Análisis del cambio climático y la evolución de las temperaturas a nivel global. Causas y consecuencias.

• Main Author: Vaquero Briz, María
• Other Authors: Cabero Morán, María Teresa
• Format: Bachelor Thesis
• Language: Spanish
• Published: 2023
• Subjects: Temperatura; Cambio climático; Minería de datos; Estadística descriptiva; Temperatures; Climatic change; Data mining; Descriptives Statistics; 1209.03 Análisis de Datos; 1209.11 Teoría Estocástica y Análisis de Series Temporales; 1209.14 Técnicas de Predicción Estadística; 1209.15 Series Temporales; 2502.02 Climatología Aplicada; Arctic; Sea ice
• Online Access: http://hdl.handle.net/10366/157415

Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2022-2023. [ES]En los últimos años escuchamos mucho cómo el cambio climático está llevando a un aumento de las temperaturas a nivel global y, gracias al papel que la estadística juega en la descripción y predicción de datos, podemos analizar los factores que han influido en estos aumentos e intentar predecir su evolución en el futuro. La recogida y observación de datos climáticos es de vital importancia, pero hay una importante componente aleatoria o de incertidumbre debido a las irregularidades que estos procesos climáticos presentan. Con la ayuda de la estadística, cuantificar la incertidumbre, realizar inferencias y predicciones que nos permitan mitigar las consecuencias de fenómenos naturales, es posible. Las bases de datos que vamos a utilizar reúnen información de temperatura, emisiones de co2, nivel del mar, población global y superficie de hielo marino. Con todos estos datos y usando técnicas como series temporales y “Gradient boosting” podremos analizar la influencia de unas variables en otras, así como proceder a una estimación y predicción de las temperaturas en los próximos años. [EN]The last few years we have noticed how temperatures have been increasing and, thanks to statistics’ important role representing and predicting data, we can analyse the factors that trigger these increases and try to forecast future temperatures and changes in the weather. The observation and collection of climatic data is crucial, but there is always some uncertainty due to the irregularities of these climatic events. With the help of statistics techniques, quantifying this uncertainty and making predictions that allow us to face the consequences of natural phenomena is possible. The datasets we are using contain information about temperatures, co2 emissions, global population, sea level and arctic sea ice surface. With all this information and thanks to techniques like time series and gradient boosting, we are capable of analysing the influence of some ...