Anlisis Estadstico de

Datos Climticos

Anlisis Estadstico de

Datos Climticos

2015

lvaro Daz- Rafael Terra- Sebastin Solari-Claudio Porrini

Objetivo del curso

Desarrollar habilidades para identificar ydescribir estructuras de datos climticos,tanto en sus valores medios como en suvariabilidad espacial y/o temporal.

Realizar aplicaciones al diagnstico derelaciones entre distintas variablesclimticas, y eventualmente al pronstico.

Temario (1) Introduccin

Clima, Climatologa y variabilidad climtica (espacial y temporal). Escalas

Datos climticos. Revisin sobre el concepto de probabilidad.

Datos univariados

Anlisis exploratorio aplicado a datos climticos. Descripcin de poblaciones por medio de distribuciones empricas.

Histogramas. Datos apareados. Diagramas de dispersin. Coeficientes de correlacin. Aplicaciones al diagnstico y pronstico.

Distribuciones paramtricas. Distribuciones discretas y continuas. Distribuciones de probabilidad frecuentes en variables climticas. Estimacin de parmetros.

Pruebas de hiptesis. Aplicaciones. Anlisis de extremos Modelos paramtricos de relaciones entre variables climticas.

Regresin lineal simple y mltiple. Regresin no lineal. Anlisis de estratificacin y composicin. Aplicaciones en diagnstico y en pronstico.

Series temporales o cronolgicas.

Datos multivariados

Revisin de conceptos fundamentales sobre estadstica multivariada.

Algebra de matrices. Distribucin normal multivariada. Anlisis de componentes principales. Ejemplos y aplicaciones. Anlisis de correlacin cannica. Aplicaciones a diagnstico y

pronstico. Anlisis de agrupaciones (cluster analysis).

Verificacin y valor de los pronsticos

Temario (2)

Bibliografa

Wilks, D., 2006: Statistical Methods inthe Atmospheric Sciences, AcademicPress, 627 pp.

Von Storch and F.W. Zwiers. 1999.Statistical Analysis in Climate Research.

Cambridge University Press, 484 pp.

Introduccin

Clima

Climatologa

Por qu los mtodos estadsticos?

Variabilidad climtica

Clima (segn la RAE)(Del lat. clima, y este del gr. ).

1. m. Conjunto de condiciones atmosfricas que caracterizan una regin.

2. m. Temperatura particular y demscondiciones atmosfricas y telricas decada pas.

Clima...

Es el conjunto de estados de tiempoatmosfrico que se producen en unadeterminada regin y que otorgan a stauna particular idiosincrasia. El concepto declima incluye no slo los valores medios delas variables meteorolgicas, sino tambinsus extremos.

Prof. Gustavo Necco

Clima(segn la American Meteorological Society)

AMS Glossary: climateThe slowly varying aspects ofthe atmospherehydrosphereland surface system.

Est caracterizado tpicamente en trminos de promediosadecuados del sistema climtico en perodos de un mes o ms,tomando en consideracin la variabilidad temporal de los valorespromediados. La clasificacin climtica incluye la variacinespacial de estas variables promediadas en el tiempo. En unprincipio, se consideraba el clima local como poco ms que eltranscurso anual de promedios de largo plazo de la temperatura ensuperficie y la precipitacin. Actualmente, el concepto de clima seha ampliado y evolucionado en dcadas recientes en respuesta a lacomprensin creciente de los procesos subyacentes quedeterminan el clima y su variabilidad. See also climate system,climatology, climate change, climatic classification.

Clasificacin de Climas segn Kppen(basada en temperatura y precipitacin)

Clima

Climate may be defined as the multivariate,multiple-time probability distribution of status ofthe ocean-ice-atmosphere system. (North et al.1982)

El clima puede definirse como la distribucinde probabilidad multivariada y multi-temporaldel estado del sistema ocano-hielo-atmsfera

Climatologa

Descripcin y estudio cientfico del clima (segn la AMS)

Segn la RAE:

1. f. Tratado del clima.

2. f. Conjunto de las condiciones propias de un determinado clima.

Climatologa

Hay otro uso bastante frecuente de estapalabra, que refiere a valores estadsticosdescriptivos de alguna variable.

P. ej. medias mensuales de temperaturas enun cierto lugar

Por qu los mtodos estadsticos para analizar datos climticos?

Los procesos climticos presentan irregularidadesque son fuente de incertidumbre.

La estadstica permite:

describir los datos

cuantificar la incertidumbre

realizar inferencias.

Aplicacin de mtodos estadsticos

La aplicacin de mtodos estadsticos adecuados debeayudar a la comprensin de los complejos fenmenosfsicos subyacentes

Valoracin de hiptesis

El anlisis estadstico de los datos puede sugerir laexistencia (o no) de relaciones entre variables

Perono confundir relaciones estadsticas conrelaciones causa-efecto!!

La descripcin de los datos observados puede ayudar ala prediccin

Pero, y los modelos numricos determinsticos?

En primer lugar, no son perfectos, aunque

siguen mejorando.

Y adems

Los modelos numricos son modelos matemticos,que se corren en computadoras y se basan en lasecuaciones de los fluidos, la termodinmica y laqumica, aplicadas a la atmsfera y/o los ocanos.

