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Universidad de Cuenca
Doctorado en RRHH
Curso de Análisis Espacial
Angel Vázquez–Patiño
angel.vazquezp@ucuenca.edu.ec
26 de febrero de 2016
Regionalización del clima en
Sudamérica mediante agrupamiento
jerárquico aglomerativo
Regionalización
División en zonas con características homogéneas teniendo en cuenta métricas
climáticas que sean las más relevantes y en una resolución apropiada acorde
a los datos y la pregunta científica.
Paso importante en estudios de variabilidad climática y tiene el potencial de
mejorar la precisión y el poder de distinguir mecanismos responsables de la
variación espacio–temporal en cada región.
Objetivo
Análisis de Agrupamiento (AA) utilizando una o
más variables
Utilizar AA jerárquico novedoso y diseñado
específicamente para regionalización
climática
Precipitación dominada por la diferencia
estacional
Sudamérica [-81.31, -34.8; -50, 12.42].
Método
AA
jerárquicos
Divisivos y Aglomerativos
no-jerárquicos
Método de Agrupamiento Jerárquico Aglomerativo (AJA)
✔
fácil definición
determinísticos, más informativos y previsibles
fácil validación de los resultados
╳
unidireccionales
sensibles al ruido en los datos. Componentes Principales (ACP)
Método
Método AJA regional linkage (Badr et al., 2015)
HiClimR
Este método adopta un criterio de validación (Dezfuli, 2011)
Nivel satisfactorio
regiones homogéneas
geográficamente contiguas
Criterios, simultáneamente
minimizar la correlación inter–regional
maximizar la correlación intra–regional.
Método
N elementos espaciales, cada elemento con una serie temporal de longitud M,
para ser divididos en k regiones
En el método de actualización de regional linkage, la similitud entre grupos se
mide mediante la correlación r de Pearson entre las series de tiempo
promedio de cada región
Método
Corte óptimo determinado minimizando las correlaciones inter–regionales
Dendrograma
Método
Misión de medición de lluvia tropical (TRMM)
Escala mensual [01/1999–12/2013] a 0,25° (27,84 km)
Datos dominados por las diferencias en el ciclo estacional, se usó la mediana
Cada elemento espacial (N=186⨉250) con longitud de serie temporal M=12
Datos
Resultados
Tabla 1: total acumulado del porcentaje de la varianza de los datos de entrada
explicados de acuerdo al número de componentes principales (CP).
Resultados
Dendrograma
nCP : 0
α : 0.01
R : 30
nCP : 9
α : 0.01
R : 33
nCP : 0
α : 0.05
R : 14
nCP : 9
α : 0.05
R : 10
nCP : 0
R : 7
nCP : 9
R : 7
nCP : 0
R : 5
nCP : 9
R : 5
nCP : 0
R : 4
nCP : 9
R : 4
nCP : 0
R : 3
nCP : 0
R : 2
Conclusiones
1. El significado físico de las regiones depende de la naturaleza de las series de datos.
2. El preprocesamiento tiene impacto en los resultados. Dependiendo de la pregunta
científica, se debe evaluar el uso de métodos de detrending, estandarización, ACP,
etc.
3. El número de regiones a estudiar dependerá de la pregunta científica y la evaluación
de las regiones generadas dependerá del conocimiento previo del área de estudio.
4. En general, sin tener un conocimiento del área, la regionalización climática sería un
punto de partida potencialmente eficaz para conocer la variabilidad climática de la
variable estudiada.
5. Se podría mejorar los resultados utilizando otras variables en el proceso de
regionalización (e.g., temperatura). Esto es posible con el método regional linkage y se
presenta como un ejercicio de regionalización multivariable para mejorar el estudio de
la variabilidad estacional en el área de estudio.
