Conjunto de datos de precipitación grillada diaria de alta resolución para la vertiente del pacifico en Perú mediante una interpolación especial Random Forest, estudio final

Existen diferentes conjuntos de datos de precipitación grillada para la región de la vertiente del Pacífico en la parte occidental del Perú, los cuales tienen diferentes escalas espaciales y temporales, en la Tabla 1 se muestra a detalle algunos conjuntos de datos disponibles para la zona de interés. A pesar de ello, la principal limitación de estos productos es la resolución espacial gruesa, la cual genera un nivel de incertidumbre y representatividad para representar los patrones meteorológicos localizados a nivel de quebradas y pequeñas cuencas a lo largo de la vertiente del Pacífico cuyas áreas son menores al tamaño de grilla de estos productos. Los datos de precipitación son insumos de entrada esenciales para numerosos modelos y análisis a escala local en diferentes campos de investigación.Durante los últimos años, Perú ha tomado un especial interés en la gestión de riesgos de desastres asociados a los peligros hidrometeorológicos, razón por la que es necesario mejorar la representatividad de los datos operativos de precipitación continuamente. Además, la lluvia es el principal desencadenante de peligros de inundaciones repentinas, crecidas de detritos, flujos de detritos o escombros, flujos de lodos y lahares, generalmente conocidos como huaycos en el Perú. Se desarrolló el conjunto de datos PISCOpd_PacRF, un conjunto de datos de precipitación grillada a una resolución espacial de 5km en toda la costa del Perú, para la vertiente del PacÍfico, para el periodo de 2014-2020. Para generar este conjunto de datos se utilizó un Procedimiento de Combinación basado en bosques aleatorios o Random Forest MErging Procedure (RF-MEP) (Baez-Villanueva et al. 2020). Se seleccionó RF-MEP pues combinas covariables medioambientales y observaciones de estaciones cercanas, en orden para predecir valores en lugares sin observaciones, esto es de especial interés en el monitoreo de peligros hidrometeorológicos en zonas con escases o insuficientes datos

Estimación de umbrales de precipitación para el monitoreo de movimientos en masa a partir de datos grillados en el Perú

Permite realizar una aproximación de umbrales de lluvia regionales y tiene el objetivo de estimar umbrales regionales de lluvia para la ocurrencia de movimientos en masa poco profundos desencadenados por lluvia a partir de eventos de movimientos en masa registrados. Para este estudio, se aplica en 11 regiones con un análisis multicriterio para 442 estaciones automáticas y reagrupadas en base al método cluster de Ward y reafinado mediante k-means. Asimismo, para este estudio se determina 77 umbrales de lluvia bajo un enfoque empírico estadístico, a partir de eventos de movimiento en masa observados y el conjunto de datos de lluvia diarias PISCO Operativo. Además, concluye que los umbrales de una sola variable con mayor poder predictivo fueron la lluvia acumulada E (con desempeños entre 0.39 y 0.78) y la lluvia máxima Lmax (con desempeños entre 0.38 y 0.92) para el periodo de calibración. Con respecto, a las regiones con mejor desempeño para los umbrales de una sola variable fueron las regiones Andes 3 (TSS=0.84), Amazon 1 (TSS=0.68) y Pacific 1 (TSS=0.63) y se observó que el rendimiento disminuye en la etapa de validación en eventos ocurridos durante el año 2020 se debe al bajo rendimiento de la alta sensibilidad del puntaje del rendimiento por poca cantidad de eventos registrados

Estimación de umbrales de lluvia para la ocurrencia de movimientos en masa a partir de datos diarios grillados en el Perú

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos HídricosEl objetivo de este trabajo fue generar y evaluar umbrales de lluvia regionales obtenidos a partir de la combinación de datos de precipitación grillada de alta resolución (PISCOpd_Op) desarrollado por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) y la información de eventos observados de movimientos en masa desencadenados por llu vias (ML) para obtener umbrales regionales de lluvia. Los datos de eventos de ML se rela cionaron con las lluvias desencadenantes y no desencadenantes de estos eventos, obtenién dose propiedades de los eventos de lluvia a partir de los cuales se determinaron umbrales de lluvia. Se realizó una validación del desempeño de los umbrales con eventos ocurridos durante el año 2020 enfocado en evaluar la operatividad de estos umbrales en sistemas de alerta frente a ML en Perú. La determinación de umbrales se realizó para 11 regiones ho mogéneas determinados en base a las precipitaciones máximas para todo el Perú. El método de determinación de los umbrales fue bajo un enfoque empíricoestadístico; y el rendimiento predictivo de los umbrales se evaluó a partir del “True Skill Statistic” (TSS) y la distancia radial en el espacio de la Curva ROC. El mejor rendimiento predictivo se obtuvo mediante la curva de umbral intensidad mediaduración Imean −D seguido por la lluvia acumulada E. Este trabajo, es la primera aproximación de estimación de umbrales regionales a escala del Perú para entender los movimientos en masa (MM) y los resultados obtenidos serán utiliza dos para el monitoreo y pronóstico de MM causados por lluvias intensas para soportar las acciones de Gestión de Riesgos de DesastresThis work aims to generate and evaluate regional rainfall thresholds obtained from a combi nation of highresolution gridded rainfall data, developed by the National Service of Meteo rology and Hydrology of Peru, and information from observed shallow landslide events. The landslide data were associated with rainfall data, determining triggering and nontriggering rainfall events with rainfall properties from which rainfall thresholds are determined. The validation of the performance of the thresholds is carried out with events that occurred dur ing 2020 and focuses on evaluating the operability of these thresholds in landslide warning systems in Peru. The thresholds are determined for 11 rainfall regions. The method of deter mining the thresholds is based on an empirical–statistical approach, and the predictive perfor manceofthethresholdsisevaluated whittrue skill statistics. The best predictive performance is the mean daily intensityduration (Imean − D) threshold curve, followed by accumulated rainfall E. This work is the first estimation of regional thresholds on a country scale to better understand landslides in Peru, and the results obtained reveal the potential of using thresh olds in the monitoring and forecasting of shallow landslides caused by intense rainfall and in supporting the actions of disaster risk managemen

