Análisis de los conglomerados de precipitación y sus cambios estacionales sobre América Central para el período 1976-2015
Guardado en:
| Autores: | , , |
|---|---|
| Formato: | artículo original |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Descripción: | La ubicación geográfica de América Central juega un papel importante en la descripción de la variabilidad climática de la región. Está rodeada por dos grandes masas de agua, el Pacífico Tropical del Este en el lado occidental y el Mar Caribe en el lado oriental. La región es sensible al efecto de los sistemas dinámicos tanto a gran escala como a escala regional que actúan en sus proximidades, siendo la topografía el principal modulador local de la variabilidad en la región. Para tener en cuenta esta variabilidad climática espacial se utilizaron 57 estaciones meteorológicas con datos diarios de precipitación en América Central para el periodo 1976-2015. Se definieron índices mensuales para describir cuánto y cómo llueve: acumulado total mensual (ACU), cantidad de días con lluvia (DCP), porcentaje de días que no sobrepasan el percentil 20 (extremos secos), y el porcentaje de días que exceden el percentil 80 (extremos húmedos). Por medio de técnicas de aprendizaje automatizado (análisis de conglomerados) se estimaron un número óptimo de grupos para cada variable. La optimización se realizó utilizando el estadístico de brecha. Se encontró un patrón de grupos localizados principalmente en la vertiente Pacífico y Caribe, mientras que en todas las variables se identificó un grupo localizado en la región del Caribe de Costa Rica. Al analizar los cambios en los 40 años de análisis, no se encontraron cambios ni tendencias significativos en las escalas de tiempo mensual estacional y anual ni a nivel de estación, grupal ni regional. |
| País: | Kérwá |
| Institución: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/85317 |
| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/42322 https://hdl.handle.net/10669/85317 |
| Palabra clave: | América Central Precipitación Análisis de conglomerados Aprendizaje automatizado Estadístico de brecha Análisis de tendencias Variabilidad climática Central America Precipitation Cluster analysis Trend analysis Unsupervised machine learning Gap statistic Climate variability |