Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño

Autores
Garcia Picasso, Diego; Glatstein, Candela Sol; Osman, Marisol
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En las últimas décadas, el acceso a pronósticos dinámicos históricos y observaciones de calidad ha permitido evaluar modelos actuales de predicción climática y desarrollar herramientas regionales de pronóstico estacional en Sudamérica (Osman et al., 2016). Junto a los modelos dinámicos, los modelos empíricos, en particular el análisis de correlación canónica (CCA), continúan siendo de uso corriente, ya que permiten extraer patrones predictivos robustos (Barnston et al., 1992, Osman M et al., 2021). El objetivo de este trabajo es desarrollar y evaluar la predictibilidad de la precipitación para el trimestre marzo, abril y mayo (MAM) entre los años 1983-2020 en Sudamérica. Para esto, se utiliza el modelo CanCM4i y pronósticos estadísticos y se los evalúa objetivamente utilizando métricas determinísticas y probabilísticas.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
Materia
Meteorología
Predictibilidad
Modelos climáticos
Calibración
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/193327
Acceder
id SEDICI_c4e1e144bbb60c33b02a3f94aa019961
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/193327
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoñoGarcia Picasso, DiegoGlatstein, Candela SolOsman, MarisolMeteorologíaPredictibilidadModelos climáticosCalibraciónEn las últimas décadas, el acceso a pronósticos dinámicos históricos y observaciones de calidad ha permitido evaluar modelos actuales de predicción climática y desarrollar herramientas regionales de pronóstico estacional en Sudamérica (Osman et al., 2016). Junto a los modelos dinámicos, los modelos empíricos, en particular el análisis de correlación canónica (CCA), continúan siendo de uso corriente, ya que permiten extraer patrones predictivos robustos (Barnston et al., 1992, Osman M et al., 2021). El objetivo de este trabajo es desarrollar y evaluar la predictibilidad de la precipitación para el trimestre marzo, abril y mayo (MAM) entre los años 1983-2020 en Sudamérica. Para esto, se utiliza el modelo CanCM4i y pronósticos estadísticos y se los evalúa objetivamente utilizando métricas determinísticas y probabilísticas.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas2025info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/193327spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2665-4info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2025/11/A1_T020.pdfinfo:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/193317info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-04-23T11:56:07Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/193327Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-04-23 11:56:07.563SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
title Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
spellingShingle Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
Garcia Picasso, Diego
Meteorología
Predictibilidad
Modelos climáticos
Calibración
title_short Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
title_full Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
title_fullStr Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
title_full_unstemmed Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
title_sort Evaluación del desempeño de modelos dinámicos y estadísticos en el pronóstico de precipitaciones estacionales en América del Sur durante el otoño
dc.creator.none.fl_str_mv Garcia Picasso, Diego
Glatstein, Candela Sol
Osman, Marisol
author Garcia Picasso, Diego
author_facet Garcia Picasso, Diego
Glatstein, Candela Sol
Osman, Marisol
author_role author
author2 Glatstein, Candela Sol
Osman, Marisol
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Meteorología
Predictibilidad
Modelos climáticos
Calibración
topic Meteorología
Predictibilidad
Modelos climáticos
Calibración
dc.description.none.fl_txt_mv En las últimas décadas, el acceso a pronósticos dinámicos históricos y observaciones de calidad ha permitido evaluar modelos actuales de predicción climática y desarrollar herramientas regionales de pronóstico estacional en Sudamérica (Osman et al., 2016). Junto a los modelos dinámicos, los modelos empíricos, en particular el análisis de correlación canónica (CCA), continúan siendo de uso corriente, ya que permiten extraer patrones predictivos robustos (Barnston et al., 1992, Osman M et al., 2021). El objetivo de este trabajo es desarrollar y evaluar la predictibilidad de la precipitación para el trimestre marzo, abril y mayo (MAM) entre los años 1983-2020 en Sudamérica. Para esto, se utiliza el modelo CanCM4i y pronósticos estadísticos y se los evalúa objetivamente utilizando métricas determinísticas y probabilísticas.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
description En las últimas décadas, el acceso a pronósticos dinámicos históricos y observaciones de calidad ha permitido evaluar modelos actuales de predicción climática y desarrollar herramientas regionales de pronóstico estacional en Sudamérica (Osman et al., 2016). Junto a los modelos dinámicos, los modelos empíricos, en particular el análisis de correlación canónica (CCA), continúan siendo de uso corriente, ya que permiten extraer patrones predictivos robustos (Barnston et al., 1992, Osman M et al., 2021). El objetivo de este trabajo es desarrollar y evaluar la predictibilidad de la precipitación para el trimestre marzo, abril y mayo (MAM) entre los años 1983-2020 en Sudamérica. Para esto, se utiliza el modelo CanCM4i y pronósticos estadísticos y se los evalúa objetivamente utilizando métricas determinísticas y probabilísticas.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/193327
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/193327
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-34-2665-4
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://cenamet.org.ar/congremet/wp-content/uploads/2025/11/A1_T020.pdf
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/193317
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1863367892723040256
score 13.05261

Publicaciones similares