A statistical study of seasonal winter rainfall prediction in the Comahue region (Argentina)
The aim of this study is to detect the possible causes of the May-to-July rainfall (MJJ) over the Limay and Neuquén river basins. In order to establish the existence of previous circulation patterns associated with interannual rainfall variability, the mean areal precipitation in each one of the basins was correlated to some predictors during the previous three month period (February-March-April). The result is that MJJ rainfall in both basins is related to sea surface temperature and geopotential heights at different levels previously observed in some specific areas of Indian and Pacific Oceans, probably due to wave trains which begin in those areas and then displace towards the Argentine Patagonia coast, thus generating precipitation systems. There are also observed significant correlations with sea surface temperature in the Atlantic Ocean over Brazil and the Argentine coast, associated with the water vapor income into the continent and with zonal and meridional wind over the basins, related to humid air advection. The prediction schemes, using multiple linear regressions, showed that the selected variables are the cause of the 51% of the MJJ rainfall variance in the Limay river basin and the 44% in the Neuquén river one. The scheme was validated by using a cross-validation method and significant correlations were detected between observed and forecast rainfall. The 2009 winter rainfall was analyzed and showed that circulation indicators were useful to predict winter rainfall.
EL OBJETIVO DEL PRESENTE ESTUDIO ES ESTABLECER LAS POSIBLES CAUSAS QUE DETERMINAN LA VARIABILIDAD DE LA PRECIPITACIÓN EN EL PERÍODO MAYO-JUNIO-JULIO (MJJ) EN LA CUENCAS DE LOS RÍOS LIMAY Y NEUQUÉN. PARA ESTABLECER LA EXISTENCIA DE PATRONES DE CIRCULACIÓN PREVIOS A ESTE TRIMESTRE INDICATIVOS DE LA VARIABILIDAD INTERANUAL DE LA PRECIPITACIÓN ACUMULADA EN MJJ, SE CORRELACIONÓ LA PRECIPITACIÓN MEDIA EN EL ÁREA EN CADA UNA DE LAS CUENCAS CON DIFERENTES PREDICTORES DURANTE EL TRIMESTRE PRECEDENTE (FEBRERO-MARZO-ABRIL). LOS RESULTADOS INDICARON QUE LA PRECIPITACIÓN EN MJJ EN AMBAS CUENCAS ESTÁ RELACIONADA CON LA TEMPERATURA DE LA SUPERFICIE DEL MAR Y LAS ALTURAS GEOPOTENCIALES EN DIFERENTES NIVELES OBSERVADAS PREVIAMENTE EN ÁREAS ESPECÍFICAS DEL OCÉANO INDICO Y DEL PACÍFICO SUR, TAL VEZ DEBIDO A LOS TRENES DE ONDA QUE SE INICIAN EN ESAS ZONAS Y QUE AL LLEGAR A PROXIMIDADES DE LA PATAGONIA SE MANIFIESTAN COMO SISTEMAS PRECIPITANTES. TAMBIÉN SE OBSERVARON BUENAS CORRELACIONES CON LA TEMPERATURA DE LA SUPERFICIE DEL MAR EN EL ATLÁNTICO, EN LA COSTA DE BRASIL Y ARGENTINA ASOCIADA AL INGRESO DE VAPOR HACIA EL CONTINENTE Y CON EL VIENTO ZONAL Y MERIDIONAL EN LAS INMEDIACIONES DE LA CUENCA, RESPONSABLES DE LA ADVECCIÓN DE AIRE HÚMEDO. LA APLICACIÓN DE ESQUEMAS DE PREDICCIÓN UTILIZANDO UNA REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE DIO COMO RESULTADO QUE LAS VARIABLES ELEGIDAS EXPLICAN EL 51% DE LA VARIABILIDAD DE LA LLUVIA EN MJJ EN LA CUENCA DEL LIMAY Y EL 44% EN LA DEL NEUQUÉN. EL ESQUEMA SE VALIDÓ UTILIZANDO LA METODOLOGÍA DE VALIDACIÓN CRUZADA, OBTENIENDO CORRELACIONES SIGNIFICATIVAS ENTRE LA PRECIPITACIÓN OBSERVADA Y LA PRONOSTICADA EN AMBAS CUENCAS. EL ANÁLISIS DE LA LLUVIA DEL INVIERNO 2009 MOSTRÓ QUE LOS INDICADORES DE GRAN ESCALA FUERON ÚTILES PARA DETECTAR CON ANTICIPACIÓN LA PRECIPITACIÓN DEL INVIERNO.
Bibliographic data
Translated title: | A statistical study of seasonal winter rainfall prediction in the Comahue region (Argentina) |
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Journal Title: | Atmósfera |
First author: | M.H GONZÁLEZ |
Other Authors: | N.M. SKANSI; F. LOSANO |
Palabras clave: | |
Traslated Keywords: | |
Language: | English |
Get full text: | https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/19370 |
Resource type: | Journal Article |
Source: | Atmósfera; Vol 23, No 3 (Year 2010). |
Publisher: | Universidad Nacional Autónoma de México |
Usage rights: | Reconocimiento - NoComercial (by-nc) |
Knowledge areas / Categories: | Physical/Engineering Sciences --> Meteorology --AMP-- Atmospheric Sciences |
Statistical data
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