1963: La atmsfera como sistemacatico (Ed. Lorenz)

Sistema de Lorenz

Sensibilidad a las condiciones iniciales

Modelo simplificadode conveccin

Deterministic Non-Periodic Flow

El Efecto Mariposa

Luego de tener xito en escribir ecuaciones determinsticas para el flujo atmosfrico y logrado integrarlas numricamente, surgi un obstculo no previsto: La predictibilidad del sistema es de solamente 2 a 3 semanas

El mundo despus de Lorenz

Consecuencias del caos determinstico:

El pronstico del tiempo (determinstico y limitado en su horizonte temporal) se separa conceptualmente del pronstico del clima (necesariamente probabilstico).

Entendemos por pronstico del clima, la prediccin de

de valores medios, dispersin, y valores extremos de variables meteorolgicas, en escalas de tiempo mayores (meses, estaciones, aos, etc)

Se abandona el objetivo de controlar el tiempo.

La predictibilidad del clima debe tener otros orgenes que el atmosfrico:

otros subsistemas del sistema climtico, con mayor memoria, como la temperatura de la superficie del mar y la humedad del suelo.

forzantes externos como, la variabilidad solar, las concentraciones de gases de invernadero y aerosoles, el uso de la tierra y las erupciones volcnicas.

Se puede mejorar la performance de losmodelos numricos, post-procesando sussalidas, utilizando ensembles.

simulacin con la mejor

condicin inicial

evolucin real

Las series de datos no son suficientemente largas.

El clima puede cambiar y las series largas pueden no representar adecuadamente el clima presente.

Pero tambin hay que tener en cuenta que

Los modelos numricos y los modelos estadsticos son complementarios.

Ejemplo de Pronsticos (Nio 3.4)

Variabilidad climtica (espacial)

Los valores dependen del perodo! Aqu es 1961-1990

Temperatura media anual (C) Precipitacin media anual (mm)

Variabilidad climtica (temporal)

Pluvimetro Rivera (1914-1997)

Precipitacin agosto

La variabilidad interanual es muy relevante

Variabilidad interanual

Temperatura media anual en Paysand: 1951-2002

Anlisis de Extremos

Se refiere al anlisis de los datos msgrandes (o ms chicos) de una serie.

El objetivo es extrapolar la informacinregistrada; i.e. estimar la probabilidad deocurrencia de valores ms altos (o msbajos) que los registrados en la serie.

Necesario para estimar la fiabilidad de unsistema en un sentido amplio

Anlisis de Extremos

por ejemplo:

Inundaciones (diques, represas,sistemas de desage)

Sequas (riego, generacinelctrica, navegacin)

Vientos (puentes, edificios,antenas, gras)

A veces interesa determinar frecuencias (o perodos) dominantes en una serietemporal. Para eso, se aplican tcnicas de anlisis espectral.

Pasamos del dominio del tiempo al dominio de las frecuencias

Anlisis espectral

En el curso presentaremos este mtodo multivariado, til para analizar simultneamente la variabilidad espacio-temporal de variables climticas.El mtodo sirve tambin para comprimir los datos, es decir, para detectar unos pocos patrones que describan una gran fraccin de la variabilidad.

Mtodo de componentes principales

Ciclo anual de temperaturas (Paysand)

Ciclos anuales de precipitaciones enSalto, Melo, Montevideo

Pisciottano et al1994

Regionalizacin de la precipitacin en Uruguay segn su ciclo anual

Terra y Pisciottano1994

Como ya dijimos, la variabilidadclimtica en una regin puede estarinfluida por fenmenos climticos(forzantes) que ocurren en otrasregiones.

Un forzante del clima del sudeste deAmrica del Sur, al que perteneceUruguay, es el fenmeno de El Nio Oscilacin Sur (ENOS).

Temperaturas deSuperficie del Mar (TSM)

Presin atmosfricaen superficie

El Nio Oscilacin Sur (ENOS)

Modo de variabilidad cuasi-peridica del sistema acoplado atmsfera-ocano en el Pacfico ecuatorial

ndices de ENOS

Indice de Oscilacin Sur (1996-2014)

Indice Nio 3.4 (1996-2014)

ENOS -> Salto Grande (OND)(aos de 1909 a 2007)

En verde estn los aos neutros

Tendencias en precipitaciones

1901-2005

1979-2005 IPCC 2008

% por siglo

% por dcada

Genta et al, 1998Medias Mviles Centradas de 30 aos

-1

0

1

2

3

4

5

1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

-0 .4

-0 .3

-0 .2

-0 .1

0

0 .1

0 .2

0 .3

0 .4

1 8 8 0 1 9 0 0 1 9 2 0 1 9 4 0 1 9 6 0 1 9 8 0 2 0 0 0

Paran

ParaguayUruguay

Negro

TSM Pacfico

TSM Pacfico

Caudal Medio

Nor

ma

liza

dos

Val

./D

esv.

Tip

.Tendencias en caudales de ros Tendencias en caudales de ros

Concentracin del CO2 atmosfrico

en Mauna Loa, Hawai

Anomalas anuales de temperaturas globales (1995 a 2014)(con respecto al perodo 1961-1990)

(Fuente: OMM)

El margen de error es +- 0.1C

La media global de 1961-1990 es de 14 C