A case study: Exploratory analysis and proposal for the problem of quality in the meteorological observations of the north of Chile

• Francisco García Barrera ^[1] ; David Contreras Aguilar ^[1] ; Alonso Inostrosa-Psijas ^[2] ; Sergio Cerda Lozano ^[1] ; Xenia Andaur Estica ^[1]
  1. [1] Universidad Arturo Prat

     Universidad Arturo Prat

     Iquique, Chile

     
  2. [2] Universidad de Valparaíso

     Universidad de Valparaíso

     Valparaíso, Chile

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 32, Nº. 1, 2024
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un caso de estudio: análisis exploratorio y propuesta para el problema de calidad en las observaciones meteorológicas del norte de Chile
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Los problemas de calidad de los datos en variables meteorológicas son una situación que enfrenta constantemente la comunidad científica, principalmente porque estos problemas de calidad se materializan en datos faltantes dentro de las series temporales, lo que impide cumplir con los requisitos establecidos para analizar el cambio climático en un área geográfica determinada. A partir de esta problemática, este artículo presenta un análisis exploratorio de las principales variables meteorológicas (Temperatura y Precipitación) observadas por las estaciones meteorológicas distribuidas en el Norte de Chile para evaluar la calidad de los datos que presentan. Además, se proponen métodos de imputación de datos para abordar este problema completando los datos faltantes. En particular, los experimentos desarrollados con base en las fases de la metodología CRISP-DM se presentan de forma adaptada considerando cinco métodos de imputación diferentes de los cuales se busca el error residual más cercano a cero y la mayor corrección positiva. En los resultados se destacan CLP, IDC y RN como las mejores técnicas, lo que permite concluir que estos métodos pueden ser recomendados y propuestos como una solución alternativa según la variable meteorológica.

  • English

    Data quality problems in meteorological variables are a situation that the scientific community constantly faces, mainly because these quality problems materialize as missing data within the time series, which prevents compliance with the established requirements to analyze climate change in a given geographical area. Based on this problem, this article presents an exploratory analysis of the main meteorological variables (Temperature and Precipitation) observed by the meteorological stations distributed in Northern Chile to assess the data quality they present. Data imputation methods are also proposed to address this problem by completing the missing data. In particular, the experiments developed based on the phases of the CRISP-DM methodology are presented in an adapted way considering five different imputation methods of which the residual error closest to zero and the highest positive correction is sought. In the results, CLP, IDC, and RN stand out as the best techniques, which allows us to conclude that these methods can be recommended and proposed as an alternative solution according to the meteorological variable.