Cambios

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "ZCM Vargas, SI Valdez, J Paredes-Tavares", 
2
  "author": "ZCM Vargas, SI Valdez, J Paredes-Tavares", 
            
3
  "author_email": null, 
3
  "author_email": null, 
            
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
            
5
  "extras": [
5
  "extras": [
            
6
    {
6
    {
            
7
      "key": "A\u00f1o", 
7
      "key": "A\u00f1o", 
            
8
      "value": "2021"
8
      "value": "2021"
            
9
    }, 
9
    }, 
            
10
    {
10
    {
            
11
      "key": "DOI", 
11
      "key": "DOI", 
            
12
      "value": "https://doi.org/10.1109/enc53357.2021.9534803"
12
      "value": "https://doi.org/10.1109/enc53357.2021.9534803"
            
13
    }, 
13
    }, 
            
14
    {
14
    {
            
15
      "key": "Google Scholar URL", 
15
      "key": "Google Scholar URL", 
            
16
      "value": 
16
      "value": 
            
17
gesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:_Re3VWB3Y0AC"
17
gesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:_Re3VWB3Y0AC"
            
18
    }, 
18
    }, 
            
19
    {
19
    {
            
20
      "key": "Identificador hash", 
20
      "key": "Identificador hash", 
            
21
      "value": "f1f82b7987a7"
21
      "value": "f1f82b7987a7"
            
22
    }, 
22
    }, 
            
23
    {
23
    {
            
24
      "key": "Lugar de publicaci\u00f3n", 
24
      "key": "Lugar de publicaci\u00f3n", 
            
25
      "value": "2021 Mexican International Conference on Computer 
25
      "value": "2021 Mexican International Conference on Computer 
            
26
Science (ENC), 1-8, 2021"
26
Science (ENC), 1-8, 2021"
            
27
    }, 
27
    }, 
            
28
    {
28
    {
            
29
      "key": "Tipo", 
29
      "key": "Tipo", 
            
30
      "value": "Publicaci\u00f3n"
30
      "value": "Publicaci\u00f3n"
            
31
    }, 
31
    }, 
            
32
    {
32
    {
            
33
      "key": "Tipo de publicaci\u00f3n", 
33
      "key": "Tipo de publicaci\u00f3n", 
            
34
      "value": "Conferencia"
34
      "value": "Conferencia"
            
35
    }, 
35
    }, 
            
36
    {
36
    {
            
37
      "key": "URL directo", 
37
      "key": "URL directo", 
            
38
      "value": 
38
      "value": 
            
39
"https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9534803/"
39
"https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9534803/"
            
40
    }
40
    }
            
41
  ], 
41
  ], 
            
42
  "groups": [
42
  "groups": [
            
43
    {
43
    {
            
44
      "description": "", 
44
      "description": "", 
            
45
      "display_name": "Publicaciones", 
45
      "display_name": "Publicaciones", 
            
46
      "id": "8be672a5-4640-455e-a4f3-46b52b66c07b", 
46
      "id": "8be672a5-4640-455e-a4f3-46b52b66c07b", 
            
47
      "image_display_url": "", 
47
      "image_display_url": "", 
            
48
      "name": "publicaciones", 
48
      "name": "publicaciones", 
            
49
      "title": "Publicaciones"
49
      "title": "Publicaciones"
            
50
    }
50
    }
            
51
  ], 
51
  ], 
            
52
  "id": "d87c470f-ebf9-4d19-abf6-c8498d29e201", 
52
  "id": "d87c470f-ebf9-4d19-abf6-c8498d29e201", 
            
53
  "isopen": false, 
53
  "isopen": false, 
            
54
  "license_id": null, 
54
  "license_id": null, 
            
55
  "license_title": null, 
55
  "license_title": null, 
            
56
  "maintainer": null, 
56
  "maintainer": null, 
            
57
  "maintainer_email": null, 
57
  "maintainer_email": null, 
            
58
  "metadata_created": "2025-10-21T09:01:24.764036", 
58
  "metadata_created": "2025-10-21T09:01:24.764036", 
            
n
59
  "metadata_modified": "2025-10-21T09:01:24.764045", 
n
59
  "metadata_modified": "2025-10-21T09:01:25.242394", 
            
