Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.

El análisis multivariado consiste en determinar si existen maneras más simples de representar un conjunto de datos complejo, además de explorar si las observaciones se concentran en grupos y si existe una interdependencia entre los elementos. Este tipo de técnicas se han utilizado ampliamente para a...

Full description

Autores:
Orlando Olivares, Barlin
Zingaretti, María Laura
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de Caldas
Repositorio:
Repositorio Institucional U. Caldas
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/13273
Acceso en línea:
https://doi.org/10.17151/luaz.2019.48.10
https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/13273
Palabra clave:
statistics
precipitation
agriculture
water deficit
meteorology
estadística
precipitación
agricultura
déficit hídrico
meteorología
Rights
openAccess
License
Derechos de autor 2019 María Laura Zingaretti
id RUCALDAS2_9f99628863366f85fd40b10c0bce59cb
oai_identifier_str oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/13273
network_acronym_str RUCALDAS2
network_name_str Repositorio Institucional U. Caldas
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
dc.title.translated.eng.fl_str_mv Application of multivariate methods for the characterization of meteorological drought periods in Venezuela.
title Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
spellingShingle Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
statistics
precipitation
agriculture
water deficit
meteorology
estadística
precipitación
agricultura
déficit hídrico
meteorología
title_short Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
title_full Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
title_fullStr Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
title_full_unstemmed Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
title_sort Aplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.
dc.creator.fl_str_mv Orlando Olivares, Barlin
Zingaretti, María Laura
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Orlando Olivares, Barlin
Zingaretti, María Laura
dc.subject.eng.fl_str_mv statistics
precipitation
agriculture
water deficit
meteorology
topic statistics
precipitation
agriculture
water deficit
meteorology
estadística
precipitación
agricultura
déficit hídrico
meteorología
dc.subject.spa.fl_str_mv estadística
precipitación
agricultura
déficit hídrico
meteorología
description El análisis multivariado consiste en determinar si existen maneras más simples de representar un conjunto de datos complejo, además de explorar si las observaciones se concentran en grupos y si existe una interdependencia entre los elementos. Este tipo de técnicas se han utilizado ampliamente para analizar datos climatológicos. Es por ello que el objetivo de esta investigación fue caracterizar la ocurrencia de períodos de sequía por medio de series temporales del Índice Normalizado de Precipitación (SPI) para siete localidades agrícolas de Venezuela, mediante el uso de dos métodos multivariados. A través del SPI, se cuantificaron las condiciones de déficit o exceso de precipitación en las localidades agrícolas con una escala mensual del periodo 1980-2014. Para el análisis, se usó la combinación de dos métodos multivariados: el Análisis de Coordenadas Principales de las matrices de datos usando distancia Euclídea y el Análisis de Conglomerados. En las siete localidades se describieron dos o tres grupos de años de SPI. En el caso de las localidades que resultaron con tres grupos (CENIAP, El Cují y Yaritagua) estos se categorizaron en años húmedos, años intermedios y años con déficit hídrico significativo. En tanto que, en el caso de las localidades que resultaron con dos grupos (Turén, Quíbor, Mucuchíes y Bramón) se clasificaron en años húmedos y años asociados al déficit hídrico. La aplicación de estos métodos multivariados permitió identificar los patrones espaciales mensuales dominantes del SPI sobre las localidades estudiadas, además de estar relacionados con la ocurrencia de sequías locales de gran importancia desde el punto de vista agrícola.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-01-01 00:00:00
2020-12-09T16:51:28Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-01-01 00:00:00
2020-12-09T16:51:28Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2019-01-01
dc.type.spa.fl_str_mv Sección Investigación original
Artículo de revista
dc.type.eng.fl_str_mv Journal Article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://doi.org/10.17151/luaz.2019.48.10
https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/13273
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.17151/luaz.2019.48.10
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv 1909-2474
url https://doi.org/10.17151/luaz.2019.48.10
https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/13273
identifier_str_mv 10.17151/luaz.2019.48.10
1909-2474
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv 192
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv 48
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv 172
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv Revista Luna Azul (On Line)
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Abdi, H., Williams, L. J., Valentin, D. y Bennani-Dosse, M. (2012). STATIS and DISTATIS: optimum multitable principal component analysis and three way metric multidimensional scaling. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 4(2), 124-167.
