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Chaotic Statistical Downscaling (CSD): Application and Comparison in the Bogotá River Basin

Este estudio presenta un nuevo método estadístico de reducción de escala denominado Chaotic Statistical Downscaling (CSD). El método se basa en tres pasos principales: Reconstrucción del espacio de fase para diferentes pasos temporales, identificación del caos determinista y un modelo predictivo de sincronización general. Para probar la metodología se utilizó la cuenca del río Bogotá. metodología. Se escalan dos fuentes de información climática: la primera corresponde a 47 estaciones pluviométricas (1970-2016, diaria) y la segunda se deriva de la información del modelo climático global MPI-ESM-MR con una resolución de 1,875° x 1,875° de resolución diaria. Estas series temporales se utilizaron para reconstruir el espacio de fase mediante el método del tiempo de retardo. El método Time-Delay nos permite encontrar los valores adecuados del retardo temporal y la dimensión de incrustación para captar la dinámica del atractor. Esta información se utilizó para calcular los exponentes de Lyapunov, lo que demuestra la existencia de caos determinista. Posteriormente, se crea un modelo predictivo basado en la sincronización general de dos sistemas dinámicos. dinámicos. Finalmente, los resultados obtenidos se comparan con otros modelos estadísticos de downscaling de la cuenca del río Bogotá utilizando diferentes medidas de error que muestran que el método propuesto es capaz de reproducir valores de precipitación confiables (RMSE=73.37).