Análisis de eventos extremos del clima y patrones de circulación sobre Colombia para el trimestre marzo-abril-mayo

Abstract

En este trabajo se analizó el comportamiento de diferentes variables atmosféricas, tales como humedad especifica, viento, temperatura y precipitación, sobre el territorio colombiano, analizados desde dos técnicas diferentes. En el primer análisis se hallaron patrones de circulación de humedad específica y viento mediante el método de Mapas Auto Organizados (SOM por su sigla en inglés). El segundo consistió en el estudio del comportamiento extremo de precipitación y temperatura, con un enfoque estadístico desde la Teoría de Valores extremos. Distintos conjuntos de datos fueron estudiados (datos de reanálisis ERA-40, NCEP-NCAR y ERA Interim, datos reconstruidos estadísticamente Delaware y datos del modelo regional del clima REMO) con el fin de hacer una comparación entre estos conjuntos de datos, que revelara las bondades, analogías y diferencias en la descripción del clima regional. Los resultados muestran que el contenido de humedad para el nivel de 850 hPa en promedio para la mayoría de los conjuntos de datos REMO(12 g/kg), ERA-40(12.3g/kg), ERAinterim(12.2 g/kg) es cercano a los 12 g/kg con tendencias hacia patrones secos en el inicio y más húmedos a finales del siglo XX que identificaron en todos los conjuntos de datos lo que puede estar asociado a regímenes como el ENSO.

Abstract: In this work we analyzed the behavior of different atmospheric variables such as specific humidity, wind, temperature, and precipitation, over the Colombian territory, analyzed from two different techniques. The first consists of pattern identification of circulation of specific humidity and wind, being grouped by the method of self-organized maps (SOM). The second consists in the study of the extreme behavior of precipitation and temperature, by means of a statistical approach from the theory of extreme values. Different datasets were studied (ERA-40 reanalysis data, NCEP-NCAR and ERA-Interim, Delaware statistically reconstructed data, regional weather model data REMO) in order to make a comparison between them that revealed the benefits, analogies and differences in the description of the regional climate.