Análisis espacio-temporal de la sequía en España peninsular. Influencia de los principales patrones de teleconexión

Abstract

[ES]La sequía es el principal riesgo natural en términos de impacto económico y medioambiental en España. Por lo tanto, existe un gran interés en estudiar este fenómeno y su predictibilidad. Utilizando el índice SPEI de sequía, en este trabajo se analiza la influencia sobre ésta de los principales patrones de teleconexión que determinan la variabilidad hidrológica en la región de estudio (AO, NAO, EA, EAWR, SCAND y WeMO). Este análisis se realiza desde una descripción espacial y temporal. Los resultados aquí obtenidos muestran que la AO y la NAO son los patrones cuya incidencia en la variabilidad hidrológica es mayor, aunque la WeMO tiene mucha importancia al ser el patrón con mayor influencia en la sequía en el sureste. Esto es coherente con resultados obtenidos en trabajos previos de otros autores, que analizan la variabilidad de la precipitación y su relación con los patrones de teleconexión. Sin embargo, aparecen discrepancias debidas a que el índice de sequía utilizado en este estudio depende de otros parámetros además de la precipitación. Este trabajo se ha enmarcado dentro del proyecto DESEMON de AEMET, y podría ser de utilidad para el desarrollo de nuevas metodologías en la predicción estacional.

[EN]Droughts are the main natural hazard regarding their economic and environmental impacts over Spain. Therefore, studying this phenomenon and its predictability is very interesting. By using the SPEI drought index, an analysis of the influence on droughts of the main teleconnection patterns (TPs) which determinate hydrological variability over the region under study (AO, NAO, EA, EAWR, SCAND and WeMO) is performed in this work. This analysis consists of a spatial and temporal description. Results obtained in this study reveal that AO and NAO are the patterns with maximum impact on droughts, although WeMO has great interest because it is the TP with the largest influence on droughts over southeastern Spain. This is coherent with results obtained previously by other authors, who analyzed precipitation variability and its relationship with TPs. However, there are some discrepancies, which arise from the fact that the drought index considered here depends not only on the precipitation, but it is also influenced by other factors. This study is within the DESEMON project of AEMET, and it could be useful for developing new seasonal forecast methodologies.