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Modelo Estadístico de Previsión del Clima

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Mapa

El modelo estadístico de previsión del clima utilizado por CRC-SAS para las predicciones estacionales de la precipitación y la temperatura media para América del Sur es una adaptación del modelo desarrollado y utilizado por el servicio meteorológico de Brasil ( INMET) para predicciones sobre el territorio brasileño.

Los pronósticos utilizan análisis de correlación canónica, que consiste en asociar variables predictoras como la Temperatura de la Superficie del Mar (TSM), la Altura Geopotencial (en 500 hPa) y la Velocidad Vertical (o Omega, en 850 hPa) a los conjuntos de datos a ser previstos. Esto se realiza a través del aplicativo CPT Climate Predictability Tool), desarrollado por el IRI (International Research Institute on Climte and Society, de la Universidad de Columbia, EE.UU.).

La habilidad del modelo se define por el coeficiente de correlación de Pearson entre las series de tiempo de los valores observados y pronosticados (hincast), para el período comprendido entre 1989 y el año más reciente concluido. El límite mínimo es aquel que garantiza una significancia estadística del 95%, dado el número de años de la serie.

La variabilidad de la distribución pronosticada se determina en cada estación por medio de una relación estadística que tiene en cuenta la habilidad del modelo y la varianza climatológica en aquella localidad y período del año (trimestre).

Los mapas en esta página muestran las previsiones climáticas estacionales para la precipitación y la temperatura media, en formas de probabilidades asociadas a los terciles definidos por la climatología, así como los promedios y anomalías pronosticadas.


Referencias:

* LÚCIO, P. S. et al. Um modelo estocástico combinado de previsão sazonal para a precipitação no Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, v.25, n.1, 70 - 87, 2010




Los valores medios climatológicos de precipitación y temperatura media para todas las estaciones meteorológicas utilizadas en el modelo estadístico del CRC-SAS corresponden al período 1981-2010. Además de los mapas con las medias trimestrales, se presentan dos mapas que indican, para cada trimestre y cada localidad, los límites inferior y superior del rango normal. El límite inferior corresponde al valor del percentil 33% de la distribución climatológica de la variable (precipitación o temperatura), mientras que el límite superior corresponde al valor del percentil 66% de aquella distribución.

Para determinar la calidad de las previsiones realizadas por el modelo se toman en cuenta los índices estadísticos calculados para la serie de años anteriores, en el que el modelo reproduce las predicciones que se hubiesen hecho con la información disponible en aquel momento (hindcast). Los índices de verificación se calculan para cada estación meteorológica utilizada en la previsión mediante la comparación de los valores pronosticados y los observados.

Por el momento, el CRC-SAS proporciona un índice de destreza determinístico, representado por el coeficiente de correlación de Pearson (r). Muy pronto, estará disponible un índice probabilístico representado por el RPSS (Ranked Probability Skill Score). Posteriormente se implementaran otros índices como el índice de Brier y el ROC (Relative Operating Characteristics).

El coeficiente de correlación se calcula para cada estación utilizando una serie de predicciones pasadas (hindcast) en un período que hoy se encuentra en veinticuatro años (1989-2012), en el caso de la precipitación, y en veintidós años (1991-2012) para la temperatura media. En general nos referimos al coeficiente de correlación como el "skill" o la habilidad del pronóstico. Para el período de hindcast (o análisis retrospectivo) utilizado, el coeficiente de correlación tiene un nivel de significancia del 95% para valores mayores a 0.35.

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