Abstract

RUEDA BAYONA, Juan Gabriel et al. Identificación de patrones de variabilidad climática a partir de análisis de componentes principales, Fourier y clúster k-medias. Tecnura [online]. 2016, vol.20, n.50, pp.55-68. ISSN 0123-921X.  https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.4.a04.

RESUMEN Contexto: Una investigación mediante el Análisis de Componentes Principales (APC) se llevó a cabo para identificar la variabilidad y los patrones climáticos de dos importantes ciudades del Caribe Colombiano. Método: Para el desarrollo de este trabajo se empleó información satelital de resolución temporal trihoraria de 35 años (1980-2014) y se efectuó escalamiento espacial mediante información in situ para dos ciudades en Colombia (Cartagena y Barraquilla). Resultados: Los resultados de correlación superiores al 80% permitieron efectuar un adecuado ajuste para el análisis de información de velocidad de viento y temperatura ambiente. Para cada una de las 4 series de tiempo se construyó una matriz de empotramiento y de desfase con el objetivo de aplicar análisis de componentes principales o conocido también como análisis espectral singular. Fueron identificados los componentes principales cuya representatividad es inmediatamente superior al 70% para la temperatura y para el viento en ambas ciudades. Se efectuó un análisis de Fourier a la velocidad del viento y la temperatura y se detectaron modos de oscilación similares a los modos de oscilación (componentes principales) detectados mediante el APC. Conclusiones: Se encontró una variabilidad diurna para temperatura, y variabilidad diurna del viento para la ciudad de Cartagena, explicada por las brisas de mar y de tierra. Adicionalmente se encontró variabilidad trimestral asociada a las oscilaciones Maden Julian, variabilidades semestrales, anuales, y variabilidad de 6 años relacionada con el fenómeno del Niño. Finalmente mediante análisis de clúster se identificaron dos patrones climáticos en las zonas de estudio.

Keywords : Clima; Temperatura; Velocidad del viento; Componentes Principales; Fourier; Clúster.

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