en todas las estaciones, mientras que para temperatura fue alto en: M0026 (6.24), M1036 (3.21) y M1233 (8.45) y bajo en M031 (1.71), M0103 (2.8) y M1208 (2.34). La RMSE de la precipitación fue alta en todas las estaciones, mientras que en la temperatura fue alta en M1233 (23.61) y baja en M0026 (8.22), M0031 (2.44), M0103 (6.20), M1036 (4.78) y M1208 (3.6). El PBIAS indica que la EMA sobreestima la precipitación todas las estaciones, mientras que sobreestima la temperatura en M0031 (13.52), M0103 (18.12), M1036 (27.0) y M1208 (9.09), y se subestima en M0026 (-21.63) y M1233 (-21.12). La buena correlación de temperatura en las estaciones M0031, M1036 y M1208, permite el uso de la EMA como una fuente secundaria de datos, necesitando ajustar los sensores para evitar sobre o subestimación de datos; mientras que no es posible en precipitación por su baja correlación en todas las estaciones.

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Tesis	Biblioteca Salache MEDIO AMBIENTE / CEYPSA	Colección / Fondo / Acervo / Resguardo	PROYECTO 333.7 L923co (Browse shelf(Opens below))	Ej.1	Available		PC-002470

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Previous	PROYECTO 333.7 L7913ev Evaluación de la calidad del aire en la zona productora de Brócoli, (brassica oleracea), del sector Sur-Oeste de la parroquia Guaytacama cantón Latacunga, provincia de Cotopaxi, en el periodo 2020.	PROYECTO 333.7 L7939es Estudio de los efectos de cambio climático de las zonas de riesgo en la provincia de Cotopaxi.	PROYECTO 333.7 L7939ev Evaluación de la calidad del agua y diseño de un sistema alternativo de tratamiento, en el valle acuícola Quillán, Tungurahua - Ecuador, 2021 ; Nataly Marisol, Llugsha Moreta ; Irma Natalia, Tuso Toapanta	PROYECTO 333.7 L923co Correlación estadística de estaciones meteorológicas convencionales y automáticas durante el periodo 2014-2021.	PROYECTO 333.7 L9251ma Manual de gestión integral de desechos sólidos en la Unversidad Técnica de Cotopaxi, extensión la Maná, Provincia de Cotopaxi, 2018-2019	PROYECTO 333.7 L9257de Determinación de la huella ecológica mediante datos estadisticos durante la pandemia por el covid 19- en la provincia de Cotopaxi, en el periodo 2020 - 2021 ; Arleth Marisol, López Ramos ; Anggie Nicole, Villamarin Salazar	PROYECTO 333.7 L935de Determinación del índice trófico de la calidad de agua a partir de la presencia de diatomeas epilíticas en el Río Cutuchi, sector Lasso, Cantón Latacunga.	Next

Incluye CD-Rom -Anexos.

Proyecto (Ingeniero Medio Ambiente); Agreda Luis; Dir

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La información meteorológica es de gran utilidad para el desarrollo humano, pero en los últimos años, la falta de observadores ha provocado que las estaciones convencionales (EMC) del Ecuador disminuyan o se reemplacen por estaciones automáticas (EMA). El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar la relación que existe entre las variables temperatura y precipitación en seis estaciones meteorológicas ubicadas a nivel nacional. Para el estudio se eligieron seis EMC y EMA (M0026, M0031, M0103, M1036, M1208, M1233) ubicadas a lo largo de la costa y sierra ecuatorianas, con un periodo en común de ocho años (2014-2021). El análisis comprendió los datos diarios de precipitación y temperatura, los cuales fueron sumados y promediados respectivamente, en los horarios de las 07:00, 13:00 y 19:00. Los datos entregados por el INAMHI se filtraron, depuraron y ordenaron dos veces, eliminando valores erróneos de transcripción. Esta información meteorológica fue evaluada mediante el desarrollo de un script en Rstudio utilizando métodos estadísticos como el coeficiente de correlación de Pearson (CC), error medio absoluto (MAE), raíz del error cuadrático medio (RMSE) y sesgo relativo (PBIAS). Se revisaron las especificaciones técnicas del instrumental de ambos tipos de estaciones para descartar posibles errores atípicos debido a fallos en los instrumentos y equipos. La CC en la precipitación es baja en todas las estaciones, mientras que en la temperatura es alta en M0031 (0.73), M1036 (0.62) y M1208 (0.66) y baja en M0026 (0.3), M0103 (0.36) y M1233 (0.06). El MAE de la precipitación fue alto en todas las estaciones, mientras que para temperatura fue alto en: M0026 (6.24), M1036 (3.21) y M1233 (8.45) y bajo en M031 (1.71), M0103 (2.8) y M1208 (2.34). La RMSE de la precipitación fue alta en todas las estaciones, mientras que en la temperatura fue alta en M1233 (23.61) y baja en M0026 (8.22), M0031 (2.44), M0103 (6.20), M1036 (4.78) y M1208 (3.6). El PBIAS indica que la EMA sobreestima la precipitación todas las estaciones, mientras que sobreestima la temperatura en M0031 (13.52), M0103 (18.12), M1036 (27.0) y M1208 (9.09), y se subestima en M0026 (-21.63) y M1233 (-21.12). La buena correlación de temperatura en las estaciones M0031, M1036 y M1208, permite el uso de la EMA como una fuente secundaria de datos, necesitando ajustar los sensores para evitar sobre o subestimación de datos; mientras que no es posible en precipitación por su baja correlación en todas las estaciones.