Análisis estructural de la precipitación y temperatura empleando la transformada de Legendre
Autor: | López Lambraño, Alvaro, Fuentes, Carlos, López Ramos, Álvaro |
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Rok vydání: | 2018 |
Předmět: | |
Zdroj: | ARCIMIS. Archivo Climatológico y Meteorológico Institucional (AEMET) Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) |
Popis: | Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018. [ES]Se realiza el análisis de la estructura en diferentes escalas de tiempo de la precipitación y temperatura utilizando la transformada de Legendre, para así obtener las medidas multifractales de dichas variables. Para el análisis de las variables climatológicas en estudio, se emplea el método Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MFDFA) a partir de series de tiempo con resoluciones anuales, mensuales y diarias para 50 años de registro. En este caso de estudio, se define una función de partición y a partir de ella, se construye el correspondiente formalismo multifractal que permite analizar la regularidad Hölder de funciones que integran dichas medidas. A partir de la transformada de Legendre, fue posible el análisis estructural de las variables precipitación y temperatura, mediante la obtención del espectro de singularidades de las mismas. El análisis multifractal se muestra como una herramienta adecuada y eficiente para caracterizar las series de precipitación y temperatura en el estudio del cambio climático. Los espectros multifractales obtenidos son asimétricos, presentando ramas derechas más largas en la mayoría de los casos, lo que indica una alta heterogeneidad de las variables en estudio. [EN]In this work the Hurst exponent, which can characterize correlation and persistence in time series, will be obtained by using the Multifractal Analysis. Data series of temperature and rainfall will be studied. Furthermore, the multifractality of such series will be analized applying the Multifractal Detrended Fluctuation Analysis method. |
Databáze: | OpenAIRE |
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