Resumen

YUREKLI, K.; TAGHI SATTARI, M.; ANLI, A. S.  y  HINIS, M. A.. Seasonal and annual regional drought prediction by using data-mining approach. Atmósfera [online]. 2012, vol.25, n.1, pp.85-105. ISSN 0187-6236.

Este estudio examina el análisis de la sequía estacional regional con base en el método del índice estandarizado de precipitación (SPI, por sus siglas en inglés) y en la técnica del árbol de decisiones que es una aproximación de minería de datos. Se formaron series de precipitación acumulada para cinco periodos de referencia (cuatro series estacionales y una anual) utilizando la precipitación mensual de 17 estaciones de la cuenca de Cekerek en Turquía, que tiene un área de 1 165 440 ha. Se realizó un análisis regional agrupando las estaciones inicialmente como grupos homogéneos de acuerdo con el criterio de discordancia considerando las tasas de momento-l. No hubo estaciones discordantes de acuerdo con las medidas de discordancia de las características de los sitios, excepto para las del primer período de referencia. Las medidas de heterogeneidad muestran que los grupos seleccionados fueron homogéneos. Con base en el criterio de bondad de ajuste |ZDIST| las distribuciones regionales candidato con |ZDIST| mínimo para los periodos de referencia k fueron la Pareto generalizada (GPA), la de valores extremos generalizados (GEV), la logística generalizada (GLO) la Pearson tipo III (PE·), la GEV y la log normal de 3 parámetros (LN3), respectivamente. Las categorías de sequía para cada región se predijeron aplicando el árbol de decisiones obtenido de la fase de entrenamiento para los periodos k de referencia. Los resultados revelan que no hubo diferencia significativa entre las categorías de sequía calculadas con el algoritmo convencional de SPI y las de la aproximación por el árbol de decisiones. Más aún, la exactitud de la predicción para los periodos de referencia k fue mayor que 94 %, excepto para los períodos de referencia k3 (81.2 %) y k5 (86.4 %).

Palabras llave : L-moments; regionalization; standard precipitation index; decision tree.

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