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Análisis de precipitaciones extremas en Canarias a partir de resultados de regionalizaciones estadísticas y dinámicas
Title: Análisis de precipitaciones extremas en Canarias a partir de resultados de regionalizaciones estadísticas y dinámicas
Authors: Acosta-Mora, PabloExpósito González, Francisco JavierPérez Darias, Juan CarlosGonzález Fernández, Albano JoséDíaz González, Juan Pedro
Keywords: Precipitaciones extremas; Regionalización climática estadística y dinámica; Proyecciones climáticas; Extreme precipitation; Dynamic and statistical climate regionalisation; Climate projections
Issue Date: 2022
Publisher: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Martí Ezpeleta, A., Lorenzo González, N., Royé, D., y Díaz Poso (Eds.). Retos del cambio climático: impactos, mitigación y adaptación. [Madrid]: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología, 2022, pp. 389-399
Series/Report no.: Publicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;12
Abstract: [ES]En este trabajo se presenta un análisis de eventos extremos de precipitación diaria en la Islas Canarias, utilizando la teoría de valores extremos (GEV, generalized extreme value), con el fin de predecir los cambios a final de siglo para el escenario de emisión de gases de efecto invernadero más desfavorable (RCP8.5). Para ello, los datos de diferentes regionalizaciones climáticas, tanto estadísticas como dinámicas, y para dos periodos diferentes, histórico (1980-2009) y futuro (2070-2099), han sido utilizados. Los resultados obtenidos de estimaciones estadísticas corresponden a los datos diarios de proyecciones regionalizadas de cambio climático publicados por Aemet, para los que se utilizaron tres tipos de algoritmos empíricos basados en las técnicas de análogos, regresión, y redes neuronales. Los datos de las simulaciones dinámicas se obtuvieron a partir de simulaciones con el modelo WRF (Weather Research and Forecasting) utilizando tres dominios anidados, de los que se han analizado los dos de mayor resolución espacial, 9 y 3 km respectivamente. Las condiciones de contorno para dichas simulaciones corresponden a los resultados de tres modelos climáticos globales: GFDL-ESM2M, MIROC-ESM e IPSL-CM5. Los datos observacionales utilizados para la validación de los resultados de los modelos se obtuvieron de la base de datos SPREAD. Debido a alta heterogeneidad del territorio y con el fin de simplificar el análisis se realizó una regionalización basada en un análisis de componentes principales y técnicas de agrupamiento automático, obteniendo cuatro regiones principales, que presentan, entre sí, diferencias apreciables en los extremos observados. Como resultados destacables, se ha encontrado una subestimación general tanto de la precipitación media como de los fenómenos extremos por parte de los métodos estadísticos en comparación a los dinámicos. Sin embargo, ambos métodos coinciden en la predicción de un incremento de los tiempos de retorno de los fenómenos de precipitación extrema a finales de siglo.
[EN]A generalized extreme value theory (GEV) analysis for precipitation events in Canary Islands, aimed to predict changes of some main hydrological parameters until the end of the present century and for RCP8.5 greenhouse gas scenario is presented in this work. To this end two different approximations for simulations, i.e. dynamicaldownscaling and statistical methods have been taken into account for comparison and validation. For statistical simulations, data from the Spanish Meteorological Agency AEMET, comprising analogues, neural network and linear regression methods have been analysed for two time periods, 1980-2009 (historical) and 2071-2100, and on the other hand, dynamical-downscaling simulations using WRF nested domains with resolutions of 3 and 9 km have been studied along the century using three global contour conditions as inputs: GFDL-ESM2M, MIROC-ESM and IPSL-CM5. The historical precipitation data for validations has been taken from 110 stations of the SPREAD database over the Canarian archipelago. Due to the high orographical changes along the small distances on the islands, we also present a spatial regionalisation in four different areas to highlight the appreciable differences on the studied extreme precipitation events. As relevant results it can be appreciated noticeable differences between statistical values, which are clearly lower than observations, and the ones obtained by dynamical methods that remain closer to the observations. Nevertheless both methods are in good agreement with the prediction of an augmentation of the return times of the extreme precipitation events for the end of the century.
Description: Ponencia presentada en: XII Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Santiago de Compostela entre el 19 y el 21 de octubre de 2022.
Sponsorship : Este trabajo fue financiado por los proyectos CGL2015-67508-R, y RTC-2017-6409-3, Ministerio de Ciencia e Innovación, España. Los autores agradecen el apoyo del Proyecto PLANCLIMAC (MAC / 3.5b / 244), el cual está financiado por el Programa INTERREG MAC 2014-2020 de la Unión Europea, cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER-FEDER).
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/14041
ISBN: 978-84-125772-1-1
Appears in Collections:(2022, Santiago de Compostela). XII Congreso AEC


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