Imputación basada en modelos de machine learning y análisis espectral del nivel del mar de la libertad.

Abstract

El aumento en el nivel del mar supone efectos negativos a nivel socio-económico alrededor del mundo, por ello este estudio tiene como objetivo identificar la frecuencia dominante del nivel del mar en la estación fija de La Libertad-Ecuador, a través del análisis espectral singular (SSA), para determinar el componente periódico y su fenómeno generador de fluctuaciones más influyente en la variabilidad del nivel del mar. Además, es usual encontrarse con series de tiempo incompletas en estaciones mareográficas como La Libertad, por lo cual se propone un método de imputación basado en bosques aleatorios para series de tiempo univariantes. Para ello, se empleó los datos horarios del nivel del mar de La Libertad, obtenidos de la UHSLC, en el período de Septiembre/1949 a Enero/2021. Se partió de la imputación para la serie horaria, luego se empleó el filtro de Doodson para determinar la serie diaria y, consecuentemente, la serie de anomalías mensuales. A esta última se le aplicó el SSA para estimar sus componentes. El método de imputación propuesto capturó la estructura subyacente de la serie sin alterar su comportamiento natural. Por otro lado, la tendencia lineal estimada correspondiente al período 1993-2020, permitió identificar un incremento aproximado de 3.2 ± 0.12 ��⁄�ñ� en el nivel del mar esperado. Más aún, se espera que el nivel del mar haya aumentado a una tasa más rápida en la última década (4.05 ± 0.35 ��⁄�ñ�). Finalmente, se determinó que el nivel del mar está predominado por el componente periódico con periodicidad 3.6 años asociado al fenómeno interanual ENOS