Diseño y desarrollo de un entorno de simulación para climatología marítima : de los datos a la predicción usando herramientas de ciencia de datos

Abstract

RESUMEN: Este documento contiene el trabajo fin de máster (TFM) del Máster Universitario en Ingeniería Informática de la Universidad de Cantabria. Aunque en su mayor parte la información es de carácter informático y computacional, también hace referencia a diversos términos de ingeniería oceanográfica, necesarios para comprender en qué ha consistido el trabajo realizado. En términos generales, el trabajo realizado consistió en crear un entorno web basado en el lenguaje de programación Python que permita la simulación de series de cientos de miles de estados de oleaje que se propagan con un sistema híbrido compuesto por un modelo numérico de oleaje, un algoritmo matemático de selección y, posteriormente, otro algoritmo de interpolación para conocer las condiciones resultantes en el punto deseado. También se realizó el diseño y puesta en marcha del equipo hardware necesario, la automatización de las tareas de seguridad y backup y el despliegue en internet: http://irl167.pythonanywhere.com/ El tema puede parecer sencillo pero su complejidad es alta ya que, para su resolución con cierta precisión, se requiere de series históricas de variables geofísicas suficientemente extensas para poder ser caracterizadas de forma estadística, llegando a tener archivos con 35 años de datos evaluados cada hora y de los cuales se precisa, para conocer el estado de mar, un mínimo de tres variables: altura de ola significante (Hs), periodo medio (Tm) y dirección media del oleaje (Ɵ). Las técnicas matemáticas y computacionales empleadas para la predicción de resultados han sido el algoritmo de máxima disimilitud (MDA) para la selección de casos óptimos y la validación cruzada de k-iteraciones combinada con las funciones de base radial (RBF) como método de interpolación posterior. Luego, para su despliegue, se ha empleado Flask como framework y distintos módulos de Javascript para conseguir todas las funcionalidades requeridas.

ABSTRACT: This document contains the final project of Master's Degree in computing engineering at University of Cantabria. It uses mainly the computational and mathematical language, but it also includes some references to oceanographic engineering to improve the knowledge of the whole process. In general terms, the main job was the development of a web-site in Python which simulates the hybrid propagation of the wave hindcast using mathematical algorithms to formerly select data from a statistical database and finally interpolate the results in the desired point. Besides that, it was designed a hardware structe and planned an automatization program to keep it safe. The website was deployed in the domain: http://irl167.pythonanywhere.com/ Although it can seem vain, it is a high complexity problem cause it needs long temporal series to obtain accurate results; the largest experiments has involved 35 years of statistical data where we obtained hourly three variables: significant wave length (Hs), mean period (Tm) and mean direction (Ɵ). The mathematical and computational techniques applied in prediction were máximum dissimilarity algorithm (MDA) for selecting cases and k-fold cross-validation in addition to radial basis functions (RBF) to interpolate.After that, it was deployed using Flask framework and different JavaScript extensions to fulfil the desired objectives.