Autor /Editor: Manuel González y Almudena Fontán (AZTI-Tecnalia)
Año: 2013
Contenido:
En las series climáticas de datos (temperatura atmosférica, temperatura superficial del mar, nivel del mar, presión atmosférica, etc.) se detecta variabilidad en el rango de horas, días, meses, estaciones a un año, y de escala multianual. Este trabajo discute como eliminar la variabilidad de período inferior a uno dado, por ejemplo la estacional, mediante filtros digitales simétricos, específicos para series de datos diarios, como la temperatura atmosférica del Observatorio de Monte Igueldo (1928-2012, AEMET). Los resultados del análisis espectral muestran que el comportamiento de este tipo de filtros sobre una serie de datos con una baja proporción de huecos (menos del 1%) es muy bueno, al permitir eliminar de forma casi exacta la variabilidad de período inferior al periodo de corte con un coste computacional muy bajo. No obstante, la ventana de promediado necesaria es relativamente alta (entre 3 y 5 veces el número de datos del período de corte); lo cual, en series largas, supone una pequeña pérdida de información al inicio y final de la serie temporal.
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