Nueva Metodología para Identificar Patrones de Cambio Climático mediante Análisis Clúster de Series Temporales con Reducción de la Dimensionalidad
El clima y sus transformaciones constituyen un sistema dinámico de alta complejidad, en el que los niveles y variaciones de sus variables pueden presentar comportamientos significativamente heterogéneos a escala regional, incluso dentro de un mismo dominio geográfico. A pesar de la abundancia de est...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2026 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/132441 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/132441 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | 519.246.8(043.2) Estadística 1209.15 Series Temporales |
| Resumo: | El clima y sus transformaciones constituyen un sistema dinámico de alta complejidad, en el que los niveles y variaciones de sus variables pueden presentar comportamientos significativamente heterogéneos a escala regional, incluso dentro de un mismo dominio geográfico. A pesar de la abundancia de estudios orientados al análisis del sistema climático, la mayoría han adoptado enfoques agregados que, al no considerar explícitamente la similitud de los patrones temporales, limitan la identificación de dinámicas climáticas regionales específicas. Esta tesis se orienta a la caracterización e identificación de patrones climáticos regionales mediante la integración conceptual y metodológica de tres ejes fundamentales: cambio climático, regionalización y agrupamiento de series temporales. Este enfoque permite revelar estructuras latentes que permanecen ocultas en los análisis convencionales de tipo agregado... |
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