Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina

Mostrar todas las versiones(3)

La sociedad se ve afectada por fenómenos meteorológicos y climáticos extremos. La habilidad de predecir dichos extremos permitirá tomar medidas de precaución para evitar o reducir sus impactos. El presente trabajo de tesis tiene como objetivo identificar posibles predictores locales y remotos de la...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Collazo, Soledad Maribel
Otros Autores: Rusticucci, Matilde
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2020
Materias:
TEMPERATURAS EXTREMAS
PRONOSTICO CLIMATICO
MODELADO ESTADISTICO
PREDICTORES
ARGENTINA
EXTREME TEMPERATURE
CLIMATE PREDICTION
STATISTICAL MODELING
PREDICTORS
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6733_Collazo
http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n6733_Collazo_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
id I28-R145-tesis_n6733_Collazo_oai
record_format dspace
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-145
collection Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA)
language Español
orig_language_str_mv spa
topic TEMPERATURAS EXTREMAS
PRONOSTICO CLIMATICO
MODELADO ESTADISTICO
PREDICTORES
ARGENTINA
EXTREME TEMPERATURE
CLIMATE PREDICTION
STATISTICAL MODELING
PREDICTORS
ARGENTINA
spellingShingle TEMPERATURAS EXTREMAS
PRONOSTICO CLIMATICO
MODELADO ESTADISTICO
PREDICTORES
ARGENTINA
EXTREME TEMPERATURE
CLIMATE PREDICTION
STATISTICAL MODELING
PREDICTORS
ARGENTINA
Collazo, Soledad Maribel
Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina
topic_facet TEMPERATURAS EXTREMAS
PRONOSTICO CLIMATICO
MODELADO ESTADISTICO
PREDICTORES
ARGENTINA
EXTREME TEMPERATURE
CLIMATE PREDICTION
STATISTICAL MODELING
PREDICTORS
ARGENTINA
description La sociedad se ve afectada por fenómenos meteorológicos y climáticos extremos. La habilidad de predecir dichos extremos permitirá tomar medidas de precaución para evitar o reducir sus impactos. El presente trabajo de tesis tiene como objetivo identificar posibles predictores locales y remotos de la ocurrencia de extremos de temperatura y realizar un pronóstico estacional de dichos extremos. En particular, se analizaron tres aspectos específicos: la búsqueda de predictores, el modelado estadístico y la verificación de los pronósticos. Para ello, se utilizaron datos de temperatura mínima y máxima de Argentina al norte de 40◦S en el período 1970-2015. La búsqueda de predictores consistió en detectar cuáles de los índices representativos de la circulación atmosférica global y regional, de la temperatura superficial del mar y de las condiciones de humedad del suelo presentaron correlaciones significativas con índices de extremos de temperatura desfasados en un mes. Asimismo, se identificaron predictores de los extremos de temperatura bajo condiciones neutrales de El Niño-Oscilación del Sur. Para el modelado de las series de extremos de temperatura se aplicaron distintas técnicas estadísticas, muchas de las cuales realizan selección de variables que permiten escoger el mejor subconjunto de predictores y eliminar predictores redundantes que introducen ruido a la estimación. Luego, se identificaron los modelos con mayor habilidad para la predicción y se realizó un ensamble de los mismos. Este ensamble permitió elaborar el pronóstico estacional por terciles al cuantificar el porcentaje de modelos que pronostican cada una de las categorías: por encima de lo normal, cerca de lo normal y por debajo de lo normal. Por último, se verificó la calidad de los pronósticos mediante el cálculo de distintas métricas que permitieron cuantificar un conjunto de atributos: la confiabilidad, la resolución, la discriminación y el sesgo. Con los resultados obtenidos en esta tesis doctoral, se avanzó con la construcción de un pronóstico estacional operativo de los índices de extremos de temperatura en Argentina.
author2 Rusticucci, Matilde
author_facet Rusticucci, Matilde
Collazo, Soledad Maribel
format Tesis doctoral
Tesis doctoral
publishedVersion
author Collazo, Soledad Maribel
author_sort Collazo, Soledad Maribel
title Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina
title_short Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina
title_full Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina
title_fullStr Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina
title_full_unstemmed Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina
title_sort predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la argentina
publisher Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
publishDate 2020
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6733_Collazo
http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n6733_Collazo_oai
work_keys_str_mv AT collazosoledadmaribel prediccionestacionaldeextremosclimaticosdetemperaturaenlaargentina
