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ADOLFO VICENTE CHAMORRO GOMEZ

ADOLFO VICENTE CHAMORRO GOMEZ

ADOLFO VICENTE CHAMORRO GOMEZ

DIPLOMA DE DOCTORADO EN CIENCIAS DEL AMBIENTE, UNIVERSITE DE PARIS SORBONNE

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Maestro en Ciencias con Mención en Física (UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA)

LICENCIADO EN FÍSICA
DOCENTE CONTRATADO - CONTRATADO
Docente a tiempo completo (DTC)
Departamento Académico de Ciencias - Sección Matemáticas

Investigaciones

Se encontraron 2 investigaciones

2024 - 2027

Eventos persistentes de calentamiento en la costa peruana desacoplados de la dinámica ENSO: comprensión y predicción de procesos mediante observaciones, modelos acoplados e Inteligencia Artificial

En el presente proyecto se realizará el estudio de los procesos físico-biogeoquímicos y la predictibilidad de los eventos persistentes de calentamiento de la costa peruana desacoplados de la dinámica de El Niño mediante experimentos de sensibilidad con el modelo acoplado océano-atmósfera IPSL y modelos de Inteligencia Artificial.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • Instituto del mar del Perú - . (Financiadora)
  • IRD - - (Financiadora)
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU - - (Financiadora)
  • Programa Nacional de Investigación Científica y Estudios Avanzados - - (Financiadora)
2023 - 2025

Evolución futura de olas de calor e hipoxias en el mar peruano bajo escenarios regionalizados de cambio climático usando Inteligencia Artificial.

En el presente proyecto se evaluará el impacto del cambio climático sobre los patrones de dos tipos de eventos: i) las olas de calor marinas, asociadas al incremento extremo de la temperatura del mar, y ii) los eventos de hipoxia, relacionados a bajas concentraciones del oxígeno disuelto en el mar. Se evaluarán las proyecciones para un futuro cercano (2023-2061) y un periodo más distante (2062-2100), bajo 3 escenarios de cambio climático: un escenario de bajas emisiones (SSP1-1.9), uno de emisiones intermedias (SSP2-4.5), y uno de altas emisiones (SSP5-8.5). Se aplicarán técnicas de regionalización dinámica y estadística (fiables y eficientes) a ocho modelos del clima global usando modelos regionales de atmósfera y océano, y modelos de redes neuronales (Inteligencia Artificial).

Participantes:

Instituciones participantes:

  • Instituto del mar del Perú - - (Financiadora)
  • IRD - - (Financiadora)
  • Programa Nacional de Investigación Científica y Estudios Avanzados - - (Financiadora)