Geoestadística funcional aplicada a la predicción de la precipitación en sitios no muestreados en el Valle del Cauca para el año 2011

En el presente estudio se aborda la problemática de la predicción espacial de la precipitación, restringido al Valle del Cauca, puesto que conocer el comportamiento de variables que pueden impactar la agricultura de una región resulta de vital importancia para anticipar eventos que puedan afectar su normal conducta en cuanto a agricultura y a economía se refiere. Así pues, para lograr dichos pronósticos es acertada la técnica de la modelación realizada a partir de técnicas asociadas a la estadística espacial o geoestadística; de esta manera, se busca caracterizar la variable climática de interés y monitorear el cambio climático en zonas donde no se tienen registros de dicha variable. De esta manera, este estudio abarcará áreas relacionadas al medio ambiente, más específicamente temáticas meteorológicas, como lo es el estudio de la precipitación en una zona de interés (Valle del Cauca) en el periodo 2011, con la finalidad de presentar información relevante a los interesados en el área de agricultura en la región mencionada y en el periodo especificado. Por último, es importante mencionar que los datos proporcionados para el trabajo que se presentará a continuación fueron suministrados por la Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca, más conocida por sus siglas (CVC). Adicionalmente, este conjunto de datos fue completado por Ospina (2016), mediante las técnicas de imputación univariadas enmarcadas en la línea de la geoestadística espacial a través de la metodología kriging, lo cual facilitó la construcción de precipitaciones pentadales y las posteriores curvas funcionales. Para obtener el modelo que pronostique la precipitación en el Valle del Cauca es necesario indagar sobre la estructura de correlación de la variable de acuerdo a la zona geográfica (estaciones meteorológicas) y, por último, evaluar la precisión de las predicciones.

• Autores: Orozco Cerón, Laura Andrea; Taimal Yepes, Carlos Alberto
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/38817
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/38817
• Palabra clave: Geoestadística; Correlación (Estadística); Modelos matemáticos; Datos funcionales; Estadísticas ambientales; Valle del Cauca (Colombia)
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/