AT collazosoledadmaribel seasonalpredictionofclimateextremesoftemperatureinargentina
_version_ 1766016019160104960
spelling I28-R145-tesis_n6733_Collazo_oai2023-04-26 Rusticucci, Matilde Collazo, Soledad Maribel 2020-03-27 La sociedad se ve afectada por fenómenos meteorológicos y climáticos extremos. La habilidad de predecir dichos extremos permitirá tomar medidas de precaución para evitar o reducir sus impactos. El presente trabajo de tesis tiene como objetivo identificar posibles predictores locales y remotos de la ocurrencia de extremos de temperatura y realizar un pronóstico estacional de dichos extremos. En particular, se analizaron tres aspectos específicos: la búsqueda de predictores, el modelado estadístico y la verificación de los pronósticos. Para ello, se utilizaron datos de temperatura mínima y máxima de Argentina al norte de 40◦S en el período 1970-2015. La búsqueda de predictores consistió en detectar cuáles de los índices representativos de la circulación atmosférica global y regional, de la temperatura superficial del mar y de las condiciones de humedad del suelo presentaron correlaciones significativas con índices de extremos de temperatura desfasados en un mes. Asimismo, se identificaron predictores de los extremos de temperatura bajo condiciones neutrales de El Niño-Oscilación del Sur. Para el modelado de las series de extremos de temperatura se aplicaron distintas técnicas estadísticas, muchas de las cuales realizan selección de variables que permiten escoger el mejor subconjunto de predictores y eliminar predictores redundantes que introducen ruido a la estimación. Luego, se identificaron los modelos con mayor habilidad para la predicción y se realizó un ensamble de los mismos. Este ensamble permitió elaborar el pronóstico estacional por terciles al cuantificar el porcentaje de modelos que pronostican cada una de las categorías: por encima de lo normal, cerca de lo normal y por debajo de lo normal. Por último, se verificó la calidad de los pronósticos mediante el cálculo de distintas métricas que permitieron cuantificar un conjunto de atributos: la confiabilidad, la resolución, la discriminación y el sesgo. Con los resultados obtenidos en esta tesis doctoral, se avanzó con la construcción de un pronóstico estacional operativo de los índices de extremos de temperatura en Argentina. Society is affected by extreme weather and climate events. The ability to predict these extremes will allow you to take precautionary measures to avoid or reduce their impacts. The objective of this thesis is to identify possible local and remote predictors of the occurrence of extreme temperature, and to make a seasonal forecast with them. In particular, three specific aspects were analyzed: the search for predictors, statistical modeling, and the forecast verification. For this, minimum and maximum temperature data from Argentina were used north of 40 ◦S in the period 1970-2015. In order to search for predictors, we detected which of the representative indices of the global and regional atmospheric circulation, the sea surface temperature and the soil moisture conditions presented significant correlations with extreme temperature indices considering a one-month lag. Moreover, predictors of extreme temperature were identified under neutral El Niño-Southern Oscillation conditions. For the modeling of the temperature extremes series, different statistical techniques were applied, many of which perform a selection of variables that allow choosing the best subset of predictors and eliminating redundant predictors that introduce noise to the estimation. Then, the models with a greater ability for prediction were identified and an ensemble of them was made. This ensemble allowed to elaborate the seasonal forecast by terciles when quantifying the percentage of models that predict each of the categories: above normal, near normal and below normal. Finally, the quality of the forecasts was verified by calculating different metrics which quantify a set of attributes: reliability, resolution, discrimination, and bias. With the results obtained in this doctoral thesis, progress was made with the construction of an operational seasonal forecast of the extremes of temperature in Argentina. Fil: Collazo, Soledad Maribel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6733_Collazo spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar TEMPERATURAS EXTREMAS PRONOSTICO CLIMATICO MODELADO ESTADISTICO PREDICTORES ARGENTINA EXTREME TEMPERATURE CLIMATE PREDICTION STATISTICAL MODELING PREDICTORS ARGENTINA Predicción estacional de extremos climáticos de temperatura en la Argentina Seasonal prediction of climate extremes of temperature in Argentina info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n6733_Collazo_oai

Ejemplares similares