Mejora Regional de los Modelos de Pronóstico Meteorológico
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Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
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Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2021-10-18
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Abstract
El creciente interés por el cambio climático ha llevado al desarrollo de diversos modelos de predicción del tiempo que han ido evolucionando en los últimos años. Los modelos de predicción meteorológica, como Arome, son muy potentes y permiten predecir las condiciones climáticas con varios días de antelación. Sin embargo, a estos modelos les falta incorporar detalles más precisos de las condiciones locales que muchas veces son importantes para poder realizar una buena predicción. El objetivo de este proyecto es estudiar las lecturas realizadas en un conjunto de estaciones meteorológicas de Cataluña con el fin de crear modelos de predicción de la temperatura y la humedad relativa y compararlas con las predicciones generales del modelo Arome. Para ello se ha realizado un análisis descriptivo de los datos recogidos a fin de conocer su comportamiento. A partir del análisis de los datos, se han diseñado distintos modelos de regresión: regresión lineal univariable, regresión lineal multivariable y regresión Random Forest. Los datos utilizados en este trabajo son los recogidos de la red de estaciones meteorológicas automáticas de Cataluña (XEMA) del año 2020.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA EN TECNOLOGIES INDUSTRIALS (Pla 2010)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
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