Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas
- Autores
- Ferrelli, Federico; Bustos, María Luján; Perillo, Gerardo Miguel E.; Piccolo, Maria Cintia
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El conocimiento del clima de las ciudades costeras es importante para el ordenamiento del espaciourbano. Para su estudio, se necesitan series superiores a 30 a os que suelen ser escasas o inconsistentes. En este contexto, los modelos numéricos favorecen la generación de datos meteorológicos. Por ello, el objetivo de este estudio fue evaluar la precisión y ajuste entre datos de temperatura del aire, humedad relativa y precipitación obtenidos con el Reanalysis NCEP/NCAR y observaciones in situ para ocho ciudades costeras marinas y fluviales de Argentina localizadas en distintas regiones climáticas. Para ello, se compararon series meteorológicas del período 1960-2019 y las provenientes del Reanalysis. Ambas se evaluaron considerando distintas escalas espacio-temporales, utilizando diferentes m todos estadísticos.Los mismos favorecieron el conocimiento del ajuste entre las series en periodos normales, pero también se analizaron los valores extremos de las series a partir de una regresión por cuartiles. La temperatura del aire se ajustó mejor en las escalas climática (60 años), mensual y modelada. La humedad relativa tuvo más correlación en la escala estacional, en invierno y otoño, excepto para las ciudades de clima cálido y húmedo. Finalmente, en las precipitaciones el ajuste fue mejor en todas las escalas temporales para los climas templados y áridos. Los resultados generados representan una base de datos esencial para la toma de decisiones orientada a mejorar la calidad de vida de la población y el ambiente costero.
An understanding of the climate of coastal cities is crucial for orientating urban land management. For this reason, it is essential to have access to long series of meteorological information with periods greater than 30 years. A lack of information or inconsistency can make climate study difficult. Numerical models are a suitable tool for the generation of climate data. For these reasons, this study aims to assess the precision and accuracy of temperature, relative humidity, and precipitation obtained in situ and derived from the Reanalysis NCEP/NCAR in eight coastal cities in different climates of Argentina. To do so, we studied the climatic series for the 1960-2019 period and those generated with the Reanalysis. Both series were statistically compared, considering diverse time scales and applying statistical methods. Time series were analysed using the quantile regression method to assess the study of the extremes in all the variables. The temperature presented a good agreement in climatic (60 years), monthly, and model scales. Relative humidity had higher results on the seasonal scale (mainly in winter and autumn), except for the cities located in warm and humid climates. Finally, rainfall registered good agreement in all temporal scales studied for cities located in temperate and arid climates. Results represent an essential database to orientate management plans and improve the quality of life and the coastal environment.
Fil: Ferrelli, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Bustos, María Luján. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina
Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; Argentina
Fil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina - Materia
-
CIUDADES COSTERAS
REANALISIS NCEP/NCAR
ARGENTINA
DATOS IN SITU - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/157775
Ver los metadatos del registro completo
id |
CONICETDig_2634d5f576619e56824fc426675c440a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/157775 |
network_acronym_str |
CONICETDig |
repository_id_str |
3498 |
network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
spelling |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinasAssessment of modelled meteorological variables to determine the climate of coastal cities in ArgentinaFerrelli, FedericoBustos, María LujánPerillo, Gerardo Miguel E.Piccolo, Maria CintiaCIUDADES COSTERASREANALISIS NCEP/NCARARGENTINADATOS IN SITUhttps://purl.org/becyt/ford/1.5https://purl.org/becyt/ford/1El conocimiento del clima de las ciudades costeras es importante para el ordenamiento del espaciourbano. Para su estudio, se necesitan series superiores a 30 a os que suelen ser escasas o inconsistentes. En este contexto, los modelos numéricos favorecen la generación de datos meteorológicos. Por ello, el objetivo de este estudio fue evaluar la precisión y ajuste entre datos de temperatura del aire, humedad relativa y precipitación obtenidos con el Reanalysis NCEP/NCAR y observaciones in situ para ocho ciudades costeras marinas y fluviales de Argentina localizadas en distintas regiones climáticas. Para ello, se compararon series meteorológicas del período 1960-2019 y las provenientes del Reanalysis. Ambas se evaluaron considerando distintas escalas espacio-temporales, utilizando diferentes m todos estadísticos.Los mismos favorecieron el conocimiento del ajuste entre las series en periodos normales, pero también se analizaron los valores extremos de las series a partir de una regresión