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Title: Interpoladores determinísticos espacio-temporales, series de tiempo y análisis de datos funcionales para el estudio y la predicción de la precipitación en Cundinamarca y Bogotá D.C.
Author: Ramírez Forero, Dilson David
Malagón Márquez, Diego Alejandro
Advisor: Melo Martínez, Carlos Eduardo
Subjects: Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Precipitación atmosférica
Interpolación
Funciones de base radial
Keywords: Interpoladores
Determinísticos
Espacio-temporal
Predicción
Precipitación
Funcional
Date: 1-Nov-2018
Abstract: In this research was used a methodology for the study and prediction of the precipitation in the department of Cundinamarca and the city of Bogota DC, Colombia, from 133 records of meteorological stations of the IDEAM (Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies), between january 2010 and december 2016 with a monthly frequency, it was used spatial-temporal deterministic interpolators, time series and functional data analysis, as an alternative to the most common numerical and geostatistical models, that, although they are more robust, they present limitations in terms of scale, complexity and prediction intervals. Space-time predictions are then obtained for the years 2017, 2018, 2019 and 2020 (48 months) on a local and / or regional scale, with a good level of detail and low complexity, also incorporating time series, as a complement to the interpolation process, thus generating a new competitive method with respect to the use of deterministic interpolators only, because, although it generates a higher computational cost, precipitation predictions with a lower prediction error are obtained that will be able to use as a fundamental input in planning, territorial ordering and risk management and prevention.
Description: En el presente trabajo se abordó una metodología para el estudio y la predicción de la precipitación en el Departamento de Cundinamarca y la ciudad de Bogotá D.C, Colombia, a partir de registros de 133 estaciones meteorológicas del IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales), comprendidas entre enero del 2010 y diciembre del 2016 con una frecuencia mensual, utilizando interpoladores determinísticos espaciotemporales, series de tiempo y análisis de datos funcionales, como una alternativa a los modelos numéricos y geoestadísticos más comunes, que, si bien son más robustos, presentan limitaciones en cuanto a la escala, complejidad e intervalos de predicción. Se obtienen entonces predicciones espacio-tiempo para los años 2017, 2018, 2019 y 2020 (48 meses) a escala local y/o regional, con un buen nivel de detalle y de baja complejidad, incorporando además series de tiempo, como un complemento al proceso de interpolación, generando así un nuevo método competitivo respecto al uso únicamente de interpoladores determinísticos, pues, aunque genera un costo computacional mayor, se obtienen predicciones de precipitación con un menor error de predicción que pueden ser usadas como insumo fundamental en la planeación, el ordenamiento territorial y, la gestión y prevención del riesgo.
URI: http://hdl.handle.net/11349/14699
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