Precisión e incertidumbre de las precipitaciones estimadas por modelos en la España Peninsular (1961-2000)variaciones espaciales y temporales
- Nicola Cortesi 1
- José Carlos González-Hidalgo 1
- William Cabos 2
- Michele Brunetti 3
- Martín de Luis 1
-
1
Universidad de Zaragoza
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-
2
Universidad de Alcalá
info
- 3 Institute of Atmospheric Sciences and Climate (CNR-ISAC)
- Concepción Rodríguez Puebla (coord.)
- Antonio Ceballos Barbancho (coord.)
- Nube González Reviriego (coord.)
- Enrique Morán Tejeda (coord.)
- Ascensión Hernández Encinas (coord.)
Editorial: Asociación Española de Climatología
ISBN: 978-84-695-4331-3
Año de publicación: 2012
Páginas: 53-62
Congreso: Asociación Española de Climatología. Congreso (8. 2012. Salamanca)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
Se presenta un análisis de la validación (periodo 1961-2000) del promedio de las precipitaciones estacionales en la España peninsular simuladas por un ensemble de once modelos climáticos regionales utilizando como condiciones de contorno el reanálisis ERA40. Los modelos seleccionados proceden del proyecto ENSEMBLES. Para su validación se ha empleado la base de datos MOPREDAS, que por su elevada densidad espacial y cubrir un periodo suficientemente largo (1946- 2005), es muy adecuada para la validación de simulaciones climáticas regionales de alta resolución. Los resultados sugieren que, en general, los promedios de los modelos analizados producen una razonable distribución espacial y temporal de las precipitaciones en el área central y occidental de la península durante el periodo de invierno, en menor medida en primavera y otoño, y muy poco real en verano; mientras que los resultados obtenidos en la franja de la cornisa cantábrica y la vertiente mediterránea son menos o poco realistas. Se discuten las posibles causas de dicha distribución espacial y temporal, debido a que los diferentes modelos parecen ser capaces de reproducir notablemente el patrón atmosférico NAO muy influyente en el centro-oeste peninsular, pero no otros patrones de importancia en las áreas donde los modelos producen sus peores resultados. Finalmente se consideran algunas de las implicaciones que las predicciones pueden producir donde el ensemble genera peores resultados.