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https://hdl.handle.net/20.500.12104/83777Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Palacios Hernández, Emilio | |
| dc.contributor.advisor | Monzón, César Octavio | |
| dc.contributor.author | Toral Salinas, Eliseo | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-03T03:32:59Z | - |
| dc.date.available | 2021-10-03T03:32:59Z | - |
| dc.date.issued | 2019-09-30 | |
| dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/83777 | - |
| dc.description.abstract | La zona metropolitana de Guadalajara está sujeta a fenómenos meteorológicos extremos que se manifiestan como granizo, rayos, truenos, inundaciones repentinas y vientos de gran velocidad, que en diversas ocasiones han provocado grandes pérdidas de bienes materiales e inclusive de vidas humanas, Los tormentas extremas en esta área son una realidad y como tal se deben de confeccionar mecanismos de protección que ayuden a la prevención y/o mitigación de desastres provocados por fenómenos hidrometeorológicos intensos que afectan a la población civil y sus bienes materiales a consecuencia de las mismas. Para estudiar y comprender estos fenómenos y también, así mismo, con la necesidad de predecir y mitigar riesgos, se realizó esta investigación analizando la información meteorológica histórica de un periodo de tiempo de 30 años, tomándose como fuente de información las bases de datos de PRECIS, CMORPH Y NARR, que son variables meteorológicas procedentes de estaciones terrenas y satélites meteorológicos, empleando para su análisis y organización mapas auto-organizados que es una rama particular del método de las redes neuronales artificiales. En esta investigación la precipitación se trató de acuerdo a su intensidad, lográndose delimitar los eventos de lluvia torrencial que se presentan en el valle de Atemajac, principalmente en el mes de junio, que están asociadas con un patrón importante de aporte de humedad proveniente tanto del Golfo de México como del Océano Pacífico, asociado a condiciones de temperatura que oscila entre 25 y 28°C y otros parámetros que permiten determinar que este es el mes que se presentan condiciones de lluvia de estas características. También se realizó una comparativa con respecto a los eventos en los cuales se presentan condiciones de precipitación en intensidades de lluvia moderada, fuerte, muy fuerte y torrencial focalizándose en los meses de junio, julio, agosto y septiembre, lo que climatológicamente coincide con otros estudios de este tipo realizados precedentemente en el área del valle de Atemajac, solo que, en contraste, en este proyecto se utilizaron redes neuronales artificiales. | |
| dc.description.tableofcontents | CAPITULO I: INTRODUCCIÓN 1.1. Antecedentes 15 1.2. Hipótesis. 17 1.3. Marco Teórico. 18 1.3.1. Tormentas. 18 1.3.2. Mecanismos de formación 20 1.3.2.1. Ingredientes para la formación de tormentas severas 20 1.3.3. SOMs en Meteorología.21 1.3.3.1. Datos de presión del nivel del mar y altura geopotencial 24 1.3.3.2. Temperatura del aire, humedad y datos del viento 25 1.3.3.3. Evaporación, precipitación y datos de nubes 28 1.3.3.4. Distribución a gran escala de la lluvia 28 1.4. Objetivos 28 1.4.1. General. 28 1.4.2. Particulares 28 CAPITULO 2: ZONA DE ESTUDIO. 29 2.1 Localización Geográfica. 29 2.2 Delimitación De La Investigación. 29 2.3 Características Fisiográficas 30 2.3.1 Orografía, Hidrografía y Vegetación 30 2.4 Características Climáticas 32 2.4.1 Clasificación 30 2.4.2 Temperatura y Precipitación 33 2.4.3 Resumen climático de Jalisco 35 CAPITULO 3: DATOS Y MÉTODOS 3.1 Bases de datos. 