Evaluación de la base de datos CHIRPS para reproducir la variabilidad interanual de índices de precipitación en el norte de Argentina.

ADRIANA BOSSOLASCO; MEDINA, FRANCO D.; ELIAS, ANA G.; ZOSSI, BRUNO S.

Buenos Aires

Congreso; Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET); 2022

La disponibilidad de conjuntos de datos reticulados de precipitación fue creciendo en los últimos años. Su ventaja frente a mediciones de estaciones meteorológicas es la gran cobertura espacio-temporal que poseen, brindando datos para zonas donde no existen mediciones in-situ. Un ejemplo de estas bases de datos es CHIRPS(pone el nombre entre parentesis) (Funk et al., 2015), la cual está basada en mediciones satelitales que son combinadas con pronósticos numéricos y datos de estaciones meteorológicas. CHIRPS provee datos diarios con una cobertura espacial entre 50°S y 50°N en una grilla de resolución 0,05° x 0,05°. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño de la base de datos CHIRPS para estudios de variabilidad climática, específicamente para representar la variabilidad interanual de índices de precipitación calculados en base a datos medidos en estaciones meteorológicas del norte de Argentina (NA). NA es una región subtropical que consta de dos subregiones con diferentes características: Noroeste Argentino (NOA) con marcados gradientes de relieve y precipitación y Noreste Argentino (NEA) con un relieve más uniforme y variación espacial de precipitación menos marcada.Se utilizaron datos diarios de lluvia medida en 25 estaciones meteorológicas (OBS) del norte de Argentina y la base de datos CHIRPS para calcular 15 índices de precipitación extrema seleccionados de los índices recomendados por Karl et al. (1999) para el periodo 1982-2019. El control de calidad de los datos diarios es el mismo que en el trabajo de Cavalcante et al. (2020). Por otra parte, de CHIRPS se extrajeron las series diarias de precipitación para los puntos de grilla más cercanos a la ubicación de cada estación meteorológica y luego se calcularon los índices de precipitación. Se calculó la correlación lineal de Pearson (R) entre las series anuales de cada índice de precipitación obtenidas de CHIRPS y OBS. La significancia estadística fue evaluada mediante el test t de Student al 95% de nivel de confianza. Cuanto más cercanos sean los valores de RHO al valor 1, CHIRPS representa mejor la variabilidad interanual de los índices correspondientes a OBS.