En un escenario post Covid 19, en el que la movilidad restringida de personal y recursos, generar\u00e1 impactos en la capacidad de toma de informaci\u00f3n de campo; resulta conveniente analizar el uso de informaci\u00f3n satelital. En el siguiente articulo se incluye una lista de fuentes de precipitaci\u00f3n grillada, que puede ser ajustada e incluida en la gesti\u00f3n medioambiental.<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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1.- Precipitaci\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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La precipitaci\u00f3n es la m\u00e1s importante variable conductora de la mayor\u00eda de los fen\u00f3menos hidrol\u00f3gicos, siendo gobernada por complicados procesos, intr\u00ednsicamente no lineales y extremadamente sensibles a procesos f\u00edsicos. (Bardossy & Plate, 1991). La precipitaci\u00f3n es fundamental para el desarrollo de estudios de balances de agua, estabilidad hidrol\u00f3gica, modelos de calidad de agua, entre otros.
La implementaci\u00f3n de una red de monitoreo de la precipitaci\u00f3n es una actividad relativamente sencilla, comparada con la medici\u00f3n de otras variables ambientales, como por ejemplo la escorrent\u00eda superficial. Sin embargo, para contar con datos de calidad,\u00a0la instalaci\u00f3n de los pluvi\u00f3metros\u00a0 debe de realizarse respetando las recomendaciones de la Organizaci\u00f3n Meteorol\u00f3gica Mundial. As\u00ed mismo, no solo es importante contar con una red de estaciones pluviom\u00e9tricas debidamente instaladas, sino adem\u00e1s se requiere de un registro sin interrupciones de al menos 20 a\u00f1os a m\u00e1s, para poder obtener an\u00e1lisis con resultados confiables<\/span>\u00a0<\/span>(WMO, 2011).<\/span><\/p>

Por otro lado, actualmente se dispone productos satelitales, los cuales brindan informaci\u00f3n de series temporales de precipitaci\u00f3n, (con m\u00e1s de 20 a\u00f1os de registro en algunos casos) representando informaci\u00f3n valiosa, que puede ser utilizada para generar una descripci\u00f3n espacial de la precipitaci\u00f3n en \u00e1reas en donde no se dispone de informaci\u00f3n de campo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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2. Fuentes de informaci\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cLa estimaci\u00f3n de la precipitaci\u00f3n de lluvia desde el espacio est\u00e1 basada en la medici\u00f3n de la cantidad de radiaci\u00f3n reflejada y emitida a trav\u00e9s de las cimas de las nubes\u201d, (WMO, 2011).\u00a0<\/span>En la siguiente tabla se muestra 5 fuentes de informaci\u00f3n pluviom\u00e9trica satelital grillada que puede ser combinada como con registros de campo para mejorar la descripci\u00f3n de la variable precipitaci\u00f3n del \u00e1rea de estudio.<\/span><\/p>

\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\n GFS: Global Forecast System 384-Hour<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
\n Disponibilidad de data<\/p>\n<\/td>\n	\n 01\/01\/1981   – 31\/07\/2020<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
\n Resoluci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n	\n 0.05 \u00b0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
\n Unidades<\/p>\n<\/td>\n	\n mm\/day<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
\n Fuente<\/p>\n<\/td>\n	\n NOAA, National Centers for Environmental Information<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
\n Web<\/p>\n<\/td>\n	\n https:\/\/www.ncdc.noaa.gov\/data-access\/model-data\/model-datasets\/global-forcast-system-gfs<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n  <\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n PERSIANN-CDR<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Disponibilidad de data<\/p>\n<\/td>\n \n 01\/01\/1983   – 30\/06\/2019<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Resoluci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n \n 0.25 \u00b0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Unidades<\/p>\n<\/td>\n \n mm<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Fuente<\/p>\n<\/td>\n \n NOAA Climate Data Record<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Web<\/p>\n<\/td>\n \n https:\/\/data.nodc.noaa.gov\/cgi-bin\/iso?id=gov.noaa.ncdc:C00854<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n  <\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n TRMM 3B42 \/ TRMM 3B43<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Disponibilidad de data<\/p>\n<\/td>\n \n 01\/01\/1998   – 31\/12\/2019<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Resoluci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n \n 0.25 \u00b0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Unidades<\/p>\n<\/td>\n \n mm\/hr<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Fuente<\/p>\n<\/td>\n \n TRMM Tropical Rainfall Measuring