ICCE: Software para el cálculo de indicadores de cambio climático extremo
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Debido a las constantes dificultades que trae el cambio climático para la vida, se hace necesaria la creación de herramientas que propicien un estudio más detallado de los efectos que este tiene. Entre las necesidades más apremiantes se encuentra la de establecer una base común para el estudio del cambio climático. El uso de los indicadores de cambio climático es una de las medidas encaminadas a lograr dicha base común. Estos indicadores muestran el comportamiento de lo que los expertos consideran son los mayores efectos del cambio climático. Sin embargo, los indicadores por si solos no brindan suficiente información, ya que a menudo constituyen grandes volúmenes de datos. Para facilitar su estudio y comprensión se desarrolló un software para la automatización de parte del proceso de estudio de los indicadores. Las herramientas que se brindan son: análisis de tendencia y punto de cambio a través de pruebas no paramétricas, como las dócimas de Kendall-Mann y Pettitt y el análisis del período de retorno a través de la teoría de valores extremos, más específicamente la distribución generalizada de valores extremos. Se describe una metodología enfocada en el uso de estas herramientas a fin de sentar las bases para su posterior uso por los expertos del Instituto de Meteorología.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes de la Licencia CC Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0):
Usted es libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y crear a partir del material
El licenciador no puede revocar estas libertades mientras cumpla con los términos de la licencia.
Bajo las condiciones siguientes:
- Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
- NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
La revista no se responsabiliza con las opiniones y conceptos emitidos en los trabajos, son de exclusiva responsabilidad de los autores. El Editor, con la asistencia del Comité de Editorial, se reserva el derecho de sugerir o solicitar modificaciones aconsejables o necesarias. Son aceptados para publicar trabajos científico originales, resultados de investigaciones de interés que no hayan sido publicados ni enviados a otra revista para ese mismo fin.
La mención de marcas comerciales de equipos, instrumentos o materiales específicos obedece a propósitos de identificación, no existiendo ningún compromiso promocional con relación a los mismos, ni por los autores ni por el editor.
Citas
Burgos, Y., y González, I. (2012). Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba.
Busababodhin, P., Seo, Y.A., Park, J.S., y Kumphon, B. (2015). LH-moment estimation of Wakeby distribution with hydrological applications.
Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values.
Cooley, D. (2011). Return Periods and Return Levels Under Climate Change.
IPCC. (2007). Cambio climático 2007. Contribución de los Grupos de trabajo I, II y III al Cuarto Informe de evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. Informe de síntesis. Ginebra, Suiza. IPCC: ISBN 92-9169-322-7.
IPCC. (2014). Climate Change 2014. Contribución de los Grupos de trabajo I, II y III al Quinto Informe de evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. Informe de síntesis. Ginebra, Suiza.
Medialdea, A. (2016). Análisis de Valores Extremos -Modelización Espacial.
Pettitt, A.N. (1978). A Non-parametric Approach to the Change-point Problem.
Pohlert, T. (2020). Non-Parametric Trend Tests and Change-Point Detection.
Roura, P., Sistachs V., Rodríguez, J.A., y Vega, R. (2019). SEVECLIM: Software para Analizar Modelos Probabilísticos para Caracterizar Variables Climáticas Extremas. Revista Investigación Operacional.
Roura, P., Sistachs, V., y Arenas, J.C. (2019). TrendSoft: Software para el análisis de tendencia y puntos de cambios de variables climatológicas.
Ruíz, O., Espejel, D., Ontiveros, R.E., Enciso, J.M., Galindo, M. A., Quesada, M. L., Grageda, J., Ramos, R., y Ruíz, J.A. (2016). Tendencia de temperaturas máximas y mínimas mensuales en Aguascalientes, México. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Estado de México, México.
Sneyers, R. (1990). On the statistics analysis of series of observations. LA nota técnica 143.
Wang, Q. J. (1997). LH moments for statistical analysis of extreme events.