La predicción de lluvia como herramienta para la toma de decisiones en las represas del río Limay

GONZÁLEZ, MARCELA HEBE

buenos aires

Jornada; Primeras Jornadas interdisciplinarias “El ciclo del agua en los agrosistemas; 2010

Facultad de veterinaria UBA

La predicción de la precipitación estacional en la cuenca del río Limay resulta de gran importancia debido a la localización de represas como El Chocón y Piedra del Aguila, responsables de la generación de gran parte de la energía eléctrica de Argentina. La época de mayor precipitación comienza en mayo y dura hasta setiembre. En este trabajo se presenta una metodología para seleccionar predictores en el mes de abril para pronosticar la lluvia acumulada entre mayo y julio (MJJ) y otros en el mes de julio para pronosticar la comprendida entre agosto y octubre (ASO). En general la precipitación estuvo asociada a anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Océano Indico, al tren de ondas de Rossby sobre el Pacífico y al viento en capas bajas sobre la cuenca. Los predictores permitieron generar modelos estadísticos utilizando una regresión lineal múltiple,  que resultaron eficientes y  fueron validados a través de una crossvalidación. La lluvia observada y pronosticada por el modelo para la cuenca  durante el período 1975-2007 mostraron una correlación significativa de 0.51 para MJJ y de 0.46 para ASO.  Los predictores fueron además utilizados para generar pronósticos areales sobre la provincia de Neuquén,  utilizando  una herramienta provista por el IRI llamada CPT (Climate Prediction Tool). Utiliza la correlación canónica entre predictores y precipitación para establecer una relación entre ellos. Se verificó la bondad de los mismos y los resultados mostraron que la correlación entre la precipitación en MJJ y en ASO estimada por CPT y observada para el período 1975-2007 es significativa sobre toda el área. Tanto los pronósticos sobre la cuenca como los areales resultan de gran relevancia en lo que concierne a la toma de decisiones para la apertura de compuertas de las presas. La predicción de la precipitación estacional en la cuenca del río Limay resulta de gran importancia debido a la localización de represas como El Chocón y Piedra del Aguila, responsables de la generación de gran parte de la energía eléctrica de Argentina. La época de mayor precipitación comienza en mayo y dura hasta setiembre. En este trabajo se presenta una metodología para seleccionar predictores en el mes de abril para pronosticar la lluvia acumulada entre mayo y julio (MJJ) y otros en el mes de julio para pronosticar la comprendida entre agosto y octubre (ASO). En general la precipitación estuvo asociada a anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Océano Indico, al tren de ondas de Rossby sobre el Pacífico y al viento en capas bajas sobre la cuenca. Los predictores permitieron generar modelos estadísticos utilizando una regresión lineal múltiple,  que resultaron eficientes y  fueron validados a través de una crossvalidación. La lluvia observada y pronosticada por el modelo para la cuenca  durante el período 1975-2007 mostraron una correlación significativa de 0.51 para MJJ y de 0.46 para ASO.  Los predictores fueron además utilizados para generar pronósticos areales sobre la provincia de Neuquén,  utilizando  una herramienta provista por el IRI llamada CPT (Climate Prediction Tool). Utiliza la correlación canónica entre predictores y precipitación para establecer una relación entre ellos. Se verificó la bondad de los mismos y los resultados mostraron que la correlación entre la precipitación en MJJ y en ASO estimada por CPT y observada para el período 1975-2007 es significativa sobre toda el área. Tanto los pronósticos sobre la cuenca como los areales resultan de gran relevancia en lo que concierne a la toma de decisiones para la apertura de compuertas de las presas. La predicción de la precipitación estacional en la cuenca del río Limay resulta de gran importancia debido a la localización de represas como El Chocón y Piedra del Aguila, responsables de la generación de gran parte de la energía eléctrica de Argentina. La época de mayor precipitación comienza en mayo y dura hasta setiembre. En este trabajo se presenta una metodología para seleccionar predictores en el mes de abril para pronosticar la lluvia acumulada entre mayo y julio (MJJ) y otros en el mes de julio para pronosticar la comprendida entre agosto y octubre (ASO). En general la precipitación estuvo asociada a anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Océano Indico, al tren de ondas de Rossby sobre el Pacífico y al viento en capas bajas sobre la cuenca. Los predictores permitieron generar modelos estadísticos utilizando una regresión lineal múltiple,  que resultaron eficientes y  fueron validados a través de una crossvalidación. La lluvia observada y pronosticada por el modelo para la cuenca  durante el período 1975-2007 mostraron una correlación significativa de 0.51 para MJJ y de 0.46 para ASO.  