Método de interpolación

Top PDF Método de interpolación:

Método de Interpolación Basado en Análisis Objetivo Aplicado a Regiones Costeras

Método de Interpolación Basado en Análisis Objetivo Aplicado a Regiones Costeras

La carencia de datos y el posterior rellenado de estos faltantes en campos heterogéneos es un proceso que forma parte de los estudios costeros por tanto es necesario implementar técnicas de interpolación que se ajusten al dato original y minimicen el error lo más posible. Los campos obtenidos siempre están involucrados dentro de procesos que evalúan otras variables y parámetros y estos pueden ser utilizados para resolver sistemas de ecuaciones donde la propagación de errores puede ser significativa. El Análisis Objetivo es un procedimiento de interpolación basado en el mapeo de Gauss-Markov que puede dar respuesta a las necesidades presentes. En este trabajo se propone analizar una implementación de la técnica de interpolación aplicada a dos grupos de datos costeros de diferente índole espacial: mediciones de topografía en una planicie de marea y temperatura superficial del mar extraído de una imagen satelital. La reconstrucción realizada con este método se compara con el método Inverso de la Distancia a través de la estimación de una curva de error. Los resultados indican que las curvas de error para los dos grupos de datos obtenidas con el método basado en el Análisis Objetivo siempre son menores que con la Inversa de la Distancia. De las estimaciones podemos inferir que el método basado en Análisis Objetivo representa mejor el comportamiento de los datos originales y su distribución espacial.

7 Lee mas

Contribución al método de interpolación lineal con triangulación de Delaunay.

Contribución al método de interpolación lineal con triangulación de Delaunay.

Es necesario precisar que en el presente trabajo, para la estimación de este error geométrico de interpolación ε, no se incluyen los factores relacionados con la exactitud de los datos medidos por los topógrafos que sin dudas también tienen una importante influencia en los resultados (Batista y Belete 2013).

15 Lee mas

ANÁLISIS DE DOS MÉTODOS DE INTERPOLACIÓN Y SUS PARÁMETROS, PARA TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN MENSUALES, EN EXTREMADURA

ANÁLISIS DE DOS MÉTODOS DE INTERPOLACIÓN Y SUS PARÁMETROS, PARA TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN MENSUALES, EN EXTREMADURA

gaussiano). Si se tiene en cuenta, además, el método de interpolación, como se muestra en la figura 6, se obtiene que el mejor modelo de variograma para el método de interpolación UK efectivamente es el vGA, pero si realizamos una interpolación mediante el método de interpolación OK el mejor modelo es el vSP (modelo esférico) muy seguidamente del vEX (modelo exponencial). Analizando las interpolaciones por tipo de variograma, y para cada uno de los meses, se obtiene que el variograma que, para temperaturas, mejor se ajusta para la mayoría de los meses es el vGA excepto para los meses de Mayo, Junio, Julio y Octubre en los que el mejor modelo de variograma es el vSP.

7 Lee mas

Elaboración de una cartografía isopletica de anomalía de bouguer en el suroccidente colombiano [recurso electrónico]

Elaboración de una cartografía isopletica de anomalía de bouguer en el suroccidente colombiano [recurso electrónico]

El método de interpolación del Inverso de la distancia ponderada o medias móviles es el método de interpolación más sencillo y además no lleva a cabo ningún análisis previo de autocorrelación de la variable a interpolar. Simplemente, se identifica una vecindad alrededor de cada punto a interpolar y se calcula una media ponderada de los valores muestrales que se aplica al punto interpolado. El usuario tiene control, entre otros factores, sobre la expresión matemática o algoritmo que controla la interpolación, sobre la función de ponderación o sobre el tamaño de la vecindad (expresado como un número de puntos o un radio). (Ferreiro, 2008).