Rainfall thresholds estimation for shallow landslides in Peru from gridded daily data

This work aims to generate and evaluate regional rainfall thresholds obtained from a combination of high-resolution gridded rainfall data, developed by the National Service of Meteorology and Hydrology of Peru, and information from observed shallow landslide events. The landslide data were associated with rainfall data, determining triggering and non-triggering rainfall events with rainfall properties from which rainfall thresholds are determined. The validation of the performance of the thresholds is carried out with events that occurred during 2020 and focuses on evaluating the operability of these thresholds in landslide warning systems in Peru. The thresholds are determined for 11 rainfall regions. The method of determining the thresholds is based on an empirical–statistical approach, and the predictive performance of the thresholds is evaluated with true skill statistics. The best predictive performance is the mean daily intensity–duration (Imean−D) threshold curve, followed by accumulated rainfall E. This work is the first estimation of regional thresholds on a country scale to better understand landslides in Peru, and the results obtained reveal the potential of using thresholds in the monitoring and forecasting of shallow landslides caused by intense rainfall and in supporting the actions of disaster risk management

Rainfall thresholds estimation for shallow landslides in Peru from gridded daily data

The objective of this work was to generate and evaluate regional rainfall thresholds obtained from a combination of high-resolution gridded precipitation data (PISCOpd_Op), developed by the National Service of Meteorology and Hydrology of Peru (SENAMHI), and information from observed shallow landslide events. The landslide data were associated with rainfall data, determining triggering and non-triggering rainfall events with rainfall properties from which rainfall thresholds were determined. The validation of the performance of the thresholds was carried out with events that occurred during 2020 and focused on evaluating the operability of these thresholds in landslide warning systems in Peru. Thresholds were determined for 11 rainfall regions. The method of determining the thresholds was based on an empirical–statistical approach, and the predictive performance of the thresholds was evaluated from the “true skill statistics” (TSS) and the area under the curve (AUC). The best predictive performance was obtained by the mean daily intensity-duration (Imean – D) threshold curve, followed by accumulated rainfall E. This work is the first attempt to estimate regional thresholds on a country scale in order to better understand landslides, and the results obtained reveal the potential of using thresholds in the monitoring and forecasting of shallow landslides caused by intense rainfall and in supporting the actions of disaster risk management

Estimación de umbrales de lluvia para movimientos en masa potenciales a partir de datos diarios grillados en el Perú, estudio final

El objetivo de este trabajo fue generar y evaluar umbrales de lluvia regionales obtenidos a partir de la combinación de datos de precipitación grillada de alta resolución (PISCOpd_Op) desarrollado por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) y la información de eventos observados de movimientos en masa desencadenados por lluvias (ML) para obtener umbrales regionales de lluvia. Los datos de eventos de ML se relacionaron con las lluvias desencadenantes y no desencadenantes de estos eventos, obteniéndose propiedades de los eventos de lluvia a partir de los cuales se determinaron umbrales de lluvia. Se realizó una validación del desempeño de los umbrales con eventos ocurridos durante el año 2020 enfocado en evaluar la operatividad de estos umbrales en sistemas de alerta frente a ML en Perú. La determinación de umbrales se realizó para 11 regiones homogéneas determinados en base a las precipitaciones máximas para todo el Perú. El método de determinación de los umbrales fue bajo un enfoque empírico-estadístico; y el rendimiento predictivo de los umbrales se evaluó a partir del “True Skill Statistic” (TSS) y el Área Bajo la Curva ROC (AUC). El mejor rendimiento predictivo se obtuvo mediante la curva de umbral intensidad media-duración Imean-D seguido por la lluvia acumulada E. Este trabajo, es la primera aproximación de estimación de umbrales regionales a escala del Perú para entender los movimientos en masa (MM) y los resultados obtenidos serán utilizados para el monitoreo y pronóstico de MM causados por lluvias intensas para soportar las acciones de Gestión de Riesgos de Desastres

