Evaluación de datos interpolados para la detección de índices de extremos térmicos
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Universidad de Salamanca
info
- Concepción Rodríguez Puebla (coord.)
- Antonio Ceballos Barbancho (coord.)
- Nube González Reviriego (coord.)
- Enrique Morán Tejeda (coord.)
- Ascensión Hernández Encinas (coord.)
Editorial: Asociación Española de Climatología
ISBN: 978-84-695-4331-3
Año de publicación: 2012
Páginas: 391-400
Congreso: Asociación Española de Climatología. Congreso (8. 2012. Salamanca)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
En este trabajo realizamos una comparación de índices climáticos extremos observados e interpolados. En las investigaciones sobre las consecuencias del cambio climático en eventos extremos, se utilizan simulaciones de los índices de extremos que se obtienen en una malla regular. Para evaluar las simulaciones es preciso interpolar los datos observados a la correspondiente malla regular. Uno de los problemas que plantea la interpolación es el efecto de suavizamiento, ya que produce atenuación de las variaciones y puede dar lugar a pérdida de identificación de los eventos extremos. Por lo tanto, es interesante desarrollar este estudio para comprobar la utilidad de los datos interpolados en estudios de impacto. Por una parte, se realizan comparaciones espaciales y temporales de los datos de temperaturas máximas y mínimas diarias y, por otra parte, los índices extremos derivados: días de verano y días de helada. Las fuentes de datos son los de una malla regular E-OBS desarrollados en el marco del proyecto Europeo ENSEMBLES, los datos observados en lugares de la península Ibérica han sido proporcionados por la AEMeT para España y completados con los datos European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) para Portugal. La comparación propuesta considera el control de calidad de los datos diarios. Los resultados son consistentes con las consecuencias de aumento de gases efecto invernadero, dando lugar a un aumento de días de verano y disminución de días de helada. Las tendencias y variaciones interanuales obtenidas muestran buena relación entre ambos tipos de datos pero se han obtenido sesgos en los valores medios para zonas de alta montaña. Estos resultados deben tenerse en cuenta en las proyecciones de extremos en climas futuros.