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Modelación de variables hidroclimáticas de superficie y evolución de su comportamiento en eventos extremos secos

Fil: Sgroi, Leandro Carlos. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Sgroi, Leandro Carlos
Otros Autores: García, Norberto Oscar
Formato: Tesis
Lenguaje:Spanish
Spanish
Publicado: 2018
Materias:
Extreme dry events
Land surface modelling
Monitoring and prediction
Crops impact
Standardized indices
Climatology
Eventos extremos secos
Modelación hidrológica
Monitoreo y predicción
Impactos agrícolas
Indicadores estandarizados
Climatología
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11185/1052
id oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-1052
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institution Universidad Nacional del Litoral
collection Biblioteca de tesis
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Sgroi, Leandro Carlos
Modelación de variables hidroclimáticas de superficie y evolución de su comportamiento en eventos extremos secos
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spelling oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-10522022-03-23T16:50:25Z Modelación de variables hidroclimáticas de superficie y evolución de su comportamiento en eventos extremos secos Modelation of land surface hydroclimatic Variables and evolution of their behavior in Extreme dry events Sgroi, Leandro Carlos García, Norberto Oscar Peñalba, Olga Müller, Gabriela Venturini, Virginia Montroull, Natalia Berbery, Ernesto Hugo Extreme dry events Land surface modelling Monitoring and prediction Crops impact Standardized indices Climatology Eventos extremos secos Modelación hidrológica Monitoreo y predicción Impactos agrícolas Indicadores estandarizados Climatología Fil: Sgroi, Leandro Carlos. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina. Droughts are extreme events that produce greater economic losses when they occur in a region. Mainly because there are no warning systems that certainly anticipate the beginning of these events, and when they finally happen they are in an advanced state. Faced with this situation, this work focuses on generating a tool that can detect the occurrence of extreme events in advance and monitor their situation. In this way, provide quality information to those responsible for making decisions to reduce the impacts of these phenomena on society. The fulfilllment of the objectives includes a first part that involves the construction of monitoring indices through a non-parametric methodology, based on an empirical probability function to adjust the variable behavior; this methodology is applied to precipitation as well as to the rest of the evaluated variables. These hydroclimatic fields were generated through the implementation of a Land Surface Model in the La Plata Basin, and with this simulated fields a climatology of dry events was developed during the 1980-2010 period. Finally, a system for monitoring and predicting extreme dry events was determined in this region of South America. The forecast were made by forcing the Land Surface Model with 9-months predicted variables. The ability of the proposed methodology was evaluated by comparing predicted situations with near-real time simulated conditions on a particular date. 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. El cumplimiento de los objetivos incluye una primera parte que involucra la construcción de índices de monitoreo a través de una metodología no paramétrica, mediante una función de probabilidad empírica para ajustar el comportamiento de la variable; esta metodología se aplica tanto a la precipitación como al resto de las variables evaluadas. Estas variables fueron generadas mediante la implementación de un modelo hidrológico de superficie en la cuenca del Plata, y a través de estos campos simulados se desarrolló un sistema de monitoreo y predicción de eventos secos en esta 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 en una fecha en particular, situaciones pronosticadas con situaciones a tiempo casi real. Universidad Nacional del Litoral 2018-03-23 2019-03-22 2017-11-21 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion info:eu-repo/semantics/acceptedVersion SNRD http://hdl.handle.net/11185/1052 spa spa info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es application/pdf
score 11.8626

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