60
  "name": "f1f82b7987a7", 
60
  "name": "f1f82b7987a7", 
            
61
  "notes": "One of the most common problems related to meteorological 
61
  "notes": "One of the most common problems related to meteorological 
            
62
information is the missing registers. This lack of data generates 
62
information is the missing registers. This lack of data generates 
            
63
uncertainties in the analysis of climate, hydrology, and natural 
63
uncertainties in the analysis of climate, hydrology, and natural 
            
64
disasters. In Mexico, very often, this problem is present in all the 
64
disasters. In Mexico, very often, this problem is present in all the 
            
65
meteorological stations of the country. In this study, we apply two 
65
meteorological stations of the country. In this study, we apply two 
            
66
well-established spatial interpolation methods that have report 
66
well-established spatial interpolation methods that have report 
            
67
competitive performance in the specialized literature: the Inverse 
67
competitive performance in the specialized literature: the Inverse 
            
68
Distance Weighting (IDW) and Modified Inverse Distance Weighting 
68
Distance Weighting (IDW) and Modified Inverse Distance Weighting 
            
69
(MIDW); and they are compared with a proposal of spatio-temporal 
69
(MIDW); and they are compared with a proposal of spatio-temporal 
            
70
regression using an artificial neural network of the kind of 
70
regression using an artificial neural network of the kind of 
            
71
multilayer perceptron (MLP). The results show that using a combination 
71
multilayer perceptron (MLP). The results show that using a combination 
            
72
of spatial and temporal data with a low number of predictors is 
72
of spatial and temporal data with a low number of predictors is 
            
73
competitive with the comparing methods using a high number of 
73
competitive with the comparing methods using a high number of 
            
74
predictors. We compare the methods through statistical measures of the 
74
predictors. We compare the methods through statistical measures of the 
            
75
error for 31 meteorological stations of the Jalisco state in the 
75
error for 31 meteorological stations of the Jalisco state in the 
            
76
period of 2002-2006.", 
76
period of 2002-2006.", 
            
n
77
  "num_resources": 0, 
n
77
  "num_resources": 1, 
            
78
  "num_tags": 17, 
78
  "num_tags": 17, 
            
79
  "organization": {
79
  "organization": {
            
80
    "approval_status": "approved", 
80
    "approval_status": "approved", 
            
81
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
81
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
            
82
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
82
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
83
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
83
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
84
    "image_url": 
84
    "image_url": 
            
85
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
85
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
            
86
    "is_organization": true, 
86
    "is_organization": true, 
            
87
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
87
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
            
88
    "state": "active", 
88
    "state": "active", 
            
89
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
89
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
90
    "type": "organization"
90
    "type": "organization"
            
91
  }, 
91
  }, 
            
92
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
92
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
93
  "private": false, 
93
  "private": false, 
            
