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Proyecciones multi-modelo de clima de oleaje en el Atlántico norte
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorPérez García, Jorgees_ES
dc.contributor.authorMenéndez García, Melisaes_ES
dc.contributor.authorCamus Braña, Paulaes_ES
dc.contributor.authorMéndez Incera, Fernando Javieres_ES
dc.contributor.authorLosada Rodríguez, Íñigo Javieres_ES
dc.date.accessioned2018-01-10T15:00:05Z-
dc.date.available2018-01-10T15:00:05Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationFernández Montes, Sonia; Sánchez Rodrigo, Fernando (eds.). Cambio climático y cambio global. Madrid: Asociación Española de Climatología, 2014, p. 635-644es_ES
dc.identifier.isbn978-84-16027-69-9-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/8220-
dc.descriptionPonencia presentada en: IX Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Almería entre el 28 y el 30 de octubre de 2014.es_ES
dc.description.abstract[ES]Tener estimaciones fiables de parámetros del clima marítimo futuro (i.e. altura de ola significante, periodo medio, dirección media) es esencial para diversas aplicaciones, como la planificación y el diseño de las defensas costeras del litoral. Sin embargo, estas variables no se simulan directamente por los modelos climáticos globales (GCMs) y la resolución de otros parámetros (por ejemplo, los campos de viento en superficie, principal forzamiento de las olas) es demasiado grosera. Los GCMs pueden ser utilizados para obtener información de clima marítimo a alta resolución espacial por métodos de regionalización ("downscaling") dinámicos y estadísticos. Este trabajo presenta una regionalización estadística basada en tipos de tiempo. La clasificación de tipos de tiempo se desarrolla mediante la aplicación de la técnica K-medias sobre los campos de presión a nivel del mar en la región de estudio (predictor). Posteriormente, cada tipo de tiempo se vincula a las condiciones históricas de oleaje (predictando multivariado).es_ES
dc.description.abstract[EN]Reliable estimations of future wave climate parameters (i.e. significant wave height, mean wave period, mean wave direction) are essential for several applications such as coastal planning and design of coastal defenses. However, these variables are not directly simulated by global climate models (GCMs) and the resolution of other parameters (e.g. the surface wind fields, main forcing of waves) is too coarse. Wave climate information at high spatial resolution can be obtained from GCMs by dynamical and statistical downscaling methods. This work presents a weather-type statistical downscaling. The weather type classification is developed by applying the clustering technique K-means over the sea level pressure fields in the study region (predictor). Then, each weather type is linked to historic wave conditions from a wave hindcast (multivariate predictand).es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto iMar21 (CTM2010-15009) del gobierno español y el proyecto europeo FP7 CoCoNet (287844).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAsociación Española de Climatologíaes_ES
dc.relation.ispartofPublicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;9-
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento CC BYes_ES
dc.subjectCambio climáticoes_ES
dc.subjectModelos climáticos globaleses_ES
dc.subjectOleajees_ES
dc.subjectRegionalizaciónes_ES
dc.subjectTipos de tiempoes_ES
dc.subjectClimate changees_ES
dc.subjectGlobal climate modelses_ES
dc.subjectDownscalinges_ES
dc.subjectWind-waveses_ES
dc.subjectWeather typeses_ES
dc.titleProyecciones multi-modelo de clima de oleaje en el Atlántico nortees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/287844es_ES
Colecciones: (2014, Almería). IX Congreso AEC


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