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Transcripción |
| Mason Chen |
Hola a todos. Gracias por sintonizarnos. Soy Mason y hoy presentaré un estudio sobre indicadores importantes, como la humedad, |
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niveles de temperatura y punto de rocío en el apagón de Texas de 2021 para ayudar a prevenir que ocurran desastres similares en el futuro. |
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Por lo tanto, la crisis de cortes de energía 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. |
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que tiene la mayor capacidad de procesamiento de gas natural y todos los estados de la nación se vieron impactados por la crisis. |
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Así que queríamos ver si podíamos ayudar a prevenir futuros desastres similares. Si bien muchos factores políticos y financieros provocaron la crisis, |
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También queríamos considerar los factores científicos y ambientales en juego para evaluar y abordar este evento de manera más integral. |
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Para ello, decidimos estudiar el patrón climático histórico de Houston cada año desde 2012 hasta 2021 en febrero, porque Houston fue una de las ciudades más afectadas. |
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Utilizaremos métodos de valores atípicos y herramientas de agrupamiento para comprender qué tan rara fue la situación climática durante la temporada 2021. |
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en comparación con años anteriores, y también para ayudar a identificar los marcadores climáticos más importantes para futuras crisis potenciales a través de nuestra comprensión de los factores científicos y ambientales involucrados. |
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Entonces, antes de entrar en el marco general de la presentación, queríamos brindar algunos antecedentes del evento y la motivación detrás de este proyecto. |
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Entonces, la crisis de cortes de energía en Texas ocurrió en febrero de 2021, y muchas fuentes atribuyen el evento a la falla del estado en preparar sus sistemas eléctricos de antemano. |
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Este año no fue la primera vez que Texas sufrió cortes de energía importantes. Hace diez años, en 2011, también en febrero, las tormentas de nieve del Día de la Marmota congelaron por completo las centrales eléctricas de gas natural de muchas ciudades. |
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Texas emitió apagones regulatorios para aproximadamente tres cuartas partes del estado. |
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La Corporación de Confiabilidad Eléctrica de América del Norte intentó negociar planes con el Consejo de Confiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT, por sus siglas en inglés). |
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Para modernizar la infraestructura de las centrales eléctricas del estado, lo cual fue mayormente ignorado por consideraciones de costo. Muchos productores de petróleo aceptaron el riesgo de que sus centrales se congelaran. |
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Los temporales suelen durar de dos a tres días al año, pero los riesgos y las frecuencias han aumentado debido al cambio climático, que hace que el clima sea más impredecible. |
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Cuando una serie de tormentas invernales azotaron Texas en febrero de este año, las centrales eléctricas no pudieron soportar condiciones extremas de congelación porque no estaban preparadas con antelación. |
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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. |
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En respuesta, ERCOT no pudo resolver los problemas de los equipos, por lo que implementó apagones rotativos en todo el estado. |
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Las condiciones climáticas extremas también destruyeron muchos cultivos, lo que provocó escasez de alimentos y muchos ciudadanos se quedaron congelados en sus casas y sufriendo hipotermia debido a los continuos cortes de electricidad. |
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Aquí les presento una breve cronología de lo que sucedió en un lapso de aproximadamente dos semanas. Varias tormentas 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, |
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La demanda de electricidad alcanzó los 69.000 megavatios, un récord estatal, superando el récord anterior de 65.000 megavatios. |
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Al día siguiente, ERCOT comenzó a implementar cortes de energía como resultado de los daños causados por equipos eléctricos vulnerables y del aumento de la demanda. Los apagones rotativos finalmente terminaron el 19 de febrero. |
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Aquí se ven imágenes satelitales de la tormenta invernal. La de la izquierda se tomó justo antes de que la primera ola de ventiscas azotara Texas. |
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La segunda toma durante el punto álgido de la situación. Así que mostré Houston en particular porque presenta el mayor contraste de todas las ciudades, ya que fue la más afectada. |
