Artículo
El cambio climático y el evidente calentamiento global hacen que la caracterización climática a escala regional sea un elemento indispensable para conocer los impactos negativos que se podrían generar sobre las actividades económicas. En este contexto, adquieren importancia las regiones áridas debido a que son más susceptibles a los efectos de la variabilidad climática, sobre todo en aquellas que basan su economía en actividades agropecuarias. Para su estudio, son necesarias series climáticas de al menos 30 años. En ciertas ocasiones éstas suelen ser escasas o incompletas. Por tal motivo, los modelos climáticos surgen como una herramienta que favorece la generación de esta información. Por ello, en este trabajo se estudió el ajuste entre los datos de variables climáticas obtenidas del Renalysis (NCEP/NCAR) y las observadas In situ, considerando una escala climática (promedios 1960-2020) y otra estacional (teniendo en cuenta sólo los valores de cada estación del año). Para ello, se compararon series de datos mensuales de Temperatura del aire, Humedad relativa y Precipitación medidas In situ pertenecientes a nueve estaciones meteorológicas con series adquiridas del Reanálisis. Como resultado, se obtuvo que la Temperatura del aire y la Precipitación fueron las variables que presentaron buenos ajustes estadísticos en ambas escalas de análisis. La Humedad relativa no tuvo resultados significativos. A partir de análisis de regresión, se demostró que es posible corregir los datos del Reanálisis para la caracterización climática de la Región de Cuyo. La información generada conforma una base de datos sólida para el diseño de un plan de manejo del espacio enmarcado dentro de los lineamientos del desarrollo sustentable. Climate change and evident global warming make climate characterization at a regional scale essential to know the climate of a region, given that its variability could affect the economic activities, especially those that base their economy on agricultural activities. In this context, arid areas are relevant because they are vulnerable to climate variability effects. In order to study the climate, it is necessary to have meteorological series for at least 30 years. Sometimes they are scarce or incomplete. For these reasons, numerical climate models emerge as a tool that favors the generation of this information. This study aimed at studying the adjustment between the data of climatic variables obtained from the Reanalysis (NCEP/NCAR) and those observed In situ, considering a climatic (1960-2020 means values) and a seasonal scale (considering only the values of each season of the year). To do that, it was analyzed monthly data series of air temperature, relative humidity, and precipitation measured In situ from nine meteorological stations. Then, we compared them with those acquired from the Reanalysis. As a result, it was obtained that air temperature and precipitation were the variables that presented suitable statistical adjustments in both time scales. Relative humidity did not have significant results. From a regression analysis, it was shown that it is possible to correct the Reanalysis data for the climatic characterization of Cuyo Region. The information generated represents a solid database for designing a land management plan framed within the guidelines of sustainable development.
Caracterización climática de la región de Cuyo (Argentina) con datos in situ y del Reanálisis NCEP/NCAR
Título:
Climatic characterization of Cuyo region (Argentina) based on in situ and reanalysis NCEP/NCAR data
Fecha de publicación:
15/07/2022
Editorial:
Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Humanidades. Departamento de Geografía
Revista:
Boletín geográfico
ISSN:
0326-1735
e-ISSN:
2313-903X
Idioma:
Español
Tipo de recurso:
Artículo publicado
Clasificación temática:
Resumen
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Citación
Ferrelli, Federico; Caracterización climática de la región de Cuyo (Argentina) con datos in situ y del Reanálisis NCEP/NCAR; Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Humanidades. Departamento de Geografía; Boletín geográfico; 44; 1; 15-7-2022; 13-38
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