94
  "relationships_as_object": [], 
94
  "relationships_as_object": [], 
            
95
  "relationships_as_subject": [], 
95
  "relationships_as_subject": [], 
            
t
96
  "resources": [], 
t
96
  "resources": [
            
97
    {
            
98
      "cache_last_updated": null, 
            
99
      "cache_url": null, 
            
100
      "created": "2025-10-21T09:01:25.283761", 
            
101
      "datastore_active": false, 
            
102
      "description": "One of the most common problems related to 
            
103
meteorological information is the missing registers. This lack of data 
            
104
generates uncertainties in the analysis of climate, hydrology, and 
            
105
natural disasters. In Mexico, very often, this problem is present in 
            
106
all the meteorological stations of the country. In this study, we 
            
107
apply two well-established spatial interpolation methods that have 
            
108
report competitive performance in the specialized literature: the 
            
109
Inverse Distance Weighting (IDW) and Modified Inverse Distance 
            
110
Weighting (MIDW); and they are compared with a proposal of 
            
111
spatio-temporal regression using an artificial neural network of the 
            
112
kind of multilayer perceptron (MLP). The results show that using a 
            
113
combination of spatial and temporal data with a low number of 
            
114
predictors is competitive with the comparing methods using a high 
            
115
number of predictors. We compare the methods through statistical 
            
116
measures of the error for 31 meteorological stations of the Jalisco 
            
117
state in the period of 2002-2006.", 
            
118
      "format": "HTML", 
            
119
      "hash": "", 
            
120
      "id": "a99bad5b-56ed-44ff-9ee3-6572a3785e4f", 
            
121
      "last_modified": null, 
            
122
      "metadata_modified": "2025-10-21T09:01:25.246022", 
            
123
      "mimetype": null, 
            
124
      "mimetype_inner": null, 
            
125
      "name": "Spatio-temporal interpolation of rainfall data in 
            
126
western Mexico", 
            
127
      "package_id": "d87c470f-ebf9-4d19-abf6-c8498d29e201", 
            
128
      "position": 0, 
            
129
      "resource_type": null, 
            
130
      "size": null, 
            
131
      "state": "active", 
            
132
      "url": 
            
133
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:_Re3VWB3Y0AC", 
            
134
      "url_type": null
            
135
    }
            
136
  ], 
            
97
  "state": "active", 
137
  "state": "active", 
            
98
  "tags": [
138
  "tags": [
            
99
    {
139
    {
            
100
      "display_name": "2021", 
140
      "display_name": "2021", 
            
101
      "id": "79560db5-a3ce-45a1-80a6-2de3f9c2cf63", 
141
      "id": "79560db5-a3ce-45a1-80a6-2de3f9c2cf63", 
            
102
      "name": "2021", 
142
      "name": "2021", 
            
103
      "state": "active", 
143
      "state": "active", 
            
104
      "vocabulary_id": null
144
      "vocabulary_id": null
            
105
    }, 
145
    }, 
            
106
    {
146
    {
            
107
      "display_name": "artificial-neural-network", 
147
      "display_name": "artificial-neural-network", 
            
108
      "id": "d63d29ea-7b70-4ed5-83cc-66f3b9586c1c", 
148
      "id": "d63d29ea-7b70-4ed5-83cc-66f3b9586c1c", 
            
109
      "name": "artificial-neural-network", 
149
      "name": "artificial-neural-network", 
            
110
      "state": "active", 
150
      "state": "active", 
            
111
      "vocabulary_id": null
151
      "vocabulary_id": null
            
112
    }, 
152
    }, 
            
113
    {
153
    {
            
114
      "display_name": "computer-science", 
154
      "display_name": "computer-science", 
            
115
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
155
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
            
116
      "name": "computer-science", 
156
      "name": "computer-science", 
            
117
      "state": "active", 
157
      "state": "active", 
            
118
      "vocabulary_id": null
158
      "vocabulary_id": null
            
119
    }, 
159
    }, 
            
120
    {
160
    {
            
121
      "display_name": "data-mining", 
161
      "display_name": "data-mining", 
            
122
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
162
      "id": "bc92b940-6ae7-4005-9885-39c0bf8e2aa7", 
            
123
      "name": "data-mining", 
163
      "name": "data-mining", 
            
124
      "state": "active", 
164
      "state": "active", 
            
125
      "vocabulary_id": null
165
      "vocabulary_id": null
            
126
    }, 
166
    }, 
            
127
    {
167
    {
            
128
      "display_name": "geography", 
168
      "display_name": "geography", 
            
129
      "id": "26d92c26-2661-4858-bbad-409a405f763f", 
169
      "id": "26d92c26-2661-4858-bbad-409a405f763f", 
            
