Frecuentemente, las observaciones atmosféricas esconden su relación con los fenómenos que se persiguen de forma obstinada. Para poder desentrañar estas relaciones es necesario aplicar técnicas de análisis adecuadas a cada fenómeno y hacerlo de forma rigurosa que permita llegar a conclusiones correctas y con significancia estadística.
Quizá el primer tratamiento que debe hacerse a los datos observados sea la validación de los mismos. Este proceso es crucial ya que hasta en las redes de observación más fiables y robustas, existen fenómenos que perturban el proceso de medida, pudiendo dar lugar a conclusiones erróneas. Aún si no existieran fenómenos de interferencia, el propio envejecimiento de los elementos sensores y otros elementos producen derivas que es necesario controlar para garantizar la calidad con la que fue instalada la red.
Algo similar a lo antiguamente se denominaba “Data Mining” y ahora Big-Data se lleva haciendo en el mundo del clima desde hace años. Existen muchos puntos en común y también comparten técnicas de análisis.
interMET dispone de gran experiencia en diferentes técnicas de validación y análisis de datos, entre las que se incluyen:
- Validación de datos: tests de coherencia climatológica, tests de coherencia interna, tests de coherencia espacial, tests de homogeneidad de datos, etc.
- Análisis de series temporales: análisis de regresión, ajuste a modelos univariante y multivariante, análisis de autocorrelación, análisis espectral, simulación estocástica, modelos ARMA y ARIMA, modelos de Markov, modelos bayesianos, etc.
- Tests de significancia estadística.
- Análisis de procesos no lineales: redes neuronales, lógica difusa, etc.
- Análisis en componentes principales, agregados por k-means.
- Análisis y tratamiento de imágenes satelitales.
Proyectos relacionados
Nuestra formación nos avala para la correcta aplicación de estas técnicas de análisis y hemos colaborado en proyectos y elaborado publicaciones científicas que hacen uso de las mismas. Dichos proyectos son: