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Modelo estadístico para la predicción del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en Andalucía
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dc.contributor.authorBlanquero, Rafaeles_ES
dc.contributor.authorCarrizosa, Emilioes_ES
dc.contributor.authorPita, María Fernandaes_ES
dc.contributor.authorCamarillo, Juan Marianoes_ES
dc.contributor.authorÁlvarez Francoso, Juan Ignacioes_ES
dc.date.accessioned2018-01-16T11:17:18Z-
dc.date.available2018-01-16T11:17:18Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationRodríguez Puebla, Concepción; Ceballos Barbancho, Antonio; González Reviriego, Nube; Morán Tejeda, Enrique; Hernández Encinas, Ascensión (eds.). Cambio climático. Extremos e impactos. Madrid: Asociación Española de Climatología, 2012, p. 261-270es_ES
dc.identifier.isbn978-84-695-4331-3-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/8279-
dc.descriptionPonencia presentada en: VIII Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Salamanca entre el 25 y el 28 de septiembre de 2012.es_ES
dc.description.abstract[ES]La comunicación aborda el diseño de un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en Andalucía y su persistencia en un horizonte temporal de 12 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k-Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos. El modelo se está aplicando en rutina en el Sistema de Información de Climatología Ambiental (CLIMA) de la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía (http://www.climasig.es).es_ES
dc.description.abstract[EN]This paper presents a statistical model for the dynamical prediction of drought in Andalusia. The drought index used is the IESP, which stands for Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica in Spanish, and has been applied to historical observation series (1950-2012) for 243 observatories. A kNN (k-Nearest Neighbors) algorithm is used to predict the future situations by averaging the past instances that are most similar to the current one. The application of a validation procedure on the available data shows that this model leads to very small percentages of failed predictions. The model is being applied by the Environment Ministry of the Andalusian Government to monitor drought in the region.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAsociación Española de Climatologíaes_ES
dc.relation.ispartofPublicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;8-
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento CC BYes_ES
dc.subjectIndicador de sequíaes_ES
dc.subjectPredicción de sequíaes_ES
dc.subjectK-Nearest Neighborses_ES
dc.subjectDrought predictiones_ES
dc.subjectDrought indicatores_ES
dc.titleModelo estadístico para la predicción del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en Andalucíaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Appears in Collections:(2012, Salamanca). VIII Congreso AEC


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