A probabilistic model for the prediction of meteorological droughts in Venezuela
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | en |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional Autónoma de México
2013
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| Soggetti: | |
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| _version_ | 1876457369622282240 |
|---|---|
| author | F. J. PAREDES |
| author_facet | F. J. PAREDES |
| contents | A probabilistic model for the prediction of meteorological droughts in Venezuela F. J. PAREDES E. GUEVARA Biología Las sequías ocurren cuando las lluvias disminuyen o cesan durante días, meses o años. En el último quin - quenio se registraron varias sequías meteorológicas en Venezuela, las cuales impactaron negativamente los sectores hidroeléctrico y agrícola. En este trabajo se desarrolló y validó un modelo de alerta temprana para la ocurrencia de sequías meteorológicas en el país, con el objeto de proporcionar a las instituciones que admi - nistran los recursos hídricos una herramienta que permita mejorar la planificación de su uso. Para desarrollar el modelo se utilizaron las series pluviométricas de 632 estaciones. La identificación de los episodios secos se realizó a través del índice estandarizado de precipitación (SPI, por sus siglas en inglés). Se utilizó un análisis de componentes principales asociado a un sistema de información geográfica para delimitar subregiones homogéneas (SH) geográficamente continuas, según el SPI. En cada SH se seleccionó una estación repre - sentativa (estación de referencia, ER) y se aplicó un análisis de correlación desfasada entre las series SPI en las ER y series de anomalías de 10 índices de variables macroclimáticas (VM). Las cuatro VM desfasadas con mayor correlación lineal en cada ER se organizaron en tres niveles (–1, 0 y +1), usando los cuartiles Q 2 y Q 4 como valores de truncamiento. Las series SPI se expresan en cuatro rangos: no seca, moderadamente seca, severamente seca y extremadamente seca. Se determinó la probabilidad condicional de ocurrencia de los cuatro rangos de SPI en cada combinación en que pueden presentarse las cuatro VM desfasadas. Se validaron los modelos en cada ER con las series de SPI provenientes de 20 estaciones pluviométricas del Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea Venezolana. Los resultados indican que los modelos detectan la ocurrencia de eventos ES con un acierto que varía de 85.19 a 100%; el acierto es directamente proporcional a la longitud de los registros usados en el desarrollo del modelo. El método puede aplicarse en cualquier país que disponga de series pluviométricas largas, continuas y homogéneas. 2013 artículo científico 0187-6236 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=56527859002 en http://www.redalyc.org/revista.oa?id=565 Atmósfera application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Atmósfera (México) Num.3 Vol.26 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_56527859002 |
| institution | Redalyc |
| language | en |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Universidad Nacional Autónoma de México |
| spellingShingle | A probabilistic model for the prediction of meteorological droughts in Venezuela F. J. PAREDES Biología A probabilistic model for the prediction of meteorological droughts in Venezuela F. J. PAREDES E. GUEVARA Biología Las sequías ocurren cuando las lluvias disminuyen o cesan durante días, meses o años. En el último quin - quenio se registraron varias sequías meteorológicas en Venezuela, las cuales impactaron negativamente los sectores hidroeléctrico y agrícola. En este trabajo se desarrolló y validó un modelo de alerta temprana para la ocurrencia de sequías meteorológicas en el país, con el objeto de proporcionar a las instituciones que admi - nistran los recursos hídricos una herramienta que permita mejorar la planificación de su uso. Para desarrollar el modelo se utilizaron las series pluviométricas de 632 estaciones. La identificación de los episodios secos se realizó a través del índice estandarizado de precipitación (SPI, por sus siglas en inglés). Se utilizó un análisis de componentes principales asociado a un sistema de información geográfica para delimitar subregiones homogéneas (SH) geográficamente continuas, según el SPI. En cada SH se seleccionó una estación repre - sentativa (estación de referencia, ER) y se aplicó un análisis de correlación desfasada entre las series SPI en las ER y series de anomalías de 10 índices de variables macroclimáticas (VM). Las cuatro VM desfasadas con mayor correlación lineal en cada ER se organizaron en tres niveles (–1, 0 y +1), usando los cuartiles Q 2 y Q 4 como valores de truncamiento. Las series SPI se expresan en cuatro rangos: no seca, moderadamente seca, severamente seca y extremadamente seca. Se determinó la probabilidad condicional de ocurrencia de los cuatro rangos de SPI en cada combinación en que pueden presentarse las cuatro VM desfasadas. Se validaron los modelos en cada ER con las series de SPI provenientes de 20 estaciones pluviométricas del Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea Venezolana. Los resultados indican que los modelos detectan la ocurrencia de eventos ES con un acierto que varía de 85.19 a 100%; el acierto es directamente proporcional a la longitud de los registros usados en el desarrollo del modelo. El método puede aplicarse en cualquier país que disponga de series pluviométricas largas, continuas y homogéneas. 2013 artículo científico 0187-6236 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=56527859002 en http://www.redalyc.org/revista.oa?id=565 Atmósfera application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Atmósfera (México) Num.3 Vol.26 |
| title | A probabilistic model for the prediction of meteorological droughts in Venezuela |
| topic | Biología |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=56527859002 |