DSpace
 

Todo el quehacer universitario en sus manos. >
01 Ambiente >
(Ambiente) Tesis Doctoral >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/123456789/685

Título : Sistema para la alerta temprana de sequías meteorológicas en Venezuela
Autor : Guevara, Edilberto
Paredes Trejo, Franklin Javier
Palabras clave : Sequías meteorológicas
Ingeniería ambiental
Investigaciones hidrológicas
Pluviometría
Índice SPI
Alerta temprana
Sectores hidrológicos
Recursos hídricos
Variables macroclimáticas
Issue Date: Jan-2012
Resumen : Las sequías ocurren cuando las lluvias disminuyen o cesan durante varios días, meses o años. En el último quinquenio, sucedieron en Venezuela,varias sequías meteorológicas que impactaron negativamente los sectores hidrológico, hidroeléctricoy agrícola. Con el objeto de proveer a las instituciones que administran los recursos hídricos, una herramienta que alertetempranamenteeste fenómeno climático y así confrontar sus impactos, se desarrolló y validó un modelo probabilístico condicional que advierte anticipadamente su ocurrencia en el país. Se usaron las series temporales pluviométricas de 632 estaciones administradas por entes públicos y privados. ElÍndice de Precipitación Estandarizado, SPI (por sus siglas en inglés:Standardized Precipitation Index) de McKee et al. (1993), se usó en la identificación de los eventos secos. Un Análisis de Componentes Principales juntoa un Sistema de Información Geográfica (SIG) se usaron paradelimitar Subregiones Homogéneas (SH) geográficamente continuas, según el SPI. En cada SH se seleccionó una estación representativa (Estación de Referencia, ER). Se aplicóun análisis de correlación cruzadaa las series de SPI en las ER y las series temporales de ciertas anomalías;esta última, representada por 10 índices asociadosa igual número de Variables Macroclimáticas (VM).Así, se identificó el desfase para el cual ocurrela mayorcorrelación lineal entre dichas series. Las 4 VM desfasadas, con mayor correlación lineal en cada ER, se organizaronen tres categorías (-1, 0 y +1), usando los cuartiles Q2 y Q4 como valores de truncamiento; las series SPI se catalogaronencuatro clases:No Seca (NS), Moderadamente Seca (MS), Severamente Seca (SS) o Extremadamente Seca (ES)definidas por McKee et al. (1993). Se determinó la probabilidad condicional de ocurrencia (reglas de Bayes) de las cuatro clases del SPI mencionadas, según cada una de las 81 combinaciones que pueden presentar las 4 VM desfasadas. Los modelos generados en cada ER, se validaron con las series de SPI provenientes de20 estaciones pluviométricas delServicio de Meteorología de la Fuerza Aérea Venezolana (no usadas anteriormente). Los resultados indican que los modelos tienen un porcentaje de acierto,promedio, del 83%. Engeneral, el porcentaje de aciertosde los eventos ES, tiende a ser directamente proporcional a la longitud de los registros considerados en el desarrollo del modelo. Por tanto, los modelos deben ser recalibrados en la medida que se cuente con nuevas mediciones, mejorando así, la asociación entre la estructura que presentan las señales de las VMsy la probabilidad de ocurrencia de los posibles estados del sistema (NS, MS, SS y ES).
URI: http://hdl.handle.net/123456789/685
Appears in Collections:(Ambiente) Tesis Doctoral

Files in This Item:

File Description SizeFormat
fparedes.pdfTesis Doctoral Paredes Franklin4,18 MBAdobe PDFView/Open
View Statistics

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.