75 Lee mas

Rejilla diaria para la temperatura máxima y mínima a partir de datos del Banco Nacional de Datos Climatológicos de AEMET

Rejilla diaria para la temperatura máxima y mínima a partir de datos del Banco Nacional de Datos Climatológicos de AEMET

Dentro del contexto de la determinación del mejor método de interpolación, hemos tomado datos de temperatura máxima y mínima del BNDC (Banco Nacional de Datos Climatológicos) que se utilizaron en el anterior estudio “ Mapas de Riesgo: Heladas y horas frío en la España peninsular. (Periodo 2002-2012).”, en concreto los del año 2003, a fin de comparar los distintos métodos de interpolación de la Península y Baleares, y adicionalmente se han tomado otros similares para Canarias. Por otra parte también está la conveniencia de tratar con datos recabados en un intervalo de tiempo cercano a la fecha de estudio. Es decir, que hayan pasado entre uno y tres días de la fecha en que se midieron, con objeto de estudiar la generación de una rejilla en tiempo más cercano al de medición. Se utilizaron datos de estas características en fechas concretas del año 2017, como veremos más adelante.

11 Lee mas

Modelización hidrológica de un área experimental en la cuenca del Río Guayas en la producción de caudales y sedimentos

Modelización hidrológica de un área experimental en la cuenca del Río Guayas en la producción de caudales y sedimentos

Una parte de la precipitación puede percolarse hasta llegar al nivel freático. Este aumento en el agua subterránea puede descargarse ocasionalmente en los ríos como flujo de agua subterránea (llamado también flujo base o descarga de estiaje) si el nivel freático intersecta los cauces de las corrientes de la cuenca. Por conveniencia es costumbre considerar al flujo total compuesto únicamente por dos partes: escorrentía directa y flujo base. La diferencia está realmente en el tiempo de llegada a la corriente y no en el camino seguido. Se considera al flujo base compuesto en su mayoría de agua subterránea (Linsey et al., 1993). En la tesis, se aplicó el Método de Valores Mensuales Constantes, que es el más sencillo y simple en el programa HEC-HMS ®. Los valores representan el caudal base mensual para cada mes, el cual es sumado al caudal directo en cada proceso de la simulación. En la Figura 20 se representa la composición del caudal final de salida y cómo influye en el hidrograma.

239 Lee mas

Solución Parte a) Polinomio de Interpolación

Solución Parte a) Polinomio de Interpolación

NOTA: véase que los resultados difieren de los obtenidos mediante el polinomio de interpolación. Esto se debe seguramente a la calidad de este ajuste, el cual no pasa por todos los puntos de la tabla. Esto último se puede verificar si se calcula el parámetro R 2 . Debe recordarse también que los resultados de los polinomios de interpolación también serán diferentes entre sí dependiendo del grado seleccionado y los puntos usados para generarlo.

12 Lee mas

Formulas de cuadratura basadas en interpolación racional

Formulas de cuadratura basadas en interpolación racional

La segunda forma de contar ( que corresponde a la integral de Lebesgue) es mucho más eficiente que la primera ( correspondiente a la integral de Riemann) pero, por supuesto, ambas formas de contar darán el mismo total. Nótese que para describir (b) tuvimos que usar un lenguaje un poco más elaborado que el usado para describir (a). Como se verá, la definición de la integral de Lebesgue también implica de hecho un poco más de conceptualización que la definición de la integral de Riemann. El método que se utiliza para introducir la integral de Lebesgue generalmente se asienta en el concepto de medida. Una medida no es más que a ciertos subconjuntos A se les asocia un número no negativo m(A), llamado su medida o volumen, que da una idea de su 11 tamaño w . Si consideramos una función / : [a, b} -+ 1R que toma un número

109 Lee mas

Comparación de Métodos de Interpolación para la Estimación de Temperatura del Reservorio CEASA

