Vocero | Transcripción |
| Mason Chen | Hola a todos. Gracias por sintonizarnos. Soy albañil y hoy presentaré un estudio sobre indicadores importantes, como la humedad, |
| niveles de temperatura y punto de rocío, en el corte de energía de 2021 en Texas para ayudar a evitar que ocurran desastres similares en el futuro. |
| Entonces, la crisis del apagón de 2021 fue el desastre más costoso en la historia de Texas no solo para los residentes locales, sino también para otros lugares de los Estados Unidos que dependían del gas natural y el petróleo de Texas. |
| que tiene la mayor capacidad de procesamiento de gas natural, y todos los estados de la nación fueron impactados por la crisis. |
| Así que queríamos ver si podíamos ayudar a prevenir futuros desastres similares. Aunque son muchos los factores políticos y financieros que llevaron a la crisis, |
| También queríamos considerar los factores científicos y ambientales en juego para evaluar y abordar este evento de manera más integral. |
| Para hacer esto, decidimos estudiar el patrón climático histórico de Houston todos los años desde 2012 hasta 2021 en febrero, porque Houston fue una de las ciudades más afectadas. |
| Usaremos métodos atípicos y herramientas de agrupación para comprender cuán rara fue la situación climática durante la temporada 2021. |
| en comparación con años anteriores, y también para ayudar a identificar los marcadores meteorológicos más importantes para futuras crisis potenciales a través de nuestra comprensión de los factores científicos y ambientales involucrados. |
| Así que antes de entrar en nuestro marco general de la presentación, queríamos dar un poco de antecedentes del evento y la motivación detrás de este proyecto. |
| Entonces, la crisis de corte de energía de Texas ocurrió en febrero de 2021, y muchas fuentes atribuyen el evento a la falla del estado en preparar sus sistemas eléctricos de antemano. |
| En realidad, este año no fue la primera vez que Texas experimentó cortes de energía importantes. Hace diez años, en 2011, también durante febrero, las tormentas de nieve del Día de la Marmota vieron cómo las plantas de energía de gas natural de muchas ciudades se congelaron por completo. |
| Texas emitió cortes de energía en aproximadamente tres cuartas partes del estado. |
| La North America ... North American Electricity Reliability Corporation intentó negociar planes con el Consejo de Confiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT para abreviar) |
| para mejorar la infraestructura de las plantas de energía del estado, que en su mayoría fue ignorada debido a consideraciones de costos. Muchos productores de petróleo aceptaron el riesgo de congelación de sus centrales eléctricas |
| generalmente de dos a tres días al año, pero los riesgos y las frecuencias se han vuelto mayores debido al cambio climático, lo que hace que el clima sea más impredecible. |
| Cuando una serie de tormentas invernales azotaron Texas en febrero de este año, las plantas de energía no pudieron soportar condiciones extremas de congelación porque no estaban preparadas con anticipación. |
| Y muchas fuentes de energía dejaron de funcionar, incluidas las renovables, como la eólica, y las no renovables, como el carbón y el gas natural. |
| En respuesta, ERCOT no pudo lidiar con los problemas del equipo, por lo que instituyó apagones continuos en todo el estado. |
| En condiciones climáticas extremas, muchos cultivos también fueron destruidos, lo que provocó escasez de alimentos, y muchos ciudadanos se quedaron congelados en sus hogares y sufriendo hipotermia debido a los continuos cortes de energía. |
| Así que aquí hay una breve cronología de lo que sucedió en un lapso de aproximadamente dos semanas. Así que hubo bastantes tormentas que azotaron Texas a principios de febrero, una de ellas la tormenta invernal Uri, que sumió a muchos lugares de Texas en una situación aún más grave. Poco después, |
| la demanda de electricidad alcanzó los 69.000 megavatios, un récord estatal, superando el récord anterior de 65.000 megavatios. |
| Y al día siguiente, ERCOT comenzó a instituir cortes de energía como resultado tanto del daño de los equipos de energía vulnerables como del aumento de la demanda de energía. Los apagones continuos finalmente terminaron el 19 de febrero. |
| Aquí puede ver las imágenes de la tormenta invernal a partir de imágenes de satélite. El de la izquierda se toma justo antes de que la primera ola de ventiscas golpee Texas. |
| La segunda toma durante el pináculo de la situación. Así que mostré Houston en particular porque tiene el mayor contraste de todas las ciudades, ya que fue la más afectada, |
| que también es la razón por la que se centrará en Houston. Realmente se puede ver la pérdida de electricidad a mediados de febrero en comparación con finales de febrero. |
