Predicción de precipitación mensual mediante Redes Neuronales Artificiales para la cuenca del río Cali, Colombia
Using Artificial Neural Networks to predict monthly precipitation for the Cali river basin, Colombia
DOI:
https://doi.org/10.15446/dyna.v86n211.76079Palabras clave:
Reducción de escala, Redes Neuronales Artificiales, escenarios de Cambio Climático (es)Downscaling, Artificial Neural Network, Climatic Change scenarios (en)
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Referencias
Tang, M.S.Y., Chenoli, S.N., Samah, A.A. and Hai, O.S., An assessment of historical Antarctic precipitation and temperature trend using CMIP5 models and reanalysis datasets, Polar Science, 15(1), pp. 1-12, 2018. DOI: 10.1016/j.polar.2018.01.001
Okkan, U. and Kirdemir, U., Downscaling of monthly precipitation using CMIP5 climate models operated under RCPs, Meteorological Applications, 23(3), pp. 514-528, 2016. DOI: 10.1002/met.1575
Sinha, P., Mann, M.E., Fuentes, J.D., Mejia, A., Ning, L., Sun, W., He, T. and Obeysekera, J., Downscaled rainfall projections in south Florida using self-organizing maps, Science of the Total Environment, 635, pp. 1110-1123, 2018. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.04.144
Potter, N.J., Ekström, M., Chiew, F.H.S., Zhang, L. and Fu, G., Change-signal impacts in downscaled data and its influence on hydroclimate projections, Journal of Hydrology, 564, pp. 12-25, 2018. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2018.06.018
Bernal, N., Pabon, J.D., Molina, A. and Collantes, J.M., El método de reducción de escala estadístico aplicado a estudios de cambio climático, Meteorología Colombiana, [en línea]. 2000. [Accedido en: 19-jun-2018]. Disponible en: http://ciencias.bogota.unal.edu.co/ fileadmin/content/geociencias/revista_meteorologia_colombiana/numero02/02_12.pdf.
Tucker, S., Jones, R.G., Buonomo, E., Burgin, L. and Gallo, F., Dynamical downscaling of GloSea5 over Ethiopia, Climate Services, 9, pp. 57-71, 2018. DOI: 10.1016/J.CLISER.2018.02.001
Sa’adi, Z., Shahid, S., Chung, E.-S. and Ismail, T., bin Projection of spatial and temporal changes of rainfall in Sarawak of Borneo Island using statistical downscaling of CMIP5 models, Atmospheric Research, 197, pp. 446-460, 2017. DOI: 10.1016/J.ATMOSRES.2017.08.002
Le Roux, R., Katurji, M., Zawar-Reza, P., Qu enol, H. and Sturman, A., Comparison of statistical and dynamical downscaling results from the WRF model, Environmental Modelling & Software, 100, pp. 67-73, 2018. DOI: 10.1016/j.envsoft.2017.11.002
Jones, P.G., Thornton, P.K. and Heinke, J., Generating characteristic daily weather data using downscaled climate model data from the IPCC’s Fourth Assessment, CCAFS-climate, [online]. 2009, 24 P, Available at: http://www.ccafs-climate.org/downloads/docs/ Generating_Characteristic_Daily_Weather_Data_using_Downscaled_Climate_Model_Data_Jones_Thornton_Heinke_2009.pdf
Sachindra, D.A., Ahmed, K., Rashid, M.M., Shahid, S. and Perera, B.J.C., Statistical downscaling of precipitation using machine learning techniques, Atmospheric Research, 212, pp. 240-258, 2018. DOI: 10.1016/j.atmosres.2018.05.022
Vu, M.T., Aribarg, T., Supratid, S., Raghavan, S.V. and Liong, S.Y., Statistical downscaling rainfall using artificial neural network: significantly wetter Bangkok?, Theoretical and Applied Climatology, 126(3-4), pp. 453-467, 2016. DOI: 10.1007/s00704-015-1580-1
Coulibaly, P., Dibike, Y.B. and Anctil, F., Downscaling precipitation and temperature with temporal Neural Networks, Journal of Hydrometeorology, 6, pp. 483-496, 2005. DOI: 10.1175/JHM409.1
IDEAM. Nuevos escenarios de cambio climático para Colombia 2011-2100, Colombia, 2015, 60 P.
