Determinación de áreas hidroclimáticamente homogéneas. Una propuesta técnica
| Autor: | De León Pérez, D., Domínguez, E. |
|---|---|
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
Similarity (geometry)
Time series 010504 meteorology & atmospheric sciences Computer science Structure (category theory) Principal components analysis computer.software_genre 01 natural sciences 0504 sociology Invariant (mathematics) Variabilidad hidroclimática TC1501-1800 Eigenvalues and eigenvectors 0105 earth and related environmental sciences Homogenous areas Climatology Regionalización hidroclimática Series (mathematics) 05 social sciences Análisis de componentes principales 050401 social sciences methods Hydroclimatic regionalization Hydraulic engineering Variance (accounting) Hydroclimatic variability Hydroclimatology Series de tiempo Ocean engineering Variable (computer science) Climatología Principal component analysis Hidroclimatología Data mining Áreas homogéneas TC1-978 computer |
| Zdroj: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia instname Ingeniería del Agua, Vol 25, Iss 2, Pp 97-114 (2021) |
| DOI: | 10.4995/ia.2021.14659 |
| Popis: | [EN] Different hydroclimatology researchers apply eigenvectors-based techniques to compress large volumes of information while preserving the invariant structure of the original data. This research developed a methodology applying one of these techniques, Principal Component Analysis, on the elements of variability in hydroclimatic time series, and then to identify clusters with the “k-means” method. The result is a regionalized map by variable. Finally, these maps are intersected, obtaining areas with a homogeneous hydroclimatic structure, because the variables have similarity in their variance structure. In the case study, 8 variables were evaluated for Colombia (9268 time series), obtaining as a result 26 hydroclimatic regions. Obtaining hydroclimatically homogeneous regions offers the possibility of generating, among others, projects for climate change adaptation in a localized way to provide quasi-specific solutions that maximize results. [ES] Diferentes investigadores en hidroclimatología aplican técnicas basadas en autovectores para comprimir grandes volúmenes de información mientras conservan la estructura invariante de los datos originales. La presente investigación desarrolló una metodología que aplica una de estas técnicas, Análisis de Componentes Principales, a los elementos de variabilidad en series de tiempo hidroclimáticas y luego se identifican grupos o clústers mediante el método “k-means”. El resultado es un mapa regionalizado por variable. Finalmente se hace la intersección de estos mapas y obteniéndose áreas que presentan una estructura hidroclimática homogénea debido que las variables comparten su estructura de varianza. En el caso de estudio se evaluaron 8 variables para Colombia (9268 series de tiempo), obteniendo como resultado 26 regiones hidroclimáticas. Obtener regiones hidroclimáticamente homogéneas brinda la posibilidad de generar, entre otros, proyectos de adaptación al cambio climático de forma localizada con el fin de dar soluciones cuasi particulares que maximicen los resultados. A la Gobernación del Magdalena y a COLCIENCIAS por seleccionar al ing. David De León Pérez como beneficiario de una beca-crédito condonable mediante la convocatoria 672 de COLCIENCIAS “Formación de capital humano de alto nivel para el departamento del Magdalena 2014” (Maestría Nacional). Al equipo del Taller S-Multistor que brindó su apoyo en medio de la Cooperación Programática entre la Dirección General de Cooperación Internacional (DGIS) del Ministerio de Asuntos Exteriores de los Países Bajos e IHE Delft, a través de la participación de la Facultad de Estudios Ambientales y Rurales de la Pontificia Universidad Javeriana (Bogotá, Colombia). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|