Análisis Estadístico de Datos Climáticos Análisis Estadístico de

Análisis Estadístico
de
Datos Climáticos
M. Barreiro – M. Bidegain – A. Díaz
Facultad de Ciencias – Facultad de Ingeniería
2009
Objetivo del curso
Desarrollar habilidades para identificar y
describir estructuras de datos climáticos,
tanto en sus valores medios como en su
variabilidad espacial y/o temporal.
Realizar aplicaciones al diagnóstico de
relaciones entre distintas variables
climáticas, y al pronóstico.
Temario
•
Introducción
–
–
•
Datos univariados
–
–
–
–
–
–
•
Análisis exploratorio aplicado a datos climáticos.
Descripción de poblaciones por medio de distribuciones empíricas. Histogramas. Datos
apareados. Diagramas de dispersión. Coeficientes de correlación. Aplicaciones al
diagnóstico y pronóstico.
Distribuciones paramétricas. Distribuciones discretas y continuas. Distribuciones de
probabilidad frecuentes en variables climáticas. Estimación de parámetros.
Pruebas de hipótesis. Aplicaciones.
Modelos paramétricos de relaciones entre variables climáticas. Regresión lineal simple y
múltiple. Regresión no lineal. Análisis de estratificación y composición. Aplicaciones en
diagnóstico y en pronóstico.
Series temporales o cronológicas.
Datos multivariados
–
–
–
–
–
•
Clima, Climatología y variabilidad climática (espacial y temporal). Escalas
Datos climáticos. Revisión sobre el concepto de probabilidad.
Revisión de conceptos fundamentales sobre estadística multivariada.
Algebra de matrices. Distribución normal multivariada.
Análisis de componentes principales. Ejemplos y aplicaciones.
Análisis de correlación canónica. Aplicaciones a diagnóstico y pronóstico.
Análisis de agrupaciones (cluster analysis).
Verificación y valor de los pronósticos
Bibliografía
• Wilks, D., 2006: Statistical Methods in the
Atmospheric Sciences, Academic Press, 627
pp.
• Necco, G.V. 1984. Estudio del clima sobre la
base de las estadísticas. Métodos de análisis
de series en climatología. Universidad de
Buenos Aires.
• Thom H.C.S. Some methods of climatological
analysis. Technical Note N°81 WMO N°199
• Von Storch and F.W.Zwiers. 1999. Statistical
Analysis in Climate Research. Cambridge
University Press, 484 pp.
Introducción
• Clima
• Climatología
• ¿Por qué los métodos estadísticos?
• Variabilidad climática
• Escalas
Clima (según la RAE)
(Del lat. clima, y este del gr. ???µa).
1. m. Conjunto de condiciones atmosféricas
que caracterizan una región.
2. m. Temperatura particular y demás
condiciones atmosféricas y telúricas de
cada país.
Clima...
Es el conjunto de estados de tiempo
atmosférico que se producen en una
determinada región y que otorgan a ésta
una particular idiosincrasia. El concepto de
clima incluye no sólo los valores medios de
las variables meteorológicas, sino también
sus extremos.
Prof. Gustavo Necco.
Clima
(según la American Meteorological Society)
•AMS Glossary: climate—The slowly varying aspects of
the atmosphere–hydrosphere–land surface system.
Está caracterizado típicamente en términos de promedios
adecuados del sistema climático en períodos de un mes o más,
tomando en consideración la variabilidad temporal de los valores
promediados. La clasificación climática incluye la variación
espacial de estas variables promediadas en el tiempo. En un
principio, se consideraba el clima local como poco más que el
transcurso anual de promedios de largo plazo de la temperatura en
superficie y la precipitación. Actualmente, el concepto de clima se
ha ampliado y evolucionado in décadas recientes en respuesta a la
comprensión creciente de los procesos subyacentes que
determinan el clima y su variabilidad. See also climate system,
climatology, climate change, climatic classification.
Clasificación de Climas según Köppen
Clima…
• Climate may be defined as the multivariate,
multiple-time probability distribution of status of
the ocean-ice-atmosphere system. (North et al.
1982)
Climatología
• Descripción y estudio científico del clima
(según la AMS)
• Según la RAE:
1. f. Tratado del clima.
2. f. Conjunto de las condiciones propias de un
determinado clima.
Climatología
Hay otro uso de la palabra, que refiere a
valores estadísticos descriptivos de alguna
variable.
P. ej. medias mensuales de temperaturas
en un cierto lugar
¿Por qué los métodos estadísticos
para analizar datos climáticos?
