Análisis de distribuciones de series temporales aplicada a la tendencia climática para la región del Valle de Catamarca
Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica. Córdoba; Argentina.
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I80-R217-123456789-11982025-07-31T22:05:53Z Análisis de distribuciones de series temporales aplicada a la tendencia climática para la región del Valle de Catamarca Pucheta, Julian Antonio Salas, Carlos A. Herrera, Martín Arrieta, Fernando Patiño, H. Daniel Rodríguez Rivero, Cristian distribución de lluvia pronóstico de series temporales modelos dinámicos predicción de series temporales filtrado dinámico Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica. Córdoba; Argentina. Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina. Salas, Carlos A.. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina. Herrera, Martín. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina. Arrieta, Fernando. Universidad Austral. Buenos Aires; Argentina. Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática. San Juan; Argentina. 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. 2025-03-21T12:09:24Z 2025-03-21T12:09:24Z 2023 Artículo Publicado article 1853-6662 https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/1198 spa Acceso Abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es application/pdf ARG Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA |
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