Agradecimientos
Daniela Ballari
Lenin Campozano
Preguntas
Referencias
Badr, H.S., Zaitchik, B.F., Dezfuli, A.K., 2015. A tool for hierarchical climate
regionalization. Earth Science Informatics 8, 949–958. doi:10.1007/s12145-
015-0221-7
Dezfuli, A.K., 2011. Spatio-temporal variability of seasonal rainfall in western
equatorial Africa. Theoretical and Applied Climatology 104, 57–69.
doi:10.1007/s00704-010-0321-8

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Regionalización del clima en Sudamérica mediante agrupamiento jerárquico aglomerativo

  • 1. Universidad de Cuenca Doctorado en RRHH Curso de Análisis Espacial Angel Vázquez–Patiño angel.vazquezp@ucuenca.edu.ec 26 de febrero de 2016
  • 2. Regionalización del clima en Sudamérica mediante agrupamiento jerárquico aglomerativo
  • 3. Regionalización División en zonas con características homogéneas teniendo en cuenta métricas climáticas que sean las más relevantes y en una resolución apropiada acorde a los datos y la pregunta científica. Paso importante en estudios de variabilidad climática y tiene el potencial de mejorar la precisión y el poder de distinguir mecanismos responsables de la variación espacio–temporal en cada región.
  • 4. Objetivo Análisis de Agrupamiento (AA) utilizando una o más variables Utilizar AA jerárquico novedoso y diseñado específicamente para regionalización climática Precipitación dominada por la diferencia estacional Sudamérica [-81.31, -34.8; -50, 12.42].
  • 5. Método AA jerárquicos Divisivos y Aglomerativos no-jerárquicos Método de Agrupamiento Jerárquico Aglomerativo (AJA) ✔ fácil definición determinísticos, más informativos y previsibles fácil validación de los resultados ╳ unidireccionales sensibles al ruido en los datos. Componentes Principales (ACP)
  • 6. Método Método AJA regional linkage (Badr et al., 2015) HiClimR Este método adopta un criterio de validación (Dezfuli, 2011) Nivel satisfactorio regiones homogéneas geográficamente contiguas Criterios, simultáneamente minimizar la correlación inter–regional maximizar la correlación intra–regional.
  • 7. Método N elementos espaciales, cada elemento con una serie temporal de longitud M, para ser divididos en k regiones En el método de actualización de regional linkage, la similitud entre grupos se mide mediante la correlación r de Pearson entre las series de tiempo promedio de cada región
  • 8. Método Corte óptimo determinado minimizando las correlaciones inter–regionales Dendrograma
  • 9. Método Misión de medición de lluvia tropical (TRMM) Escala mensual [01/1999–12/2013] a 0,25° (27,84 km) Datos dominados por las diferencias en el ciclo estacional, se usó la mediana Cada elemento espacial (N=186⨉250) con longitud de serie temporal M=12
  • 10. Datos
  • 11. Resultados Tabla 1: total acumulado del porcentaje de la varianza de los datos de entrada explicados de acuerdo al número de componentes principales (CP).
  • 13. nCP : 0 α : 0.01 R : 30 nCP : 9 α : 0.01 R : 33
  • 14. nCP : 0 α : 0.05 R : 14 nCP : 9 α : 0.05 R : 10
  • 15. nCP : 0 R : 7 nCP : 9 R : 7
  • 16. nCP : 0 R : 5 nCP : 9 R : 5
  • 17. nCP : 0 R : 4 nCP : 9 R : 4
  • 18. nCP : 0 R : 3 nCP : 0 R : 2
  • 19. Conclusiones 1. El significado físico de las regiones depende de la naturaleza de las series de datos. 2. El preprocesamiento tiene impacto en los resultados. Dependiendo de la pregunta científica, se debe evaluar el uso de métodos de detrending, estandarización, ACP, etc. 3. El número de regiones a estudiar dependerá de la pregunta científica y la evaluación de las regiones generadas dependerá del conocimiento previo del área de estudio. 4. En general, sin tener un conocimiento del área, la regionalización climática sería un punto de partida potencialmente eficaz para conocer la variabilidad climática de la variable estudiada. 5. Se podría mejorar los resultados utilizando otras variables en el proceso de regionalización (e.g., temperatura). Esto es posible con el método regional linkage y se presenta como un ejercicio de regionalización multivariable para mejorar el estudio de la variabilidad estacional en el área de estudio.
  • 21.
  • 23. Referencias Badr, H.S., Zaitchik, B.F., Dezfuli, A.K., 2015. A tool for hierarchical climate regionalization. Earth Science Informatics 8, 949–958. doi:10.1007/s12145- 015-0221-7 Dezfuli, A.K., 2011. Spatio-temporal variability of seasonal rainfall in western equatorial Africa. Theoretical and Applied Climatology 104, 57–69. doi:10.1007/s00704-010-0321-8