Comparación de Métodos de Interpolación para la Estimación de Temperatura del Reservorio CEASA

valores muestreados en el reservorio del CEASA. Los mayores errores se observan en el método Vecino Natural, Triangulación y Métrica de datos. Los métodos de la Mínima curvatura, Método de Shepard modificado, Vecino más cercano, Regresión Polinómica, Función de base radial, Media Móvil, Distancia Inversa Ponderada y Kriging, presentaron un bajo rendimiento de las mediciones utilizadas para evaluar el rendimiento de los métodos de interpolación. Estos resultados discrepan con otros estudios (Boer, de Beurs, & Hartkamp, 2001; Osorio, Contreras & León, 2011; Chávez et al., 2013; Shtiliyanova et al., 2017; Xu et al., 2017; Xiao, Zhang, Breitkopf, Villon, & Zhang, 2018), donde el método de Distancia Inversa Ponderada y Kriging son los más utilizados y validados para variables de temperatura y precipitación a gran escala. Sin embargo, a pequeña escala el método del Polinomio Local parece ser el más eficiente.

11 Lee mas

Beneficios de la clínica de anticoagulación

Beneficios de la clínica de anticoagulación

El TRT puede calcularse con diversos métodos reco- nocidos, ellos son: el método de la interpolación lineal de Rosendaal que asume que existe una relación lineal entre dos valores de INR y asigna valores específicos a cada día entre dos INR consecutivos para cada paciente, sin embar- go tiene desventajas como que el cálculo es más difícil, no funciona cuando se tienen datos muy separados de INR y los valores extremos pueden alterar los resultados; otro método es el corte transversal de los registros en el que se toman los INRs de todos los pacientes en un punto específico del tiempo y se determina el porcentaje que en ese momento están en el rango, este método aunque simple de calcular sólo tiene en consideración un punto del tiempo que puede no representar el manejo a largo plazo de los pacientes; por último está la fracción de INR dentro del rango, en el cual se toman todos los INR de todos los pacientes en un periodo de tiempo determinado y se calcula qué porcentaje están en el rango, este método no tiene en consideración la cantidad exacta de días en el rango terapéutico; sin em- bargo, es fácil de calcular y no está influenciado por INR extremos (10,11). El método por usarse debe basarse en el tamaño de la clínica y los recursos, y aunque todos tienen sus limitaciones, tanto los investigadores como las clínica deben usar al menos un método para determinar y evaluar la calidad de la anticoagulación oral, ya que está demostrado que un aumento en el TRT está asociado con una reducción en eventos adversos como hemorragias y tromboembolismo (10). Para el análisis de TRT en la clínica de anticoagulación

5 Lee mas

ejercicios resueltos interpolación

ejercicios resueltos interpolación

b) Llamaremos año 1 al año 1999 y denotaremos con x a los años y con y al número de kg de residuos per cá- pita. Tenemos que hallar la recta de interpolación y ax b que pasa por los puntos A(1, 615) y B(3, 658). Dicha recta es y 21,5x 593,5. Así pues, en 2004 (año 6) se estima una recogida de y 722,5 kg de re- siduos per cápita.

18 Lee mas

Generación de sub-dominios locales de interpolación en un método sin malla

Generación de sub-dominios locales de interpolación en un método sin malla

Una de las principales ventajas de utilizar un método sin malla es la posibilidad de realizar análisis numéricos sin la necesidad de efectuar un proceso de partición o subdivisión del dominio en elementos más pequeños. Sin embargo, la utilización de puntos o partículas para discretizar un cuerpo requiere de una estrategia para seleccionar aquellos puntos que formarán parte de los sub-dominios de interpolación local de la solución, también llamados “nubes”. El presente trabajo muestra el desarrollo e implementación de una técnica para la generación de los sub-dominios de interpolación para un método sin malla.

