PISCO

Datos interpolados de las estaciones climatológicas e hidrológicas del SENAMHI

Desde el año 2015, el SENAMHI se propuso elaborar una base de datos grillados espacio-temporal de variables hidrometeorológicas con propósitos hidrológicos a escala de todo el Perú. En ese contexto, durante estos últimos años se ha estado trabajando en mejorar la predicción espacial y ya se tienen los primeros resultados de caudales simulados por tramos de ríos a nivel nacional estimados gracias a los datos PISCO como entrada (precipitación y evapotranspiración). Los datos PISCO son un producto que el SENAMHI sigue trabajando innovando en sus metodologías. Su aplicación se da para propósitos operativos (en tiempo cuasi real) y para aplicaciones no operativas actualizando los datos estables con un año de retardo.

Datos PISCO:

Referencia: Aybar, C., Fernández, C., Huerta, A., Lavado, W., Vega, F., & FelipeObando, O. (2019). Construction of a high-resolution gridded rainfall dataset for Peru from 1981 to the present day. Hydrological Sciences Journal, 65(5), 770–785. https://doi.org/10.1080/02626667.2019.1649411 

Datos disponibles:

https://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.SENAMHI/.HSR/.PISCO/.Prec/?SetLanguage=es 

Referencia: Adrian Huerta, Waldo Lavado-Casimiro, Oscar Felipe-Obando (2022). High-resolution gridded hourly precipitation dataset for Peru (PISCOp_h), Data in Brief, 45,108570, ISSN 2352 3409, https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108570.

Datos disponibles:

https://figshare.com/collections/Development_of_highresolution_hourly_gridded_precipitation_dataset_over_Peru/5743166 

Referencia: Huerta, A., C. Aybar, N. Imfeld, K. Correa, O. Felipe-Obando, P. Rau, F. Drenkhan, and W. Lavado-Casimiro, 2023, High-resolution grids of daily air temperature for Peru - the new PISCOt v1.2 dataset: Scientific Data, v. 10, no. 1, p. 847, doi: https://www.nature.com/articles/s41597-023-02777-w 

Datos disponibles:

https://figshare.com/collections/Highresolution_grids_of_daily_air_temperature_for_Peru_-_the_PISCOt_v1_2_dataset/5959863 

Referencia: Huerta, A., Bonnesoeur, V., Cuadros-Adriazola, J., Gutierrez, l., LavadoCasimiro, W. et al. PISCOeo_pm, a reference evapotranspiration gridded database based on FAO Penman-Monteith in Peru. Sci Data 9, 328 (2022). https://doi.org/10.1038/s41597-022-01373-8 

Datos disponibles y subvariables para estimación de evapotranspiración:

https://figshare.com/collections/A_reference_evapotranspiration_gridded_database_based_on_FAO_Penman-Monteith_in_Peru_during_1981-2016/5633182/3 

Referencia: Llauca, H., Lavado-Casimiro, W., Montesinos, C., Santini, W., & Rau, P. (2021). PISCO_HyM_GR2M: A model of monthly water balance in Peru (1981–2020). Water, 13(8), 1048. https://doi.org/10.3390/w13081048

Datos disponibles de simulaciones de caudal mensual a partir de enero 1981:

https://www.hydroshare.org/resource/f1b537f338f24533af5dab946b51d215/ 

Llauca, H., Leon, K., & Lavado-Casimiro, W. (2023). Construction of a daily streamflow dataset for Peru using a similarity-based regionalization approach and a hybrid hydrological modeling framework. Journal of Hydrology: Regional Studies, 47, 101381. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2023.101381 

Datos disponibles de simulaciones de caudal diario a partir del 01 enero 1981:

https://www.hydroshare.org/resource/f723d6c762ca45b6936dd9489bc44842/ 

6. Erosividad de lluvia

Referencia: Gutierrez, L., Huerta, A., Sabino, E., Bourrel, L., Frappart, F., & LavadoCasimiro, W. (2023). Rainfall Erosivity in Peru: A New Gridded Dataset Based on GPM-IMERG and Comprehensive Assessment (2000–2020). Remote Sensing, 15(22), 5432, DOI: https://doi.org/10.3390/cli13060125 

Datos disponibles:

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24416923