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Atmósfera

Print version ISSN 0187-6236

Abstract

GAY, C; ESTRADA, F  and  CONDE, C. Some implications of time series analysis for describing climatologic conditions and for forecasting: An illustrative case: Veracruz, México. Atmósfera [online]. 2007, vol.20, n.2, pp.147-170. ISSN 0187-6236.

La práctica común de utilizar submuestras de periodos de 30 años de datos climatológicos para describir las condiciones pasadas, presentes y futuras ha sido ampliamente aplicada, en muchos casos sin considerar las propiedades de la serie de tiempo analizada. Este trabajo muestra que esta práctica puede llevar, tanto a un uso ineficiente de la información contenida en los datos, como a una caracterización imprecisa de las condiciones climáticas actuales, y en particular de las futuras, debido a que los parámetros son función del tiempo y del tamaño de la submuestra. Más aún, este enfoque puede llevar a la detección de cambios espurios en los parámetros de la distribución de la variable analizada. En este trabajo se utiliza el análisis de series de tiempo de las temperaturas mensuales observadas en Veracruz, México, para ilustrar el hecho de que estas técnicas permiten realizar una mejor descripción de la media y variabilidad de las series, lo que a su vez permite (dependiendo de la clase de proceso) restringir la incertidumbre del pronóstico, y por lo tanto ofrecer una mejor estimación del riesgo presente y futuro de observar valores fuera de un rango de tolerancia dado. Los resultados presentados en este trabajo muestran que, si bien se encuentra una tendencia significativa en las temperaturas, aportando posible evidencia observada de cambio climático en la región, no existe ninguna que apoye cambios en la variabilidad de dichas series, y por lo tanto tampoco existe ninguna evidencia observada a favor de que la variabilidad de la temperatura mensual aumentará o disminuirá en el futuro. Esto es, si el cambio climático ya está ocurriendo, se ha manifestado como un cambio en la media de estos procesos y no ha afectado otros momentos de sus distribuciones (procesos no-estacionarios homogéneos). El Magicc-Scengen, un programa útil para la construcción de escenarios de cambio climático, utiliza submuestras de 20 años para estimar la variabilidad futura del clima. Para propósitos de comparación, se construyeron posibles funciones de densidad futuras siguiendo dos enfoques distintos: el primero utilizando únicamente las salidas del Magicc-Scengen, y el segundo usando una combinación de esta información y del análisis de series de tiempo. Se muestra que las estimaciones basadas en submuestras pueden llevar a una estimación imprecisa de los impactos potenciales de la variabilidad climática presente y de los escenarios de cambio climático en términos de las probabilidades de obtener valores fuera de un rango de tolerancia dado.

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