Resumo La estabilidad atmosférica en la capa superficial, influye en muchos de los procesos dinámicos que se dan en la atmósfera, afectan los fenómenos de difusión y transporte de energía y materia, razón por lo que se ha estudiado ampliamente en latitudes medias; sin embargo, existen muy pocos trabajos en condiciones típicas del altiplano ecuatoriano (latitud cero y altura media respecto al nivel del mar de alrededor de 2500 m). En el presente trabajo se desarrolla un estudio de la variación de la estabilidad atmosférica en dichas condiciones, usado datos de la estación meteorológica de la Universidad Nacional de Chimborazo del año 2015. Los resultados obtenidos en este estudio muestran un predominio del estado muy estable durante la noche y entre muy inestable e inestable durante el día según la clasificación de Pasquill, con un comportamiento medio mensual regular a lo largo del año.
Chaos studies all that is messy, disorganized and incoherent; mathematically the chaos is a dynamic system governed by nonlinear differential equations. Chaos has an unpredictable behavior; its dynamical is very sensitive to the initial conditions. Atypical chaotic system is the atmosphere; this limits the knowledge about its behavior; but with the advance in the computers, the results that are obtained with the chaos theory improved significantly; the description of atmosphera and its results have extended to other fields of the science, as the economy, health and others. The object of this work was to determine the atmospheric dynamics in the Riobamba city using the theory of chaos, with meteorological data of the meteorological station of the ESPOCH of one year (2010) of data that were processed with model TISEAN. The results determine a hyperchaotic system, according to the coefficients of Lyapunov.
Se propone un método usando Redes Neuronales Recurrentes para la predicción de datos caóticos, aplicando la Teoría del Caos, para estudiar el comportamiento dinámico de los datos en el espacio multidimensional de las fases, establecer la correlación de los mismos y determinar la dimensión de encaje como base para el entrenamiento de las redes neuronales, así como determinar las características dinámicas del sistema calculando los coeficientes de Lyapunov y la entropía de Kolmorov-Siani, que nos indican el grado de desorden que tiene el sistema, para proyectar la precisión de la predicción. Se usan datos de contaminantes PM2.5 tomados en el centro Histórico de la ciudad de Quito, en intervalos de una hora, entre los años 2005 a 2019. Los resultados determinan que las series de datos corresponden a un sistema caótico (más de un coeficiente positivo de Lyapunov), por lo que se justifica la aplicación de la Teoría del Caos en el análisis de los mismos, dando buenos resultados en las predicciones aplicando los métodos de redes neuronales recurrentes de Elman y Jordan, al comparar las series predichas se demuestran que no presentan diferencias significativas entre ellas, ni con los datos medidos, usando el método de varianza con 0,05 de significancia, el error cuadrático porcentual respecto al rango de variación de los datos es aproximadamente del 5 % en ambos casos. Objetivos: Proponer un método que ayude al entrenamiento de las redes neuronales usando la Teoría del caos, mediante la implementación de la dimensión de encaje en el espacio de las fases.
Se analiza la variación de la radiación incidente en la zona de Urbina (UTM x754579,y9835357; 3646 msnm), ubicada en la región del páramo Altoandino de la provincia de Chimborazo, con la finalidad de conocer su dinámica y los efectos de la posición geográfica y altura respecto al nivel del mar, usando la Teoría del Caos. Para controlar los datos anómalos se aplicó el método de reducción del ruido no lineal simple; luego se procedió a realizar una reconstrucción en el espacio de las fases multidimensional, determinando los coeficientes de Lyapunov, entropía y dimensión fractal del sistema, permitiendo describir su dinámica y la variación en el tiempo. Se demuestra que es un sistema caótico (no lineal), al presentar más de un coeficiente positivo de Lyapunov. Además, se predicen los datos en el tiempo y se verifica que no hay diferencias significativas entre las series medidas y predichas, usando el método Bootstrap.
The interaction among air and soil affects the dynamic in the atmospheric boundary layer, this research seeks to describe this variation in small scale, in the Ecuadorian Highlands Regions and the variations produced due to its elevation and geographical position, using as base the Van Ulden and Hostlang (1985) models. From this research, there was a conclusion that the zone has strong fluids of sensitive heat and superficial heat with small variations in the latent fluid heat. Besides, there were significant variations of the Obukov length between 17:00 and 19:00, when the sunset occurs, producing a thermal inversion that modifies the atmospheric dynamic state, these results average vary during the day hours and are regulars in the daily and monthly average, in the research year, given the zone geographical position. The meteorological data utilized were taken from the meteorological station from Universidad Nacional de Chimborazo located in the Ecuadorian Highlands.
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