Downscaling de variables climáticas a partir del Reanálisis NCEP/NCAR en el Sudoeste de la Provincia de Buenos Aires (Argentina)

Autores
Ferrelli, Federico; Bustos, María Luján; Piccolo, Maria Cintia; Huamantinco Cisneros, María Andrea; Perillo, Gerardo Miguel E.
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este estudio fue proponer una manera sencilla de utilizar la información del Reanálisis (NCEP/NCAR) aplicando los métodos de downscaling para estimar la temperatura del aire, la humedad relativa y las precipitaciones en aquellas regiones con escasez de series observadas en superficie. El área de estudio correspondió al sudoeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Se aplicaron técnicas estadísticas sobre la información de nueve estaciones meteorológicas y datos estimados con el Reanálisis. En períodos cortos (10 años), el mejor ajuste se presentó para la temperatura del aire, específicamente en otoño y primavera, mientras que la humedad relativa y la precipitación manifestaron algunas diferencias. Por otro lado, en períodos largos (30 años) los datos estimados fueron útiles para realizar un estudio climático ya que se presentó un buen ajuste entre los datos observados en superficie y los del Reanálisis.
The aim of this study is to propose an easy way to use the Reanalysis data, applying statistical downscaling, to estimate air temperature, relative humidity and precipitation in regions with a lack or shortage of meteorological data. The study region was the southwest of Buenos Aires province, Argentina. Statistical techniques were applied to in situ and Reanalysis (NCEP/NCAR) numerical model data. In short periods (10 years), the best fits were observed in the air temperature, especially in autumn and spring, while relative humidity and precipitation presented some differences. However, in long periods (30 years) the estimated data is useful for climatic studies due to its good fit between in situ and Reanalysis model data.
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; 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
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; Argentina
Fil: Huamantinco Cisneros, María Andrea. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina. 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
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; Argentina
Materia
Downscaling
Reanalisis (Necp/Ncar)
Series Observadas en Superficie
Modelizacion Estadistica
Sudoeste de La Provincia de Buenos Aires
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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El área de estudio correspondió al sudoeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Se aplicaron técnicas estadísticas sobre la información de nueve estaciones meteorológicas y datos estimados con el Reanálisis. En períodos cortos (10 años), el mejor ajuste se presentó para la temperatura del aire, específicamente en otoño y primavera, mientras que la humedad relativa y la precipitación manifestaron algunas diferencias. Por otro lado, en períodos largos (30 años) los datos estimados fueron útiles para realizar un estudio climático ya que se presentó un buen ajuste entre los datos observados en superficie y los del Reanálisis.The aim of this study is to propose an easy way to use the Reanalysis data, applying statistical downscaling, to estimate air temperature, relative humidity and precipitation in regions with a lack or shortage of meteorological data. The study region was the southwest of Buenos Aires province, Argentina. Statistical techniques were applied to in situ and Reanalysis (NCEP/NCAR) numerical model data. In short periods (10 years), the best fits were observed in the air temperature, especially in autumn and spring, while relative humidity and precipitation presented some differences. However, in long periods (30 years) the estimated data is useful for climatic studies due to its good fit between in situ and Reanalysis model data.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; 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. 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The aim of this study is to propose an easy way to use the Reanalysis data, applying statistical downscaling, to estimate air temperature, relative humidity and precipitation in regions with a lack or shortage of meteorological data. The study region was the southwest of Buenos Aires province, Argentina. Statistical techniques were applied to in situ and Reanalysis (NCEP/NCAR) numerical model data. In short periods (10 years), the best fits were observed in the air temperature, especially in autumn and spring, while relative humidity and precipitation presented some differences. However, in long periods (30 years) the estimated data is useful for climatic studies due to its good fit between in situ and Reanalysis model data.
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