| Entonces, después de comprender los efectos de largo alcance de la situación y las posibles causas de la interrupción, queríamos averiguar si había ciertos indicadores meteorológicos que nos dirigieran a una situación más |
| causas ambientales específicas de la interrupción y podrían usarse en el futuro como referencia para prepararse antes para las crisis prestando atención a los indicadores meteorológicos importantes al principio de la temporada de invierno. |
| Como dije, usaremos la información meteorológica de Houston para el proyecto porque fue una de las ciudades más afectadas. |
| Primero, intentaremos comprender la ciencia detrás de estos indicadores, sus diferencias y lo que significan estos indicadores. |
| Y luego usaremos una variedad de herramientas de agrupamiento de valores atípicos para estudiar cuáles de estos marcadores climáticos fueron los más diferentes en comparación con los últimos 10 años durante febrero en Houston y también comparar cuán único fue el clima de febrero de 2021. |
| Y a lo largo de la presentación, intentaremos conectar los análisis estadísticos y los resultados con la ciencia ambiental para ayudarnos a determinar qué factores climáticos contribuyeron más al corte de energía de 2021 en Texas. |
| Una de las preguntas más inmediatas que tuvimos fue qué factor ambiental específico contribuyó a la crisis. Entonces sabemos que las tormentas y la falta de acondicionamiento para el invierno fueron factores generales, |
| pero no todas las tormentas provocan la congelación de equipos eléctricos vulnerables. Así que queríamos saber qué factores meteorológicos específicos conducen a la avería del sistema eléctrico, para que pueda saber qué prepararse para el futuro. |
| Decidimos mirar esto a través de Houston y comparar los factores climáticos de Houtson con otras ciudades de Texas en las que no estamos tan afectados. |
| Elegimos Dallas porque estaba muy cerca y ambos usan el mismo sistema de energía, por lo que también sirve como una buena base para la comparación. |
| A la derecha están las estadísticas meteorológicas para el mes de febrero tanto en Houston como en Dallas. Curiosamente, si observa cualquier marcador de temperatura, ya sea la temperatura máxima promedio o mínima, |
| Dallas siempre tiene la temperatura más baja. |
| Por lo tanto, esperamos que las temperaturas más bajas aumenten el riesgo de que el equipo se congele, pero ese no parece ser el caso aquí. Entonces, en cambio, la temperatura del punto de rocío parece |
| para ser el principal contribuyente, por lo que si tenemos una temperatura de punto de rocío más alta en Houston que en Texas, eso nos hace preguntarnos si la temperatura del punto de rocío podría ser el indicador más importante del riesgo de congelación. |
| Entonces, ¿qué es la temperatura del punto de rocío y por qué es importante y en qué se diferencia de nuestra medida regular de temperatura? |
| La temperatura específicamente ... la temperatura del aire es la medida de la velocidad de las moléculas de aire, por lo que cuanto más rápido se mueven las moléculas, |
| cuanto mayor es la energía cinética y mayor la temperatura. La condensación depende de la temperatura del aire. Entonces, cuando hay una temperatura del aire más baja, las moléculas de agua se mueven más lentamente de modo que las fuerzas de atracción de las moléculas de agua hacen que se peguen entre sí. |
| Ahora la humedad relativa, o simplemente la humedad, es una medida de cuánta energía disponible para la evaporación se ha utilizado para liberar esas moléculas de agua entre sí para resistir la condensación. |
| Entonces, si tuviéramos una humedad relativa del 25%, eso significa que el 25% de la energía disponible se ha utilizado para evaporar el agua de cuerpos de agua, como los lagos, y el 75% de la energía está disponible para hacer más evaporación. |
| Ahora bien, la humedad relativa es un poco engañosa porque es relativa a la temperatura del aire y la temperatura del punto de rocío. No es en sí mismo una medida independiente de humedad. |
| Entonces, el punto de rocío es la temperatura a la que comienza la condensación. Entonces, cuando la temperatura del aire cae por debajo de la temperatura del punto de rocío, es cuando comienza la condensación. |
| Y a diferencia de la humedad, cuando aumenta la temperatura del punto de rocío, es solo porque aumenta la cantidad de humedad en el aire. Entonces, en otras palabras, la temperatura del punto de rocío es una medida independiente de cuánta humedad hay en el aire. |
| Pero, por otro lado, la humedad depende de la diferencia entre la temperatura del aire y la temperatura del punto de rocío. |