130
      "name": "geography", 
170
      "name": "geography", 
            
131
      "state": "active", 
171
      "state": "active", 
            
132
      "vocabulary_id": null
172
      "vocabulary_id": null
            
133
    }, 
173
    }, 
            
134
    {
174
    {
            
135
      "display_name": "interpolation-computer-graphics", 
175
      "display_name": "interpolation-computer-graphics", 
            
136
      "id": "b6e48f98-d6d0-4803-9ec9-f43e775b3e3a", 
176
      "id": "b6e48f98-d6d0-4803-9ec9-f43e775b3e3a", 
            
137
      "name": "interpolation-computer-graphics", 
177
      "name": "interpolation-computer-graphics", 
            
138
      "state": "active", 
178
      "state": "active", 
            
139
      "vocabulary_id": null
179
      "vocabulary_id": null
            
140
    }, 
180
    }, 
            
141
    {
181
    {
            
142
      "display_name": "inverse-distance-weighting", 
182
      "display_name": "inverse-distance-weighting", 
            
143
      "id": "7406f1bc-3c8a-4b81-a582-d8c8ab0fe465", 
183
      "id": "7406f1bc-3c8a-4b81-a582-d8c8ab0fe465", 
            
144
      "name": "inverse-distance-weighting", 
184
      "name": "inverse-distance-weighting", 
            
145
      "state": "active", 
185
      "state": "active", 
            
146
      "vocabulary_id": null
186
      "vocabulary_id": null
            
147
    }, 
187
    }, 
            
148
    {
188
    {
            
149
      "display_name": "jparedes", 
189
      "display_name": "jparedes", 
            
150
      "id": "45de6aed-42af-4ad7-8cc0-166ea484921e", 
190
      "id": "45de6aed-42af-4ad7-8cc0-166ea484921e", 
            
151
      "name": "jparedes", 
191
      "name": "jparedes", 
            
152
      "state": "active", 
192
      "state": "active", 
            
153
      "vocabulary_id": null
193
      "vocabulary_id": null
            
154
    }, 
194
    }, 
            
155
    {
195
    {
            
156
      "display_name": "meteorology", 
196
      "display_name": "meteorology", 
            
157
      "id": "2ca9823c-d03b-4c5d-98d8-7c839897cd25", 
197
      "id": "2ca9823c-d03b-4c5d-98d8-7c839897cd25", 
            
158
      "name": "meteorology", 
198
      "name": "meteorology", 
            
159
      "state": "active", 
199
      "state": "active", 
            
160
      "vocabulary_id": null
200
      "vocabulary_id": null
            
161
    }, 
201
    }, 
            
162
    {
202
    {
            
163
      "display_name": "missing-data", 
203
      "display_name": "missing-data", 
            
164
      "id": "10ad299c-8793-49fb-9e11-deca21618978", 
204
      "id": "10ad299c-8793-49fb-9e11-deca21618978", 
            
165
      "name": "missing-data", 
205
      "name": "missing-data", 
            
166
      "state": "active", 
206
      "state": "active", 
            
167
      "vocabulary_id": null
207
      "vocabulary_id": null
            
168
    }, 
208
    }, 
            
169
    {
209
    {
            
170
      "display_name": "multilayer-perceptron", 
210
      "display_name": "multilayer-perceptron", 
            
171
      "id": "60f49ef1-5d88-4eb6-9100-b57565b36ac7", 
211
      "id": "60f49ef1-5d88-4eb6-9100-b57565b36ac7", 
            
172
      "name": "multilayer-perceptron", 
212
      "name": "multilayer-perceptron", 
            
173
      "state": "active", 
213
      "state": "active", 
            
174
      "vocabulary_id": null
214
      "vocabulary_id": null
            
175
    }, 
215
    }, 
            
176
    {
216
    {
            
177
      "display_name": "multivariate-interpolation", 
217
      "display_name": "multivariate-interpolation", 
            
