RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Análisis mediante wavelets del índice de precipitación estandarizado en la Península Ibérica
A1 Moreno Martín, Lydia
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Wavelets
K1 Series temporales
K1 Precipitación
AB Este Trabajo Fin de Grado (TFG) se centra en el estudio de las wavelets, una herramientamatemática de gran utilidad para el análisis de señales y series temporales, con unenfoque especial para el análisis de datos no estacionarios. A diferencia de la transformadade Fourier, las wavelets permiten representar simultáneamente dichas señales en el tiempoy la frecuencia, lo que las hace especialmente útiles para descomponer y estudiar señalesque varían a lo largo del tiempo.Dado que actualmente el cambio climático es uno de los aspectos más preocupantesdentro de la sociedad, se ha decidido aplicar las wavelets a series temporales de datosmeteorológicos, concretamente al análisis del Índice de Precipitación Estandarizado (SPI)en distintos puntos de la península ibérica. Este índice permite identificar periodos dedéficit y/o superávit de precipitaciones, es decir, periodos secos y húmedos.El estudio se enfoca en el análisis del SPI a diferentes escalas temporales mensuales(SPI3, SPI6, SPI9 y SPI12), utilizando k-means y el método del codo para disminuir elvolumen de datos y para agrupar los datos en distintos clusters optimizando la representaciónde las series temporales, obteniendo un total de 6 clusters. Posteriormente, seemplea la transformada de wavelets para analizar la media de cada serie temporal en losdistintos grupos, lo cual facilita la identificación de patrones de anomalías de precipitaciónrecurrentes a largo plazo.Los resultados obtenidos muestran la utilidad de las wavelets para identificar componentesperiódicas y analizar fenómenos meteorológicos. Dichos resultados se han obtenidodel análisis del SPI12 debido a que uno de los objetivos de este trabajo es estudiar losgrandes periodos de anomalías de precipitación desde 1962 hasta 2024. Además, se seleccionóla wavelet de sombrero mexicano se seleccionó ya que son más adecuadas paraaltas frecuencias frente a la wavelet de Morlet la cual es más adecuada para datos de bajafrecuencia.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71185
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71185
LA spa
NO Departamento de Matemática Aplicada
DS UVaDOC
RD 24-nov-2024