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Por eso también nos centraremos en Houston. Se puede apreciar claramente la pérdida de electricidad a mediados de febrero en comparación con finales de febrero. |
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Entonces, después de comprender los efectos de largo alcance de la situación y las posibles causas del corte, queríamos averiguar si había ciertos indicadores meteorológicos que nos llevaran a una solución más |
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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 inicio de la temporada de invierno. |
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Como dije, utilizaremos la información meteorológica de Houston para el proyecto porque fue una de las ciudades más afectadas. |
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Primero, intentaremos comprender la ciencia detrás de estos indicadores, sus diferencias y qué significan estos indicadores. |
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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 compararemos qué tan único fue el clima de febrero de 2021. |
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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 apagón de Texas de 2021. |
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Una de las preguntas más urgentes que teníamos era qué factor ambiental específico contribuía a la crisis. Sabemos que las tormentas y la falta de preparación para el invierno fueron factores generales. |
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Pero no todas las tormentas provocan la congelación de equipos eléctricos vulnerables. Por eso, queríamos saber qué factores meteorológicos específicos provocan averías en el sistema eléctrico, para que pueda saber qué debe prepararse para el futuro. |
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Decidimos analizar esto a través de Houston y comparar los factores climáticos de Houston con los de otras ciudades de Texas que no se ven tan afectados. |
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Elegimos Dallas porque estaba muy cerca y ambos usan el mismo sistema eléctrico, por lo que también sirve como una buena base para la comparación. |
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A la derecha se muestran las estadísticas meteorológicas del mes de febrero tanto en Houston como en Dallas. Curiosamente, si se observa cualquier indicador de temperatura, ya sea la temperatura máxima promedio o la mínima, |
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Dallas siempre tiene la temperatura más baja. |
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Por lo tanto, esperamos que las temperaturas más bajas aumenten el riesgo de congelación del equipo, pero ese no parece ser el caso aquí. Por lo tanto, la temperatura del punto de rocío parece... |
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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. |
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Entonces, ¿qué es la temperatura del punto de rocío y por qué es importante y en qué se diferencia de nuestra medida habitual de temperatura? |
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La temperatura específicamente... la temperatura del aire es la medida de la velocidad de las moléculas del aire, por lo que cuanto más rápido se muevan las moléculas, |
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Cuanto mayor sea la energía cinética y mayor la temperatura. La condensación depende de la temperatura del aire. Por lo tanto, cuando la temperatura del aire es más baja, las moléculas de agua se mueven más lentamente, de modo que sus fuerzas de atracción hacen que se adhieran entre sí. |
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Ahora bien, la humedad relativa, o simplemente humedad, es una medida de cuánta energía disponible para la evaporación se ha utilizado para liberar esas moléculas de agua unas de otras y resistir la condensación. |
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Entonces, si tuviéramos una humedad relativa del 25%, eso significa que el 25% de la energía disponible se ha utilizado para evaporar agua de cuerpos de agua, como lagos, y el 75% de la energía está disponible para realizar más evaporación. |
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Ahora bien, la humedad relativa es un poco engañosa, ya que se relaciona con la temperatura del aire y la temperatura del punto de rocío. No es en sí misma una medida independiente de la humedad. |
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El punto de rocío es la temperatura a la que comienza la condensación. Cuando la temperatura del aire desciende por debajo del punto de rocío, comienza la condensación. |
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Y a diferencia de la humedad, cuando la temperatura del punto de rocío aumenta, se debe únicamente a que aumenta la cantidad de humedad en el aire. En otras palabras, la temperatura del punto de rocío es una medida independiente de la cantidad de humedad presente en el aire. |
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Pero, por otro lado, la humedad depende de la diferencia entre la temperatura del aire y la temperatura del punto de rocío. |
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Entonces, cuando la temperatura del punto de rocío es igual a la temperatura del aire, la humedad relativa es del 100%. |
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Cuanto mayor sea la diferencia entre la temperatura del punto de rocío y la temperatura del aire, menor será la humedad relativa. Por lo tanto, si la humedad relativa varía, puede deberse a cambios de temperatura, de humedad o a ambos. |
