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Modelo híbrido estocástico-Determinístico de series temporales de precipitación: Aplicación en simulación y predicción en cuencas peninsulares de influencia Atlántica.

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Modelo híbrido estocástico-Determinístico de series temporales de precipitación: Aplicación en simulación y predicción en cuencas peninsulares de influencia Atlántica.

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dc.contributor.advisor García Bartual, Rafael Luis es_ES
dc.contributor.author Lage González, Ana es_ES
dc.date.accessioned 2009-05-13T07:10:54Z es_ES
dc.date.created 2001-06-26T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2009-05-13T07:10:54Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/4621 es_ES
dc.description.abstract La precipitación es el resultado de procesos físicos complejos, los cuales son altamente no lineales y muy sensibles a las condiciones iniciales. Bajo un planteamiento exclusivamente meteorológico determinístico no se pueden predecir de forma precisa valores de lluvia con aplicaciones potenciales en estudios hidrológicos. En esta tesis se sigue una vía estocástica-determinística. En primer lugar se hace una revisión de los modelos más relevantes para simulación de precipitación diaria, tanto los puramente estadísticos como los que añaden relaciones con variables meteorológicas. A continuación se desarrolla un modelo estocástico para precipitación diaria. Los eventos lluviosos son realizaciones independientes de un proceso de Poisson. Los estadísticos de las series simuladas y observadas para varias estaciones pluviométricas son muy similares. Este modelo también es superior a uno basado en Cadenas de Markov. Sin embargo, este modelo, aún siendo una herramienta útil para simulación de precipitación diaria, no es adecuado para predicción de precipitación o estudios de cambio climático. Los modelos de circulación general usan rejillas de varios grados de latitud por varios de longitud mucho mayores que la escala cuenca a la que operan los modelos relacionados con recursos hidráulicos. Por esta razón es por la que se presenta la idea de downscaling. Esencialmente, el downscaling estadístico consiste en traducir las variaciones del flujo a gran escala en los valores de variables locales como puede ser la precipitación. Para ello se usan las relaciones observadas entre la circulación general y la variable en estudio. De este modo, se propone un modelo basado en downscaling. Se utiliza una clasificación sinóptica a existente para la Península Ibérica. El calendario de tipos de tiempo se simula mediante un proceso de Markov discreto. El modelo se aplica con éxito para predicción tanto areal como puntual de la precipitación diaria. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Hidrología es_ES
dc.subject Hidroeléctrica es_ES
dc.subject Deterministico es_ES
dc.subject Estocástico es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA HIDRAULICA es_ES
dc.title Modelo híbrido estocástico-Determinístico de series temporales de precipitación: Aplicación en simulación y predicción en cuencas peninsulares de influencia Atlántica.
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/4621 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient es_ES
dc.description.bibliographicCitation Lage Gonzalez, A. (2001). Modelo híbrido estocástico-Determinístico de series temporales de precipitación: Aplicación en simulación y predicción en cuencas peninsulares de influencia Atlántica [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/4621. es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 1310 es_ES


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