Sistema híbrido basado en redes neuronales artificiales y descomposición modal empírica para la evaluación de la interrelación entre la irradiancia solar total y el calentamiento global

  • Suárez-Gallareta E
  • Hernández-Gómez J
  • Cetzal-Balam G
  • et al.
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El calentamiento global o cambio climático es probablemente el mayor reto científico actual de la humanidad. De todos los factores tanto naturales como antropogénicos involucrados en el calentamiento global, así como sus complejas interrelaciones, poca atención se ha centrado en los factores externos al sistema Tierra, como lo es la variabilidad solar. En este trabajo se presenta un sistema híbrido de inteligencia artificial basado en redes neuronales artificiales y descomposición modal empírica para determinar la interrelación entre la irradiancia solar total recibida en la Tierra en las últimas cuatro décadas con un índice clave en el cambio climático: la temperatura superficial del mar. Los resultados hasta el momento muestran una evidente interrelación entre ambos índices, sugiriendo que el principal motor de la variabilidad en la temperatura superficial del mar son las variaciones en la entrada de energía solar al sistema Tierra.

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Suárez-Gallareta, E. A., Hernández-Gómez, J. J., Cetzal-Balam, G., Orozco-del-Castillo, M. G., Moreno-Sabido, M. R., & Silva-Aguilera, R. A. (2018). Sistema híbrido basado en redes neuronales artificiales y descomposición modal empírica para la evaluación de la interrelación entre la irradiancia solar total y el calentamiento global. Research in Computing Science, 147(5), 319–332. https://doi.org/10.13053/rcs-147-5-24

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