Modelos implementados en el análisis de series de tiempo de temperatura superficial e índices de vegetación: Una propuesta taxonómica en el contexto de cambio climático global

Resumen: El cambio climático y el calentamiento global son provocados principalmente por las actividades antrópicas. Por esta razón, conocer las líneas de investigación que relacionen Series de Tiempo de Temperatura Superficial e Índices de Vegetación es de suma importancia, dada la amplitud de las...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Zuluaga Gómez,Oscar Arley, Patiño Quinchía,Jorge Eduardo, Valencia Hernández,German Mauricio
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Pontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de Geografía 2021
Materias:	Series de Tiempo Índices de Vegetación Calentamiento Global GCM Análisis de Regresión Lineal Análisis de Regresión No Lineal
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-34022021000100323
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spelling	oai:scielo:S0718-340220210001003232021-07-14Modelos implementados en el análisis de series de tiempo de temperatura superficial e índices de vegetación: Una propuesta taxonómica en el contexto de cambio climático globalZuluaga Gómez,Oscar ArleyPatiño Quinchía,Jorge EduardoValencia Hernández,German Mauricio Series de Tiempo Índices de Vegetación Calentamiento Global GCM Análisis de Regresión Lineal Análisis de Regresión No Lineal Resumen: El cambio climático y el calentamiento global son provocados principalmente por las actividades antrópicas. Por esta razón, conocer las líneas de investigación que relacionen Series de Tiempo de Temperatura Superficial e Índices de Vegetación es de suma importancia, dada la amplitud de las diferentes áreas científicas abiertas sobre el calentamiento global. Se presenta a la comunidad académica, por tanto, el resultado de la presente clasificación, la cual divide los estudios en dos áreas principales representativas en el estudio del cambio climático: (1) Modelado y Análisis de Geodatos y (2) Teledetección. De este último se derivan dos tipos, unos construidos con Análisis de Regresión Lineal (RL) y otros con Análisis de Regresión No Lineal (RNL). En el Modelado y Análisis de Geodatos, los Modelos Climáticos Globales (GCM) no son la herramienta adecuada para estos análisis debido a su gruesa resolución espacial. Esto implica el desarrollo de modelos híbridos con teledetección, que están también limitados por las diferencias de resolución. Por el contrario, la teledetección es la herramienta de mayor difusión para este tipo de estudios. Finalmente, se abre una prometedora ventana para el desarrollo en las series de tiempo con análisis de Regresión No Lineal.info:eu-repo/semantics/openAccessPontificia Universidad Católica de Chile. Instituto de GeografíaRevista de geografía Norte Grande n.78 20212021-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-34022021000100323es10.4067/S0718-34022021000100323
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description	Resumen: El cambio climático y el calentamiento global son provocados principalmente por las actividades antrópicas. Por esta razón, conocer las líneas de investigación que relacionen Series de Tiempo de Temperatura Superficial e Índices de Vegetación es de suma importancia, dada la amplitud de las diferentes áreas científicas abiertas sobre el calentamiento global. Se presenta a la comunidad académica, por tanto, el resultado de la presente clasificación, la cual divide los estudios en dos áreas principales representativas en el estudio del cambio climático: (1) Modelado y Análisis de Geodatos y (2) Teledetección. De este último se derivan dos tipos, unos construidos con Análisis de Regresión Lineal (RL) y otros con Análisis de Regresión No Lineal (RNL). En el Modelado y Análisis de Geodatos, los Modelos Climáticos Globales (GCM) no son la herramienta adecuada para estos análisis debido a su gruesa resolución espacial. Esto implica el desarrollo de modelos híbridos con teledetección, que están también limitados por las diferencias de resolución. Por el contrario, la teledetección es la herramienta de mayor difusión para este tipo de estudios. Finalmente, se abre una prometedora ventana para el desarrollo en las series de tiempo con análisis de Regresión No Lineal.
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