Predicción de precipitación mensual mediante Redes Neuronales Artificiales para la cuenca del río Cali, Colombia

Predicción de precipitación mensual mediante Redes Neuronales Artificiales para la cuenca del río Cali, Colombia

Daniel David Montenegro Murillo, Mayra Alejandra Pérez Ortiz, Viviana Vargas Franco

Estudiar el comportamiento futuro de la precipitación en las cuencas hidrográficas es un tema vital cuando se habla realizar un correcto ordenamiento territorial de las mismas, ya que, esto permitiría disminuir la vulnerabilidad y mitigar desastres. Por esta razón, este estudio se enfocó realizar un análisis de los escenarios de cambio climático en la cuenca hidrográfica del río Cali; partiendo de una base datos de precipitación mensual de 35 estaciones y Modelos de Circulación General (GCM) del conjunto de datos CMIP5, a partir de estos se realizó una reducción de escala estadística de los escenarios RCP 2.6, 4.5 y 8.5 mediante Redes Neuronales Artificiales y posteriormente se analizaron los cambios que se presentaran para el año 2100. Estos análisis permitieron establecer que los diferentes escenarios analizados afirman que en los años venideros existirá un desplazamiento de la precipitación de la zona alta a la media y baja de la cuenca.

2019

Reducción de Escala, escenarios de cambio climático, redes neuronales artificiales

10.15446/dyna.v86n211.76079

Dyna

Universidad Nacional de Colombia

Technology, Mining engineering. Metallurgy