| Revista: | Atmósfera |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000263050 |
| ISSN: | 0187-6236 |
| Autores: | Gay, C1 Estrada, F Conde, C |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Ciencias de la Atmósfera, México, Distrito Federal. México |
| Año: | 2007 |
| Periodo: | Abr |
| Volumen: | 20 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 147-170 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La práctica común de utilizar submuestras de periodos de 30 años de datos climatológicos para describir las condiciones pasadas, presentes y futuras ha sido ampliamente aplicada, en muchos casos sin considerar las propiedades de la serie de tiempo analizada. Este trabajo muestra que esta práctica puede llevar, tanto a un uso ineficiente de la información contenida en los datos, como a una caracterización imprecisa de las condiciones climáticas actuales, y en particular de las futuras, debido a que los parámetros son función del tiempo y del tamaño de la submuestra. Más aún, este enfoque puede llevar a la detección de cambios espurios en los parámetros de la distribución de la variable analizada. En este trabajo se utiliza el análisis de series de tiempo de las temperaturas mensuales observadas en Veracruz, México, para ilustrar el hecho de que estas técnicas permiten realizar una mejor descripción de la media y variabilidad de las series, lo que a su vez permite (dependiendo de la clase de proceso) restringir la incertidumbre del pronóstico, y por lo tanto ofrecer una mejor estimación del riesgo presente y futuro de observar valores fuera de un rango de tolerancia dado. Los resultados presentados en este trabajo muestran que, si bien se encuentra una tendencia significativa en las temperaturas, aportando posible evidencia observada de cambio climático en la región, no existe ninguna que apoye cambios en la variabilidad de dichas series, y por lo tanto tampoco existe ninguna evidencia observada a favor de que la variabilidad de la temperatura mensual aumentará o disminuirá en el futuro. Esto es, si el cambio climático ya está ocurriendo, se ha manifestado como un cambio en la media de estos procesos y no ha afectado otros momentos de sus distribuciones (procesos no–estacionarios homogéneos). El Magicc–Scengen, un programa útil para la construcción de escenarios de cambio climático, utiliza submuestras de 20 años para estim |
| Resumen en inglés | The common practice of using 30–year sub–samples of climatological data for describing past, present and future conditions has been widely applied, in many cases without considering the properties of the time series analyzed. This paper shows that this practice can lead to an inefficient use of the information contained in the data and to an inaccurate characterization of present, and especially future, climatological conditions because parameters are time and sub–sample size dependent. Furthermore, this approach can lead to the detection of spurious changes in distribution parameters. The time series analysis of observed monthly temperature in Veracruz, México, is used to illustrate the fact that these techniques permit to make a better description of the mean and variability of the series, which in turn allows (depending on the class of process) to restrain uncertainty of forecasts, and therefore provides a better estimation of present and future risk of observing values outside a given coping range. Results presented in this paper show that, although a significant trend is found in the temperatures, giving possible evidence of observed climate change in the region, there is no evidence to support changes in the variability of the series and therefore there is neither observed evidence to support that monthly temperature variability will increase (or decrease) in the future. That is, if climate change is already occurring, it has manifested itself as a change–in–the–mean of these processes and has not affected other moments of their distributions (homogeneous non–stationary processes). The Magicc–Scengen, a software useful for constructing climate change scenarios, uses 20–year sub–samples to estimate future climate variability. For comparison purposes, possible future probability density functions are constructed following two different approaches: one, using solely the Magicc–Scengen output, and another one using a combination of t |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Series de tiempo, Climatología, Variabilidad, Veracruz, México |
| Keyword: | Earth sciences, Atmospheric sciences, Time series, Climatology, Variability, Veracruz, Mexico |
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