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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. |
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??? dice que la presión varía directamente con la temperatura. Por lo tanto, si tienes un gas, las moléculas se moverán más rápido y ascenderán con mayor frecuencia dentro de las paredes del recipiente, lo que aumentará la presión. |
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La humedad también está directamente relacionada con la presión, porque si tienes una cantidad fija de vapor en el aire y condensas el volumen de aire, la presión aumentará y el porcentaje general de humedad en el aire, que es la humedad relativa, también aumentará. |
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Entonces, con base en esta información, se podría pensar 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 |
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Tanto la cantidad de aire en movimiento como la temperatura del clima son importantes. Veamos si esto se refleja en las estadísticas meteorológicas. |
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Bien, ahora estamos equipados con más conocimientos sobre el clima... sobre la ciencia y lo que significan esos indicadores, |
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Podemos sumergirnos en el análisis estadístico y examinar si se produce o no un aumento en los niveles de humedad o el punto de rocío. |
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Es en gran medida responsable de las condiciones climáticas de 2021. Para recopilar nuestros datos, utilizamos el muestreo por conglomerados, un método en el que dividimos la población en conglomerados y seleccionamos cuatro conglomerados. En nuestro caso, elegimos el mes de febrero. |
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de los últimos 10 años, porque la interrupción ocurrió en febrero de este año y no quisimos considerar las variaciones mes a mes y temporada a temporada en nuestra muestra. |
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Queremos recopilar datos de los últimos 10 años, no solo del anterior, porque el clima podría estar empeorando debido al cambio climático. Este año ha sido la peor temporada hasta la fecha, y el contraste será más evidente si lo comparamos con otros años. |
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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. |
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Y para cada día recopilamos la temperatura media máxima y mínima, el punto de rocío, la humedad, la velocidad y la presión del viento y también recopilamos las precipitaciones. |
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Recopilamos el promedio máximo y el mínimo porque uno podría ser una medida precisa más importante que el otro, lo cual tampoco sabemos aún. |
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Una muestra de 283 días también superó la prueba de potencia, siendo la potencia la probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula. Por lo tanto, no necesitamos recopilar más datos. |
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Así que queríamos ver cuáles de los indicadores meteorológicos |
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Presentan valores atípicos. Si un parámetro presenta muchos valores atípicos, aumenta la probabilidad de que el indicador se vea influenciado por condiciones climáticas extremas, lo que lo convierte en una referencia más importante para situaciones futuras. |
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Aquí calculamos los valores atípicos del rango cuartil para los 10 años. El criterio de valores atípicos se determina con base en el rango intercuartil. |
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El RIQ es la diferencia entre el cuantil 3 con el percentil 75 de todos los valores de esa variable y el cuantil 1 con el percentil 25. Por lo tanto, el umbral atípico inferior se determinó como el cuantil 1 menos 1,5 veces el RIQ, mientras que el umbral atípico superior fue el cuantil 3 más 1,5 veces el RIQ. |
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Tenemos bastantes valores atípicos para el máximo... |
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porcentaje máximo de humedad y precipitación. |
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Pero estos valores atípicos son de los 10 años y estamos principalmente interesados en los días en que se produjo el corte de energía en Texas. |
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Así que sólo unas pocas semanas en febrero de 2021. |
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Ahora nos centraremos en el período del 2 al 25 de febrero de 2021, que es aproximadamente el período de la crisis de interrupciones. |
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De nuevo, esto solo considera los datos de Houston. Por lo tanto, solo en estas tres semanas, podemos ver que la temperatura presenta la mayor cantidad de valores atípicos de todos los parámetros meteorológicos. |
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Y la humedad tiene un valor atípico. Sin embargo, la principal limitación de la herramienta de valores atípicos del rango de cuantiles es que no considera la multicolinealidad. |
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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. |
