Examinando por Materia "Variables climáticas"

Mostrando 1 - 6 de 6
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Afectación por datos faltantes en un modelo PLS ajustado a los registros de Ozono en Santiago de Cali para el año 2019.
    (Universidad del Valle, 2021) Cifuentes Rodríguez, Víctor Hugo; Espinosa Maca, Juan David; Olaya Ochoa, Javier; González Rojas, Víctor Manuel
    La estación de monitoreo Compartir, en Cali, Colombia, registra datos horarios del Ozono troposférico y las variables climáticas: temperatura, humedad relativa, lluvia, velocidad del viento y radiación solar. Sin embargo esta base de datos contiene datos faltantes sistemáticos. Usando los registros del año 2019 se construye un conjunto de datos con todas las filas que tienen datos completos y se ajusta un modelo de regresión PLS con un componente y MCO del Ozono en función de las variables climáticas, encontrando que la diferencia de R2 entre los modelos son de 0.022, no obstante, los intervalos de confianza para los coeficientes de regresión en el PLS tienen menos amplitud, ya que corrige la multicolinealidad presentada en las variables predictoras. Posteriormente, se contamina la base con el 5 %, 10 %, 15 %, 20 %, 30 %, 40 %,.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis multitemporal de la dinámica glaciar en el Parque Nacional Natural Los Nevados entre los años 2001 y 2021 mediante la implementación de series de tiempo
    (Universidad del Valle, 2024) Chabaco Valencia, Carem Yiseth; Garcia Cortes, Cesar Edwin
    La presente investigación tiene como objetivo estudiar la dinámica de la masa glaciar en el Parque Nacional Natural Los Nevados durante el periodo de 2001 a 2021 utilizando técnicas de percepción remota. Se emplea una metodología que combina el análisis multitemporal de series de tiempo y el Análisis de Imágenes Basadas en Objetos Geográficos (GEOBIA) de datos provenientes del sensor MODIS (MOD09A1 y MOD11A2) y de TERRACLIMATE. Los resultados muestran una alarmante pérdida de cobertura nevada al inicio y al final de este estudio, con disminuciones del 47% para el nevado del Ruiz y del 55% para el nevado de Santa Isabel, mientras que el nevado del Tolima permanece estable. Se establece una correlación promedio entre los cambios en los glaciares y parámetros climáticos de temperatura y precipitación del 37% y del -20% respectivamente, así como con eventos extremos como el fenómeno del Niño y La Niña en periodos puntuales. Estos hallazgos resaltan la urgencia de abordar el cambio climático en la región y subrayan la importancia de implementar medidas de conservación para proteger estos ecosistemas vulnerables.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación de la sequia en el departamento de Nariño mediante el índice estandarizado de precipitación evapotranspiración(SPEI) utilizando inteligencia artificial.
    (Universidad del Valle, 2021) Triana Madrid, Juan Camilo; Carvajal Escobar, Yesid; Ocampo Marulanda, Camilo
    La sequía es un evento climático extremo de la naturaleza, que ha aumentado gradualmente en su duración, frecuencia e intensidad debido al cambio climático. Debido a esto, los estudios de la sequía han incrementado en los últimos años con el fin de caracterizar, comprender, mitigar y reducir los impactos negativos. En este estudio se estimaron diferentes métodos de evapotranspiración potencial: FAO-PM56 (FAO PENMAN MONTEITH), Hargreaves, Turc, Thornthwaite y Cenicafé, los cuales fueron evaluados mediante métricas de desempeño de validación: coeficiente correlación de Pearson, BIAS, NSE (ecuación Nash-Sutcliffe), RMSE (error cuadrático medio) y estadístico t, para determinar el método más ajustado al sugerido por la FAO (FAO-PM56) el cual fue Hargreaves. Posteriormente, para la estimación del método de Hargreaves y de FAO-PM56, se compararon dos modelos, regresión lineal múltiple y redes neuronales artificiales, donde también se aplicaron métricas de desempeño de validación (R2 , BIAS, NSE, RMSE y coeficiente de correlación de Pearson). Finalmente se realizo la estimación del índice de sequía SPEI y SPI, y se correlacionaron ambos índices interpolaron los resultados utilizando kriging para determinar las zonas más secas del departamento de Nariño.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación espacio-temporal del efecto de las coberturas en la regulación hídrica de la cuenca del Río Nare (Colombia) durante eventos de variabilidad climática interanual.