por cuartiles. La temperatura del aire se ajustó mejor en las escalas climática (60 años), mensual y modelada. La humedad relativa tuvo más correlación en la escala estacional, en invierno y otoño, excepto para las ciudades de clima cálido y húmedo. Finalmente, en las precipitaciones el ajuste fue mejor en todas las escalas temporales para los climas templados y áridos. Los resultados generados representan una base de datos esencial para la toma de decisiones orientada a mejorar la calidad de vida de la población y el ambiente costero.An understanding of the climate of coastal cities is crucial for orientating urban land management. For this reason, it is essential to have access to long series of meteorological information with periods greater than 30 years. A lack of information or inconsistency can make climate study difficult. Numerical models are a suitable tool for the generation of climate data. For these reasons, this study aims to assess the precision and accuracy of temperature, relative humidity, and precipitation obtained in situ and derived from the Reanalysis NCEP/NCAR in eight coastal cities in different climates of Argentina. To do so, we studied the climatic series for the 1960-2019 period and those generated with the Reanalysis. Both series were statistically compared, considering diverse time scales and applying statistical methods. Time series were analysed using the quantile regression method to assess the study of the extremes in all the variables. The temperature presented a good agreement in climatic (60 years), monthly, and model scales. Relative humidity had higher results on the seasonal scale (mainly in winter and autumn), except for the cities located in warm and humid climates. Finally, rainfall registered good agreement in all temporal scales studied for cities located in temperate and arid climates. Results represent an essential database to orientate management plans and improve the quality of life and the coastal environment.Fil: Ferrelli, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Bustos, María Luján. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; ArgentinaFil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaUniversidad de Alicante2021-05-19info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/157775Ferrelli, Federico; Bustos, María Luján; Perillo, Gerardo Miguel E.; Piccolo, Maria Cintia; Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas; Universidad de Alicante; Investigaciones Geográficas; 76; 19-5-2021; 1-220213-46911989-9890CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.investigacionesgeograficas.com/article/view/17555info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.14198/INGEO.17555info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-17T10:52:46Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/157775instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-17 10:52:47.193CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas Assessment of modelled meteorological variables to determine the climate of coastal cities in Argentina |
title |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas |
spellingShingle |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas Ferrelli, Federico CIUDADES COSTERAS REANALISIS NCEP/NCAR ARGENTINA DATOS IN SITU |
title_short |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas |
title_full |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas |
title_fullStr |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas |
title_full_unstemmed |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas |
title_sort |
Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Ferrelli, Federico Bustos, María Luján Perillo, Gerardo Miguel E. Piccolo, Maria Cintia |
author |
Ferrelli, Federico |
author_facet |
Ferrelli, Federico Bustos, María Luján Perillo, Gerardo Miguel E. Piccolo, Maria Cintia |
author_role |
author |
author2 |
Bustos, María Luján Perillo, Gerardo Miguel E. Piccolo, Maria Cintia |
author2_role |
author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
CIUDADES COSTERAS REANALISIS NCEP/NCAR ARGENTINA DATOS IN SITU |
topic |
CIUDADES COSTERAS REANALISIS NCEP/NCAR ARGENTINA DATOS IN SITU |
purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/1.5 https://purl.org/becyt/ford/1 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
El conocimiento del clima de las ciudades costeras es importante para el ordenamiento del espaciourbano. Para su estudio, se necesitan series superiores a 30 a os que suelen ser escasas o inconsistentes. En este contexto, los modelos numéricos favorecen la generación de datos meteorológicos. Por ello, el objetivo de este estudio fue evaluar la precisión y ajuste entre datos de temperatura del aire, humedad relativa y precipitación obtenidos con el Reanalysis NCEP/NCAR y observaciones in situ para ocho ciudades costeras marinas y fluviales de Argentina localizadas en distintas regiones climáticas. Para ello, se compararon series meteorológicas del período 1960-2019 y las provenientes del Reanalysis. Ambas se evaluaron considerando distintas escalas espacio-temporales, utilizando diferentes m todos estadísticos.Los mismos favorecieron el conocimiento del ajuste entre las series en periodos normales, pero