Optimización para la operación de una red de monitoreo en un sistema de predicción para la generación de escenarios de cambio climático a partir del modelamiento del clima local
Análisis de las condiciones atmosféricas en la provincia Guanentá, considerando suvariación temporal - espacial, e influencia de fenómenos a partir de datos acumulados en32 años por la NASA e IDEAM, utilizando un patrón espacial con base en escenarios de cambio climático en lugares de mayor represen...
- Autores:
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Vargas Gómez, Yezid Rolando
Díaz López, Hernán Darío
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- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
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- Universidad de San Buenaventura
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Análisis de las condiciones atmosféricas en la provincia Guanentá, considerando suvariación temporal - espacial, e influencia de fenómenos a partir de datos acumulados en32 años por la NASA e IDEAM, utilizando un patrón espacial con base en escenarios de cambio climático en lugares de mayor representatividad, adaptado a un modelo con doscomponentes: meteorología - climatología, bajo el Weather Research and ForecastingModel (WRF). Se plantean los criterios para el diseño de una red meteorológica en elmunicipio de San Gil para obtener una distribución ideal reflejada por los municipios demayor desarrollo socioeconómico. Brindando una solución eficiente que admita la mediciónde diferentes variables ambientales por medio de un Web Server, el cual permite la visualizaciónde estos datos en tiempo real en una base de datos, accesible desde diferentesdispositivos conectados a la plataforma IoT ThingSpeak para el análisis de informaciónpor medio de MATLAB. |
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Aux Suaréz, J. J. Duran Ayala, Y. G. (2009) Diagnóstico de la situación actual y la infraestructura existente para el manejo de residuos sólidos en San Gil y otros municipios de la provincia Guanentina del departamento de Santander. Universidad Pontificia Bolivariana. Especialización en Gerencia e Interventoría de Obras Civiles. [2] Bojaca Aldana, et al. (2017). Modelado y simulación de sistemas naturales. Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería. ISBN: 978-958-725-202-6 [3] Díaz, A. Espinoza, G. Leyva, M. (2010). “Protocolo de Monitoreo de Aire, V1”. Sistema de Gestión de Calidad – NTP ISO/ IEC 17025. Laboratorio De Calidad Ambiental. Facultad de Ciencias del Ambiente de la Universidad Nacional “Santiago Antúnez de Mayolo”. [4] Díaz, D. y Villegas, N. (2009). Valores mínimos de radiación de onda larga asociados a la posición de la Zona de Convergencia Intertropical y su relación con focos de surgencia en la Cuenca del Pacífico colombiano. 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Sistema de Monitoreo de Variables Medioambientales usando una Red de Sensores Inalámbricos y Plataformas de Internet de las Cosas. Enfoque UTE, V.7-Sup.1, Feb.2017, [11] Jimenez, J. Pulgarín, D. (2010). Sistema de Indicadores de la Calidad del Aire. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente, Centro de Investigaciones del Clima de Colombia (CICLICO), Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia - Medellín. Volumen 13 No. 3, ISSN 0124.177X. [12] Jiménez, R., (2009). “Campañas de medición: Herramientas esenciales para entender los fenómenos que determinan la calidad del aire y el flujo de gases de efecto invernadero”. II Congreso Nacional y Conferencia Internacional de Salud Pública y Calidad del Aire. Cartagena. [13] Katz, R.W., Parlange, M.B. y Tebaldi, C. (2003). Stochastic modelling of the effects of large-scale circulation on daily weather in the southeastern US. Clim. Change 60(1-2): 189-216. [14] MAVDT - Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (2010) “Protocolo para el Monitoreo y Seguimiento de la Calidad del Aire - Manual de Operación de Sistemas de Vigilancia de la Calidad del Aire”, Bogotá, D. C., p. 132-138. [15] OMM (2011). Guide to Climatological Practices. Geneva: World Meteorological Organization. [16] Oviedo Torres, Blanca E. León Aristizábal, G. (2010) Guía de Procedimiento para la Generación de Escenarios de Cambio Climático Regional y Local a partir de los Modelos Globales. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales – IDEAM, Bogotá. [17] Pabón, J., H. Saavedra, V. Cárdenas, R. Niño, L. Parra, M. Garzón & F. Reyes, (2002). “Rediseño de la Red de Observaciones Meteorológicas En Colombia”, ISSN 0124-6984. Bogotá, D.C. – Colombia. [18] Pabón J.D., N. Rodríguez, N.R. Bernal, M.A. Castiblanco, Y.V. Sánchez. (2013) Modelamiento del efecto del cambio en el uso del suelo en el clima local-regional sobre los andes colombianos. Rev. Acad. Colomb. Cienc. 37 (144): 379-391. ISSN 0370-3908. [19] Pasini, A. (2005). From Observations to Simulations: A Conceptual Introduction to Weather and Climate Modelling. World Scientific. [20] Poveda, G., Vélez, J., Mesa, O., Hoyos, C., Salazar, L., Mejía, J., Barco O. y Correa, P. (2002). Influencia de fenómenos macroclimáticos sobre el ciclo anual de la hidrología colombiana: cuantificación lineal, no lineal y percentiles probabilísticos. Meteorol. Colombia 6: 121-130. [21] Poveda, G., Álvarez, D.M. y Rueda, O.A. (2011). Hydro-climatic variability over the Andes of Colombia associated with ENSO: A review of climatic processes and their impact on one of the Earth’s most important biodiversity hotspots. Climate Dynamics, 36(11-12): 2233-2249. [22] Quiñones, González, Torres, Jumbo. 2017. Sistema de Monitoreo de Variables Medioambientales usando una Red de Sensores Inalámbricos y Plataformas de Internet de las Cosas. Enfoque UTE, V.7-Sup.1, Feb.2017, |
