Comparación de técnicas BIPLOT para datos de temperatura ambiente, humedad relativa, radiación solar, precipitación y velocidad de viento de la provincia de Chimborazo
La presente investigación se desarrolló en la provincia de Chimborazo, región caracterizada por una notable variabilidad climática que obstaculiza la identificación de patrones atmosféricos estables, debido a la heterogeneidad espacial y temporal de variables como temperatura, humedad relativa, radi...
Wedi'i Gadw mewn:
| Prif Awdur: | |
|---|---|
| Fformat: | bachelorThesis |
| Iaith: | spa |
| Cyhoeddwyd: |
2025
|
| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/25189 |
| Tagiau: |
Ychwanegu Tag
Dim Tagiau, Byddwch y cyntaf i dagio'r cofnod hwn!
|
Ychwanegu Tag | Crynodeb: | La presente investigación se desarrolló en la provincia de Chimborazo, región caracterizada por una notable variabilidad climática que obstaculiza la identificación de patrones atmosféricos estables, debido a la heterogeneidad espacial y temporal de variables como temperatura, humedad relativa, radiación solar, precipitación y velocidad de viento. Esta complejidad impone desafíos metodológicos al análisis multivariado, especialmente al momento de representar gráficamente relaciones entre múltiples variables y unidades de observación. De manera que, el objetivo principal fue comparar las técnicas Biplot clásico, GH-Biplot y HJ-Biplot para determinar cuál proporciona una representación más adecuada de los datos climáticos registrados entre los años 2014 y 2022 en once estaciones meteorológicas. La metodología adoptó un enfoque cuantitativo, explicativo y no experimental, utilizando un conjunto de 78844 registros proporcionados por el Grupo de Energía Alternativa y Ambiente. Se construyeron matrices rectangulares cada estación y se aplicó análisis de componentes principales con el fin de reducir la dimensionalidad. A partir de este proceso, se aplicaron las técnicas Biplot para evaluar la proporción de varianza explicada y la calidad de representación gráfica. Los resultados evidenciaron que el Biplot clásico fue el más efectivo en estaciones cuya variabilidad estaba mayormente concentrada en los dos primeros componentes principales, mientras que el GH-Biplot y el HJ-Biplot demostraron ser más eficaces en estaciones con estructuras más dispersas. Se identificaron correlaciones consistentes, como la positiva entre temperatura y radiación solar, y la negativa entre humedad y precipitación. En conclusión, se estableció que la elección de la técnica Biplot debe fundamentarse en la estructura interna de los datos. Estas herramientas permiten no solo una representación visual eficiente, sino también una comprensión integral de los fenómenos climáticos, resultando útil para la gestión ambiental, la planificación territorial y el diseño de políticas públicas basadas en análisis técnico fundamentado. |
|---|