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Ver el documento (formato PDF)   Farall, Rodolfo Andrés.  "Detección de errores e inhomogeneidades en series de datos meteorológicos"  (2016-08-16)
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
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Resumen:
Los problemas de calidad en series de datos meteorológicos resultan principalmente de errores de medición o registro y de cambios en las condiciones de medición o en el entorno de la estación meteorológica (inhomogeneidades). Cuando no se dispone de información adicional (metadata) es necesario contar con una metodología confiable de control de calidad que permita detectar, en una serie de datos meteorológicos proveniente de una estación, errores e inhomogeneidades. En esta tesis se presenta una caracterización detallada de las series de datos de temperatura y precipitación, y se discuten las diferencias entre estos dos tipos de variables. Se introduce un marco conceptual basado en modelos estadísticos para los problemas de detección de errores y de detección de inhomogeneidades (puntos de corte en la serie). Se muestra la importancia de la apropiada selección del modelo y se propone metodología para cada uno de los problemas en los dos tipos de variables meteorológicas. Características de los métodos propuestos para controlar la serie de datos de una estación objetivo: 1) Multivariados, usan las series de observaciones de estaciones cercanas; 2) No hacen supuestos sobre la distribución de los datos; 3) Usan procedimientos de estimación robustos; 4) Atienden a la estructura de correlación presente en la serie de datos; 5) Son capaces de detectar múltiples tipos de inhomogeneidades. Usando datos de modelos numéricos regionales se estudia el desempeño de los métodos propuestos bajo diferentes escenarios.

Abstract:
The lack of quality in climate data is mostly the result of measurement or recording errors and arbitrary changes in the monitoring conditions or surrounding environment (inhomogeneities). When additional information (metadata) is not available, a reliable methodology to detect errors and inhomogeneities is required. In this thesis we present a detailed characterization of temperature and precipitation time series, while discussing their basic differences. We introduce a conceptual framework based on statistical models for the error and inhomogeneity detection issues. The relevance in the choice of the statistical model is shown, and separate methods are developed for both problems and these two main meteorological variables. Main features of the proposed methods, to control the target station time series, are: 1) Multivariate, they use data from nearby stations; 2) No specific assumptions about the distribution of data; 3) Use of robust estimation procedures; 4) They respond to the actual correlation structure present in data; 5) Capable of detecting several types of inhomogeneities. Finally, we study the performance of the methods through the use of numerical regional models under changing scenarios.

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Registro:
Título : Detección de errores e inhomogeneidades en series de datos meteorológicos     =    Error and inhomogeneity detection in climate time series
Autor : Farall, Rodolfo Andrés
Director : Orellana, Liliana
Boulanger, Jean-Philippe
Consejero : Orellana, Liliana
Jurados : Penalba, Olga  ; Martínez, Elena  ; Renom, Madelaine
Año : 2016-08-16
Editor : Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Filiación : Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos
Grado obtenido : Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos
Ubicación : Preservación - http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_6099_Farall
Idioma : Inglés
Area Temática : 
Palabras claves : CONTROL DE CALIDAD; HOMOGENIZACION; SERIES DE TIEMPO METEOROLOGICAS; DETECCION DE ERRORES; QUALITY CONTROL; HOMOGENIZATION; CLIMATE TIME SERIES; ERROR DETECTION
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