Ablan, M., Andressen, R., Vargas, M.P. y Acevedo, M. (2008). Propuesta metodológica para el control de calidad de datos de precipitación. Agronomía Tropical, 58 (1), 57-60.
Borg, I. y Groenen, P. J. (2005). Modern multidimensional scaling: Theory and applications. Rotterdam, Netherlands: Springer Science & Business Media.
Cortez, A., Rodríguez, M.F., Rey, J.C., Ovalles, F., González, W., Parra, R., Olivares, B. y Marquina, J. (2016). Variabilidad espacio temporal de la precipitación en el estado Guárico, Venezuela. Rev. Fac. Agron (LUZ), 33 (3), 292-310.
Cortez, A., Olivares, B., Parra, R., Lobo, D., Rodríguez, M.F. y Rey, J.C. (2018). Descripción de los eventos de sequía meteorológica en localidades de la cordillera central, Venezuela. Ciencia, Ingenierías y Aplicaciones, I (1),22-44.
Dalgaard, P. (2002). Introductory Statistics with R. Nueva York: Springer.
Di Rienzo, J., Casanoves, F., Balzarini, M., González, L., Tablada, M. y Robledo, C. (2011). InfoStat versión 2011. Recuperado de http://www.infostat.com.ar
Haylock, M. R., Hofstra, N., Klein Tank, A. M. G., Klok, E. J., Jones, P. D. y New, M. (2008). A European daily high-resolution gridded dataset of surface temperature and precipitation for 1950– 2006. Journal of Geophysical Research, 113, D20119, DOI:10.1029/2008JD010201.
Hernández, R. (2015). Caracterización espacial de la sequía meteorológica (SPI) a nivel semestral noviembre 2014 hasta septiembre 2015, para el territorio nacional. Baruta, Venezuela: INAMEH
Hernández, R, Pereira, Y, Molina, J.C., Coelho, R., Olivares, B. y Rodríguez, K. (2017). Calendario de siembra para las zonas agrícolas del estado Carabobo en la República Bolivariana de Venezuela. Sevilla, España: Editorial Universidad Internacional de Andalucía.
INIA (Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas, Venezuela). (2016).Aproximación agroecológica para el nuevo modelo de producción agrícola en Venezuela. Maracay, Venezuela: Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas.
Jones, B. y Sall, J. (2011). JMP statistical discovery software. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 3(3), 188-194.
Kaufman, L. y Rousseeuw, P. J. (2009). Finding groups in data: an introduction to cluster análisis. New Jersey, USA: John Wiley & Sons
Kruskal, J. B. y Wish, M. (1978). Multidimensional scaling. California, USA: Sage.
MARN (Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales, Venezuela). (2005).Primera Comunicación Nacional en Cambio Climático de Venezuela. Caracas, Venezuela: PNUD-Fondo Mundial para el Medio Ambiente.
Mckee, T., Doesken, N. y Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Conference on Applied Climatology, (8, 1993, Anaheim, California, USA). American Meteorological Society (eds.). Proceedings. California, USA. AMS. p. 17-22.
Minasny, B., McBratney, A. y Whelan, B. (2002). Vesper version 1.6. Australian Centre for Precision Agriculture. Recuperado de http://www.usyd.edu.au/su/agric/acpa
MPPAT (Ministerio del Poder Popular para la Agricultura y Tierras, Venezuela). (2008). VII Censo Agrícola Nacional de Venezuela. Recuperado de http://censo.mat.gob.ve/
Olivares, B. (2017). La sequía meteorológica en territorios agrícolas de Venezuela: un análisis temporal del fenómeno meteorológico y su impacto en la agricultura venezolana. Saarbrücken, Alemania: Editorial Académica Española.
Olivares, B., Cortez, A., Lobo, D., Parra, R., Rey, J. C. y Rodríguez, M. F. (2016a). Estudio de la Sequía Meteorológica en Localidades de los Llanos de Venezuela Mediante el Índice de Precipitación Estandarizado. Revista Acta Nova, 7(3), 266-283.
Olivares, B., Cortez, A., Rodríguez, M.F., Parra, R., Lobo, D. y Rey, J.C. (2016b). Análisis temporal de la sequía meteorológica en localidades semiáridas de Venezuela. UGCiencia, 22 (1), 11-24.
Olivares, B., Cortez, A., Muñetones, A. y Casana, S. (2016). Strategic Elements of Organizational Knowledge Management for Innovation. Case: Agrometeorology Network. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 10 (1), 68-81.
