INVESTIGADORES
PERILLO Gerardo Miguel E.
congresos y reuniones científicas
Título:
Análisis de series de tiempo sobre las bases de la teoria fractal
Autor/es:
PIERINI, JORGE O; PERILLO, GERARDO M. E.
Lugar:
Bahía Blanca
Reunión:
Congreso; 23a Reunión Científica de la Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas,; 2006
Institución organizadora:
Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas,
Resumen:
El análisis espectral ha sido convencionalmente utilizado como un método útil y eficiente para evaluar series de tiempo.  Especialmente cuando el espectro sigue la ley de la potencia, su exponente es considerado a ser el índice que representa la irregularidad de la serie de tiempo. En tal sentido se evaluaron datos oceanográficos obtenidos en laboratorio mediante el empleo de un correntómetro ADV Field Sontek  y  en el Canal La Lista con un equipo Acoustic Doppler Profiler Sontek mediante el uso de análisis espectral quien muestra fluctuaciones del ruido sobre el espectro de potencia. El espectro se calculó sobre una extensa serie de datos asumiendo que las fluctuaciones son estadísticamente estacionarias, sin embargo sabemos que estas características varían en un intervalo corto de tiempo, lo cual condiciona la longitud de la serie y su interpretación de los resultados. La investigación cuantitativa de series de tiempo no lineales basadas en teorías de caos determinísticas o estocásticas son una herramienta poderosa en el conocimiento de sistemas turbulentos y no periódicos, principalmente, en datos observacionales. En particular pueden proveer descripciones e interpretaciones en series de tiempo irregulares, las cuales no podrían ser gobernadas por un proceso físico estocástico ni tampoco empleando un método lineal. Por lo tanto, el trabajo presenta un análisis de un conjunto de datos oceanográficos, explica el método empleado, discute puntos críticos en la determinación de la dimensión fractal como índice para describir la irregularidad de las series temporales oceanográficas e incorpora una herramienta diferente para el análisis de este tipo de series.