| Entonces, cuando la temperatura del punto de rocío es igual a la temperatura del aire, la humedad relativa es del 100%. |
| Cuanto mayor sea la diferencia entre la temperatura del punto de profundización y la temperatura del aire, menor será la humedad relativa. Entonces, si la humedad relativa cambia, puede deberse a cambios de temperatura, cambios de humedad o ambos. |
| Ahora bien, ¿cómo se relacionan la temperatura del aire, la humedad relativa y la temperatura del punto de rocío con la presión atmosférica? El punto de rocío es independiente de la presión atmosférica. |
| ??? dice que la presión varía directamente con la temperatura. Entonces, si tiene un gas y las moléculas se moverán más rápido y subirán con más frecuencia dentro de las paredes del recipiente, aumentando la presión. |
| La humedad también está directamente relacionada con la presión, porque si tiene una cantidad fija de vapor en el aire y condensa el volumen de aire, la presión aumentará y el porcentaje total de humedad en el aire, que es la humedad relativa, también aumentará. |
| Entonces, según esta información, pensaría que la temperatura del punto de rocío y la temperatura del aire son las dos variables más importantes para determinar los riesgos de congelación porque |
| Tanto la cantidad de aire en movimiento como la frescura del clima son importantes. Ahora veamos si eso se refleja realmente en las estadísticas meteorológicas. |
| Bien, ahora estamos equipados con más conocimiento sobre el clima ... sobre si la ciencia y lo que significan esos indicadores, |
| podemos sumergirnos en el análisis estadístico y examinar si un aumento en los niveles de humedad o el punto de rocío |
| es en gran parte responsable de las condiciones climáticas de 2021. Entonces, para recopilar nuestros datos, utilizamos el muestreo por conglomerados, que es un tipo de método de muestreo en el que dividimos la población en conglomerados y luego seleccionamos cuatro conglomerados. Entonces, en nuestro caso, elegimos el mes de febrero. |
| de los últimos 10 años, porque la interrupción ocurrió en febrero de este año y no deseaba considerar las variaciones de mes a mes y de temporada a temporada en nuestra muestra. |
| Y queremos recopilar datos de los últimos 10 años, y no solo del año anterior, porque el clima puede empeorar cada vez más debido al cambio climático. Así que este año tiene la peor temporada, hasta ahora, y el contraste será más obvio si lo comparamos con más años. |
| Recopilamos las estadísticas meteorológicas diarias de febrero de 2012 a 2021, lo que significa un tamaño de muestra total de 283 días, porque hay un mínimo de 28 días en febrero y tres días adicionales para los años bisiestos. |
| Y para cada día recolectamos la temperatura máxima promedio y mínima, punto de rocío, humedad, velocidad y presión del viento, y también recolectamos precipitación. |
| Recopilamos el promedio máximo y el mínimo porque una podría ser una medida precisa más importante que la otra, que tampoco conocemos todavía. |
| Un tamaño de muestra de 283 días también pasó la prueba de potencia, siendo potencia la probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula. Por lo que realmente no necesitamos recopilar aún más datos. |
| Así que queríamos ver cuál de los indicadores meteorológicos |
| tienen valores atípicos. Solo si un parámetro tiene muchos valores atípicos, es más probable que ese indicador sea influenciado más fácilmente por condiciones climáticas extremas, lo que lo convertiría en una referencia más importante para situaciones futuras. |
| Así que aquí analizamos los valores atípicos del rango de cuantiles para los 10 años. Los criterios de valores atípicos se determinan en función del rango intercuartílico, |
| IQR, que es la diferencia entre el Cuantil 3 con el percentil 75 de todos los valores para esa variable y el Cuantil 1 al percentil 25. Por lo tanto, el umbral de valor atípico inferior se determinó como Cuantil 1 menos 1,5 veces el IQR, mientras que el umbral de valor atípico superior fue el Cuantil 3 más 1,5 veces el IQR. |
| Tenemos bastantes valores atípicos para el máximo ... |
| porcentaje máximo de humedad y precipitación. |
| Pero estos valores atípicos son de los 10 años y estamos más interesados en los días en que se produjo el corte de energía en Texas. |
| tan solo unas pocas semanas en febrero de 2021. |
| Por lo tanto, ahora nos centraremos en el período comprendido entre el 2 de febrero y el 25 de febrero de 2021, que es aproximadamente el período de crisis de interrupciones. |
| Entonces, una vez más, esto solo considera los datos de Houston. Entonces, a partir de estas tres semanas, podemos ver que la temperatura tiene la mayor cantidad de valores atípicos de todos los parámetros climáticos. |
