EVALUACIÓN DEL REANALYSIS (NCEP/NCAR) PARA EL ESTUDIO DE LA VARIABILIDAD TERMO-PLUVIOMÉTRICA DEL NOROESTE ARGENTINO
El objetivo de esta investigación fue evaluar la precisión del modelo numérico Reanalysis NCEP/NCAR para la caracterización de la variabilidad termo-pluviométrica del Noroeste Argentino. Series meteorológicas in situ y modeladas del período 1960-2020 fueron estudiadas con técnicas estadísticas está...
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| Published: |
Universidad de Murcia
2023-01-01
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| Series: | Papeles de Geografía |
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| author | Federico Ferrelli Andrea Soledad Brendel María Cintia Piccolo |
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El objetivo de esta investigación fue evaluar la precisión del modelo numérico Reanalysis NCEP/NCAR para la caracterización de la variabilidad termo-pluviométrica del Noroeste Argentino. Series meteorológicas in situ y modeladas del período 1960-2020 fueron estudiadas con técnicas estadísticas estándar. La variación espacial de la temperatura y la precipitación fue calculada con el método de interpolación Kriging. Un análisis de regresión cuantílica se aplicó a las series de tiempo. Para ello, las series fueron divididas en diez cuantiles y se evaluaron sus ajustes. Los resultados para ambas variables presentaron ajustes estadísticos significativos (p < 0,05), indicando que los datos del modelo Reanálisis permiten caracterizar la distribución espacial de estas variables. La temperatura del aire registró mejores resultados que la precipitación. Sin embargo, al estudiar los eventos extremos, se observaron diferencias importantes. La temperatura mostró buenos ajustes en los climas templados, seguidos por los climas áridos. La precipitación mostró ajustes significativos en los cuantiles medios, pero no así en los cuantiles extremos. Los resultados demostraron que el Reanalysis permite estudiar las características climáticas de la región NOA, pero no sus eventos extremos térmicos y pluviométricos. Además, esta base de datos es esencial para el estudio del clima a escala regional y para el diseño de planes de ordenamiento del territorio.
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| institution | OA Journals |
| issn | 1989-4627 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2023-01-01 |
| publisher | Universidad de Murcia |
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| series | Papeles de Geografía |
| spelling | doaj-art-3baa3c8b6d8241ffa5625269e19aac272025-08-20T02:12:47ZspaUniversidad de MurciaPapeles de Geografía1989-46272023-01-016810.6018/geografia.524631EVALUACIÓN DEL REANALYSIS (NCEP/NCAR) PARA EL ESTUDIO DE LA VARIABILIDAD TERMO-PLUVIOMÉTRICA DEL NOROESTE ARGENTINOFederico Ferrelli0Andrea Soledad Brendel1María Cintia Piccolo2Instituto Argentino de Oceanografía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (IADO - CONICET, Argentina) Universidad Nacional del Sur (UNS, Argentina)IADO - CONICET - UNSIADO - CONICET - UNS El objetivo de esta investigación fue evaluar la precisión del modelo numérico Reanalysis NCEP/NCAR para la caracterización de la variabilidad termo-pluviométrica del Noroeste Argentino. Series meteorológicas in situ y modeladas del período 1960-2020 fueron estudiadas con técnicas estadísticas estándar. La variación espacial de la temperatura y la precipitación fue calculada con el método de interpolación Kriging. Un análisis de regresión cuantílica se aplicó a las series de tiempo. Para ello, las series fueron divididas en diez cuantiles y se evaluaron sus ajustes. Los resultados para ambas variables presentaron ajustes estadísticos significativos (p < 0,05), indicando que los datos del modelo Reanálisis permiten caracterizar la distribución espacial de estas variables. La temperatura del aire registró mejores resultados que la precipitación. Sin embargo, al estudiar los eventos extremos, se observaron diferencias importantes. La temperatura mostró buenos ajustes en los climas templados, seguidos por los climas áridos. La precipitación mostró ajustes significativos en los cuantiles medios, pero no así en los cuantiles extremos. Los resultados demostraron que el Reanalysis permite estudiar las características climáticas de la región NOA, pero no sus eventos extremos térmicos y pluviométricos. Además, esta base de datos es esencial para el estudio del clima a escala regional y para el diseño de planes de ordenamiento del territorio. https://revistas.um.es/geografia/article/view/524631Downscalingestudios climáticosestaciones meteorológicasmodelizaciónprecisión |
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