Modelación de variables hidroclimáticas de superficie y evolución de su comportamiento en eventos extremos secos.
Las sequías son eventos extremos que producen las mayores pérdidas económicas cuando ocurren en una región. Principalmente porque no hay sistemas de alerta que anticipen con certeza el inicio de estos eventos, y cuando finalmente ocurren, ya se encuentran en un estado avanzado. Frente a esta situaci...
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| Autor Principal: | |
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| Formato: | Tesis Libro |
| Lenguaje: | Español |
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| Sumario: | Las sequías son eventos extremos que producen las mayores pérdidas económicas cuando ocurren en una región. Principalmente porque no hay sistemas de alerta que anticipen con certeza el inicio de estos eventos, y cuando finalmente ocurren, ya se encuentran en un estado avanzado. Frente a esta situación, este trabajo se enfoca en generar una herramienta que pueda detectar la ocurrencia de eventos extremos anticipadamente y monitorear su situación. De esta forma se busca brindar información de calidad a los responsables de la toma de decisión para reducir los impactos de estos fenómenos en la sociedad. Los objetivos planteados se los puede considerar en tres partes. Una primera que involucra la construcción de índices de monitoreo a través de una metodología no paramétrica (aplicable tanto a la precipitación como al resto de las variables hidroclimáticas que se evalúan), que utiliza una función de probabilidad empírica para ajustar al comportamiento de la variable. Una segunda parte, cuenta con la implementación de un modelo hidrológico de superficie en la cuenca del Plata para simular campos variables hidrológicas de difícil estimación, lo que ha permitido desarrollar una climatología de eventos extremos secos durante el período 1980-2010, a través de indicadores estandarizados de las variables de superficie simuladas, que se construyeron con la metodología no paramétrica. Finalmente se determinó un sistema que permite monitorear y predecir la ocurrencia de eventos secos en la región de Sudamérica. El pronóstico se realizó forzando al modelo de superficie con variables pronosticadas a 9 meses. Se evaluó la habilidad de pronóstico de la metodología propuesta comparando para una fecha en particular, situaciones pronosticadas con situaciones simuladas a tiempo casi real. |
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| Descripción Física: | 124 p. il. 30 cm. Disponible también en Biblioteca Virtual de la UNL. Publicación autorizada por el autor a partir de: 22 de Marzo de 2019 |
| Bibliografía: | Bibliografía: p.113 |