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Los eventos extremos de precipitación en la región centro-este de Argentina y su variabilidad espacio-temporal generan la necesidad de generar mejoras en la predicción de su posible ocurrencia. Esto es debido fundamentalmente al impacto de estos eventos sobre diversos sectores vinculados con la agricultura y el manejo de recursos hídricos, que necesitan tener algún tipo de previsión climática para planificar sus acciones.El objetivo del presente trabajo consistió en evaluar la utilidad de distintas metodologías estadísticas para su implementación en el pronóstico en escala estacional de la ocurrencia de eventos de precipitación extrema diaria de verano en la región centro-este de Argentina. El trabajo se enmarca dentro de un proyecto de la Universidad de Buenos Aires en conjunto con el Servicio Meteorológico Nacional que tiene como propósito avanzar en el modelado estadístico de pronóstico estacional de la precipitación extrema. Con el fin de definir la variable la precipitación extrema diaria se utilizó la intensidad de precipitación diaria extrema media estacional, estimada como el cociente entre la precipitación por encima del percentil 75 diario, acumulada estacional (diciembre, enero y febrero), y el número de días que registraron esta precipitación. Se utilizaron datos observados de precipitación diaria de 30 estaciones meteorológicas en el período 1979-2012. De esta manera se tomaron como predictandos a la intensidad media y a la frecuencia de precipitación extrema diaria de verano. Como posibles predictores se consideraron distintos índices climáticos disponibles en la página web de la National Oceanic and Atmospheric Administration como así también índices de circulación regional. Además, se construyeron índices que posibilitaron el estudio del efecto de la temperatura del Océano Atlántico en regiones más próximas a la zona de interés y de las condiciones locales de humedad. La relación entre dichos índices y la precipitación extrema diaria se realizó con un desfasaje de hasta 6 meses de anticipación. Los métodos estadísticos analizados consistieron en la regresión lineal simple; el análisis de correlación canónica (ACC) considerando el período de calibración 1979-2000 y un período independiente de validación 2001-2012; y el ACC calibrado en el período completo 1979-2912 y validado con la técnica de cross-validation. Previo al ACC, las matrices se estandarizaron y ortogonalizaron a partir de un análisis de componentes principales. Se consideraron distintos índices de verificación (el error medio, el error cuadrático medio, etc.) que, en su conjunto, dan cuenta del error e incertidumbre de los modelos.Los resultados evidenciaron que el modelo de correlación canónica utilizando la técnica de cross-validation mostró la mejor performance tanto en el pronóstico de la distribución espacial de extremos de precipitación como en la evolución temporal. Asimismo, la frecuencia de precipitación extrema fue modelada con mayor precisión que la intensidad media de precipitación extrema.

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