El clima: aire, agua, tierra y fuego http://hdl.handle.net/20.500.11765/9876 2026-06-30T03:45:37Z 2026-06-30T03:45:37Z Gómez Baeza, Francisco Gómez Navarro, Juan José Montávez Gómez, Juan Pedro http://hdl.handle.net/20.500.11765/11874 2026-06-25T21:33:30Z 2018-01-01T00:00:00Z

Título : Comparando downscaling dinámico y estadístico en aplicaciones paleoclimáticas Autor : Gómez Baeza, Francisco; Gómez Navarro, Juan José; Montávez Gómez, Juan Pedro Resumen : [ES]La basta resolución espacial de los Modelos de Circulación General (GCM) supone un cuello de botella que limita su aplicabilidad en estudios centrados en escalas regionales o locales, lo que requiere el uso de técnicas de downscaling. En este trabajo utilizamos una simulación de 500 años con un Modelo Climático Regional (RCM) anidado a un GCM para comparar las técnicas de downscaling dinámico y estadístico, evaluando así la capacidad de este último de reproducir las principales características de las variables que se intentan simular. Para llevar a cabo el downscaling estadístico, usamos 40 años de datos para calibrar un modelo basado en redes neuronales artificiales con el fin de reproducir dos variables diarias de interés: temperatura máxima y precipitación. Posteriormente usamos esa calibración para extender esas series hasta cubrir el periodo completo de 500 años. Los resultados muestran una alta correlación temporal entre las variables obtenidas por ambos métodos, así como similar covariabilidad espacial entre localizaciones. Concretamente, para la temperatura máxima, la correlación es de 0.89, apreciándose además un ciclo anual, con valores más altos en verano que en invierno. Para la precipitación el dato desciende a 0.6, lo cual se debe fundamentalmente a limitaciones en la red neuronal para reproducir los eventos más extremos. Estos resultados indican que, si bien el downscaling dinámico no puede ser completamente sustituido por un enfoque estadístico, éste permite obtener una primera aproximación al comportamiento de ciertas variables evitando o minimizando gran parte del coste computacional.; [EN]The coarse spatial resolution of General Circulation Models (GCMs) is a bottleneck that limits its applicability in studies focused on regional to local scales, demanding the implementation of downscaling techniques. In this work, we use a 500-year simulation with a Regional Climate Model (RCM) nested to a GCM to compare dynamical and statistical downscaling, thus evaluating the ability of the latter to mimic the main characteristics of the variables that are being simulated, but at a lower computational cost. To carry out the statistical downscaling, we use 40 years of data to calibrate a model based on Artificial Neural Networks in order to reproduce two daily variables of interest: maximum temperature and precipitation. We then use this calibration to extend the series to span the entire 500-year period. The results show a high temporal correlation between the variables obtained by both methods, as well as a similar spatial covariabilities across locations. Specifically, for the máximum temperature, the correlation is 0.89, albeit with a marked annual cycle and higher values in summer than in winter. For precipitation, correlation diminishes to 0.62, mainly due to limitations in the neural network to reproduce the most extreme events. These results indicate that, although dynamic downscaling can not be completely substituted by a statistical approach, the latter is still useful to obtain a first approximation to the behavior of certain variables, avoiding or minimizing the computational cost that the former entails. Descripción : Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018.

2018-01-01T00:00:00Z Azorín Molina, César Menéndez García, Melisa McVicar, Tim R. Acevedo, Adrián Vicente Serrano, Sergio Martín Cuevas Agulló, Emilio Minola, Lorenzo Zhang, Chengyi Chen, Aifang Chen, Deliang http://hdl.handle.net/20.500.11765/11873 2026-06-29T17:14:52Z 2018-01-01T00:00:00Z

