Skip Navigation LinksIFCA > IFCA | Instituto de Física de Cantabria > News > Se descubre la columna vertebral probabilística de la red climática

Se descubre la columna vertebral probabilística de la red climática


17 de julio de 2020


Investigadores del IFCA descubren la red fundamental que podría permitir describir el clima de la Tierra en términos de probabilidades interconectadas. 


El clima es un sistema complejo, muy intrincado y no lineal, que involucra campos variables que se definen sobre la Tierra (temperatura, humedad, precipitación, presión, velocidad del viento, etc.) lo que supone millones de variables interconectadas. Los sistemas complejos a menudo poseen correlaciones de largo alcance, de manera que observables típicos muestran dependencia estadística a grandes distancias. Estas teleconexiones tienen un impacto enorme en la dinámica ya que proporcionan canales para transportar la información obtenida a través del sistema y son particularmente relevantes para la predicción, control y categorización de estos sistemas complejos. Estas interrelaciones estadísticas se representan habitualmente mediante la llamada red de correlación, que se construye estableciendo enlaces entre variables (nodos) con correlaciones por pares, por encima de un cierto umbral.


En una colaboración científica entre el grupo de Meteorología y Minería a Datos y el grupo de Dinámica No Lineal del IFCA, se ha propuesto una nueva idea para construir una red de probabilidad significativa a partir de los datos, para describir sistemas complejos a modo de una columna vertebral probabilística. Con el clima como ejemplo, los investigadores revisitaron las redes de correlación desde una perspectiva probabilística y demostraron que son redes que inevitablemente incluyen mucha información redundante, que da como resultado modelos Gaussianos probabilísticos sobreajustados. Como alternativa, los investigadoros del IFCA estudiaron el uso de redes más sofitiscadas de probabilidad Bayesianas, desarrolladas por la comunidad que investiga aprendizaje máquina e inteligencia artificial, como modelo para los datos y herramienta de predicción. 


Redes Bayesianas


Las redes Bayesianas se construyen incluyendo las dependencias (por pares y condicionadas) entre las variables que son necesarias para explicar los datos (es decir, maximizando la probabilidad del modelo Gaussiano probabilístico subyacente). El resultado es una red mucho más simple, menos densa y no redundante, que codifica la estructura compleja del conjunto de datos. Además, las redes encontradas por los investigadores del IFCA son capaces de generalizar a nuevos datos y constituyen la verdadera columna vertebral probabilística del sistema. Cuando el método se aplica a los datos climáticos se demuestra que las redes Bayesianas revelan fielmente las múltiples teleconexiones de larga distancia, en particular, las que emergen en los periodos en los que aparece el fenómeno meteorológico de 'El Niño'.


El trabajo se ha publicado esta semana en Scientific Reports: https://www.nature.com/articles/s41598-020-67970-y


  • Centro Mixto perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Cantabria (UC)

    Instituto de Física de Cantabria
    Edificio Juan Jordá
    Avenida de los Castros, s/n
    E-39005 Santander
    Cantabria, España

  • © IFCA- Instituto de Física de Cantabria