Olivares, B., Zingaretti, M.L., Demey, J.A. y Demey, J.R. (2016). Tipificación de los sistemas de producción agrícola y la percepción de la variabilidad climática en Anzoátegui, Venezuela. Revista FAVE - Ciencias Agrarias, 15 (2), 39-50.
Olivares, B., Cortez, A., Parra, R., Rodríguez, M.F. y Guevara, E. (2013). Aplicación de procedimientos estadísticos para el control de calidad de las series de precipitación mensual de los llanos orientales venezolanos. Rev. Fac. Agron. (LUZ), 30 (3), 367-391.
Olivares, B., Torrealba, J. y Caraballo, L. (2013). Variability of the precipitation regime in the period 1990-2009 in the location of El Tigre, Anzoátegui state, Venezuela. Rev. Fac. Agron. (LUZ), 30 (1), 19-32.
Olivares, B., Guevara, E. y Demey, J. (2012). Utilización de bioindicadores climáticos en sistemas de producción agrícola del estado Anzoátegui, Venezuela.Revista Multiciencias, 12 (2), 136-145.
Olivares, B.; Parra, R.; Cortez, A. y Rodríguez, M.F. (2012). Patrones de homogeneidad pluviométrica en estaciones climáticas del estado Anzoátegui, Venezuela. Revista Multiciencias, 12 (Extraordinario), 11-17.
Olivares, B. Parra, R y Cortez, A. (2017). Characterization of precipitation patterns in Anzoátegui state, Venezuela. Ería, 3 (3), 353-365.
Olivares, B., Cortez, A., Parra, R., Lobo, D., Rodríguez, M.F y Rey, J.C. (2017).Evaluation of agricultural vulnerability to drought weather in different locations of Venezuela. Rev. Fac. Agron. (LUZ), 34 (1), 103-129.
Olivares, B., Zingaretti, M.L., Demey, J.A. y Demey, J.R. (2017). Aplicación del método STATIS-ACT al régimen de lluvias en la Región Oriental Venezolana. UNED Research Journal, 9(1), 97-106.
Olivares, B., Rey, J.C., Lobo, D., Gómez, J.A. y Landa, B. (2019). Impacto del cambio climático en zonas bananeras de la Región Central de Venezuela: El futuro de los bananos en un escenario hídrico incierto. En A.F. Chica Pérez y J. Mérida García. (Eds), Creando Redes Doctorales: Investiga y Comunica (pp. 367-370). Córdoba, España: UCOPress. Editorial Universidad de Córdoba.
Olivares, B. y Zingaretti, ML. (2018). Análisis de la sequía meteorológica en cuatro localidades agrícolas de Venezuela mediante la combinación de métodos multivariados. UNED Research Journal, 10 (1),181-192.
OMM (Organización Meteorológica Mundial, Suiza). (1990). On the Statistical Analysis of Series of Observations. (WMO-No. 415, WMO/TN-No. 143), Ginebra.
OMM. (2011). Guía de prácticas climatológicas (OMM-No 100), Ginebra.
Ovalles, F., Cortez, A., Rodríguez, M.F., Rey, J.C. y Cabrera-Bisbal, E. (2008). Variación geográfica del impacto del cambio climático en el sector agrícola en Venezuela. Agronomía Tropical, 58 (1), 37 – 40.
Paredes, F. J., Barbosa, H. y Guevara, E. (2015). Análisis espacial y temporal de las sequías en el nordeste de Brasil. Agriscientia, 32 (1), 1-14.
Paredes, F., Barbosa, H. A., Ruiz, I.Q. y Peñaloza, M. A. (2016). Meso scale oceanic atmospheric circulation patterns linked with severe and extensive droughts in Venezuela. Revista Brasileira de Meteorología, 31(4), 468-489. DOI: https://dx.doi.org/10.1590/0102-778631231420150070
Paredes-Trejo, F. y Olivares, B. (2018). El desafío de la sequía en Venezuela. En J. Núñez Cobo. y K. Verbist. (Eds.), Atlas de Sequía de América Latina y el Caribe(pp.127-136). Francia, París: UNESCO.
Parra, R. y Cortez, A. (2005). Control de calidad de series de precipitación de las series de precipitación del INIA Venezuela en el periodo 1970-2000. Rev. Arg. de Agrometeorología, (5-6), 63-73.