Título : Tendencias de la velocidad del viento en canarias, 1948-2014 Autor : Azorín Molina, César; Menéndez García, Melisa; McVicar, Tim R.; Acevedo, Adrián; Vicente Serrano, Sergio Martín; Cuevas Agulló, Emilio; Minola, Lorenzo; Zhang, Chengyi; Chen, Aifang; Chen, Deliang Resumen : [ES]Este estudio examina las tendencias de la velocidad del viento en la interfase tierraocéano, y por debajo y encima de la capa de inversión térmica de los vientos alisios en Canarias. El trabajo se basa en dos fuentes de datos: (1) observaciones de la velocidad del viento en 9 estaciones terrestres (1981-2014), incluyendo una estación meteorológica de montaña (Izaña) ubicada por encima de la capa de inversión del alisio; y (2) simulaciones de velocidad del viento sobre el océano a partir de dos productos: SeaWind I a 30 km de resolución horizontal para 1948-2014, y SeaWind II a 15 km para 1989-2014. Los resultados revelan una tendencia de descenso estadísticamente significativa de los vientos alisios sobre el océano durante 1948- 2014, mientras que no se detectan tendencias significativas para el periodo 1989-2014. A lo largo de este periodo más reciente, la velocidad del viento mostró la misma variabilidad climática en la interfase tierra-océano, y un patrón estacional distinto con reforzamiento del viento hacia el final de la primavera y el verano, y un debilitamiento de los vientos alisios en invierno-primavera-otoño. En Izaña, por encima de la capa de inversión del alisio, se detectan tendencias de ascenso estadísticamente significativas, reflejando un desacople en la variabilidad climática de la velocidad del viento comparado con las observaciones en superficie.; [EN]This study examines wind speed trends at the land–ocean interface, and below–above the trade wind inversion layer in the Canary Islands. Two homogenized data sources are used: (1) observed wind speed from nine land-based stations (1981–2014), including one mountain weather station (Izaña) located above the trade-wind inversion layer; and (2) simulated wind speed from two atmospheric hindcasts over ocean (i.e., SeaWind I at 30 km for 1948–2014; and SeaWind II at 15 km for 1989–2014). The results revealed a widespread significant negative trend of trade-winds over ocean for 1948–2014, whereas no significant trends were detected for 1989–2014. For this recent period wind speed over land and ocean displayed the same variability and a distinct seasonal trend pattern with a strengthening (late spring and summer) and weakening (winter–spring–autumn) of trade-winds. Above the inversión layer at Izaña, we found significant positive trends, indicating a decoupled variability and opposite wind speed trends. Descripción : Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018.

2018-01-01T00:00:00Z Hermida González, Lucía Leahy, Paul http://hdl.handle.net/20.500.11765/9992 2026-06-30T03:45:26Z 2018-01-01T00:00:00Z

Título : Attribution of climate extremes: a theoretical review and potential applications Autor : Hermida González, Lucía; Leahy, Paul Resumen : [ES]Los estudios de atribución de causas a eventos climáticos extremos se pueden llevar a cabo empleando diferentes metodologías. Dichas metodologías no son excluyentes, sino que se complementan y contribuyen a obtener resultados más fiables. Algunos de los aspectos más importantes a la hora de realizar un estudio de atribución son: cómo se plantea la cuestión inicial, la definición del evento a analizar y una comunicación clara de los resultados que evite contradicciones aparentes en las conclusiones obtenidas. En el enfoque basado en el riesgo se obtienen ensambles de modelos climáticos para dos escenarios diferentes. Uno de estos escenarios representa el mundo actual, tal y como lo conocemos hoy en día. El escenario alternativo es un mundo sin influencia humana, es decir, un mundo sin emisiones humanas de gases de efecto invernadero o con niveles pre-industriales. El siguiente paso es el cálculo de las probabilidades del evento extremo analizado en ambos escenarios, el actual y el alternativo. Una vez obtenidas esas probabilidades, es posible calcular la fracción o porcentaje del evento que se puede atribuir a un forzamiento específico. La ciencia de la atribución de eventos extremos es un sub-campo de las ciencias del clima relativamente nuevo, por lo que existe un amplio potencial para nuevas aplicaciones. Tal es el caso del estudio del impacto de las emisiones antropogénicas de gases de efecto invernadero en el sistema sanitario, cambios en la distribución de enfermedades, la influencia humana en los ecosistemas, cambios en la distribución de especies animales y vegetales o los impactos del cambio climático antropogénico en el mercado de seguros o legislación internacional.; [EN]Different approaches can be applied in order to perform an attribution study of extreme weather and climate events. Far from being exclusive, all of these approaches are complementary and contribute to more robust results. Special care has to be taken when framing the initial question, when defining the event, and in the communication of the results in order to avoid apparent contradictions. In a risk-based approach, ensembles from climate models are obtained for two scenarios. One of those scenarios represents the factual world, a world as we know it today. The counterfactual scenario is a world without human influence, that is to say, a world as it would be without the human emissions of greenhouse gases or with preindustrial levels. The next step is to calculate the probabilities of an extreme event to happen in both the factual and counterfactual scenario. Once they are obtained, it is possible to analyze the fraction or percentage of the event attributable to a specific forcing. Given the fact that attribution science is a relatively new subfield of climate science, there is still plenty of room for new applications. For example, to study the impact of anthropogenic GHG emissions in the health system, changes in the distribution of diseases, the human influence in ecosystems, changes in the distribution of species or the impacts in the insurance market or international law. Descripción : Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018.

