Predicción de los ciclos de El Niño

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1 Predicción de los ciclos de El Niño Israel Cendrero Sánchez I.T.T.Telemática Universidad Carlos III de Madrid Leganes,Madrid,España Beatriz López Moreno I.T.T.Telemática Universidad Carlos III de Madrid Leganes,Madrid,España ABSTRACT Este análisis se ha realizado con una serie de datos recolectados por la matriz del Tropical Atmosphere Ocean (TAO) que fue desarrollada por el programa internacional de Tropical Ocean Global Atmosphere (TOGA). El TAO consiste en cerca de 70 boyas amarradas que se extienden sobre el ecuador Pacífico, con variables de medidas oceanográficas y de superficie meteorológica, que son críticas para mejorar la detección, entender y predicción de variaciones climáticas de las estaciones interanuales que se originan en los trópicos, mas específicamente aquellas relacionadas con los ciclos de El Niño/Southern Oscillation (ENSO). 1. INTRODUCION En climatología se denomina El Niño a un síndrome climático, erráticamente cíclico, que consiste en un cambio en los patrones de movimientos de las masas de aire provocando, en consecuencia, un retardo en la cinética de las corrientes marinas "normales", desencadenando el calentamiento de las aguas sudamericanas; provoca estragos a escala mundial, afectando a América del Sur, Indonesia y Australia. El nombre científico del fenómeno es Oscilación del Sur El Niño (El Niño-Southern Oscillation, ENSO, por sus siglas en inglés). Es un fenómeno con más de once milenios de historia climática. Para tratar con los datos de este estudio se ha utilizado minería de datos se define como la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales: 1. Selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables dependientes, como a las variables objetivo, como posiblemente al muestreo de los registros disponibles. 2. Análisis de las propiedades de los datos, en especial los histogramas, diagramas de dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia de datos (valores nulos). 3. Transformación del conjunto de datos de entrada, se realizará de diversas formas en función del análisis previo, con el objetivo de prepararlo para aplicar la técnica de minería de datos que mejor se adapte a los datos y al problema. 4. Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos, se construye el modelo predictivo, de clasificación o segmentación. 5. Evaluar los resultados contrastándolos con un conjunto de datos previamente reservado para validar la generalidad del modelo. 1.1 Objetivos Con este estudio se pretende seguir los pasos definidos en la minería de datos y aplicarlos a un pequeño conjunto de datos y sacar algunas conclusiones. Una vez obtenidas esas conclusiones veremos la importancia de la minería de datos no solo para fines comerciales como conocer los hábitos de compra de los usuarios, sino que también puede ser muy importante para

2 ser capaces de predecir cambios climáticos que pueden desencadenar en tornados, terremotos o tsunamis. Lo cual puede infundir al error de que la minería de datos puede predecir catástrofes naturales. Pero nada más lejos de ello, puede hacer que se tengan en cuenta muchos factores, que aunque bien parezcan que son de casualidad, si aplicamos correctamente la potencia de una buena base de datos, puede hacernos ver que estamos delante de una catástrofe natural, o muy cerca de ella. 2. ATRIBUTOS Como se ha comentado anteriormente, el segundo paso para realizar el estudio es determinar qué datos poseemos, como se van a tomar etc. En este caso contamos con muestras que tienen 9 atributos. Estos datos fueron obtenidos por las boyas colocadas en la matriz citada anteriormente. Cada boya mide la temperatura del aire, la humedad relativa, el viento en la superficie, la temperatura de la superficie del mar y las temperaturas medidas en una profundidad de 500 metros y en algunas medidas de las boyas, precipitaciones y la radiación solar. Los datos consisten en las siguientes variables: día, latitud, longitud, los vientos zonales (oeste<0, este>0), vientos meridionales(sur<0, norte>0), humedad relativa, temperatura del aire, la temperatura de la superficie del mar y temperaturas a una profundidad de 500 metros. La elección de estos atributos se hizo acorde a los requerimientos de la investigación acerca de los periodos de El Niño. No es tarea fácil el elegir los atributos para un conjunto de datos, ya que ellos van a darnos toda la información necesaria., ni nos tienen que aportar datos de más ni datos de menos. Entre ellos podrían incluirse datos que no son tan deterministas como por ejemplo, el cambio de migración de las aves y el porqué de ello. No se incluye porque va directamente relacionado con los cambios de vientos, humedades y temperaturas, y eso son ya atributos propios de esta minería de datos boya: Identificador de la boya que tomó las medidas. día: día en el que se tomaron las medidas. latitud: latitud en la que se encuentra la boya en la que se tomaron las medidas, hay que tenerla en cuenta porque las boyas se mueven alrededor de diferentes localizaciones. Longitud: longitud en la que se encuentra la boya en la que se tomaron las medidas, hay que tenerla en cuenta porque las boyas se mueven alrededor de diferentes localizaciones. vientos_zonales: Si el valor es negativo serán vientos que vienen del oeste, y si son positivos del este. vientos_meridionales: Si el valor es negativo serán vientos que vienen del oeste, y si son positivos del este. humedad_relativa temperatura_aire s_s_temp: temperatura medida en una superficie a una profundidad de 500 metros. 2.2 Análisis de los atributos Una vez analizados los distintos atributos utilizados, pasamos al tercer paso que consiste en estudiar estos parámetros para poder crear modelos matemáticos que nos permiten llegar a una conclusión Latitud Como hemos dicho anteriormente los valores de latitud se tienen en cuenta debido a que es posible que las boyas se muevan durante la toma de medidas. Observando la media con un valor de 0,935 determinamos que los valores de latitud están en torno a un grado de la localización aproximada. A continuación presentaremos uno a uno los atributos utilizados dando una breve explicación de cada uno de ellos. Figura 1. Histograma sobre la latitud. 2.1 Declaración de atributos

