Análisis Estadístico de Datos Climáticos. M. Barreiro M. Bidegain A. Díaz

Transcripción

1 Análisis Estadístico de Datos Climáticos M. Barreiro M. Bidegain A. Díaz Facultad de Ciencias Facultad de Ingeniería 2009

2 Objetivo del curso Desarrollar habilidades para identificar y describir estructuras de datos climáticos, tanto en sus valores medios como en su variabilidad espacial y/o temporal. Realizar aplicaciones al diagnóstico de relaciones entre distintas variables climáticas, y al pronóstico.

3 Temario Introducción Clima, Climatología y variabilidad climática (espacial y temporal). Escalas Datos climáticos. Revisión sobre el concepto de probabilidad. Datos univariados Análisis exploratorio aplicado a datos climáticos. Descripción de poblaciones por medio de distribuciones empíricas. Histogramas. Datos apareados. Diagramas de dispersión. Coeficientes de correlación. Aplicaciones al diagnóstico y pronóstico. Distribuciones paramétricas. Distribuciones discretas y continuas. Distribuciones de probabilidad frecuentes en variables climáticas. Estimación de parámetros. Pruebas de hipótesis. Aplicaciones. Modelos paramétricos de relaciones entre variables climáticas. Regresión lineal simple y múltiple. Regresión no lineal. Análisis de estratificación y composición. Aplicaciones en diagnóstico y en pronóstico. Series temporales o cronológicas. Datos multivariados Revisión de conceptos fundamentales sobre estadística multivariada. Algebra de matrices. Distribución normal multivariada. Análisis de componentes principales. Ejemplos y aplicaciones. Análisis de correlación canónica. Aplicaciones a diagnóstico y pronóstico. Análisis de agrupaciones (cluster analysis). Verificación y valor de los pronósticos

4 Bibliografía Wilks, D., 2006: Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, Academic Press, 627 pp. Necco, G.V Estudio del clima sobre la base de las estadísticas. Métodos de análisis de series en climatología. Universidad de Buenos Aires. Thom H.C.S. Some methods of climatological analysis. Technical Note N 81 WMO N 199 Von Storch and F.W.Zwiers Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge University Press, 484 pp.

5 Introducción Clima Climatología Por qué los métodos estadísticos? Variabilidad climática Escalas

6 Clima (según la RAE) (Del lat. clima, y este del gr.???µa). 1. m. Conjunto de condiciones atmosféricas que caracterizan una región. 2. m. Temperatura particular y demás condiciones atmosféricas y telúricas de cada país.

7 Clima... Es el conjunto de estados de tiempo atmosférico que se producen en una determinada región y que otorgan a ésta una particular idiosincrasia. El concepto de clima incluye no sólo los valores medios de las variables meteorológicas, sino también sus extremos. Prof. Gustavo Necco.

8 Clima (según la American Meteorological Society) AMS Glossary: climate The slowly varying aspects of the atmosphere hydrosphere land surface system. Está caracterizado típicamente en términos de promedios adecuados del sistema climático en períodos de un mes o más, tomando en consideración la variabilidad temporal de los valores promediados. La clasificación climática incluye la variación espacial de estas variables promediadas en el tiempo. En un principio, se consideraba el clima local como poco más que el transcurso anual de promedios de largo plazo de la temperatura en superficie y la precipitación. Actualmente, el concepto de clima se ha ampliado y evolucionado in décadas recientes en respuesta a la comprensión creciente de los procesos subyacentes que determinan el clima y su variabilidad. See also climate system, climatology, climate change, climatic classification.

9 Clasificación de Climas según Köppen

10 Clima Climate may be defined as the multivariate, multiple-time probability distribution of status of the ocean-ice-atmosphere system. (North et al. 1982)

11 Climatología Descripción y estudio científico del clima (según la AMS) Según la RAE: 1. f. Tratado del clima. 2. f. Conjunto de las condiciones propias de un determinado clima.

