Este documento presenta un estudio sobre el descubrimiento de causas para variables climáticas en el sur de Ecuador. Analiza datos de 993 variables climáticas para construir modelos gráficos y determinar relaciones causales entre las variables. Los resultados muestran la cantidad de datos analizados y sugieren que se necesitan más variables y el estudio de variables ocultas y efectos de intervenciones para determinar mejor la magnitud de los efectos causales entre las variables climáticas estudiadas.

1. Doctorado en Recursos Hídricos
Primera aproximación al descubrimiento causal
para variables climáticas en el sur del Ecuador
Angel Vázquez-Patiño
angel.vazquezp@ucuenca.edu.ec
Departamento de Ciencias de la Computación
Universidad de Cuenca
20 de mayo de 2016

2. Esquema
Introducción
Área de estudio y datos
Modelos gráficos
Resultados
Conclusiones

3. Introducción

4. Introducción
● Comprender los principales fenómenos físicos
relacionados con el clima
● Hipótesis
● Modelos conceptuales
● Análisis descriptivo
● Modelización predictiva

5. Área de estudio y datos

6. Área de estudio y datos

7. Área de estudio y datos

8. Modelos gráficos

9. Modelos gráficos
Watts, D.J., Strogatz, S.H., 1998.
Collective dynamics of “small-world” networks. Nature 393, 440–442.

10. Modelos gráficos
Kim, J., Wilhelm, T., 2008. What is a complex graph?
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 387, 2637–2652.

11. Resultados

12. Resultados

13. Resultados

14. Resultados

15. Resultados

16. Conclusiones
● Cantidad de datos
● 993
● Más variables
● Variables ocultas
● Intervenciones
● Magnitud de efectos causales
● IDA: PC algorithm + Pearl’s backdoor criterion