Probabilistic assessment of the influence of metrics and RCMs combination on rainfall projections in Spain
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URI: http://hdl.handle.net/10317/10941ISBN: 978-84-608-5399-2
DOI: 10.31428/10317/10941
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Mostrar el registro completo del ítemGrupo de investigación
Universidad Politécnica de Cartagena, Grupo de I+D+i Gestión de Recursos Hídricos, Unidad Predepartamental de Ingeniería Civil. Paseo Alfonso XIII, 52. 30203. Cartagena, España.Área de conocimiento
Tecnología de los AlimentosPatrocinadores
Se agradece el soporte recibido desde el proyecto CGL2012-39895-C02-01 Evaluación de variabilidad hidroclimática desde combinaciones multimodelo climáticas regionales (HYDROCLIM), financiado por la Secretaría de Estado de Investigación del Ministerio de Economía y Competitividad (España), y fondos FEDER.Realizado en/con
Universidad Politécnica de CartagenaFecha de publicación
2016Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
Olmos Giménez, Patricia; García Galiano, Sandra Gabriela; Giraldo Osorio, Juan Diego. Probabilistic assessment of the influence of metrics and RCMs combination on rainfall projections in Spain. En: Proceedings of the 4th Workshop on agri-food research: WiA.15. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, CRAI Biblioteca, 2016. Pp. 205-208. ISBN: 978-84-608-5399-2Palabras clave
Cambio climáticoEnsemble PDF
Península Ibérica
Climate change
Iberian Peninsula
Resumen
[SPA] Los modelos hidrológicos exhiben gran sensibilidad a la precipitación. Esta es una de las principales razones para intentar mejorar las proyecciones de precipitación provistas por los Modelos Climáticos Regionales (RCMs en inglés). En el presente trabajo, se han desarrollado metodologías innovadoras para la generación de combinaciones o ensemble multimodelo de RCMs, permitiendo reducir las incertidumbres asociadas al cambio climático. Se realizó un análisis de sensibilidad a partir de multimodelos de precipitación, teniendo en cuenta dos formulaciones diferentes del factor de fiabilidad (R). La primera formulación se basa en funciones de distribución estacionales y anuales, mientras que la segunda considera funciones de distribución mensuales. Se ha evaluado la bondad del ajuste mediante dos métricas diferentes. Desde los resultados obtenidos, se ha identificado el método más robusto en la construcción probabilística de ensembles de precipitación para el período 1961-1990. Desde ...
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