DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/12783

Arxiu Descripció MidaFormat
Gibergans-Ortego-Tolosana-CoDaWork11.pdfGibergans-Ortego-Tolosana-CoDaWork11716,39 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Gibergans-Báguena, J.; Ortego, M.I.; Tolosana-Delgado, R. Pluviometric regionalization of Catalunya: a compositional data methodology. A: International Workshop on Compositional Data Analysis. "4th International Workshop on Compositional Data Analysis". Sant Feliu de Guíxols: Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE), 2011, p. 1-9.
Títol: Pluviometric regionalization of Catalunya: a compositional data methodology
Autor: Gibergans Baguena, José Veure Producció científica UPC; Ortego Martínez, María Isabel Veure Producció científica UPC; Tolosana Delgado, Raimon Veure Producció científica UPC
Editorial: Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE)
Data: 2011
Tipus de document: Conference report
Resum: The aim of this paper is to introduce a methodology for de¯ning groups from regionalized com- positional data, through a hierarchical clustering algorithm aware of both the spatial dependence and the compositional character of the data set. This method is used to de¯ne a regionalization of Catalunya (NE Spain) with respect to its precipitation patterns in the Winter season. This region is characterized by a highly contrasted topography, which plays a dominant role in the spatial distribution of precipitation. Each rain gauge station is characterized by the relative frequencies of occurrence of six intervals of daily precipitation amount (classes ranging from \no rain" for precipitation below 3 mm, to \heavy storm" above 50 mm). Recognizing that frequencies are com-positional data, the spatial dependence of this data set has been characterized by variograms of the set of all pair-wise log-ratios, in the fashion of the variation matrix. Then, a Mahalanobis distance between stations has been de¯ned using these variograms to ensure that gauges with high spatial correlation get smaller distances. This spatially-dependent distance criterion has been used in a Ward hierarhical cluster method to de¯ne the regions. Results reveal 5 quite homogeneous groups of stations, which can be mostly ascribed a physical meaning. Finally, possible links to regional circulation patterns are discussed.
ISBN: 978-84-87867-76-7
URI: http://hdl.handle.net/2117/12783
Versió de l'editor: http://congress.cimne.com/codawork11/
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
NRG - Riscos Naturals i Geoestadística. Ponències/Comunicacions de congressos
LIM/UPC - Laboratori d'Enginyeria Marítima. Ponències/Comunicacions de congressos
Departaments de Matemàtica Aplicada. Ponències/Comunicacions de congressos
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Aquest ítem (excepte textos i imatges no creats per l'autor) està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons
Creative Commons

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius