Series de tiempo para monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe mediante modelo vectorial autorregresivo

dc.contributor.advisorMelo Martínez, Carlos Eduardospa
dc.contributor.authorFontalvo Jaraba, Cristian Camilospa
dc.contributor.authorCortés Bolaños, Karen Tatianaspa
dc.date.accessioned2019-04-22T20:47:02Z
dc.date.available2019-04-22T20:47:02Z
dc.date.created2019-02-22spa
dc.descriptionColombia, al ser un país con territorio marítimo sobre el mar Caribe y posición geográfica tropical, ha sido históricamente vulnerable a una eventual presencia de variabilidad climática en el ciclo meteorológico y oceanográfico, alterando las normales climatológicas que componen el sistema de equilibrio océano – atmósfera y que por ende, afectan de manera directa a las dinámicas socioeconómicas del territorio continental y marítimo. Con el objetivo de monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe colombiano tomando como punto de muestra a Cartagena dada su privilegiada ubicación geográfica, se ajusta un modelo vectorial autorregresivo -VAR, por sus siglas en inglés - utilizando las observaciones climatológicas (Humedad del aire, temperatura del aire, presión barométrica, intensidad del viento y velocidad del viento) y oceanográficas (Nivel del mar RLS) medidas entre mayo de 2015 y agosto de 2018 en la estación meteorológica y oceanográfica Cartagena del Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas – CIOH – del Sistema de Medición de Parámetros Oceanográficos y de Meteorología Marina - SMPOMM - de la Dirección Marítima General - DIMAR. Para lograr el objetivo se estructuraron de manera íntegra 6 series de tiempo con los valores medios por mes de las variables climáticas asociadas anteriormente, como fuente principal para la modelización del VAR. El monitoreo estadístico de las series de tiempo evidenció que en el periodo temporal de estudio no se presentaron eventos de anormalidad climática asociadas a fenómenos. El niño - La niña, sin tener en cuenta la innata presencia de estacionalidad en cada una de las series trazadas debido a las épocas climáticas anuales. Los resultados del proyecto muestran que luego de validar de manera correcta los test estadísticos para corroborar la bondad de ajuste del modelo, se analizaron las funciones impulso respuesta estructuradas en un eventual escenario de variabilidad climática donde se concluye que en dado caso se llegue a presentar un registro o evento anormal (choque/impulso) de alguna variable de estudio en un momento determinado a escala mensual, el nivel del mar, como variable principal de monitoreo, tardaría en promedio entre 9 y 12 meses en regresar a su normalidad climatológica, es decir, su punto de equilibrio en el sistema de interacción océano – atmósfera.spa
dc.description.abstractColombia, being a country with maritime territory on the Caribbean sea and tropical geographical position, has been vulnerable to the possible presence of climatic variability in the meteorological and oceanographic ciclycal, altering the climatological normals that make up the ocean - atmosphere equilibrium system and thus, they directly affect the socioeconomic dynamics of the continental and maritime territory. With the objective of monitoring climatic variability in the Colombian Caribbean sea and taking Cartagena city as a point of sampling given its privileged geographical location, we adjust an autoregressive vectorial model -VAR, using climatological observations (Humidity of the air, air temperature, barometric pressure, intensity of wind and wind speed) and oceanographic observations (Sea Level RLS) measured between may 2015 and august 2018 in the meteorological and oceanographic station CIOH - Cartagena of SMPOMM of DIMAR Institute. To achieve the objective, 6 time series with the average values per month of the climatic variables previously associated were structured in an integral manner, as the main source for the VAR modeling. The statistical monitoring of the time series showed that in the period of study there were no weather abnormality events associated with. El niño - La niña phenomenal, without taking into account the innate presence of seasonality in each of the series drawn due to the annual climatic times. The results of the project show that after correctly validating the statistical tests to corroborate the goodness of fit of the model, the impulse response functions structured in an eventual scenario of climatic variability were analyzed where it is concluded that if there is a record or abnormal event ( shock / impulse) of some study variable at a given time on a monthly scale, sea level, as the main monitoring variable, it would take between 9 and 12 months on average to return to its climatological normality, that is, its equilibrium point in the ocean-atmosphere interaction system.spa
dc.description.sponsorshipDirección Marítima General - DIMARspa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/14737
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional*
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectSeries de tiempospa
dc.subjectModelo VARspa
dc.subjectOceanografíaspa
dc.subjectMeteorologíaspa
dc.subjectVariabilidad climáticaspa
dc.subjectFunciones impulso respuestaspa
dc.subject.keywordTime seriesspa
dc.subject.keywordVAR modelspa
dc.subject.keywordOceanographyspa
dc.subject.keywordMeteorologyspa
dc.subject.keywordClimate variabilityspa
dc.subject.keywordImpulse response functionsspa
dc.subject.lembIngeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembModelo VAR espacialspa
dc.subject.lembCambios climáticos - Mar Caribespa
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempospa
dc.titleSeries de tiempo para monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe mediante modelo vectorial autorregresivospa
dc.title.titleenglishTime series to monitor climate variability in the Caribbean sea through an autoregressive vector modelspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.degreeMonografíaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa

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