Análisis de la variabilidad y tendencias de eventos extremos de precipitación en el contexto del cambio climático: desarrollo de una herramienta de seguimiento dinámico de inundaciones
Director/a
García Galiano, Sandra GabrielaUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaFecha de lectura
2012-06-15Fecha de publicación
2011-12Editorial
Juan Diego Giraldo OsorioPalabras clave
Modelos Climáticos RegionalesVariables hidrometeorológicas
Función de Densidad Probabilidad
Probability Density Function (PDF)
Cuenca del Río Senegal
Hidrología
Senegal River Valley
Reliability Ensemble Average
ENSEMBLE European Project
Regional Climate Model (RCM)
Hydrology
Resumen
[SPA] La región Sudano Saheliana en África Occidental, una de las más pobres del planeta, se caracteriza por una gran variabilidad de las precipitaciones y un rápido crecimiento demográfico. Dada su vulnerabilidad climática, en la región los eventos extremos (sequías e inundaciones), causan cuantiosos daños que con frecuencia involucran perjuicios a la propiedad y pérdida de vidas humanas. El conocimiento de las tendencias plausibles de los eventos extremos de precipitación es crucial desde una perspectiva política, para la administración de los recursos hídricos a escala de cuenca. Los análisis basados en datos observados y obtenidos desde Modelos Climáticos Regionales (Regional Climate Models -RCM-), han revelado un comportamiento no estacionario de las variables hidrometeorológicas. Los análisis de frecuencia tradicionales son estacionarios, pero se han detectado tendencias en las series históricas que obligan a utilizar modelos estadísticos no estacionarios para ajustar los parámetros ... [ENG] The Sudano Sahelian region in West Africa, one of the poorest in the World, is characterized by the great variability of rainfall and the rapid population growth. Given its climate vulnerability, extreme events of drought and rainfall cause extensive damage, which often involve property damage and human lives losses. The knowledge about plausible trends of extreme events is crucial from a policy perspective, for water resources management at basin level. Analyses based on observed data and obtained from Regional Climate Model (RCM) have revealed a nonstationary behaviour of hydrometeorological variables. The traditional frequency analysis suppose stationarity. Nevertheless, non-stationarity probabilistic models should be used to adjust the Probability Density Function (PDF) parameters, because have been detected significant trends in the historical data. Also, change projections of extreme events have shown great divergence between RCMs, increasing the forecast uncertainty. In this ...
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