| y la humedad tiene un valor atípico. Sin embargo, la principal limitación de la herramienta de valores atípicos de rango de cuantiles es que no considera la multicolinealidad. |
| Y gracias a nuestra investigación científica sabemos que la humedad depende tanto del punto de rocío como de la temperatura. El análisis de valores atípicos puede no ser la herramienta más precisa y el punto de rocío puede seguir siendo uno de los factores más importantes. |
| Como método alternativo, intentamos usar variables de clúster, que agrupa los diferentes parámetros meteorológicos en diferentes clústeres. |
| Así que queríamos ver si la herramienta de variables de clúster podía ayudarnos a identificar un solo clúster que consistiera en los indicadores meteorológicos más importantes para el corte de energía de 2021. |
| Entonces, el mapa de colores en la parte superior izquierda, |
| eso |
| grafica cada uno de los parámetros meteorológicos en el eje y y luego cada uno de los parámetros nuevamente en x asis y traza su correlación. |
| Por lo tanto, cuanto más azul es la celda, más fuertemente correlacionados negativamente están los dos parámetros entre sí, y cuanto más roja es la celda, más correlacionados positivamente están los parámetros entre sí. |
| En el mapa de colores, podemos visualizar los cuatro grupos diferentes, que también podemos identificar en la tabla de miembros del grupo. |
| El grupo 1 consta de todos los parámetros de temperatura y punto de rocío, lo que sugiere que este grupo puede consistir en los factores climáticos más importantes de la crisis energética de 2021. |
| El grupo 2 consta de la velocidad del viento y la precipitación, el grupo 3 toda la humedad y el grupo 4 toda la presión. Así que los últimos grupos |
| realmente no nos dan mucha información, ya que no nos sorprende que todas las mediciones de humedad y presión pertenezcan a su propio grupo y que la velocidad del viento y la precipitación estén correlacionadas. Entonces, la conclusión clave de este análisis es que el punto de rocío y la temperatura pueden ser los más correlacionados. |
| Hasta ahora, sabemos que el punto de rocío y la temperatura pueden ser los indicadores meteorológicos más importantes, pero ¿cómo se compara el patrón meteorológico de 2021 con los climas anteriores en general? ¿Y nuestros parámetros meteorológicos actuales pueden detectar ??? tiempo en Houston |
| ??? mayor valor atípico? |
| Por lo tanto, el gráfico superior es el resumen del grupo de nuestro análisis de informes de grupo anterior y los dos gráficos inferiores son los gráficos de control de procesos estadísticos multivariados. |
| Entonces, primero realizamos un análisis de componentes principales para reducir nuestras dimensiones de las 16 variables. Incluyen todos nuestros parámetros meteorológicos en nuestro análisis de componentes principales. Necesitamos cinco componentes principales para representar más del 80% de la variación total. Pero realmente no podemos distinguir |
| la situación de 2021 de situaciones meteorológicas pasadas si utilizamos cinco componentes principales. Puede ver que los puntos rojos, que son cuando ocurrió la crisis del apagón, están apenas por encima de la línea roja, que es el cuadrado T de nuestro límite de control superior y no todos en absoluto ... ??? |
| Entonces, este gráfico muestra que no podemos detectar el patrón verdadero, sino que confiamos demasiado en los valores propios para explicar la situación meteorológica. ¿Entonces intentamos eliminar el segundo ??? grupo, |
| porque de todos los grupos, explica la menor variación. |
| Y rehicimos el análisis de componentes principales. Entonces, esta vez, solo se necesitan cuatro componentes principales para representar al menos el 80% de la variación total, pero aún no podemos distinguir claramente |
| la situación meteorológica durante la crisis de cortes de energía de 2021 de los otros marcos de tiempo. Entonces, ¿de qué otra manera podemos intentar aumentar la señal y reducir todo este ruido para identificar mejor la situación meteorológica de 2021 de las demás? |
| Bueno, volvamos a nuestro resultado de variables de clúster y veamos si podemos seleccionar las variables más representativas. Entonces intentemos |
| elegir las variables más representativas de cada conglomerado en función del resumen del conglomerado, |
| que se determina a partir del cuadrado R con uno ... con su propio grupo y una relación menos R cuadrado. |
| R al cuadrado con el propio conglomerado representa la similitud de cada una de las variables con el centro del conglomerado. |
| Entonces, este valor no puede decirle la dirección de la variable en comparación con el centro, pero cuando la distancia es lo suficientemente cercana |