López-López, P., Immerzeel, W.W., Rodríguez-Sandoval, E.A., Sterk, G. and Schellekens, J., Spatial downscaling of satellite-based precipitation and its impact on discharge simulations in the Magdalena river Basin in Colombia, Frontiers in Earth Science, 6, pp. 1-23, 2018. DOI: 10.3389/feart.2018.00068
Armenta, G., Dorado, J., Rodríguez, A. and Ruiz, J., Escenarios de cambio climático para precipitación y temperaturas en Colombia, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia IDEAM, 2014.
Pabon-Caicedo, J.D., Cambio climático en Colombia: tendencias en la segunda mitad del Siglo XX y escenarios posibles para el siglo XXI, Acad. Colomb. Cienc., [en línea]. (139), pp. 261-278, 2012. Disponible en: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid= S0370-39082012000200010. [Accedido 19-may-2018].
Ruiz-Murcia, J.F., Cambio climático en temperatura, precipitación y humedad relativa para Colombia usando modelos meteorológicos de alta resolución. (Panorama 2011-2100), Nota Técnica del IDEAM, (5), pp. 1-91, 2010. DOI: 10.4067/S0250-71612010000100002.
Cardona-Guerrero, F., Ávila-Díaz, Á.J., Carvajal-Escobar, Y. and Jiménez-Escobar, H., Tendencias en las series de precipitación en dos cuencas torrenciales andinas del Valle del Cauca (Colombia), Tecno Lógicas, 17(32), pp. 85-95, 2014. DOI: 10.22430/22565337.208.
CVC and Fundación Pachamama, Plan de ordenación y manejo de la cuenca hidrográfica río Cali, Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca CVC, Cali, Colombia, 2011.
CVC. Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca. Boletin Hidroclimatico, [en línea]. 2016. [Accedido 17-sep-2019]. Disponible en: https://geo.cvc.gov.co/visor_avanzado/
IDEAM. Instituto de Hidrologia Metereologia y Estudios Ambientales. Servicio de solicitud de información IDEAM. [en línea]. S.f.[Accedido 17-sep-2019]. Disponible en: http://www.ideam.gov.co/ solicitud-de-informacion
Earth System Grid Federation (ESGF) Earth System Grid Federation (ESGF)- Home Page, [online]. 2018. [Acceced: January 19th of 2018]. Available at: https://esgf-node.llnl.gov/projects/esgf-llnl/.
Nkuna, T.R. and Odiyo, J.O., Filling of missing rainfall data in Luvuvhu River Catchment using artificial neural networks. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 36(14-15), pp. 830-835, 2011. DOI: 10.1016/j.pce.2011.07.041
Rodríguez-Pérez, J.R. y Beltrán-Vargas, J.E., Análisis de escenarios de cambio climático A1B, A2 y B1 para la reserva forestal protectora bosque oriental de Bogotá años 2040, 2070 y 2095 utilizando MarksimGCM, Revista Científica, 1(18), pp. 166-183, 2014. DOI: 10.14483/23448350.5595
Pierce, D., Package «ncdf4» Interface to Unidata netCDF (Version 4 or Earlier) Format Data Files, CRAN, [online]. 2017. [Acceced: August 22th of 2018]. Available at: https://cran.r-project.org/web/packages/ncdf4/ncdf4.pdf.