Parra, R., Olivares, B., Cortez, A., Lobo, D., Rodríguez, M.F. y Rey, J.C. (2018). Características de la sequía meteorológica (1980-2014) en dos localidades agrícolas de los andes venezolanos. Revista de Investigación, 42(95), 38-55.
Puche, M., O. Silva. y R. Warcnok. (2004). Evaluación del efecto del cambio climático sobre cultivos anuales en Venezuela. Maracay, Venezuela: Facultad de Agronomía.
Rodríguez, M.F., Cortez, A., Olivares, B., Rey, J.C, Parra, R. y Lobo, D. (2013). Análisis espacio temporal de la precipitación del estado Anzoátegui y sus alrededores. K, 63 (1-2), 57-65
Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65.
Schmitt, P., Mandel, J., y Guedj, M (2015). A Comparison of Six Methods for Missing Data Imputation. J Biomet Biostat 6, 224. DOI: doi:10.4172/2155-6180.1000224.
Sensoy, S., Peterson, T. C., Alexander, L. V. y Zhang, X. (2007). Enhancing Middle East climate change monitoring and indice. Bulletin Amer. Meteorol. Soc., 88,1249–1254.
Sevruk, B. (1989). Precipitation measurement. Proceedings of the International Workshop on Precipitation Measurement, St. Moritz, Switzerland, 3-7 December, 1989. Geneva: Institute of Geography, Swiss Federal Institute of Technology, ETH Zurich, WMO/TD-No.32.
Wilks, D. S. (2002). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Nueva York: Academic Press.
Zingaretti, M. L., Demey-Zambrano, J. A., Vicente-Villardon, J. L., y Demey, J. R. (2015). Kimod: A ktables approach to integrate multiple Omics-Data. R package version 1.0.0.
dc.relation.citationedition.spa.fl_str_mv Núm. 48 , Año 2019 : Enero - Junio
dc.relation.bitstream.none.fl_str_mv https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/lunazul/article/download/221/170
dc.rights.spa.fl_str_mv Derechos de autor 2019 María Laura Zingaretti
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2019 María Laura Zingaretti
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de Caldas
dc.source.spa.fl_str_mv https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/lunazul/article/view/221
institution Universidad de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ucaldas.edu.co/bitstream/ucaldas/13273/1/ORE.xml
bitstream.checksum.fl_str_mv 20cefae8094d42b97fa73e3d01280db7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital de la Universidad de Caldas
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1800535922967576576
spelling Orlando Olivares, Barlin1e8917da4e5de4d8a6355b2ede1ad5adZingaretti, María Laurac163054d7749b38f8453e10679a36b9a2019-01-01 00:00:002020-12-09T16:51:28Z2019-01-01 00:00:002020-12-09T16:51:28Z2019-01-01https://doi.org/10.17151/luaz.2019.48.10https://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/1327310.17151/luaz.2019.48.101909-2474El análisis multivariado consiste en determinar si existen maneras más simples de representar un conjunto de datos complejo, además de explorar si las observaciones se concentran en grupos y si existe una interdependencia entre los elementos. Este tipo de técnicas se han utilizado ampliamente para analizar datos climatológicos. Es por ello que el objetivo de esta investigación fue caracterizar la ocurrencia de períodos de sequía por medio de series temporales del Índice Normalizado de Precipitación (SPI) para siete localidades agrícolas de Venezuela, mediante el uso de dos métodos multivariados. A través del SPI, se cuantificaron las condiciones de déficit o exceso de precipitación en las localidades agrícolas con una escala mensual del periodo 1980-2014. Para el análisis, se usó la combinación de dos métodos multivariados: el Análisis de Coordenadas Principales de las matrices de datos usando distancia Euclídea y el Análisis de Conglomerados. En las siete localidades se describieron dos o tres grupos de años de SPI. En el caso de las localidades que resultaron con tres grupos (CENIAP, El Cují y Yaritagua) estos se categorizaron en años húmedos, años intermedios y años con déficit hídrico significativo. En tanto que, en el caso de las localidades que resultaron con dos grupos (Turén, Quíbor, Mucuchíes y Bramón) se clasificaron en