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Generación sintética de series de precipitación horarias, mediante modelos puntuales, en zonas sin información sub-diaria
Título : Generación sintética de series de precipitación horarias, mediante modelos puntuales, en zonas sin información sub-diaria
Autor : Díez, Javier; Jesús, Manuel del
Palabras clave : Precipitación; Downscaling temporal; Simulación sintética; Periodos de retorno; Precipitation; Temporal downscaling; Synthetic simulation; Return periods
Fecha de publicación : 2018
Editor: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología
Citación : Montávez Gómez, Juan Pedro, et al. (eds.). El clima: aire, agua, tierra y fuego. Madrid: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 223-232
Serie/Num. : Publicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;11
Resumen : [ES]Díez-Sierra, J. y del Jesús, M., (2018) muestran una metodología para predecir estadísticos sub-diarios de precipitación en aquellos lugares de España donde únicamente existe información supra-diaria. En el presente trabajo se hace uso de los resultados del citado trabajo para calibrar modelos puntuales (Cowpertwait et al., 2013) y generar así series sintéticas horarias de precipitación en diferentes localizaciones de España. El objetivo del presente trabajo es evaluar los periodos de retorno de las series sintéticas simuladas para tres escenarios. Alimentando los Modelos Puntuales mediante: (1) estadísticos horarios y diarios de las series observadas, (2) estadísticos horarios predichos por los resultados de Díez-Sierra, J. y del Jesús, M., (2018) y estadísticos diarios observados y (3) únicamente con estadísticos diarios observados. Además con el propósito de analizar los efectos del clima futuro, las series sintéticas serán actualizadas mediante los resultados de los modelos climáticos globales (Global Climate Models, GCMs) correspondientes al Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5, Taylor, 2012); así como también mediante las proyecciones diarias de precipitación elaboradas por la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). Los resultados del trabajo muestran por un lado que calibrando los modelos puntuales mediante los resultados predichos por Díez-Sierra, J. y del Jesús, M. (2018), somos capaces de reproducir los periodos de retorno horarios observados. Y por otro que, según el presente análisis, los periodos de retorno se incrementarán significativamente para el clima futuro.
[EN]Díez-Sierra, J. y del Jesús, M., (2018) present a methodology for predicting sub-daily rainfall statistics in those places in Spain where only supra-daily information is available. The results of the aforementioned work are used to inform Point Models (Cowpertwait et al., 2013) and to generate hourly rainfall synthetic time series in different locations in Spain. The objective of the present work is to evaluate the return periods of the synthetic series for three different scenarios. Fitting the Point Models by: (1) hourly and daily statistics from observed time series, (2) hourly statistics predicted by the results of Díez-Sierra, J. y del Jesús, M., (2018) and daily statistics from observed time series and (3) only with daily statistics computed from observed time series. In addition, to analyze the effects of climate change, the synthetic series will be updated using the results of Global Climate Models (GCMs) corresponding to the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5, Taylor et al., 2012) and with daily rainfall projections produced by the Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). The results of the work show, on the one hand, that informing the Punctual Models by the results obtained by Díez-Sierra, J. y del Jesús, M., (2018), these are capable to reproduce the observed hourly return period; and on the other we show the effect of climate change in the return periods from several gauges in Spain.
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.
Patrocinador: Los autores agradecen a la Agencia Estatal de Investigación (AEI), del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad de España, y a la European Regional Development Fund (ERDF) por la financiación proporcionada a través de BIA2016-78397-P (AEI/FEDER, UE).
URI : http://hdl.handle.net/20.500.11765/9903
ISBN : 978-84-7837-098-6
Colecciones: (2018, Cartagena). XI Congreso AEC


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