Predictibilidad climática a escala decadal en Chile
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Huneeus Lagos, Nicolás
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Garreaud Salazar, René
Author
dc.contributor.author
Ormazábal Rodríguez, Rocío De los Ángeles
Associate professor
dc.contributor.other
Montecinos Gula, Aldo
Associate professor
dc.contributor.other
García-Serrano, Javier
Admission date
dc.date.accessioned
2021-06-10T15:25:04Z
Available date
dc.date.available
2021-06-10T15:25:04Z
Publication date
dc.date.issued
2021
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/180088
General note
dc.description
Tesis para optar al grado de Magíster en Meteorología y Climatología
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
Diversos estudios han mostrado que la variabilidad del clima a escala decadal en Chile se encuentra influenciada tanto por forzantes externos del sistema climático como por variabilidad interna que perturba el estado medio del clima. El objetivo de este estudio es avanzar en nuestro entendimiento sobre la predictibilidad del clima a escala decadal en Chile y aquellas regiones que influyen en su variabilidad climática, mediante la evaluación de la calidad de predicción del promedio multimodelo generado con cuatro modelos pertenecientes al proyecto CMIP5. Las salidas de estos modelos se han separado entre las que se categorizan como simulaciones no inicializadas (históricas o proyecciones), que solo consideran los forzantes externos del sistema climático para reproducir la evolución del clima, y las predicciones decadales o simulaciones inicializadas, que además de considerar los forzantes externos, incorporan la variabilidad interna del clima. Los resultados muestran que el impacto de la inicialización de los modelos no posee relevancia sobre la distribución espacial del sesgo de las simulaciones, sino que más bien altera a la variabilidad en torno a la climatología de cada modelo. En este sentido, la inicialización impacta positivamente sobre la amplitud y fase de las variables que poseen directa relación con el océano Pacífico, como la temperatura superficial del mar y la temperatura del aire, no obstante, el impacto decrece a medida que nos adentramos hacia el continente sudamericano. Asimismo, se pudo observar que el valor agregado por la inicialización se pierde rápidamente, llegando sólo hasta el primer año de predicción. Más allá de este horizonte predictivo, la puesta en fase que brinda la incorporación de variabilidad interna mediante la inicialización se pierde y el patrón espacial de correlación tiende a parecerse al de las simulaciones no inicializadas. La corta capacidad predictiva de las variables meteorológicas coincide con el desempeño de las simulaciones para reproducir las oscilaciones climáticas que impactan a Chile. En el caso de El Niño - Oscilación del Sur (ENSO, por sus siglas en inglés), la inicialización agrega información sólo hasta el primer año de predicción, y para la Oscilación Interdecadal del Pacífico (IPO, por sus siglas en inglés) y el Modo Anular del Sur (SAM, por sus siglas en inglés) no se observa impacto significativo con la inicialización. Los resultados obtenidos son consistentes con otros trabajos y la predictibilidad es menor que en otras partes del planeta, sin embargo, se espera que mejoras en la resolución de los modelos, así como también mejoras en cantidad y calidad de datos para inicializar los modelos en el Hemisferio Sur, podrían contribuir a un mejor desempeño de las predicciones decadales y mejorar así su capacidad predictiva en la zona de estudio. No obstante, se debe tener en consideración que las mejoras podrán ser efectivas siempre y cuando los modelos sean capaces de reproducir los procesos físicos involucrados en la construcción de la variabilidad interna.
es_ES
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Centro de Ciencia del Clima y la Resiliencia (CR)2