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Como método alternativo, intentamos utilizar variables de clúster, que agrupan los diferentes parámetros meteorológicos en diferentes clústeres. |
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Queríamos ver si la herramienta de variables de clúster podía ayudarnos a identificar un solo clúster que constara de los indicadores meteorológicos más importantes para el corte de energía de 2021. |
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Así que el mapa de colores en la parte superior izquierda, |
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él |
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grafica cada uno de los parámetros meteorológicos en el eje y y luego cada uno de los parámetros nuevamente en el eje x y traza su correlación. |
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Entonces, cuanto más azul sea la celda, más fuertemente correlacionados negativamente estarán los dos parámetros entre sí, y cuanto más roja sea la celda, más correlacionados positivamente estarán los parámetros entre sí. |
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En el mapa de colores podemos visualizar los cuatro clústeres diferentes, que también podemos identificar en la tabla de miembros del clúster. |
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El grupo 1 consta de todos los parámetros de temperatura y punto de rocío, lo que sugiere que este grupo puede estar compuesto por los factores meteorológicos más importantes de la crisis energética de 2021. |
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El grupo 2 se compone de la velocidad del viento y la precipitación, el grupo 3 de la humedad y el grupo 4 de la presión. Así pues, los últimos grupos... |
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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. Por lo tanto, la conclusión clave de este análisis es que el punto de rocío y la temperatura podrían ser los más correlacionados. |
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Hasta ahora, sabemos que el punto de rocío y la temperatura podrían ser los indicadores meteorológicos más importantes, pero ¿cómo se compara el patrón meteorológico de 2021 con los climas anteriores en general? ¿Y pueden nuestros parámetros meteorológicos actuales detectar el clima en Houston? |
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??? ¿valor atípico importante? |
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Entonces, el gráfico superior es el resumen del grupo de nuestro análisis de informes de grupo anteriores y los dos gráficos inferiores son los gráficos de control de proceso estadístico multivariado. |
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Primero, realizamos un análisis de componentes principales para reducir las dimensiones de las 16 variables. Este análisis incluye todos los parámetros meteorológicos. Necesitamos cinco componentes principales para explicar más del 80 % de la variación total. Sin embargo, no podemos distinguirlos. |
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La situación de 2021, comparada con las condiciones meteorológicas pasadas, si utilizamos cinco componentes principales. Se puede observar que los puntos rojos, que corresponden a la crisis de interrupción del suministro eléctrico, están apenas por encima de la línea roja, que es el cuadrado T de nuestro límite superior de control, y no todos, en absoluto... |
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Este gráfico muestra que no podemos detectar el patrón verdadero y que, en cambio, dependemos demasiado de los valores propios para explicar la situación meteorológica. Por lo tanto, intentamos eliminar el segundo grupo ???. |
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Porque de todos los grupos, explica la menor variación. |
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Y rehicimos el análisis de componentes principales. Esta vez, solo se necesitan cuatro componentes principales para explicar al menos el 80 % de la variación total, pero aún no podemos distinguir claramente. |
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La situación meteorológica durante la crisis de cortes de energía de 2021 en comparación con otros períodos. Entonces, ¿de qué otra manera podemos intentar aumentar la señal y reducir todo este ruido para identificar mejor la situación meteorológica de 2021 en comparación con los demás? |
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Bien, volvamos al resultado de las variables del clúster y veamos si podemos filtrar las variables más representativas. Intentemos... |
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elegir las variables más representativas de cada clúster en función del resumen del clúster, |
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que se determina a partir del R cuadrado con uno...con grupo propio y uno menos R cuadrado. |
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R cuadrado con su propio clúster representa qué tan similares son cada una de las variables con el centro del clúster. |
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Por lo tanto, este valor no puede indicarle la dirección de la variable en comparación con el centro, pero sí cuando la distancia es lo suficientemente cercana. |
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Entre la variable central, la dirección no es tan importante. Curiosamente, las variables más representativas son los promedios, no los parámetros mínimos, ya que incluirlos sería algo redundante. |
