Estudio de inundaciones costeras aplicando el tratamiento de datos según la teoría de los conjuntos aproximados

Abstract

El desarrollo tecnológico ha permitido, especialmente en el ámbito científico del Tiempo y el Clima, disponer de bases de datos de volumen y dimensionalidad creciente. Estas bases de datos están compuestas por numerosas variables meteorológicas y/o climatológicas provenientes de fuentes heterogéneas (instrumentos meteorológicos, modelos numéricos, percepciones visuales de los observadores meteorológicos, testimonios de pobladores, etc.) con tipologías de datos de diversa naturaleza (cuantitativos, cualitativos y/o semánticos con caracteres numéricos, ordinales, nominales y lingüísticos) que generan nuevos retos para el adecuado tratamiento. La Teoría de los Conjuntos Aproximados permite tratar los datos originales sin transformación previa e identificar los vínculos existentes entre las variables en forma de reglas de asociación del tipo IF-THEN. En este trabajo se muestran los resultados de aplicar dicha teoría a una base de datos de inundaciones costeras provocadas por sistemas frontales que ocurrieron en el litoral habanero en el período 1980-2010, utilizando el modelo clásico de Pawlak y algunas de sus extensiones, así como sus correspondientes algoritmos proporcionados por la herramienta computacional ROSE2. Para diferentes casos de estudio de tipo exploratorio, se distinguen las variables indispensables, se reduce la dimensionalidad y se comparan las reglas extraídas, todo lo cual constituye una peculiar representación del conocimiento en el campo de las inundaciones costeras. Finalmente, se muestran los resultados de un estudio de valor predictivo, y se fundamenta la contribución del sistema de reglas para un sistema de alerta temprana para inundaciones costeras en el litoral habanero. Technological development has made it possible, especially in the scientific field of Time and Climate, to have databases of increasing volume and dimensionality. These databases are composed of numerous meteorological and / or climatological variables from heterogeneous sources (meteorological instruments, numerical models, visual perceptions of meteorological observers, testimonies of settlers, etc.) with typologies of data of different nature (quantitative, qualitative and / or semantics with numerical, ordinal, nominal and linguistic characters) that generate new challenges for the appropriate treatment. The Theory of Approximate Sets allows to treat the original data without previous transformation and to identify the existing links between the variables in the form of association rules of the IF-THEN type. This paper shows the results of applying this theory to a database of coastal floods caused by frontal systems that occurred on the Havana coast in the period 1980-2010, using the classic model of Pawlak and some of its extensions, as well as their corresponding algorithms provided by the ROSE2 computational tool. For different exploratory study cases, the indispensable variables are distinguished, the dimensionality is reduced and the extracted rules are compared, all of which constitute a peculiar representation of knowledge in the field of coastal flooding. Finally, the results of a predictive value study are shown, and the contribution of the system of rules for an early warning system for coastal floods in the Havana coast is based. (Traducción automática)