Modelación de lluvias anuales utilizando inteligencia artificial en el norte de Bogotá

El fenómeno del niño y la niña son eventos que siempre se han manifestado a lo largo de la historia climatológica de Colombia, presentando afectaciones catástrofes y emergencias en el país. Estos eventos climáticos generan aumentos o disminuciones en la precipitación del territorio colombiano, por tal razón el IDEAM en el año 2012 realizó un estudio llamado “Alteraciones De La Precipitación Y La Temperatura Ante Variabilidad Y Cambio Climático Para La Ciudad De Bogotá” (Ruiz & Escobar, 2012). Con el fin de realizar un diagnóstico de los efectos del cambio climático en la ciudad de Bogotá. Dentro del estudio realizado por el IDEAM se encontraron alteraciones en los niveles de precipitación actuales en comparación con los registros históricos, estableciendo que Bogotá es un escenario de cambio climático, por tal razón cada localidad de la ciudad será una zona de estudio para así poder determinar qué zonas se verían más afectadas por el aumento o disminución de las precipitaciones. La distribución espacial de las precipitaciones en la ciudad de Bogotá expone valores mínimos de precipitación en la localidad de Suba con respecto a las demás localidades, evidenciando variación en las lluvias en las últimas décadas. Dadas estas situaciones se toma la localidad de Suba como zona de estudio realizando una delimitación que no abarca toda la localidad. La zona de estudio y afectaciones en eventos como el niño, dan lugar a realizar un modelo que pueda calibrar el comportamiento de las precipitaciones, para así poder establecer un análisis del comportamiento actual y poder generar una base de datos que ayude a definir un comportamiento más acorde de las lluvias en futuros estudios en esta zona de la ciudad de Bogotá. Por lo anterior, se optó por desarrollar el estudio en el campus de la Universidad Santo Tomás, en el cual se localiza una estación meteorológica de la CAR y conforme con el estudio realizado por el IDEAM, se encuentra en una localidad con los registros de precipitación más bajos de la ciudad.

• Autores: Rosas Rios, Camilo Javier
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/44419
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/44419
• Palabra clave: Neuronal Network; Regression; Modeling; Hidrology; Precipitation; artificial intelligence.; IAD (Inteligencia artificial); Hidrologia; Precipitación atmosferica-Medición; Red Neuronal; Regresiones; Modelación; Precipitación; Hidrología; Inteligencia Artificial
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