Aplicación del análisis factorial para discriminar espacialmente variables geograficas

Autores/as

  • Arnobio Germán Poblete Instituto de Geografía aplicada de la UNSJ
  • Juan L Minetti Universidad Nacional de Tucumán- CONICET- S.M. de Tucumán
  • María José Vera Universidad Nacional de San Juan

Palabras clave:

Análisis Factorial, precipitaciones, discriminación, espacio- temporal

Resumen

Este trabajo tiene el propósito de mostrar la eficacia del Análisis Factorial en la investigación geográfica, explicando cómo discriminar espacialmente a una variable geográfica cualquiera, que en este caso; es la precipitación anual en la República Argentina y Chile, teniendo en cuenta su variabilidad interanual. Esta tarea se realizó aplicando dicha metodología multivariante, dada su reconocida validez para encontrar las estructuras subyacentes en un elevado número de
variables.
La discriminación espacial de una variable, resulta importante para analizar los procesos en ella involucrados, teniendo en cuenta áreas homogéneas desde el punto de vista de su distribución geográfica y su génesis. Comprendido el comportamiento de dichas áreas uniformes, el geógrafo puede realizar una adecuada planificación de ese escenario.
El propósito adicional de esta indagación es brindar un aporte para la
comprensión del régimen de la variabilidad interanual de las precipitaciones en el territorio argentino y chileno analizadas desde un punto de vista areal. Con la aplicación de esta metodología se identificaron ocho dominios con uniformidad espacial en la variabilidad de la precipitación media anual, a partir de igual número de factores, que llegan a explicar el 61% de la varianza. El criterio adoptado en la retención definitiva de esos ocho factores, es que siguen un patrón de homogeneidad territorial, puesto que condensan con bastante discriminación espacial la información contenida en las noventa y cinco variables originales.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Almeira, G., Ciappesoni, H. y Goniadzki D. (2009) Algunos aspectos de la precipitación regionalizada en el centro-norte de Argentina. Preprint Congremet, Buenos Aires, Argentina.

Barros, V., Moyra. (1996). Precipitation trends in Southern America to the East of the Andes, Centre of Ocean Land Atmospheric Studies, COLA, MD, Report No26. Proceeding of the Workshops of Dynamics on Statistical of Secular Climate

Variations, 76-80.

Bruniard, E. (1989) NA ́ ALHUA, Instituto de Geografía, UNNE- Chaco.

Chan, S., Behera, S., & Yamagata, T. (2008). Indian Ocean Dipole influence on South American rainfall. Geophysical Research Letters, 35(14). Retomado de:

http://dx.doi.org/10.1029/2008gl034204

Grupo Chadule: " Métodos estadísticos en Geografía", Ed, El Cano, 1000, Madrid

Hoffman, José A. (1989). Las variaciones climáticas ocurridas en la Argentina desde fines del siglo pasado hasta el presente. El Deterioro del Ambiente en la Argentina. Divulgación No 15 del Servicio Meteorológico Nacional. FECIC, Bs.As. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(2000)013<1000:amitec>2.0.co;2

Jennrich, R., & Robinson, S. (1969). A Newton-Raphson algorithm formaximum likelihood factoanalysis. Psychometrika, 34(1), 111-123. http://dx.doi.org/10.1007/bf02290176

Joereskog K,G. (1976) Factor analysis by least-squares and maximum-likelihood methods. Statistical Methods for Digital Computers. p125-153. Eds. In Enslein, K,, Ralston, A, and Wilf, H,S. Wiley.

Johnson, R., & Wichern, D. (1988). Applied multivariate statistical analysis. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall.

Minetti, J,L, y W. Vargas. (1998). Trends and jumps in the annual precipitation in South America, south of the 15oS. Atmósfera 11, No4, 205-223, México.

Morrison, D. (1982). Multivariate statistical methods. New York, (etc): Mac Graw-Hill.

Poblete, A. G. y Bertol E. (2001). Variabilidad internanual del derrame anual del río San Juan, IGA Revista de Geografía, No: 5. Instituto y Departamento de Geografía, FFHA-UNSJ. San Juan, Argentina.

Poblete, A. G., Minetti, J, L. (2003). Asociación entre cuantificadores del ENSO e índices de circulación atmosférica regional con el derrame del río San Juan. IGA Revista de Geografía, Vol,:7 año 6, Páginas 26-33. Instituto y Departamento de Geografía, FFHA-UNSJ. San Juan, Argentina.

Poblete, A. G., Minetti, J.L, Sánchez, G. DEL V. (2001). Análisis de la variabilidad interanual de los ríos andinos de Cuyo y del Comahue con métodos multivariantes. Libro electrónico del IX Congreso Latinoamericano e Ibérico de

Meteorología y VIII Congreso Argentino de Meteorólogos. Buenos Aires, Reboita, M., Ambrizzi, T., & Rocha, R. (2009). Relationship between the southern annular mode and southern hemisphere atmospheric systems. Revista Brasileira De Meteorologia, 24(1), 48-55.

Saji, N., Goswami, B., Vinayachandran, P., & Yamagata, T. (1999). A dipole mode in the tropical Indian Ocean. Nature, 401(6751), 360-363: http://dx.doi.org/10.1038/43854

Silvestri, G. (2003). Antarctic Oscillation signal on precipitation anomalies over southeastern South America. Geophysical Research Letters, 30(21).: http://dx.doi.org/10.1029/2003gl018277

Tatsouda M.N. (1971). Multivariate Analysis, Wiley, New York. Thompson, D., & Wallace, J. (2000). Annular Modes in the Extratropical Circulation. Part I: Month-to-Month Variability*. Journal Of Climate, 13(5), 1000-1016.

Descargas

Publicado

2017-12-21

Cómo citar

Poblete, A. G., Minetti, J. L., & Vera, M. J. (2017). Aplicación del análisis factorial para discriminar espacialmente variables geograficas. Boletin Geografico, (39), 35–52. Recuperado a partir de http://939821.21dyvlrb.asia/index.php/geografia/article/view/1753

Número

Sección

Geografía y climatología

Artículos similares

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.