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Loseventos extremos de precipitación en la región centro-este de Argentina y suvariabilidad espacio-temporal generan la necesidad de generar mejoras en lapredicción de su posible ocurrencia. Esto es debido fundamentalmente al impactode estos eventos sobre diversos sectores vinculados con la agricultura y elmanejo de recursos hídricos, que necesitan tener algún tipo de previsiónclimática para planificar sus acciones.El objetivo del presente trabajoconsistió en evaluar la utilidad de distintas metodologíasestadísticas para su implementación en el pronóstico en escala estacional de laocurrencia de eventos de precipitación extrema diaria de verano en la regióncentro-este de Argentina. El trabajose enmarca dentro de un proyecto de la Universidad de Buenos Aires en conjuntocon el Servicio Meteorológico Nacional que tiene como propósito avanzar en elmodelado estadístico de pronóstico estacional de la precipitación extrema. Conel fin de definir la variable la precipitación extrema diaria se utilizó laintensidad de precipitación diaria extrema media estacional, estimada como elcociente entre la precipitación por encima del percentil 75 diario, acumuladaestacional (diciembre, enero y febrero), y el número de días que registraronesta precipitación. Se utilizaron datos observados de precipitación diaria de30 estaciones meteorológicas en el período 1979-2012. De esta manera se tomaroncomo predictandos a la intensidad media y a la frecuencia de precipitaciónextrema diaria de verano. Como posibles predictores se consideraron distintosíndices climáticos disponibles en la página web de la National Oceanic andAtmospheric Administration como así también índices de circulación regional.Además, se construyeron índices que posibilitaron el estudio del efecto de latemperatura del Océano Atlántico en regiones más próximas a la zona de interésy de las condiciones locales de humedad. La relación entre dichos índices y laprecipitación extrema diaria se realizó con un desfasaje de hasta 6 meses deanticipación. Los métodos estadísticos analizados consistieron en la regresiónlineal simple; el análisis de correlación canónica (ACC) considerando elperíodo de calibración 1979-2000 y un período independiente de validación2001-2012; y el ACC calibrado en el período completo 1979-2912 y validado conla técnica de cross-validation. Previo al ACC, las matrices se estandarizaron yortogonalizaron a partir de un análisis de componentes principales. Seconsideraron distintos índices de verificación (el error medio, el errorcuadrático medio, etc.) que, en su conjunto, dan cuenta del error eincertidumbre de los modelos.Losresultados evidenciaron que el modelo de correlación canónica utilizando latécnica de cross-validation mostró la mejor performance tanto en el pronósticode la distribución espacial de extremos de precipitación como en la evolucióntemporal. Asimismo, la frecuencia de precipitación extrema fue modelada conmayor precisión que la intensidad media de precipitación extrema.

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