Resumen

Comparamos y evaluamos el rendimiento de cinco métodos para detectar cambios abruptos en el clima utilizando una serie temporal con características abruptas generadas artificialmente. A continuación, analizamos estos métodos utilizando registros de temperatura media anual del aire en la estación meteorológica de Shenyang. Nuestros resultados muestran que los métodos de la prueba en movimiento (MTT), Yamamoto (YAMA) y LePage (LP) pueden detectar de manera correcta y efectiva cambios abruptos en medias, tendencias y estructura dinámica; sin embargo, no pueden detectar cambios en la variabilidad. Se destaca que el tamaño de la muestra de las subseries utilizadas en estas pruebas puede afectar sus resultados. Cuando el tamaño de la muestra de las subseries oscila entre un cuarto y tres cuartos de la escala del salto, estos métodos pueden detectar cambios abruptos de manera efectiva; su mejor rendimiento se da cuando el tamaño de la muestra es la mitad de la escala del salto. El método de Cramer puede detectar cambios abruptos en la media y tendencia de una serie, pero no en la vari

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Métodos; Cambios abruptos; Promedio; Tendencia; Variabilidad; Tamaño de la muestra
• Keywords:Methods; Abrupt changes; Mean; Trend; Variability; Sample size