Análisis Probabilístico Integral e Implicaciones Prácticas de la Distribución de la Lluvia en Pakistán
Autores: Haseeb, Fahad; Ali, Shahid; Ahmed, Naveed; Alarifi, Nassir; Youssef, Youssef M.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Análisis Probabilístico Integral e Implicaciones Prácticas de la Distribución de la Lluvia en Pakistán
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Distribuciones de probabilidad
Lluvias extremas
Pakistán
Condiciones climáticas
Gestión de recursos hídricos
Resiliencia ante inundaciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Seleccionar con precisión un modelo de distribución de probabilidad apropiado es un desafío crítico al predecir lluvias extremas en regiones áridas y semiáridas, especialmente en países con diversas condiciones climáticas. Este estudio presenta una metodología integral para evaluar las distribuciones de probabilidad de lluvia en Pakistán y tiene como objetivo crear un mapa de zonificación probabilística que pueda servir como un recurso valioso para informar el desarrollo de estrategias para una gestión eficiente de los recursos hídricos y una mejor resiliencia ante inundaciones en diversas condiciones climáticas y geográficas. Los datos de precipitación del Departamento Meteorológico de Pakistán (PMD) durante 42 años se compararon con CHIRPS, confirmando su precisión. Se evaluaron nueve distribuciones de probabilidad, siendo cinco modelos - log Pearson tipo-III (LP3), Weibull (W2), log normal (LN2), Valor Extremo Generalizado (GEV) y gamma (GAM) - considerados los más adecuados para la variabilidad climática de la región. La aplicabilidad espacial de estas distribuciones se identificó de la siguiente manera: LP3 (30%), LN2 (30%), W2 (15%), GEV (10%) y GAM (15%). Las regiones central y sur de Punjab se caracterizaron predominantemente por LN2, mientras que GAM fue prevalente en las áreas costeras de Sindh. Baluchistán mostró una distribución heterogénea de W2, LP3 y LN2, mientras que la región montañosa de Gilgit-Baltistán se asoció exclusivamente con GEV. Khyber Pakhtunkhwa demostró una mezcla de distribuciones GEV y LP3. Más allá de las variaciones provinciales, surgieron patrones distintos: GEV dominó en áreas de alta altitud y clima frío-templado; LP3 fue común en regiones montañosas con perfiles de temperatura variables; y W2 fue prevalente a lo largo del río Indus, propenso a inundaciones. Este estudio proporciona un marco sólido para la preparación ante desastres específicos de la región y contribuye a iniciativas de desarrollo sostenible al ofrecer estrategias personalizadas para gestionar eventos de lluvias extremas en las diversas zonas climáticas de Pakistán.
Descripción
Seleccionar con precisión un modelo de distribución de probabilidad apropiado es un desafío crítico al predecir lluvias extremas en regiones áridas y semiáridas, especialmente en países con diversas condiciones climáticas. Este estudio presenta una metodología integral para evaluar las distribuciones de probabilidad de lluvia en Pakistán y tiene como objetivo crear un mapa de zonificación probabilística que pueda servir como un recurso valioso para informar el desarrollo de estrategias para una gestión eficiente de los recursos hídricos y una mejor resiliencia ante inundaciones en diversas condiciones climáticas y geográficas. Los datos de precipitación del Departamento Meteorológico de Pakistán (PMD) durante 42 años se compararon con CHIRPS, confirmando su precisión. Se evaluaron nueve distribuciones de probabilidad, siendo cinco modelos - log Pearson tipo-III (LP3), Weibull (W2), log normal (LN2), Valor Extremo Generalizado (GEV) y gamma (GAM) - considerados los más adecuados para la variabilidad climática de la región. La aplicabilidad espacial de estas distribuciones se identificó de la siguiente manera: LP3 (30%), LN2 (30%), W2 (15%), GEV (10%) y GAM (15%). Las regiones central y sur de Punjab se caracterizaron predominantemente por LN2, mientras que GAM fue prevalente en las áreas costeras de Sindh. Baluchistán mostró una distribución heterogénea de W2, LP3 y LN2, mientras que la región montañosa de Gilgit-Baltistán se asoció exclusivamente con GEV. Khyber Pakhtunkhwa demostró una mezcla de distribuciones GEV y LP3. Más allá de las variaciones provinciales, surgieron patrones distintos: GEV dominó en áreas de alta altitud y clima frío-templado; LP3 fue común en regiones montañosas con perfiles de temperatura variables; y W2 fue prevalente a lo largo del río Indus, propenso a inundaciones. Este estudio proporciona un marco sólido para la preparación ante desastres específicos de la región y contribuye a iniciativas de desarrollo sostenible al ofrecer estrategias personalizadas para gestionar eventos de lluvias extremas en las diversas zonas climáticas de Pakistán.