Villarraga Poveda, Luis FernandoRomero Garnica, Julián Yesid2025-03-012025-03-012024-06-11http://hdl.handle.net/11349/93103Este trabajo tiene como objetivo identificar las áreas con mayor susceptibilidad a la sequía en Colombia, junto con los clientes y oficinas del Banco de las Microfinanzas Bancamía S.A., para desarrollar estrategias que promuevan el crecimiento de la colocación de microcréditos y seguros adaptados a las necesidades de los clientes en esas regiones. Como caso de estudio, se examina el municipio de La Unión, ubicado en el departamento de Antioquia, para determinar el nivel de sequía que ha experimentado y el que se le ha pronosticado para el año 2024. Esto se realiza mediante el cálculo del Índice de Precipitación Estandarizado (IPE), que se obtiene ajustando los datos de precipitación mensuales registrados en un periodo específico a una distribución gamma. Posteriormente, los datos ajustados se normalizan y se clasifica el nivel de sequía según el valor estimado obtenido. El siguiente paso es utilizar herramientas de programación y geolocalización, como Python y ArcGIS Pro, para crear mapas de vulnerabilidad climática para toda Colombia, identificando así las zonas susceptibles a la sequía junto con los clientes y oficinas de Bancamía.This work aims to identify the areas with the greatest susceptibility to drought in Colombia, together with the clients and offices of the Banco de las Microfinanzas Bancamía S.A., to develop strategies that promote the growth of the placement of microcredits and insurance adapted to the needs of customers in those regions. As a case study, the municipality of La Unión, located in the department of Antioquia, is examined to determine the level of drought that it has experienced and that which has been predicted for the year 2024. This is done by calculating the Drought Index. Standardized Precipitation (SPI), which is obtained by fitting the monthly precipitation data recorded in a specific period to a gamma distribution. Subsequently, the fitted data are normalized and the drought level is classified according to the estimated value obtained. The next step is to use programming and geolocation tools, such as Python and ArcGIS Pro, to create climate vulnerability maps for all of Colombia, thus identifying areas susceptible to drought together with Bancamía clients and offices.pdfspaPrecipitaciónÍndice de precipitación etandarizado (IPE)Distribución gammaNormalizaciónSusceptibilidad a sequíaMapas de vulnerabilidadbachelorThesisMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasSequías -- Análisis espacial (Estadística)Sequías -- Administración de riesgosMicrofinanzasColombia -- Cambios climáticoOpenAccessPrecipitation, Standardized Precipitation Index (SPI), gamma distribution, normalization, susceptibility to drought, vulnerability mapsStandardized Precipitation Index (SPI)Gamma distributioNormalizationSusceptibility to droughtVulnerability mapsAbierto (Texto Completo)