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Dra. Marcela Hebe González CIMA/CONICET-UBA DCAO FCEN UBA

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Presentación del tema: "Dra. Marcela Hebe González CIMA/CONICET-UBA DCAO FCEN UBA"— Transcripción de la presentación:

1 Dra. Marcela Hebe González CIMA/CONICET-UBA DCAO FCEN UBA gonzalez@cima.fcen.uba.ar

2 OBJETIVO Generar pronósticos estadísticos de precipitación estacional IMPORTANCIA: Los recursos energéticos en Argentina provienen en gran medida de centrales hidroeléctricas que operan en la región del Comahue, como "El Chocón" y "Piedra del Aguila". 1975-2012

3 METODOLOGIA Correlación entre pp media areal en MJJ y ASO con anomalías de TSM, G1000, G500, G200, U850 y V850 (Reanálisis NCEP) en Abril y Setiembre. Definición de predictores Aplicación de modelo de regresión múltiple lineal; forward stepwise. Predictores con sustento físico e independientes entre si Eficiencia probada utilizando la metodología de validación cruzada o crossvalidación que implica recalcular el modelo con n-1 datos

4 Modelo para la pp de MJJ en RL P (MJJ, RL) = -1551,7 S1 - 132,1 G1 +1485,7 M1 + 200763,9 Varianza explicada 66,5% Correlación 0,51 Forzante de TSM tropical G200: Ondas de Rossby en el Pacífico V850: Fase ENOS

5 Modelo para la pp de MJJ en RN P(MJJ, RN) = -1120,1 S2 –10,94 G2 + 92673,4 TSMG500 Varianza explicada 47% Correlación 0,45

6 Modelo para la pp de ASO en RL y RN P(ASO, RL) = –13,94 G3 + 3952,1 (30%) P(ASO, RN) = –9,4 G4 + 769,1 S3 – 16769,9 (42%) G1000 Pacífico TSM Pacífico subtropical Campos compuestos de G1000 en julio para los años húmedos (pp ASO RL> segundo tercil; 272 mm) y para los años secos (pp< primer tercil ; 200 mm)

7 EFICIENCIA sobre Pp> 2º tercil normal 1º tercil>pp>2º tercil sub Pp<1º tercil H (%)POD (%)FAR (%) Pp sobre MJJ RL827327 Pp sub MJJ RL766436 Pp sobre MJJ RN705545 Pp sub MJJ RN705545 Pp sobre ASO RL 552938 Pp sub ASO RL 826338 Pp sobre ASO RN 827327 Pp sub ASO RN 766436

8 EFICIENCIA MJJ RLASO RLMJJ RNASO RN pp media observada (mm)479,5244,1281,6114,6 pp media estimada (mm)477,9243,2288,1112,8 primer tercil observado (mm)418,1200,2235,577,0 segundo tercil observado (mm)558,1272,0312,7137,5 primer tercil estimado (mm)409,8220,2251,492,9 segundo tercil estimado (mm)550,8270,0317,8140,6 % aciertos de categorías48,557,645,548,5 % fallos en 1 categoría48,536,448,5 % de fallos en 2 categorías3,06,1 3,0 correlación precipitación estimada y observada0,50,460,45

9 MODELO CUALITATIVO DE PREDICCIÓN DE LLUVIA ESTACIONAL Prono cualitativo 1. Predictores del mes previo para cada trimestre 2. Para un trimestre en particular se observa el comportamiento 3. Se establece si predomina el patrón sub, sobre o normal 4. Se compara con lo observado luego.

10 MODELO CUALITATIVO DE PREDICCIÓN DE LLUVIA ESTACIONAL Limay Neuquen añotrimestrepp estimadappobservadapp estimadappobservada 2009MJJ 2010MJJ JJAn n JASn n ASO n n SON ONDn n NDE 2011DEF n EFMn n FMAsin pronósticon n MAMn n AMJsin pronóstico MJJ JJA n n JAS ASO SONn n OND NDE n 2012DEFsin pronóstico EFM FMAsin pronóstico MAM n AMJnnn MJJ JJA JASn ASO SON OND NDE 2013DEFnnnn EFM nn FMAnnnn MAMnnnn AMJ n n MJJn n JJAnnn RL: 35 pronos%RN: 35 pronos% 19 aciertos54,317 aciertos48,6 10 fallos 1 cat28,616 fallos 1 cat45,7 6 fallos 2 cat17,12 fallos 2 cat5,7 Pp estacional estimada y observada en RL y RN generada observando los patrones de comportamiento de variables meteorológicas el mes previo verde: sobrenormal, marrón: subnormal, celeste: normal).

11 CONCLUSIONES Se desarrollaron modelos de regresión lineal múltiples para estimar la precipitación estacional de MJJ y ASO en RL y RN Los 3 factores precursores de la pp MJJ fueron: TSM en el Océano Índico tropical, el tren de ondas sobre el Océano Pacífico y la fase ENOS En el caso de pp ASO predominó la dinámica de capas bajas La eficiencia es buena cuando se pronostica lluvia sobre y subnormal en RN pero fue mejor el pronóstico de sobre en RL La aplicación del método cualitativo de pronóstico trimestral en base a patrones previos, indicaron que el porcentaje de acierto es del 54% en RL y 48% en RN.

12 Agradecimientos Los datos fueron provistos por la Administración Interjurisdiccional de las Cuencas de los Ríos Negro, Limay y Neuquén (AIC), el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) y la Secretaría de Recursos Hídricos de la Nación. Este trabajo fue financiado por los proyectos UBACyT 2010-2012 CC02, UBACyT 2011-2014 01/Y128, CONICET PIP 112-200801-00195, PICT 2010- 2110. Los campos de las variables met fueron provistas por NOAA/ESRL Physical Sciences Division, Boulder Colorado desde su página web: http://www.esrl.noaa.gov/psd http://www.esrl.noaa.gov/psd MUCHAS GRACIAS!!


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