Desarrollo de un modelo para cuantificar la intermitencia en procesos estocásticos
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Autores
Tuirán Ruiz, Melisa
Director
Ochoa Jaramillo, Andrés
Chavez-Demoulin, Valérie
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2023
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Resumen
Una de las características poco estudiadas de la precipitación es la intermitencia, entendida como la alternancia de periodos de intensa y reducida actividad. La intermitencia tiene consecuencias para la agricultura y la generación de energía hidroeléctrica y favorece la ocurrencia de sequías e inundaciones. El capítulo 1 de esta tesis plantea una metodología para cuantificar la intermitencia de conglomerados de extremos, equivalentes a las agrupaciones de valores que igualan o superan el P90 de la serie. Esta consiste en el uso de un coeficiente de dispersión, Burstiness, y de una medida de agrupación extremal, el índice Extremal. En el capítulo 2 se cuantifica la intermitencia de la lluvia en Colombia aplicando la metodología del capítulo 1 en series diarias de precipitación de CHIRPS de resolución espacial 0.05° entre 1981 y 2022. De acuerdo a los resultados, las regiones Amazonía y Caribe son las regiones con menor y mayor dispersión de los parámetros que cuantifican la intermitencia, respectivamente. El diagnostico que se presenta tiene el potencial de poderse incorporar a la planificación de actividades de aprovechamiento de recursos y a la gestión de riesgos de desastres naturales. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
One of the little studied characteristics of precipitation is intermittency, understood as the alternation of periods of intense and reduced activity. Intermittency has consequences for agriculture and hydroelectric energy generation and favors the occurrence of droughts and floods. Chapter 1 of this thesis proposes a methodology to quantify the intermittency of clusters of extremes, equivalent to the groupings of values that equal or exceed the P90 of the series. This consists of the use of a dispersion coefficient, Burstiness, and an extreme grouping measure, the Extremal Index. Chapter 2 quantifies rainfall intermittency in Colombia by applying the methodology of Chapter 1 on daily CHIRPS precipitation series of 0.05° spatial resolution between 1981 and 2022. According to the results, the Amazon and the Caribbean are the regions with the lowest and greatest dispersion of the parameters that quantify intermittency, respectively. The diagnosis presented has the potential to be incorporated into the planning of resource use activities and natural disaster risk management.