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Análisis Estadísticode
Datos Climáticos
Análisis Estadísticode
Datos Climáticos
Facultad de Ciencias – Facultad de Ingeniería2009
M. Barreiro – M. Bidegain – A. Díaz
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.
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
Bibliografía• Wilks, D., 2006: Statistical Methods in the
Atmospheric Sciences, Academic Press, 627 pp.
• Necco, G.V. 1984. 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 climatologicalanalysis. Technical Note N°81 WMO N°199
• Von Storch and F.W.Zwiers. 1999. StatisticalAnalysis in Climate Research. CambridgeUniversity Press, 484 pp.
Introducción
• Clima
• Climatología
• ¿Por qué los métodos estadísticos?
• Variabilidad climática
• Escalas
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.
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.
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.
Clima…
• Climate may be defined as the multivariate, multiple-time probability distribution of status of the ocean-ice-atmosphere system. (North et al. 1982)
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.
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
¿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.
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
Pero, ¿y los modelos numéricos determinísticos…?
En primer lugar, no son perfectos.
Y en segundo lugar…
1963: La atmósfera como sistemacaótico (Ed. Lorenz)
Sistema de Lorenz
Sensibilidad a las condiciones iniciales
Modelo simplificadode convección
Deterministic Non-Periodic Flow
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
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”).
Se puede mejorar la performance de los modelos numéricos, postprocesando sus salidas, utilizando “ensembles”.
simulación con la “mejor” condición inicial
evolución real
– Las series de datos no son suficientemente largas.
– El clima puede cambiar y las series largas pueden no representar adecuadamente el clima presente.
Pero también hay que tener en cuenta que…
Variabilidad climática (espacial)
Los valores dependen del período! Aquí es 1961-1990
Temperatura Precipitación
Variabilidad climática (variabilidad temporal)
Pluviómetro Rivera (1914-1997)
Precipitación agosto
La variabilidad interanual es muy relevante
Temperaturas deSuperficie del Mar (TSM)
Presión atmosféricaen superficie
El Niño – Oscilación Sur (ENOS)
Modo de variabilidad cuasi-periódica del sistema acoplado atmósfera-océano en el Pacífico ecuatorial
Genta et al, 1998Medias Móviles Centradas de 30 años
-1
0
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2
3
4
5
1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000
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-0 .1
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0.1
0.2
0.3
0.4
1 8 8 0 1 9 0 0 1 9 2 0 1 9 4 0 1 9 6 0 1 9 8 0 2 0 0 0
Paraná
ParaguayUruguayNegro
TSM Pacífico
TSM Pacífico
Caudal Medio
Nor
mal
izad
osV
al./D
esv.
Tip
.“Tendencias” en caudales de ríos “Tendencias” en caudales de ríos
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.
Escalas espaciales y temporales de fenómenos meteorológicos
(WMO No. 993, 2006)
PRONÓSTICO A LARGO PLAZO
PRONÓSTICO A CORTO PLAZO
PRONÓSTICO A MEDIANO PLAZO
(Tormenta severa)