años húmedos y años asociados al déficit hídrico. La aplicación de estos métodos multivariados permitió identificar los patrones espaciales mensuales dominantes del SPI sobre las localidades estudiadas, además de estar relacionados con la ocurrencia de sequías locales de gran importancia desde el punto de vista agrícola.Multivariate analysis consists in determining if there are simpler ways to represent a complex set of data, besides exploring if the observations are concentrated in groups and if there is interdependence between the elements. These types of techniques have been widely used to analyze climatological data. That is why the objective of this research was to characterize the occurrence of drought periods by means of time series of the Standard Precipitation Index (SPI) for seven agricultural locations in Venezuela, by using two multivariate methods. The conditions of deficit or excess of precipitation in the agricultural localities were quantified through the SPI with a monthly scale of the period 1980-2014. The combination of two multivariate methods was used for the analysis: Principal Coordinate Analysis of the data matrices using Euclidean distance and Cluster Analysis. Two or three groups of years of SPI were described in the seven locations. In the case of the locations that resulted with three groups (CENIAP, El Cují and Yaritagua), these were categorized in wet years, intermediate years and years with significant water deficit. Meanwhile, in the case of the locations that resulted with two groups (Turén, Quíbor, Mucuchíes and Bramón), they were classified into wet years and years associated with the water deficit. The application of these multivariate methods made it possible to identify the dominant monthly spatial patterns of the SPI on the studied locations, besides being related to the occurrence of local droughts of great importance from the agricultural point of view.application/pdfspaUniversidad de CaldasDerechos de autor 2019 María Laura Zingarettihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/lunazul/article/view/221statisticsprecipitationagriculturewater deficitmeteorologyestadísticaprecipitaciónagriculturadéficit hídricometeorologíaAplicación de métodos multivariados para la caracterización de periodos de sequía meteorológica en Venezuela.Application of multivariate methods for the characterization of meteorological drought periods in Venezuela.Sección Investigación originalArtículo de revistaJournal Articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a8519248172Revista Luna Azul (On Line)Abdi, H., Williams, L. J., Valentin, D. y Bennani-Dosse, M. (2012). STATIS and DISTATIS: optimum multitable principal component analysis and three way metric multidimensional scaling. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 4(2), 124-167.Ablan, M., Andressen, R., Vargas, M.P. y Acevedo, M. (2008). Propuesta metodológica para el control de calidad de datos de precipitación. Agronomía Tropical, 58 (1), 57-60.Borg, I. y Groenen, P. J. (2005). Modern multidimensional scaling: Theory and applications. Rotterdam, Netherlands: Springer Science & Business Media.Cortez, A., Rodríguez, M.F., Rey, J.C., Ovalles, F., González, W., Parra, R., Olivares, B. y Marquina, J. (2016). Variabilidad espacio temporal de la precipitación en el estado Guárico, Venezuela. Rev. Fac. Agron (LUZ), 33 (3), 292-310.Cortez, A., Olivares, B., Parra, R., Lobo, D., Rodríguez, M.F. y Rey, J.C. (2018). Descripción de los eventos de sequía meteorológica en localidades de la cordillera central, Venezuela. Ciencia, Ingenierías y Aplicaciones, I (1),22-44.Dalgaard, P. (2002). Introductory Statistics with R. Nueva York: Springer.Di Rienzo, J., Casanoves, F., Balzarini, M., González, L., Tablada, M. y Robledo, C. (2011). InfoStat versión 2011. Recuperado de http://www.infostat.com.arHaylock, M. R., Hofstra, N., Klein Tank, A. M. G., Klok, E. J., Jones, P. D. y New, M. (2008). A European daily high-resolution gridded dataset of surface temperature and precipitation for 1950– 2006. Journal of Geophysical Research, 