Pronóstico de lluvia utilizando métodos estadísticos en la Cuenca del Río Paute”

dc.contributor.advisorAvilés Añazco, Alex Manuel
dc.contributor.authorDeleg Pañi, Franklin Alfredo
dc.date.accessioned2018-05-18T12:32:09Z
dc.date.available2018-05-18T12:32:09Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionCon la necesidad de incrementar el conocimiento sobre los modelos de precipitación para contribuir al entendimiento del ciclo hidrológico, se verifico la posibilidad de aplicar métodos estadísticos en la cuenca del rio Paute. Podemos comprender y observar que la variabilidad climática de la precipitación en una región está fuertemente influencia por las variaciones de las temperaturas superficiales del mar (TSM) de los océanos circundantes a la misma. Si bien las condiciones climáticas a futuro no son fáciles de predecir con precisión; con una aproximación sería de gran utilidad para el mejor entendimiento de los patrones de precipitación y pronosticar las condiciones futuras a las cuales un lugar pudiera estar expuesto. Esto permitirá realizar análisis de los riesgos que representan los extremos de precipitación (sequias e inundaciones) y diseñar planes de prevención y mitigación para disminuir los impactos en la población. El objetivo principal del presente proyecto es realizar el pronóstico de la lluvia utilizando modelos estadísticos y prever la variación estacional de manera probabilística en la cuenca de río Paute. Para este fin se utilizó un análisis de correlación canónica, y la validación de la aplicación de los modelos se lo realizo mediante puntajes de habilidad comparando los valores observados y modelados. Los resultados muestran la eficiencia de este método estadístico para identificar asociaciones, mediante un enfoque multivariado, donde los índices estandarizados de precipitación (SPI) actúan como predictando. Las correlaciones y las cargas canónicas encontradas indican una correspondencia, entre el SPI y la TSM que actúa como predictor en el periodo 1981-2010.es_ES
dc.description.abstractThe need to increase the knowledge about rainfall models to contribute to the understanding of the hydrologic cycle, the possibility of applying statistical methods in the Paute river basin is verified. We was able to understand and observed that the climatic variability of precipitation in a region is strongly influenced by variations in sea surface temperatures (TSM) of the oceans surrounding it. Future climatic conditions are not easy to predict accurately; an approximation it would be very useful for the better understanding of precipitation patterns and forecasting of the future conditions to which a place could be exposed. This will allow analysis of the risks posed by precipitation extremes (droughts and floods) and design prevention and mitigation actions to reduce impacts on the population. Main objective of this project was development a rainfall forecast using statistical models and predict the seasonal variation in a probabilistic way on Paute basing. For this reason a canonical correlation analysis was used, and validation of application of this models was carried out by means of skill scores, through by comparison of observed and modeled values. Results shows the efficiency of this statistical method to identify associations, through a multivariate approach, where standardized index of precipitation act as predicating. Correlations and canonical charges founded, indicate a correspondence between the variables and the temperature of the sea surface that acts as a predictor in period 1981-2010.es_ES
dc.description.cityCuencaes_ES
dc.description.degreeIngeniero Ambientales_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/30398
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofseriesTIA;107
dc.subjectPrecipitaciónes_ES
dc.subjectTemperatura de la superficiees_ES
dc.subjectCorrelación canónicaes_ES
dc.subjectIndice estandarizadoes_ES
dc.subjectIngenieria Ambientales_Es
dc.titlePronóstico de lluvia utilizando métodos estadísticos en la Cuenca del Río Paute”es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
dc.ucuenca.id0102247186es_ES
dc.ucuenca.idautor0105884571es_ES
dc.ucuenca.paginacion83 páginases_ES

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