Browsing by Author "Elison Timm, Oliver"

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    Modelo de downscaling empírico-estadístico para las lluvias de verano del Perú
    (Instituto Geofísico del Perú, 2021-01) Sulca Jota, Juan Carlos; Vuille, Mathias; Elison Timm, Oliver; Dong, Bo; Zubieta Barragán, Ricardo
    La precipitación es una de las variables más difíciles de estimar utilizando predictores de gran escala. Para el Perú, esta tarea es aún más desafiante, dada la compleja topografía de los Andes. Una posible mejora de las estimaciones se logra con el desarrollo de modelos de downscaling empírico-estadístico (ESD, por sus siglas en inglés), pero tales modelos aún son muy escasos en el país. Para abordar este problema, se propone el modelo ESD a fin de estimar la precipitación de verano (diciembre-enero-febrero [DEF]) sobre el Perú. El modelo ESD se basa en la técnica de regresión lineal múltiple para el período 1982-2016 y considera como predictores a los índices de convección del océano Pacífico ecuatorial, el océano Atlántico y las regiones convectivas. Los análisis estadísticos muestran que el modelo ESD puede reproducir las anomalías de las precipitaciones observadas en la cordillera occidental de los Andes peruanos. No obstante, el modelo ESD no reproduce adecuadamente las precipitaciones de verano sobre la costa norte del Perú y en gran parte de la Amazonía peruana. Esto está, probablemente, asociado al limitado número de estaciones meteorológicas en muchas regiones del Perú, al corto periodo de calibración del modelo ESD y, también, a los forzantes locales que no fueron incluidos en la construcción del modelo ESD. En particular, el modelo ESD reproduce correctamente las anomalías de la precipitación de DEF en toda la cuenca del Mantaro (CM), que se localiza en los Andes centrales del Perú, durante los tres episodios extremos de El Niño. Por ejemplo, las anomalías negativas (condiciones secas) sobre la CM en los episodios El Niño de 1982/83 y 2015/16 y las anomalías positivas (condiciones húmedas) predominantes durante El Niño 1997/98.
    Palabras clave:Modelo matemáticoPrecipitaciónAndes peruanos