también se analizaron los valores extremos de las series a partir de una regresión por cuartiles. La temperatura del aire se ajustó mejor en las escalas climática (60 años), mensual y modelada. La humedad relativa tuvo más correlación en la escala estacional, en invierno y otoño, excepto para las ciudades de clima cálido y húmedo. Finalmente, en las precipitaciones el ajuste fue mejor en todas las escalas temporales para los climas templados y áridos. Los resultados generados representan una base de datos esencial para la toma de decisiones orientada a mejorar la calidad de vida de la población y el ambiente costero. An understanding of the climate of coastal cities is crucial for orientating urban land management. For this reason, it is essential to have access to long series of meteorological information with periods greater than 30 years. A lack of information or inconsistency can make climate study difficult. Numerical models are a suitable tool for the generation of climate data. For these reasons, this study aims to assess the precision and accuracy of temperature, relative humidity, and precipitation obtained in situ and derived from the Reanalysis NCEP/NCAR in eight coastal cities in different climates of Argentina. To do so, we studied the climatic series for the 1960-2019 period and those generated with the Reanalysis. Both series were statistically compared, considering diverse time scales and applying statistical methods. Time series were analysed using the quantile regression method to assess the study of the extremes in all the variables. The temperature presented a good agreement in climatic (60 years), monthly, and model scales. Relative humidity had higher results on the seasonal scale (mainly in winter and autumn), except for the cities located in warm and humid climates. Finally, rainfall registered good agreement in all temporal scales studied for cities located in temperate and arid climates. Results represent an essential database to orientate management plans and improve the quality of life and the coastal environment. Fil: Ferrelli, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina Fil: Bustos, María Luján. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina Fil: Perillo, Gerardo Miguel E.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geología; Argentina Fil: Piccolo, Maria Cintia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina |
description |
El conocimiento del clima de las ciudades costeras es importante para el ordenamiento del espaciourbano. Para su estudio, se necesitan series superiores a 30 a os que suelen ser escasas o inconsistentes. En este contexto, los modelos numéricos favorecen la generación de datos meteorológicos. Por ello, el objetivo de este estudio fue evaluar la precisión y ajuste entre datos de temperatura del aire, humedad relativa y precipitación obtenidos con el Reanalysis NCEP/NCAR y observaciones in situ para ocho ciudades costeras marinas y fluviales de Argentina localizadas en distintas regiones climáticas. Para ello, se compararon series meteorológicas del período 1960-2019 y las provenientes del Reanalysis. Ambas se evaluaron considerando distintas escalas espacio-temporales, utilizando diferentes m todos estadísticos.Los mismos favorecieron el conocimiento del ajuste entre las series en periodos normales, pero también se analizaron los valores extremos de las series a partir de una regresión por cuartiles. La temperatura del aire se ajustó mejor en las escalas climática (60 años), mensual y modelada. La humedad relativa tuvo más correlación en la escala estacional, en invierno y otoño, excepto para las ciudades de clima cálido y húmedo. Finalmente, en las precipitaciones el ajuste fue mejor en todas las escalas temporales para los climas templados y áridos. Los resultados generados representan una base de datos esencial para la toma de decisiones orientada a mejorar la calidad de vida de la población y el ambiente costero. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-05-19 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/157775 Ferrelli, Federico; Bustos, María Luján; Perillo, Gerardo Miguel E.; Piccolo, Maria Cintia; Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas; Universidad de Alicante; Investigaciones Geográficas; 76; 19-5-2021; 1-22 0213-4691 1989-9890 CONICET Digital CONICET |
url |
http://hdl.handle.net/11336/157775 |
identifier_str_mv |
Ferrelli, Federico; Bustos, María Luján; Perillo, Gerardo Miguel E.; Piccolo, Maria Cintia; Evaluación de variables meteorológicas modeladas para determinar el clima de ciudades costeras argentinas; Universidad de Alicante; Investigaciones Geográficas; 76; 19-5-2021; 1-22 0213-4691 1989-9890 CONICET Digital CONICET |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.investigacionesgeograficas.com/article/view/17555 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.14198/INGEO.17555 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Alicante |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de Alicante |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
collection |
CONICET Digital (CONICET) |
instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
_version_ |
1843606163757727744 |
score |
13.001348 |