12 Climatología Hay otro uso de la palabra, que refiere a valores estadísticos descriptivos de alguna variable. P. ej. medias mensuales de temperaturas en un cierto lugar

13 Por qué los métodos estadísticos para analizar datos climáticos? Los procesos climáticos presentan irregularidades que son fuente de incertidumbre. La estadística permite: describir los datos cuantificar la incertidumbre realizar inferencias.

14 Aplicación de métodos estadísticos La aplicación de métodos estadísticos adecuados debe ayudar a la comprensión de los fenómenos físicos subyacentes Valoración de hipótesis El análisis estadístico de los datos puede sugerir la existencia (o no) de relaciones entre variables Pero no confundir relaciones estadísticas con relaciones causa-efecto!! La descripción de los datos observados puede ayudar a la predicción

15 Pero, y los modelos numéricos determinísticos? En primer lugar, no son perfectos. Y en segundo lugar

16 1963: La atmósfera como sistema caótico (Ed. Lorenz) Deterministic Non-Periodic Flow Sistema de Lorenz Modelo simplificado de convección Sensibilidad a las condiciones iniciales

17 El Efecto Mariposa Luego de tener éxito en escribir ecuaciones determinísticas para el flujo atmosférico y logrado integrarlas numéricamente, surgió un obstáculo no previsto: La predictibilidad del sistema es de solamente 2 a 3 semanas

18 El mundo después de Lorenz Consecuencias del caos determinístico: El pronóstico del tiempo (determinístico y limitado en su horizonte temporal) se separa conceptualmente del pronóstico climático (necesariamente probabilístico). Se abandona el objetivo de controlar del tiempo. La predictibilidad del clima debe tener otros orígenes que el atmosférico (otros subsistemas climáticos con mayor memoria ).

19 Se puede mejorar la performance de los modelos numéricos, postprocesando sus salidas, utilizando ensembles. simulación con la mejor condición inicial evolución real

20 Ensemble de Pronósticos del Clima

21 Pero también hay que tener en cuenta que Las series de datos no son suficientemente largas. El clima puede cambiar y las series largas pueden no representar adecuadamente el clima presente.

22 Variabilidad climática (espacial) Temperatura Precipitación Los valores dependen del período! Aquí es

23 Climatología temperatura agosto Fuente: IRI - USA

24 Regionalización 14 Regiones o clusters 343 divisiones climáticas

25 Variabilidad climática (variabilidad temporal) Pluviómetro Rivera ( ) Precipitación agosto La variabilidad interanual es muy relevante

26 Variabilidad interanual Temperatura media en Paysandú:

27 Ciclos anuales de precipitaciones en Salto, Melo, Montevideo Pisciottano et 1994

28 Ciclo anual de temperaturas

29 Regionalización de la precipitación en Uruguay según su ciclo anual Terra y Pisciottan 1994

30 El Niño Oscilación Sur (ENOS) Modo de variabilidad cuasi-periódica del sistema acoplado atmósfera-océano en el Pacífico ecuatorial Temperaturas de Superficie del Mar (TSM) Presión atmosférica

31 Índices de ENOS

32 Ensemble de Pronósticos del Clima

33 Tendencias en precipitaciones IPCC 2008

34 Atlántico Sud-Occidental (Noviembre) Tendencias en las TSM

35 Tendencias en caudales de ríos Normalizados Val./Desv.Tip Paraná Paraguay Uruguay Negro TSM Pacífico Caudal Medio TSM Pacífico

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37 Escalas (espaciales y temporales) Son magnitudes (o rangos de magnitudes) que sirven para describir algunos fenómenos La escala espacial es una longitud característica del fenómeno; (ej., de una tormenta extratropical) La escala temporal está asociada a la duración y da idea de la memoria o persistencia del proceso (ejs. presión a nivel del mar) Ambas suelen crecer o decrecer juntas.

38 Escalas espaciales y temporales de fenómenos meteorológicos PRONÓSTICO A LARGO PLAZO PRONÓSTICO A MEDIANO PLAZO PRONÓSTICO A CORTO PLAZO (Tormenta severa) (WMO No. 993, 2006)

39 Escalas de movimientos atmosféricos