Evaluación de la sequia en el departamento de Nariño mediante el índice estandarizado de precipitación evapotranspiración(SPEI) utilizando inteligencia artificial.

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dc.contributor.advisorCarvajal Escobar, Yesid
dc.contributor.advisorOcampo Marulanda, Camilo
dc.contributor.authorTriana Madrid, Juan Camilo
dc.date.accessioned2021-11-04T01:05:12Z
dc.date.available2021-11-04T01:05:12Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa 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.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameINGENIERO(A) SANITARIA Y AMBIENTALspa
dc.format.extent1 recurso en línea (93 páginas)spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/21520
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programINGENIERIA SANITARIA Y AMBIENTALspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.ddcSequía
dc.subject.ddcCambio climático
dc.subject.ddcVariables climáticas
dc.subject.ddcEvapotranspiración
dc.subject.ddcRedes neuronales artificiales
dc.subject.ddcMétodos de predicción
dc.titleEvaluación de la sequia en el departamento de Nariño mediante el índice estandarizado de precipitación evapotranspiración(SPEI) utilizando inteligencia artificial.spa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
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