Un método simple para la estimación de precipitación usando OLR

ZOTELO, C.; GONZÁLEZ, M.; BARROS, V.

Bahía Blanca, Argentina

Congreso; XXIII Reunión Científica Geofísica y Geodesia; 2006

Asociación Argentina de Geofíscos y Geodestas

En el presente trabajo, se estudió la relación existente entre los valores de anomalía mensual de precipitación y la radiación de onda larga saliente terrestre (OLR), explorando la posibilidad de generar un modelo sencillo para la estimación de lluvia. El análisis se restringió a la región limitada por los paralelos 21.25ºS - 31.25ºS y los meridianos 48.75ºW - 58.75ºW, en el período 1975-2000. Debido a las características locales y a los distintos regímenes de lluvia que se producen en diferentes épocas del año, se crearon y caracterizaron diversos índices basados en OLR, con el fin de determinar el mejor estimador de las anomalías mensuales de precipitación. Se obtuvieron matrices mensuales y estacionales de correlación entre dichos índices y las anomalías de precipitación para determinar patrones de variación interanual e interestacional. Se establecieron métodos de selección de los índices predictores así como una función de ajuste del tipo lineal y no lineal para cada mes del año. En general, se observa que la presencia del evento Niño actúa como intensificador de la relación entre los índices y las anomalías estacionales de precipitación durante todo el año. En particular, esto se evidencia más en primavera y otoño. Por su parte, la presencia del evento Niña se presenta como intensificador de dicha relación únicamente en primavera. Se concluye que si bien el valor mensual de OLR es una herramienta útil para determinar zonas con actividad convectiva, resulta no ser siempre el mejor estimador directo de la lluvia. Existen, no obstante, índices derivados de la OLR como P240, que resultan ser más apropiados. De las funciones predictoras propuestas, el ajuste no lineal resulta más adecuado en el 67% de los casos. Si se tiene en cuenta que en marzo y en abril la elección de una expresión lineal se fundamenta únicamente en criterios de simplicidad, eleva su relevancia al 89%. Sin embargo, de los métodos de selección aplicados, se observa que la precipitación en primavera no puede ser representada por ninguno de los índices propuestos.