    (Universidad del Valle, 2021) Guerrero Giraldo, Jairo Alonso; Jimenez Escobar, Henry
    El presente documento evaluó el efecto de las coberturas durante periodos de variabilidad climática interanual como lo es el ENOS. Este fenómeno climático natural en Colombia, es el que mayor impacto genera en cuanto a disponibilidad y oferta hídrica, lo cual a su vez afecta de manera directa al sector hidro-energético al disminuir el caudal de entrada a los embalses. Para esto, se delimitaron ocho subcuencas que fueron utilizadas como laboratorios de prueba de la metodología, posteriormente, se identificaron los periodos de variabilidad climática interanual asociados al ENOS y periodos neutros durante una ventana aproximada de 20 años. Seguido se cuantificaron las coberturas a través de indicadores de sensores remotos como son los índices de vegetación y por último se realizó una regresión lineal múltiple de variables climáticas, de coberturas y caudal para buscar la relación de las coberturas y la precipitación con los caudales. El estudio muestra que la vegetación se afecta en su estado con un rezago entre 3 y 4 meses en las subcuencas y que la vegetación si es una variable que en conjunto con la precipitación explica el caudal.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación del promedio octohorario de Ozono Troposférico usando regresión cuantílica
    (Universidad del Valle, 2025) Ramírez Marulanda, Lina Jhoana; Olaya, Javier
    El presente trabajo tiene como objetivo modelar el promedio octohorario del Ozono Troposférico (P 8O3) en la estación de monitoreo Pance en Cali durante el año 2019, utilizando regresión cuantílica. Ante la presencia de datos faltantes, se implementó la imputación múltiple mediante el algoritmo MICE. Posteriormente se implementaron modelos de regresión cuantílica paramétrica y no paramétrica para evaluar la variabilidad de las concentraciones del contaminante a través de diferentes cuantiles, permitiendo capturar patrones en niveles bajos, medios y altos. El análisis incluyó variables ambientales como el material particulado (PM10) y meteorológicas relevantes como la temperatura, la lluvia, la radiación solar y la velocidad del viento, debido a su influencia en la formación y transporte de Ozono Troposférico. Se observó que el enfoque no paramétrico con B-splines cúbicos, proporciona un ajuste más flexible y captura adecuadamente la no linealidad y la heterocedasticidad presente en la distribución de las concentraciones de P 8O3 a lo largo del día.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelos ocultos de markov para el análisis de la precipitación diaria en una estación climatológica del Valle del Cauca
    (Universidad del Valle, 2013) Achinanoy Estrella, Harold Armando; López Correa, Michael Steven; Conde Arango, Gabriel; Andrade Bejarano, Mercedes
    En diversas áreas de la actividad humana resulta de gran interés analizar y describir el comportamiento de elementos climáticos que ayuden a la toma de decisiones para así obtener los beneficios que el clima proporciona. Bajo esta premisa, el objetivo de este proyecto consistió en analizar el comportamiento de la precipitación diaria durante la primera temporada lluviosa del año (periodo comprendido entre los meses de marzo a mayo) en una estación climatológica ubicada en el valle geográfico del Rio Cauca (departamento del Valle del Cauca) entre los años 1994-2011, mediante la determinación de patrones latentes que inciden en la ocurrencia de dicho evento climático, usando un modelo oculto de Markov. Para este propósito, se discretizaron los registros de precipitación definiendo días húmedos y secos; posteriormente se ajustaron seis modelos diferentes, a partir de los cuales, se identificó que el mejor modelo oculto de Markov presentó dos estados. Entre los principales hallazgos se destaca un estado oculto con alta probabilidad de lluvia (0.766), teniendo en cuenta que aproximadamente el 88 % del total de registros en dicho estado presentaron niveles de precipitación superiores a 0.1 mm, mientras el otro estado subyacente se caracterizó por una baja probabilidad de precipitación (0.127), determinando condiciones secas y una baja frecuencia en términos del número de días de permanencia sobre el mismo. Estos resultados indicaron que los estados ocultos se encuentran asociados a patrones climáticos que generan fluctuaciones de la precipitación a escala intraestacional desarrollados dentro del periodo de estudio