Análisis espacial de las precipitaciones extremas en la provincia de Chimborazo (1990-2018)
En los últimos años el cambio climático ha sido un detonante en la estocasticidad del comportamiento de las variables meteorológicos. La provincia de Chimborazo al contar con microclimas presenta precipitaciones con características específicas localizadas. Investigaciones recientes se interesaron en...
Na minha lista:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado em: |
2023
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19930 |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
Adicionar Tag | Resumo: | En los últimos años el cambio climático ha sido un detonante en la estocasticidad del comportamiento de las variables meteorológicos. La provincia de Chimborazo al contar con microclimas presenta precipitaciones con características específicas localizadas. Investigaciones recientes se interesaron en el comportamiento de las precipitaciones en la ciudad de Riobamba, iniciando la utilización de la teoría de valores extremos desde un enfoque univariante en dicha zona, es decir utilizando los registros de una estación meteorológica. Con el propósito de dar continuidad a dicha investigación este trabajo de tesis propone estrategias para los análisis recurrentes de precipitaciones extremas en la provincia de Chimborazo. se utilizaron los registros de precipitaciones desde el 1 de enero de 1990 hasta el 31 de diciembre del 2018 proporcionadas por el GEAA-INHAMI de 23 estaciones meteorológicas. se realizó un análisis exploratorio de cada una de las estaciones, donde se observó pocas mediciones en la estación de Palmira y Chambo las cuales fueron retiradas. El índice de Moran indica que no existe autocorrelación espacial al 95% de confiabilidad. Se identificaron dos tipos de umbrales uno fijo para toda el área de estudio y otro específico para cada una de las estaciones meteorológicas, para esto se utilizaron las técnicas del cuantil y del gráfico de vida residual media. Con el remuestreo de Bootstrap se halló las distribuciones muestrales, para posteriormente estimar los parámetros de escala y forma de la distribución de Pareto generalizada en intervalos de confianza. finalmente se identificó las precipitaciones extremas y sus valores en riesgo, mismos que fueron representado a través de mapas con interpolación IDW. El uso de umbrales especifico en cada estación permitió caracterizar el comportamiento de precipitaciones extremas y su valor en riesgo en forma localizada. Para todo el proceso de análisis de utilizó herramientas de R. |
|---|