Gaussian mixture analysis of basic meteorological parameters: Temperature and relative humidity

Abdalah-Hernández, Mariela; Rodríguez-Yáñez, Javier; Alvarado-González, Daniel

Análisis de mixturas gaussianas de parámetros meteorológicos básicos: Temperatura y humedad relativa

dc.creator	Abdalah-Hernández, Mariela
dc.creator	Rodríguez-Yáñez, Javier
dc.creator	Alvarado-González, Daniel
dc.date	2020-03-27
dc.date.accessioned	2020-09-25T23:12:48Z
dc.date.available	2020-09-25T23:12:48Z
dc.identifier	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5068
dc.identifier	10.18845/tm.v33i5.5068
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/2238/12062
dc.description	Gaussian mixture modelling was applied to describe the annual distribution of two important meteorological variables, temperature and relative humidity, inside the Costa Rican Central Valley from 2010 to 2017. A fixed number of components of Gaussian mixtures were used to fit data to a general mixture curve that represented data behavior throughout the year, this was performed through specific functions of Scikit-learn and SciPy libraries of Python language. Low values of approximation error were obtained when modelling temperature data and the relationship between its distribution and hourly variability was observed, finding high values around noon. For relative humidity, the Gaussian mixture model presented issues when fitting values greater than 90 %, as a result of this variable saturation limit at 100 %. The relationship with time was not clearly determined due to the many mixture components used to model, but a tendency of low values between the late morning and early afternoon was visualized. Iterative minimization of the error was considered as a future approach to achieve a better fit with Gaussian mixtures of these and other meteorological variables.	en-US
dc.description	Se aplicó el modelado por mixturas gaussianas para describir la distribución anual de dos variables meteorológicas importantes, temperatura y humedad relativa, dentro del Valle Central de Costa Rica desde el 2010 hasta el 2017. Se utilizó un número fijo de componentes gaussianas para ajustar los datos a una curva de mixtura general que representara el comportamiento durante todo el año, esto se realizó a través de funciones específicas de las bibliotecas Scikit-learn y SciPy del lenguaje Python. Al modelar los datos de temperatura se obtuvieron valores bajos del error de aproximación y se observó una relación entre su distribución y la variabilidad horaria, estableciendo altas temperaturas alrededor del mediodía. Para la humedad relativa, el modelo de mixturas gaussianas presentó problemas en el ajuste de valores mayores al 90 %, como resultado del límite de saturación de esta variable en el 100 %. La relación respecto al tiempo no fue claramente determinada debido a la cantidad de componentes de la mixtura usadas para modelar la humedad relativa, pero se apreció una tendencia de valores bajos entre el final de la mañana e inicios de la tarde. La minimización iterativa del error fue considerada como una aproximación futura para alcanzar un mejor ajuste con mixturas gaussianas para estas y otras variables meteorológicas.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	eng
dc.publisher	Editorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)	es-ES
dc.relation	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5068/4790
dc.source	Tecnología en marcha Journal; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 5-12	en-US
dc.source	Revista Tecnología en Marcha; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 5-12	es-ES
dc.source	2215-3241
dc.source	0379-3982
dc.subject	Temperature	en-US
dc.subject	relative humidity	en-US
dc.subject	Gaussian mixtures	en-US
dc.subject	meteorology	en-US
dc.subject	Temperatura	es-ES
dc.subject	humedad relativa	es-ES
dc.subject	mixtura gaussiana	es-ES
dc.subject	meteorología	es-ES
dc.title	Gaussian mixture analysis of basic meteorological parameters: Temperature and relative humidity	en-US
dc.title	Análisis de mixturas gaussianas de parámetros meteorológicos básicos: Temperatura y humedad relativa	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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