| entre la variable del centro, la dirección no es tan importante. Curiosamente, las variables más representativas son los promedios, no los parámetros mínimos que los incluyen, lo cual es algo redundante. |
| Después de realizar un cribado basado en las variables del grupo a solo la temperatura promedio, la humedad promedio, la temperatura del punto de rocío promedio y la presión promedio, solo necesitamos dos componentes principales para dar cuenta del 80% de la variación como se ve en el gráfico T cuadrado de la derecha. |
| Y aquí, solo puede ver un aumento importante, |
| que consiste en los días durante la crisis del apagón. Por tanto, al utilizar tanto la variable de agrupación en clúster como los componentes principales, podemos distinguir con éxito la situación meteorológica. |
| durante el apagón de 2021. Entonces, ¿puede el gráfico T cuadrado revisado decirnos algo sobre qué parámetros climáticos son los indicadores más importantes de la situación climática de la interrupción de 2021? |
| ¿crisis? ¿Los resultados coinciden con los del análisis de variables de conglomerados en la investigación científica anterior? |
| Queríamos estudiar la proporción de contribución de cada una de estas cuatro variables, pero para hacerlo, solo podemos elegir un solo punto de datos. |
| Así que elegimos la muestra número 270, que tiene la peor situación meteorológica en 2021, porque nos importa más qué parámetros son los más importantes en el peor de los casos. |
| Puede ver en la gráfica de contribución proporcional a la derecha, la temperatura promedio en los puntos de rocío son los dos mayores contribuyentes y hay poca contribución de la presión y ninguna contribución de la humedad. |
| Entonces, este resultado puede indicar que la temperatura y el punto de rocío son los principales contribuyentes a la situación climática, |
| que no solo respalda nuestro análisis de variables de clúster, sino que también puede explicarse mediante la investigación científica. Por lo tanto, la temperatura del aire aún proporciona la mayor contribución, pero el punto de rocío, que mide la humedad, también es un factor importante en la congelación. |
| Anteriormente, necesitábamos cuatro grupos para representar el 90% de la variación en el análisis de componentes principales, pero ahora solo necesitamos dos después de elegir la variable más representativa de cada grupo, para un total de cuatro parámetros, |
| lo que confirma que el cribado es beneficioso para mejorar la relación señal / ruido. |
| Elegir cuáles son suficientes, basado en el principio de Pareto, que establece que el 20% de las causas vitales representan el 80% de los resultados de una situación determinada. |
| Si examina esos autovectores más de cerca, puede ver que el primer autovector consiste en los cuatro parámetros de manera bastante uniforme, ya que sus magnitudes están alrededor de 0.5 sobre el segundo componente principal que consiste principalmente en temperatura y humedad, |
| no punto de rocío. Esto podría indicar que el punto de rocío no ha sido un factor importante en los últimos 10 años, por lo que el siguiente paso lógico es considerar el análisis del componente principal solo en 2021. |
| Sin embargo, el tamaño de la muestra sería demasiado pequeño, ya que solo tenemos 20 puntos de datos en febrero de 2021. |
| Aunque no tenemos un tamaño de muestra lo suficientemente grande para ejecutar el análisis de componentes principales solo en 2021, veamos si podemos visualizar alguna diferencia entre los parámetros más importantes de la última década, |
| en comparación con solo uno. Entonces, en el lado izquierdo, tenemos el mapa de calor para las proporciones de contribución en la última década, y el de la derecha es solo este año. |
| Los campos más oscuros indican una mayor desviación y un contraste más significativo con respecto a la situación normal. Entonces, si observa el gráfico de febrero de 2012 a 2021, vemos que la temperatura y el porcentaje de humedad son los factores más importantes, según las celdas más oscuras. |
| La humedad puede ser importante debido a la temperatura, ya que la humedad depende tanto de la temperatura como del punto de rocío. Entonces, esto nuevamente tiene problemas de multicolinealidad, así que si miramos ???. |
| Por otro lado, si miramos solo las semanas alrededor de la crisis del corte de energía, que está sombreada en verde |
| en el lado derecho, puede ver que la temperatura y el punto de rocío contienen las celdas más oscuras. Entonces, una vez más, esto muestra que el punto de rocío puede ser más ... un indicador más importante en la crisis de cortes de energía de 2021, pero puede que no lo haya sido históricamente para las situaciones de clima pasado. |
