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    Gredos. Repositorio documental de la Universidad de SalamancaUniversidad de Salamanca
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    Título
    Análisis de tablas de tres entradas como herramienta en las Ciencias Atmosféricas. Estudio de las depresiones del Golfo de Génova y del Golfo de Cádiz mediante el STATIS DUAL y el Análisis Parcial Triádico
    Autor(es)
    González Bartolomé, David
    Director(es)
    Galindo Villardón, PurificaciónUSAL authority ORCID
    Palabras clave
    STATIS DUAL
    Análisis Parcial Triádico
    Tipos de Tiempo
    Clasificación UNESCO
    1209.09 Análisis multivariante
    2501 Ciencias de la atmósfera
    Fecha de publicación
    2015
    Resumen
    El estudio de los fenómenos adversos en el sistema atmosférico supone uno de los mayores problemas a los que debe enfrentarse la comunidad científica en la actualidad. Éstos pueden ser analizados en función de los tipos de tiempo, que son distribuciones particulares de los sistemas de presión y de las masas de aire sobre una región geográfica determinada. Estas configuraciones, en algunas ocasiones, llevan asociadas características determinantes en el acontecimiento de episodios adversos. Este trabajo propone la aplicación del STATIS DUAL y el Análisis Parcial Triádico como herramientas en el estudio del desarrollo de dos tipos de tiempo de la clasificación de Font Tullot: la depresión del Golfo de Cádiz (asociada con precipitaciones torrenciales en el Levante y sudeste peninsular) y la depresión del Golfo de Génova (asociada con bajas temperaturas). A partir de los datos del re-análisis Era-Interim del ECMWF, se realiza un análisis mediante el uso de estas técnicas estadísticas de la evolución de cuatro episodios distintos en los que aconteció cada uno de los tipos de tiempo señalados. El estudio de la inter-estructura, el compromiso y la intra-estructura, arroja importantes resultados que permiten la comparación entre los diferentes episodios o el análisis de la estructura de las variables atmosféricas en su desarrollo.
    URI
    https://hdl.handle.net/10366/128326
    Collections
    • TFM. Máster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes [35]
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    Nombre:
    TFM_MAADM_Gonzalez_Bartolome_David.pdf
    Tamaño:
    4.340Mb
    Formato:
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