Modelación de excedencias de periodos secos y húmedos en la cuenca del río Porce mediante procesos de Poisson no homogéneos
Fecha
2024
Autores
Ferrucho Maloof, Isaac Eli
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
The present study analyzes the periods of precipitation deficits and excesses in the Porce river basin, Colombia, during the period 1970 to 2023. Using the Standardized Precipitation Index (SPI) and monthly precipitation series data from meteorological stations selected for their data completeness in the Porce river basin, a model based on Non-Homogeneous Poisson Processes (NHPP) was developed and applied to identify and characterize these periods. Different NHPP configurations, such as linear, potential and exponential intensity functions, were evaluated. The results indicate that power-law and linear models, in most cases, provide a superior fit for estimating drought and wet periods, while exponential models presented notable limitations in the ability to accurately represent extreme drought and wet events. This finding underscores the importance of choosing appropriate models that respond to the climatic and geographic particularities of the region, contributing significantly to the improvement of water resources management and planning.
Descripción
El presente estudio analiza los periodos de déficits y excesos de precipitación en la cuenca del río Porce, Colombia, durante el periodo de 1970 a 2023. Utilizando el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) y datos de series de precipitación mensual provenientes de estaciones meteorológicas seleccionadas por su completitud de datos en la cuenca del río Porce, se desarrolló y aplicó un modelo basado en Procesos de Poisson No Homogéneos (NHPP) para identificar y caracterizar estos periodos. Se evaluaron diferentes configuraciones de NHPP, como las funciones de intensidad lineal, potencial y exponencial. Los resultados indican que los modelos de ley de potencia y lineales, en la mayoría de los casos, ofrecen un ajuste superior para la estimación de periodos de sequía y humedad, mientras que los modelos exponenciales presentaron limitaciones notables en la capacidad para representar de manera precisa los eventos extremos de sequía y humedad. Este hallazgo subraya la importancia de elegir modelos adecuados que respondan a las particularidades climáticas y geográficas de la región, contribuyendo significativamente a la mejora en la gestión y planificación de los recursos hídricos.