12 Lee mas

IMPLEMENTACION DEL METODO DE GANDIN PARA INTERPOLAR DATOS DE PRECIPITACION EN COLOMBIA ( )

IMPLEMENTACION DEL METODO DE GANDIN PARA INTERPOLAR DATOS DE PRECIPITACION EN COLOMBIA ( )

Los métodos de interpolación conocidos en la literatura se pueden clasificar en métodos de un nivel y métodos de dos niveles. En los esquemas de un nivel, los pesos de (1) se determinan, simplemente aproximando los valores observados a una función o curva dada. Como ejemplos de estos métodos se pueden mencionar; el método lineal, bilineal, la representación polinomial (polinomios de Lagrange, Legendre y otros), el método Spline, etc. En los métodos de dos niveles la interpolación se realiza en dos etapas: en la primera etapa se determina una función que resuma la estructura estadística del campo, (por este motivo estos métodos se llaman también, métodos estadísticos), y la cual sirva de base para calcular los pesos de (1). En la segunda etapa, los pesos de (1) se calculan a través de un proceso de optimización (minimización); por esta razón, a este tipo de métodos también se les denomina métodos de interpolación óptima. Como ejemplos de estos métodos tenemos el método de Kriging descrito por Matheron (1971) y el método de Gandin (Gandin, 1963). En el método de Kriging la estructura estadística del campo se explica a través del Semi-variograma, (ver por ejemplo, Herzfeld, 1996), y en el método de Gandin los pesos de (1) se estiman a partir de la función de autocorrelación.

6 Lee mas

Serie de precipitación diaria en rejilla con fines climáticos

Serie de precipitación diaria en rejilla con fines climáticos

Actualmente se encuentran disponibles series temporales de datos en rejilla procedentes de proyectos de reanálisis globales producidos por sistemas de Predicción Numérica del Tiempo (PNT), como por ejemplo ERA-interim (Dee et al., 2011) del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio, o los reanálisis de NCEP (Kalnay et al., 1996). Estos reanálisis aprovechan los avances que se han producido en los modelos numéricos de predicción meteorológica, y en sus sistemas de asimilación de datos de todo tipo de observaciones, para crear descripciones muy precisas del estado de la atmósfera a intervalos de tiempo regulares. Los sistemas utilizados se basan en versiones fijas de las componentes de asimilación de datos y del modelo de predicción a lo largo de todo el periodo, con el fin de evitar en lo posible la introducción de inhomogeneidades en la serie. En los últimos años, se han generado también regionalizaciones de estos reanálisis globales con modelos numéricos de área limitada, entre ellas la realizada con el modelo HIRLAM sobre Europa (Dahlgren et al., 2016). A pesar de que se ha ido incrementando la resolución espacial desde que comenzaron a generarse los reanálisis, sus campos aún no tienen la suficiente resolución espacial requerida para ciertas aplicaciones. Además, el campo de precipitación que proporcionan los reanálisis es normalmente una predicción del modelo, y solo en pocas ocasiones se utilizan observaciones pluviométricas para generar un análisis de precipitación en su postproceso. Este es el caso del proyecto de reanálisis HIRLAM sobre Europa (Landelius et al., 2016), que tras el reanálisis, ha realizado un paso posterior de análisis objetivo de precipitación con una resolución de 5 km. Los sistemas de análisis objetivo de las cadenas de PNT utilizan dos tipos de estimaciones: una predicción a corto plazo del modelo que actúa como primera estimación o first guess, y las observaciones. Tanto en el caso de que la precipitación sea una predicción del modelo (salida del reanálisis), como en el que exista un paso de análisis posterior que la utilice como first guess, la climatología del modelo numérico, que puede estar sesgada con respecto al clima real, está presente en los campos previstos del reanálisis y puede estarlo también en el del análisis si no ha sido posible corregirla con las observaciones disponibles. Por estos motivos, entre otros, se han desarrollado desde hace más de una década series temporales de precipitación y temperatura en rejilla complementarias a los proyectos de reanálisis, e independientes de los modelos PNT, mediante la aplicación de diferentes métodos de interpolación espacial de las observaciones climatológicas.

30 Lee mas

Show all 10000 documents...

Related subjects