Publicaciones en Ciencias y Tecnología (Dec 2015)
ANÁLISIS ESPECTRAL DE OLAS MARINAS: MODELOS UNIVARIADOS // SPECTRAL ANALYSIS OF WAVE SEA: UNIVARIATE MODELS
Abstract
El análisis espectral, es el proceso técnico de la descomposición de una señal compleja en partes más simples. Muchos procesos físicos se describen mejor como una suma de muchas componentes de frecuencias individuales, alternativamente una señal puede dividirse en segmentos cortos y el análisis del espectro puede aplicarse a estos segmentos individuales. Desde el punto de vista del estudio de olas marinas, el espectro juega un rol fundamental y es interpretado como la energía presente en la serie de tiempo durante el periodo. Este estudio se basa en el análisis del espectro asociado a datos del mar del Norte en el ano de 1999 en la plataforma North Alwyn almacenados en la Universidad Heriot-Watt de Edimburgo, separados en periodos de 20 minutos, el total a estudiar son 244 periodos. Para ello, se determinó que existe información que no aporta al problema, representa ruido y es el 3% de la energía, la cual no fue tomada para el estudio. Se dividió el espectro en 12 subintervalos y se ajustaron modelos autorregresivos bajo el esquema de Box-Jenskin and Reinsel, estudiados estos hasta encontrar la mejor aproximación posible para cada subintervalo mediante las propiedades estadísticas obtenidas por cada modelo, junto con los pronósticos respectivos. // ABSTRACT: Spectral analysis is the technical process of a complex signal decomposition into simpler parts. Many physical processes are better described as a sum of many individual frequency components; alternatively a signal can be divided into short segments and the spectrum analysis can be applied to these individual segments. From the point of view of the study of Waves Sea, the spectrum plays a vital role and it is interpreted as the energy in the time series during the period. This study is based on analysis of the spectrum associated to data from the North Sea in the year of 1999, taken in North Alwyn platform, stored in the Heriot-Watt University in Edinburgh, separated in periods of 20 minutes. The total of the studied periods is 244. Thus, it was determined that there is information that does not add information to the problem, and it represents noise, which is the 3% of energy and it was not taken for the study. The spectrum was divided into 12 subintervals. Autoregressive models were fitted under the scheme Box-Jenskin and Reinsel. The model was studied until the best possible approximation for each subinterval was found by the statistical properties obtained by each model, together with the respective forecasts.