36 3.1.1 Base de datos de CMORPH 36 3.1.2 Base de Datos de PRECIS 36 3.1.3 Base de datos de NARR 37 3.1.4 Variables. 37 CAPITULO 3: DATOS Y MÉTODOS. 36 3.2 Metodología 38 3.2.1 Arquitectura en red 42 3.2.2 Algoritmo de Aprendizaje 43 3.2.3 Entrenamiento de las SOMs 46 3.3 Procedimiento Metodológico 48 3.3.1 Las Funciones de SOM 48 3.3.2 Forma y tamaño de la red SOM 49 3.3.3 Funciones vecinas (Neighborhood Function) 49 3.3.4 Otros Parámetros de Entrenamiento 50 3.3.5 La Inicialización del SOM 51 3.3.6 Estructura de MATLAB 51 3.3.7 Funciones de entrenamiento 52 3.3.8 Búsqueda de ganadores 52 3.3.9 Representaciones Gráficas de los Modelos SOM 54 CAPITULO 4: RESULTADOS Y DISCUSIONES54 4.1 Análisis de los resultados de las variables PRECIS 54 4.1.1 Temperatura Máxima en superficie y Presión a nivel del mar 54 4.1.2 Humedad y Viento a 850 mb 56 4.1.3 Divergencia y Viento a 850 mb 58 4.1.4 Altura Geopotencial a 500 mb 60 4.2 Análisis de los resultados de las variables de NARR 61 4.2.1 Precipitación convectiva acumulada (PCA) 62 4.2.2 Temperatura Superficial (AIRSFC) 63 4.2.3 Convective Available Potential Energy (CAPE) 64 4.2.4 Cobertura de Nubes Convectivas (CDCON) 64 4.2.5 Helicidad Relativa de la Tormenta (HLCY) 65 4.2.6 Humedad Disponible (MSTAV) 66 4.2.7 Agua precipitable (PRWTR) 67 4.2.8 Viento 68 4.2.9 Discusión 69 4.3 Análisis de los resultados de las variables NARR con Condiciones Iniciales Climatológicas 71 4.3.1 PCA de NARRM 71 4.3.2 AIRSFC de NARRM 72 4.3.3 CAPE de NARRM 73 4.3.4 CDCON de NARRM. 74 4.3.5 HLCY de NARRM 74 4.3.6 MSTAV de NARRM 75 4.3.7 PRWTR de NARRM 75 4.3.8 VIENTO de NARRM 76 4.3.9 Discusión de NARRM 79 4.4 Análisis del Estado Inicial conforme a los Promedios Climáticos (por meses del año 78 4.4.1 PRWTR de NARR I78 4.4.2 AIRSFC de NARRI 78 4.4.3 CAPE de NARRI 79 4.4.4 CDCON de NARRI 79 4.4.5 HLCY de NARRI 80 4.4.6 MSTAV de NARR I80 4.4.7 PRWTR de NARRI 81 4.4.8 VIENTO de NARRI 81 4.4.9 Discusión de “NARRI” 76 4.5 Datos CMORPH de Intensidad de Lluvia 82 4.5.1 Eventos de Lluvia Moderada 84 4.5.2 4.5.2. Eventos de lluvia Fuerte 85 4.5.3 Eventos de lluvia muy Fuerte 85 4.5.4 Eventos de Lluvia Torrencial 86 4.5.5 Discusión de CMORPH 86 4.6 Discusiones Generales 87 CAPÍTULO 5: CONCLUSIONES 89 REFERENCIAS 90 APÉNDICE 93 | |
| dc.format | application/PDF | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
| dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
| dc.subject | Zona Metropolitana | |
| dc.subject | Cmorph | |
| dc.subject | Narr | |
| dc.subject | Meteorologicas | |
| dc.subject | Precipitacion | |
| dc.subject | Patron | |
| dc.title | UTILIZACIÓN DE MAPAS AUTO-ORGANIZADOS PARA LOCALIZAR PATRONES METEOROLÓGICOS EN EL ÁREA DEL VALLE DE ATEMAJAC, JALISCO | |
| dc.type | Tesis de Maestría | |
| dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.holder | Toral Salinas, Eliseo | |
| dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO. | |
| dc.type.conacyt | masterThesis | |
| dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN HIDROMETEOROLOGIA | |
| dc.degree.department | CUCEI | |
| dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
| dc.degree.creator | MAESTRO EN CIENCIAS EN HIDROMETEOROLOGIA | |
| dc.contributor.director | De Velasco Sanromán., Guillermo Gutiérrez | |
| Aparece en las colecciones: | CUCEI | |
Ficheros en este ítem:
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