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Después de realizar una selección basada en las variables del grupo para solo la temperatura promedio, la humedad promedio, la temperatura del punto de rocío promedio y la presión promedio, solo necesitamos dos componentes principales para explicar el 80% de la variación como se ve en el gráfico T cuadrado a la derecha. |
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Y aquí, puedes ver solo un pico importante, |
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Que consiste en los días durante la crisis de cortes de suministro. Por lo tanto, utilizando tanto la variable de agrupamiento como los componentes principales, podemos distinguir con éxito la situación meteorológica. |
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Durante el corte de energía de 2021. ¿Puede entonces el gráfico T cuadrado revisado decirnos algo sobre qué parámetros meteorológicos son los indicadores más importantes de la situación meteorológica durante el corte de energía de 2021? |
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¿Crisis? ¿Coinciden los resultados con los del análisis de variables de conglomerados en la investigación científica previa? |
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Queríamos estudiar la proporción de contribución de cada una de estas cuatro variables, pero para hacerlo solo podemos elegir un punto de datos. |
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Así que elegimos la muestra número 270, que tiene la peor situación meteorológica en 2021, porque lo que más nos importa son qué parámetros son los más importantes en el peor de los casos. |
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Como se puede ver en el gráfico proporcional de contribuciones a la derecha, la temperatura promedio en puntos de rocío son los dos mayores contribuyentes y hay poca contribución de la presión y ninguna contribución de la humedad. |
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Por lo tanto, este resultado puede indicar que la temperatura y el punto de rocío son los principales contribuyentes a la situación meteorológica. |
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Esto no solo respalda nuestro análisis de variables de clúster, sino que también puede explicarse mediante investigación científica. Por lo tanto, la temperatura del aire sigue siendo la mayor contribución, pero el punto de rocío, que mide la humedad, también es un factor importante en la congelación. |
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Anteriormente necesitábamos cuatro grupos para explicar el 90% de la variación en el análisis de componentes principales, pero ahora necesitamos solo dos después de elegir la variable más representativa de cada grupo, para un total de cuatro parámetros. |
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lo que confirma que el cribado es beneficioso para mejorar la relación señal/ruido. |
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Para elegir cuáles son suficientes, partimos del principio de Pareto, que establece que el 20% vital de las causas explica el 80% de los resultados de una situación dada. |
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Si examinas esos vectores propios más de cerca, puedes ver que el primer vector propio consta de los cuatro parámetros de manera bastante uniforme, ya que sus magnitudes son todas alrededor de 0,5, mientras que el segundo componente principal consta principalmente de temperatura y humedad. |
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No el 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 de componentes principales solo para 2021. |
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Sin embargo, el tamaño de la muestra sería demasiado pequeño, ya que solo disponemos de 20 puntos de datos en febrero de 2021. |
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Aunque no tenemos un tamaño de muestra lo suficientemente grande como para ejecutar un análisis de componentes principales solo en 2021, veamos si podemos visualizar alguna diferencia entre los parámetros más importantes de la última década, |
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En comparación con solo uno. A la izquierda, tenemos el mapa de calor de las proporciones de contribución de la última década, y el de la derecha, solo de este año. |
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Los campos más oscuros indican una mayor desviación y un contraste más significativo con respecto a la situación normal. Por lo tanto, si observamos el gráfico de febrero de 2012 a 2021, observamos que la temperatura y el porcentaje de humedad son los factores más importantes, según las celdas más oscuras. |
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La humedad puede ser importante debido a la temperatura, ya que esta depende tanto de la temperatura como del punto de rocío. Por lo tanto, esto nuevamente presenta problemas de multicolinealidad; si observamos... |
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Por otro lado, si nos fijamos sólo en las semanas en torno a la crisis de los cortes de energía, que está sombreada en verde |
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A la derecha, se puede observar que la temperatura y el punto de rocío contienen las celdas más oscuras. Esto demuestra, una vez más, que el punto de rocío podría ser un indicador más importante en la crisis de cortes de energía de 2021, pero que históricamente podría no haberlo sido en situaciones climáticas anteriores. |
