Técnicas de minería de datos para el análisis de periodos de sequía en España

Autores/as

  • Fernando Belda Esplugues AEMET, Murcia
  • María de Carmen Penadés Gramaje Universidad Politécnica Valencia
  • Francisco Javier García-Haro Universidad Valencia

Resumen

El presente estudio está referido al concepto de sequía meteorológica, a saber, condiciones meteorológicas que provocan ausencia o reducción de la precipitación durante un período prolongado de tiempo (semanas, meses, años).

Para la realización del estudio se han utilizado técnicas de búsqueda y extracción de conocimiento, entendido como información relevante, a partir de grandes cantidades de datos almacenados.

A partir de los repositorios de datos (información disponible) que puede estar almacenada en cualquier formato y soporte, se realiza un proceso de limpieza e integración de la misma, seleccionándose y transformándose los datos si fuera necesario. Posteriormente se construye el almacén de datos como una coleccción de datos orientados a temas, integrados, historiados y no volátiles que sirven de apoyo al proceso de toma de decisiones. A partir de aquí empieza la evaluación de patrones y presentación del conocimiento, para lo que aplicamos la tecnología OLAP-Mining.

Biografía del autor/a

Fernando Belda Esplugues, AEMET, Murcia

Delegación Territorial en Murcia.

María de Carmen Penadés Gramaje, Universidad Politécnica Valencia

Departamento de Sistemas Informáticos y Computación

Francisco Javier García-Haro, Universidad Valencia

Departamento de Física de la Tierra y Termodinámica

Citas

Belda F. and M.C Penades. (2010) Applying Data-Minig techniques to study drought periods in Spain. 8th ECAC. Vol. 7. EMS2010-444.

Codd, E.F., Codd, S.B., Salley, C.T. (1993) Beyond Decision Support, Computer World, 27.

Fayyand, U.M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., Uthuru-samy, R. (1996) Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI/MIT Press.

García-Haro, F.J. Belda, F. and Poquet, D. (2008). Estimation of climatological variables in Spain during 1950-2008 period using geostatistical techniques, 7th ECAC. Abs. A-00319.

García-Haro, F. J., Belda, F., Gilabert Navarro, M.A, Meliá, J., Moreno, A., Poquet, D., Pérez-Hoyos, A., Segarra, S. (2008b), Monitoring drought conditions in the Iberian Peninsula using moderate and coarse resolution satellite data, In Proc. of the '2nd MERIS/(A)ATSR User Workshop', ESA SP-666, Noordwijk, The Netherlands, ISBN 978-92-9221-230-8, 7 pp.

Han, J. (1997) OLAP-Mining: An Integration of OLAP with Data Mining, In Proc. IFIP Conferenceon Data Semantics, Leysin, Switzerland, 1-11

Han, J. (2001) Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers.

Hayes, M., Svoboda, M., Wilhite, D.,A. and Vanyarkho (1999): Monitoring the 1996 drought usuing SPI. Bulletin of American Meteorology Society, 80, 429-438.

Inmon, W.H. (1996) Building the Data WareHouse, John Wiley & Sons.

Lloyd-Hughes, B. and Saunders, M.A. (2002): A drought climatology for Europe. Int. Jour.of Climatology, 22, 1571-1592.

Kistler R., Kalanay, E., Collins, W., Saha, S., White, G., Woollen, J.,Chelliah, M., Ebisuzaki, W., Kanamitsu, M., Kousky, V., Van den Dool, H., Jenne, and Fiorino, M. (2001). The NCEP-NCAR 50 year reanalysis: Monthly means CD-Rom and documentation. Bulletin of AMS, 82, 247-267.

McKee, TB., Doesken, NJ. and Kliest, J. (1993): The relationship of driught frecuency and duration to time scales. Proceedings of the 8th Conf. of App. Climat., 17-22 January, Anaheim, CA. AMS: Boston, MA; 179-184.

Oladipio, EO. (1985): A comparative performance analysis of threee meteorological drought indices. Int. Jou. of Climat., 5, 655-664.

Penadés, M.C. (2002) Una Aproximación Metodológica al Desarrollo de Flujos de Trabajo. Tesis Doctoral. Univ. Polit. de Valencia. Ed.l: ProQuest.I.S.B.N.: 0-493-82722-6, 264 pp.

Penadés, M.C. (2005) Workflow Mining. Minería de Datos: Técnicas y Aplicaciones. Ediciones de la UCLM, 187-212.

Descargas

Publicado

07-06-2013

Cómo citar

Belda Esplugues, F., Penadés Gramaje, M. de C., & García-Haro, F. J. (2013). Técnicas de minería de datos para el análisis de periodos de sequía en España. Revista Tiempo Y Clima, 5(30). Recuperado a partir de https://pub.ame-web.org/index.php/TyC/article/view/160

Número

Vol. 5 Núm. 30: Octubre 2010

Sección

Artículos

Licencia

Las obras que se publican en esta revista están sujetas a los siguientes términos:

1. La revista conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas, y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia indicada en el punto 2.

2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons ReconocimientoNoComercialSinObraDerivada3.0 España (texto legal). Sepueden copiar, usar, difundir, transmitir y exponer públicamente, siempre que se cite la autoría, la url, y la revista, y no se usen para fines comerciales.

3. Los autores están de acuerdo con la licencia de uso utilizada por la revista, con las condiciones de autoarchivo y con la política de acceso abierto.

4. En caso de reutilización de las obras publicadas debe mencionarse la existencia y especificaciones de la licencia de uso además de mencionar la autoría y fuente original de su publicación.