113, D20119, DOI:10.1029/2008JD010201.Hernández, R. (2015). Caracterización espacial de la sequía meteorológica (SPI) a nivel semestral noviembre 2014 hasta septiembre 2015, para el territorio nacional. Baruta, Venezuela: INAMEHHernández, R, Pereira, Y, Molina, J.C., Coelho, R., Olivares, B. y Rodríguez, K. (2017). Calendario de siembra para las zonas agrícolas del estado Carabobo en la República Bolivariana de Venezuela. Sevilla, España: Editorial Universidad Internacional de Andalucía.INIA (Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas, Venezuela). (2016).Aproximación agroecológica para el nuevo modelo de producción agrícola en Venezuela. Maracay, Venezuela: Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas.Jones, B. y Sall, J. (2011). JMP statistical discovery software. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 3(3), 188-194.Kaufman, L. y Rousseeuw, P. J. (2009). Finding groups in data: an introduction to cluster análisis. New Jersey, USA: John Wiley & SonsKruskal, J. B. y Wish, M. (1978). Multidimensional scaling. California, USA: Sage.MARN (Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales, Venezuela). (2005).Primera Comunicación Nacional en Cambio Climático de Venezuela. Caracas, Venezuela: PNUD-Fondo Mundial para el Medio Ambiente.Mckee, T., Doesken, N. y Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Conference on Applied Climatology, (8, 1993, Anaheim, California, USA). American Meteorological Society (eds.). Proceedings. California, USA. AMS. p. 17-22.Minasny, B., McBratney, A. y Whelan, B. (2002). Vesper version 1.6. Australian Centre for Precision Agriculture. Recuperado de http://www.usyd.edu.au/su/agric/acpaMPPAT (Ministerio del Poder Popular para la Agricultura y Tierras, Venezuela). (2008). VII Censo Agrícola Nacional de Venezuela. Recuperado de http://censo.mat.gob.ve/Olivares, B. (2017). La sequía meteorológica en territorios agrícolas de Venezuela: un análisis temporal del fenómeno meteorológico y su impacto en la agricultura venezolana. Saarbrücken, Alemania: Editorial Académica Española.Olivares, B., Cortez, A., Lobo, D., Parra, R., Rey, J. C. y Rodríguez, M. F. (2016a). Estudio de la Sequía Meteorológica en Localidades de los Llanos de Venezuela Mediante el Índice de Precipitación Estandarizado. Revista Acta Nova, 7(3), 266-283.Olivares, B., Cortez, A., Rodríguez, M.F., Parra, R., Lobo, D. y Rey, J.C. (2016b). Análisis temporal de la sequía meteorológica en localidades semiáridas de Venezuela. UGCiencia, 22 (1), 11-24.Olivares, B., Cortez, A., Muñetones, A. y Casana, S. (2016). Strategic Elements of Organizational Knowledge Management for Innovation. Case: Agrometeorology Network. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 10 (1), 68-81.Olivares, B., Zingaretti, M.L., Demey, J.A. y Demey, J.R. (2016). Tipificación de los sistemas de producción agrícola y la percepción de la variabilidad climática en Anzoátegui, Venezuela. Revista FAVE - Ciencias Agrarias, 15 (2), 39-50.Olivares, B., Cortez, A., Parra, R., Rodríguez, M.F. y Guevara, E. (2013). Aplicación de procedimientos estadísticos para el control de calidad de las series de precipitación mensual de los llanos orientales venezolanos. Rev. Fac. Agron. (LUZ), 30 (3), 367-391.Olivares, B., Torrealba, J. y Caraballo, L. (2013). Variability of the precipitation regime in the period 1990-2009 in the location of El Tigre, Anzoátegui state, Venezuela. Rev. Fac. Agron. (LUZ), 30 (1), 19-32.Olivares, B., Guevara, E. y Demey, J. (2012). Utilización de bioindicadores climáticos en sistemas de producción agrícola del estado Anzoátegui, Venezuela.Revista Multiciencias, 12 (2), 136-145.Olivares, B.; Parra, R.; Cortez, A. y Rodríguez, M.F. (2012). Patrones de homogeneidad pluviométrica en estaciones climáticas del estado Anzoátegui, Venezuela. Revista Multiciencias, 12 (Extraordinario), 11-17.Olivares, B. Parra, R y Cortez, A. (2017). Characterization of precipitation patterns in Anzoátegui state, Venezuela. Ería, 3 (3), 353-365.Olivares, B., Cortez, A., Parra, R., Lobo, D., Rodríguez, M.F y Rey, J.C. (2017).Evaluation