Aplicación de técnicas de reducción de escala estadística para la generación de proyecciones climáticas regionales de temperaturas extremas en Argentina

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Los modelos climáticos globales (GCMs) están diseñados para describir las características climáticas de la gran escala y la posible evolución del clima futuro. Sin embargo, éstos presentan grandes deficiencias en representar procesos de escala pequeña que pueden modular el clima regional. Ante esta...

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Autor principal: Balmaceda Huarte, Rocío
Otros Autores: Bettolli, María Laura
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2023
Materias:
TEMPERATURAS MAXIMA Y MINIMA
MODELADO ESTADISTICO REGIONAL
REANALISIS
MODELOS CLIMATICOS GLOBALES
PERFECT PROGNOSIS
CAMBIO CLIMATICO
SUR DE SUDAMERICA
MAXIMUM AND MINIMUM TEMPERATURE
MACHINE LEARNING
REANALYSIS
CLIMATE CHANGE
SOUTHERN SOUTH AMERICA
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7336_BalmacedaHuarte
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n7336_BalmacedaHuarte_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling I28-R145-tesis_n7336_BalmacedaHuarte_oai2024-09-02 Bettolli, María Laura Balmaceda Huarte, Rocío 2023-06-16 Los modelos climáticos globales (GCMs) están diseñados para describir las características climáticas de la gran escala y la posible evolución del clima futuro. Sin embargo, éstos presentan grandes deficiencias en representar procesos de escala pequeña que pueden modular el clima regional. Ante esta limitación, surgen las técnicas de reducción de escala estadística (ESD), que permiten relacionar las variables de altura con la información local en superficie. De esta manera se obtienen modelos empíricos de predicción que son aplicados a los GCMs para proyectar el clima futuro con detalle regional. En esta tesis se evaluaron distintas técnicas de ESD para simular las temperaturas máxima y mínima diarias en diferentes regiones climáticas de Argentina, con foco en aspectos relevantes para su aplicación en proyecciones de cambio climático. Los resultados mostraron que los modelos ESD son capaces de capturar las características generales de las temperaturas extremas en Argentina, siendo las regiones con topografía compleja un desafío adicional. Al aplicar los modelos ESD, la técnica estadística considerada, la configuración de los predictores y el GCMs utilizado, introdujeron las mayores fuentes de incertidumbre. Para finales de siglo, las simulaciones proyectan un aumento generalizado de las temperaturas extremas en Argentina, con una señal de cambio más fuerte en las regiones del norte de Argentina. Global climate models (GCMs) are designed to describe large-scale climate characteristics and the possible evolution of future climate, however, GCM shows major deficiencies when it comes to representing small-scale processes that may condition the regional climate. Empirical statistical downscaling (ESD) arises to address this limitation, generating local climate information through empirical relationships between large-scale variables with surface observations. These relationships are then used to construct prediction models which are applied to the GCMs outputs to obtain future projections with regional detail. In this thesis, different ESD techniques were evaluated to simulate maximum and minimum temperatures in the different climatic regions of Argentina, focusing on key aspects for their application in climate change projections. Results showed that downscaling models were able to capture the general characteristics of the daily extreme temperatures in Argentina, although regions with complex topography posed a further challenge to capture them. When applying the ESD models, the technique considered, the predictor configuration and the GCMs used, introduced the main sources of uncertainty. By the end of the century, the simulations project a general increase in extreme temperatures over Argentina, with a stronger signal of change in northern Argentina. Fil: Balmaceda Huarte, Rocío. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7336_BalmacedaHuarte spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar TEMPERATURAS MAXIMA Y MINIMA MODELADO ESTADISTICO REGIONAL REANALISIS MODELOS CLIMATICOS GLOBALES PERFECT PROGNOSIS CAMBIO CLIMATICO SUR DE SUDAMERICA MAXIMUM AND MINIMUM TEMPERATURE MACHINE LEARNING REANALYSIS PERFECT PROGNOSIS CLIMATE CHANGE SOUTHERN SOUTH AMERICA Aplicación de técnicas de reducción de escala estadística para la generación de proyecciones climáticas regionales de temperaturas extremas en Argentina Assessing statistical downscaling techniques to generate regional climate projections of extreme temperatures in Argentina info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n7336_BalmacedaHuarte_oai
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