Modelos armónicos no lineales para series temporales geodéticas

Abstract

El trabajo de investigación aborda el desarrollo de nuevos métodos y software para el análisis espectral de series de tiempo escalares o vectoriales, con énfasis en aplicaciones de interés geodésico. El punto de partida puede ubicarse en el método introducido por Harada y Fukushima para el análisis no lineal de series temporales, que permite detectar recursivamente las frecuencias, sus amplitudes y fases asociadas, así como términos seculares mixtos de Fourier cuando éstos se encuentran en la señal. Este método se extiende de diferentes maneras permitiendo el tratamiento de series (regular o irregularmente espaciadas) afectadas por un ruido de autocorrelación de ley potencial. Esto se hace tanto a nivel de detección de frecuencias como de ajuste no lineal. Una reducción del tiempo de cómputo es también obtenida. El trabajo teórico viene acompañado por el desarrollo de un software completo y especializado para el análisis armónico no lineal de series de tiempo utilizando el lenguaje de programación MATLAB. Gran parte de las herramientas que encontramos hoy en día para el análisis de series temporales periódicas son válidas sólo para ciertos tipos de éstas, mientras que los programas que se presentan en este trabajo pueden ser aplicados a series irregularmente espaciadas e influenciadas por una componente residual fruto, por ejemplo, de una combinación de ruido blanco y parpadeante. Los nuevos métodos y rutinas se utilizan para analizar algunas series interesantes como aquellas que describen las perturbaciones del polo celeste, las variaciones del geocentro debidas a la redistribución de la masa de agua en la superficie terrestre, el exceso de la duración del día, el flujo de agua continental y las posiciones de estaciones GPS, entre otros. Los modelos armónicos no lineales estimados permiten explicar cada uno de estos fenómenos en el dominio temporal considerado y extraer conclusiones de su comportamiento.