Resumen

Este documento presenta un enfoque de adaptación de datos para el análisis de la variabilidad climática utilizando la descomposición empírica en modo bivariado (BEMD). Se consideran en el análisis de variabilidad las series temporales de factores climáticos: evaporación diaria, temperaturas máximas y mínimas. Todos los datos climáticos se recopilan de una zona específica de Bihar en la India. Aquí se utiliza el ruido fraccional gaussiano (fGn) como señal de referencia. La señal climática y fGn (de la misma longitud) se combinan para producir una señal bivariada (compleja) que se descompone utilizando BEMD en un número finito de subseñales denominadas funciones de modo intrínseco (IMFs). Tanto la señal climática como fGn se descomponen juntas en IMFs. Se observan las frecuencias instantáneas y el espectro de Fourier de las IMFs para ilustrar la propiedad de BEMD. La oscilación de menor frecuencia de la señal climática representa el ciclo

• Materias:Dinámicas integrales Sistemas de ecuaciones funcionales Redes complejas Teoría de las ecuaciones Programación entera no lineal
• Subjects:Integral dynamics Systems of functional equations Complex networks Theory of equations Nonlinear integer programming
• Palabras claves:En: approach; Climate variability; BEMD; Bihar; India; IMFs es: enfoque; Variabilidad climática; BEMD; Bihar; India; IMFs
• Keywords:Approach; Climate variability; BEMD; Bihar; India; IMFs