Kajornrit, J., Wong, K.W. and Fung, C.C., Estimation of missing precipitation records using modular artificial Neural Networks, Springer, Berlin, Heidelberg, [online]. 2012, pp. 52-59. Available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-34478-7_7
Matich, D.J. Redes Neuronales: conceptos básicos y aplicaciones., Departamento de Ingeniería Química, Universidad Tecnológica Nacional, [en línea]. 2001, 55 P. [Consultado: 19 de Enero de 2018] Disponible en: https://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/ quimica/5_anio/orientadora1/monograias/matich-redesneuronales.pdf
Venables, W.N. and Ripley, B.D., Modern applied statistics with S. Springer New York, New York, NY, USA, 2002.
Coulibaly, P. and Evora, N.D., Comparison of neural network methods for infilling missing daily weather records, Journal of Hydrology, 341(1-2), pp. 27-41, 2007. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2007.04.020 .
Ripley, B. and Venables, W., Package «nnet» Feed-Forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models, CRAN, [online]. 2016. [Acceced: August 22th of 2018]. Disponible en: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS4/ .
Restrepo, L.F. and González, J., From Pearson to Spearman, Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias, [online]. 20(2), pp. 183-192, 2007. [Acceced: January 29th of 2018]. Available at: https://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/rccp/article/view/324135
ESRI ¿Qué es un Kriging bayesiano empírico?—Help | ArcGIS for Desktop, [online]. 2016. [Acceced: Jane 15th of 2018]. Available at: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/guide-books/extensions /geostatistical-analyst/what-is-empirical-bayesian-kriging-.htm .
Vu, M.T. Aribarg, T. Supratid, S. Raghavan, S.V. and Liong, S.Y., Statistical downscaling rainfall using artificial neural network: significantly wetter Bangkok?, Theor. Appl. Climatol., 126(3–4), pp. 453-467, 2016. DOI: 10.1007/s00704-015-1580-1
Ribalaygua, J., Pino, M.R., Pórtoles, J., Roldán, E., Gaitán, E., Chinarro, D. and Torres, L., Climate change scenarios for temperature and precipitation in Aragón (Spain). Science of the Total Environment, 463-464, pp. 1015-1030, 2013. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2013.06.089.
Gulacha, M.M. and Mulungu, D.M.M., Generation of climate change scenarios for precipitation and temperature at local scales using SDSM in Wami-Ruvu River Basin Tanzania. Physics and Chemistry of the Earth, 100, pp. 62-72, 2013. DOI: 10.1016/j.pce.2016.10.003
Cardona-Guerrero, F. Ávila-Díaz, Á.J. Carvajal-Escobar, Y. y Jiménez-Escobar, H., Tendencias en las series de precipitación en dos cuencas torrenciales andinas del Valle del Cauca (Colombia), Tecno Lógicas, [en línea]. 17(32), pp. 85-95, 2014. [Accedido: 17-sep-2019]. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/teclo/v17n32/v17n32a09.pdf
IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Nuevos escenarios de Cambio Climático para Colombia 2011-2100. [en línea]. 2015. [Accedido: febrero 4, 2018]. Disponible en: http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/022964/ documento_nacional_departamental.pdf
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CrossRef Cited-by
1. Andres Felipe Ruiz Hurtado, Viviana Vargas-Franco, Luis Octavio González-Salcedo. (2025). Neural Networks and Fuzzy Logic-Based Approaches for Precipitation Estimation: A Systematic Review. Ingeniería e Investigación, 44(3), p.e108609. https://doi.org/10.15446/ing.investig.108609.
2. Isaida Flores Berenguer, Jenny García Tristá, Yoermes Glez Haramboure. (2021). Evaluación de la estabilidad de taludes en presas de tierra empleando Redes Neuronales Artificiales. Revista de la Universidad del Zulia, 12(32), p.261. https://doi.org/10.46925//rdluz.32.17.
3. Adrián Martínez, Manuel Herrera, Jesús López de la Cruz, Ismael Orozco. (2023). Coupled Model for Assessing the Present and Future Watershed Vulnerabilities to Climate Change Impacts. Water, 15(4), p.711. https://doi.org/10.3390/w15040711.
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