3 2.2.2 Longitud A pesar de que las medidas de la latitud de las boyas no han variado mucho, vemos como esto no sucede con los datos relativos a la longitud que en algunos casos pueden encontrarse a 5 grados de distancia de la localización aproximada en la que se deberían encontrar las boyas Humedad relativa Podemos ver como los valores de humedad relativa se encuentran entre unos valores típicamente entre 65% y 90%. La media se encuentra en torno al 80% de humedad, lo que vemos lógico ya que las zonas de observación son zonas con clima tropical donde la humedad es muy alta. Figura 2. Histograma sobre la longitud. Figura 5. Histograma sobre la humedad relativa Vientos zonales y vientos meridionales Podemos ver que la velocidad de ambos vientos fluctúa en unos valores entre -10 m/s y 10 m/s. Concentrándose la mayoría de valores de los vientos zonales en torno a los 3 m/s de componente oeste y los vientos meridionales con valores medios de 1m/s con componente este Temperatura del aire y temperatura de la superficie del mar. La temperatura del aire y de la superficie del mar fluctúan entre los 22 y 30 grados Celsius. Con una media de 27º, también es una temperatura muy alta teniendo en cuenta el lugar de las observaciones. Figura 6. Histograma sobre la temperatura del aire. Figura 3. Histograma sobre los vientos zonales. Figura 7. Histograma sobre la temperatura de la superficie del mar. Figura 4. Histograma sobre los vientos meridionales.

4 2.2.6 Otros atributos Hay otros atributos que se han tenido en cuenta pero que no han sido comentados debido a que no son muy relevantes para este estudio, como pueden ser el identificador de la boya o la fecha. Para el atributo de los años podemos destacar que los datos pertenecen a años entre 1980 y 1998 y que la mayoría fueron tomados al final. Y recogidos de igual manera para todos los días y meses del año. Pero estos datos no aportan información alguna a nuestro estudio. En la grafica que relaciona ambos vientos podemos ver como no existe una relación lineal y que existe una gran concentración de puntos. 3.2 Temperatura del aire / Temperatura subterránea En cuanto a los atributos no incluidos pero mencionados en la introducción, no se incluyeron por lo que antes ha sido justificado. Dichos atributos como la migración de las aves, se excluyeron de la investigación inicial, por la importancia de estos en el archivo final. Ya que su migración depende de todo esos parámetros ya mencionados, no intervienen directamente en la resolución del análisis. 3. ANÁLISIS Como ya se ha comentado, el cuarto paso para llevar a cabo un estudio sobre la minería de datos es realizar un análisis de las variables usadas para el estudio y extraer las primeras conclusiones. 3.1 Vientos _ meridionales/vientos _ zonales Figura 9. Grafica con x=temperatura_aire e y=s_s_temp. Al contrario que con los vientos, podemos ver como en este caso si existe una relación lineal bastante fuerte entre las dos temperaturas recogidas por las boyas. Vemos que son resultados lógicos ya que la temperatura del aire influye en la temperatura del mar, pudiendo originar un cambio brusco el movimiento no controlado de corrientes marítimas debidos a estos cambios. 4. DESARROLLO ANALÍTICO A continuación realizamos una comparación utilizando distintos algoritmos de clasificación, los hemos entrenado usando el 66% de los datos para training y utilizando el 33% restante para la fase de test. Realizaremos una breve explicación de cada uno de los algoritmos utilizados y finalmente obtendremos una tabla comparativa en la que rellenaremos el error cuadrático medio obtenido por cada algoritmo y atributo a considerar. Figura 8. Grafica con x=vientos_meridionales e y=vientos_zonales. Comenzaremos con un algoritmo basado en árboles de decisión como los que hemos visto en clase, en concreto utilizaremos el REPTree.

