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Aleatoriedad de una serie de precipitación en el estado de Veracruz, México

机译:墨西哥韦拉克鲁斯州一系列降水的随机性

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摘要

Ante un eminente cambio en las tendencias de los estadísticos, que describen las series de tiempo de información climática en las últimas décadas, es necesario caracterizar adecuadamente las series de tiempo, con el propósito de aumentar el grado de predicción de las variables involucradas. El objetivo es presentar el análisis de la información pluviométrica considerando el análisis fractal, con el propósito de explicar el grado de aleatoriedad de la serie de tiempo, desde un punto de vista multiescalar en tiempo. En el estado de Veracruz, la estación meteorológica "Las Vigas" es representativa de la región conocida como Las Vigas de Ramírez y se encuentra ubicada en la zona centro del estado. La longitud de la serie de tiempo de la estación es de 85 a?os. A partir de esta base de datos se generaron archivos para las escalas diaria, decenal, mensual y anual. Estos mismos archivos se guardaron como series de tiempo con la extensión *.ts, para calcular el exponente de Hurst, utilizando los métodos de referencia de ondoletas (Hw) y el Rango Re-escalado (H R/S), dise?ados para el análisis de los patrones auto-afines con el programa comercial Benoit?. Se presentan los valores del exponente de Hurst para las escalas de tiempo diario (H R/S= 0.26 y Hw= 0.22) y valores promedio para las escalas decenal (H R/S= 0.25 y Hw= 0.20), mensual (H R/S= 0.26 y Hw= 0.09) y Anual (H R/S= 0.24 y Hw= 0.21). Ambos métodos de referencia indican un comportamiento anti-persistente de las series multiescalares de tiempo, con una tendencia a la volatilidad.
机译:面对描述近几十年来气候信息时间序列的统计趋势的重大变化,有必要对时间序列进行充分表征,以提高对所涉及变量的预测程度。目的是提出考虑分形分析的测雨量信息,目的是从多标量的角度解释时间序列的随机性。在韦拉克鲁斯州,``拉斯维加斯''气象站代表着称为拉斯维加斯·德·拉米雷斯(Las Vigas deRamírez)的地区,位于该州的中心地区。该电台的时间序列长度为85年。从该数据库中,生成了每日,十年,每月和年度比例的文件。这些相同的文件以扩展名为* .ts的形式保存为时间序列,从而使用小波参考方法(Hw)和重新定标范围(HR / S)为Hurst指数计算Hurst指数。商业Benoit?程序分析自我相关模式。每月时间标度(HR / S = 0.26和Hw = 0.22)的Hurst指数值和十年度标度(HR / S = 0.25和Hw = 0.20)的平均值,每月(HR / S = 0.26,Hw = 0.09)和年度(HR / S = 0.24,Hw = 0.21)。两种参考方法都表明了多尺度时间序列的反持久行为,并且具有波动性的趋势。

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