Mission<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Web<\/p>\n<\/td>\n \n https:\/\/disc.gsfc.nasa.gov\/datasets\/TRMM_3B42_7\/summary<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n  <\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n CHIRPS<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Disponibilidad de data<\/p>\n<\/td>\n \n 01\/01\/1998   – 31\/07\/2020<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Resoluci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n \n 0.05\u00b0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Unidades<\/p>\n<\/td>\n \n mm\/day<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Fuente<\/p>\n<\/td>\n \n CHIRPS Daily: Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Web<\/p>\n<\/td>\n \n https:\/\/chc.ucsb.edu\/data\/chirps<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n  <\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n PISCOP<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Disponibilidad de data<\/p>\n<\/td>\n \n 01\/01\/1981   – 31\/12\/2016<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Resoluci\u00f3n<\/p>\n<\/td>\n \n ~ 5 Km<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Unidades<\/p>\n<\/td>\n \n mm\/day<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Fuente<\/p>\n<\/td>\n \n Senamhi<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n \n Web<\/p>\n<\/td>\n \n https:\/\/www.senamhi.gob.pe\/load\/file\/01402SENA-8.pdf<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t \n\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t\t El Senamhi de Per\u00fa ha liberado el producto PiscoP , el cual ha sido generado combinando informaci\u00f3n de los registros hist\u00f3ricos de precipitaci\u00f3n del senamhi, previo proceso de control de calidad, con informaci\u00f3n satelital de los productos CHIRP y TRMM2A25.<\/p> El Senamhi advierte que la pobre densidad de pluvi\u00f3metros en Per\u00fa limita las aplicaciones del producto PISCOp a escalas regionales. as\u00ed mismo se indica que la representaci\u00f3n de peque\u00f1as tormentas convectivas que pudiesen desencadenar la formaci\u00f3n de escorrent\u00eda superficial, no es bien captadas por CHIRP impactando en la representaci\u00f3n del producto\u00a0PISCOp, sobre todo para regiones alejadas de pluviometros del senamhi.\u00a0 asi mismo, se indica que PISCOp sobreestima la cantidad de d\u00edas con lluvia, debido al uso de t\u00e9cnicas de interpolaci\u00f3n sin consideraciones de intermitencia espacial de la precipitaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t \n\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t \n\t\t\t 3.- Conclusiones<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t \n\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t\t Existe una cantidad importante de informaci\u00f3n satelital de precipitaci\u00f3n, la cual resulta relevante en un escenario en el que ser\u00e1 necesario optimizar las mediciones en campo. Dicha informaci\u00f3n brinda una descripci\u00f3n espacial del fen\u00f3meno precipitaci\u00f3n. Sin embargo, existen retos importantes para su uso, debido a la resoluci\u00f3n de los modelos, a la compleja variaci\u00f3n topogr\u00e1fica de los andes peruanos y a la disponibilidad de datos de campo para realizar los an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n y validaciones necesarias.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t \n\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t \n\t\t\t 4.- Bibliografia<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t \n\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t \n\t\t\t\t \n\t\t\t\t\t\t\t Aybar Camacho, C. L., Lavado-Casimiro, W., Huerta Julca, A., Fern\u00e1ndez Palomino, C., Vega-J\u00e1come, F., Sabino Rojas, E., & Felipe-Obando, O. (2017). Uso del producto grillado pisco de precipitaci\u00f3n en estudios, investigaciones y sistemas operacionales de monitoreo y pron\u00f3stico hidrometeorol\u00f3gico.<\/li> Bardossy, A., & Plate, E. J. (1991). Modeling daily rainfall using a semi-Markov representation of circulation pattern occurrence.\u00a0Journal of hydrology<\/em>,\u00a0122<\/em>(1-4), 33-47.<\/li> Earth Engine Data Catalog, https:\/\/developers.google.com\/earth-engine\/datasets<\/li> Mantas, V. M., Liu, Z., Caro, C., & Pereira, A. J. S. C. (2015). Validation of TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA) products in the Peruvian Andes.\u00a0Atmospheric Research<\/em>,\u00a0163<\/em>, 132-145.<\/li> Organizaci\u00f3n Meteorol\u00f3gica Mundial, (2008). Gu\u00eda de pr\u00e1cticas hidrol\u00f3gicas.\u00a0OMM-N\u00ba 168.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En un escenario post Covid 19, en que la movilidad restringida generar\u00e1 impactos en la capacidad de toma de informaci\u00f3n de campo, resulta conveniente analizar el uso de informaci\u00f3n satelital. 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