Los procesos climáticos presentan irregularidades
que son fuente de incertidumbre.
La estadística permite:
• describir los datos
• cuantificar la incertidumbre
• realizar inferencias.
Aplicación de métodos estadísticos
• La aplicación de métodos estadísticos adecuados debe
ayudar a la comprensión de los fenómenos físicos
subyacentes
• Valoración de hipótesis
• El análisis estadístico de los datos puede sugerir la
existencia (o no) de relaciones entre variables
• Pero…¡¡no confundir relaciones estadísticas con
relaciones causa-efecto!!
• La descripción de los datos observados puede ayudar a
la predicción
Pero, ¿y los modelos numéricos
determinísticos…?
En primer lugar, no son perfectos.
Y en segundo lugar…
1963: La atmósfera como sistema
caótico (Ed. Lorenz)
Deterministic Non-Periodic Flow
Sistema de Lorenz
Modelo simplificado
de convección
Sensibilidad a las condiciones iniciales
El “Efecto Mariposa”
• Luego de tener éxito en escribir ecuaciones
determinísticas para el flujo atmosférico y
logrado integrarlas numéricamente, surgió un
obstáculo no previsto: La predictibilidad del
sistema es de solamente 2 a 3 semanas
El mundo después de Lorenz
• Consecuencias del caos determinístico:
– El pronóstico del tiempo (determinístico y limitado en
su horizonte temporal) se separa conceptualmente del
pronóstico climático (necesariamente probabilístico).
– Se abandona el objetivo de “controlar del tiempo”.
– La predictibilidad del clima debe tener otros orígenes
que el atmosférico (otros subsistemas climáticos con
mayor “memoria”).
Se puede mejorar la performance de los
modelos numéricos, postprocesando sus
salidas, utilizando “ensembles”.
simulación con la “mejor”
condición inicial
evolución real
“Ensemble” de Pronósticos del Clima
Pero también hay que tener en cuenta
que…
– Las series de datos no son suficientemente
largas.
– El clima puede cambiar y las series largas
pueden no representar adecuadamente el
clima presente.
Variabilidad climática (espacial)
Temperatura
Precipitación
Los valores dependen del período! Aquí es 1961-1990
Climatología
temperatura
agosto
Fuente: IRI - USA
Regionalización
14 Regiones o “clusters”
343 divisiones climáticas
Variabilidad climática
(variabilidad temporal)
Pluviómetro Rivera (1914-1997)
Precipitación agosto
La variabilidad interanual es muy relevante
Variabilidad interanual
Temperatura media en Paysandú: 1951-2002
Ciclos anuales de precipitaciones en
Salto, Melo, Montevideo
Pisciottano et al
1994
Ciclo anual de temperaturas
Regionalización de la precipitación en Uruguay según su ciclo anual
Terra y
Pisciottano
1994
El Niño – Oscilación Sur (ENOS)
Modo de variabilidad cuasi-periódica del sistema
acoplado atmósfera-océano en el Pacífico ecuatorial
Temperaturas de
Superficie del Mar (TSM)
Presión atmosférica
en superficie
Índices de ENOS
“Ensemble” de Pronósticos del Clima
Tendencias en precipitaciones
1901-2005
1979-2005
IPCC 2008
“Tendencias” en las TSM
Atlántico
Sud-Occidental
(Noviembre)
1960-1997
“Tendencias” en caudales de ríos
5
Paraná
Val./Desv.Tip.
4
Paraguay
Uruguay
Negro
3
2
1
TSM Pacífico
0
-1
1880
1900
1920
1940
1960
1980
2000
Normalizados
0.4
0.3
Caudal Medio
0.2
0.1
TSM Pacífico
0
-0.1
-0.2
-0.3
-0.4
1880
1900
1920
1940
1960
Medias Móviles Centradas de 30 años
1980
2000
Genta et al, 1998
Escalas (espaciales y temporales)
• Son magnitudes (o rangos de magnitudes)
que sirven para describir algunos fenómenos
• La escala espacial es una longitud
característica del fenómeno; (ej., de una
tormenta extratropical)
• La escala temporal está asociada a la
duración y da idea de la “memoria” o
“persistencia” del proceso (ejs. presión a
nivel del mar)
• Ambas suelen crecer o decrecer juntas.
Escalas espaciales y temporales de fenómenos meteorológicos
PRONÓSTICO A LARGO PLAZO
PRONÓSTICO A MEDIANO PLAZO
PRONÓSTICO A CORTO PLAZO
(Tormenta severa)
(WMO No. 993, 2006)
Escalas de movimientos atmosféricos