Técnica de reducción de escala estadística basada en la teoría del caos: aplicación y desempeño en la cuenca del río Bogotá

En el presente trabajo se introduce una nueva técnica de reducción de escala estadística basada en los conceptos de caos determinístico y sincronización de sistemas dinámicos, así como su aplicación y desempeño en la cuenca del rio Bogotá. Dos fuentes de información climáticas fueron utilizadas en e...

Full description

Autores:
Duarte Prieto, Freddy Santiago
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/615
Acceso en línea:
http://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=20781
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/615
Palabra clave:
Precipitación (Química)
Sistemas Dinámicos Diferenciales
Reducción de Escala
Estadística para Ingenieros
Precipitation ( Chemistry)
Differentiable Dynamical Systems
Downscaling
Engineering - Statistics
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2017
Description
Summary:En el presente trabajo se introduce una nueva técnica de reducción de escala estadística basada en los conceptos de caos determinístico y sincronización de sistemas dinámicos, así como su aplicación y desempeño en la cuenca del rio Bogotá. Dos fuentes de información climáticas fueron utilizadas en el proceso con diferentes intervalos de acumulación: la primera corresponde a 47 estaciones Pluviograficas del IDEAM, (1970-2016, diarios) y la segunda se deriva de la información del modelo climático global MPI-ESM-MR con una resolución espacial de 1.875° x 1.875° a resolución diaria. Estas series de tiempo se utilizaron para reconstruir el espacio de fase mediante el método de los retardos (Method of Time-Delay), que encuentra los valores apropiados del tiempo de retardo ?? (˜4) y la dimensión del plano de fase m (˜6) para capturar la dinámica del atractor. Esta información fue utilizada para calcular los exponentes de Lyapunov y evaluar la presencia de caos determinístico. Posteriormente, se crea un modelo predictivo basado en la sincronización general de los dos sistemas dinámicos y la función del parámetro µ de los vecinos falsos mutuos más próximos. Finalmente, se comparan mediante diferentes medidas del error los resultados obtenidos con otras técnicas de reducción de escala estadística. Como resultados de esta investigación se obtienen: la identificación de un intervalo de acumulación óptimo para la predictibilidad del sistema dinámico (5 días), la identificación de la leve presencia de sincronización entre los sistemas dinámicos y una técnica de reducción de escala adecuada para valores medios.