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Rejilla de observaciones interpoladas de alta resolución en España para precipitación y
temperatura: SpainHRJesús FernándezMaría Rosa Pons
Rafael AncellMaría Dolores Frías
Jose Manuel Gutiérrez
Sixto Herrera Garcí[email protected] de Física de Cantabria, CSIC-UC
CLIVAR. Clima en España: Pasado, presente y futuro, Madrid, 11-13 Febrero
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Objetivos
El objetivo de este trabajo es desarrollar una base de datos que establezca un nexo entre la red de observaciones y los modelos regionales, de modo que represente fielmente las observaciones a diferentes escalas temporales y a su vez pueda ser usada para validar los modelos.
Observaciones SpainHR
RCMs
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Contenido
Construcción del Grid:– Selección de la red de observaciones– Validación de los métodos de interpolación– Desarrollo de la base de datos.
Validación del Grid– Escala Anual– Escala Estacional– Escala Diaria. Efemérides y Valores Extremos.
Aplicaciones– Estudios de Tendencias– Validación de RCMs– Estudios de Teleconexiones
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Contenido
Construcción del Grid:– Selección de la red de observaciones– Validación de los métodos de interpolación– Desarrollo de la base de datos.
Validación del Grid– Escala Anual– Escala Estacional– Escala Diaria. Efemérides y Valores Extremos.
Aplicaciones– Estudios de Tendencias– Validación de RCMs– Estudios de Teleconexiones
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La base de datos utilizada para el desarrollo del grid ha sido la red secundaria de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET):
Metodologías: Selección de la base de datos
A esta base de datos inicial se le aplicaron los siguientes criterios de calidad:• Detección y eliminación de outliers.• Las series deben tener 20 años de observaciones en el periodo 1950-2003 y al menos 15 años con un porcentaje de datos superior al 90%.• Las series anuales deben pasar los tests de Alexandersson y SNHT con un nivel de confianza del 95% y 99% respectivamente. • Una vez aplicados los criterios anteriores, se obtuvieron las siguientes estaciones:
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Características básicas de la base de datos
Metodologías: Selección de la base de datos
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Contenido
Construcción del Grid:– Selección de la red de observaciones– Validación de los métodos de interpolación– Desarrollo de la base de datos.
Validación del Grid– Escala Anual– Escala Estacional– Escala Diaria. Efemérides y Valores Extremos.
Aplicaciones– Estudios de Tendencias– Validación de RCMs– Estudios de Teleconexiones
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Test (250 estaciones)
Training (2500 estaciones)
Observaciones (2750 estaciones)
Metodologías: Validación Cruzada
Para validar los diferentes métodos utilizados se dividió la red de observaciones en dos conjuntos: test y training. La validación consistió en aproximar los datos de las estaciones de test con el ajuste de los métodos con el conjunto de entrenamiento
Los métodos analizados fueron el Kriging, los Splines y el ADW.Los parámetros considerados en la validación fueron el bias, el RMSE (pp>=0.1mm) y la correlación (pp>=0.1mm) entre la serie interpolada y la observada.El método seleccionado finalmente fue el Kriging.
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A medida que aumentamos la agregación temporal la correlación entre la serie interpolada y la observada aumenta, pasando de correlaciones de 0.6-0.7 a correlaciones superiores a 0.8.Por otro lado, la relación entre el bias y la desviación estándar se mantiene más o menos constante en todos los casos.
Metodologías: Validación Cruzada
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Contenido
Construcción del Grid:– Selección de la red de observaciones– Validación de los métodos de interpolación– Desarrollo de la base de datos.
Validación del Grid– Escala Anual– Escala Estacional– Escala Diaria. Efemérides y Valores Extremos.
Aplicaciones– Estudios de Tendencias– Validación de RCMs– Estudios de Teleconexiones
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Climatologías: Climatología Anual
Precipitación Acumulada (mm/año) y frecuencia de días con precipitaciones superiores a 0.1mmAmbas rejilla reproducen aceptablemente la climatología observada, aunque la rejilla de ENSEMBLES pierde cierto detalle y sobreestima la ocurrencia de precipitación.
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Climatologías: Climatología Anual
Temperatura Mínima y Máxima (ºC)El modelo orográfico de la rejilla de ENSEMBLES tiene un gran peso en la climatología.
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Climatologías: Climatología Estacional
Ciclo Estacional: Precipitación
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Climatologías: Climatología Estacional
Ciclo Estacional: Temperatura Máxima
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Climatologías: Valores Extremos
El grid SpainHR presenta un buen comportamiento incluso para los percentiles 90, 95 y 99, tanto en su distribución espacial como en los valores de los mismos.El grid de ENSEMBLES no mantiene el buen comportamiento mostrado en los valores medios para estos valores.
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Climatologías: Efemérides
La siguiente serie de figuras muestra la evolución diaria de dos efemérides registradas por AEMET los días: 30-Septiembre-1997 y 25-Febrero-2003. Se muestran los 5 días anteriores a la efeméride y el día posterior en las observaciones y los grids SpainHR y ENSEMBLES.
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Contenido
Construcción del Grid:– Selección de la red de observaciones– Validación de los métodos de interpolación– Desarrollo de la base de datos.
Validación del Grid– Escala Anual– Escala Estacional– Escala Diaria. Efemérides y Valores Extremos.
Aplicaciones– Estudios de Tendencias– Validación de RCMs– Estudios de Teleconexiones (Mª Dolores Frías)
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Estudios de Tendencias
A continuación mostraremos algunos resultados sobre las tendencias de precipitación y temperatura para la península y Baleares para el periodo 1970-2000 ya que es el periodo en el que se mantiene un bloque de estaciones comunes y con un porcentaje de lagunas muy bajo.
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Estudios de Tendencias
No existe tendencia estadísticamente significativa para la precipitación.Las temperaturas máxima y mínima tiene una tendencia positiva, siendo ésta más acusada en el caso de las temperaturas mínimas.La rejilla reproduce las oscilaciones de las observaciones y su tendencia.
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Validación de RCMs
Climatologías de algunos RCMs anidados con ERA40 en el periodo 1961-2000
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Conclusiones
La correlación entre la serie observada y la interpolada aumenta al tomar datos semanales o mensuales.
Ambas rejillas presentan un buen comportamiento para los valores medios, tanto a escala anual como estacional.
La escala diaria y los percentiles más altos de la precipitación están mejor representados por SpainHR.
La rejilla SpainHR capta la variabilidad interanual de las observaciones y reproduce sus tendencias.
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Fin de la Presentación
Gracias por su atención.