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Predictability of teleconnection indexes and their applicability in seasonal and decadal prediction
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dc.contributor.authorRedolat, Daríoes_ES
dc.contributor.authorMonjo, Robertes_ES
dc.date.accessioned2018-10-23T07:37:18Z-
dc.date.available2018-10-23T07:37:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationMontávez Gómez, Juan Pedro, et al. (eds.). El clima: aire, agua, tierra y fuego. Madrid: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 331-339es_ES
dc.identifier.isbn978-84-7837-098-6-
dc.identifier.otherNIPO: 014-18-007-9-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/9913-
dc.descriptionPonencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018.es_ES
dc.description.abstract[ES]Hasta hace poco, las salidas de modelos dinámicos han sido la principal fuente de información para obtener proyecciones climáticas a escalas de tiempo cortas. Sin embargo, en los últimos 10 años ha habido un progreso considerable en lo que se conoce como predicción decadal. Es decir, simulaciones multianuales hasta 30 años que se inician cada 5 años. Estas simulaciones se realizan normalmente a partir de modelos dinámicos, con los consiguientes problemas de inicialización. En este sentido, los índices de teleconexión, calculados a partir de patrones espaciales y temporales de variables atmosféricas u oceánicas, representan las interacciones del sistema océano-atmósfera y su evolución temporal. Su incorporación como predictores en modelos estadísticos para la meteorología estacional y climatología decadal representa una oportunidad para mejorar la previsibilidad de la atmósfera y el océano. En este trabajo, la predictibilidad de las diferentes índices de teleconexión se analizó mediante validación cruzada de la periodicidad obtenida con las técnicas de Transformada rápida de Fourier (FFT) y los filtros de rachas de Monjo.es_ES
dc.description.abstract[EN]Until recently, dynamical outputs have been the main source of information available for climate prediction at seasonal timescales. However, in the last 10 years there has been considerable progress in the so-called decadal prediction. That is, multi-annual simulations up to 30 years that are usually initiated every 5 years. These simulations are made usually from dynamical models, with the consequent initialization problems. In this sense, teleconnection indices - calculated from spatial and temporal patterns of atmospheric or oceanic variables - represent the interactions of the ocean-atmosphere system and its temporal evolution. Their incorporation as predictors of seasonal meteorology and decadal climatology from statistical models represents an opportunity in improving the predictability of the atmosphere and the ocean. In this work, the predictability of different teleconnection indices was analyzed by cross-validation the periodicity obtained with Fast Fourier Transform (FFT) techniques and Monjo's spell filters.es_ES
dc.description.sponsorshipThis study has been performed under the RESCCUE Project (RESilience to cope with Climate Change in Urban arEas a multisectorial approach focusing on water), which has received funding from European Commission by means of Horizon 2020, the EU Framework Programme for Research and Innovation, under Grant Agreement no. 700174.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherAsociación Española de Climatologíaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.relation.ispartofseriesPublicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;11-
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectPredicción estacionales_ES
dc.subjectPredicción decadales_ES
dc.subjectÍndices de teleconexiónes_ES
dc.subjectProyecciones climáticases_ES
dc.subjectInteracción Atmósfera-Océanoes_ES
dc.titlePredictability of teleconnection indexes and their applicability in seasonal and decadal predictiones_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/700174es_ES
Appears in Collections:(2018, Cartagena). XI Congreso AEC


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