Series de tiempo para monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe mediante modelo vectorial autorregresivo

Colombia, al ser un país con territorio marítimo sobre el mar Caribe y posición geográfica tropical, ha sido históricamente vulnerable a una eventual presencia de variabilidad climática en el ciclo meteorológico y oceanográfico, alterando las normales climatológicas que componen el sistema de equili...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/14737
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/14737
Palabra clave:
Series de tiempo
Modelo VAR
Oceanografía
Meteorología
Variabilidad climática
Funciones impulso respuesta
Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Modelo VAR espacial
Cambios climáticos - Mar Caribe
Análisis de series de tiempo
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Meteorology
Climate variability
Impulse response functions
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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description Colombia, al ser un país con territorio marítimo sobre el mar Caribe y posición geográfica tropical, ha sido históricamente vulnerable a una eventual presencia de variabilidad climática en el ciclo meteorológico y oceanográfico, alterando las normales climatológicas que componen el sistema de equilibrio océano – atmósfera y que por ende, afectan de manera directa a las dinámicas socioeconómicas del territorio continental y marítimo. Con el objetivo de monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe colombiano tomando como punto de muestra a Cartagena dada su privilegiada ubicación geográfica, se ajusta un modelo vectorial autorregresivo -VAR, por sus siglas en inglés - utilizando las observaciones climatológicas (Humedad del aire, temperatura del aire, presión barométrica, intensidad del viento y velocidad del viento) y oceanográficas (Nivel del mar RLS) medidas entre mayo de 2015 y agosto de 2018 en la estación meteorológica y oceanográfica Cartagena del Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas – CIOH – del Sistema de Medición de Parámetros Oceanográficos y de Meteorología Marina - SMPOMM - de la Dirección Marítima General - DIMAR. Para lograr el objetivo se estructuraron de manera íntegra 6 series de tiempo con los valores medios por mes de las variables climáticas asociadas anteriormente, como fuente principal para la modelización del VAR. El monitoreo estadístico de las series de tiempo evidenció que en el periodo temporal de estudio no se presentaron eventos de anormalidad climática asociadas a fenómenos. El niño - La niña, sin tener en cuenta la innata presencia de estacionalidad en cada una de las series trazadas debido a las épocas climáticas anuales. Los resultados del proyecto muestran que luego de validar de manera correcta los test estadísticos para corroborar la bondad de ajuste del modelo, se analizaron las funciones impulso respuesta estructuradas en un eventual escenario de variabilidad climática donde se concluye que en dado caso se llegue a presentar un registro o evento anormal (choque/impulso) de alguna variable de estudio en un momento determinado a escala mensual, el nivel del mar, como variable principal de monitoreo, tardaría en promedio entre 9 y 12 meses en regresar a su normalidad climatológica, es decir, su punto de equilibrio en el sistema de interacción océano – atmósfera.
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Con el objetivo de monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe colombiano tomando como punto de muestra a Cartagena dada su privilegiada ubicación geográfica, se ajusta un modelo vectorial autorregresivo -VAR, por sus siglas en inglés - utilizando las observaciones climatológicas (Humedad del aire, temperatura del aire, presión barométrica, intensidad del viento y velocidad del viento) y oceanográficas (Nivel del mar RLS) medidas entre mayo de 2015 y agosto de 2018 en la estación meteorológica y oceanográfica Cartagena del Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas – CIOH – del Sistema de Medición de Parámetros Oceanográficos y de Meteorología Marina - SMPOMM - de la Dirección Marítima General - DIMAR. Para lograr el objetivo se estructuraron de manera íntegra 6 series de tiempo con los valores medios por mes de las variables climáticas asociadas anteriormente, como fuente principal para la modelización del VAR. El monitoreo estadístico de las series de tiempo evidenció que en el periodo temporal de estudio no se presentaron eventos de anormalidad climática asociadas a fenómenos. El niño - La niña, sin tener en cuenta la innata presencia de estacionalidad en cada una de las series trazadas debido a las épocas climáticas anuales. Los resultados del proyecto muestran que luego de validar de manera correcta los test estadísticos para corroborar la bondad de ajuste del modelo, se analizaron las funciones impulso respuesta estructuradas en un eventual escenario de variabilidad climática donde se concluye que en dado caso se llegue a presentar un registro o evento anormal (choque/impulso) de alguna variable de estudio en un momento determinado a escala mensual, el nivel del mar, como variable principal de monitoreo, tardaría en promedio entre 9 y 12 meses en regresar a su normalidad climatológica, es decir, su punto de equilibrio en el sistema de interacción océano – atmósfera.Colombia, being a country with maritime territory on the Caribbean sea and tropical geographical position, has been vulnerable to the possible presence of climatic variability in the meteorological and oceanographic ciclycal, altering the climatological normals that make up the ocean - atmosphere equilibrium system and thus, they directly affect the socioeconomic dynamics of the continental and maritime territory. With the objective of monitoring climatic variability in the Colombian Caribbean sea and taking Cartagena city as a point of sampling given its privileged geographical location, we adjust an autoregressive vectorial model -VAR, using climatological observations (Humidity of the air, air temperature, barometric pressure, intensity of wind and wind speed) and oceanographic observations (Sea Level RLS) measured between may 2015 and august 2018 in the meteorological and oceanographic station CIOH - Cartagena of SMPOMM of DIMAR Institute. To achieve the objective, 6 time series with the average values per month of the climatic variables previously associated were structured in an integral manner, as the main source for the VAR modeling. The statistical monitoring of the time series showed that in the period of study there were no weather abnormality events associated with. El niño - La niña phenomenal, without taking into account the innate presence of seasonality in each of the series drawn due to the annual climatic times. The results of the project show that after correctly validating the statistical tests to corroborate the goodness of fit of the model, the impulse response functions structured in an eventual scenario of climatic variability were analyzed where it is concluded that if there is a record or abnormal event ( shock / impulse) of some study variable at a given time on a monthly scale, sea level, as the main monitoring variable, it would take between 9 and 12 months on average to return to its climatological normality, that is, its equilibrium point in the ocean-atmosphere interaction system.Dirección Marítima General - DIMARpdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Series de tiempoModelo VAROceanografíaMeteorologíaVariabilidad climáticaFunciones impulso respuestaIngeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicasModelo VAR espacialCambios climáticos - Mar CaribeAnálisis de series de tiempoTime seriesVAR modelOceanographyMeteorologyClimate variabilityImpulse response functionsSeries de tiempo para monitorear la variabilidad climática en el mar Caribe mediante modelo vectorial autorregresivoTime series to monitor climate variability in the Caribbean sea through an autoregressive vector modelMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILFontalvoJarabaCristianCamilo2019.pdf.jpgFontalvoJarabaCristianCamilo2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7752http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/14737/6/FontalvoJarabaCristianCamilo2019.pdf.jpg4a08d44914a7ef103238e958fb86d730MD56open accessORIGINALFontalvoJarabaCristianCamilo2019.pdfFontalvoJarabaCristianCamilo2019.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf16638337http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/14737/1/FontalvoJarabaCristianCamilo2019.pdf42d7e78568a9948aa829b072d4d293c4MD51open 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