5 REPTree - Construye un árbol de decisión usando la ganancia de información y realiza una poda de error reducido. Solamente ordena una vez los valores de los atributos numéricos. Los valores ausentes se manejan RepTree dividiendo las instancias correspondientes en segmentos. Tabla correspondiente al algoritmo RepTree: Otro algoritmo distinto será el Ibk de los llamados algoritmos basados en instancias u holgazanes ya que realizan poco trabajo durante la fase de aprendizaje. Ibk o K Vecinos Más Cercanos - Cuando se le proporciona una nueva instancia, este algoritmo busca -entre las que se utilizaron durante el entrenamiento- las K instancias más parecidas, y clasifica la instancia en la clase de mayor frecuencia entre estas K instancias. Utiliza la distancia Euclidiana para medir similitud entre instancias. En esta investigación se utilizó K = 3. Tabla correspondiente al algoritmo Ibk: Ibk Valor del atributo Latitud % Longitud % Zon_Winds % Mer_Winds % Humidity % Air_Temp % S_s_Temp % Valor del atributo Latitud % Longitud % Zon_Winds % Mer_Winds % Humidity % Air_Temp % S_s_Temp % Observando la tabla se puede ver que para todos los atributos elegidos, los distintos clasificadores tienen un porcentaje de éxito no muy elevado. Con el que peor resultado se obtiene es con la longitud, quizás porque sea el atributo que más depende de todos los demás, y por lo tanto el más variable. Con los que mejor resultado se obtiene es con las distintas temperaturas del aire y la superficie bajo del mar, puede ser porque la mayoría de medidas serán bastante similares debido a la climatología del lugar donde se han tomado las medidas. Además también se obtiene buen resultado con la longitud y latitud debido a que como hemos dicho anteriormente las boyas están amarradas y pueden variar ligeramente su posición pero no es lo normal. Tabla correspondiente al algoritmo LeastMedSq: LeastMedSq Valor del atributo Latitud % Longitud % Zon_Winds % Mer_Winds % Humidity % Air_Temp % S_s_Temp % Cabe destacar que los algoritmos que ha obtenido mayor precisión, es el REPTree. Algoritmo LeastMedSq Implementa una regresión lineal LeastMedSq utilizando la clasificación por regresión lineal para formar predicciones. Las funciones LeastMedSq se generan a partir de un muestreo de datos aleatorio. La regresión ajustada con el error cuadrático medio más bajo se elige como el modelo final.

6 5. CONCLUSIONES Finalmente podemos concluir que las técnicas de predicción que nos aporta la minería de datos pueden ser muy importantes en algunos casos. El ciclo de las llamadas Oscilaciones del Sur El Niño durante los años fueron las mas fuertes del siglo 20, y crearon muchos problemas en todo el mundo. En algunos lugares del mundo como Perú y los Estados Unidos experimentaron inundaciones destructivas de las lluvias que se incrementaron mientras que las áreas del oeste del Pacífico experimentaron sequías y incendios devastadores. El ciclo ENSO no lo predijo ni lo detectó hasta que ya estaba en la cumbre. Esto hizo pensar a los expertos en la necesidad de un observatorio del océano como lo es la matriz TAO que lleven a cabo estudios de larga escala en las interacciones del océano y la atmósfera. La matriz TAO provee dato en tiempo real de investigaciones climáticas, predicciones meteorológicas y científicas por todo el mundo. Previsiones para las temperaturas del océano pacifico para uno o dos años en adelante se pueden hacer hoy en día gracias a los datos aportados por el ENSO. Estas previsiones son posibles gracias a las boyas amarradas, a pruebas de temperaturas y medidas del nivel del mar que realizan voluntarios. 6. REFERENCIAS [1] [2] [3]

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