Técnicas estadísticas para proyecciones climáticas regionales de las temperaturas.

BALMACEDA HUARTE, R; BETTOLLI MARIA LAURA; PENALBA O

Buenos Aires

Jornada; Jornada del Programa Interdisciplinario de la Universidad de Buenos Aires sobre Cambio Climático (PIUBACC); 2017

UBA

Los modelos climáticos globales (GCM, por sus siglas en inglés) están diseñados para describir las características climáticas de la gran escala y la posible evolución del clima futuro, en respuesta al incremento de gases de efecto invernadero. Sin embargo, aún presentan grandes deficiencias en representar procesos de escala pequeña que pueden modular el clima regional. De manera que para generar información climática de escala regional es necesario aplicar técnicas (dinámicas o estadísticas) que relacionen la información de gran escala provista por los GCM con la información climática de escala regional. Estas técnicas se conocen como técnicas de reducción de escala, necesaria para la evaluación de impactos y toma de decisiones.Las técnicas estadísticas de reducción de escala (ESD, por sus siglas en inglés) permiten relacionar las variables de gran escala, usualmente obtenidas a partir de reanálisis, con las variables locales observadas en estaciones meteorológicas. De esta manera, se obtienen modelos empíricos de predicción que se aplican posteriormente en las salidas de los GCM para proyectar el clima futuro en cada punto de estación (Gutierrez et al, 2013).Las metodologías de ESD han sido aplicadas ampliamente en diversas regiones del planeta (Gutierrez et al, 2013) mostrando un muy buen desempeño, que fundamenta su utilidad en estudios sobre proyecciones futuras del clima. A pesar de ello, en Argentina el potencial de las técnicas de ESD no se ha explorado de manera tan sustancial ni tan sistemática como en otras regiones del mundo.Asimismo, las tendencias positivas en las temperaturas mínimas en el centro y norte de Argentina se han observado acompañadas de un aumento en las olas de calor y disminución en heladas (Rusticucci 2012; Skansi et al., 2013). De manera que, los eventos extremos de temperatura se han identificado como una de las principales preocupaciones relacionadas con los impactos del cambio climático. A partir de los resultados del IPCC (2013) se prevé que su frecuencia y gravedad aumenten en un clima futuro más aún si esos eventos ocurren en ciudades densamente pobladas.En este contexto, el objetivo de este trabajo es calibrar y validar la técnica de regresión lineal múltiple para la reducción de escala estadística de las temperaturas máxima y mínima diarias en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.