M10- Predicción de Lluvias Extremas
Tutor: Javier Alvarez
jalvarez@unc.edu.ar
En esta mentoría se propone en primer lugar, recopilar y analizar largos registros de observaciones hidro-meteorológicas en la provincia con especial énfasis en una variable: lluvia máxima anual. Además, se propone evaluar si la disponibilidad espacial de esa información es suficiente para los estudios hidrometeorológicos requeridos. En los casos que sea necesario rellenar las series y suplir la falta de datos espacialmente, se propone complementar los datos disponibles con datos obtenidos de reanálisis climáticos.
En segundo lugar, se propone generar un modelo capaz de predecir (con cierta probabilidad) las lluvias extremas en diferentes partes de la provincia para los próximos años. Para ello se utilizará la información histórica la cual será dividida en dos grupos utilizando los últimos 10 años de registro para validación y test del modelo propuesto.
La predicción de lluvias extremas ha cobrado significativa importancia en los últimos años en los ámbitos de investigación y de gestión gubernamental, tanto a nivel local, regional y a nivel mundial. En particular en la provincia de Córdoba han ocurrido en los últimos años, grandes inundaciones en diversas partes de la provincia: Villa María en 2014, Sierras Chicas en 2015, Mina Clavero en 2018, etc.
– ¿Qué distribución de probabilidad poseen las lluvias extremas en las diferentes regiones de la Provincia de Córdoba? ¿Y las lluvias acumuladas anuales?
– ¿Hay tendencias temporales de aumento o disminución de las lluvias extremas en la Provincia?
– ¿Existe alguna correlación entre las lluvias extremas e índices climáticos que caracterizan procesos cuasi-periódicos?
– ¿Podemos predecir si en los próximos años las lluvias serán mayores o menores a la media?
– ¿Cuál es la mejor herramienta matemática para realizar estas proyecciones?
Si querés inspeccionar el conjunto de datos, lo encontrarás en la dirección del repo: https://github.com/Rondamon/2022_Mentoria_LluviasExtremas/tree/master
Entrega 20/05 – Práctico de análisis y visualización, para entender los patrones de las lluvias máximas diarias anuales (PMDA) en distintas estaciones de la Provincia, se espera:
– Entender qué distribución de probabilidades representan a los datos,
– ¿Cambian los estadísticos en función de la altura o latitud y longitud de la estación?
– ¿Existen tendencias temporales en las series de PMDA?
Entrega 17/06 – Práctico de análisis y curación, consistirá en cuantificar en cada estación el número de datos faltantes respecto al total de datos y evaluar la metodología ideal para tratarlos.
Entrega 24/06 – Video de presentación intermedia del proyecto y dataset.
Entrega 29/07 – Práctico aprendizaje supervisado, consistirá en intentar predecir si las futuras lluvias serán mayores o menores respecto a la media y su magnitud.
Entrega 26/08 – Práctico aprendizaje no supervisado, consistirá en aplicar técnicas de agrupamiento para mejorar las predicciones de los algoritmos del practico anterior.
Entrega 23/09 – Video de presentación final de mentoría.
Jornadas 11/11 y 12/11 – Presentación de mentorías.