Visualización, predicción y análisis de variables climáticas del océano atlántico mediante técnicas de aprendizaje automático

• Autores: Juan José Carrasco Fernández
• Directores de la Tesis: Joan Vila Francés (dir. tes.), Antonio Geraldo Ferreira (codir. tes.), Juan Gómez-Sanchís (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2020
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José David Martín Guerrero (presid.), María Teresa Sebastiá Frasquet (secret.), Maria Julia Flores Gallego (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Electrónica por la Universitat de València (Estudi General)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
    • Estadística
      • Análisis de datos
  • Ciencias de la tierra y del espacio
    • Oceanografía
      • Oceanografía física
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • El clima del océano Atlántico tropical está caracterizado por un gran ciclo estacional, que presenta una significativa variabilidad océano-atmosférica a escalas interanuales y decadales. Existen dos fenómenos principales que explican estas variaciones climáticas, el denominado modo ecuatorial y el modo meridional o dipolo. El primero se caracteriza por fases cálidas, con vientos alisios débiles y temperaturas en la superficie del mar anormalmente altas, así como por fases frías con vientos fuertes y temperaturas del mar inusualmente bajas. El segundo de estos modos se define como la oscilación en el gradiente de temperatura del mar entre el norte y el sur (dipolo), y está relacionado con los desplazamientos de la zona de convergencia intertropical. Ambos modos de variabilidad afectan de manera importante al régimen de precipitaciones de las regiones tropicales. El alto coste socioeconómico que implica estas fluctuaciones, justifica el interés de la comunidad científica en estudiar dichos procesos climáticos. La red de boyas fijas en el Atlántico tropical denominada PIRATA (\Prediction and Research Moored Array in the Tropical Atlantic), adquiere variables atmosféricas y oceánicas en diferentes localizaciones del Atlántico. La finalidad de esta monitorización del océano es proporcionar un conjunto de datos que permita mejorar el conocimiento sobre los diferentes procesos que afectan a la variabilidad climática y, por tanto, posibiliten la mejora de los modelos de predicción. En esta Tesis Doctoral, con la finalidad de mejorar la comprensión de estos fenómenos climáticos, se plantea el análisis de los datos PIRATA mediante diferentes técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático. En concreto, se propone el análisis de la relación entre el dipolo y las anomalías de lluvia, la identificación de patrones en los conjuntos de datos, así como la obtención de predicciones diarias y mensuales de la temperatura en la superficie del mar. Además, se presenta una herramienta diseñada para descargar y visualizar los datos PIRATA, que permite también la obtención de predicciones de la temperatura en la superficie del mar y la observación del modo dipolo.