Modelación de excedencias de periodos secos y húmedos en la cuenca del río Porce mediante procesos de Poisson no homogéneos

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dc.contributor.advisorSuárez Sierra, Biviana Marccela
dc.contributor.advisorCarmona Duque, Alejandra María
dc.contributor.authorFerrucho Maloof, Isaac Eli
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.creator.emailieferruchm@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2025-02-17T21:47:04Z
dc.date.available2025-02-17T21:47:04Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEl 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.
dc.description.abstractThe 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.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/35142
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Área Computación y Analíticaspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectÍndice de Precipitación Estandarizado
dc.subjectSequía
dc.subjectHumedad
dc.subjectProceso de Poisson no Homogéneo
dc.subjectFunción de intensidad lineal
dc.subjectFunción de intensidad potencial
dc.subjectFunción de intensidad exponencial
dc.subject.keywordStandardized Precipitation Index
dc.subject.keywordDrought
dc.subject.keywordHumidity
dc.subject.keywordNon-Homogeneous Poisson Process
dc.subject.keywordLinear intensity function
dc.subject.keywordPotential intensity function
dc.subject.keywordExponential intensity function
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembAGUAS LLUVIAS
dc.subject.lembHUMEDAD (CLIMATOLOGÍA)
dc.titleModelación de excedencias de periodos secos y húmedos en la cuenca del río Porce mediante procesos de Poisson no homogéneos
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaMonografía

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