Fr. 64.00

Propuesta para usar redes bayesianas en la alerta temprana de sequías - Aplicación en Venezuela

Spanish · Paperback / Softback

Shipping usually within 2 to 3 weeks (title will be printed to order)

Description

Read more

La intensificación y recurrencia de las sequías extremas son uno de los impactos más devastadores del calentamiento global. Estos fenómenos naturales son muy difíciles de pronosticar, sin embargo algunos índices climáticos en conjunción con la teoría de redes bayesianas anticipan, con bastante precisión, su ocurrencia en algunas regiones de Venezuela. En el mediano plazo, esta metodología podría mejorarse y luego adaptarse a otros países de Latinoamérica, Centroamérica y El Caribe, que suelen ser afectados por sequías extremas muy persistentes. En este libro se describe las bases conceptuales generales de las sequías meteorológicas y se detalla paso a paso como pueden desarrollarse redes bayesianas que permiten emitir alertas tempranas sobre este fenómeno.

About the author










MSc. Ingeniería Ambiental. Dr. en Ingeniería. Profesor de Hidrología y Climatología (UNELLEZ - VIPI). Director del Grupo para Investigaciones sobre Cuencas Hidrográficas y Recursos Hidráulicos del Programa Ingeniería. Área: sequías y modelos de alerta temprana de eventos extremos.

Product details

Authors Edil Guevara-Pérez, Edilberto Guevara-Pérez, Franklin Javie Paredes Trejo, Franklin Javier Paredes Trejo
Publisher Editorial Académica Española
 
Languages Spanish
Product format Paperback / Softback
Released 27.12.2012
 
EAN 9783659063138
ISBN 978-3-659-06313-8
No. of pages 152
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Probability theory, stochastic theory, mathematical statistics

Customer reviews

No reviews have been written for this item yet. Write the first review and be helpful to other users when they decide on a purchase.

Write a review

Thumbs up or thumbs down? Write your own review.

For messages to CeDe.ch please use the contact form.

The input fields marked * are obligatory

By submitting this form you agree to our data privacy statement.