| Entonces, si tiene este cuadro de control de proceso inicial, podemos decir que la situación climática para la crisis del corte de energía es un caso atípico, pero ¿qué tan rara y única fue? Entonces, el cuadrado en la parte inferior de este gráfico |
| grafica los dos componentes principales. Incluye diferentes elipses de confianza. En el punto de la parte superior izquierda está el 15 de febrero de 2021, |
| cuando una de las tormentas más desastrosas azotó Texas. Puede ver que el punto se encuentra fuera de la elipse de confianza del 99,5%, que es la línea naranja. |
| Pero dentro de la elipse de confianza del 99%, que es la línea azul. Eso significa que la situación meteorológica el día 15 ocurre una vez cada 200 días, y dado que hay 28 días en febrero, la probabilidad de que ocurra según los datos anteriores es igual a 28 días dividido por 200 o |
| uno de cada siete años. |
| ??? la probabilidad de que ocurra una situación similar en el futuro ... la situación meteorológica puede ser más probable y puede ser incluso peor con el calentamiento global. |
| Además, los cuatro puntos se encuentran en el cuadrante superior izquierdo, que es opuesto a los vectores de punto de rocío y temperatura, lo que muestra una vez más que el punto de rocío y la temperatura son los principales contribuyentes a las condiciones climáticas extremas de la crisis de cortes de energía de 2021. |
| Otra forma de comparar el 2021 |
| situación con la situación meteorológica normal durante los últimos 10 años es comparar la gráfica de contribución del 15 de febrero con el punto central de la gráfica de puntuación, |
| que sirve como mediana para ... de los 10 años. Entonces, el gráfico superior derecho es la muestra número 270, que es el día con la peor situación climática durante la crisis de corte de energía. |
| Y el gráfico inferior es la muestra número 131, que es el punto central del gráfico de puntuación. Curiosamente, la muestra número 270 tiene contribuciones principales de la temperatura y el punto de rocío, mientras que la muestra número 131 solo tiene presión. |
| Entonces, este gráfico nos muestra que no es solo el punto de rocío el que se está convirtiendo en un factor más importante en condiciones climáticas inestables, sino que la temperatura también se ha vuelto más importante, posiblemente debido al calentamiento global. |
| La temperatura y el punto de rocío son ahora indicadores más importantes de la situación meteorológica que la presión y la humedad. |
| Entonces, ¿qué está haciendo el gobierno de Texas para prevenir futuras crisis de cortes de energía? |
| Unos días después de que terminó la interrupción, el gobernador Abbott se dirigió al público y pidió la preparación para el invierno de los equipos eléctricos. |
| Y la Cámara procedió con una nueva legislación para reformar los procedimientos de emergencia. Sin embargo, muchos creen que la nueva legislación no es adecuada para prevenir futuras crisis a medida que la temperatura |
| El umbral para condiciones climáticas extremas es en realidad más bajo que el de las condiciones de congelación durante la crisis de 2021. A marzo de 2021, la Cámara de Representantes no ha aprobado ninguna ley. |
| que requieren que las plantas de energía estén acondicionadas para el invierno. Un ex asesor estratégico de ERCOT cree que la clave para prevenir interrupciones es planificar el futuro y realmente considerar el cambio climático como un factor importante en ??? |
| preventivo |
| medidas. |
| Entonces, en conclusión, estudiamos la ciencia detrás de la temperatura del punto de rocío, la temperatura del aire, la humedad y la presión y cómo se relacionan y conectan entre sí. |
| La herramienta de valores atípicos de cuantiles no tiene en cuenta varios problemas y sabemos que la humedad afecta la temperatura del punto de rocío y |
| temperatura del aire. Entonces usamos variables de conglomerados para ver si podíamos identificar los factores climáticos más importantes, basados en los conglomerados. |
| Optimizamos el gráfico de control de proceso estadístico utilizando el análisis de componentes principales. Elegimos las cuatro variables más representativas, que fueron humedad, punto de rocío, temperatura y presión. |
| También estudiamos las contribuciones de estas variables, más generalmente usando el mapa de calor y, más específicamente, usando la gráfica de proporción de contribución para la muestra número 270, que tuvo la peor situación climática, y comparando estos resultados con el punto central en la gráfica de puntuación. |
| Encontramos eso |
| la temperatura y el punto de rocío fueron los marcadores meteorológicos importantes para futuros casos de desastres similares, especialmente considerando la creciente imprevisibilidad del tiempo que acompaña al cambio climático y al calentamiento global. Eso es todo lo que tenemos por hoy. Gracias por su atención. |
