Interpoladores determinísticos espacio-temporales, series de tiempo y análisis de datos funcionales para el estudio y predicción de la precipitación en Cundinamarca y Bogotá D.C. 2017-2020

Deterministic spatio-temporal interpolators, time series and analysis of functional data for the study and prediction of precipitation in Cundinamarca and Bogotá D.C. 2017-2020

Abstract Available Metrics How to Cite

Abstract (es)

En este trabajo se abordó una metodología para el estudio y la predicción de la precipitación en Cundinamarca y Bogotá D.C. a partir de registros de 133 estaciones meteorológicas del IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales), comprendidos entre enero del 2010 y diciembre del 2016 con una periodicidad mensual, utilizando interpoladores determinísticos espaciotemporales, series de tiempo y análisis de datos funcionales como alternativa a los modelos numéricos y geoestadísticos más comunes. Se obtienen entonces predicciones de precipitación total mensual entre 2017 y 2020 (48 meses), incorporando series de tiempo como un complemento al proceso de interpolación; adicionalmente, el análisis de datos funcionales permite obtener datos de velocidad y aceleración de la precipitación, los cuales, junto con las predicciones realizadas, se convierten en una herramienta fundamental como insumo en la planeación, el ordenamiento territorial y la gestión y prevención del riesgo.

Abstract (en)

In this research was used a methodology for the study and prediction of the precipitation in Cundinamarca and Bogota DC, Colombia, from 133 records of  meteorological stations of the IDEAM (Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies), between January 2010 and December 2016 with a monthly frequency, it was used spatial-temporal deterministic interpolators, time series and functional data analysis, as an alternative to the most common numerical and geostatistical models. Space-time predictions are then obtained for total monthly precipitation in the years 2017 to 2020 (48 months), also incorporating time series, as a complement to the interpolation process. Additionally, the functional data analysis allows to obtain data on the speed and acceleration of precipitation, which together with the predictions made become fundamental tool as an input in planning, territorial ordering and risk management and prevention.