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Modelización de temperaturas del aire a 850 Mb en el caso de la onda cálida de julio del 2006 en el noroeste de México
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dc.contributor.authorContreras, Elviaes_ES
dc.contributor.authorGarcía Cueto, Rafaeles_ES
dc.contributor.authorGonzález Navarro, Félix F.es_ES
dc.contributor.authorCastro, Juan Ramónes_ES
dc.date.accessioned2018-01-10T13:56:58Z-
dc.date.available2018-01-10T13:56:58Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationFernández Montes, Sonia; Sánchez Rodrigo, Fernando (eds.). Cambio climático y cambio global. Madrid: Asociación Española de Climatología, 2014, p. 545-553es_ES
dc.identifier.isbn978-84-16027-69-9-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/8211-
dc.descriptionPonencia presentada en: IX Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Almería entre el 28 y el 30 de octubre de 2014.es_ES
dc.description.abstract[ES]El estudio de las ondas de calor se enfrenta al reto de conocer los elementos clave que intervienen en su formación y desarrollo y la manera en que afectan a la salud de la población, lo que en un futuro permitiría su modelación predictiva. Se analiza el caso de una onda cálida que afectó a la ciudad de Mexicali, Baja California, México, en los días del 16 al 26 de julio de 2006 que causó graves estragos en la población. Se identifican las principales variables que causan el desarrollo de una onda cálida, y se propone la modelación de la temperatura del aire a 850 mb (Taire850) mediante un modelo de regresión múltiple (MRM) y regresión con redes neuronales (RRN). Se encuentra que el MRM explica a la Taire850 un 67%, siendo la altura geopotencial a 500mb y la presión atmosférica al nivel del mar las variables que más contribuyen a esta explicación. En cuanto a la RRN muestra un desempeño más aceptable i.e. coeficientes de regresión de 0.89; el p-value obtenido fue de 0.0019, por lo que se puede afirmar que un modelo no lineal como la Red Neuronal tiene un mejor desempeño en la predicción de valores independientes que un modelo lineal.es_ES
dc.description.abstract[EN]The study of heat waves is challenged to know the key elements involved in their formation and development, and how they affect the health of the population, which in the future would allow its predictive modeling. The case of a heat wave that affected the city of Mexicali, Baja California, Mexico, on days 16 to July 26, 2006 causing serious damage on the population is analyzed. Major variables that cause the development of a heat wave are identified, and the modeling of air temperature at 850 mb (Taire850) is proposed by a multiple regression model (MRM) and regression neural network (RNN). It was found that the MRM explained to Taire850 a 67%, with a 500mb geopotential height and atmospheric pressure at sea level the atmospheric variables that more contribute to this explanation. Insomuch as RNN show a performance more, i.e. regression coefficients of 0.89; the p-value obtained was 0.0019, so we can say that a nonlinear model such as neural network has a better performance in predicting independent values that a linear model.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAsociación Española de Climatologíaes_ES
dc.relation.ispartofPublicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;9-
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento CC BYes_ES
dc.subjectOnda cálidaes_ES
dc.subjectTemperatura del airees_ES
dc.subjectRegresión múltiplees_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectHeat wavees_ES
dc.subjectAir temperaturees_ES
dc.subjectMultiple regressiones_ES
dc.subjectNeural networkes_ES
dc.titleModelización de temperaturas del aire a 850 Mb en el caso de la onda cálida de julio del 2006 en el noroeste de Méxicoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Appears in Collections:(2014, Almería). IX Congreso AEC


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