Big data para el análisis de tormentas severas

Se presenta para discusión los primeros resultados del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento que tiene el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Banchero, Santiago, Soria, Marcelo A., Mezher, Romina
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
Granizo
Clustering
ETL
big data
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56817
http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/AGRANDA-04.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Se presenta para discusión los primeros resultados del trabajo de una tesis de maestría en minería de datos y descubrimiento de conocimiento que tiene el objetivo de evaluar cuál es la capacidad de predicción de ocurrencia de granizo de un conjunto de índices de inestabilidad utilizando técnicas de aprendizaje automático en un entorno de Big Data. Además deja constancia de los procesos de ETL para la integración de un conjunto de fuentes heterogéneas con variedad de escalas de relevamiento y los primeros resultados del análisis multivariado sobre algunos eventos destacados. Una tormenta severa es un fenómeno atmosférico con capacidades destructivas, como pueden ser tormentas eléctricas intensas, tormentas de granizo y tornados. El granizo se considera un riesgo natural y los daños provocados por este fenómeno meteorológico extremo causan en Argentina graves pérdidas en algunas regiones y afecta a diferentes sectores económicos, tanto en las zonas urbanas como rurales. La precipitación de granizo se caracteriza por tener una alta variabilidad espacial y temporal lo que representa un gran desafío para el análisis y desarrollo de modelos de pronóstico a corto plazo.
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