2018-01-01T00:00:00Z Morales Salinas, Luis Cárdenas Jirón, Luz Montaner Fernández, Daniel Fuentes Jaque, Guillermo Muñoz Aguayo, Pedro Neira Román, José http://hdl.handle.net/20.500.11765/9991 2026-06-27T16:10:09Z 2018-01-01T00:00:00Z

Título : Modelo espacialmente explícito de estimación de las temperaturas extremas diarias en la Ciudad de Santiago, Chile, usando imágenes MODIS e información meteorológica Autor : Morales Salinas, Luis; Cárdenas Jirón, Luz; Montaner Fernández, Daniel; Fuentes Jaque, Guillermo; Muñoz Aguayo, Pedro; Neira Román, José Resumen : [ES]En estudios relacionados para el monitoreo de la isla térmica en una ciudad es necesario el estimar la variabilidad espacial de la temperatura del aire. Este problema es muy importante cuando la densidad de estaciones meteorológicas presentes es de baja densidad, lo cual limita obtener campos térmicos confiables. El presente trabajo presenta un método para estimar las temperaturas extremas diarias a partir de datos de temperatura superficial diurna y nocturna obtenidos por el sensor MODIS (LST) a nivel de la Ciudad de Santiago de Chile. El método aplicado se basa en el uso de regresiones lineales espacialmente explícitas o regresiones ponderadas geográficamente (GWR), donde se estima la inestabilidad paramétrica a nivel de toda el área de estudio, donde las variables independientes usadas corresponden a la altitud y el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Las regresiones fueron todas significativas, sin embargo, los mejores resultados del ajuste y evaluación de los modelos lineales para temperaturas máximas y mínimas se obtienen con datos de LST-MODIS día y noche en forma conjunta (mixtos) que por separado. Los resultados muestran que las regresiones espacialmente explícitas GWR presentan una buena precisión para la estimación de las temperaturas extremas diarias a partir de la temperatura superficial de noche y de día MODIS en comparación con OLS.; [EN]In related studies for monitoring the thermal island in a city it is necessary to estimate the spatial variability of air temperature. This problem is very important when the density of meteorological stations present a low density, which limits to obtain reliable thermal fields. The present work shows a method to estimate the daily extreme temperatures from daytime and night surface temperature data obtained by the MODIS sensor (LST) at the level of the City of Santiago de Chile. The applied method is based on the use of spatially explicit linear regressions or geographically weighted regressions (GWR), where parametric instability is estimated at the level of the entire study area, where the independent variables used correspond to the altitude and the vegetation index of normalized difference (NDVI). The regressions were all significant, however, the best results of the adjustment and evaluation of the linear models for maximum and minimum air temperatures are obtained with day and night LST-MODIS data jointly than separately. The results show that the spatially explicit GWR regressions present good accuracy for the estimation of daily extreme temperatures from the MODIS day and night surface temperature compared to OLS. Descripción : Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018.

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