178
      "id": "dabe0c40-2f4b-4a3b-be68-205ae0c59ab7", 
218
      "id": "dabe0c40-2f4b-4a3b-be68-205ae0c59ab7", 
            
179
      "name": "multivariate-interpolation", 
219
      "name": "multivariate-interpolation", 
            
180
      "state": "active", 
220
      "state": "active", 
            
181
      "vocabulary_id": null
221
      "vocabulary_id": null
            
182
    }, 
222
    }, 
            
183
    {
223
    {
            
184
      "display_name": "perceptron", 
224
      "display_name": "perceptron", 
            
185
      "id": "db4be28c-c2bf-4a93-b3f4-9b6e51ae471d", 
225
      "id": "db4be28c-c2bf-4a93-b3f4-9b6e51ae471d", 
            
186
      "name": "perceptron", 
226
      "name": "perceptron", 
            
187
      "state": "active", 
227
      "state": "active", 
            
188
      "vocabulary_id": null
228
      "vocabulary_id": null
            
189
    }, 
229
    }, 
            
190
    {
230
    {
            
191
      "display_name": "regression", 
231
      "display_name": "regression", 
            
192
      "id": "0a62c1a6-d0bf-42d4-a43b-9edab20627e6", 
232
      "id": "0a62c1a6-d0bf-42d4-a43b-9edab20627e6", 
            
193
      "name": "regression", 
233
      "name": "regression", 
            
194
      "state": "active", 
234
      "state": "active", 
            
195
      "vocabulary_id": null
235
      "vocabulary_id": null
            
196
    }, 
236
    }, 
            
197
    {
237
    {
            
198
      "display_name": "spatial-analysis", 
238
      "display_name": "spatial-analysis", 
            
199
      "id": "8b17cb4b-47dc-45d1-96dd-1e677bb43458", 
239
      "id": "8b17cb4b-47dc-45d1-96dd-1e677bb43458", 
            
200
      "name": "spatial-analysis", 
240
      "name": "spatial-analysis", 
            
201
      "state": "active", 
241
      "state": "active", 
            
202
      "vocabulary_id": null
242
      "vocabulary_id": null
            
203
    }, 
243
    }, 
            
204
    {
244
    {
            
205
      "display_name": "svaldez", 
245
      "display_name": "svaldez", 
            
206
      "id": "f42a8210-1cef-4f03-98a0-a6d3d0d4f848", 
246
      "id": "f42a8210-1cef-4f03-98a0-a6d3d0d4f848", 
            
207
      "name": "svaldez", 
247
      "name": "svaldez", 
            
208
      "state": "active", 
248
      "state": "active", 
            
209
      "vocabulary_id": null
249
      "vocabulary_id": null
            
210
    }, 
250
    }, 
            
211
    {
251
    {
            
212
      "display_name": "weighting", 
252
      "display_name": "weighting", 
            
213
      "id": "1215aeaf-94a9-41aa-94f9-1c445cd394f1", 
253
      "id": "1215aeaf-94a9-41aa-94f9-1c445cd394f1", 
            
214
      "name": "weighting", 
254
      "name": "weighting", 
            
215
      "state": "active", 
255
      "state": "active", 
            
216
      "vocabulary_id": null
256
      "vocabulary_id": null
            
217
    }
257
    }
            
218
  ], 
258
  ], 
            
219
  "title": "Spatio-temporal interpolation of rainfall data in western 
259
  "title": "Spatio-temporal interpolation of rainfall data in western 
            
220
Mexico", 
260
Mexico", 
            
221
  "type": "dataset", 
261
  "type": "dataset", 
            
222
  "url": 
262
  "url": 
            
223
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:_Re3VWB3Y0AC", 
263
esize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=MG1jyREAAAAJ:_Re3VWB3Y0AC", 
            
224
  "version": null
264
  "version": null
            
225
}
265
}