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La reducción de escala estadística (ESD, empirical statistical downscaling, por su traducción al inglés), busca establecer la relación entre el estado de la atmósfera sobre una determinada región y el comportamiento de las variables meteorológicas que se registran en la superficie de la misma. Estas técnicas resultan de gran utilidad para distintas aplicaciones que requieren información climática regional o local.El agrupamiento de los predictores es uno de los aspectos indispensables en la ESD, lo cual demanda técnicas que resulten eficientes a tal propósito, debido al gran volumen de datos que se utilizan y a su naturaleza no lineal. En este sentido, la computación neuronal ha demostrado ser de gran utilidad en escenarios como estos, aportando distintas técnicas, entre las que se destacan los mapas de Kohonen, los cuales permiten llevar a cabo tareas de agrupamiento y clasificación de datos de forma automática (aprendizaje no supervisado). Una de sus características más destacadas, es la facilidad con la que se pueden agrupar para crear estructuras jerárquicas, lo cual no sólo posibilita representar la estructura natural de los datos, sino que también, permite optimizar el uso de la capacidad de procesamiento disponible.En los modelos climáticos, las variables atmosféricas (predictores) se representan mediante puntos de rejilla en varios niveles atmosféricos, dicha representación se puede considerar como una estructura jerárquica, la cual fácilmente puede ser reproducida mediante los mapas de Kohonen. Por ello, el objetivo de este trabajo es utilizar los mapas de Kohonen para realizar el agrupamiento de predictores de precipitación y temperatura por medio de una jerarquía de puntos de rejilla para su utilización en la ESD. Los predictores utilizados pertenecen al reanálisis atmosférico ERA-Interim, mientras que los predictandos (precipitación y temperatura) pertenecen a los registros de estaciones meteorológicas del Servicio Meteorológico Nacional de Argentina. En ambos casos, los datos corresponden a cuatro salidas/registros por día (00, 06, 12 y 18 UTC). El alcance espacial corresponde al dominio 18°S-39°S y 49°O-68°O. Mientras que el alcance temporal, abarca desde 1991 a 1998.Los resultados indican que fue posible obtener una clasificación de las distintas estructuras de la atmósfera para cada punto de rejilla. Estas estructuras atmosféricas pudieron ser asociadas con la probabilidad de ocurrencia de distintos umbrales de precipitación y temperatura para cada estación meteorológica. Asimismo, se pudieron identificar las estructuras que favorecen condiciones diferenciadas de precipitación y temperatura al compararlas con sus respectivas probabilidades climatológicas. Se observó una variación espacial según la variable predictando y el umbral analizado.

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