Análisis de distribuciones de series temporales aplicada a la tendencia climática para la región del Valle de Catamarca

Autores
Pucheta, Julian Antonio; Salas, Carlos A.; Herrera, Martín; Arrieta, Fernando; Patiño, H. Daniel; Rodríguez Rivero, Cristian
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica. Córdoba; Argentina.
Fil: Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina.
Fil: Salas, Carlos A.. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina.
Fil: Herrera, Martín. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina.
Fil: Arrieta, Fernando. Universidad Austral. Buenos Aires; Argentina.
Fil: Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática. San Juan; Argentina.
Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Cardiff Metropolitan University. Cardiff Schoolof Technologies. Gales; Reino Unido.
En la Región de la ciudad de San Fernando del Valle de Catamarca hay antecedentes de eventos climáticos severos que han quedado registradas por sus impactos negativos en la sociedad. Desde la disciplina de control automático se trata de proponer una solución al hecho de estar alerta y prever acciones que mitiguen los daños mediante un sistema de modelado de procesos dinámicos. Se proponen algoritmos para el caso particular del Valle de Catamarca empleando datos de disponibilidad libre con latencia de 48Hs (NASA-POWER). El desafío en el cálculo es que las series de datos tienen pocos años de historia como para definir una tendencia a largo plazo y los eventos severos aparecieron en los últimos años, sabiendo que las variables climáticas presentan estacionalidad. Se muestran los resultados obtenidos de algoritmos de detección de tendencia en los datos, enfocados en los cambios de distribución de lluvia a lo largo del año hidrológico. Se analiza la divergencia Kullback-Leibler entre una distribución media y la distribución en cada año de la lluvia para establecer la probabilidad de eventos climáticos severos en el futuro.
Fuente
Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA
Materia
distribución de lluvia
pronóstico de series temporales
modelos dinámicos
predicción de series temporales
filtrado dinámico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
Repositorio
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)
Institución
Universidad Nacional de Catamarca
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En la Región de la ciudad de San Fernando del Valle de Catamarca hay antecedentes de eventos climáticos severos que han quedado registradas por sus impactos negativos en la sociedad. Desde la disciplina de control automático se trata de proponer una solución al hecho de estar alerta y prever acciones que mitiguen los daños mediante un sistema de modelado de procesos dinámicos. Se proponen algoritmos para el caso particular del Valle de Catamarca empleando datos de disponibilidad libre con latencia de 48Hs (NASA-POWER). El desafío en el cálculo es que las series de datos tienen pocos años de historia como para definir una tendencia a largo plazo y los eventos severos aparecieron en los últimos años, sabiendo que las variables climáticas presentan estacionalidad. Se muestran los resultados obtenidos de algoritmos de detección de tendencia en los datos, enfocados en los cambios de distribución de lluvia a lo largo del año hidrológico. Se analiza la divergencia Kullback-Leibler entre una distribución media y la distribución en cada año de la lluvia para establecer la probabilidad de eventos climáticos severos en el futuro.
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