Los predictores fueron además utilizados para generar pronósticos areales sobre la provincia de Neuquén,  utilizando  una herramienta provista por el IRI llamada CPT (Climate Prediction Tool). Utiliza la correlación canónica entre predictores y precipitación para establecer una relación entre ellos. Se verificó la bondad de los mismos y los resultados mostraron que la correlación entre la precipitación en MJJ y en ASO estimada por CPT y observada para el período 1975-2007 es significativa sobre toda el área. Tanto los pronósticos sobre la cuenca como los areales resultan de gran relevancia en lo que concierne a la toma de decisiones para la apertura de compuertas de las presas. La predicción de la precipitación estacional en la cuenca del río Limay resulta de gran importancia debido a la localización de represas como El Chocón y Piedra del Aguila, responsables de la generación de gran parte de la energía eléctrica de Argentina. La época de mayor precipitación comienza en mayo y dura hasta setiembre. En este trabajo se presenta una metodología para seleccionar predictores en el mes de abril para pronosticar la lluvia acumulada entre mayo y julio (MJJ) y otros en el mes de julio para pronosticar la comprendida entre agosto y octubre (ASO). En general la precipitación estuvo asociada a anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Océano Indico, al tren de ondas de Rossby sobre el Pacífico y al viento en capas bajas sobre la cuenca. Los predictores permitieron generar modelos estadísticos utilizando una regresión lineal múltiple,  que resultaron eficientes y  fueron validados a través de una crossvalidación. La lluvia observada y pronosticada por el modelo para la cuenca  durante el período 1975-2007 mostraron una correlación significativa de 0.51 para MJJ y de 0.46 para ASO.  Los predictores fueron además utilizados para generar pronósticos areales sobre la provincia de Neuquén,  utilizando  una herramienta provista por el IRI llamada CPT (Climate Prediction Tool). Utiliza la correlación canónica entre predictores y precipitación para establecer una relación entre ellos. Se verificó la bondad de los mismos y los resultados mostraron que la correlación entre la precipitación en MJJ y en ASO estimada por CPT y observada para el período 1975-2007 es significativa sobre toda el área. Tanto los pronósticos sobre la cuenca como los areales resultan de gran relevancia en lo que concierne a la toma de decisiones para la apertura de compuertas de las presas. La predicción de la precipitación estacional en la cuenca del río Limay resulta de gran importancia debido a la localización de represas como El Chocón y Piedra del Aguila, responsables de la generación de gran parte de la energía eléctrica de Argentina. La época de mayor precipitación comienza en mayo y dura hasta setiembre. En este trabajo se presenta una metodología para seleccionar predictores en el mes de abril para pronosticar la lluvia acumulada entre mayo y julio (MJJ) y otros en el mes de julio para pronosticar la comprendida entre agosto y octubre (ASO). En general la precipitación estuvo asociada a anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Océano Indico, al tren de ondas de Rossby sobre el Pacífico y al viento en capas bajas sobre la cuenca. Los predictores permitieron generar modelos estadísticos utilizando una regresión lineal múltiple,  que resultaron eficientes y  fueron validados a través de una crossvalidación. La lluvia observada y pronosticada por el modelo para la cuenca  durante el período 1975-2007 mostraron una correlación significativa de 0.51 para MJJ y de 0.46 para ASO.  Los predictores fueron además utilizados para generar pronósticos areales sobre la provincia de Neuquén,  utilizando  una herramienta provista por el IRI llamada CPT (Climate Prediction Tool). Utiliza la correlación canónica entre predictores y precipitación para establecer una relación entre ellos. Se verificó la bondad de los mismos y los resultados mostraron que la correlación entre la precipitación en MJJ y en ASO estimada por CPT y observada para el período 1975-2007 es significativa sobre toda el área. Tanto los pronósticos sobre la cuenca como los areales resultan de gran relevancia en lo que concierne a la toma de decisiones para la apertura de compuertas de las presas. La predicción de la precipitación estacional en la cuenca del río Limay resulta de gran importancia debido a la localización de represas como El Chocón y Piedra del Aguila, responsables de la generación de gran parte de la energía eléctrica de Argentina. La época de mayor precipitación comienza en mayo y dura hasta setiembre. En este trabajo se presenta una metodología para seleccionar predictores en el mes de abril para pronosticar la lluvia acumulada entre mayo y julio (MJJ) y otros en el mes de julio para pronosticar la comprendida entre agosto y octubre (ASO). En general la precipitación estuvo asociada a anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Océano Indico, al tren de ondas de Rossby sobre el Pacífico y al viento en capas bajas sobre la cuenca. Los predictores permitieron generar modelos estadísticos utilizando una regresión lineal múltiple,  que resultaron eficientes y  fueron validados a través de una crossvalidación. La lluvia observada y pronosticada por el modelo para la cuenca  durante el período 1975-2007 mostraron una correlación significativa de 0.51 para MJJ y de 0.46 para ASO.  Los predictores fueron además utilizados para generar pronósticos areales sobre la provincia de Neuquén,  utilizando  una herramienta provista por el IRI llamada CPT (Climate Prediction Tool). Utiliza la correlación canónica entre predictores y precipitación para establecer una relación entre ellos. Se verificó la bondad de los mismos y los resultados mostraron que la correlación entre la precipitación en MJJ y en ASO estimada por CPT y observada para el período 1975-2007 es significativa sobre toda el área. Tanto los pronósticos sobre la cuenca como los areales resultan de gran relevancia en lo que concierne a la toma de decisiones para la apertura de compuertas de las presas.