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Evaluación de riesgos a inundaciones en la Cuenca Cárdenas-Comalcalco, Tabasco, México. Colegio de Postgraduados
González Mancillas, Rigoberto.
La presente investigación se realizó en la Cuenca Cárdenas-Comalcalco. Esta Cuenca tiene una extensión de 274,255.32 ha, que incluye los municipios de casi todo Cárdenas, parte de Huimanguillo, Paraíso y Comalcalco, y constantemente es afectada por inundaciones. Así que, el propósito de la presente investigación consistió en conocer la percepción de la vulnerabilidad en zonas con riesgos a inundaciones realizando la evaluación de las zonas con riesgos a inundaciones con precipitaciones extremas asociado al Modelo Digital de Elevación (MDE). Para ello se realizó un análisis de la distribución probabilística de valores extremos de precipitación pluvial utilizando datos históricos de lluvia para la construcción de curvas de Intensidad Duración y Frecuencia...
Palavras-chave: Riesgos; Inundaciones; Precipitaciones extremas; Modelo Digital de Elevación (MDE); Percepción; Hazards; Floods; Extreme rainfall; Digital Elevation Model (DEM); Perception; Maestría; Producción Agroalimentaria en el Trópico.
Ano: 2010 URL: http://hdl.handle.net/10521/251
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Regresión espacial de precipitaciones extremas en el estado de Tabasco. Colegio de Postgraduados
Pérez Figueroa, Rebeca Alejandra.
Las precipitaciones extremas en el estado de Tabasco, México, causan pérdidas económicas y serios estragos a los ecosistemas cada año. Esta investigación se basa en el desarrollo de un análisis de eventos de precipitación extrema en Tabasco empleando la información en la base de datos MAYA que comprende observaciones de lluvia diarias para nodos-geográficamente equidistantes. El principal objetivo es proponer un modelo de regresión espacial para datos de precipitaciones extremas con el fin de estimar períodos de retorno vía un modelo jerárquico Bayesiano, y proveer de mapas de riesgo basados en el modelo ajustado así como en la distribución predictiva de precipitación extrema. Se encontró que la localización geográfica incrementa la exactitud en la...
Palavras-chave: Bayesiano; Regresión espacial; Lluvia extrema; Bayesian; Spatial regression; Extreme rainfall; Estadística; Maestría.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/782
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