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Aplicaciones de la Climatología Sinóptica: técnicas estadísticas y eventos extremos.
María Laura Bettolli
Feria de Tesis, DCAO, 11 Agosto 2017
Climatología Sinóptica
Circulación Atmosférica
Condiciones Climáticas Locales
o Regionales
Climatología Sinóptica
Circulación Atmosférica
Condiciones Climáticas Locales
o Regionales
Climatología Sinóptica
Climatología Sinóptica
EstadísticaProcesos
Climatología Sinóptica
Climatología Sinóptica
EstadísticaProcesos
Reducción de Escala
Estadística
Climatología Sinóptica
Climatología Sinóptica
EstadísticaProcesos
EmpiricalStatistical
Downscaling
Reducción de Escala Estadística - ESD
Modelos climáticos globales (GCM): están diseñados para describir las características climáticas de la gran escala y la posible evolución del clima futuro
• Por ejemplo:
• Proyecciones de Cambio Climático frente a cambios de concentración de GEI.
• Predicción Estacional con condiciones iniciales dadas por las SST observadas.
Sin embargo
Los GCM no proveen información adecuada en escalas locales o regionales
Reducción de Escala Estadística - ESD
Técnicas dinámicas: a1
Técnicas estadísticas: a2 y b
40
50
60
70
80
90
100
NC
EP
BC
C-C
SM
1-1
Ca
nE
SM
2
CN
RM
-CM
5
CS
IRO
-Mk
3.6
FG
OA
LS
-g2
GF
DL
-ES
M2
G
Ha
dC
M3
Ha
dG
EM
-ES
IPS
L-C
M5
A-L
R
IPS
L-C
M5
A-M
R
MIR
OC
5
MIR
OC
-ES
M-C
HE
M
MP
I-E
SM
-LR
MR
I-C
GC
M3
No
rES
M1
-M
Va
ria
nc
e (
%)
PC1 Summer PC1 Winter
Varianza Explicada por la 1CP de SLP
La ESD asume que el principal forzante de las condiciones climáticas locales es la circulaciónde gran escala, la cual debe ser bien representada por los GCM.Por ello, para una correcta aplicación de los métodos de ESD es muy importante evaluarcómo los GCM reproducen las variables de gran escala que serán luego utilizadas comovariables predictoras en el ESD.
Reducción de Escala Estadística - ESD
40
50
60
70
80
90
100
NC
EP
BC
C-C
SM
1-1
Ca
nE
SM
2
CN
RM
-CM
5
CS
IRO
-Mk
3.6
FG
OA
LS
-g2
GF
DL
-ES
M2
G
Ha
dC
M3
Ha
dG
EM
-ES
IPS
L-C
M5
A-L
R
IPS
L-C
M5
A-M
R
MIR
OC
5
MIR
OC
-ES
M-C
HE
M
MP
I-E
SM
-LR
MR
I-C
GC
M3
No
rES
M1
-M
Va
ria
nc
e (
%)
PC1 Summer PC1 Winter
Varianza Explicada por la 1CP de SLP
-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45
-60
-55
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
NCEP BCC-CSM1-1
NorESM1-M
La ESD asume que el principal forzante de las condiciones climáticas locales es la circulaciónde gran escala, la cual debe ser bien representada por los GCM.Por ello, para una correcta aplicación de los métodos de ESD es muy importante evaluarcómo los GCM reproducen las variables de gran escala que serán luego utilizadas comovariables predictoras en el ESD.
Reducción de Escala Estadística - ESD
Tema 1: Evaluar la habilidad los modelos climáticosglobales (GCM) en representar la climatología sinópticaen el Sur de Sudamérica
Reducción de Escala Estadística - ESD
Extremos conjuntos de Precipitación y Temperatura
Las simulaciones de RCM y ESD representan enfoques independientes y complementariosagregando valor a las simulaciones de los modelos de circulación global.RCM y ESD presentan diferentes ventajas y deficiencias.
Observaciones
Ensamble RCM
P(Pr75 / Tn90)CT8
Favorece significativamente la ocurrencia generalizada de Pr75&Tn90
Reducción de Escala Estadística - ESD
Z500
Extremos conjuntos de Precipitación y Temperatura
Las simulaciones de RCM y ESD representan enfoques independientes y complementariosagregando valor a las simulaciones de los modelos de circulación global.RCM y ESD presentan diferentes ventajas y deficiencias.
Observaciones
Ensamble RCM
CT8
Favorece significativamente la ocurrencia generalizada de Pr75&Tn90
Reducción de Escala Estadística - ESD
P(Pr75 / Tn90)
Z500
Tema 2: Comparar la habilidad de RCM y ESD pararepresentar extremos diarios conjuntos de precipitacióny temperatura en el Sur de Sudamérica
Reducción de Escala Estadística - ESD
Muchas gracias!
María Laura Bettollibettolli@at.fcen.uba.ar
Feria de Tesis, DCAO, 11 Agosto 2017
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