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Predicción estacional de condiciones anómalas en el Atlántico Norte
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dc.contributor.authorSánchez Gómez, Emiliaes_ES
dc.contributor.authorOrtiz Bevia, María J.es_ES
dc.date.accessioned2018-05-17T10:15:39Z-
dc.date.available2018-05-17T10:15:39Z-
dc.date.issued2002-
dc.identifier.citationGuijarro Pastor, J.A. (Ed.). El agua y el clima. España: Publicaciones de la Sociedad Española de Climatología, 2002, p. 83-92es_ES
dc.identifier.isbn84-7632-757-9-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/9119-
dc.descriptionPonencia presentada en: III Congreso de la Asociación Española de Climatología “El agua y el clima”, celebrado en Palma de Mallorca del 16 al 19 de junio de 2002.es_ES
dc.description.abstract[ES]El objetivo de este trabajo es desarrollar un esquema de predicción empírico que pueda superar los niveles de la habilidad de predicción obtenidos con el modelo de la persistencia. Por este motivo, se ha desarrollado un modelo estadístico de predicción, que tiene como núcleo la Descomposición en Valores Singulares de una matriz. Esta técnica produce pares de patrones que explican la máxima covarianza entre dos campos. Como campo predictor se han escogido las anomalías de la superficie del mar y como campo predictando, las anomalías de la temperatura del aire al nivel de 850 hPa, ambos en la cuenca Noratlántica. El esquema de predicción opera en campos estacionales, es decir el predictor y el predictando se dividen en cuatro conjuntos, atendiendo al ciclo estacional. En el caso del campo predictor, cada conjunto se denomina TOR. Cada TOR predice por separado una estación en el predictando, al variar el intervalo de antelación requerido en la predicción. Los resultados de los pronósticos muestran que la habilidad de predicción es buena en dos regiones del dominio, una región cercana a Bermuda y otra en la Península Ibérica. La habilidad de predicción también presenta una gran dependencia con la estación predictanda, siendo en el verano cuando se alcanzan los mejores pronósticos.es_ES
dc.description.abstract[EN]The main goal of this work is the developing of an empirical forecast scheme capable of beating the skill levels obtained by the persistence model. We have built a statistical forecast model which has as its core the Singular Value Decomposition of a matrix. This technique yields pairs of patterns that explain the maximum covariance between two fields. We have chosen as predictor field the sea surface temperature anomalies and as predictand field the air temperature anomalies at 850 hPa, both in the North Atlantic basin. The forecasts scheme works on seasonal fields. In this case both, the predictor and predictand fields are divided into four sets, according to the seasonal cycle. For the predictor field, each of the sets is named TOR. Each TOR forecasts separately one predictand season, as the time lead increases. The results show the highest skill levels at two regions: one around Bermuda and the other over the Iberian Peninsula. The skill of forecasts has a strong seasonal dependence. Summer forecasts turn out to be the most successful.es_ES
dc.description.sponsorshipEl trabajo ha sido financiado por el Programa Medio Ambiente y Clima de la Unión Europea, contratos ENV4-CT95-0109 (PROVOST) y ENV4-CT98-0714 (SINTEX).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofPublicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A ; 3es_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectCampos estacionaleses_ES
dc.subjectPredicción a largo plazoes_ES
dc.subjectModelo empíricoes_ES
dc.subjectAtmósferaes_ES
dc.subjectOcéanoes_ES
dc.subjectSeasonal fieldses_ES
dc.subjectLong-term forecastes_ES
dc.subjectEmpirical modeles_ES
dc.subjectAtmospherees_ES
dc.subjectOceanes_ES
dc.titlePredicción estacional de condiciones anómalas en el Atlántico Nortees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
Appears in Collections:(2002, Palma de Mallorca). III Congreso AEC


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