@article{fdi:010093563,
  title = {{V}alidando productos de precipitación diaria estimados por sensoramiento remoto con estaciones pluviom{\'e}tricas en la cuenca {V}ilcanota, {P}erú},
  author = {{R}isco, {E}. and {L}avado, {W}. and {R}au, {P}. and {C}ondom, {T}homas},
  editor = {},
  language = {{SPA}},
  abstract = {{L}a precipitación representa uno de los elementos más importantes dentro del ciclo del agua para la representación de la oferta hídrica en cuencas hidrográficas. {D}ebido a una inadecuada distribución de estaciones, seguridad, relieve, accesibilidad, etc{\'e}tera, existe escasez de estos datos en cuencas andinas del {P}erú. {E}sto representa uno de los principales inconvenientes que afrontan los investigadores en ciencias de la tierra y ciencia del clima para la representación de manera espacial y temporal de la precipitación. {E}n los últimos años, el avance de las tecnologías permite la estimación de las variables hidrológicas a partir de t{\'e}cnicas de sensoramiento remoto. {E}stos datos deben ser evaluados con observaciones meteorológicas. {E}n esta investigación se evaluaron 11 productos de precipitación estimada por sensoramiento remoto ({PPED}sr) que estiman la precipitación. {L}a evaluación de los {PPED}sr se realizó para el periodo 1981-2018 a paso de tiempo: diario, de diez días y mensual. {S}e utilizaron los estadísticos descriptivos: error medio ({ME}), correlación de {P}earson ({R}), raíz del error medio cuadrático ({RMSE}), error absoluto medio ({MAE}) y {BIAS} relativo ({BIAS}). {A}demás, de los estadísticos categóricos: probabilidad de detección ({POD}), tasa de falsas alarmas ({FAR}), índice de {\'e}xito crítico ({CSI}). {L}os productos {MSWEP}, {CHIRPS}, {TRMM}-3{B}42 y {PERSIANN}-{CDR} resultaron ser más eficientes para representar la variabilidad espacial de las precipitaciones diarias y acumuladas en la cuenca del {V}ilcanota. {L}os datos de sensoramiento remoto mostraron ser útiles para representar la variabilidad espacio-temporal de la precipitación la cuenca {V}ilcanota, los resultados sugieren que los datos de sensoramiento remoto podrían ser utilizados para simular el balance hidrológico en cuencas hidrográficas de montaña andinas con escasa información in-situ.},
  keywords = {{S}patio-temporal variability ; {MSWEP} ; {CHIRPS} ; {PEROU}},
  booktitle = {},
  journal = {{T}ecnologia y {C}iencias del {A}gua},
  volume = {16},
  numero = {3},
  pages = {176--229},
  ISSN = {0187-8336},
  year = {2025},
  DOI = {10.24850/j-tyca-2025-03-05},
  URL = {https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010093563},
}