Browsing by Subject "Modelización"

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    El azar en el curriculum
    (Universidad de Zaragoza, Asociación Universitaria de Formación del Profesorado (AUFOP), 1994) García Cruz, Juan Antonio; Espinel Febles, María Candelaria
    Hacemos una incursión sobre el azar como fenómeno social y sobre el planteamiento determinista queha impregnado su estudio, tal y como aparece en los libros de texto. A la luz de las nuevas tendencias curriculares ejemplificamos dos situaciones que modelizan situaciones de azar y proponemos un desarrollo didáctico para el estudio del azar en el aula.
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    Evaluación del reanalysis (NCEP/NCAR) para el estudio de la variabilidad termo-pluviométrica del Noroeste Argentino.
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2022) Ferrelli, Federico; Brendel, Andrea Soledad; Piccolo, María Cintia
    El objetivo de esta investigación fue evaluar la precisión del reanálisis NCEP/NCAR para la caracterización de la variabilidad termo-pluviométrica del Noroeste Argentino. Series meteorológicas obtenidas de observatorios meteorológicos del área de estudio y modeladas del período 1960-2020 fueron estudiadas con técnicas estadísticas estándar (valores medios, desvíos, máximos, mínimos, etc). Posterior a la verificación del método Kriging como el método más adecuado para interpolar la información espacial, se analizó la temperatura y la precipitación. Un análisis de regresión cuantílica se aplicó a las series de tiempo. Para ello, las series fueron divididas en diez cuantiles y se evaluaron sus ajustes. Los resultados para ambas variables presentaron ajustes estadísticos significativos (p < 0,05), indicando que los datos del modelo Reanálisis permiten caracterizar la distribución espacial de estas variables. La temperatura del aire registró mejores resultados que la precipitación. Sin embargo, al estudiar los eventos extremos, se observaron diferencias importantes. La temperatura mostró buenos ajustes (p < 0,05) en los climas templados, seguidos por los climas áridos. La precipitación mostró ajustes significativos en los cuantiles medios, pero no así en los cuantiles extremos. Los resultados demostraron que el Reanalysis permite estudiar las características climáticas de la región NOA, pero no sus eventos extremos térmicos y pluviométricos. Además, esta base de datos es esencial para el estudio del clima a escala regional y para el diseño de planes de ordenamiento del territorio.