Disentangling climatic interactions and detecting tipping points by means of complex networks

• Autores: Giulio Tirabassi
• Directores de la Tesis: Cristina Masoller Alonso (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 2015
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Linda Sommerlade (presid.), Alvaro Corral Cano (secret.), Jörn Davidsen (voc.)
• Materias:
  • Ciencias de la tierra y del espacio
    • Climatología
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen

  • En una situación de grandes cambios climáticos, el conocimiento de el sistema Tierra ha devenido, en los últimos años, una de las tareas mas importantes para la comunidad científica. En los últimos diez años, el incremento de la potencia de cálculo de los superordenadores, así como un mejor entendimiento de los procesos físicos subyacentes la dinámica de la Tierra (como por ejemplo la formación de nubes o el intercambio de humedad entre el suelo y el atmósfera) han mejorado grandemente la cualidad de los modelos climáticos. Además, un incremento en la cobertura satelital, ha consentido la generación de bases de datos muy detalladas, llamadas "reanalysis data", que dan el estado de las variables mas importantes por la dinámica de la Tierra con una alta resolución espaciotemporal por lo menos en los últimos 40 años. La grande cantidad da datos ha sido utilizada por la comunidad científica de los climatólogos para investigar la naturaleza de los procesos de el sistema Tierra. El incremento de esas base de datos motiva el desarrollo de un nuevo análisis. En particular, dado que en primera aproximación el comportamiento climatológico de la atmósfera puede ser descrito por modelos lineales relativamente simples, el análisis no lineal ha sido muy subestimado hasta ahora. De todas maneras, muchos procesos climáticos de hecho tienen una fuerte componente no lineal. Un ejemplo emblemático es El Niño Southern Oscillation, un sistema donde el emparejamiento entre el océano y la atmósfera puede ser representado en primera aproximación como un oscilador con retroalimentación retrasada. Otro fenómeno de el sistema climático en lo cual las no linealidades juegan un papel es, sin duda alguna, la corriente a en chorro barotrópica, que está mantenida por los esfuerzos no lineales producidos por sus mismos "eddies" (remolinos). De esta forma, se establece un sistema de retroalimentaciones positivas y negativas, influenciando la variabilidad sinóptica a las altas latitudes. Dado esto, es muy importante estudiar estos fenómenos con herramientas propia de la teoría de los sistemas complejos. En particular, en esta tesis, presentaremos nuevas técnicas de análisis de datos basadas en la teoría de la información y en las redes complejas, que toman en cuenta las características no lineales de los procesos climáticos en análisis, y además aportan un nuevo punto de vista en el campo de la análisis de datos climatológicos. Las redes complejas aparecieron en los últimos años como una técnica potente para investigar una grande variedad de fenómenos donde sea posible identificar un cierto numero de componentes entre las cuales se puede establecer una relación. Siendo esto un concepto muy genérico, no es sorprendente que haya sido aplicado con éxito en muchos campos distintos, como la sociología, la biología, etcétera En particular, en esta tesis, nos enfocaremos en la construcción le redes climáticas, o sea redes donde los nodos describen áreas de la Tierra y los enlaces están dados por las relaciones entre ellas. Consideraremos enlaces computados a partir de las similitudes estadísticas de las dinámicas de una variable climatológica (como la temperatura de el aire a la superficie) en cada uno de los nodos. Este es una técnica muy general que, dependiendo de la definición de similitud estadística utilizada, permite de investigar distintas características de las variables en análisis. Definiremos la similitud estadística utilizando conceptos propios de la teoría de la información.