Estudio comparativo de tres modelos climáticos en Argentina
En algunas regiones del planeta, la escasez de estaciones meteorológicas con largas series de datos, ocasiona problemas para la caracterización del clima. En este contexto, adquieren importancia los modelos numéricos de obtención de datos climáticos. Uno de los mayores problemas que se presentan en...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| Repositorio: | CONICET Digital (CONICET) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ri.conicet.gov.ar:11336/27067 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11336/27067 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | MODELOS CLIMATICOS ANALISIS ESTADISTICO VARIABLES METEOROLOGICAS ARGENTINA https://purl.org/becyt/ford/1.5 https://purl.org/becyt/ford/1 |
| Sumario: | En algunas regiones del planeta, la escasez de estaciones meteorológicas con largas series de datos, ocasiona problemas para la caracterización del clima. En este contexto, adquieren importancia los modelos numéricos de obtención de datos climáticos. Uno de los mayores problemas que se presentan en Argentina es la desigual distribución espacial de las estaciones meteorológicas con registros de 50 años, lo que dificulta el estudio de su clima. El objetivo de esta investigación fue establecer para Argentina el modelo numérico que mejor represente las variables de: precipitación, humedad relativa, temperatura media, máxima y mínima del aire. Para ello, se analizaron datos históricos in situ pertenecientes al Servicio Meteorológico Nacional para el período 1950-2010 y se consideraron los resultados obtenidos de los modelos Reanálisis (NCEP/NCAR), WorldClim y el NEW01. Para su comparación se aplicaron diferentes técnicas estadísticas (análisis de varianza, test de diferencia mínima significativa, análisis de regresión, coeficientes de correlación, determinación y concordancia). Además, se utilizaron métodos de interpolación para la representación gráfica de los resultados mediante un SIG. Los modelos resultaron útiles para caracterizar variables climáticas en zonas carentes de registros. El WorldClim tuvo un mejor ajuste para los datos de temperatura media del aire, mientras que el NEW01 fue mejor para la caracterización de las precipitaciones. |
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