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Brindando una solución eficiente que admita la mediciónde diferentes variables ambientales por medio de un Web Server, el cual permite la visualizaciónde estos datos en tiempo real en una base de datos, accesible desde diferentesdispositivos conectados a la plataforma IoT ThingSpeak para el análisis de informaciónpor medio de MATLAB.Analysis of the atmospheric conditions in Guanentá province, considering its temporalspatialvariation, and phenomena influence from 32 years of data storage by NASA andIDEAM, using a spatial pattern based on climate change scenarios in places of greatestaverage representativeness, adapted to a model with two components: meteorology -climatology, under the Weather Research and Forecasting Model (WRF). The criteria forthe design of a meteorological network in the municipality of San Gil are raised to obtainan ideal distribution reflected by the municipalities of greater socioeconomic development.Providing an efficient solution that supports the measurement of different environmentalvariables through a Web Server, which allows the visualization of this data in real-time ina database, accessible from different devices connected to the IoT ThingSpeak platformfor the analysis of information through MATLAB.application/pdf10.21500/01247492.76970124-7492https://hdl.handle.net/10819/28763https://doi.org/10.21500/01247492.7697spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/download/7697/5615Núm. 39 , Año 2019 : INGENIUM3920IngeniumAux Suaréz, J. J. Duran Ayala, Y. G. (2009) Diagnóstico de la situación actual y la infraestructura existente para el manejo de residuos sólidos en San Gil y otros municipios de la provincia Guanentina del departamento de Santander. Universidad Pontificia Bolivariana. Especialización en Gerencia e Interventoría de Obras Civiles. [2] Bojaca Aldana, et al. (2017). Modelado y simulación de sistemas naturales. Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería. ISBN: 978-958-725-202-6 [3] Díaz, A. Espinoza, G. Leyva, M. (2010). “Protocolo de Monitoreo de Aire, V1”. Sistema de Gestión de Calidad – NTP ISO/ IEC 17025. Laboratorio De Calidad Ambiental. Facultad de Ciencias del Ambiente de la Universidad Nacional “Santiago Antúnez de Mayolo”. [4] Díaz, D. y Villegas, N. (2009). Valores mínimos de radiación de onda larga asociados a la posición de la Zona de Convergencia Intertropical y su relación con focos de surgencia en la Cuenca del Pacífico colombiano. Revista Meteorología Colombiana 13: 25-29. [5] Fonseca, I. Cavalcanti, A. (2012). Large scale and synoptic features associated with extreme precipitation over South America: A review and case studies for the first decade of the 21st century. Atmospheric Research 118. [6] Forero Gualdrón, Oscar M. Vargas Gómez, Yezid R. (2018) Análisis mediante indicadores de la emisión y/o concentración de contaminantes para evaluar la infraestructura existente en el seguimiento futuro de la calidad del aire en San Gil. Unidades Tecnológicas de Santander, Facultad de Ciencias Naturales e Ingenierías. Programa de Electrónica, San Gil – Santander. [7] Giuntoli, I., Renard, B., Vidal, J.P. y Bard, A. (2013). Low flows in France and their relationship to large-scale climate indices. Journal of Hydrology 482: 105-118. [8] Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. y Black, W.C. (1998). Multivariate Data Analysis. 5th. New York: Prentice Hall International. [9] IDEAM, (2018). “Boletín de Predicción Climática y alertas. Para planear y decidir”. Publicación N° 278. SSN 1009-3314. [10] IDEAM (2014) Nota Determinación de un Rango Normal para la Precipitación - Análisis Comparativo entre los Umbrales de Normalidad (80-120%) y (90-110%) técnica-meteo/001-14. Subdirección de Meteorología - Bogotá. [11] Jimenez, J. Pulgarín, D. (2010). Sistema de Indicadores de la Calidad del Aire. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente, Centro de Investigaciones del Clima de Colombia (CICLICO), Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia - Medellín. Volumen 13 No. 3, ISSN 0124.177X. [12] Jiménez, R., (2009). “Campañas de medición: Herramientas esenciales para entender los fenómenos que determinan la calidad del aire y el flujo de gases de efecto invernadero”. II Congreso Nacional y Conferencia Internacional de Salud Pública y Calidad del Aire. Cartagena. [13] Katz, R.W., Parlange, M.B. y Tebaldi, C. (2003). 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Enfoque UTE, V.7-Sup.1, Feb.2017,info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/view/7697Climate changeWRF modelInternet of ThingsCambio climáticoModelo WRFIoTOptimización para la operación de una red de monitoreo en un sistema de predicción para la generación de escenarios de cambio climático a partir del modelamiento del clima localOptimization for the operation of a monitoring network in a prediction system for the generation of climate change scenarios based on local climate modelingArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2817https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/30e2eb88-f985-4ea5-8c9b-baf005c9ffef/download5c4f159d643c17e26e986b58c219a1a1MD5110819/28763oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/287632025-08-22 09:07:25.271http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0https://bibliotecadigital.usb.edu.coRepositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombiabdigital@metabiblioteca.com |