Explorando Temperaturas Máximas y Mínimas en diferentes reanálisis. Parte 1: Campos medios estacionales

ZANINELLI, PABLO; CARRIL, ANDREA; MENÉNDEZ, CLAUDIO

METEOROLOGICA

CENTRO ARGENTINO DE METEORÓLOGOS

Lugar: Buenos Aires; Año: 2015 vol. 40 p. 43 - 58

0325-187X

Con la motivación de que a menudo se emplean reanálisis para estudiar el clima regional aun cuando no es clara la magnitud de sus errores, en este artículo se explora la incertidumbre inherente a utilizar datos de reanálisis de temperatura máxima y mínima en el sudeste de Sudamérica. Se comparan campos medios observacionales de TX (verano) y TN (invierno)(Tencer et al., 2011), tres diferentes reanálisis multidecádicos (NCEP, ERA40 y 20CR) y cuatro modelos climáticos regionales (LMDZ, PROMES, RCA y REMO). El reanálisis más aceptable para representar el campo medio de TX es ERA40, mientras que NCEP es el más aceptable para TN. El error del ensemble de reanálisis presenta magnitudes similares para ambas variables (errores menores a 4°C),pero la dispersión entre los reanálisis individuales es mayor en verano. La mayor dispersión entre reanálisis se encuentra en el centro de la Argentina en esa estación. Se analizó también el balance de energía en superficie para los diferentes reanálisis, encontrándose que los procesos intervinientes en este balance impactan directamente sobre la temperatura. Los errores en la temperatura están, por lo tanto, en parte vinculados con errores en la determinación de los flujos de calor sensible y latente así como de la radiación neta. La capacidad de los reanálisis y de los modelos regionales para representar la distribución geográfica de TX y TN se analizó mediante diagramas de Taylor. Los ensembles de reanálisis o de modelos regionales suelen tener mejores estadísticos en estos diagramas que los reanálisis o modelos individuales. Además, los estadísticos exhibidos en los diagramas de Taylor sugieren que los errores en la distribución geográfica de las anomalías espaciales de temperatura tienen una magnitud similar para los reanálisis y para los modelos regionales analizados.