Participatory rainfall monitoring: strengthening hydrometeorological risk management and community resilience in Peru

Heavy rainfall, floods and debris flow on the Rimac river watershed are recurring events that impact Peruvian people in vulnerable situations.There are few historical records, in terms of hydrometeorological variables, with sufficient temporal and spatial accuracy. As a result, Early Warning Systems (EWS) efficiency, dealing with these hazards, is critically limited. In order to tackle this challenge, among other objectives, the Participatory Monitoring Network (Red de Monitoreo Participativo or Red MoP, in spanish) was formed: an alternative monitoring system supported by voluntary community collaboration of local population under a citizen science approach. This network collects and communicates data captured with standardized manual rain gauges (< 3USD). So far, it covers districts in the east metropolitan area of the capital city of Lima, on dense peri-urban areas, districts on the upper Rimac watershed on rural towns, and expanding to other upper watersheds as well. Initially led by Practical Action as part of the Zurich Flood Resilience Alliance, it is now also supported by SENAMHI (National Meteorological and Hydrological Service) and INICTEL-UNI (National Telecommunications Research and Training Institute), as an activity of the National EWS Network (RNAT)

Mortality from gastrointestinal congenital anomalies at 264 hospitals in 74 low-income, middle-income, and high-income countries: a multicentre, international, prospective cohort study

Summary Background Congenital anomalies are the fifth leading cause of mortality in children younger than 5 years globally. Many gastrointestinal congenital anomalies are fatal without timely access to neonatal surgical care, but few studies have been done on these conditions in low-income and middle-income countries (LMICs). We compared outcomes of the seven most common gastrointestinal congenital anomalies in low-income, middle-income, and high-income countries globally, and identified factors associated with mortality. Methods We did a multicentre, international prospective cohort study of patients younger than 16 years, presenting to hospital for the first time with oesophageal atresia, congenital diaphragmatic hernia, intestinal atresia, gastroschisis, exomphalos, anorectal malformation, and Hirschsprung’s disease. Recruitment was of consecutive patients for a minimum of 1 month between October, 2018, and April, 2019. We collected data on patient demographics, clinical status, interventions, and outcomes using the REDCap platform. Patients were followed up for 30 days after primary intervention, or 30 days after admission if they did not receive an intervention. The primary outcome was all-cause, in-hospital mortality for all conditions combined and each condition individually, stratified by country income status. We did a complete case analysis. Findings We included 3849 patients with 3975 study conditions (560 with oesophageal atresia, 448 with congenital diaphragmatic hernia, 681 with intestinal atresia, 453 with gastroschisis, 325 with exomphalos, 991 with anorectal malformation, and 517 with Hirschsprung’s disease) from 264 hospitals (89 in high-income countries, 166 in middleincome countries, and nine in low-income countries) in 74 countries. Of the 3849 patients, 2231 (58·0%) were male. Median gestational age at birth was 38 weeks (IQR 36–39) and median bodyweight at presentation was 2·8 kg (2·3–3·3). Mortality among all patients was 37 (39·8%) of 93 in low-income countries, 583 (20·4%) of 2860 in middle-income countries, and 50 (5·6%) of 896 in high-income countries (p<0·0001 between all country income groups). Gastroschisis had the greatest difference in mortality between country income strata (nine [90·0%] of ten in lowincome countries, 97 [31·9%] of 304 in middle-income countries, and two [1·4%] of 139 in high-income countries; p≤0·0001 between all country income groups). Factors significantly associated with higher mortality for all patients combined included country income status (low-income vs high-income countries, risk ratio 2·78 [95% CI 1·88–4·11], p<0·0001; middle-income vs high-income countries, 2·11 [1·59–2·79], p<0·0001), sepsis at presentation (1·20 [1·04–1·40], p=0·016), higher American Society of Anesthesiologists (ASA) score at primary intervention (ASA 4–5 vs ASA 1–2, 1·82 [1·40–2·35], p<0·0001; ASA 3 vs ASA 1–2, 1·58, [1·30–1·92], p<0·0001]), surgical safety checklist not used (1·39 [1·02–1·90], p=0·035), and ventilation or parenteral nutrition unavailable when needed (ventilation 1·96, [1·41–2·71], p=0·0001; parenteral nutrition 1·35, [1·05–1·74], p=0·018). Administration of parenteral nutrition (0·61, [0·47–0·79], p=0·0002) and use of a peripherally inserted central catheter (0·65 [0·50–0·86], p=0·0024) or percutaneous central line (0·69 [0·48–1·00], p=0·049) were associated with lower mortality. Interpretation Unacceptable differences in mortality exist for gastrointestinal congenital anomalies between lowincome, middle-income, and high-income countries. Improving access to quality neonatal surgical care in LMICs will be vital to achieve Sustainable Development Goal 3.2 of ending preventable deaths in neonates and children younger than 5 years by 2030