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dc.contributor.authorOlmos Giménez, Patricia 
dc.contributor.authorGarcía Galiano, Sandra Gabriela 
dc.contributor.authorGiraldo Osorio, Juan Diego 
dc.date.accessioned2022-04-01T06:38:41Z
dc.date.available2022-04-01T06:38:41Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationOlmos 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: 978-84-608-5399-2es_ES
dc.identifier.isbn978-84-608-5399-2
dc.description.abstract[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 las proyecciones, se vislumbran plausibles disminuciones de las precipitaciones medias anuales para el periodo 2021-2050 en la España Peninsular. En conclusión, el método desarrollado facilita el estudio de los cambios en el patrón espacio-temporal de precipitaciones proyectadas para regiones de gran extensión. [ENG] Hydrologic models are recognised to be highly sensitive to rainfall. It is one of the main reasons to improve the projections of rainfall provided by Regional Climate Models (RCMs). In the present work, innovative methodologies are developed to build RCMs ensemble as a way for reducing the involved uncertainties of climate change. A sensitivity exercise from multimodel rainfall ensemble, considering two different formulations of the reliability factor (R), is performed. The first method is based on seasonal and yearly cumulative distribution functions (CDFs), while the second one relies on monthly CDFs. The goodness of fit is evaluated considering two different metrics. The most robust method for building rainfall CDFs of rainfall PDF ensemble, for time period 1961-1990, is identified. The results indicate that a widespread decrease throughout continental Spain of the mean annual rainfall, for 2021-2050 period, is projected. In conclusion, the proposed tool appears to provide more confidence in the RCM-projections related to the spatio-temporal changes in rainfall over extended regions.es_ES
dc.description.sponsorshipSe 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.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titleProbabilistic assessment of the influence of metrics and RCMs combination on rainfall projections in Spaines_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.subject.otherTecnología de los Alimentoses_ES
dc.subjectCambio climáticoes_ES
dc.subjectEnsemble PDFes_ES
dc.subjectPenínsula Ibéricaes_ES
dc.subjectClimate changees_ES
dc.subjectIberian Peninsulaes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/10941
dc.contributor.investgroupUniversidad Politécnica de Cartagena, Grupo de I+D+i Gestión de Recursos Hídricos, Unidad Predepartamental de Ingeniería Civil. Paseo Alfonso XIII, 52. 30203. Cartagena, España.es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.contributor.convenianteUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES


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