Análisis de la dinámica caótica para las series temporales de variables meteorológicas en la estación climatológica de Chone

Estudiar el clima ha sido de gran interés a lo largo de la historia, desde el siglo XVII con la creación de los primeros instrumentos de medición de variables meteorológicas, siendo el principal motivo realizar predicciones acertadas del clima. Se suelen utilizar métodos matemáticos, estadísticos y...

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Autor principal: Ayala Cajas, María Fernanda (author)
Formato: bachelorThesis
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Publicado: 2017
Materias:
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description Estudiar el clima ha sido de gran interés a lo largo de la historia, desde el siglo XVII con la creación de los primeros instrumentos de medición de variables meteorológicas, siendo el principal motivo realizar predicciones acertadas del clima. Se suelen utilizar métodos matemáticos, estadísticos y programas informáticos los cuales la mayoría son de naturaleza lineal. Esto provoca que en muchos casos la información relevante y los componentes no lineales permanezcan escondidos. El proyecto de investigación analizó el comportamiento dinámico, mediante técnicas de análisis no lineal, de las siguientes variables meteorológicas: precipitación, evaporación, temperatura, humedad y velocidad del viento, de la estación climatológica principal de Chone (M0162), cuyos registros fueron proporcionados por el INAMHI. Se utilizó el software Matlab para aplicar tres técnicas de medida del caos sobre las cinco variables en estudio con el fin de buscar algún indicio de caos en las series. La primera técnica que se utilizó fue la distribución de probabilidades, seguida de la reconstrucción de diagramas de espacio de fases y finalmente se elaboraron mapas recurrentes. Se obtuvo como resultados cinco histogramas, cinco diagramas de espacio de fases y cinco mapas recurrentes correspondientes a las variables estudiadas. Los resultados fueron clasificados de acuerdo a su dinámica. Finalmente, mediante un test de sustitutos y el análisis de recurrencia cuantitativa, se pudo distinguir un leve grado de determinismo en las series, concluyendo así que las variables no son estocásticas.
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