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    Caracterización del oleaje generado por el huracán Matthew (2016), frente a su paso por la península de La Guajira, usando datos de reanálisis

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    URI
    http://hdl.handle.net/10584/11309
    Registro completo
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    Autor
    Molina Solano, Angie Paola
    Fecha
    2021
    Resumen
    Debido a los efectos del cambio climático en los eventos meteorológicos extremos, los estudios de oleaje producto de huracanes en el Caribe colombiano se hacen cada vez más necesarios a causa de la gran cantidad de actividades marinas desarrolladas en las ciudades costeras, las cuales pueden sufrir grandes pérdidas en caso de presentarse un evento de tales características. En esta investigación se simuló y caracterizó el oleaje generado por el huracán Matthew, el cual alcanzó categoría 5 y pasó muy cerca de la península de La Guajira, durante el periodo del 30 de septiembre al 9 de octubre de 2016. Se utilizó el modelo numérico espectral de propagación de oleaje SWAN para simular el oleaje generado por el huracán. Los parámetros de entrada del modelo fueron tomados de la base de datos de reanálisis ERA 5. Para ello, se utilizó en primera instancia una metodología la cual permitió comparar la base de datos de reanálisis con datos instrumentales in situ, con la finalidad de identificar la fiabilidad y funcionalidad de dichos datos modelados. Además, se utilizaron índices de ajuste de bondad para verificar el grado de correlación de los datos de reanálisis con los datos instrumentales. Posteriormente de la comparación, se simuló el oleaje generado por el huracán Matthew en el modelo de tercera generación SWAN, y se obtuvieron los parámetros de altura significante de ola (Hs), periodo pico (Tp) y dirección media (Dm) cerca a las costas de La Guajira, teniendo presente las principales zonas costeras-turísticas. Al realizar la investigación se obtuvo buenos resultados en los índices de bondad entre los datos instrumentales y los de reanálisis, por lo cual se puede utilizar la base de datos de ERA5, ya que resultan datos fiables y funcionales para su posterior uso en modelos numéricos como SWAN.
    Colecciones a las que pertenece
    • Trabajos de grado Pregrado en Geología [35]
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