Aplicación de técnicas de reducción de escala estadística para la generación de proyecciones climáticas regionales de temperaturas extremas en Argentina

Institución otorgante:

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Fecha:

2023-06-16

Tipo de documento: 

info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
 

Formato:

application/pdf

Idioma:

spa

Temas:

TEMPERATURAS MAXIMA Y MINIMA - MODELADO ESTADISTICO REGIONAL - REANALISIS - MODELOS CLIMATICOS GLOBALES - PERFECT PROGNOSIS - CAMBIO CLIMATICO - SUR DE SUDAMERICA - MAXIMUM AND MINIMUM TEMPERATURE - MACHINE LEARNING - REANALYSIS - PERFECT PROGNOSIS - CLIMATE CHANGE - SOUTHERN SOUTH AMERICA

Descripción:

Los modelos climáticos globales (GCMs) están diseñados para describir las características climáticas de la gran escala y la posible evolución del clima futuro. Sin embargo, éstos presentan grandes deficiencias en representar procesos de escala pequeña que pueden modular el clima regional. Ante esta limitación, surgen las técnicas de reducción de escala estadística (ESD), que permiten relacionar las variables de altura con la información local en superficie. De esta manera se obtienen modelos empíricos de predicción que son aplicados a los GCMs para proyectar el clima futuro con detalle regional. En esta tesis se evaluaron distintas técnicas de ESD para simular las temperaturas máxima y mínima diarias en diferentes regiones climáticas de Argentina, con foco en aspectos relevantes para su aplicación en proyecciones de cambio climático. Los resultados mostraron que los modelos ESD son capaces de capturar las características generales de las temperaturas extremas en Argentina, siendo las regiones con topografía compleja un desafío adicional. Al aplicar los modelos ESD, la técnica estadística considerada, la configuración de los predictores y el GCMs utilizado, introdujeron las mayores fuentes de incertidumbre. Para finales de siglo, las simulaciones proyectan un aumento generalizado de las temperaturas extremas en Argentina, con una señal de cambio más fuerte en las regiones del norte de Argentina.

Identificador:

https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7336_BalmacedaHuarte