| Revista: | Atmósfera |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000424519 |
| ISSN: | 0187-6236 |
| Autors: | Nieto Barajas, Luis E1 |
| Institucions: | 1Instituto Tecnológico Autónomo de México, Departamento de Estadística, Ciudad de México. México |
| Any: | 2018 |
| Període: | Abr |
| Volum: | 31 |
| Número: | 2 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Los datos de paleoclima incluyen mediciones de la cantidad de dióxido de carbono en la atmosfera, así como el nivel y temperatura de los océanos, entre otras. Los registros recientes de datos de cambio climático se han realizado en tiempos equidistantes, es decir, las distintas variables se han medido al mismo tiempo para que puedan llevarse a cabo estudios de asociación. Sin embargo, no hay registros de datos de hace miles de millones de años. Los científicos han tenido que diseñar formas alternativas de obtener esta información, por lo general a través de mediciones indirectas como las basadas en núcleos de hielo, donde tanto la variable de interés como el tiempo de medición tienen que estimarse. Como resultado de estos procedimientos, los datos de paleoclima son una colección de observaciones que no están distribuidas de manera uniforme. Aquí revisamos un método estadístico bayesiano para producir series equiespaciadas y lo aplicamos a tres bases de datos de paleoclima que van de 300 millones de años atrás a la fecha |
| Resumen en inglés | Paleoclimatology data includes measures of the amount of carbon dioxide in the atmosphere and level and temperature of the oceans, among others. Recent records of climate change data were done at equidistant times; the different variables were typically measured at the same time to allow for association studies among them. However, there are no registered records of climate change data for thousands or millions of years ago. Scientists have had to device alternative ways of measuring these quantities. These methods are usually a result of indirect measurements, such as ice coring, where both the variable of interest and the time have to be estimated. As a result, paleoclimate data are a collection of time series where observations are unequally spaced. Here we review a Bayesian statistical method to produce equally spaced series and apply it to three paleoclimatology datasets that span from 300 million years ago to the present |
| Disciplines | Geociencias |
| Paraules clau: | Ciencias de la atmósfera, Paleontología, Análisis bayesiano, Paleoclima, Procesos gaussianos, Interpolación |
| Keyword: | Plioceno, Paleozoico, Atmospheric sciences, Bayesian analysis, Paleoclimate, Gaussian process, Interpolation, Pliocene, Paleozoic |
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