Plática dada por Magali Arellano (UABC Mexicalli) en el Segundo Encuentro de Mujeres Matemáticas Mexicanas el jueves 19 de abril del 2018 en el auditorio Rafael Nieto de la División de Difusión Cultural de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, México
Resumen
El viento es un sistema complejo que depende de múltiples variables, la mayoría de ellas son desconocidas o difíciles de cuantificar. El diseño de modelos de predicción de sistemas eólicos en regiones especificas es un problema a numerosas escalas. La información de la velocidad y dirección del viento obtenida de los anemómetros en las estaciones meteorológicas representan los datos que más información proporcionan en los modelos actuales, sin embargo, existen más variables que pueden tener correlación con los fenómenos meteorológicos. En este estudio se presenta una propuesta con enfoque multidisciplinario, que usa el concepto de estado eólico, que se basa en la hipótesis de que los sistemas eólicos son una superposición de estados análogos a los estados microscópicos en un conjunto de mecánica estadística. Es posible definir un modelo de mezcla como un modelo probabilístico para representar la existencia de subgrupos contenidos en un grupo. Los métodos de mezcla se utilizan para determinar grupos que a su vez sirven para crear inferencias estadísticas, aproximaciones y predicciones sobre las propiedades de los subgrupos. En este trabajo, en particular, se utiliza el modelo de mezcla gaussiana para poder identificar la relación entre los fenómenos meteorológicos reales y los estados encontrados por el modelo. Se trabaja en el caso de estudio del viento de la región de Baja California, se han obtenido resultados de similitud mayores al 80% entre los fenómenos meteorológicos reales y los obtenidos por el modelo de agrupación, lo que permite sostener que los estados de viento existen.