MODELO DE PREDICCIÓN DEL INICIO DE LA SEQUÍA EN EL PERÚ USANDO EL INDICE DE VEGETACION PROCEDENTE DE IMÁGENES DE SATÉLITE E INDICES EL NIÑO OSCILACIÓN SUR

El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) obtenidos de las imágenes del sensor AVHRR de la serie de satélites NOAA y los índices El Niño Oscilación Sur (ENOS) serán usados para construir un modelo de predicción del comienzo de la sequía en la costa norte de Perú a través de una técnic...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Revista de investigación de física 2006-12, Vol.9 (2), p.7-16
Hauptverfasser: Rojas Acuña, Joel, Eche Llenque, José Carlos, Rufasto Campos, Eleazar, Negron Juárez, Robinson
Format: Artikel
Sprache:eng
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) obtenidos de las imágenes del sensor AVHRR de la serie de satélites NOAA y los índices El Niño Oscilación Sur (ENOS) serán usados para construir un modelo de predicción del comienzo de la sequía en la costa norte de Perú a través de una técnica de regresión múltiple lineal. Para desarrollar el modelo serán usados los datos mensuales de las anomalías de los índices ENOS y NDVI en el periodo de julio 1981 a diciembre 2003. El objetivo de este trabajo preliminar, primera parte, es una descripción de cómo y donde los datos son obtenidos y se calcula sus anomalías. Las series temporales de las anomalías de NDVI, en el periodo 1981-2003, fueron comparadas con las series temporales de los índices ENOS. Una inspección visual de las anomalías muestran una correlación en los años Niños 82-83 y 97-98. El NDVI de la región Loreto en la selva peruana no muestra un cambio significativo con relación a los índices ENOS.
ISSN:1605-7724
1728-2977
DOI:10.15381/rif.v9i02.8582