Análisis de tendencias de series diarias de temperatura a partir de un downscaling estadístico con datos de reanálisis redes neuronales. Aplicación a la Comunidad Valenciana

Abstract

[ES]La expansión urbana litoral sufrida en la Comunidad Valenciana supone un reto a la hora de validar tendencias térmicas de largo plazo. Si en las series predomina una tendencia que no es natural, ni de distribución aleatoria, podría ser confundida como señal natural por los métodos de homogeneización relativa. Para contrastar esta posibilidad se ha realizado un downscaling estadístico mediante una red neuronal, a fin de homogeneizar la señal térmica observada con respecto a la señal escalada del reanálisis del NCEP. Los resultados revelan un posible falso calentamiento de las mínimas en las series más urbanas y cercanas al litoral, con respecto a las rurales, pero no invalidan una tendencia real al cambio climático.

[EN]Coastal urban sprawl in the region of Valencia is a challenge when validating long-term temperature trends. If series are dominated by a non-natural trend nor random distribution, it could be incorrectly taken as natural signal by the relative homogenization methods. To test this possibility it is performed a statistical downscaling using a neural network in order to homogenize the thermal signal observed for the scaled signal of NCEP reanalysis. Results reveal a possible false heating in minimum temperatures of most urban and coastal series with respect to rural ones, but the most important thing is that it do not invalidate a real trend to climate change.