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Últimos avances en la librería R {synoptreg}: una caja negra de fácil aplicación para computar clasificaciones sinópticas
Title: Últimos avances en la librería R {synoptreg}: una caja negra de fácil aplicación para computar clasificaciones sinópticas
Authors: Lemus-Cánovas, Marc
Keywords: Clasificación sinóptica; Tipos de circulación; SynoptReg; Synoptic classification; Circulation types
Issue Date: 2022
Publisher: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Martí Ezpeleta, A., Lorenzo González, N., Royé, D., y Díaz Poso (Eds.). Retos del cambio climático: impactos, mitigación y adaptación. [Madrid]: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología, 2022, pp. 35-42
Series/Report no.: Publicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;12
Abstract: [ES]Una librería R es una colección de funciones que tienen un mismo objetivo común. En el caso que nos ocupa, la librería {synoptReg} tiene por objetivo: 1) permitir un acceso fluido y sencillo a datos atmosféricos de reanálisis; 2) el cómputo de una clasificación sinóptica objetiva; 3) cartografiar una variable climática o ambiental a partir de los patrones sinópticos clasificados en el punto anterior; 4) finalmente, obtener una regionalización categórica de tipo climático/ambiental mediante los patrones espaciales de la variable climática/ambiental cartografiada. Una de las virtudes que tiene el lenguaje R es que se trata de software libre, lo que facilita su acceso y uso a gran escala, tal y como demuestra el aumento de librerías desarrolladas en este lenguaje durante los últimos años. Lógicamente, la librería synoptReg no ha estado exenta de actualizaciones desde sus inicios a finales del año 2018 hasta la actualidad. Uno de los cambios más significativos que ha sufrido la librería ha sido el incremento de los métodos disponibles de clasificación sinóptica. Actualmente, es posible aplicar el análisis de componentes principales en una matriz en modo T o S, así como aplicar otras clasificaciones tales como el método automático de Lamb -conocido también como Jenkinson y Collison-. Por último, el método más recientemente incorporado es el de los mapas auto-organizados (en inglés, self-organizing maps; SOM), el cual está basado en el aprendizaje automático mediante redes neuronales.
[EN]An R package is a collection of functions that have the same common objective. In this case, {synoptReg} aims to: 1) allow fluid and simple access to atmospheric reanalysis data; 2) compute an objective synoptic classification; 3) map a climatic or environmental variable from the synoptic patterns classified in the previous point; 4) finally, obtain a categorical regionalisation of climatic/environmental type by means of the spatial patterns of the mapped climatic/environmental variable. One of the strengths of the R language is that it is free software, which facilitates its access and use, as demonstrated by the increase in the number of libraries developed in this language in recent years. Logically, the synoptReg library has not been exempt from updates from its beginnings at the end of 2018 to the present day. One of the most significant changes has been the increase in the available synoptic classification methods. It is now possible to apply principal component analysis on a matrix in T or S mode, as well as to apply other classifications such as Lamb's automatic method -also known as Jenkinson and Collison-. Finally, the most recently introduced method is the self-organising maps (SOM), which is based on machine learning using neural networks.
Description: Ponencia presentada en: XII Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Santiago de Compostela entre el 19 y el 21 de octubre de 2022.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/14061
ISBN: 978-84-125772-1-1
Appears in Collections:(2022, Santiago de Compostela). XII Congreso AEC


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