Registro:
| Documento: | Tesis de Maestría |
| Título: | Caracterización y modelado de eventos extremos en estaciones centenarias de las cuencas del Paraná, Uruguay y Limay |
| Título alternativo: | Characterization and modeling of extreme events in centennial stations of the Paraná, Uruguay, and Limay river basins |
| Autor: | Quarracino, Luciana |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2025-02-27 |
| Fecha en portada: | Febrero 2025 |
| Grado Obtenido: | Maestría |
| Título Obtenido: | Magíster de la Universidad de Buenos Aires en el área de Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Meis, Melanie |
| Director Asistente: | Camporino, Maximiliano |
| Jurado: | González, Marcela Hebe; Pousa, Federico Javier; Solovey, Guillermo |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | AGRUPAMIENTO; PRONOSTICO; CAUDAL; COMPONENTES PRINCIPALES; ENSOCLUSTERING; FORECAST; INFLOWS; PRINCIPAL COMPONENTS; ENSO |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7902_Quarracino |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7902_Quarracino.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7902_Quarracino |
| Ubicación: | DMI 007902 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Quarracino, Luciana. (2025). Caracterización y modelado de eventos extremos en estaciones centenarias de las cuencas del Paraná, Uruguay y Limay. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7902_Quarracino |
Resumen:
La presente tesis de maestría se centró en el estudio de los ríos Paraná, Limay y Uruguay analizando los patrones temporales de las series de caudal con el objetivo de agrupar las crónicas hidrológicas y pronosticar el comportamiento futuro de las cuencas. En una primera instancia se realizó un análisis exploratorio de datos para cada río y se analizaron los cambios en las tendencias históricas. Asimismo, se encontraron correlaciones entre los meses, trimestres y medidas descriptivas de las crónicas hidrológicas. Además, se identificaron patrones comunes en los regímenes de los ríos y se utilizó la técnica de agrupamiento K-means que permitió clasificar las crónicas en cuatro clústeres de acuerdo a características comunes relacionadas con la humedad de las crónicas y la temporalidad de esa humedad dentro del año. Finalmente, los modelos de pronóstico aplicados mostraron que los árboles de decisión son efectivos para predecir a partir de variables del primer trimestre, mientras que la regresión logística con penalización Ridge es más adecuada para los casos en los que se cuenta también con información del segundo y tercer trimestre. Además, se evaluó la influencia del ENSO en el comportamiento de las crónicas, concluyendo que en este caso no aporta información significativa para mejorar los modelos de pronóstico. Estos resultados podrían replicarse en otras cuencas del país, permitiendo un uso más eficiente de los recursos hídricos y un mejor manejo anticipatorio de los mismos. Asimismo, abre la posibilidad de investigar otras oscilaciones climáticas y períodos de tiempo para mejorar la precisión de los modelos de pronóstico.
Abstract:
This master’s thesis focused on the study of the Paran ́a, Limay, and Uruguay rivers, analy- zing the temporal patterns of flow series with the aim of grouping hydrological chronicles and forecasting future basin behavior. Initially, an exploratory data analysis was conducted for each river, and changes in historical trends were examined. Additionally, correlations were found between months, quarters, and descriptive measures of the hydrological chronicles. Furthermore, common patterns were identified in the river regimes, and the K-means clustering technique was used to classify the chronicles into four clusters based on common characteristics related to the moisture of the chronicles and the seasonality of that moisture within the year. Finally, the applied forecasting models showed that decision trees are effective for predicting from first-quarter variables, while Ridge-penalized logistic regression is more suitable for cases where information from the second and third quarters is also available. Additionally, the influence of ENSO on the behavior of the chronicles was evaluated, concluding that in this case, it does not provide significant information to improve the forecasting models. These results could be replicated in other basins in the country, allowing for more efficient use of water resources and better anticipatory management. It also opens the possibility of investigating other climatic oscillations and time periods to improve the accuracy of the forecasting models.
Citación:
---------- APA ----------
Quarracino, Luciana. (2025). Caracterización y modelado de eventos extremos en estaciones centenarias de las cuencas del Paraná, Uruguay y Limay. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7902_Quarracino
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Quarracino, Luciana. "Caracterización y modelado de eventos extremos en estaciones centenarias de las cuencas del Paraná, Uruguay y Limay". Tesis de Maestría, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7902_Quarracino
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