ISBN-13: 9783848454112 / Hiszpański / Miękka / 2012 / 300 str.
La precipitacion, como uno de los procesos geofisicos de alta complejidad, exhibe la existencia de una estructura multifractal en su descripcion. La identificacion de patrones multifractales sobre datos observados en registros pluviograficos, sugieren la estimacion de atributos estadisticos no lineales concebidos para tal efecto, como son los espectros multifractales. Estos estadisticos han sido introducidos en procesos de analisis no lineal de series de tiempo, tanto en su estructura como en el interes por preservarlos. No obstante, en anos recientes una nueva aproximacion ha sido desarrollada para la modelacion en geofisica, conocida bajo el nombre de Modelo Fractal-Multifractal (FM), que ademas de apoyarse en medidas multifractales y funciones de interpolacion fractal, presenta dos rasgos fundamentales que lo diferencia de otros modelos: i) es de naturaleza deterministica, y ii) no pretende solo preservar algunos estadisticos del observable, sino toda la textura registrada. Las senales asi simuladas, pueden ser concebidas como observables en el tiempo y/o en el espacio n-dimensional, y sus texturas evocan la geometria observada en los registros hidrologicos."
La precipitación, como uno de los procesos geofísicos de alta complejidad, exhibe la existencia de una estructura multifractal en su descripción. La identificación de patrones multifractales sobre datos observados en registros pluviográficos, sugieren la estimación de atributos estadísticos no lineales concebidos para tal efecto, como son los espectros multifractales. Estos estadísticos han sido introducidos en procesos de análisis no lineal de series de tiempo, tanto en su estructura como en el interés por preservarlos. No obstante, en años recientes una nueva aproximación ha sido desarrollada para la modelación en geofísica, conocida bajo el nombre de Modelo Fractal-Multifractal (FM), que además de apoyarse en medidas multifractales y funciones de interpolación fractal, presenta dos rasgos fundamentales que lo diferencia de otros modelos: i) es de naturaleza determinística, y ii) no pretende sólo preservar algunos estadísticos del observable, sino toda la textura registrada. Las señales así simuladas, pueden ser concebidas como observables en el tiempo y/o en el espacio n-dimensional, y sus texturas evocan la geometría observada en los registros hidrológicos.