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Con este gráfico de control de procesos inicial, podemos determinar que la situación meteorológica durante la crisis del corte de energía es atípica, pero ¿qué tan inusual y única fue? El cuadrado en la parte inferior de este gráfico... |
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Grafica los dos componentes principales. Incluye diferentes elipses de confianza. El punto superior izquierdo corresponde al 15 de febrero de 2021. |
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Cuando una de las tormentas más desastrosas azotó Texas. Se puede ver que el punto se encuentra fuera de la elipse con un 99.5% de confianza, que es la línea naranja. |
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Pero dentro de la elipse de confianza del 99%, que es la línea azul. Esto significa que la situación meteorológica del día 15 ocurre una vez cada 200 días, y como febrero tiene 28 días, la probabilidad de que ocurra, según datos anteriores, es igual a 28 días dividido entre 200 o |
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Uno cada siete años. |
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??? la probabilidad de que en el futuro se produzca una situación similar... la situación meteorológica puede ser más probable y puede ser incluso peor con el calentamiento global. |
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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. |
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Otra forma en la que podemos comparar el 2021 |
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La situación con la situación climática normal durante los últimos 10 años es comparar el gráfico de contribución del 15 de febrero con el punto central del gráfico de puntuación, |
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Lo cual sirve como mediana para... de los 10 años. El gráfico superior derecho muestra la muestra número 270, que corresponde al día con la peor situación meteorológica durante la crisis de cortes de energía. |
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El gráfico inferior corresponde a 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 la presión. |
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Así, este gráfico nos muestra que no es sólo el punto de rocío el que se está volviendo un factor más importante en las condiciones climáticas inestables, sino que la temperatura también se ha vuelto más importante, posiblemente debido al calentamiento global. |
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La temperatura y el punto de rocío son ahora indicadores más importantes de la situación meteorológica que la presión y la humedad. |
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Entonces, ¿qué está haciendo el gobierno de Texas para prevenir futuras crisis de cortes de energía? |
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Unos días después de que terminara el apagón, el gobernador Abbott se dirigió al público y pidió preparar los equipos eléctricos para el invierno. |
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Y la Cámara procedió a aprobar una nueva legislación para reformar los procedimientos de emergencia. Sin embargo, muchos creen que la nueva legislación no es suficiente para prevenir futuras crisis, ya que la temperatura... |
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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. |
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que requieren que las centrales eléctricas se preparen para el invierno. Un exasesor estratégico de ERCOT cree que la clave para prevenir cortes de energía es planificar con miras al futuro y considerar seriamente el cambio climático como un factor clave. |
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preventivo |
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medidas. |
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Así que, 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. |
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La herramienta de valores atípicos cuantiles no considera múltiples problemas y sabemos que la humedad afecta la temperatura del punto de rocío y |
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Temperatura del aire. Por lo tanto, utilizamos variables de conglomerados para ver si podíamos identificar los factores meteorológicos más importantes, basándonos en los conglomerados. |
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Optimizamos el diagrama de control estadístico de procesos mediante el análisis de componentes principales. Seleccionamos las cuatro variables más representativas: humedad, punto de rocío, temperatura y presión. |
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También estudiamos las contribuciones de estas variables, de forma más general utilizando el mapa de calor y, más específicamente, utilizando el gráfico de proporción de contribución para la muestra número 270, que tuvo la peor situación climática, y comparando estos resultados con el punto central en el gráfico de puntuación. |
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Descubrimos que |
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La temperatura y el punto de rocío fueron indicadores meteorológicos importantes para futuros desastres similares, especialmente considerando la creciente imprevisibilidad del clima que acompaña al cambio climático y al calentamiento global. Eso es todo por hoy. Gracias por su atención. |
