%0 Journal Article
%T Avances en el pron車stico clim芍tico de las anomal赤as de lluvia en la Regi車n Pampeana Advances in the climatic forecast of rainfall anomalies in the Pampa Region
%A Juan C. Labraga
%A Laura D. Brandizi
%A M車nica A. L車pez
%J Meteorologica
%D 2011
%I Centro Argentino de Meteor車logos
%X Los modelos globales de la circulaci車n general de la atm車sfera (MCGA) son capaces de simular anomal赤as clim芍ticas estad赤sticamente significativas de escala estacional o mayor, asociadas con anomal赤as en la temperatura de la superficie del mar. Los MCGA pueden estimar efectivamente el signo y la probabilidad de tales anomal赤as clim芍ticas cuando su extensi車n es varias veces mayor que la resoluci車n espacial del modelo. En este trabajo se presentan algunos avances en la estimaci車n de las anomal赤as de la lluvia en 22 localidades de la Regi車n Pampeana Argentina mediante downscaling estad赤stico de la informaci車n producida por un ensamble de veinte simulaciones con el MCGA CSIRO-9, prescribiendo la temperatura de la superficie del mar de acuerdo con los valores diarios observados en el per赤odo 1987-1998. El downscaling estad赤stico de la lluvia produjo una mayor correlaci車n con las observaciones locales que los datos de lluvia del MCGA interpolados sobre cada sitio. Los resultados de un An芍lisis de las Componentes Principales aplicado a los datos observados y estimados indican que este m谷todo de downscaling permite discernir 芍reas con diferente comportamiento de la lluvia dentro de la regi車n de estudio. Atmospheric general circulation models (AGCM) are able to simulate statistically significant climate anomalies of seasonal or larger time-scales, associated with anomalies in the sea surface temperature. AGCMs can effectively estimate the sign and probability of such climate anomalies whenever their extent is several times greater than the spatial resolution of the model. Some progress attained in the estimation of rainfall anomalies in 22 sites of the Pampa Region, Argentina, by means of statistical downscaling of the output from an AGCM are presented in this work. Downscaling models were based in the multiple lineal regression method. Climatic anomalies of the atmospheric independent variables required in the rainfall downscaling procedure were obtained from the ensemble average of twenty simulations carried out with the AGCM CSIRO-9, prescribing the sea surface temperature according to observed daily values in the period 1987-1998. The statistical downscaling of rainfall produced greater correlation with local observation than the AGCM rainfall data interpolated over each location. The results of a Principal Component Analysis applied to the observed and estimated data reveal that this downscaling approach is able to distinguish areas with different rainfall behavior within the study region.
%K Regionalizaci車n del clima
%K Pron車stico del clima
%K Lluvia
%K Regi車n Pampeana
%K Downscaling
%K Climate forecast
%K Rainfall
%K Pampa Region
%U http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-468X2011000200001