Aplicación de las matemáticas a la sostenibilidad

Este trabajo tiene como objetivo identificar las áreas con mayor susceptibilidad a la sequía en Colombia, junto con los clientes y oficinas del Banco de las Microfinanzas Bancamía S.A., para desarrollar estrategias que promuevan el crecimiento de la colocación de microcréditos y seguros adaptados a...

Full description

Autores:
Romero Garnica, Julián Yesid
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/93103
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/93103
Palabra clave:
Precipitación
Índice de precipitación etandarizado (IPE)
Distribución gamma
Normalización
Susceptibilidad a sequía
Mapas de vulnerabilidad
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
Precipitation, Standardized Precipitation Index (SPI), gamma distribution, normalization, susceptibility to drought, vulnerability maps
Standardized Precipitation Index (SPI)
Gamma distributio
Normalization,
Susceptibility to drought
Vulnerability maps
Rights
License
Abierto (Texto Completo)
Description
Summary:Este trabajo tiene como objetivo identificar las áreas con mayor susceptibilidad a la sequía en Colombia, junto con los clientes y oficinas del Banco de las Microfinanzas Bancamía S.A., para desarrollar estrategias que promuevan el crecimiento de la colocación de microcréditos y seguros adaptados a las necesidades de los clientes en esas regiones. Como caso de estudio, se examina el municipio de La Unión, ubicado en el departamento de Antioquia, para determinar el nivel de sequía que ha experimentado y el que se le ha pronosticado para el año 2024. Esto se realiza mediante el cálculo del Índice de Precipitación Estandarizado (IPE), que se obtiene ajustando los datos de precipitación mensuales registrados en un periodo específico a una distribución gamma. Posteriormente, los datos ajustados se normalizan y se clasifica el nivel de sequía según el valor estimado obtenido. El siguiente paso es utilizar herramientas de programación y geolocalización, como Python y ArcGIS Pro, para crear mapas de vulnerabilidad climática para toda Colombia, identificando así las zonas susceptibles a la sequía junto con los clientes y oficinas de Bancamía.