of agricultural vulnerability to drought weather in different locations of Venezuela. Rev. Fac. Agron. (LUZ), 34 (1), 103-129.Olivares, B., Zingaretti, M.L., Demey, J.A. y Demey, J.R. (2017). Aplicación del método STATIS-ACT al régimen de lluvias en la Región Oriental Venezolana. UNED Research Journal, 9(1), 97-106.Olivares, B., Rey, J.C., Lobo, D., Gómez, J.A. y Landa, B. (2019). Impacto del cambio climático en zonas bananeras de la Región Central de Venezuela: El futuro de los bananos en un escenario hídrico incierto. En A.F. Chica Pérez y J. Mérida García. (Eds), Creando Redes Doctorales: Investiga y Comunica (pp. 367-370). Córdoba, España: UCOPress. Editorial Universidad de Córdoba.Olivares, B. y Zingaretti, ML. (2018). Análisis de la sequía meteorológica en cuatro localidades agrícolas de Venezuela mediante la combinación de métodos multivariados. UNED Research Journal, 10 (1),181-192.OMM (Organización Meteorológica Mundial, Suiza). (1990). On the Statistical Analysis of Series of Observations. (WMO-No. 415, WMO/TN-No. 143), Ginebra.OMM. (2011). Guía de prácticas climatológicas (OMM-No 100), Ginebra.Ovalles, F., Cortez, A., Rodríguez, M.F., Rey, J.C. y Cabrera-Bisbal, E. (2008). Variación geográfica del impacto del cambio climático en el sector agrícola en Venezuela. Agronomía Tropical, 58 (1), 37 – 40.Paredes, F. J., Barbosa, H. y Guevara, E. (2015). Análisis espacial y temporal de las sequías en el nordeste de Brasil. Agriscientia, 32 (1), 1-14.Paredes, F., Barbosa, H. A., Ruiz, I.Q. y Peñaloza, M. A. (2016). Meso scale oceanic atmospheric circulation patterns linked with severe and extensive droughts in Venezuela. Revista Brasileira de Meteorología, 31(4), 468-489. DOI: https://dx.doi.org/10.1590/0102-778631231420150070Paredes-Trejo, F. y Olivares, B. (2018). El desafío de la sequía en Venezuela. En J. Núñez Cobo. y K. Verbist. (Eds.), Atlas de Sequía de América Latina y el Caribe(pp.127-136). Francia, París: UNESCO.Parra, R. y Cortez, A. (2005). Control de calidad de series de precipitación de las series de precipitación del INIA Venezuela en el periodo 1970-2000. Rev. Arg. de Agrometeorología, (5-6), 63-73.Parra, R., Olivares, B., Cortez, A., Lobo, D., Rodríguez, M.F. y Rey, J.C. (2018). Características de la sequía meteorológica (1980-2014) en dos localidades agrícolas de los andes venezolanos. Revista de Investigación, 42(95), 38-55.Puche, M., O. Silva. y R. Warcnok. (2004). Evaluación del efecto del cambio climático sobre cultivos anuales en Venezuela. Maracay, Venezuela: Facultad de Agronomía.Rodríguez, M.F., Cortez, A., Olivares, B., Rey, J.C, Parra, R. y Lobo, D. (2013). Análisis espacio temporal de la precipitación del estado Anzoátegui y sus alrededores. K, 63 (1-2), 57-65Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65.Schmitt, P., Mandel, J., y Guedj, M (2015). A Comparison of Six Methods for Missing Data Imputation. J Biomet Biostat 6, 224. DOI: doi:10.4172/2155-6180.1000224.Sensoy, S., Peterson, T. C., Alexander, L. V. y Zhang, X. (2007). Enhancing Middle East climate change monitoring and indice. Bulletin Amer. Meteorol. Soc., 88,1249–1254.Sevruk, B. (1989). Precipitation measurement. Proceedings of the International Workshop on Precipitation Measurement, St. Moritz, Switzerland, 3-7 December, 1989. Geneva: Institute of Geography, Swiss Federal Institute of Technology, ETH Zurich, WMO/TD-No.32.Wilks, D. S. (2002). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Nueva York: Academic Press.Zingaretti, M. L., Demey-Zambrano, J. A., Vicente-Villardon, J. L., y Demey, J. R. (2015). Kimod: A ktables approach to integrate multiple Omics-Data. R package version 1.0.0.Núm. 48 , Año 2019 : Enero - Juniohttps://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/lunazul/article/download/221/170OREORE.xmltext/xml2626https://repositorio.ucaldas.edu.co/bitstream/ucaldas/13273/1/ORE.xml20cefae8094d42b97fa73e3d01280db7MD51ucaldas/13273oai:repositorio.ucaldas.edu.co:ucaldas/132732020-12-09 16:51:28.599Repositorio Digital de la Universidad de Caldasbdigital@metabiblioteca.com

Publicaciones similares