Reducción de escala espacial de datos diarios de precipitación y temperatura para estudios de salud pública en el departamento del Cauca, Colombia

dc.contributor.advisorVillamizar Amaya, Sandra Rocío
dc.contributor.advisorÁvila Díaz, Álvaro Javier
dc.contributor.authorBlanco Silva, Kevin David
dc.contributor.evaluatorGuzmán Arias, Diego Alejandro
dc.contributor.evaluatorBarrios Pérez, Camilo
dc.date.accessioned2023-04-06T17:45:47Z
dc.date.available2023-04-06T17:45:47Z
dc.date.created2023-03-14
dc.date.issued2023-03-14
dc.description.abstractLa variación de los parámetros climáticos en el planeta afecta los servicios ecosistémicos que la humanidad recibe del medio ambiente. Este es el caso de la salud humana pues esta variabilidad puede generar un ambiente propicio para la propagación de enfermedades sensibles al clima como es el caso del dengue. Se han desarrollado sistemas de alerta temprana (SAT) para el control, prevención y monitoreo de la propagación de este tipo de enfermedades permitiendo a las entidades responsables de la toma de decisiones trabajar hacia la minimización de los picos de contagio. Para la construcción de estos SAT se requiere la generación de mapas de favorabilidad ambiental que se alimentan de información meteorológica de alta resolución espacial con el objeto de ser aplicados a escalas locales; esto representa una gran limitante en Colombia pues, si bien se cuenta con información meteorológica, mucha de ella presenta fallas o datos ausentes, y no tiene la resolución espacial requerida para la implementación de dichos sistemas. En este proyecto se identificó e implementó la metodología geoestadística Kriging para la reducción de escala espacial de series diarias de las variables meteorológicas precipitación total y temperatura máxima, mínima y promedio en el departamento del departamento del Cauca, para su uso en el proyecto que adelanta el Instituto Nacional de Salud (INS) denominado “Estratificación espacial del dengue basado en la identificación de factores de riesgo: un ensayo piloto en el departamento del Cauca”. El proceso de escalamiento se aplicó a las bases de datos disponibles en las fuentes de información satelital y de reanálisis CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data), ERA5-Land (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) y MSWX (Multi-Source Weather), logrando una reducción de escala de la resolución de 0.1° ofrecida por las bases de datos MSWX y ERA5-Land y 0.05° de CHIRPS a una escala de 0.01° en todas las variables. Los datos escalados se evaluaron respecto a las mediciones in situ de las estaciones IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales) usando métricas de desempeño relevantes (RMSE, MAE, r, MBE). Las métricas obtenidas de las bases de datos escaladas, presentaron un mejor rendimiento respecto a los bancos de datos originales. Adicionalmente, no se verificó una única fuente de datos que tuviera las mejores métricas de desempeño para todas las variables analizadas. Usando la métrica MAE, (diferencia absoluta entre el valor observado y el estimado) se encontró que ERA5-Land ofrece los mejores datos escalados para las variables precipitación total y temperatura mínima diaria (MAE oscilando entre 3 mm a 10 mm y 1 °C a 2.5 °C, respectivamente) mientras que MSWX es una mejor fuente para el caso de las variables temperatura máxima y promedio diaria (MAE oscilando entre 1.5 °C a 3 °C y 0.5 °C a 1.5 °C, respectivamente). Sumado a lo anterior, se identificó que las métricas obtenidas para temperatura se encuentran cercanos a los valores presentados por otras metodologías, sin embargo, para el caso de la variable precipitación se obtuvieron datos con un rendimiento inferior al presentado por otros estudios. No obstante, las bases de datos meteorológicas generadas en el proceso de escalamiento permitieron al Instituto Nacional de Salud (INS) mejorar los resultados en la estimación de modelos de reproducción del vector Aedes Aegypti, requeridos para la construcción de los sistemas de alerta temprana de dengue en los municipios de Patía, Piamonte y Miranda del departamento del Cauca.
dc.description.abstractenglishThe variation of climatic parameters on the planet affects the ecosystem services that humanity receives from the environment. This is the case of human health, as this can create an environment conducive to the spread of climate-sensitive diseases such as dengue. Early warning systems (SAT) have been developed for the control, prevention, and monitoring of the spread of this type of disease that allow the entities responsible for decision-making to work towards minimizing contagion peaks. For the construction of these SATs, the generation of environmental favorability maps that are fed with high spatial resolution meteorological information is required in order to be applied at local scales; this represents a great limitation in Colombia because, although meteorological information is available, much of it presents faults or missing data, and does not have the spatial resolution required for the implementation of said systems. In this project, the Kriging geostatistical methodology was identified and implemented for the reduction of the spatial scale of daily series of the meteorological variables total precipitation and maximum, minimum and average temperature in the department of Cauca, for use in the project carried out by the National Institute of Health (INS) called "Spatial stratification of dengue based on the identification of risk factors: a pilot trial in the department of Cauca". The scaling process was applied to the databases available in the satellite information and reanalysis sources CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data), ERA5-Land (European Center for Medium-Range Weather Forecasts) and MSWX (Multi -Source Weather), achieving a 0.1° resolution downscaling offered by the MSWX and ERA5-Land databases and 0.05° from CHIRPS to a 0.01° scale in all variables. Scaled data was evaluated against in situ measurements from IDEAM (Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies) stations using relevant performance metrics (RMSE, MAE, r, MBE). The metrics obtained from the escalation databases presented a better performance with respect to the original databases. In addition, there was no single data source verified that had the best performance metrics for all the variables analyzed. Using the MAE metric (absolute difference between the observed and the estimated value) it was found that ERA5-Land offers the best scaled data for the variables total precipitation and minimum daily temperature (MAE ranging between 3 mm to 10 mm and 1 °C to 2.5 °C, respectively) while MSWX is a better source for the case of the maximum and daily average temperature variables (MAE oscillating between 1.5 °C to 3 °C and 0.5 °C to 1.5 °C, respectively). Added to the above, it was identified that the metrics obtained for temperature are close to the values presented by other methodologies, however, in the case of the precipitation variable, data was obtained with a lower performance than that presented by other studies. However, the meteorological databases generated in the scaling process allowed the National Institute of Health (INS) to improve the results in the estimation of reproduction models of the Aedes Aegypti vector, required for the construction of dengue early warning systems. in the municipalities of Patía, Piamonte and Miranda in the department of Cauca.
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dc.description.degreenameMagíster en Recursos Hídricos y Saneamiento Ambiental
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dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
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dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Recursos Hídricos y Saneamiento Ambiental
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenieria Civil
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dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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dc.subjectMeteorología
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dc.titleReducción de escala espacial de datos diarios de precipitación y temperatura para estudios de salud pública en el departamento del Cauca, Colombia
dc.title.englishSpatial Downscaling of Daily Precipitation and Temperature Data for Public Health Studies in the Department of Cauca, Colombia
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