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Un nuevo modelo matemático explica la red de correlación del clima de la Tierra a nivel global

Un equipo de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha propuesto un modelo probabilístico para explicar la red de correlación del clima de la Tierra a escala planetaria y que simplifica y permite analizar distintos escenarios de calentamiento global.  Los resultados se han publicado en la revista Scientific Reports.

El clima es un sistema complejo que involucra campos variables que se definen sobre la Tierra, que interaccionan entre sí y tienen una influencia mutua.

El nuevo método que han ideado los investigadores del Instituto de Física de Cantabria no se basa en la correlación, sino en la relevancia estadística de una conexión para explicar los datos con un modelo estadístico completo. Así es posible describir, por ejemplo, la probabilidad de tener una temperatura determinada en cada lugar del planeta.

En concreto, han estudiado los efectos globales del fenómeno de El Niño, consistente en un calentamiento cíclico del océano Pacífico. Además del efecto local de un aumento de temperaturas en un entorno alrededor del punto caliente, la anomalía se refleja en el Índico con un sobrecalentamiento y un enfriamiento en Oceanía.

Fuente:

https://www.retema.es/noticia/un-nuevo-modelo-matematico-explica-la-red-de-correlacion-del-clima-de-la-tierra-a-niv-tI8FL

Investigadores del Instituto de Física de Cantabria elaboran un modelo matemático para simular estrategias de confinamiento y testado

Pablo Martínez Ruiz del Árbol y Lara Lloret Iglesias, investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA, centro mixto Universidad de Cantabria-CSIC), han creado un modelo matemático de propagación de enfermedades como el coronavirus que permite simular las posibles estrategias de confinamiento y testado de la población ante una epidemia.

El trabajo, titulado Comparison of epidemic control strategies using agent-based simulations, permite emplear los datos obtenidos para estimar las probabilidades de infección en diferentes escenarios y es útil para la toma de decisiones en situaciones como las provocadas por el coronavirus.

La herramienta de modelado epidemiológico permite observar y estudiar las dinámicas de contagio, observando la gran dependencia del tiempo que pasa entre que una persona se infecta y pasa a tener síntomas.

Los investigadores también han construido un modelo matemático que es capaz de explotar la información recogida en el observatorio para obtener parámetros básicos de la epidemia como la capacidad de propagación o la presencia de personas infectadas.

Leer más:

https://www.elfaradio.com/2020/06/02/investigadores-del-ifca-desarrollan-un-modelo-que-permite-simular-estrategias-de-confinamiento-y-testado/

Enlace al artículo (preprint):

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.24.20111625v1

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