Una vez más la comunidad universitaria del Vicerrectorado de San Carlos siente alegría al expresar su orgullo ante el título de Doctor en Ingeniería mención Ambiente que recibió el profesor Franklin Paredes Trejo, docente Titular del programa Ingeniería, Tecnología y Arquitectura. "Sistema para la alerta temprana de sequías meteorológicas en Venezuela" es el Título de la Tesis Doctoral del profesor Paredes Trejo, presentada en la Universidad de Carabobo. Como tutor estuvo el Dr. Edilberto Guevara. Cabe señalar que el título de quinto nivel lo obtuvo el pasado mes de julio.
El jurado calificador conformado por los doctores Cristóbal Vega, Demetrio Rey Lago y Hervet Jegat, luego de leído el contenido y escuchada la exposición,
decidieron que la Tesis cumple con la rigurosidad académica
y científica,
por lo que se da por Aprobada con Mención Honorífica,
motivo a su alta aplicación Social ya que el trabajo puede generar una línea de
investigación.
Las sequías ocurren cuando las lluvias disminuyen o
cesan durante varios días, meses o años. En el último quinquenio, sucedieron en
Venezuela, varias sequías meteorológicas que impactaron negativamente los
sectores hidrológico, hidroeléctrico y agrícola. Con el objeto de proveer a las
instituciones que administran los recursos hídricos, una herramienta que alerte
tempranamente este fenómeno climático y así confrontar sus impactos, se
desarrolló y validó un modelo probabilístico condicional que advierte
anticipadamente su ocurrencia en el país.
METODOLOGÍA:
En esta investigación se usaron las series temporales pluviométricas de 632 estaciones administradas por entes públicos y privados. El Índice de Precipitación Estandarizado, SPI (por sus siglas en inglés: Standardized Precipitation Index) de McKee et al. (1993), se usó en la identificación de los eventos secos. Un Análisis de Componentes Principales junto a un Sistema de Información Geográfica (SIG) se emplearon para delimitar Subregiones Homogéneas (SH) geográficamente continuas, según el SPI. En cada SH se seleccionó una estación representativa (Estación de Referencia, ER).
Se aplicó un análisis de correlación cruzada a las series de SPI en las ER y las series temporales de ciertas anomalías; esta última, representada por 10 índices asociados a igual número de Variables Macroclimáticas (VM). Así, se identificó el desfase para el cual ocurre la mayor correlación lineal entre dichas series. Las 4 VM desfasadas, con mayor correlación lineal en cada ER, se organizaron en tres categorías (-1, 0 y +1), usando los cuartiles Q2y Q4 como valores de truncamiento; las series SPI se catalogaron en cuatro clases: No Seca (NS), Moderadamente Seca (MS), Severamente Seca (SS) o Extremadamente Seca (ES) definidas por McKee et al. (1993). Se determinó la probabilidad condicional de ocurrencia (reglas de Bayes) de las cuatro clases del SPI mencionadas, según cada una de las 81 combinaciones que pueden presentar las 4 VM desfasadas. Los modelos generados en cada ER, se validaron con las series de SPI provenientes de 20 estaciones pluviométricas del Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea Venezolana (no usadas anteriormente).
CONCLUSIONES:
Los resultados de esta investigación indican que los modelos desarrollados tienen un porcentaje de acierto, promedio, del 83%. En general, el porcentaje de aciertos de los eventos ES, tiende a ser directamente proporcional a la longitud de los registros considerados en el desarrollo del modelo. Por tanto, los modelos deben ser recalibrados en la medida que se cuente con nuevas mediciones, mejorando así, la asociación entre la estructura que presentan las señales de las VMs y la probabilidad de ocurrencia de los posibles estados del sistema (NS, MS, SS y ES).
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